隨著全面質量管理的推廣，企業紛紛應用質量管理工具控制產品質量，但只有少數企業購買專業統計軟件進行數據處理，多數企業還是通過手工計算來處理質量數據。為了減輕處理數據的工作量，提高處理結果的準確度，在不購買專業統計軟件的前提下，我們可以應用EXCEL軟件的統計功能對質量數據進行處理。
EXCEL軟件通過調用統計函數實現各種常用統計功能。本文將主要介紹EXCEL軟件在幾種常用的質量管理工具中的應用。
直方圖
直方圖
是質量管理工具之一，用于顯示質量數據的分布狀態，顯示產品或工序
質量波動的狀態。下面以實例來說明直方圖在EXCEL軟件里的實現步驟。
某工廠為檢測其生產的零件長度是否波動異常，現取樣對其分析。樣本數為100，數據的最大值為10.60cm，最小值為9.22cm，級差R=1.38cm。若分7組，則組距為0.20cm。
下面進行直方圖分析：選擇“工具”菜單的“數據分析”，選擇“直方圖”，出現“直方圖”對話框。在“輸入區域”內輸入所需分析的數據區域，即觀測數據，“接收區域”內輸入計算頻數的邊界值，即各組上限，選中“圖表輸出”復選框。需要注意的是“輸入區域”和“接收區域”所指向的數據應為數值型。分析結果如圖1所示。由圖可見該零件的長度分布近似正態，未出現異常波動。
圖1 直方圖分析結果
排列圖
排列圖
又名柏拉圖，用于識別造成某質量問題的主要原因，以對其采取針對性的措施，消除質量問題。
假設某車間加工的產品中，造成不合格品出現的原因有5種，分別以1～5來表示，為識別主要原因，現抽取700個產品作為樣本，檢測發現50個不合格品。
下面進行排列圖分析：選擇“工具”菜單的“數據分析”，選擇“直方圖”，出現“直方圖”對話框。在“輸入區域”內輸入所需分析的數據區域，即不合格原因，“接收區域”內輸入產生不合格品的原因類型，選中“柏拉圖”、“累積百分率”和“圖表輸出”3個復選框。分析結果如圖2所示。根據分析結果可知，造成不合格品的主要原因是原因1和原因3，合計74%，因此該車間應針對原因1和原因3采取針對性措施，降低不合格品率。
圖2 排列圖分析結果
方差分析
方差分析
主要用于檢驗兩個或多個總體間是否有顯著差異。根據分析因素的數目可分為單因素方差分析、雙因素方差分析和多因素方差分析。EXCEL軟件可以實現單因素和雙因素的方差分析，具體步驟如下：
假設某車間有兩臺車床，為了檢驗兩臺車床加工零件規格是否有顯著差別，對兩臺車床加工零件的數據進行方差分析，假設兩臺機床加工零件無顯著差別。選擇“工具”菜單的“方差分析：單因素方差分析”，出現單因素方差分析對話框。在“輸入區域”內輸入需要分析的數據區域，α取0.05。單擊“確定”，分析結果如圖3所示。由圖可知，在顯著水平為0.05的前提下，P-value值為0.000208，F統計量為15.67868，大于4.006873，表明假設不成立，因此兩臺機床加工零件差別顯著。
圖3 方差分析結果
控制圖
控制圖
又名管理圖，用于判斷工序是否處于穩定狀態�？刂茍D分為計量值控制圖和計數值控制圖兩類，每類下又有4種控制圖，共計8種控制圖。
下面我們以平均值-極差控制圖為例，介紹EXCEL軟件的控制圖實現方法。
第一步，計算每組總值和平均值。在G3單元格內輸入公式“=SUM(B3:F3)”，其中SUM(B3:F3)代表計算B3到F3共5個單元格內的觀測值之和。在H3單元格內輸入公式“=SUM(B3:F3)/COUNTA(B3:F3)”或“=SUM(B3:F3)/5”，其中COUNTA(B3:F3)代表統計B3到F3單元格內觀測值的個數。類似可以計算其他各組的總值和平均值。
第二步，計算極差R。在I3單元格內輸入公式“=MAX(B3:F3)-MIN(B3:F3)”，MAX(B3:F3)代表計算B3到F3共5個單元格內觀測值的極大值，而MIN(B3:F3)則代表計算B3到F3共5個單元格內觀測值的極小值，其他各組類似可得。
第三步，計算各控制線的值。首先計算平均值控制圖的中心線的值，即全部觀測值的平均值，在J3單元格內輸入“=SUM($H$3:$H$27)/COUNTA($H$3:$H$27)”，同理可得極差控制圖的中心線的值；其次計算平均值控制圖的上控制線的值，根據平均值上限的計算公式UCL=X+A2×R，查表可得A2=0.577，因此在L3單元格內輸入“=J3+0.577*K3”,同理可得X下限以及R上限。
前期數據準備完畢后，開始繪制控制圖。首先繪制平均值控制圖的打點記錄線，選擇“插入”菜單的“圖表”，選擇“折線圖”的“數據點折線圖”，單擊下一步，在“數據區域”內輸入分析數據，即各組平均值，本例“系列產生在”選擇“列”，再單擊下一步進行設置控制圖的“標題”等項。然后繪制平均值控制圖的控制線，我們以繪制中心線為例，拖動鼠標選擇J3:J27，將鼠標移至所選區域的邊緣，待鼠標成為十字星狀后，將數據拖至控制圖內，同理可以繪制上控制線和下控制線，這樣就得到了平均值控制圖。結果如圖4所示。
圖4 X-R控制圖
相關和回歸分析
相關和回歸分析
主要用于分析幾個變量之間是否存在內部聯系或函數關系。
假設某車間為分析產品硬度與加熱溫度之間的關系，記錄了30組數據，現對其分析以得到兩者之間的關系。
首先進行相關系數的分析。選擇“工具”菜單的“數據分析”，選擇“相關系數”，出現相關系數對話框，在“輸入區域”內輸入所需分析的數據區域，即溫度與硬度區域。單擊“確定”即可。
其次進行回歸分析，以進一步確定產品硬度與加熱溫度之間的函數關系。選擇“工具”菜單的“數據分析”，選擇“回歸”，出現回歸分析對話框，在“Y值輸入區域”內輸入因變量的數據區域，即硬度區域，在“X值輸入區域”內輸入自變量的數據區域，即溫度區域。另外，我們還可以分析殘差等其他統計量。分析結果分三部分：回歸統計結果、方差分析結果和回歸分析結果。
上述回歸分析是一元線性回歸分析，該分析還可進行多元線性分析。但是在現實生產中我們需要分析的數據不一定滿足線性關系，因此對非線性方程的回歸分析可以采用插入圖表的方法進行簡單分析。
EXCEL基本上可以滿足企業進行質量數據簡單處理的需要，提高處理質量數據的效率和效果。對于沒有能力購買專門的質量控制分析軟件的企業來說，充分利用EXCEL的功能應是一個不錯的選擇。
作者：呂 杰 溫德成 鄒振宇
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