质量管理的数据分析应用.ppt
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1、质量管理的数据分析应用,目录,2,1、概述,数据分析,精确分析质量管理现状的科学方法,质量管理实现持续改进的有效途径,3,应当针对性地采取什么质量改进措施?,质量改进措施是否有效?,质量技术基础如何?,生产过程存在哪些质量问题和缺陷?,1、概述,组织或企业,质量管理水平到底怎么样?,影响产品质量的关键因素是什么?,如果仅有一些主观概念和总体性笼统的评价,而没有准确、详尽基础数据说得清楚、说得准的话,是永远无法解决的。,只有使用数据统计分析方法才能解决。,4,1、概述,ISO9000标准,卓越绩效评价准则的核心价值观,基于事实的决策方法,基于事实的管理,不单是需要我们掌握的科学质量观点,更加是一
2、个需要我们付诸实际的科学行动,这个行动就是数据分析。,5,2、质量管理数据分析一般步骤,?,数据分析要明确的四个问题,(1)需要收集、统计和分析哪些数据?,(2)收集、统计和分析这些数据的目的是什么?,(3)收集、统计和分析这些数据的方法有哪些?,(4)如何利用这些数据的收集、统计和分析的结果来提高工作质量和工程质量?,6,2、质量管理数据分析一般步骤,数据分析一般步骤,7,与产品要求的符合性,顾客满意,供方,过程和产品的特性趋势,ISO9001标准第8.4条数据分析,3、质量管理数据分析的实施,(1)编制数据分析项清单,质量基础数据,当前业务运作和工程需要的质量基础数据,8,3、质量管理数据
3、分析的实施,(1)编制数据分析项清单,一个组织或企业在不同时期所需要的数据分析项是不同的。,应适时结合实际情况的变化及时对清单进行调整。,适应数据分析项动态变化的需要。,年度清单,季度清单,月度清单,9,3、质量管理数据分析的实施,(2)明确数据分析项的目的,ISO9001:2008标准的第8.4条,“数据分析”的目的,证实质量管理体系的适宜性和有效性,评价在何处可以持续改进质量管理体系的有效性,10,3、质量管理数据分析的实施,(2)明确数据分析项的目的,“顾客满意”数据分析主要目的,11,3、质量管理数据分析的实施,(2)明确数据分析项的目的,“与产品要求的符合性”数据分析的主要目的,12
4、,3、质量管理数据分析的实施,(2)明确数据分析项的目的,“过程和产品的特性趋势”数据分析的主要目的,13,3、质量管理数据分析的实施,(2)明确数据分析项的目的,“供方”数据分析的主要目的,14,3、质量管理数据分析的实施,(3)建立数据分析数学模型,根据每一数据分析项的目的,逐一建立适宜的数据分析数学模型。,确立需收集的原始数据及基于原始数据的预期统计数据。,明确适宜的统计周期,以及适宜的统计工具和方法。,15,3、质量管理数据分析的实施,(3)建立数据分析数学模型,保证预期统计数据的客观性、合理性和实用性,考虑原始数据的实用性。,使用适宜的统计工具和方法。,保证数据的统计周期的合理性。,
5、例如,在所有供方产品一次合格率均已达到100%、无法再为择优选用供方提供依据的情况下,应选用供货及时性、服务质量等其它一些能够区分供方优劣的统计指标作为原始数据。,一些数据的统计周期过短或过长都有会影响统计结果的客观性,这就需要结合实际,确定一个合理的统计周期。一般可在数据分析清单中,明确每一数据分析项所对应数据的统计周期。,例如,在生产的产品数量不相同甚至差别较大时,以单纯的质量成本数额作为统计量来评价不同生产过程质量是明显不合理的,应考虑采用单位产值与对应的质量成本数额的比率作为统计量,使评价结果更趋合理和客观。,16,3、质量管理数据分析的实施,(4)收集原始数据,根据所建立的数据分析数
6、学模型,确立数据收集方式。,客观地收集原始数据。,建立原始数据库予以储存。,17,3、质量管理数据分析的实施,(4)收集原始数据,数据收集应遵循客观、真实原则,避免使用人为选择的数据、主观猜测数据和其它虚假的数据。,需要以现场测量方式得到的数据,必须用有效计量器具现场实测方式获得。,需要以调查方式得到的数据,调查对象及其范围必须要有足够的代表性、客观性。,18,3、质量管理数据分析的实施,(5)获得统计数据,根据确立的数据分析数学模型,使用适宜的统计方法。,对原始数据进行统计。,获得预期的统计数据。,19,3、质量管理数据分析的实施,(5)获得统计数据,客观性,实用性,合理分组,原始数据合理分
7、层、分类原则,将有可比性的同类型数据归为一组。,避免主观、人为因素。,对改进质量有实际意义。,20,3、质量管理数据分析的实施,(6)通过分析、判断找出问题点,使用适宜的分析、判断工具,对统计数据进行分析、判断。,找出需改进点,获得管理体系适宜性和有效性信息,发现管理体系不适宜和失效区域。,制作相应的数据表格和分析图表。,21,3、质量管理数据分析的实施,(6)通过分析、判断找出问题点,适宜的分析、判断工具,排列图,找出“关键的少数”,直方图,通过形象显示数据的分布,分析导致质量异常的因素,相关图,判断两个质量因素之间的相关性,控制图,判断生产过程是否异常及导致异常的因素,22,3、质量管理数
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