质量理论与实务

质量专业理论与实务16Sigma简介起源和发展：在70年代，Motorola面对日本严峻的挑战，其主席决定在品质上改善；在1981年，他要求其产品必须在五年内有10倍的改善；于1987年，Motorola建立了“6Sigma”的概念。之后，许多著名的跨国公司开始实施6Sigma品质管理，特别是从1995年以来，实施a的企业数呈指数增长。26Sigma简介36Sigma简介标准正态分布曲线-11-2-3-4-5-665432下规范限(LSL)上规范限(USL)46Sigma简介Sigma值次品率（百万分子）6δ3.45δ2304δ6,2103δ66,8002δ308,0001δ690,000“Sigma”的定义是根据俄国一数学家的理论，如果有68%的合格率，便是±1δ，±2δ有95%的合格率，±3δ便达至99.73%的合格率。±6δ便达至99.99966%的合格率。5培训内容6课程安排概率论基础抽样检验、可靠性统计基础老七种工具、软件的应用模拟实验、假设检验SPC方差分析DOE(田口)、MSA相关、回归分析DOE(均匀随机)、SPD卡方分析、顾客满意测评复习、考试7概率论基础目标：了解现象、事件、变量的概念掌握概率的计算理解密度函数、分布函数的含义掌握几种常见的密度函数了解可靠性设计原理了解抽样技术原理8重点：概率的计算密度函数及分布函数的含义几种常见密度函数的应用9概念：是研究大量随机现象的统计规律性的一门科学。研究对象：事件及其概率，随机变量及其概率分布和数字特征。意义：是统计学的基础。概率论10现象现象的分类：现象随机现象必然现象个别随机现象大量随机现象11事件概念：随机现象的某些样本点组成的集合。样本点的含义：在随机现象中一切可能发生的基本结果。样本空间的含义：所有样本点的全体。注意，不是集合。特征：P182关系：包含、互不相容、相等;运算：和（并）、差、交（积）、逆；与集合的关系。12概率概念：在一随机现象中，用来表示任意随机事件发生可能性大小的实数。（数值度量）三个公理：非负性、正则性、可加性。概率确定的几种方法：古典概率、几何概率、用频率估计概率。条件概率：在事件B已发生的条件下，事件A再发生的概率。13古典概率应用要点：样本点数量的有限性、等可能性。计算公式：回忆乘法原理、加法原理的排列组合知识的回忆14概率的性质见P192不可能事件的概率为0；对立事件的概率：P(A’)=1-P(A);概率的减法：P(A-B)=P(A)-P(AB)特别地：当B<A时，P(A-B)=P(A)-P(B)概率的加法：P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)特别地：当A,B互不相容时，P(A+B)=P(A)+P(B)概率的乘法：P(AB)=P(A/B)*P(B)特别地：当A,B相互独立时，P(AB)=P(A)*P(B)15随机变量概念：用来表示随机现象结果的变量。分类：随机变量离散性随机变量连续性随机变量有限个或可数个样本点样本点分布在某一区间或更大范围。16概率分布和分布函数概率分布的概念：指概率在随机变量值域内的分布，即一切可能值的集合以及取它可能值的概率的表示。概率分布的表示：17概率分布和分布函数分布函数：简而言之，就是累计概率，即从值域的最小点（又可能是负无穷大）到某一点的概率的累计。分布函数和概率密度之间的关系：积分和求导的关系。联合概率：18随机变量的特征值特征值反映中心位置的反映离散程度的均值众数中位数方差标准差极差19特征值的运算法则均值：EC=C,EλX=λEX(C,λ为常数)E(X+Y)=EX+EY,E(X*Y)=EX*EY方差：VarλX=λ2VarX(λ为常数)Var(X+Y)=VarX+VarY(X,Y相互独立)VarX=E(X-EX)2≤E(X-C)2(C为任意常数)20二项分布那些分布属于二项分布？二项分布的表达式及求解二项分布的应用21超几何分布那些分布属于超几何分布？超几何分布的表达式及求解超几何分布的应用22泊松分布那些分布属于泊松分布？泊松分布的表达式及求解泊松分布的应用23（标准）正态分布那些分布属于正态分布？正态分布的表达式及求解正态分布的应用正态分布向标准正态分布的转化标准正态分布的分位数24指数分布那些分布属于指数分布？指数分布的表达式及求解指数分布的应用25抽样检验基础抽样检验的理论基础：基于二项分布、超几何分布和泊松分布的概率分布理论。26OC曲线当抽样方案确定时，批产品中固有的合格率对该批接收概率的影响：P0P1P0<P1P(X=x)批合格判定数A27OC曲线P(%)L(P)28百分比抽样不合理的解释百分比抽样双百分比抽样L(P)P(%)L(P)P(%)N=90n=9A=0N=300n=30A=0N=900n=90A=0N=1000n=100A=5N=400n=40A=2N=200n=20A=129抽样检验类型计数标准型计数挑选型计数调整型计数周期型还有其他类型：孤立批序贯连续跳批计量30计数标准型抽样检验含义：就是同时规定对生产方的质量要求和对使用（即顾客）的质量保护的抽样检验过程。（GB/T13262-91）P(%)L(P)B1-αβP1P0A31计数标准型抽样检验有关指标：p0：生产方风险质量p1：使用方风险质量α：生产方风险β：使用方风险A：生产方风险B：使用方风险32计数标准型抽样检验执行步骤：确定质量标准；确定P0、P1值；批的组成检索抽样方案样本的抽取、检验批的判断和处置

33计数挑选型抽样检验含义：是指用预先规定的抽样方案对批进行初次检验，判为合格的批直接接收，判为不合格的批必须经过全数检验（只针对被检特性进行全数检验），将批中的不合格品一一挑出换成合格品再提交检验的过程。（GB/T13546-92）34计数挑选型抽样检验适应范围：产品一批接一批入库各工序间半成品交接向指定的用户连续供货不适用于破坏性检验

35计数挑选型抽样检验主要指标：批允许不合格率（LTPD）平均检出质量（AOQ）平均检验总数（ATI）AOQ上限（AOQL）（与LTPD相等）36计数挑选型抽样检验控制方法：控制LTPD保证每批质量控制AOQL，保证多数批的平均质量（不适用于10以下批）37计数调整型抽样检验含义：根据以检验过的批的质量信息，随时按一套规则“调整”检验的严格程度的抽样检验过程。MIL-STD-105D(美英加)ISO2859(1974)(ISO组织)GB/T2828-1987(中国)38计数调整型抽样检验适应范围：连续批产品进厂原材料、外购件、出厂成品、工序间在制品交接；库存品复检；工序管理和维修操作；一定条件下的孤立批；39计数调整型抽样检验主要指标：过程平均不合格率上限，即可接收质量水平（AQL）过程平均检验水平（IL）检验的严格度平均样本量（ASN）40计数调整型抽样检验执行方法：根据规定的批量、检验水平、合格质量水平、抽样方案类型和检验严格度进行检索。41计数调整型抽样检验转换规则：见课本P12942计数周期型抽样检验含义：是在规定的周期（如周、月、季、年）内，从逐批检验合格的批或某几批产品中抽取样本的检验过程。（GB/T2829）是一种鉴定性、复合性的抽样检验，批目的是判断生产过程在周期内是否处于稳定状态。43计数周期型抽样检验适用范围：生产定型后，除了生产过程的各工序、输入、输出的严格控制外，还用于判断生产过程质量是否出现异常；用于不允许经常进行的实验项目。44计数周期型抽样检验操作步骤：规定检验周期实验安排规定不合格的分类规定ROL选取判别水平选取抽样方案类型检索与选择抽样方案抽区、检验样本判断与事后处理45计量抽样方案含义：是定量地检验从批中随机抽取得样本，利用样本数据计算统计量，并与判定标准比较，以判定产品批是否合格的活动。从计量抽样方案来看，其实就是假设检验的实例。（以后会讲到）46可靠性基础含义：可靠性：产品在规定的条件下和规定的时间内，完成规定功能的能力；可靠度：可靠性的概率度量。必须强调的三个“规定”：规定的条件；规定的时间；规定的功能。47可靠性基础有关指标：可靠度故障（失效）率平均故障（失效）前时间（MTTF）平均故障间隔时间（MTBF）平均修复时间（MTTR）48可靠性基础可靠性设计技术：规定定性定量的可靠性要求；建立可靠性模型；可靠性分配；可靠性预计等。49可靠性基础可靠性模型：可以通过可靠性方框图或可靠性数学模型来反映；串联与乘法原理并联与加法原理50可靠性基础可靠性分配：可靠性分配方法主要有：评分分配法、比例组合法、动态规划法；评分分配法，其实就是一种加权处理的思想。（这些思想我们在接下来的课程中，会更多的接触到）51可靠性基础可靠性预计可靠性预计的方法有：元器件计数法（非常容易操作）应力分析法（考虑元器件基本故障率、环境系数以及降额因子）上下限法等52可靠性基础可靠性分析：故障模式和影响分析（FMEA）危害性分析（CA）说明：CA是在FMEA的基础上发展起来的，因此有很多书籍常常把FMEA看成是FMECA。53可靠性基础FMECA(FMEA):故障模式及影响分析表严重度分级（Serious）发生概率分级（Outoforder）被发生概率分级（Described）54可靠性基础维修性设计要求：简化设计；可达性设计；标准化、互换性与模块化设计；防差错及识别标志设计；维修安全性设计；故障监测设计；维修中的人素工程设计。55可靠性基础可靠性实验：环境应力筛选试验——在模拟真实环境下进行的一种试验，从而提前发现潜在故障。可靠性增长试验——通过实验—分析—改进的循环过程，提高产品的可靠性；可靠性测定试验——通过实验测定产品的可靠性；可靠性鉴定试验——判断产品的可靠性是否满足设计的要求的一种抽样检验方法；56统计基础目标了解统计量与总体指标的差异掌握常用的统计量及其计算了解抽样分布及其他高级分布理论了解参数估计方法掌握数据收集、整理与汇总方法掌握老七种工具57统计基础重点统计量的计算数据收集、整理与汇总方法抽样分布及其他高级分布理论58统计学概念：统计学是一门搜集、整理、描述和分析数据，并根据所的数据资料进行推断的科学。任务：通过大量统计数据的分析和研究，揭示数据所反映出来的规律性。与概率论的联系与区别：概率论是统计学的理论基础。59统计学中有关名词1总体：具有一定共性的研究对象的集合。个体（总体单位）：构成总体的每一个研究对象。统计标志：个体的特征。（每个个体可能由多种标志）以下是统计标志的分类：统计标志离散标志连续标志品质标志计数标志名义品质标志有序品质标志计量标志数值标志60统计学中有关名词2统计指标：总体的数字特征。（总数、均值等）样本：从总体中抽取部分个体所组成的集合。样品：样本中的个体。样本量：样本中样品的个数。统计量：设（X1……Xn）为一样本，则称其函数T=f(X1……Xn)为统计量。注意：1、统计量只依赖于样本，不依赖于其他任何未知参数，统计量是切实可以计算的；2、统计量也是随机变量。61常用的统计量特征值反映中心位置的反映离散程度的均值众数中位数样本方差标准样本方差极差算术平均、几何平均、调和平均、切尾平均离差系数需要在有序样本的情况下。62数据搜集一手数据搜集全面调查非全面调查报表制度普查典型调查重点调查抽样调查分层抽样整群抽样纯随机抽样系统抽样多阶抽样63数据整理建立数据库排序分组汇总计算数据指标和统计量表示和描述64高级分布之所以称他们位高级分布，就是因为他们的密度函数是由一个或多个属于基本分布的变量组成的复合函数。高级分布的常见种类：卡方分布(X2分布)、F分布、T分布。65卡方分布那些统计量属于卡方分布？卡方分布的分位数及其转换卡方分布的应用66F分布那些统计量属于F分布分布？F分布分布的分位数及其转换F分布分布的应用67T分布那些统计量属于T分布分布？T分布分布的分位数及其转换T分布分布的应用68抽样分布（正态总体）样本均值的分布：样本方差的分布：均值标准化后的分布：两样本均值差的分布：两样本方差比的分布：69参数估计概念：利用样本数据来估计总体的未知参数。在统计学中，参数估计分为有参估计和无参估计。已知总体分布的数学形式，估计其中的某些未知参数，是典型的有参估计，也叫参数估计。根据样本来估计总体的分布函数或概率密度函数，是典型的无参估计，也叫非参数估计。这里我们只讲参数估计。70参数估计方法参数估计点估计区间估计矩估计法最大似然估计点估计优劣的评选标准：1、无偏性2、有效性3、相合性区间估计的思想影响区间大小的因素区间估计的方法正态总体的参数估计均值的估计方差的估计71老七种工具散点图直方图因果分析图（鱼刺图）排列图（巴雷特图）分层法调查表控制图（spc）（*）72散点图73直方图（计数性、计点性）74直方图的制作原始数据(以下数据是一批罐头中100瓶的重量)342.00352.00346.00344.00343.00339.00336.00342.00347.00340.00340.00350.00347.00336.00341.00349.00346.00348.00342.00346.00347.00346.00346.00345.00344.00350.00348.00352.00340.00356.00339.00348.00338.00342.00347.00347.00344.00343.00349.00341.00348.00341.00340.00347.00342.00337.00344.00340.00344.00346.00342.00344.00345.00338.00351.00348.00345.00339.00343.00345.00346.00344.00344.00344.00343.00345.00345.00350.00353.00345.00352.00350.00345.00343.00347.00354.00350.00343.00350.00344.00351.00348.00352.00344.00345.00349.00332.00343.00340.00346.00342.00335.00349.00348.00344.00347.00341.00346.00341.00342.00

直方图（计量性）(续)75直方图的制作分组过程1、最大值=356；2、最小值=332；3、极差R=最大值-最小值=356-332=24；4、根据数据个数，确定组数k和组距h；（参照“数据个数与组数参考表”）k=9，R/k=24/9=2.7，取h=3；5、对数据重新分组并计算该组中数据出现的个数；直方图（计量性）(续)76直方图的制作数据个数与组数参照表：数据个数参考组数50-100101-200201-500501-10007-98-109-1110-15直方图（计量性）(续)77直方图的制作重新分组情况：组号数据区间出现个数（频数）123456789331.5-334.5334.5-337.5337.5-340.5340.5-343.5343.5-346.5346.5-349.5349.5-352.5352.5-355.5355.5-358.514112030191221直方图（计量性）(续)78直方图的制作作直方图：直方图（计量性）(续)79因果分析图（鱼刺图）80排列图（巴雷特图）81分层法单列表格合格状况数量百分比合格9494.0%不合格66.0%82分层法83调查表如检查表、客户需求调查表等84另：正态概率纸85MINITAB软件简介是专门为质量数据分析开发的统计分析软件；提供了一个良好的用户接口的视窗界面分析功能，为大众化使用该软件提供了条件；包括了质量管理中数据分析的多数分析功能：SPC、DOE、MSA、ANOVA、REGESSION、可靠性以及常用的图形制作工具等；除了MINITAB软件外，还有SPSS、SAS等一些统计分析软件，但这些软件不是针对质量管理的数据分析。86生产过程模拟试验1目的体验过程的波动性获取过程数据对数据进行分析87生产过程模拟试验1试验内容根据不同条件进行“生产”——弹珠。88生产过程模拟试验1人员安排生产主管：1位；工程师：1位；原材料采购人员：1位；生产工作人员：2位；PQC：2位；文员：1位；89生产过程模拟试验1各工作人员的职责生产主管：负责安排和监管“生产”；工程师：根据“工艺”要求，负责调整“生产过程”中“设备”的工艺参数；采购人员：向生产人员不断地提供“原材料”钢珠。生产人员：“生产工人”，即投放弹珠的人；PQC：负责对“生产过程”的质量进行监控，观察弹珠结果和负责“生产”结果的数据测量、记录、整理。90生产过程模拟试验1注意事项生产人员必须按照生产主管的安排从事“生产”，并要求致力于生产高质量水平的“产品”；在整个生产过程中，不存在返工、返修程序，也就是说，生产结果被判为不合格，不能够重新补投，且要纳入过程结果的分析；为了模拟更为真实，“生产主管”将就有关事项单独与采购员沟通，使得生产人员在不清楚的情况下生产。91生产过程模拟试验1参数在其他参数不变的情况下，改变以下参数进行试验。92生产过程模拟试验1分析93假设检验目标：了解假设检验的原理掌握假设检验的步骤学会通过假设检验进行比较判断94假设检验概念假设检验就是根据样本对关于总体的假设作出判断。“假设”的含义：指关于总体参数或数字特征、总体的分布以及关于两个或两个以上总体之间的关系的各种论断或命题、“猜测”或推测、设想或假说。95假设检验假设检验的前提统计假设的基本类型：基本假设和备选假设。基本假设（原假设,H0）的三种基本形式：均值的假设检验方差的假设检验μ=μ0δ2=δ02μ≤μ0δ2≤δ02μ≥μ0δ2≥δ0296假设检验建立假设判断写出拒绝域选择统计量即确定原假设和备选假设；一般与总体相符的被设计为原假设。这里同分位数有极大的联系。根据检验的内容，确定选用μ统计量、t统计量、F统计量或卡方统计量。步骤97假设检验正确决策第二类错误（发生的概率为β）第一类错误（发生的概率为a）正确决策H0成立H1成立真实情况统计判断接受H1接受H0两类错误98假设检验正态分布的假设检验单样本均值的假设检验；两样本均值的假设检验；两样本方差的假设检验；99假设检验适用场合对有关指标的考核（包括内部、内部）供应商与供应商之间的比较；不同生产线的比较；改进前和改进后的比较；等等100假设检验软件使用101SPC目标理解SPC原理；掌握分析用控制图的设计和分析；掌握常规控制图的应用；了解其他控制图；102生产过程模拟试验2参数按照下列参数进行30次试验：项目弹珠位置障碍物角度定位物参数中中中有103方差分析目标了解方差分析的思路掌握单因子方差分析掌握两因子无交互作用的方差分析104生产过程模拟试验3参数在其他参数（障碍物：中；定位物：有；角度：中）不变的情况下，改变以下参数进行试验。弹珠位置高中低试验次数10次10次10次105方差分析有关术语因子：改变状态的因素；因子水平：因素的具体状况；单因子；双因子；交互作用；106方差分析基本理论基于方差平方和的分解和F分布理论。组间离差平方和组内离差平方和总离差平方和自由度107方差分析单因子的方差分析108方差分析双因子无交互作用的方差分析109方差分析双因子有交互作用的方差分析110方差分析案例钢件的热处理可以获得较高的硬度，当然处理工艺被严格控制的情况下，对测不同回火时间对硬度的影响。测试数据纪录于如下表：请判断不同的回火时间对硬度是否有影响。回火时间（分）钢件硬度（1）（2）（3）（4）401811871911855020019019818860192198204202111方差分析软件的使用112正交试验设计目标了解正交试验设计的原理掌握正交试验方案的设计掌握试验的数据分析方法（极差法、田口法）113正交试验设计正交试验设计的重要性试验是产品质量的以保证和改进的重要手段；试验所到来的费用，另很多企业望洋兴叹；减少试验次数，众望所归；正交试验设计就是一种能够大量减少试验次数的试验方案。114正交试验设计正交表的特点每列中每个数据重复次数相等，也就是说每个因素的各因子水平被实验的次数要想等。——体现了整齐可比性。需要保证均衡分散性，也就是说，如果将任意两列的同行数字看成一个数对，那么一切可能数对重复次数相同。115正交试验设计步骤明确试验目的；确定改进指标；选择影响目标指标的关键因素，即因子；确定因子水平数和因子水平；选择恰当的正交表；安排试验参数并进行试验；数据分析；116正交试验设计分析方法极差法方差分析法117正交试验设计有交互作用的处理有交互作用的表头设计有交互作用的数据分析118正交试验设计正交表的灵活应用正交表的并列：是由水平数少转换成水平数多的一种变换方法，将对应的两列换成新列，并将该两列的交互列删除；拟水平设计：是一种由水平数多转换成水平少的一种变换方法，只要将某一因子的某一因子水平重复一次就可以了；119正交试验设计三次设计概念系统设计（功能设计）参数设计容差设计120正交试验设计因子水平的设计如果是两水平的因子，一般来说，则以目前水平为中间点，一个水平大于该水平，一个水平小于该水平；如果是三水平的因子，一般来说，只要把目前的水平当作中间水平；多结果的处理121正交试验设计多结果的处理122生产过程模拟试验4工艺参数（每产品生产5个）“产品”编号高度角度障碍位置1高大远2高大中3高小近4中大中5中中近6中小远7低大近8低中远9低小中123生产过程模拟试验4分析124测量系统分析目标了解测量系统的不确定性；掌握反映测量系统不确定性的几个主要指标；掌握这些指标的计算；125测量系统分析测量不确定度是对测量结果质量的定量表征，测量结果的可用性很大程度上取决于其不确定度的大小；表征合理地赋予被测量之值的分散性、与测量结果相联系的参数，称为测量不确定性；测量确定性与测量误差是不同的概念，即使不存在误差，测量的不确定性也还是会存在；测量不确定度往往用标准差来描述；126测量系统分析测量不确定度的波形P测量结果127测量系统分析考察测量系统好坏的指标分辨力偏移（准确度）稳定性重复性再现性线性128测量系统分析分辨力分辨力是指测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的能力，也称分辨率；如果测量系统没有足够的分辨力，他可能不是识别过程变差或定量表示单个零件特性值的合适系统。不合适的分辨力可通过极差图显示出来；为了得到足够的分辨力，建议可视分辨率最多是总过程的6σ的十分之一，而不是公差范围的十分之一。129测量系统分析分辨力130测量系统分析分辨力131测量系统分析偏移偏移是测量结果观测平均值与基准值的差值；P基准值偏移132测量系统分析稳定性是指测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。时间1稳定性时间2133测量系统分析重复性是由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的统一特性是获得的测量指标差。重复性134测量系统分析再现性是由不同的评价人，采用相同的测评仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差。再现性操作者C操作者A操作者B135测量系统分析线性在量具预期的工作量程内，偏移值的差值。偏移较大基准值量程的较低部分量程的较高部分偏移较小基准值136测量系统分析实例分析试验/零件评价人112345评价人212345123217220217214216216216216212219216218216212220216216216216220219216215212220220220216212220均值极差216.3,218.0,216.3,212.7,218.31.04.01.02.04.0218.3,217.3,215.7,213.3,220.04.04.01.04.00.0137测量系统分析有关指标的计算偏移重复性变差σe再现性变差σo零件间的变差σm过程变差σp总变差σtR&R138测量系统分析评价标准R&R超过30%，则测量系统不能用；R&R在10-30%时，只能作控制用，不能作分析用；R&R在10%以内，表示测量系统良好。139相关、回归分析目标掌握相关分析的概念及计算回归分析的概念及计算了解相关、回归系数的检验方法了解相关、回归分析的用处重点相关、回归分析方法140相关分析有关内容：关系的分析（数学中）：函数关系和相关关系。相关系数：用来反映两个变量相关程度的统计量。相关系数的值域为：[-1，1]。|r|越大，相关性越强。当r小于0时，为负相关，大于0时，为正相关。相关系数的检验：相关系数表和t检验。141相关分析

分析方法制作散点图，直观判断是否存在线性；计算相关性系数r；判断相关性系数r的显著性；142相关分析编号硬度耐磨性编号硬度耐磨性编号硬度耐磨性145372116416421712192552061268113228018636117513798223811554661541481322489114571136155622825513416711121668196265934078155177512827652838864518839728742679532211988642981215106016620592493086148案例：143回归分析有关内容：回归分析的思路：回归分析中对变量的要求:都是正态分布，总体方差相等，没有自相关，残差和为0并要服从正态分布。回归分析的计算：回归系数所代表的含义：回归分析的系数检验：离差平方和的分解：QT=QR+QE144回归分析回归分析的步骤判断变量间是否存在相关性；计算回归系数；判断回归系数的可信性；判断回归方程的可信性；进行预测。145回归分析软件的应用一元线性回归一元非线性回归多元一次回归146均匀随机试验设计发展史均匀设计是1978年中国科学院院士王元教授和中国科学院应用数学研究所方开泰教授共同提出的，20多年来，均匀设计在理论和应用上有了不少新的发展。147均匀随机试验设计重要性提高产量；减少质量的波动，提高产品质量水准；大大缩短新产品试验周期；降低成本；延长产品寿命。148均匀随机试验设计与其他试验设计的区别能够有效执行配方比的试验设计；在因子水平数比较多的情况下，均匀随机试验设计能够大量减少试验次数；（这是因为均匀随机试验设计只需要考虑均匀分散性，而不需要考虑整齐可比性。）每个因素的每个水平做一次且仅做一次试验；任两个因素的试验点点在平面的格子点上，每行每列有且仅有一个试验点。均匀设计表任两列组成的试验方案一般并不等价。

149均匀随机试验设计均匀设计表的表示方式均匀设计表的形式其中“U”表示均匀设计“n”

表示要做n次试验“q”表示每个因素有q个水平“s”表示该表有s列150均匀随机试验设计均匀设计表151均匀随机试验设计均匀设计表使用表说明：列D表示刻划均匀度的偏差(discrepancy)，偏差值越小，表示均匀度越好。

152均匀随机试验设计均匀设计表的使用右上角加“*”和不加“*”代表两种不同类型的均匀设计表；通常加“*”的均匀设计表有更好的均匀性，应优先选用。

每个均匀设计表都附有一个使用表，它指示我们如何从设计表中选用适当的列，以及由这些列所组成的试验方案的均匀度。

153均匀随机试验设计均匀随机试验安排确定试验目的选择因素确定因素的试验范围设计因子水平选择均匀设计表进行试验并纪录结果分析154均匀随机试验设计均匀随机试验分析一元一次回归分析多元一次回归分析多元多次回归分析155均匀随机试验设计最优工艺选择直接观察法（看看试验结果中那个大）用微积分的方法进行求导优化算法序贯算法SNTO网格法（最好能够学会简单的程序编写）156均匀随机试验设计均匀设计表的设计157SPD(两种质量诊断理论)概念是以总质量与分质量两种质量的概念为基础，然后将两种质量加以度量和比较从而进行诊断的一种理论；两种质量是指当前工序的固有加工质量（分质量）以及上道工序对下道工序的影响（上影）；分质量和上影构成了总质量。158SPD(两种质量诊断理论)分析过程159SPD(两种质量诊断理论)三八表情况类型上工序全控图下工序全控图下工序选控图1异常异常异常2异常异常正常3异常正常异常4异常正常正常5正常异常异常6正常异常正常7正常正常异常8正常正常正常160SPD(两种质量诊断理论)案例（过滤工序x和脱色工序y）161MSA线性分析162顾客满意度测评目标了解顾客满意度测评的重要性了解顾客需求分析技术掌握顾客满意度调查调查技术了解顾客满意度分析技术163顾客满意度测评概述顾客满意(CS)：顾客对其要求已被满足的程度的感受。（ISO90003.1.4）要求：明示的、通常隐含的或必须履行的需求或期望。（ISO90003.1.2）顾客满意度(CSD)：顾客满意的程度。顾客满意度指数(CSI)：反映顾客对某一事项、事件的综合的满意程度。顾客满意度调查(CSR)：164顾客满意度测评研究CS的动机研究发现，顾客将他们的不愉快的使用体验对外传播2倍于他们传播满意的使用体验的人群；一个典型的不满意顾客对8-10人诉说他们的遭遇；开发一个新客户的成本相当于维护20个老客户；165顾客满意度测评研究CS的动机（续）研究表明，客户的忠诚同客户的满意程度有着极大的联系，满意度越高，忠诚度越高。在竞争和产品同质性的市场环境下，保证整体水平相当的同时，如果能够做到某项客户关注的指标具有较高的满意度，将会赢得较高的忠诚。总之，CSI已经成为质量的综合体现。166顾客满意度测评顾客满意与顾客忠诚的关系167顾客满意度测评1985年，顾客满意理论首先由美国学者提出，其后迅速在经济发达国家得到广泛应用。20世纪90年代后，他已成为在全球工商界开始盛行的一种新型的企业文化和管理哲学。与此同时，许多国家（地区）先后对顾客满意度指数测评的理论、模型和方法开展了全面深入的研究。

CS研究的起源和发展168顾客满意度测评1989年，美国密西根大学商学院质量研究中心费耐尔博士提出把顾客期望、购买后的感知、购买的价格等多方面因素组成了一个研究顾客满意度的计量经济学逻辑模型，即费耐尔模型。

同年，瑞典统计局在美国密西根大学质量研究中心的帮助下，首次采用该模型，设计了“瑞典顾客满意度测评标准”，简称SCSB，并率先公布了全国性的顾客满意度指数；

CS研究的起源和发展（续）169顾客满意度测评1992年，德国开始搜集全国范围内的顾客满意度的数据，建立了顾客满意度指数（简称为DK）；1994年，美国顾客满意度指数（ACSI）正式启动，并以次确定了其在顾客满意度指数测评理论和实践方面的权威地位；从1995年开始，新西兰、加拿大、中国台湾、韩国、马来西亚、英国、法国等许多国家开始实施全国的顾客满意度指数的建立和实施；

CS研究的起源和发展（续）170顾客满意度测评CS在我国企业从上世纪90年代中期开始，我国国内一些企业就开始学习和接受国外的“顾客满意度”的市场营销思想，并效仿执行顾客满意度测评；到目前为止，科学的顾客满意度测评技术的应用，还停留在一些中介机构，而且就是在这些中介机构中，也是良莠不齐；引起广大企业关注顾客满意，ISO9000-2000功不可摸。171顾客满意度测评CS在我国政府1998年10月，国家质量技术监督局委托清华大学经济管理学院组织开展了“我国用户满意度指数评价方法”的研究工作。

1999年12月5日，我国颁布了《国务院关于进一步加强产品质量工作若干问题的决定》，其中就明确提出“要建立和探索产品质量用户满意度指数评价方法，向消费者提供真实可靠的产品质量信息”。但是到目前为止，国家还没有正式执行有关工作。172顾客满意度测评CS在我国政府从地方政府来看，对CS比较重视的目前只有上海和深圳；上海作为我国最大的一个经济中心城市，开展顾客满意度测评工作的研究与实践起步较早，进展较快，在建立行业的用户满意度指数测评体系的实践方面作了有益的探索；深圳市质量技术监督局对CS给予高度重视，大力推广和执行CS工作，正在酝酿建立“深圳市顾客满意度指数”，已经建立的“深圳市（工业）宏观质量指数”体系中，CS占了50%的比重。173顾客满意度测评CSR技术应用现状CSR技术可以分为需求分析技术、抽样调查技术和数据分析技术等三大部分；从目前来看，国内多数企业（包括一些中介机构）需求分析技术和数据分析技术还不太完善；受到理论基础的影响，国外普遍采用的费耐尔研究模型模型在国内较少应用，而更多的采用了传统的方法；相对来说，传统的方法容易掌握和易于操作，但是难以挖掘更多的信息。174顾客满意度测评CS研究的意义和作用（对企业而言）：有利于经营战略的转变有利于员工素质的提高有利于产品质量的持续改进和创新有利于竞争力不断增强有利于成本的降低

175顾客满意度测评CS研究的意义和作用（实例）：美国《财富》杂志在“全球500强企业”中选择列入美国ACSI测评的企业，对其年销售额和市场价值同各自的CSI做跟踪比较研究后发现，企业的CSI同企业的“经济增值”和“市场增值”有着显著的正比关系：一个公司的CSI若每年提升一个百分点，则5年后这个公司的平均资产收益率可提高11.33%。

176顾客满意度测评CS研究的意义和作用(实例)：美国国家质量奖——马尔科姆·鲍德里奇奖的评分系统：百分比%种类30顾客满意度15人力资源利用15质量保证15质量结果10领导才能9质量战略规划6信息及其分析177顾客满意度测评CS研究的意义和作用（实例）：同样，在我国的“名牌产品”称号的评定标准中，同样纳入了顾客满意度指数，并且占据了相当大的比重；今年3月8日，国家质检总局公布了2002年国家名牌产品CSI调查结果。178顾客满意度测评CS研究的意义和作用（2002年名牌产品评选CSI调查结果）：平均满意度73.22照相机业69.38国产乳粉业77.09液体奶业75.53啤酒业74.80燃气热水器业74.80牙膏业73.10等等179顾客满意度测评CS研究的意义和作用（对政府的作用）：有利于从社会角度客观评价国民经济运行质量

有利于进行质量水平的

“同价”比较

有利于培育公平竞争的市场环境

有利于推动“两个文明”建