过的产品让下工序满意，出厂的产品让用户满意。
7、质量事故分析处理 负责对质量事故进行分析和处理，做到原因不查清不放过，责任不查清不放过，措施不落实不放过。
二、数理统计技术 1、数据的用途
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在质量管理工作中，为了了解生产过程或产品的质量状况，找出产品质量波动的规律。就要搜集数据进行统计推断。在大多数的情况下，是从一道工序中或一批产品中，随机抽取样品进行测试而得到数据。然后对一定量的数据进行加工整理，找出其中的规律。
对数据要进行加工整理，是因为直接从原始记录、资料中搜集来的数据往往是杂乱无章，难以直观看出其规律。在质量管理中常用数理统计方法来加工整理数据。数理统计方法的理论基础是数理统计学，它是以概率论为基础的一门数学分支，它的应用范围很广。在质量管理中，数理统计方法一般有以下几个方面的用途：
（1）提供表示事物特征的数据。如平均值，平均含量，标准偏差等。 （2）比较两件事物中的差异。如判断两批产品的质量是不是存在着显著性差异等。
（3）分析影响事物变化的因素。如对有差异的产品要分析引起的是哪些因素，其中各个因素所产生影响的大小等。
（4）分析一件事物的两种性质之间的相互关系。如研究两个变量之间是否相关。
（5）研究取样与试验方法，确定合理的试验及试验设计方案。 质量管理中使用数理统计的方法大致按照下述工作程序： 针对要解决的质量问题先搜集数据；将搜集到的数据进行整理归纳，形成数、表、图形或计算出特征值，如平均值、中位数、百分比等；然后对这些数、表、图形、数据进行观察分析，找出其中的统计规律。这些规律告诉我们生产或工作是否合乎要求，要不要采取技术措施等情况。最后经过进一步的判断找出主要问题，对症下药，并利用专业技术或采取组织协调措施，以便达到提高质量的目的(图 - )。
收集数据 整理 数、表、图 观察 统计规律 判断 主要问题
形特征值 17
归纳 分析 组织协调 提高质量 专业技术 这些方法中，有些是比较简单的统计分析图表，有些则涉及到数理统计学的知识。本次培训着重讲现场应用，至于公式的来源、推导，暂时不加讨论。
在讨论具体方法之前，还有一点要提及的，我们应用的这些方法只是分析问题的工具，不要认为使用了几种工具就等于推行了全面质量管理。也不能认为，使用了工具就等于提高了质量，问题就得到解决了。这如同医生为病人诊断，需要测量血压、照X光、做心电图。这里的血压计、X光机就是帮助医生作出正确诊断而使用的工具。但诊断不等于治疗，只是知道患什么病，治疗还要靠吃药，打针等手段。在生产和工作中找到了问题，还要靠专业技术，采取措施才能达到提高质量的目的。 2、 数据的分类
在工厂里，与质量有关的数据很多，如生产过程中的工艺控制记录、半成品、成品质量的数据等等。尽管这些数据是形形色色，多种多样的，但是基本上可以把它们分成两大类：计数值数据与计量值数据。 （1）计数值数据
计数值数据是不能连续取值的数据。例如汽车，只能是一辆、二辆等等，不可能是”半”辆汽车或0.25辆汽车，也就是说象汽车辆数这样的数据只能用整数来表示。常用的电视机台数，不合格品件数、疵点数、气泡数、事故次数、职工人数等都属于这一类数据。 （2）计量值数据
计量值数据就是可以连续取值的数据。例如长度的计量，在1米和2米之间可以出现1.1米、1.2米、1.3米的数据。在1.1米到1.2米之间
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还可以出现1.11米、1.12米、1.13米，随着测量工具精度的提高，还可以出现小数点以后三位、四位、五位，很多位的数据。我们说这类数据是可以连续取值的。象我们常用的表示直径、化学纯度、温度、时间、电耗、重量等都属于计量值数据。
必须注意，当数值是百分率时，要判别计量值或计数值数据，取决于给出数值的数学式分子。分子为计量值，则求得的百分率是计量值；如果分子为计数值，则虽然得到的百分率不是整数但也属于计数值，如抽检电风扇30台，发现有2台不合格，则不合格品率为
2/30*100%=6.66%。虽然不是整数，但因电风扇的台数是计数值数据，所以得到的不合格品率也属于计数值数据。
计数值数据和计量值数据的性质不同，它们的分布也不同，所用的控制图和抽样方案也不同，所以必须把它们分清。质量管理中，常用的主要是上述两类数据。如果碰到难以用定量的数据来表示时，一般可以用以下几种方法使之转换成数据：
（1）优劣值法：根据优劣程度定出等级，如企业计量评级中的一、二、三级。
（2）顺序值法：根据相互比较的差异排出顺序数据，例如机械表面光洁度以1,2,3.......顺序来表示。
（3）评分值法：凭感官观察，评出分数数据。如工艺检查时评定的百分计值，船舶舱室的舒适感，食品的感官指标等。 3、 质量数据的搜集方法 明确搜集数据的目的
数据的搜集应该有明确的目的，在质量管理中通常按搜集数据的目的把数据分为： （1） 分析用的数据
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这是为掌握和分析现场质量动态情况而搜集的数据，以便于我们分析存在的问题，确定所要控制的几个影响因素，找出各因素之间的相互关系，为最后进行判断提供依据。 （2） 管理用的数据
这是为了掌握生产状况，用以对生产状况作出推断和决定管理方针而搜集的数据。它也包括为判断工序中产品质量是否稳定，有无异常以及有无采取适用的措施用以预防和减少不合格品等而搜集的数据。 （3） 检验用的数据
这是对产品进行全数检验或抽样检验，而搜集到的数据。 不论搜集哪种数据,都要尽量反映客观事实,必须做到完整,准确,可靠.
4、搜集质量数据的注意点
搜集质量数据,还必须注意以下几点： （1） 搜集数据的目的要明确
目的不同，搜集数据的过程与方法也不同。例如为了了解某光缆的损耗，如果从成品仓库中取测量数据，则反映了不同设备，不同操作者，不同时间的工作质量；如果从某个设备上取测量数据，则反映的是一台设备，一个操作者，一段时间内的质量情况。 （2） 正确的判断来源于反映客观事实的数据
如果假数真算，不但没有意义，而且还有因假信息而被贻误的危害性。
（3） 搜集到的原始数据应按一定的标志进行分组归类，尽量把同一生产条件下的数据归并在一起。
（4） 记下搜集到数据的条件。如抽样方式，抽样时间，测定仪器，工艺条件以及测定人员等。
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