质量管理百年历程

质量管理百年历程

目录

•质量管理百年历程

•ISO组织的来历

•现代认证制度的来历

•IS09000标准簇的来源

■戴明14法

•克劳士比质量管理四项基本原则

•克劳士比零缺陷管理之道

•六标准差运动

质量管理百年历程

・8175年以前，放任管理阶段（质量工作由工

人自己控制）；

•1875年，泰勒制是科学管理的开端（定标准

的作业方法、定标准的作业时间、定标准的

日工作量）

•检验活动与其他职能分离，专职检验人员及

检验部门

质量管理百年历程

•1925年，休哈特提出统计过程控制，应用统计技

术对生产过程进行监控，以减少对检验的依赖；

■1930年，道明和罗奇提出统计抽样的检验方法；

•1940年，美国贝尔电话公司应用统计质量技术取

得成效；美国军方物资供应商推进统计质量控制

方法；美国军方制定战时标准，最初的质量管理

标准（以休哈特、道明、罗奇的理论为基础）

质量管理百年历程

・1950年，戴明提出质量改进的观点（休哈特

之后系统提出利用统计技术进行质量和生产

力的持续改进；大部份的质量问题是生产和

经营系统的问题；强调最高管理者对质量管

理的责任，提出戴明14法）

•开始开发提高可靠性的专门方法——可靠性

工程开始形成

质量管理百年历程

•1958年，美国军方制定了MIL-Q-8958A等系列军用

质量管理标准——在MIL-Q-9858A中提出了“质量

保证”的概念，在西方工业社会产生了影响。

•1960年，朱兰、费根堡姆提出全面质量管理的观

念，强调对覆盖所有职能部门的质量活动的策划。

戴明、朱兰、费根堡姆的质量管理理论在日本被

普遍接受，日本企业创造了全面质量控制，特别

是QC7种手法，广泛用于质量改进。

质量管理百年历程

•1960年代中，北大西洋公约组织制定了AQAP质量

管理系列标准，它以MIL-Q-9858A为蓝本，增加了

设计质量控制的要求。

•1970年代，TQC使日本的企业竞争力极大的提高，

日本企业的成功，使全面质量管理理论在世界范

围内产生了巨大的影响。产生了石川馨、田口玄

一等世界著名质量管理专家（JIT、KANBEN、

KAIZEN>QFD、田口方法、新QC七种工具）

质量管理百年历程

•1979年，英国制定了国家质量管理标准BS5750

•1980年，菲利浦.克劳斯比提出零缺陷的概念，质

量是免费的，许多国家设立国家质量管理奖（激

励），企业高层管理重视，全面质量管理做为一

种战略管理模式进入企业。

•1987年，IS09000系列国际质量管理标准问世，基

于BS5750,开始对世界范围内经济活动和贸易产

生影响；

•1994年，IS09000标准改版，第三方质量认证普遍

开展。

质量管理百年历程

•1990年代未，全面质量管理(TQM)成为许

多“世界级”企业的成功经验证明是一种使

企业获得核心竞争力的管理战略，质量的概

念也从狭义的符合规范发展到以“顾客满意”

为目标

■2000年代，知识创新和管理创新必将极大地

促进质量的提高(6sigma,LM,ERP)

ISO组织的来历

•1906年成立了世界最早的国际标准化机构IEC,其

着重于电工领域，而打算在其它技术领域中发展

国际标准是在本世纪三十年代。因此，由国际标

准化组织致力于标准化工作并不是由ISO的建立才

开始的。

•1946年，来自25个国家的代表在伦敦召开会议，

决定建立一个新的国际组织，“它的目的是促进

国际间的相互合作和工业标准的统一”。于是，

ISO这个新的组织便于1947年2月23日宣布正式成

ISO是一个什么样的组织?

国际标准化组织

(nternationalOrganizationforStandardization)

通过希腊语“ISOS”，“相创立于1946年,总部

等的”意思,并且倾注了想设在瑞士日内瓦，由

要推进标准化的愿望，所以,各国标准化团体组成

采用了“ISO”.2的世界性联合会。

现代认证制度的来历

■1903年，英国工程标准委员会将标制刻印于

钢轨产品上，表示是按照英国钢轨尺寸的标

准生产的，这标制作现代认证制度的开始；

•1920年以后，许多国家纷纷效仿英国的做法,

建立起了以本国标准为依据的认证制度。

•第二次世界大战以后，认证制度也开始跨越

国界，逐步出现了若干区域性认证制和国际

性认证制。

现代认证制度的来历

・1970年国际标准化组织(ISO)成立了认证委

员会(CERTICO),并于1985年更名为合格评

定委员会(CASCO),着力于指导国家，地区

和国际认证制的建立和发展。认证最初主要

是针对产品而言的，随着标准化领域的扩展,

认证也相应地扩展到了过程、服务和体系方

面

戴明14法

•第一条要有一个改善产品和服务的长期目标，而

不是只顾眼前利益的短期观点。为此，要投入和

挖掘各种资源。

•第二条要有一个新的管理思想，不允许出现交货

延迟或差错和有缺陷的产品。

•第三条要有一个从一开始就把质量造进产品中的

办法，而不要依靠检验去保证产品质量。

•第四条要有一个最小成本的全面考虑。在原材料、

标准件和零部件的采购上不要只以价格高低来决

定对象。

戴明14法

•第五条要有一个识别体系和非体系原因的措施。

85%的质量问题和浪费现象是由于体系的原因，

15%的是由于岗位上的原因。

•第六条要有一个更全面、更有效的岗位培训。不

只是培训现场操作者怎样干，还要告诉他们为什

么要这样干。

•第七条要有一个新的领导方式，不只是管，更重

要的是帮，领导自己也要有个新风格。

•第八条要在组织内有一个新风气。消除员工不敢

提问题、提建议的恐惧心理。

戴明14法

•第九条要在部门间有一个协作的态度。帮助从事

研制开发、销售的人员多了解制造部门的问题。

•第十条要有一个激励、教导员工提高质量和蔻生

产率的好办法。不能只对他们喊口号、下指标。

•第H^一条要有一个随时检查工时定额和工作标准

有效性的程序，并且要看它们是真正帮助员工干

好工作，还是妨碍员工提高劳动生产率。

戴明14法

•第十二条要把重大的责任从数量上转到质

量上，要使员工都能感到他们的技艺和本领

受到尊重。

•第十三条要有一个强而有效的教育培训计

戈U,以使员工能够跟上原材料、产品设计、

加工工艺和机器设备的变化。

•第十四条要在领导层内建立一种结构，推

动全体员工都来参加经营管理的改革。

克劳士比

质量管理的四项基本原则

■基本原则一：质量的定义

质量的定义就是符合要求，而不是好。“好、卓越、美丽、

独特”等述语都是主观的和含糊的。

一旦质量被定义为符合要求，则其主观彩随之消散。任何

产品、服务或过程只要符合要求就是有质量的产品、服务

或过程。如果不能符合要求，就会产生不符合要求的结果。

克劳士比

质量管理的四项基本原则

•基本原则二：质量系统

产生质量的系统是预防，不是检验。检验是在过

程结束后把坏的从好的里面挑选出来，而不是促

进改进。

预防发出在过程的设计阶段。包括沟通、计划、

验证以及逐步消除出现不符合的时机。

通过预防产生质量，要求资源的配置能保证工作

正确地完成，而不是把资源浪费在问题的查找和

补救上面。

克劳士比

质量管理的四项基本原则

•基本原则三：工作标准

工作标准殁须是零缺陷(ZeroDefects),而不是

“差不多就好”(Closeenoughisgoodenough)。

“差不多就好”是说，我们将仅仅在某些时候满足

要求o

而零旋陷的工作标准则意味着我们每一次和任何

时候都要满足工作过程的全部要求。它是一种认

真的符合莪们所同意的要求的承诺(APersonal

Commitment)。

克劳士比

质量管理的四项基本原则

•基本原则四：质量的衡量

质量是用不符合要求的代价(PriceofNonconformance,

PONC)来衡量的，而不是用指数。指数是一种把符合项

相关的坏消息进行软处理的方法。不管怎样，如果我们软

化了坏消息，那么管理者将永远不会采取行动。而通过展

示不符合项的货币价值，我们就能够增加对问题的认识。

通过浪费的钱财、浪费的时间、努力、材料——来衡量质

量，能产生用来努力引导改进并衡量改进成果的金钱数字。

克劳士比的零缺陷管理之道

•一个核心：第一次就把事情做好；

•两个基本点：有用的和或信赖的；

管理的产品就是可信赖的组织。这是他们

（管理者）生命中的基本意愿.・・

组织可以通过文化变革而变成可信赖的,没有

其他方式。有用的和可信赖的组织就是竞争

和利润。那正是我们想要的

克劳士比的零缺陷管理之道

•三个代表：客户、员工、供应商

就像古希腊经典著作中那些独创性的概念一样，这些思想

永远不会退出历史舞台，相反，它们将为现实世界中追

求成功的人们提供一个舞台。这些原则既适用于个人也

适用于组织，形成了一个完美的结合——就像一顿营养

均衡美食；它们互为前提，缺一不可：

1.帮助员工成功；

2.帮助供应商成功；

3.帮助客户成功。

克劳士比的零缺陷管理之道

•质量管理的四项基本原则

质量是政策和文化的结果。只有改变员工

的心智与价值观念，树立楷模与角色典范，

才能使质量改进成为公司文化的一部分。质

量管理就是有目的地创建这种组织的文化。

克劳士比的零缺陷管理之道

•五个解决问题的步骤

正式的改正行动系统的观念，就是让每一

个人习惯于解决和预防问题，而不是学着与

问题为伍。

克劳士比的零缺陷管理之道

・六个变革管理阶段

质量是一种可以获得的、可以衡量的并且

可以带来效益的实体。一旦你对它有了承诺

和了解，并且准备为之付出艰苦努力时，质

量便可以获得。

克劳士比的零缺陷管理之道

•十四个质量改进的步骤

我至今还没听说过哪一家企业实施十四个

步骤后失败的例子・・.他是经过几十年国际经

验的实证及使用者证明过的，被认为是现实

世界中最有用的方法.・.他的逻辑性非常深远:

一山更比一山高。

六个标准差运动

•在公司的每个角落，朝着零缺陷的方向持续

改进，从而达到客户满意。

•要达成这样的目标，必须将优质的要求建立

在概念提出到交付全过程(designin

quality,built-inquality)

六个标准差运动

•很多人会对零缺陷的相法表示怀疑，真的可

能是零缺陷吗？克劳士比说，既然不认为是

零缺陷，哪么缺陷到底是多少可以接受呢？

•当前的六标准差运动其实也是围绕这个问题

展开的，（即100万次中，只允许有3.4个错

误的机会，不光指产品本身，包括全过程的

指标）如何能达到这样的标准呢？

六个标准差运动

金融时报定义：一项旨在从每人件产品、过程和交

易中几乎消除缺陷的方法。

­是一项在组织范围内改进过程性能的战略活动，

其核心目标是减少成本和增加收入，既适用于制

造业又适用于应用在服务业。

•一种灵活的综合性系统方法，通过它获取、维持、

最大化公司的成功。它需要对顾客需求的理解，

对事实资料的规范使用、统计分析，以及对管理、

改进、再流程业务再造的密切关注。

六个标准差运动

Cost

低成本

Quality

高^量

Delivery

准日寺交付企业生存的挑战

六个标准差运动

,6Sigma的基本原则有下列各项:

-彻底的顾客指向。

-COPQ与CTQ是6Sigma的指导原则。

-重视过程。

-以6Sigma水准为目标。

-以平均值与变异来评价作程。

-共同语言就是统计手法。

-DMAIC是6Sigma活动的改革战略。

六标准差运动

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抽样程序

对抽样的考虑

许多分析程序一几乎所有的统计程序一在实施之前，需要大量的策划工作。

对于统计过程控制也是同样。事实上，如果在进行统计过程控制之前未考虑

以下方面，它就会失去其主要作用.•・

•失效模式及其后果分析。

•详细地制定重要过程、产品或服务特性的测量计划（包括量具重复性和

再现性）。

­仔细的抽样策略。

每个抽样程序都应当满足一定的相关要求...

•时间（应当多长时间抽样一次？）

.样本容量（抽样一次要进行多少次观察？）

•抽样程序（如何进行抽样？）

止匕外，抽样程序应当…

•提供对普通原因变差“建模”（并测量）的途径;

•强调探测特殊原因变差。

•尽量的经济且不干扰过程

统计过程控制的基本方程

为了更好地理解选择样本时的统计因素，我

们先来回顾一下统计过程控制中的一个基本

的关系，即，过程输出的总变差可以分为两

个基本部分，普通原因变差和特殊原因变差。

此关系可以概况为下述方程：

生产输出的总变差=特殊原因变差+普通原因变差

非随机（或称为有规律）的控制图模式的出现，可以用以下三种途径进行

解释（前两种解释相互矛盾）：

•过程处于受控状态，我们观察到了一个罕见的输出。由于这种情况不大

可能发生，所以不能把这种解释看作是一合理的可能性。

•过程未处在受控状态，看起来罕见的输出实际上一点也不奇怪；也就是

说，好象令人吃惊的输出实际上是过程输出的分布处在不正常情况的

结果。从“概率”的观点看，我们一般认为这种解释是正确的。

•抽样程序或实际测量不正确。往往有这样的情况，所使用的抽样方法与

控制图所要起的作用相互干扰。在这种情况下，我们就不能给过程是

受控还是失控作结论，控制图在这种情况下一点也不能说明什么。

合理抽样

为了实现统计过程控制的目标，抽样计划必须保证...

・“样本内”的变差几乎全都是普通原因变差。

•“样本内”的变差确实代表了普通原因变差的大小。

•所有特殊原因变差的影响都被很好地限制在样本之间的时间间隔内。

满足上述要求的样本称为合理样本（或合理子组）

合理样本是过程输出测量的集合，这种输出的变差完全归咎于

普通原因。

在建立和使用控制图时，应当遵循这样的原则来选择重要过程特性的测量样本：

样本的测量值要最大可能地反映普通原因变差。因此，作为一条普遍原则，样

本应当在非常短的时间段内抽取，以避免将特殊原因变差带进样本。

计量型数据的样本容量

计量型数据的样本容量可以采用下列五条“建议”（很难把这五条建议称

为原则）。要权衡这五条原则并不容易，由于它们往往相互冲突。在任

何情况下，

对于计量型数据…

.样本容量应当小（以尽量减少将特殊原因变差带入样本的可能性）。

.样本容量应当大（以获得过程特性的准确估算值）。

.样本容量应当小（以便使获得数据的过程成本可以接受）。

.样本容量应当大（以确保样本统计特性的分布近似为正态）。

.样本容量应当“最优”（以增加探测过程漂移的可能性）。

很明显，计量型数据样本容量最佳值的选择并不容易。综合考虑所有因

素，样本容量取联5通常是相当好的折中。

时间考虑

必须明确，对于一具体的过程评估而言，正确的抽样程序很大程度上依赖于过程特性本

身。因此，不可能给出一种“严格的、一成不变”的抽样规则。另一方面，控制图模式的

相关知识可以防止抽样常犯的错误。现在研究下面的例子（例子是编制的）。

Acme制造公司有一条生产线…

•生产率大约为每小时900件（生产一件需要4秒钟）。

•测量一件重要特性的成本相当小。

•过程中经常存在特殊原因变差

考虑三种不同的抽样方案；分布为.•・

•每15分钟选择连续5件样品（1个样本）（需要16秒）。

•抽5件样品（1个样本），每15分钟抽样一次，每4件（抽取第4件）中抽一件（完成一次抽样

花64秒）o

•每3分钟抽样1件；抽够5件算作一次抽样（下一个样件算作下一次抽

样）

范例

上页的每一种抽样方案图示如下。

审查下页中的X控制图，找出其对应的抽样方案。根据平均值和

极差数据，解释你是如何找出对应控制图的。

1.奉F鬲4秒率中才由材1件

才K»crJL才-¥~V»c»2

2.有rF鬲1G秒垄中油秤1件（n=3）。

才举\JrxJ1才羊~VJCF2

令rF鬲3分率中本中才由才整1件（口=5）

理解普通原因变差

研究下页图中的抽样方案。这是样件非常靠近时的情况。事实上，抽取的样

件在时间上过于靠近，以致4M装内部并未全部“揭露”出过程中存在的普

通原因变差。

在这种情况下，极差值R人为地取得很小，所以R也很小。但是，如果R人为地很小，控

制限（）将非常接近中线，这样就可能会有大量的X接近上下控制限（还有

一些点会超出控制限），丸下页底部的图。

上述图并不能说明过程失控。在这种情况下，只能说明控嫄没有给出它应

出的彳言自。

营探测总篙窗，计算X值在X一倍、两倍或三倍标准偏差内的百分数。如果

在一倍标准偏差内的百分数小于68%,并且离开X超过两倍标准偏差的百分

数大于5%,则可能由于抽取样本时样件在时间上过于靠近。

对此问题的解决方案是很清楚的。稍微增加抽样时间（即，增加进行一次抽样

所用的时间），看看X的分布是否更趋近正态分布。如果是这样，则原来的抽

样程序可能有错。不断地调试抽样时间，一直到所有的普通原因变差似乎都

能够在样本内揭露出来为止。

理解普通原因变差

过高估计普通原因变差

现在研究下页顶部图所示的抽样方案。观察与观察之间的时间间隔过于长，就是

这样的图形。情况往往是，为了捕捉到所有的普通原因变差，却使样本也包含了特

殊原因变差。［注：初学者往往会认为这张图表明过程处于受控状态，且具有高的过

程能力。很不幸，这种看法是错误的。］

在这种情况下，极差R的值人为地变大了，因此R也变大。如果R人为地变大，

控制限将被推向离中线更远的方向，因此，可能使得许多X值非常

靠近中线。这9封/显示如下页的底部的图。

这种控制图并不能说明过程失控。事实上，在这种情况下，控制图没有做它应做

的事。也就是说，只能说明控制图没有给出它应给出的信息。

要探测此问题，计算工值在工一倍、两倍或三倍标准偏差内的百分数。如果在一

倍标准偏差内的百分数大于68戒并且离开X超过两倍标准偏差的百分数接近0%,则

可能由于抽取样本时样件在时间上过于远离。=

对此问题的解决方案是很清楚的。逐渐减少抽样时间（即，减少进行一次抽样所用

的时间），看看X的分布是否更趋近正态分布。如果是这样，则原来的抽样程序可能

有错。不断地调试抽样吩间，一直到所有的普通原因变差似乎都能够在样本内揭露

出来、且样本内未捕捉到特殊原因变差为止

二理解普通原因变差

•确定示面控制图观察的百分比，（1）在X的1。内；（2）

在X的2。内；（3）在X的3。内。此分布近似为正态

△如

3.Sampleitemsareselectedat3minuteintervals.

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Sarnpte1Sampie2...

LCL

“最佳”的抽样方案

第二种抽样方案图示在下页的顶部，相应的

控制图显示在下页的底部。这种抽样方案的

抽样点之间的时间间隔属于中等程度。事实

上，这可能是抽样点的时间分布适中，从而

在抽样过程中，过程中所有的普通原因变差

都得以“揭示”，并且所有的特殊原因变差

都发生在样本与样本之间。这是理想的抽样

策略。

=“最佳”的抽样方案:

•确定下面控制图观察的百分比，（1）在X的1。内；（2）在X的2a内；（3）

在X的3。内。此分布近似为正态分布吗？

2.有r1<5不少•李中才由本举---法1

Sample1Sa:rnple2

LOL

除了考虑样本容量和抽样时间之外，抽样的方式也应当仔细

考虑。如果没有恰当地选择样本，就可能错误解释普通原

因变差，或将非随机的图形带入控制图。尽管有可能使每

次抽样的样本由单一群体中的随机样本组成，然而，实际

的制造和服务过程却使得这一目标难以达到，对于由多个

过程“流程”而来的样本尤其如此。

下图给出一常见的情形，进来的零件分为多个支流进行加工,

然后再组合起来交付给顾客。这样分开的支流可能是多轴

机床的单个轴，或是铸造工序中的单个模腔，或是冷轧钢

工序中的单个模具。

从多个流程中抽样

支流1

支流2

输入零件组合输出

支流3

支流3

抽样方案

分层样本：对整个输出流只制作单个的控制图。每一样本由从各支流

抽取的数目相等的样件构成。与混合样本的情形不同，所有样本都包

含了由不同支流抽取的特性尾二色样本。在这种情况下，者本的标准

偏差（和极差）有变大的倾向，讨是由于样本不但包含了支流内而且包

含了支流之间的变差。这就意味着S变得相当大，控制限，将

人为地远离中心线X,X值的分布也将倾向于紧贴着中心线。

•独立样本：每个支流分别产生各自的样本，并且单独制作控制图。这

是最有效的抽样方法，但也最费钱费时。

•组合样本：只制作一张控制图，每一样本由组合的输出中选取，不考

虑它们由哪个支流中选出。这是最简单且最便宜的抽样方法，但最难

以说明问题。

•混合样本：任意给定的样本都是由单个加工流中而来，而不同的样本

可能来自两个完全不同的支流。这等蓝本的标准偏差（和极差）相对较

小，控制限，将靠近中后线X,X值的分布也将倾向于多

个模式（两个或多个不同的“峰”

onsianis:xoar—

SubgroupSize

A?d2

nD3D4

21.880*3.2671.128

31.023*2.5751.693

40.729*2.2822.059

50.577*2.1152.326

60.483*2.0042.534

70.4190.0761.9242.704

80.3730.1361.8642.847

90.3370.1841.8162.970

100.3080.2231.7773.078

Suk>grouiSize

d

ri3日3口4

22.659*3.267O7979

3-1.954*2.5680.8862

41.628*2.2660.92-13

5-1.427*2.0890.9400

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9-1.0320.239P.7630.9693

-1O0.975O.2843.7360.9727

-1-10.9270.323I.6790.9754

-120.8860.354-1.6460-9776

-13O.8ISO0.382-1.6-180.9794

14O.8Q7O.406-1.5940.98-1O

-1S0.789O.428-1.5720.9823

-160.763O.4481.5520.9835

-170.739O.466I.534O.