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談談“三個”管理體系運行中統計技術的應用

來源:杭州北航 作者:潘柏增 發布時間:2009-11-23 查看次數:12204
    隨著管理體系標準應用的廣泛深入,和GB/Z19027/ES/TR10017:2003(GB/T19001-2000的統計技術指南)的采用。統計技術的應用,有了新的發展趨勢。自國家注冊審核員資格審批實施筆試為主的方式以來,合格率普遍顯低,有人分析:“考生失分多的原因,主要是統計技術基礎知識太欠缺。部分考生在工作經歷中沒有接觸過統計技術知識,部分考生雖經過統計知識培訓,但實踐經驗較少,不注意統計技術日常基礎知識的積累。”同時明確指出:“掌握統計技術需要有一定的時間和過程去學習和理解”。
    其實,管理體系標準的應用中(包括QMS、EMS、OHSMS和其他管理體系標準),其比較看得見摸得著的成效和業績是統計技術應用所顯示的效果。世界當代著名的質量管理專家所倡導的“質量工作的十個基本點”中,第3和第4個基本點就涉及具體的統計技術。等同采用ISO/TR10017:2003《ISO9001:2000的統計技術指南》的國家標準:〈GB/Z19027-2005/ISO/TR10017:2003〉是GB/T19000族標準的組成部分。它針對標準中57個條款要素作出“統計技術潛在需求的識別”。
    筆者在杭州北航的審核實踐中,接觸到“三體系”運行中三個比較典型的統計技術應用事例,不妨在此列舉,以反映統計技術,在質量、環境、安全管理體系運行中的應用,供讀者參考,并以此拋磚引玉。
一、“假設檢驗”在質量管理中的應用
    在未開展“PSC”(統計過程控制)或“PSD”的企業 / 組織中,對于產品質量形成過程中的日常監視、控制和分析,往往通過隨機的抽樣檢驗檢查。對生產過程,往往通過生產現場的巡回監測,進行適時的監視和測量。在批產品交付或最終檢驗中,也需要通過這些有限的抽樣作出分析和判定。來判定系統或批量總體是否符合規定要求。這就必然涉及統計學中的“假設檢驗”問題。因為僅僅按照少數抽樣所取得的樣本參數,直接判定總體是有較大風險,也不夠符合統計技術要求。
    比如:某鑄造廠生產小型毛坯鑄件,與顧客商定每個批號中的鑄件不合格品率不得超過3%,并商定按統計要求判定批合格后交貨。現從當日生產的批號中隨機抽取50只進行檢驗,發現了2只不合格品,問該批產品能否交貨?
    很明顯,如果按百分比例,且以樣本不合格品率來直接判定,該批產品就不能發貨。但按照統計理論來科學判定,結論卻卻相反。由于樣本容量較大,N=50;又加上只是判定該批產品能否發貨,即批產品是否合格。故可以近似地采用依據二項分布所規定的μ檢驗。
    設立假設: 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,查表得拒絕域:{μ>μ}={μ>1.645}。由樣本觀察值求得X=2/50=0.04。
    并代入μ檢驗統計量公式:

    式中:X為樣本不合格品平均值;
          P為規定的不合格品率;
          N為樣本容量。
    顯然,μ未落入拒絕域中,不能拒絕原假設,即應允許該批產品交貨。
    這一例子又一次證明了,按百分比抽樣判定交貨的不合理性。

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