数字质量控制管理系统研究

【摘要】加强质量控制的管理能够有效的保证质量的品质，以满足社会的需求和人们对于质量的期待。本文将对数字质量控制管理系统进行研究。

【关键词】数字 质量控制 管理系统 统计

数字质量控制管理系统一般是基于质量管理体系形成的系统。主要是通过计算机来进行产品质量问题和影响质量的主要因素的分析。在这个分析过程中会应用到很多数学统计学的方法，来对具体的生产过程中进行数字数据信息的分析。本文将针对数字质量管理系统以及数学统计学方法在质量管理系统中的应用进行分析。

一、数字质量控制管理系统

在质量管理体系中，主要是由质量策划、质量控制、质量保证以及质量改进等几个方面。而进行计算机数字质量控制管理就是基于在整个质量管理体系中的质量控制部分进行质量的把控的。

二、数字统计方法在质量控制管理系统中的应用

可以说在质量控制管理系统中，无论是进行质量的控制、检验还是数据的分析，都需要针对大量的数字数据，运用数学的统计方法进行统计和控制。常用的数字统计方法主要分类法、直方图法、相关图法、排列图法以及矩阵数据分析法等。

（一）质量控制中分类法的应用

分类法可以说是统计法和质量控制当中最为基础的方法。它需要将不同类型的数据进行分门别类，整理以及汇总，并通过分类的过程来找寻其中的规律。分类法在质量控制当中不能单独的承担一项任务，它需要与其他的统计方法进行配合来帮助实现质量控制、质量管理的作用。

在进行分类法之前，需要进行数据的收集工作，通过对收集到的数据进行有目的和分层次的归类。在每一类当中的数据差异应该保持在无限趋于小的状态，类与类之间的数据差异应该保持在无限趋于大的状态，以差异性的大小来判断质量问题。分类法一般是通过表格的形式将质量情况表示出来的。

（二）质量控制中直方图法的应用

直方图法就如它的名字一样，可以在质量控制中为统计和质量分析提供直观的质量分布情况。直方图法是一种常用的几何图形表来进行质量分布情况的显示的。

通过直方图可以对产品生产的整个过程进行把握，以通过直方图的显示来观测生产过程中质量是否处于稳定。在进行直方图的作图过程中，需要根据记录的数据信息，找出最大值和最小值，之后需要根据数量信息进行均匀的分组。通过组数与最大值和最小值的计算关系，求出组距的宽度，最后在进行各组的界限值计算以及制作频率分布表，最后进行直方图的绘制工作。直方图主要是通过横轴坐标来显示质量的特性，纵轴坐标来显示频数以方便与质量管理人员进行质量分析。

（三）质量控制中相关图法的应用

相关图主要是通过对两个变量之间的关系来进行质量的控制和分析，一般是对于有高强度的产品进行强度的质量情况分析。下图是常见的几种相关图，其中图a表示正相关，图b表示负相关，图c和图d表示具有相关性，图e表示不具有相关性。

（四）质量控制中排列图法的应用

排列图法主要是根据帕累托图演变而应用到质量控制当中的，它是一种能够找出影响质量的主要因素的一种方法。主要是通过通过两个纵轴坐标与一个横轴坐标以及矩块和一条直线构成的。左右纵轴坐标分别表示频数和频率，横轴坐标表示影响质量的因素。矩块通过高度间的对比可以将影响质量的因素的影响大小表示出来，而折线就是各个影响因素大小在相互累积下的百分数的表现形式。在进行排列图法时，首先需要进行数据的收集，其次是确立调查目的，再次需要对调查数据进行选择，并进行分类和确定调查分析的时间。

在进行作图的过程中，首先需要进行调查数据的记录表的填写，然后确定横轴坐标和纵轴坐标，并将频数和百分数进行标记。然后进行矩块的绘制，最后根据累计的频数和百分数进行折线的绘制。

（五）质量控制中矩阵数据分析法的应用

矩阵数据分析法是基于矩阵图法的基础上，将矩阵图当中的各个元素的关系通过数据的形式进行标示，以便于能够更快和更准确的分析和获取结果。在矩阵数据分析法中，首先需要对矩阵中的各个元素进行分析，然后组成矩阵。

譬如，在对于一个软件的质量问题进行分析时，可根据其控制性能、使用性能以及网络性能、兼容性以及维护性能等进行矩阵数据分析。行与列对比，如果行比列重要则打正分，列比行重要则给重要分数的倒数。其中，权重的分数越大则代表这个性能的重要性越大。

质量问题一直是现在社会最为关注的问题，也是各个企业竞争的核心竞争力所在。随着计算机信息办公的广泛应用，在质量管理体系的质量控制环节引入计算机的数字质量控制管理系统可以有效的增加统计分析的速度，便于在质量控制过程中能够快速的找出影响质量的因素，和寻求快速的解决办法。

参考文献：

[1]李山寨 统计质量控制的经济性分析和判异准则[J].运筹与管理，2012，（6）.

[2]黄涛.基于多元统计方法的项目质量控制分析[J].低温建筑技术，2012，（11）.

[3]张葆琳.统计数据质量控制体系的构建策略[J].财经界，2012，（22）.

[4]王永新.质量控制的实现方式[J].河南化工，2012（18）.