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标题: 质量改进 [打印本页]

作者: shiyiming 时间: 2008-2-19 21:42
标题: 质量改进
质量改进

自从W. Edwards Deming 强调统计分析在理解和解决问题方面的作用以来，质量改进成为了全球行业的主要议题。许多企业应用了统计技术，这些技术的应用已经融入到航空、汽车、电子、制药、半导体和其它制造工业当中。

近几年来，银行、保险公司、政府机构和医疗保健企业也在探究统计方法，他们对改进客户服务的质量很感兴趣。

虽然目前市场上有很多质量改进工具，但只有SAS提供完整、全面、集成的数据分析平台。使用SAS的产品，您可以轻松访问任何数据源的数据、进行数据管理、运行统计分析、然后使用大量报表和图表来提交调查结果——所有这一切在一个易于管理的软件环境中来进行。

SAS分析平台的集成组件SAS/QC 软件提供为整个企业中所有质量改进工作提供广泛的专业化工具，从设计实验和评估产品可靠性到监视流程稳定性和确定加工能力。由于SAS秉承了不断丰富其统计产品的优良传统，您可以获得最新的质量改进技术，不仅仅是今天，还包括未来。

了解流程和定位关键问题。SAS/QC中的动态图形环境使您能够轻松地为质量改进工作分配优先级。基于一组质量问题或根据多个变量权利分类的Pareto 表使您能够迅速确定需要重大改进工作的原因。均值分析技术允许您对众多部门的响应指标进行图形化比较，以确定相互之间的差异。
建立控制和减少变化。您可以使用大量的控制图来监视流程数据，包括Shewhart表—研究流程变化最流行的方法。您可以重复使用前面分析创建的控制门限、根据变化的样本大小来自动调整控制门限和由于特殊的原因运行测试(Western Electric规则，运行测试)。您还可以对均值或单个测度创建累积总量控制图，生成均匀或指数级加权地移动平均数的控制图并生成历史记录控制图来显示未来的流程演进。
确定加工能力。在建立了统计控制之后，计算能力指数和使用柱状图(使用规格限制和拟合的曲线来叠加)、分位数-分位数图和概率图来确定您的产品满足设计规范的情况。
设计实验以改进产品或工艺。ADX 界面指导您完成整个设计和分析统计实验流程。您可以创建因素、部分因素和混合水平设计，使用或不使用区组。对于标准设计并不适应的环境，您可以构建A-、G- 和D-优化设计。
评估产品可靠性。了解产品或部件故障风险有助于未来产品保修计划的标准化和计划维护措施，以确保优秀的客户体验。可靠性工程师和统计人员可以利用正确和定期检测的数据来创建概率图和拟合生命分步、拟合回归模型，包括加速生命检验模型和分析可修复系统中重现的数据。
SAS提供功能强大、多功能、拥有广泛的统计和图形方法的分析软件来支持企业中的质量改进工作。

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