教学目的：通过本章学习，使学生了解全面质量管理的概念和重要意义，以及质量保证、质量控制、质量体系、pdca循环等主要内容，并重点掌握质量控制的统计方法。
内容结构：一、 质量与质量管理。
二、 全面质量管理。
三、 质量控制的统计方法。
四、 iso9000简介。
本章重点：质量与全面质量管理的概念。
本章难点：质量控制的统计方法。
本章教学进度：8课时。
主要讲授内容：
一、质量管理的发展概括。
质量管理这一概年早在20世纪初期就提出来了，它是伴随着企业管理与实践的发展而不断完善，并随着市场竞争的变化而发展起来的。
一）美国质量管理的发展概况。
1.事后检验阶段。
20世纪初，美国企业出现了流水作业等先进生产方式，提高了对质量检验的要求，随之在企业管理队伍**现了专职检验人员，组成了专职检验部门。从20世纪初到40年代前，美国的工业企业普遍设置了集中管理的技术检验机构。
事后质量检验对于工业生产来说，无疑是一个很大的进步，因为它有利于提高生产率，有利于分工的发展。但从质量管理的角度看，事后检验效能较差，因为这一阶段的特点就是按照标准规定，对成品进行检验，即从成品中挑出不合格品。这种质量管理方法的任务只是“把关”，即严禁不合格品出厂或流入下一工序，而不能预防废品产生。
虽然可以防止废品流入下道工序，但是由废品造成的损失已经存在了，无法消除。
2.事前控制阶段。
由于二战对大量生产（特别是军需品）的需要，事后检验工作立刻显示出其弱点，检验部门成了生产中最薄弱的环节。由于事先无法控制质量以及检验工作量大，军火生产常常延误交货期，影响前线军需**。这时美国贝尔**研究所的统计学家休哈特防患于未然的控制产品质量的方法及道奇、罗米格的抽样检查方法被重视起来。
此外，瓦尔德的序贯抽样检验法也做出了较大的贡献。
这一阶段的手段是利用数理统计原理，预防产生废品并检验产品的质量。在方式上是由专职检验人员转过来的专业质量控制工程师和技术人员承担。这标志着将事后检验的观念转变为预防质量事故的发生并事先加以预防的事前检验的概念，使质量管理工作前进了一大步。
但这个阶段曾出现一种偏见，就是过分强调数理统计的方法，忽视了组织管理工作和生产者的能动作用，使人误认为“质量管理好像就是数理统计方法”、“质量管理是少数数学家和学者的事情”，因而对统计的质量管理产生了一种高不可攀的感觉。
3.全面质量管理阶段。
从60年代开始，进入全面质量管理（total quality management ,tqm）阶段。50年代以来，随着科学技术的迅速发展，工业生产技术手段越来越现代化，工业产品更新换代越来越频繁，产品质量要求大大提高，此时单纯靠统计质量控制已无法满足要求。因为整个系统工程与试验研究、产品设计、试验鉴定、生产准备、辅助过程、使用过程等没个环节都有着密切的关系，仅仅靠控制过程是无法保证质量的。
这样就要求以系统的观点，全面控制产品质量形成的各个环节、各个阶段。
其次，行为科学在质量管理中得到应用，其主要内容就是重视人的作用，认为人受心理因素、生理因素和社会环境等方面的影响，因而必须从社会学、心理学的角度去研究社会环境、人的相互关系及个人利益对提高工效和产品质量的影响，发挥人的能动作用，调动人的积极性，加强企业管理。
基于上述理由，美国通用电气公司的费根堡姆（ feigenbaum）首先提出了全面质量管理的思想，或称“综合质量管理”，指出要真正搞好质量管理，除了利用统计方法控制制造过程外，还需要组织管理工作，对生产全过程进行质量管理。
二）日本质量管理的特色。
1.质量概念：包括产品品质（产品性能）、生产量、交货期、成本和适用性五个概念，概括来讲就是在一定产品性能下，用最低的成本，按一定的时间生产出一定数量的产品，满足顾客的要求。
所谓适用性就是产品和服务满足顾客要求的程度。
提出观点：“用户就是帝王”，将用户分为厂外用户和厂内用户（下一工序是上一工序的用户）
2.四大支柱：pdca工作循环——plan do check action（全面质量管理的基本工作方法）
标准化运作。
qc小组活动。
qc教育。3.重视新产品开发：高质量才意味着不断创造新产品。
二、全面质量管理包括的内容与基础工作。
一）全面质量管理包括的内容。
1.设计过程的质量管理。
2.制造过程的质量管理。
3.辅助与服务过程的质量管理。
4.使用过程的质量管理。
二）全面质量管理的基础工作。
1.教育工作。
2.标准化工作。
3.计量工作。
4.质量信息工作。
5.质量责任制。
三）全面质量管理的基本工作方法——pdca循环。
在质量管理活动中，要求把各项工作按照做出计划、计划实施、检查实施效果、将成功的纳入标准、不成功的六代狭义循环去解决的工作方法进行，这就是质量管理的基本工作方法，实际上也是企业管理各项工作的一般规律。这一工作方法简称为pdca循环。p（plan）是计划阶段，d（do）是执行阶段，c（check）是检查阶段，a（action）是处理阶段。
这是美国质量管理专家戴明博士最先总结出来的，也成戴明环。
pdca工作方法的四个阶段，在具体工作中进一步化为八个步骤：
p阶段有四个步骤：（1）分析现状，找出所存在的质量问题。对找到的问题要问三个问题，①这个问题可不可以解决？
②这个问题可不可以与其他工作结合起来解决？③这个问题能不能用最简单的方法解决而又能达到预期的效果？
2）找出产生问题的原因或影响因素。
3）找出原因（或影响因素）中的主要原因（影响因素）
4）针对主要原因制定解决问题的措施计划。措施计划要明确采取该措施的原因（why），执行措施预期达到的目的（what），在**执行措施（where），由谁来执行（who），何时开始执行和何时完成（when），以及如何执行（how），通常简称为要明确5w1h问题。
d阶段有一个步骤：（5）按制定的计划认真执行。
c阶段有一个步骤：（6）检查措施执行的效果。
a阶段有两个步骤：（7）巩固提高，就是把措施计划执行成功的经验进行总结并整理成为标准，以巩固提高。
8）把本工作循环没有解决的问题或出现的新问题，提交下一工作循环去解决。
pdca的特点是：
1）该循环一定要顺序形成一个大圈，接着四个阶段不停地转；
2）大环套小环，互相促进。如果把整个企业的工作作为一个大的pdca循环，那么各个部门、小组还有各自小的pdca循环，大环带动小环，一级带一级，大环指导和推动着小环，小环有促进着大环，有机地构成一个运转的体系。
3）循环上升。pdca循环不是到a阶段结束就算完结，而是又要回到p阶段开始新的循环，就这样不断旋转。循环的转动不是在原地转动，而是每转一圈都有新的计划和目标。
犹如爬楼梯一样逐步上升，使质量水平不断提高。
在解决问题过程中，常常不是一次pdca循环就能够完成的，需要将循环持续下去，直到彻底解决问题，每经历一次循环需要将取得的成果加以巩固，也就是修订和提高标准，按照新的更高的标准衡量现状，必然会发现新的问题，这也是为什么必须将循环持续上去的原因和方法。每经过一个循环，质量管理达到一个更高的水平，不断坚持pdca循环就会使质量管理不断取得新成果。
pdca循环实际上是有效进行任何一项工作的合乎逻辑的工作程序。在质量管理中得到了广泛的应用，并取得了很好的效果，因此有人称它是质量管理的基本方法。
三、质量控制的统计。
一）关于数据的一些问题。
1.收集数据的目的：通过对数据的分析准确地做出判断，做出决策。
数据的作用：通过数据掌握质量动态，分析存在的问题，确定所要控制产品质量的影响因素，了解影响质量因素之间的相互关系，判断产品是否合格。
2.数据的分类。
质量特性数据：①计量值数据：具有连续性的数据，即可用各种计量仪器、量具测量的数据，可以具有小数点（如重量、温度）②计数值数据：
非连续性的数据，即不能用计量仪器测量的数据，一般是没有小数点的非负整数（如废品数）
3.收集数据的方法。
从母体中抽取子样，以获得数据，通过对数据的分析，判断母体的质量情况——质量管理统计方法的特点。抽取的方法：随机取样——抽签式、随机数表（乱数表法）、按时间间隔抽取。
抽取的数据最少30-40个，一般为50-100个，最多为200-250个。
4.收集数据时应注意的问题。
1）收集数据时要有明确的目的性。
2）要注明收集的时间、地点、方法、收集人。
3）收集的数据必须要可靠准确。
4）要对收集的数据进行整理，目的是便于观察分析，使问题暴露的更加清晰。
二）质量控制的统计方法——qc（quantity control）七种工具。
1.直方图法：
它是表示数据变化情况的一种主要工具。用直方图可以比较直观地看出产品质量特性的分布状态，可以判断工序是否处于受控状态，还可以对总体进行推断，判断其总体质量分布情况。横坐标表示实际尺寸的分布，纵坐标表示频数，直方图的面积是数据落到这个范围的个数（或频率）。
步骤：（1）收集数据：至少收集100个以上的数据，一般以100各样本为宜。
2）计算测得数据的幅度：r=xmax-xmin,最大值减去最小值。
3）确定组数k与组距h：h=r/k
4）确定分组的上、下限。
第一组的下限：a=xmin-测量单位/2，第一组的上限：a+h
5）纪录各组中的数据，整理成频数表。
6）绘制直方图。
7）直方图的判断：
t：公差——是指产品某些特性可接受的数值范围，单个产品的量值必须落在这一范围内，它是根据工程设计或用户需要确定的。
b：实际尺寸分布。
t>b 符合且有余地
t=b 刚刚符合质量要求，应提起注意。
t直方图是从形态的角度，通过产品质量的分布反映工序的精度状况。通常是看图形本身的形状是否正常，在与公差（标准）作对比，做出大致判断。
正常型：直方图中的直方形以中间为顶峰，向左右两侧大体成对称型排列。
孤岛型：即在远离主分布中心的地方出现一些小直方形。这表明工序质量有异常，往往是原材料有变化，短时期内由不熟练工人替班操作，或测量有误等原因造成。
双峰型：图形出现两个顶峰。这往往是由于两个不同的分布混在一起所造成的，如有一定差别的两台机床或两种原料所生产的产品混在一起。
这是应按照数据的不同性质进行分层，在做分层后的直方图。
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