ISO9001对数据分析的管理

数据一种量化的质量信息。数据分析结果所表明的事物变化趋势和规律，是更有价值的质量信息。数据分析是建立在信息采集的基础上的。

为了评价计划、目标、业绩及识别改进的区域，从而给质量改进提供有价值的信息，就必须对所采集到数据进行科学 的分析。

首先，数据的收集。这里是指过程中的监视和测量活动以及其它相关来源所产生的数据，但不限于产品的数据，也包括体系、顾客、供方和项目的数据。对这些数据应 通过质量信息管理渠道有计划地、系统地加以收集。对数据的收集有以下要求：

及时性。数据的价值往 往随时间的推移而大为降低，只有及时收集并加以分析，才能适时、有效地决定改进措施。特别是可能造成严重后果的异常数据，一 经发现就应立即提供，以免造成重大损失。

准确性。准确性是数据有价值的前提。数据必须如实地反映客观事实的特征及变化情况，一组失真的数据，可能导致错误的结论。为了达到这一要求，排除过大的测量误差的影响，是很重要的。

完整性。完整性是数据能全面、真实地反映客观事实全貌的必要条件。完整性是指数据项目应齐全、数据数量要达到要求。数据数量不足就难以找出规律，数量充足也可弥补个别数据不准确造成的麻烦。

其次，数据分析的手段。数据分析应依靠统计分析技术，统计分析技术是分析处理数据最基本的方法，组织应规定数据分析的各项内容及其质量特性参数和相应的统计分析方法。常用的统计分析方法有QC七大手法等。在EXCEL办公软件可录入数据，直接给出柏拉图及其它的分析图形和数据。将数据分析处理成有效的图形以后，还要根据一些经验，从中判断是否异常、异常的原因及对策。

再次，数据分析处理的流程。

数据审查和筛选。对采集的数据应再次进行审查和筛选，确保其完整性和准确性。对缺少的或不符合要求的数据可要求重新提供或予以剔除。

分类和排序。将收集到的原始数据按一定的分类法进行分类，再根据重要程 度排序，以确定数据分析处理的对象和顺序。

确定分析内容，进行统计分析和计算。这时，要运用适当的、快捷的 数据分析手段，以便及时作出反应。

分析判断。在统计、分析结果的基础上，以决策目标值或标准为依据，利用专业知识和统计分析经验，对统计分析计算或绘图所得结果作进一步分析，以获得能指导改进过程控制的定量或明确定性的信息，找出存在的主要问题和薄弱环节，并提出相应的改进措施建议。

最后，编写报告。将经分析判断得出的规律、趋势和结论适时或定期编写成报告，作为信息输出或贮存。报告中应附有直观的分析图表和重要数据。报告应在相关部门得到张示，以提示相关部门对问题的改善。

a）顾客满意度信息；   

b）服务质量信息；   

c）采购信息（质量、价格、交付）；   

d）合同执行及交货信息；   

e）市场信息；   

f）人员培训信息；   

g）过程监视测量结果；  

h）体系运行信息；   

ISO9001质量体系的数据收集

上述数据的收集见《与顾客有关的过程控制程序》、《供应商及采购控制程序》、《管理评审控制程序》、《人力资源控制程序》等程序文件。

4.3  统计数据分类：具体见《质量环境职业健康安全目标、指标一览表》。

ISO9001质量体系的数据分析 

a）质检部对照统计数据结果就服务质量的状况和趋势，提出改进建议，并将统计数据上报至部门。 

b）销售部对顾客满意状况进行统计并提出改进建议就客户满意状况、市场状况向总经理汇报。 

c）行政财务部对采购过程进行监控，并在每年1月初，依据统计数据对供应商进行上一年度表现评价。

d）管理者代表对体系的运行状况进行监控，并在例行的管理评审前对收集的体系运行信息进行整理分析，提交管理评审。 

e）职能部门对影响服务过程中的各种因素根据相关统计数据进行分析，了解过程的特性及趋势，针对已发生的不合格采取纠正措施和潜在的不合格或趋势采取预防措施。 

4.5  针对数据统计分析不合格项目和未达成目标的要求采取纠正措施。