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【摘 要】 在质量管理中，通过信息化手段和统计技术工具加强企业质量管控能力，是新时期质量管理理念实践创新的重要趋势，并日益成为先进企业实现其质量和品牌战略的重要支撑，本文试从统计技术的角度来对质量管理进行分析。
【关键词】 统计技术；质量管理；应用
引言：
《大英百科全书》中评价统计学是一门收集数据、分析数据，并根据数据进行推断的艺术和科学。狭义而言，统计学即数据的收集、分析和判读，广义上可以定义为“不确定状况下的决策科学”。统计技术可以运用多种科学的方法，全面准确、及时、便捷地反映调查对象的特征；统计技术还可以充分利用丰富的数据进行定量分析，迅速将数据信息转化为决策信息和咨询方案，提供给决策管理部门，并且由于统计决策是对事实的客观描述，因而统计咨询意见比较客观、公正。
1、数据是质量管理的基础
质量是反映产品满足明确和隐含需要的能力的特性总和。产品质量可以表述或转化为一组全面反映顾客需要的数量指标。如：为满足使用要求而应具备的性质、形状或状态等特性的数量指标。测量质量指标得到的数值，就是反映质量特性的数据，简称数据。数据是质量管理的基础。“用数据说话”是质量管理的基本观点之一。对产品的质量特性和工作质量进行分析，首先必须进行数据收集。只有把说明质量特性和质量问题的事实，通过观察、测量、试验或其他手段获得所需要的信息，并用数据反映出来，才能使质量管理建立在科学的基础上。
2、数据统计的现状
2.1、缺乏统计软件成为推行统计技术的重要障碍
由于统计技术需要对大量的数据进行处理，其复杂的计算和公式使许多人望而却步，不敢涉足，如果没有相应的计算软件，也很难真正在企业实施。但由于数理统计学科在我国兴起的时间较短，相应统计软件的开发和应用还很不普及，目前的现状是：国外的统计软件成熟，有较高的可靠性和稳定性，如SAS、SPSS、等，其缺点是价格昂贵，大多数企业都难以承受，而且其大都没有汉化，没有数理统计基础的使用者操作起来十分不便。国内统计软件虽然价格相对便宜，但大多没有形成规模，其可靠性没有经过充分的实践验证，企业对其持怀疑态度。因此，在现阶段企业推行统计技术缺乏合适的统计软件的支持。
2.2、数理统计知识的匮乏
我国引入全面质量管理知识理论讲座是八十年代末期，由于当时计算机及软硬件的普及较差，加上我国推行ISO9001质量体系标准的时间较短，大多数质量管理人员和技术人员对统计技术只知道点皮毛，但缺乏深层次的了解，尤其是如何运用统计技术不断改进质量，还存在理论脱离实际的现象。因此，在质量管理和体系审核时，往往采取避重就轻的方法，不敢严格要求。所以要想提高企业的统计技术应用水平，还需大力加强质量技术等业务人员统计技术的知识水平的学校培训。
2.3、理论研究多，实践应用少，理论与实际相脱离
关于统计技术方法研究的书籍、文章很多，但真正在实际生产中应用的案例却很少。统计技术本身是实践性很强的方法，只有与实际相结合才具有生命力。但现在的状况是懂统计技术的人大多都停留在方法介绍和理论研究的阶段，而从事实际工作的设计、生产、工程技术人员对统计技术又知之甚少，两张皮的现象还比较严重。在这个方面我们应该好好地向日本学习，从时间上说，日本的数理统计学是二战后“从零开始”发展起来的。时至今日，虽然日本在数理统计学的理论研究方面并未有给人深刻印象的建树，但在应用和方法研究方面，其成就得到了国际上的公认，有些成果有很大的应用价值，如赤池关于模型选择的AIC准则及田口关于试验设计的工作等，其在应用上普及的程度属于国际领先地位。
3、统计技术在质量管理中的作用
统计技术在企业的质量改进过程中起着关键的作用，美国质量协会统计分会的人数（约11000）占到整个美国质量协会人数（约18000）的60%0美国通用电气公司质量经理菲根堡姆在其标志性著作《全面质量管理》中指出：“在全面质量管理活动中，无论何时、何地都会用到数理统计方法。“用数据说话”是现代质量管理的一个突出特点，数据是测量的结果，是过程运行情况的客观反映，数据以它特有的方式告诉我们过程发生了什么以及改进的机会在何处。但遗憾的是，在很多组织中，由于听不懂“过程的声音”，而使我们面对问题束手无策。统计技术是将数据转化为信息的科学，哪里有数据，哪里就有统计。图1描述了统计技术解决质量问题典型应用流程。
在产品的整个寿命周期（从市场调研到顾客服务以及产品最终处置）的各个阶段，在所有过程的运行和结果中均可观察到变异，即使是明显稳定的过程，变异是质量的敌人，提高质量的途径便是持续地减少变异，一致地满足顾客的要求。而统计技术可以帮助我们对观察到的变异进行测量、描述、分析、解释和建模，更好地理解变异的性质、程度和原因，从而有助于解决，甚至防止由变异引起的问题，并促进持续改进。GB/Z19027-2005/ISO/TR10017：2003《统计技术指南》中列出了在质量管理体系中广泛使用的12类统计方法，企业通过科学合理地使用这些统计技术，更好地利用可获得的数据进行决策，有助于企业在设计、开发、生产、安装和服务等阶段改进产品和过程的质量。
4、统计技术的内容
统计技术按其所起的作用可分为三类。第一类是描述性统计技术，是指以揭示数据的分布特性的方式汇总，并表达定量数据的方法。常用的包括描述性统计即统计特征数，均值、中位数、标准偏差、方差、极差等；过程能力分析；直方图；散布图等。第二类是推断性统计技术，是指在统计数据描述的基础上，进一步对其所反映的问题进行分析、解释和在做出推断性结论的技术。推断性技术主要包括参数估计、假设检验、方差分析、正交试验设计、回归分析、時间序列分析、抽样检验、可靠性分析等。第三类是控制性统计技术，是指通过对样本数据的统计计算和分析，采取措施消除过程中的异常因素，以保持质量特性的分布达到稳定受控状态的统计方法。最常用的就是统计过程控制图。 5、统计技术在质量管理中的应用
5.1、确保数据质量
数据是统计分析的源泉，不可靠的数据只能得到无意义的结论。统计上有数据的准确性是统计的生命这样的说法，统计技术应该而且必须坚持实事求是的精神。但许多企业并不重视数据收集工作，获得的数据大都质量不高。数据质量不高可能由两种原因造成，一是人为使用有误的数据。有些单位使用统计技术的目的不纯，而是为了满足合同、审核、认证要求而编造虚假数据，或后补数据。二是未能真正地掌握科学的方法，使得到数据的有效性、可靠性、有用性较差。如数据的采集方法不正确，抽取的样本不能真正代表总体；未对数据的一致性进行检验，数据的记录、抄写有误；未对异常值进行处理；未进行测量系统分析，产生数据的测量系统本身就不合格等等。如果数据本身质量差，则其后的统计分析方法再正确也是无用的。
5.2、产品实现的全过程和质量目标管理
产品实现包括产品实现的策划、与顾客有关的过程、设计和开发、采购、生产和服务提供、监视和测量设备的控制。在产品的设计开发策划阶段，要先进行市场调查，做可行性分析，将顾客的要求转化成具体的技术要求，通过可靠性分析可以确定产品设计是否满足了顾客的需求。通过对产品售后服务信息的分析判断各类问题故障率的占比大小，同比和环比的分析，及趋势分析，判断质量改进的重点和机会。在验证采用的材料、工艺是否能达到设计要求，确认产品是否符合指定的使用要求，采取怎样的措施改进设计，评价、验证和确认设计更改的效果时，可以运用实验设计、测量分析、描述统计、回归分析、抽样、时间序列分析法等统计技术进行分析和研究，找到解决问题的办法和制定改进的措施。在条件许可的情况下，还可以从采购的产品或原材料中抽取一定数量的样本进行化验、检测，则以判断该批产品是否达到采购需求。在产品生产过程中要对产品的质量进行监控，保持质量的稳定和持续改进，统计过程控制（SPC）图可以用于检测过程的变化，帮助企业区分哪些是稳定过程固有的随机变差，哪些可能是“可指明原因”的变差，及时发现过程中的问题，采取适当的纠正和预防措施，在发生问题之前，消除问题或降低问题带来的损失。
质量目标是企业关注的焦点，是企业的质量管理体系要达到的结果。质量方针为制定和评审质量目标提供框架，质量目标是在质量方面所追求的目的，是将质量方针具体化的的奋斗目标，因此为了便于评价，质量目标应是可测量的，并与质量方针保持一致。企业在制定质量方针、实施质量目标时可以运用树图（系统图）分析质量问题与各组成要素之间的关系，明确问题重点，寻找到需要关注的质量目标。将树图结合因果图和分层法，能更清晰地分析各要素之间、要素与问题之间的逻辑关系、顺序关系或因果关系，从而找出影响质量目标实现的主要因素，制定改进措施，实现质量目标。同样，还可以通过树图寻求明确各部门职责和权限、管理职能以及提高管理效率的方法。矩阵图是以矩阵的形式分析因素之间相互关系的图形，通过用矩阵图可以明确应保证的产品质量特性与管理职能部门的关系，明确顾客质量要求与过程管理项目之间的关系，以确保企业内的职责、权限得到规定和沟通。建议企业在使用统计技术的初期可用第一类描述性统计技术。
6、结语
只要在质量管理的过程中真正掌握、合理使用统计技术，并能定期检讨统计技术应用的适用性和实际的效果，不让统计技术流于形式，真正使其发挥应有尽有的作用，那么统计技术的应用就一定能促进企业在质量管理及质量管理体系的持续改进，使企业的质量管理体系更加完善和有效，为企业带来更好的经济效益。
参考文献：
[1]高晓红.统计技术在汽车生产企业质量管理中的应用[A].中国质量管理协会.全国推行全面质量管理20周年大会论文集[C].中国质量管理协会，1999：6.
[2]刘扬.统计技术在林海质量管理中的应用[J].知识经济，2010，09：150+156.
[3]王琳.浅谈统计技术在现场各专项管理中的应用[J].科技资訊，2008，14：218-219.
[4]梁雅俊.统计技术在质量管理中的作用[J].河北企业，2006，12：11-12.
【关键词】 统计技术；质量管理；应用
引言：
《大英百科全书》中评价统计学是一门收集数据、分析数据，并根据数据进行推断的艺术和科学。狭义而言，统计学即数据的收集、分析和判读，广义上可以定义为“不确定状况下的决策科学”。统计技术可以运用多种科学的方法，全面准确、及时、便捷地反映调查对象的特征；统计技术还可以充分利用丰富的数据进行定量分析，迅速将数据信息转化为决策信息和咨询方案，提供给决策管理部门，并且由于统计决策是对事实的客观描述，因而统计咨询意见比较客观、公正。
1、数据是质量管理的基础
质量是反映产品满足明确和隐含需要的能力的特性总和。产品质量可以表述或转化为一组全面反映顾客需要的数量指标。如：为满足使用要求而应具备的性质、形状或状态等特性的数量指标。测量质量指标得到的数值，就是反映质量特性的数据，简称数据。数据是质量管理的基础。“用数据说话”是质量管理的基本观点之一。对产品的质量特性和工作质量进行分析，首先必须进行数据收集。只有把说明质量特性和质量问题的事实，通过观察、测量、试验或其他手段获得所需要的信息，并用数据反映出来，才能使质量管理建立在科学的基础上。
2、数据统计的现状
2.1、缺乏统计软件成为推行统计技术的重要障碍
由于统计技术需要对大量的数据进行处理，其复杂的计算和公式使许多人望而却步，不敢涉足，如果没有相应的计算软件，也很难真正在企业实施。但由于数理统计学科在我国兴起的时间较短，相应统计软件的开发和应用还很不普及，目前的现状是：国外的统计软件成熟，有较高的可靠性和稳定性，如SAS、SPSS、等，其缺点是价格昂贵，大多数企业都难以承受，而且其大都没有汉化，没有数理统计基础的使用者操作起来十分不便。国内统计软件虽然价格相对便宜，但大多没有形成规模，其可靠性没有经过充分的实践验证，企业对其持怀疑态度。因此，在现阶段企业推行统计技术缺乏合适的统计软件的支持。
2.2、数理统计知识的匮乏
我国引入全面质量管理知识理论讲座是八十年代末期，由于当时计算机及软硬件的普及较差，加上我国推行ISO9001质量体系标准的时间较短，大多数质量管理人员和技术人员对统计技术只知道点皮毛，但缺乏深层次的了解，尤其是如何运用统计技术不断改进质量，还存在理论脱离实际的现象。因此，在质量管理和体系审核时，往往采取避重就轻的方法，不敢严格要求。所以要想提高企业的统计技术应用水平，还需大力加强质量技术等业务人员统计技术的知识水平的学校培训。
2.3、理论研究多，实践应用少，理论与实际相脱离
关于统计技术方法研究的书籍、文章很多，但真正在实际生产中应用的案例却很少。统计技术本身是实践性很强的方法，只有与实际相结合才具有生命力。但现在的状况是懂统计技术的人大多都停留在方法介绍和理论研究的阶段，而从事实际工作的设计、生产、工程技术人员对统计技术又知之甚少，两张皮的现象还比较严重。在这个方面我们应该好好地向日本学习，从时间上说，日本的数理统计学是二战后“从零开始”发展起来的。时至今日，虽然日本在数理统计学的理论研究方面并未有给人深刻印象的建树，但在应用和方法研究方面，其成就得到了国际上的公认，有些成果有很大的应用价值，如赤池关于模型选择的AIC准则及田口关于试验设计的工作等，其在应用上普及的程度属于国际领先地位。
3、统计技术在质量管理中的作用
统计技术在企业的质量改进过程中起着关键的作用，美国质量协会统计分会的人数（约11000）占到整个美国质量协会人数（约18000）的60%0美国通用电气公司质量经理菲根堡姆在其标志性著作《全面质量管理》中指出：“在全面质量管理活动中，无论何时、何地都会用到数理统计方法。“用数据说话”是现代质量管理的一个突出特点，数据是测量的结果，是过程运行情况的客观反映，数据以它特有的方式告诉我们过程发生了什么以及改进的机会在何处。但遗憾的是，在很多组织中，由于听不懂“过程的声音”，而使我们面对问题束手无策。统计技术是将数据转化为信息的科学，哪里有数据，哪里就有统计。图1描述了统计技术解决质量问题典型应用流程。
在产品的整个寿命周期（从市场调研到顾客服务以及产品最终处置）的各个阶段，在所有过程的运行和结果中均可观察到变异，即使是明显稳定的过程，变异是质量的敌人，提高质量的途径便是持续地减少变异，一致地满足顾客的要求。而统计技术可以帮助我们对观察到的变异进行测量、描述、分析、解释和建模，更好地理解变异的性质、程度和原因，从而有助于解决，甚至防止由变异引起的问题，并促进持续改进。GB/Z19027-2005/ISO/TR10017：2003《统计技术指南》中列出了在质量管理体系中广泛使用的12类统计方法，企业通过科学合理地使用这些统计技术，更好地利用可获得的数据进行决策，有助于企业在设计、开发、生产、安装和服务等阶段改进产品和过程的质量。
4、统计技术的内容
统计技术按其所起的作用可分为三类。第一类是描述性统计技术，是指以揭示数据的分布特性的方式汇总，并表达定量数据的方法。常用的包括描述性统计即统计特征数，均值、中位数、标准偏差、方差、极差等；过程能力分析；直方图；散布图等。第二类是推断性统计技术，是指在统计数据描述的基础上，进一步对其所反映的问题进行分析、解释和在做出推断性结论的技术。推断性技术主要包括参数估计、假设检验、方差分析、正交试验设计、回归分析、時间序列分析、抽样检验、可靠性分析等。第三类是控制性统计技术，是指通过对样本数据的统计计算和分析，采取措施消除过程中的异常因素，以保持质量特性的分布达到稳定受控状态的统计方法。最常用的就是统计过程控制图。 5、统计技术在质量管理中的应用
5.1、确保数据质量
数据是统计分析的源泉，不可靠的数据只能得到无意义的结论。统计上有数据的准确性是统计的生命这样的说法，统计技术应该而且必须坚持实事求是的精神。但许多企业并不重视数据收集工作，获得的数据大都质量不高。数据质量不高可能由两种原因造成，一是人为使用有误的数据。有些单位使用统计技术的目的不纯，而是为了满足合同、审核、认证要求而编造虚假数据，或后补数据。二是未能真正地掌握科学的方法，使得到数据的有效性、可靠性、有用性较差。如数据的采集方法不正确，抽取的样本不能真正代表总体；未对数据的一致性进行检验，数据的记录、抄写有误；未对异常值进行处理；未进行测量系统分析，产生数据的测量系统本身就不合格等等。如果数据本身质量差，则其后的统计分析方法再正确也是无用的。
5.2、产品实现的全过程和质量目标管理
产品实现包括产品实现的策划、与顾客有关的过程、设计和开发、采购、生产和服务提供、监视和测量设备的控制。在产品的设计开发策划阶段，要先进行市场调查，做可行性分析，将顾客的要求转化成具体的技术要求，通过可靠性分析可以确定产品设计是否满足了顾客的需求。通过对产品售后服务信息的分析判断各类问题故障率的占比大小，同比和环比的分析，及趋势分析，判断质量改进的重点和机会。在验证采用的材料、工艺是否能达到设计要求，确认产品是否符合指定的使用要求，采取怎样的措施改进设计，评价、验证和确认设计更改的效果时，可以运用实验设计、测量分析、描述统计、回归分析、抽样、时间序列分析法等统计技术进行分析和研究，找到解决问题的办法和制定改进的措施。在条件许可的情况下，还可以从采购的产品或原材料中抽取一定数量的样本进行化验、检测，则以判断该批产品是否达到采购需求。在产品生产过程中要对产品的质量进行监控，保持质量的稳定和持续改进，统计过程控制（SPC）图可以用于检测过程的变化，帮助企业区分哪些是稳定过程固有的随机变差，哪些可能是“可指明原因”的变差，及时发现过程中的问题，采取适当的纠正和预防措施，在发生问题之前，消除问题或降低问题带来的损失。
质量目标是企业关注的焦点，是企业的质量管理体系要达到的结果。质量方针为制定和评审质量目标提供框架，质量目标是在质量方面所追求的目的，是将质量方针具体化的的奋斗目标，因此为了便于评价，质量目标应是可测量的，并与质量方针保持一致。企业在制定质量方针、实施质量目标时可以运用树图（系统图）分析质量问题与各组成要素之间的关系，明确问题重点，寻找到需要关注的质量目标。将树图结合因果图和分层法，能更清晰地分析各要素之间、要素与问题之间的逻辑关系、顺序关系或因果关系，从而找出影响质量目标实现的主要因素，制定改进措施，实现质量目标。同样，还可以通过树图寻求明确各部门职责和权限、管理职能以及提高管理效率的方法。矩阵图是以矩阵的形式分析因素之间相互关系的图形，通过用矩阵图可以明确应保证的产品质量特性与管理职能部门的关系，明确顾客质量要求与过程管理项目之间的关系，以确保企业内的职责、权限得到规定和沟通。建议企业在使用统计技术的初期可用第一类描述性统计技术。
6、结语
只要在质量管理的过程中真正掌握、合理使用统计技术，并能定期检讨统计技术应用的适用性和实际的效果，不让统计技术流于形式，真正使其发挥应有尽有的作用，那么统计技术的应用就一定能促进企业在质量管理及质量管理体系的持续改进，使企业的质量管理体系更加完善和有效，为企业带来更好的经济效益。
参考文献：
[1]高晓红.统计技术在汽车生产企业质量管理中的应用[A].中国质量管理协会.全国推行全面质量管理20周年大会论文集[C].中国质量管理协会，1999：6.
[2]刘扬.统计技术在林海质量管理中的应用[J].知识经济，2010，09：150+156.
[3]王琳.浅谈统计技术在现场各专项管理中的应用[J].科技资訊，2008，14：218-219.
[4]梁雅俊.统计技术在质量管理中的作用[J].河北企业，2006，12：11-12.