质量管理的数据分析应用(ppt 47页)
所属分类：品质知识
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资料简介：
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质量管理的数据分析应用目录：
1.概述
2.质量管理数据分析一般步骤
3.质量管理数据分析的实施
4.总结
质量管理的数据分析应用内容提要：
组织应确定、收集和分析适当的数据，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，并评价在何处可以持续改进质量管理体系的有效性，不单是需要我们掌握的科学质量观点，更加是一个需要我们付诸实际的科学行动，这个行动就是数据分析。
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，争取更多的顾客，为顾客同时也为企业或组织自身创造更多的价值，“过程和产品的特性趋势” 数据分析的主要目的。
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。
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。
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、制定改进措施实施计划，明确需改进点的改进措施，针对管理体系不适宜和失效区域进行修订和完善措施。
应明确每项措施所针对的质量问题原因。每一项主要原因一般应有一个以上的控制措施。措施应针对主要原因本身，针对质量问题表面现象的措施是必要的，但不是关键，措施的重点应该落在对如何消除主要原因上，仅仅有对质量问题责任进行追究的惩罚措施是远远不够的。提倡对管理理念、管理方法、制度进行更新、改进的措施，不鼓励仅简单地对质量问题责任进行追究的惩罚措施。
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