质量诊断

质量诊断可以由公司(或企业)的外部人员进行，也可由企业内部人员进行互诊。质量诊断评价方法有定性评价和定量评价，数量化的评价方法，一般有直接评分法，加权评分法、模糊数学法、瑟斯顿法等。质量诊断分析方法常用的有调查表法、排列图法、因果图法等。

质量诊断是企业诊断中的一种专题诊断，它包括产品质量及质量管理两个方面的诊断。产品质量诊断即对“硬件”的质量诊断，就是经常或定期地对市场上出售或库存的产品进行抽查，检查产品质量能否满足用户的需要，掌握产品的质量信息，以便采取对策加以改进。质量管理诊断也称QC诊断，包括工序质量诊断和质量保证体系的诊断。工序质量诊断就是通过对工序质量进行定期检查，掌握工序质量是否稳定，工序能力是否充分，以及所存在的问题和产生问题的原因。质量保证体系的诊断即对“软件”的质量诊断，就是对PDCA循环的诊断。2100433B

1.设计具体的改善方案和提出诊断报告书三个步骤；

2.实施指导，它包括对有关人员培训、制定实施计划，进行指导帮助以及执行三个阶段。

社区安全诊断（一）诊断设计

根据主要拟发现哪些方面的问题为设计主线，结合当地条件做诊断的设计，根据调查内容，确定各种调查表的设计。

社区安全诊断（二）调查表设计

被访者有隐私、抵触、难表达和难理解问题，因此调查结果的概念是否反映了被调查者真实内在的概念，或许总是有差距的。调查结果概念与被访者真实概念差距越小，效度越高。设计调查表尽量避开隐私、难理解和难表达的问题。提问要口语化、通俗化。要有调查员对被访者配合情况的评价项目，评价调查真实性。调查指标定义不含混、数量要适当，能敏感反映问题。用通用的指标，尽量不造指标。 注意指标在调查表中合理分解成几个问项的技巧，注意问项间的逻辑性。

隐私问项最好放在调查表后边，把能问到的项目放在前边，因隐私使调查表可能不全答，但是可以减少调查拒访率。

设计方案和调查表要认真论证和修改。

社区安全诊断（三）调查员培训

调查员培训是关键一环。使调查员认识调查重要性，明确任务，对问项和指标定义正确理解。考试淘汰不合格者。

社区安全诊断（四）社区行政支持

诊断工作需要当地政府的大力支持，通过行政手段保证入户和到有关业务部门的调查能顺利进行。

社区安全诊断（五）调查目标人群的总体和抽样

有随机和非随机的调查，也有到各相关部门抄录有关档案的调查。人群的总体由于不断迁入、迁出、出生、死亡、户口空挂等情况变化，针对瞬息变化的总体的抽样是不可能的。调查的目标总体人群是瞬息万变的，为了调查方便，把社区（派出所或居委会）现有的居民户籍簿或户主底册视为调查目标“总体”人群，即抽样框，在这个固定了人群框格内抽样。

调查人群观察单位的所有指标率均在≥5%，即二项式分布时，样本量计算方法：当容许误差0.1P时，样本量n=400×（1-P）/P；当容许误差0.15P时，样本量n=178×（1-P）/P。可按系统抽样方法抽样。如果人群性别、职业、学历等特征分布呈不同区域聚集，可分层抽样。

调查要克服“拒访”、“不在家”、“空挂户”和“更换新户”带来的置换户问题。为了避免调查员随意选择新户，必须对置换户在设计时提出置换规则。

社区安全诊断（六）调查表的检查、复核

督导员一定要记录《工作志》，也要对收发调查表做好记录，免丢失。

1卷面检错：得到的各种调查表必须确认其是否完整和有效，查问项缺漏、错填和逻辑错误。如果有错误，退回调查员修改。

2现场复核：先复核调查表与抽样框是否有随意置换户的问题，如果确认问卷严格按照随机原则操作，再从卷面合格调查表抽取一定比例（5%）亲自入户或电话复核。复核问项主要询问客观指标。调查完整率100%最好。问卷符合率越高越好，符合率在90%—95%可认为调查问卷合格；问卷的合格率应该不低于95%；问卷的置换率越小越好，应答率越高越好。

社区安全诊断（七）调查表汇总

汇总是调查表个体信息入录微机数据库和统计软件处理过程。复核确认合格问卷，可进入汇总统计程序，为防入录过失误差，一份问卷要入录两次。

产品的质量水平高低是影响一个国家经济发展和国际市场竞争力的重要因素。产品质量、制造过程质量、服务质量问题近年来日益得到我国政府和广大公众的关注和重视。

《制造过程质量异常诊断的智能方法研究》对制造过程质量异常诊断的智能方法进行了研究，主要内容涵涵盖基于PNN的制造过程质量诊断、基于LS-SVM的小样本过程质量诊断、基于Cuscore统计量的过程质量智能诊断、多元过程质量智能诊断与异常变量识别等。

《制造过程质量异常诊断的智能方法研究》结构合理，条理清晰，内容丰富新颖，可供从事纳米材料研究的相关人员参考使用。

第1章 绪论

1．1 质量诊断技术的研究意义

1．2 质量诊断

1．3 质量诊断技术的发展及国内外研究现状

1．4 本书的研究内容、结构和研究方法

第2章 基于PNN的制造过程质量诊断

2．1 过程异常与控制图的使用

2．2 控制图模式识别问题

2．3 神经网络与控制图模式识别

2．4 基于PNN控制图模式识别的过程异常诊断

2．5 本章小结

第3章 基于LS-SVM的小样本过程质量诊断

3．1 制造过程的小样本质量诊断问题

3．2 有限样本条件下的统计学习理论

3．3 支持向量机理论

3．4 基于LS-SVM控制图模式识别的过程异常诊断

3．5 基于智能进化算法和LS-SVM的过程异常诊断技术

3．6 本章小结

第4章 基于Cuscore统计量的过程质量智能诊断

4．1 Cuscore统计量与过程异常诊断问题

4．2 cuscore统计量对于非线性预期异常信号的诊断性能

4．3 解决Cuscore图失配问题的智能变点模型

4．4 本章小结

第5章 多元过程质量智能诊断与异常变量识别

5．1 多元过程质量诊断问题

5．2 多元统计过程控制图

5．3 多元过程均值异常诊断与变量识别的智能诊断模型

5．4 多元过程散度异常诊断与变量识别的智能模型

5．5 本章小结

第6章 总结与展望

6．1 研究内容总结

6．2 展望

附录 以第一作者身份发表的主要学术论文

参考文献

后记2100433B