谈谈“三个”管理体系运行中统计技术的应用

随着管理体系标准应用的广泛深入,和GB/Z19027/ES/TR10017:2003(GB/T19001-2000的统计技术指南)的采用。统计技术的应用,有了新的发展趋势。自国家注册审核员资格审批实施笔试为主的方式以来,合格率普遍显低,有人分析:“考生失分多的原因,主要是统计技术基础知识太欠缺。部分考生在工作经历中没有接触过统计技术知识,部分考生虽经过统计知识培训,但实践经验较少,不注意统计技术日常基础知识的积累。”同时明确指出:“掌握统计技术需要有一定的时间和过程去学习和理解”。
其实,管理体系标准的应用中(包括QMS、EMS、OHSMS和其他管理体系标准),其比较看得见摸得着的成效和业绩是统计技术应用所显示的效果。世界当代著名的质量管理专家所倡导的“质量工作的十个基本点”中,第3和第4个基本点就涉及具体的统计技术。等同采用ISO/TR10017:2003《ISO9001:2000的统计技术指南》的国家标准:〈GB/Z19027-2005/ISO/TR10017:2003〉是GB/T19000族标准的组成部分。它针对标准中57个条款要素作出“统计技术潜在需求的识别”。
笔者在杭州北航的审核实践中,接触到“三体系”运行中三个比较典型的统计技术应用事例,不妨在此列举,以反映统计技术,在质量、环境、安全管理体系运行中的应用,供读者参考,并以此抛砖引玉。
一、“假设检验”在质量管理中的应用
在未开展“PSC”(统计过程控制)或“PSD”的企业 / 组织中,对于产品质量形成过程中的日常监视、控制和分析,往往通过随机的抽样检验检查。对生产过程,往往通过生产现场的巡回监测,进行适时的监视和测量。在批产品交付或最终检验中,也需要通过这些有限的抽样作出分析和判定。来判定系统或批量总体是否符合规定要求。这就必然涉及统计学中的“假设检验”问题。因为仅仅按照少数抽样所取得的样本参数,直接判定总体是有较大风险,也不够符合统计技术要求。
比如:某铸造厂生产小型毛坯铸件,与顾客商定每个批号中的铸件不合格品率不得超过3%,并商定按统计要求判定批合格后交货。现从当日生产的批号中随机抽取50只进行检验,发现了2只不合格品,问该批产品能否交货?
很明显,如果按百分比例,且以样本不合格品率来直接判定,该批产品就不能发货。但按照统计理论来科学判定,结论却却相反。由于样本容量较大,N=50;又加上只是判定该批产品能否发货,即批产品是否合格。故可以近似地采用依据二项分布所规定的μ检验。
设立假设: H0(不合格品率P ≤0.03) H1(不合格品率P>0.03)。
取 可信度α=0.05,查表得拒绝域:{μ>μ}={μ>1.645}。由样本观察值求得X=2/50=0.04。
并代入μ检验统计量公式:

式中:X为样本不合格品平均值;
P为规定的不合格品率;
N为样本容量。
显然,μ未落入拒绝域中,不能拒绝原假设,即应允许该批产品交货。
这一例子又一次证明了,按百分比抽样判定交货的不合理性。第1页 第2页 第3页

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