数据分析技术在质量监督中的应用

2013-10-30张欣

中国军转民 2013年2期

张欣

总装工兵军代局驻沈阳地区军代室

随着计算机络技术的发展，统计分析技术的应用日益广泛，已逐步发展成为数据分析技术。数据分析是质量管理中开展质量分析、质量控制和质量改进的基础，能及时发现潜在问题，起到重要的预防作用。军代表在质量监督活动中运用数据分析技术，开展数据分析工作，能及时掌握企业质量管理、过程质量控制及产品质量的动态趋势，适时调整军代表质量监督工作的重点，提高质量监督工作效能。

一、基本概念

1.数据分析技术的内涵

数据分析技术是指对从实践活动中获得的信息或数据进行整理、归纳和分析，揭示事物的特征及相互之间内在关系的手段和工具。数据分析技术是一项成熟的管理技术，是以概率论、统计论、信息论、全面质量管理理论等为理论基础，在很多领域已经得到了广泛应用，取得了明显成效。

质量监督数据分析技术是指军代表在质量监督工作中，对产品形成过程及质量管理中的相关数据进行整理、归纳和分析的手段及工具，它是全面质量管理理论中统计观点和统计分析技术发展到信息时代的产物。

2.数据分析技术的分类

数据分析技术按数据识别形态可分为图示、检查表和综合分析三大类。

图示类数据分析技术是用各类图形来描述数据分布特性及变化趋势，揭示在定量分析中不易发现的数据异常特征，常用工具有排列图、直方图、因果图、散布图等。

检查表类数据分析技术是用表格的形式来汇集、排列数据以及描述数据分布特性和变化趋势的技术，常用工具有调查表、检查表、次序表等。

综合分析类数据分析技术是运用数学模型及图、表等来综合描述和定量分析数据分布特征及变化趋势的技术，常用工具有数学建模、回归分析、模拟分析以及统计图表等。

二、质量监督数据分析技术的要素

1.数据集

数据是指以数字、数值形态记录的各种信息，数据集是一类（或一组）数据的集合。数据集是数据分析技术的基础和依据，数据分析技术中所运用的数据一般应以数据集的形态出现，单个或少数几个数据对数据分析技术往往没有意义。质量数据的种类通常有计量数据（如长度、重量、电阻值等连续值所取得的数据）、计数数据（如不合格品数、缺陷数、故障数等）、顺序数据（如把各类产品按质量优良状况排序）等。

2.数据整理

收集到的数据集要按照分析对象、分析目的科学分类整理，剔除对分析无用的数据，形成适用的数据集，只有经过科学分类整理的数据集才能做为数据分析的基础和依据。

数据整理就是按照数据分析的目的和要求，用一定的工具对收集到的数据进行归集并形成适用的数据集的技术过程。数据整理主要有分层整理和分类整理两类。分层整理就是按数据之间的因果逻辑关系进行分层归集，以形成不同层次的数据集；分类整理就是对收集到的数据按特征、性质进行分类归集，形成不同类型的数据集。

3.数据分析工具

常用的数据分析工具有调查表、排列图、散布图、直方图、因果图、控制图等。一些较为复杂的数据分析工具如方差分析、回归分析、加权分析、卡方分析等可借助相应的软件工具包（如MiniTab）加以应用。质量监督数据分析技术的工具都具有其各自的特点和适用条件。军代表要根据质量管理要求、产品技术质量特点，选择实用有效的运用工具。如为了使生产过程得以稳定，确保产品质量，就必须找出对产品质量有显著影响的因素，可以采用排列图、因果图；在质量监督中，用来判定提交的某批产品是否合格，或及时了解产品质量及其生产过程的稳定状态，可以采用统计抽样检验和控制图等工具。