Microsoft Word Harvey 1995 qa tqm and New Collegialism doc

Statistical techniques  

 

The  use  of  statistical  techniques  to  help  improve  quality  is  a  central  tenet  of  most 

approaches to TQM. Their use is recommended in a range of different circumstances. 

First, the costs of quality can be measured. Any change in the process of production or 

in the methods of quality assurance which leads to a reduction in the quality costs can be 

described  as  a  quality  improvement  because  it  contributes  towards  providing  the  best 

possible product at the lowest possible price. 

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Second, statistical techniques can be used to identify problems and resolve them. For 

example,  they  can  be  used  to  control  the  variability  of  the  production  process.  A 

significant amount of work was done by Deming (who was a statistician by training) in 

this area (Gitlow and Gitlow, 1987). He distinguished between special causes of variation 

in  the  production  process  and  common  causes. 

Special  causes

  of  variation  in  a  product 

process  or  service  are  those  which  prevent  it  remaining  constant  in  a  statistical  sense. 

They are the result of special circumstances that can usually be identified and eliminated 

fairly  quickly,  for  example,  a  new  operator  who  does  not  understand  the  system  or  a 

batch of faulty materials. 

Common causes

 of variation result from defects in the design of 

the  production  process  itself  and  can  only  be  reduced  by  changing  the  system.  Deming 

believed  that  managers  who  lack  this  understanding  of  variation,  and  confused  the  two 

types, could make matters worse.  

Deming  and  many  other  exponents  of  TQM  believe  that  improving  systems  of 

production  to  reduce  common  causes  of  variation  provides  most  scope  for  quality 

improvement.  Most  of  the  work  undertaken  to  improve  systems  of  production  have 

focused on reducing the margin for human error. 

Ishikawa (1976) is best known for promoting the use of simple statistical techniques to 

improve  quality,  such  as,  Pareto  diagrams,  Cause  and  Effect  diagrams  (also  known  as 

Ishikawa  or  Fishbone  diagrams),  control  charts  and  scatter  diagrams.  He  advocated  the 

use of statistical techniques not just to solve problems in the production process but also 

to determine policy or solve problems in sales or personnel.