第一节概述第二节抽样检验第三节质量管理常用统计方法第四节6σ量管理
掌握：质量管理常用的统计方法。
熟悉：质量数据的统计，质量变异分析，抽样检验。
了解：6σ量管理
第一节概述
一、质量数据
利用数据统计方法控制质量的步骤有5个
二、质量变异分析
(一)质量变异的原因
1．偶然性因素
偶然性因素繁多，如原材料性质的微小差异，机具设备的正常磨损，模具的微小变形，操作方法的微小变化等。该类因素不易识别且难以清除，其引起的产品质量差异是随机的，但一般影响并不大，不会造成废品。
2，系统性因素
系统性因素又称非偶然性因素。如原材料的规格和品种有误，机具设备发生故障，操作不按规程，仪器仪表失灵或准确性差等。该类因素容易识别，对质量差异的影响较大，可能造成废品、次品，应该尽量避免。
第二节抽样检验
一、抽样检验概述
(一)抽样检验
1．抽样检验的分类
(1)根据抽样检验特性值的属性分类
①计数抽样检验
②计量抽样检验
(2)根据检验次数分类
①单次抽样
②二次抽样
③多次抽样
2．抽样检验的特点
①检验的单位产品数量少，费用少，时间省，成本低；
②检验对象是一批产品；
③接收批中可能包含不合格品，不接收批中也可能包含合格品。抽样检验存在两类错误风险(弃真风险、取伪风险)，但这两类风险是可以控制在一定概率以下的。
3．抽样检验的适用情况5种
4．常用概念
(1)单位产品
(2)检验批
(3)批量
(4)不合格
(5)不合格品
(6)抽样检验
(7)抽样计划
(8)抽样方法
常用的抽样方法有简单随机抽样、分层随机抽样、周期系统抽样、分段随机抽样、整群随机抽样、序贯抽样、跳批抽样等。
(二)产品质量的表示
1．单位产品的质量
单位产品的质量可以用其质量特性来衡量，常用的质量特性有“计数”和“计量”两种。
2．批的质量
衡量一批产品的质量特性也有很多方法。
对计量的特性值来讲，可以用批中所有单位产品的该特性值的平均值表、标准差、变异系数等表示。
对计数的特性值来讲，对计点产品可以用批中每个单位产品(或每百单位产品)的不合格数表示，对计件产品可用批中不合格品率表示。
3．产品的质量水平
二、抽样检验的基本原理
(一)抽样方案的接收概率
1．接收概率的定义
接收概率是指根据规定的抽样方案，把具有给定质量水平的检验批判为接收的概率。即用给定的抽样方案(n，Ac)去验收批量N和批质量p已知的检验批时，把检验批判断为接收的概率。接收概率通常记为L(p)，它是批不合格品率p的函数，随着p的增大而减小。当p一定时，根据不同的情况，可用超几何分布、二项分布、泊松分布来求得L(p)的值。
2．接收概率的计算
(1)超几何分布计算法
(2)二项分布计算法
(二)OC曲线
1.OC曲线的概念
接收概率是一批产品的不合格品率P的函数，记为L(P)。我们建立一个直角坐标系，横坐标为不合格品p，纵坐标为L(p)，那么，L(p)在这个坐标系中的图像称为接收概率曲线，或称为抽样特性曲线，也称为OC曲线。这条曲线在P=0时的取值为1，随着P的增加其值下降，在P=1时其取值为0。
2．OC曲线分析
(1)理想的OC曲线
若规定，当不合格品率不超过Pt时，接收这批产品，那么一个理想的抽检方案应当满足：
当p≤pt时，接收概率L(p)=1;当p>时，接收概率L(p)。理想OC曲线见教材图11--2所示：
(2)实际的OC曲线
实际上，一个好的抽样方案或OC曲线应当是：当批质量好(P≤P0)时能以高概率接收；当批质量差于某个规定界限(P≥P0)时，能以高概率拒绝；当产品质量变坏，如P01时，接收概率迅速减小。
(3)两类错误与两类风险
①第一类错误
第一类错误又称拒真错误，指的是由于抽检原因把合格批错判为不合格批从而不接收该批的错误。发生这类错误的概率记为α，叫做第一类错误概率，又称为生产方风险率。它反映了把质量较好的批错判为不接收的可能性大小。这种错判使生产方蒙受损失。
②第二类错误
第二类错误又称受伪错误，指的是由于抽检原因把不合格批错判为接收的错误。发生这类错误的概率记为β，叫做第二类错误，又称使用方风险率。它反映了把质量差的批错判为接收的可能性大小。这种错判使用户蒙受损失。
掌握：质量管理常用的统计方法。
熟悉：质量数据的统计，质量变异分析，抽样检验。
了解：6σ量管理
第一节概述
一、质量数据
利用数据统计方法控制质量的步骤有5个
二、质量变异分析
(一)质量变异的原因
1．偶然性因素
偶然性因素繁多，如原材料性质的微小差异，机具设备的正常磨损，模具的微小变形，操作方法的微小变化等。该类因素不易识别且难以清除，其引起的产品质量差异是随机的，但一般影响并不大，不会造成废品。
2，系统性因素
系统性因素又称非偶然性因素。如原材料的规格和品种有误，机具设备发生故障，操作不按规程，仪器仪表失灵或准确性差等。该类因素容易识别，对质量差异的影响较大，可能造成废品、次品，应该尽量避免。
第二节抽样检验
一、抽样检验概述
(一)抽样检验
1．抽样检验的分类
(1)根据抽样检验特性值的属性分类
①计数抽样检验
②计量抽样检验
(2)根据检验次数分类
①单次抽样
②二次抽样
③多次抽样
2．抽样检验的特点
①检验的单位产品数量少，费用少，时间省，成本低；
②检验对象是一批产品；
③接收批中可能包含不合格品，不接收批中也可能包含合格品。抽样检验存在两类错误风险(弃真风险、取伪风险)，但这两类风险是可以控制在一定概率以下的。
3．抽样检验的适用情况5种
4．常用概念
(1)单位产品
(2)检验批
(3)批量
(4)不合格
(5)不合格品
(6)抽样检验
(7)抽样计划
(8)抽样方法
常用的抽样方法有简单随机抽样、分层随机抽样、周期系统抽样、分段随机抽样、整群随机抽样、序贯抽样、跳批抽样等。
(二)产品质量的表示
1．单位产品的质量
单位产品的质量可以用其质量特性来衡量，常用的质量特性有“计数”和“计量”两种。
2．批的质量
衡量一批产品的质量特性也有很多方法。
对计量的特性值来讲，可以用批中所有单位产品的该特性值的平均值表、标准差、变异系数等表示。
对计数的特性值来讲，对计点产品可以用批中每个单位产品(或每百单位产品)的不合格数表示，对计件产品可用批中不合格品率表示。
3．产品的质量水平
二、抽样检验的基本原理
(一)抽样方案的接收概率
1．接收概率的定义
接收概率是指根据规定的抽样方案，把具有给定质量水平的检验批判为接收的概率。即用给定的抽样方案(n，Ac)去验收批量N和批质量p已知的检验批时，把检验批判断为接收的概率。接收概率通常记为L(p)，它是批不合格品率p的函数，随着p的增大而减小。当p一定时，根据不同的情况，可用超几何分布、二项分布、泊松分布来求得L(p)的值。
2．接收概率的计算
(1)超几何分布计算法
(2)二项分布计算法
(二)OC曲线
1.OC曲线的概念
接收概率是一批产品的不合格品率P的函数，记为L(P)。我们建立一个直角坐标系，横坐标为不合格品p，纵坐标为L(p)，那么，L(p)在这个坐标系中的图像称为接收概率曲线，或称为抽样特性曲线，也称为OC曲线。这条曲线在P=0时的取值为1，随着P的增加其值下降，在P=1时其取值为0。
2．OC曲线分析
(1)理想的OC曲线
若规定，当不合格品率不超过Pt时，接收这批产品，那么一个理想的抽检方案应当满足：
当p≤pt时，接收概率L(p)=1;当p>时，接收概率L(p)。理想OC曲线见教材图11--2所示：
(2)实际的OC曲线
实际上，一个好的抽样方案或OC曲线应当是：当批质量好(P≤P0)时能以高概率接收；当批质量差于某个规定界限(P≥P0)时，能以高概率拒绝；当产品质量变坏，如P01时，接收概率迅速减小。
(3)两类错误与两类风险
①第一类错误
第一类错误又称拒真错误，指的是由于抽检原因把合格批错判为不合格批从而不接收该批的错误。发生这类错误的概率记为α，叫做第一类错误概率，又称为生产方风险率。它反映了把质量较好的批错判为不接收的可能性大小。这种错判使生产方蒙受损失。
②第二类错误
第二类错误又称受伪错误，指的是由于抽检原因把不合格批错判为接收的错误。发生这类错误的概率记为β，叫做第二类错误，又称使用方风险率。它反映了把质量差的批错判为接收的可能性大小。这种错判使用户蒙受损失。
