ISO9000认证知识之数据分析过程的实施

来源：网络　时间：2017-03-19 08:40:41　点击：

ISO9000认证知识之数据分析过程的实施-

数据分析(Data Analysis)有助于及时观察并分析变异,从而识别并把握改进的机会,其重要性勿庸置疑.然而,由于种种原因,许多组织对对数据分析不够重视,应用能力不足,制约了ISO9000质量管理(quality management)体系的有效运行.
数据分析(Data Analysis)的作用
数据分析(Data Analysis)是组织有目的地收集数据?分析数据,使之成为信息的过程.这一过程是ISO9000质量管理(quality management)体系的支持过程.在产品的整个寿命周期,包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程,以提升有效性.图一表达了一般产品寿命周期内产品实现的主要过程.
数据分析对产品实现各过程的支持可以用系统图表述.
数据分析(Data Analysis)过程的实施
数据分析(Data Analysis)过程的主要活动由识别信息需求?收集数据?分析数据?评价并改进数据分析的有效性组成.
1.识别信息需求
识别信息需求是确保数据分析(Data Analysis)过程有效性的首要条件,可以为收集数据?分析数据提供清晰的目标.识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求,提出对信息的需求.
就过程控制而言,管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入?过程输出?资源配置的合理性?过程活动的优化方案和过程异常变异的发现.
GB/Z19027-2001标准为组织进行定量数据分析(Data Analysis)提供了识别指南,组织可以借鉴.组织借助GB/Z19027-2001标准识别数据分析需求时,应注意其局限性:

　　①缺少ISO9000标准对数据分析(Data Analysis)的要求,如顾客满意等;

　　②只限于定量数据分析(Data Analysis)没有识别定性数据的要求;

　　③重视质量保证方面的数据分析,较少识别业绩提高对数据分析的需求;

　　④比较适用于制造业,对软件业和服务业的适用性较差.
2.收集数据
有目的的收集数据,是确保数据分析过程有效的基础.组织需要对收集数据的内容?渠道?方法进行策划.策划时应考虑:

　　①将识别的需求转化为具体的要求,如评价供方时,需要收集的数据可能包括其过程能力?测量系统不确定度（对被测量值的不能肯定的程度）等相关数据;

　　②明确由谁在何时何处,通过何种渠道和方法收集数据;

　　③记录表应便于使用;

　　④采取有效措施,防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰.
3.分析数据
分析数据是将收集的数据通过加工?整理和分析?使其转化为信息,通常用方法有:
老七种工具,即排列图?因果图?分层法?调查表?散步图?直方图?控制作图纸;
新七种工具,即关联图?系统图?矩阵图?KJ法?计划评审技术?PDPC法?矩阵数据图;
GB/Z192027标准提供的方法,即描述性分析?试验设计?假设检验?测量分析?过程能力分析?回归分析?可靠性分析?抽样?模拟?统计过程控制图?统计容差法?时间序列分析;
决策树和事故树等其他方法.
组织在选用数据分析方法时,应考率以下因素.

　　①实用性.每一种分析方法都有一定的局限性,选用时应充分考虑适用性,如SPC图种类非常多,一部分适用于计量值数据,两者不能相互替用.

　　②经济性.分析数据应关注其增值作用,而不是分析方法的技术包含比重,选用的方法越简便越好.

　　③风险可接受性.抽样存在着风险,在选用数据分析方法时,应确保将风险控制在可接受的范围之内.
为确保数据分析(Data Analysis)的有效实施,组织需要提供必要的培训?专项指导和必要的测量与计算设备等资源.
4.数据分析过程的改进
数据分析(Data Analysis)是质量管理(quality management)体系的基础.组织的管理者应在适当时,通过对以下问题的分析,评估其有效性:

　　①提供决策的信息是否充分?可信,是否存在因信息不足?失准?滞后而导致决策失误的问题;

　　②信息对持续改进质量管理体系?过程?产品所发挥的作用是否与期望值一致,是否在产品实现过程中有效运用数据分析;

　　③收集数据的目的是否明确,收集的数据是否真实和充分,信息渠道是否畅通;

　　④数据分析方法是否合理,是否将风险控制在可接受的范围;

　　⑤数据分析所需资源是否得到保障.

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