质量数据及其重要性
为了充分理解产品质量和其管理方法，我们需要深入探讨一种特定的数据类型——质量特性数据。
质量特性数据是用来详细描述产品功能或性能的指标数据。这主要分为两大类：计量值数据和计数值数据。
计量值数据是能够连续取值的数据，如长度、重量和压力等，这类数据被归为连续型数据。计数值数据则是一种离散型数据，只能按照0、1、2等数列进行取值计数。
对于计量值数据而言，其显著特点包括连续性和波动性。由于随机因素如原材料的微小差异或机器设备的轻微振动等影响，计量值数据可以取到任何实数值，且存在一定的变化波动。
计数值数据则被细分为计件值数据和计点值数据。计件值数据通常用于表示总体中合格品的数量。而计点值数据则通常反映了个体上缺陷的数量或者问题点的数量，比如钢结构表面的焊渣、焊疤等数量。
其离散性和波动性的特点也值得关注。由于异常因素如原材料不符合规定要求或机器设备带病运转等影响，计数值数据的波动通常较大，并可能呈现出周期性和倾向性。
我们还需要了解质量波动及其特性。
产品质量的特性波动是指产品质量的特性值参差不齐的现象。从统计学的视角来看，这种波动可以分为正常波动和异常波动两种类型。
正常波动主要由于偶然因素或随机因素（随机原因）导致的产品质量波动。这些因素在生产过程中广泛存在，并对产品质量产生经常性影响，但其导致的质量特性值波动往往较小。
对于这些由随机因素引起的波动，尽管在技术上难以完全消除且经济上代价较大，但在一般情况下，它们在生产过程中是被允许存在的，因此被称为正常波动。公差就是承认这种波动的产物。一个仅有正常波动的生产过程可被称为处于统计控制状态，简称为受控状态或稳定状态。
在质量管理中，一个重要的任务就是要找出产品质量的波动规律，将正常波动控制在合理范围内，并消除由系统原因引起的异常波动。通过统计分析方法，我们可以更深入地理解质量数据的特性，从而优化生产过程并提高产品质量。