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　　隨著信息技術的飛速發展，企業信息化的時代已經到來。質量管理作為企業管理的重要組成部分，質量管理也要實現信息化。同時，由于下現代工業中對產品或服務的質量要求越來越高，質量管理人員需要分析大量質量數據。過去以手工方式計算變量繪制圖形的方法已經不再可行，這就要求我們應用計算機和統計軟件來更好地進行質量管理。

　　SAS（StatisticalAnalysisSystem，統計分析系統）軟件是世界上著名的統計分析軟件之一。在數據處理和統計分析領域，SAS軟件被譽為國際上最權威的優秀統計軟件包，廣泛應用于各種領域，發揮著重要的作用。SAS系統中提供的主要分析功能包括統計分析、決策分析、財務分析和全面質量管理工具等等。

　　目前，已有很多企業成功地應用SAS軟件解決質量問題，如上海通用汽車采用SAS的保修解決方案，將質量問題解決周期縮短70%；上海寶鋼使用SAS軟件來提高其產品質量和改進供貨流程；韓國浦項制鐵采用SAS9推動其質量流程管理。本文將簡要介紹SAS軟件的描述性統計功能和統計質量管理模塊在質量管理中的應用。

　　一、質量數據的描述性統計分析

　　通常，我們拿到一組質量數據時，首先要對這組數據有個大概了解，或者說有個粗略的認識，之后再根據具體需要進行更深入的分析。描述性統計分析便為我們提供這樣一種功能，它通過對計算數據的均值告訴我們樣本數據的分布中心在哪兒，為下一步計算Cp值和Cpk值做準備；計算方差讓我們了解分布的分散程度如何；計算偏度峰度使得我們能初步判斷數據分布的正態性。下面讓我們一起通過實例來學習如何用SAS軟件對質量數據進行描述性統計分析。

　　某企業生產產品的一個關鍵質量特性是產品重量，現對該企業抽檢的100件產品的重量（表1）進行描述性統計分析。首先將記錄為Excel文件的重量數據導入SAS軟件，在File菜單下選擇ImportData，導入數據類型選擇Excel，之后瀏覽找到數據文件導入。然后點擊Solutions菜單，打開ASSIST模塊，依次選擇DATAANALYSIS→ELEMENTARY→Summarystatistics，這樣便進入了描述性統計分析的界面。在Table欄里選擇剛剛導入的重量數據（數據集），在Columns欄里選擇所要分析的變量weight，然后選擇需要分析的統計量，如Mean（均值）、Range（極差）、Variance（方差）、Skewness（偏度）、Kurtosis（峰度）等等。最后選擇Run→Submit運行程序，便得到了我們需要的結果（如圖1所示）。

　　可以看出，抽取的這批產品重量的均值是1026.79g，方差是80.147，偏度是-0.108，峰度是0.244。因此這組樣本的重量數據分布曲線接近正態分布，呈正偏態、尖削峰。

　　圖1重量數據描述性統計結果

　　二、運用SAS進行直方圖分析

　　直方圖是頻數直方圖的簡稱。它是用一系列寬度相等、高度不等的長方形表示數據分布狀的圖。直方圖一般用于觀察和分析數據的波動情況。它的作用主要有：顯示產品或工序質量波動的狀態；調查工序的過程能力；較直觀地傳遞有關工序質量狀況的信息；根據數據波動的分布有目的地進行質量控制和改進。

　　我們應用描述性統計分析中某企業生產產品的重量觀測數據（表1），同時增加一個限制性條件--重量規范要求為10000+50(g)，來繪制分析產品重量的直方圖。在前面的描述性統計分析中，根據偏度和峰度我們已經可以初步判斷數據分布基本接近正態分布，下面我們通過繪制直方圖來進一步觀察觀測數據的分布狀況。

　　由于SAS軟件的統計質量管理模塊中沒有直接的直方圖分析項，因此我們將借助SAS軟件的條形圖功能繪制直方圖。首先選擇Solutions菜單下的ASSIST模塊，再依次選擇GRAPHICS→BARCHARTS，進入條形圖分析界面。在Table欄里選擇導入的數據集，在Barvalues欄里選擇Frequency(default)，即按照頻數繪圖，然后在Chartcolumn欄里選入要分析的變量weight。在SAS軟件中，默認繪制的是垂直條形圖，即Vertical，如果繪制水平條形圖則需要將圖形類型選為Horizontal。在此我們將分別選擇Vertical和Horizontal進行兩次分析。最后點擊Run→Submit運行程序，便得到了直方圖分析結果（如圖2和圖3所示）。可以看出，水平直方圖右側依次顯示了每組的頻數、累計頻數、百分比以及累計百分比。

　　圖3水平直方圖分析結果

　　通過直方圖我們可以得知，利用觀測數據繪制的直方圖屬于正常型直方圖，即工序處于穩定狀態。考慮到產品重量規范要求10000+50(g)可知，盡管此時工序處于穩定狀態，但由于數據極大值和極小值非常接近公差上限和下限，因此工序屬于無富余型，即企業應采取措施，減小標準偏差s。再結合前面描述性統計分析結果可知，分布中心1026.79g與公差中心1025g不重合，向右偏移，這一點通過偏度也可以得到同樣的結論。

 

　　在前一篇文章中我們應用SAS軟件對質量數據進行了描述性統計分析，并介紹了如何應用SAS軟件進行直方圖分析，本文我們將繼續介紹SAS軟件在質量管理中的應用：排列圖和因果圖。

　　一、運用SAS進行排列圖分析

　　排列圖右叫帕累托圖、主次圖。它是將出現的質量問題和質量改進項目按照重要程度依次排列而采用的一種圖表。可以用來分析質量問題，確定產生質量問題的主要因素。

　　某工業有限公司鉆頭車間QC小組在分析鉆頭車間的錐柄扭制鉆頭的廢品率較高的情況時，做出的統計資料如表1所示。將數據導入SAS軟件后，在Solutions菜單下選擇ASSIST模塊，然后依次選擇DATAANALYSIS→ELEMENTARY→QUALITYCNTL→PARETO，進入排列圖分析界面，在Activedataset中選入導入的數據文件，令廢品原因項目為Processvariable，頻數為Frequencyvariable，運行程序，即可得到排列圖分析結果（如圖1所示）。

　　根據繪制的排列圖以及80/20原則可知，造成錐柄扭制鉆頭廢品率高的主要原因是接柄和扭槽問題。了解到主要問題之后，我們需要進一步分析造成這些問題的原因究竟是什么，此時，我們可以用因果圖之一質量工具進行分析。下面我們將介紹接柄問題的因果圖分析。

　　圖1排列圖分析結果

　　二、運用SAS進行因果圖分析

　　因果圖又叫魚刺圖或特性要因圖，是用來表示質量特性波動與其潛在（隱含）原因的關系，即分析表達因果關系的一種圖表。適用于有多種復雜原因影響，又無法用準確的數據進行定量分析的情況。

　　在SAS軟件中，首先選擇Solutions菜單下的ASSIST模塊，然后依次選擇DATAANALYSIS→ELEMENTARY→QUALITYCNTL→ISHIKAWA，選擇建立一個新的因果圖，進入因果圖的分析界面，依次在結果、大原因、中原因、小原因框內輸入相應的質量問題原因分析。

　　在前面的排列圖分析中我們已經得知，造成錐柄扭制鉆頭廢品率高的主要原因之一是接柄問題，下面我們用因果圖分析造成這一問題的原因。

　　圖2接柄工序廢品率超標的因果圖分析結果

　　圖2接柄工序廢品率超標的原因進行分析得到的結果。由圖可以看出，造成接柄問題的原因可以從操作方法、操作者、材料以及設備四個方面進行分析，對每一個大原因又可繼續分析其中原因以及小原因，最終找出引起接柄工序廢品率超標的具體原因，得到糾正措施。

 

　　在前兩篇文章中我們分別介紹了如何應用SAS軟件進行質量數據的描述性統計分析，以及直方圖、排列圖和因果圖的繪制與分析。下面我們將繼續介紹SAS軟件在質量管理中的應用：控制圖和過程能力分析。

　　一、運用SAS進行過程能力分析

　　通過ISO9000：2000族標準我們可以看出，過程貫穿于標準始終。過程能力和過程能力指數應用得越來越廣泛。過程能力是指工序過程生產出合格產品的能力，也是指過程在穩定狀態下的勝任加工的能力，即人員、材料、機器設備、方法、環境、檢測等質量因素充分規范化，處于穩定控制狀態下所表現出來的保證工序過程質量的能力。過程能力指數是表示過程能力或工序能力滿足過程質量標準要求程度的量值。

　　設某化學用品廠生產一種產品，每種產品需要反應試劑至少為5.00克，但是不能超過5.50克，為了控制生產過程，該廠QC小組用控制圖對生產過程進行監控。QC小組以連續生產的5個產品為一個樣本組，每間隔1小時抽取一個樣本，共取25組，將數據記入表1中。首先選擇Solutions菜單下的ASSIST模塊，再依次選擇DATAANALYSIS→ELEMENTARY→QUALITYCNTL→CAPABILITY，進入過程能力分析界面。在Activedataset欄里選擇導入的數據集，再將觀測值選入Variabletoanalyze（分析變量），再點擊Specificationlimits進入公差界限界面，在Lowerspecificationlimit欄里填入公差下限5.00，在Upperspecificationlimit欄里填入公差下限5.50。下面選擇輸出圖形，在過程能力模塊里，SAS提供了五種圖形分析供我們選擇，分別是：CDF圖、直方圖（Histogram）、P-P圖、Q-Q圖以及概率圖（Probability），或者不輸出任何圖形。本文我們在Plots欄里選擇None，即不輸出任何圖形。點擊Run運行程序后可以得到過程能力分析的結果。該結果由八部分組成，包括基本統計分析、正態檢驗、過程能力指數等等。限于篇幅，本文只列出部分分析結果，圖1是過程能力指數分析的結果。SAS軟件不僅計算了Cp、Cpl、Cpu以及Cpk值，同時還計算了各個值的95%置信區間。

　　由圖1可知，該化學用品生產廠生產過程的過程能力指數Cp=1.113，修正的過程能力指數Cpk1.038，因此過程能力尚可，但必須用控制圖或其他方法對過程進行控制和監督，以便及時發現波動異常，對產品按照正常規定進行檢驗。下面我們用控制圖對該過程繼續進行分析，以確定該過程是否出現波動異常。

　　二、運用SAS進行控制圖分析

　　控制圖又稱為管理圖。它是用來區分由異常原因引起的波動、還是由過程固有的原因引起的正常波動的一種有效的工具。GB/T4091-2001是關于常規控制圖的國家標準。常見的控制圖可分為兩類，計量值控制圖和計數值控制圖，每類下面又各有幾種控制圖。計量值控制圖包括平均值-極差控制圖、平均值-標準差控制圖、中位數-極差控制圖以及單值-移動極差控制圖，計數值控制圖包括不合格品數控制圖、不合格品率控制圖、缺陷數控制圖以及單位缺陷數控制圖。本文將選用最常用的平均值-極差控制圖為例說明如何用SAS軟件實現控制圖。

　　我們繼續前面的過程能力分析，繪制該化學用品生產廠生產過程的控制圖。首先將數據導入SAS軟件后，然后選擇Solutions菜單下的ASSIST模塊，再依次選擇DATAANALYSIS→ELEMENTARY→QUALITYCNTL→CONTROLCHARTS，進入控制圖分析界面。在Activedataset欄里選擇導入的數據集，在Typeofcontrolchart欄里選擇控制圖類型，本文選擇Meanandrangecharts，即平均值-極差控制圖。在Processvariable欄里選擇所要分析的數據項，即觀測記錄值。再從Subgroupvariable欄里的Enterthenumberofmeasurementstoformeachrationalsubgroup內填入5，即樣本容量。SAS軟件的控制圖分析部分還集成了檢驗功能，即判斷控制圖是否出現異常現象。點擊Additionaloptions→Testsforspecialcauses,進入控制圖檢驗界面（如圖2所示）。由圖可以看出，SAS軟件提供了GB/T4091-2001中給定的八種判異準則，我們將這八項全部選定。再將Displaylinesdelineatingzones選項選上，以便顯示A、B、C區。當然，由于SAS軟件可以自動判斷過程是否出現異常，并標記出異常點，因此我們也可以不選擇顯示A、B、C區。最后點擊Run運行程序，即可得到平均值-極差控制圖結果（如圖3所示）。

　　由平均值-極差控制圖分析結果可知，該產品生產過程未出現異常現象。當控制圖顯示過程出現異常時，SAS軟件將在控制圖中以紅線顯示，并標注違反哪一條判異準則。下面我們對該廠在控制生產過程之前測量的部分數據進行控制圖分析，結果如圖4所示。由分析結果可知，該過程已經出現異常，違反準則1、準則6以及準則8。

　　圖4控制生產過程前的控制圖分析結果

　　本文僅僅是介紹了描述性統計功能及統計質量管理模塊在質量管理中的應用，但SAS軟件在質量管理中的應用遠不止這些，還有參數檢驗、方差分析等多種統計功能可以應用于企業的質量管理工作。感興趣的讀者可以將SAS軟件的各種功能廣泛應用于工作之中，提高質量管理的效率和準確性。