无论系统工程师交付的是产品、服务还是企业，交付物都应该满足客户的需求，并且适合使用。这样的交付品据说是高质量的。保证高质量的过程称为质量管理。

概述

在过去的 80 年中，出现了一场 质量运动 ，以使组织能够产生高质量的可交付成果。 这场运动经历了四个阶段：

1. 验收抽样 的开发是为了应用统计测试来帮助根据内容的随机样本决定是否接受大量材料。
2. 开发了统计过程控制 (SPC) 以确定生产过程是否稳定。 不是必须测量产品，而是测量过程。 脱离统计控制状态的流程更有可能开发出低质量的可交付成果。
3. 质量设计 侧重于设计对变化原因具有鲁棒性的流程，减少流程失控的可能性，从而降低监控要求。
4. 六西格玛 方法应用统计思维的工具和力量来改进组织的其他方面。

定义

美国质量协会 提供以下定义：

• 验收抽样 涉及检查样品以确定是否接受整个批次。 有两种类型的采样：
  • 在属性抽样中，在每个被检查的单元中记录一个特征的存在或不存在。
  • 在变量抽样中，对每个被检查单元测量和记录特征的数值大小。 这涉及到某种连续尺度的参考。
• SPC 是应用统计技术来控制过程。 它通常与术语“统计质量控制”互换使用。
• 质量 是一个主观术语，每个人或部门都有自己的定义。 在技​​术使用中，质量可以有两个含义：
  • 一种产品或服务的特性，影响其满足明确或隐含需求的能力。
  • 没有缺陷的产品或服务。 根据约瑟夫朱兰的说法，质量意味着“适合使用”。 根据 Philip Crosby 的说法，这意味着“符合要求”。
• 六西格码 是一种为组织提供工具以提高其业务流程能力的方法。 这种性能的提高和过程变化的减少导致缺陷减少和利润、员工士气以及产品或服务质量的提高。 六西格码质量是一个术语，通常用于表示过程控制良好（距控制图中的中心线 ±6 秒）。

质量属性

质量属性，也称为质量因素、质量特性 或非功能性需求 , 是一组用于评估系统性能的系统功能和非功能需求。 文献中确定了大量的系统质量属性（例如 MSDN 2010、Barbacci 等人 1995）。 根据所考虑的系统类型，其中一些属性比其他属性更突出。 理想情况下，系统会针对对利益相关者很重要的所有质量属性进行优化，但这是一项不可能完成的任务。 因此，进行权衡分析以确定属性之间的关系并确定一个属性的变化是否会对任何其他属性产生积极或消极的影响是很重要的。 这种权衡的一个例子如下表1所示。 （参见 SEBoK 关于 专业工程的讨论 有关质量属性的更多信息。）

表 1. 属性权衡。 （SEBoK 原创）

找到正确的质量属性集是质量控制和管理的第一步。 为了实现高质量，必须对质量进行测量、监控、管理和改进。 因此，为了提高整体系统质量，有必要：

• 识别和优先考虑质量属性
• 确定可用于这些属性的指标
• 测量和监控属性
• 验证测量
• 分析这些测量的结果
• 根据分析建立可提高系统质量的流程和程序。

产品的质量属性

产品的质量属性 侧重于 产品规格的符合性； 这些通常是制造规格。 示例包括在给定公差范围内的物理特性（长度、重量、光洁度、容量等）。 物理特性可能与产品的功能或美学品质有关。

单个产品可能具有高维质量属性的向量以及该向量预期所在的相关区域。 通常通过说项目“符合”（如果向量在可接受区域内）或“有缺陷”（如果向量在可接受区域之外）来总结质量。

服务的质量属性

服务 质量 在客户满意度中起着重要作用，客户满意度是整个系统质量的衡量标准。 服务可以分为两大类：主要的和次要的。 城市公共交通系统、美国邮政服务或医院提供的医疗服务都是初级服务的例子。 向客户提供帮助的服务是辅助服务，通常称为 客户服务 . 识别适当的质量属性是服务质量管理的关键。 服务质量属性的一些示例包括：可负担性、可用性、可靠性、效率、可预测性、可靠性、响应性、安全性、保密性、可用性等。同样，根据服务的类型，其中一些属性比其他属性更突出.

例如，对于由医院提供的服务，人们可能对可用性、可靠性和响应能力更感兴趣，而不是安全性（通常认为医院是安全的）和可负担性（通常保险涵盖大多数的费用）。 当然，如果患者没有良好的保险，那么负担能力的重要性就会增加（de Knoning，2006）。

企业质量属性

一个 企业 通常是指一组庞大、复杂的相互关联的实体，包括人员、技术、流程、财务和物理元素。 显然，一个典型的企业有许多内部和外部的利益相关者，因此有大量的质量属性将定义其质量。 在这样一个复杂的系统中，识别正确的属性集通常更具挑战性。 企业的一个例子是空中交通管理系统，它主要负责一个国家或国家集合内民用航空的安全高效运行。 有许多利益相关者关心系统的整体质量，这些利益相关者的一些例子和他们关心的一些主要质量属性在表 2 中确定。

表 2. 企业利益相关者及其质量属性。 （SEBoK 原创）

测量质量属性

如果无法衡量，质量就无法实现。 测量系统分析 (MSA)（Wheeler 和 Lynday 1989）是一组测量仪器，为团队提供足够的能力进行适当的测量，以监控和控制质量。 MSA 是一个集合：

• 工具 ——测量仪器、校准等。
• 过程 - 测试和测量方法、规范集等。
• 程序 - 由公司和/或监管机构定义的政策、程序和方法
• 人员 ——参与测量活动的人员（经理、测试人员、分析人员等）
• 环境 - 最能模拟操作环境和/或获得最准确测量的最佳设置的环境设置和物理设置

一旦确定了质量属性并确定了优先级，MSA 就支持对整体系统质量的监控。

有关测量的更多详细信息，请参见 测量 文章。

质量管理策略

验收抽样

在 验收抽样 中，提供了许多产品示例以供交付。 然后根据属性（属性抽样）或根据一个或多个指标（变量抽样） 将批次中的消费者样本和样本的每个成员分类为 可接受 或 不可接受。 根据测量结果，推断该批次是否满足客户要求。

批次抽样有四种可能的结果，如表 3 所示。

表 3. 真值表 - 验收抽样结果。 （SEBoK 原创）

样本验收计划平衡了生产者和消费者之间的错误风险。 详细的 ANSI/ISO/ASQ 标准描述了如何执行这种分配（ANSI/ISO/ASQ A3534-2-1993： 统计—词汇和符号—统计质量控制 ）。

统计过程控制

SPC 是由 Walter A. Shewhart (1931) 发明的一种方法，它采用统计思维来监视和控制过程的行为和性能。 它涉及以适当的方式使用统计分析技术作为工具，例如提供过程性能变化的估计，调查这种变化的原因，并为工程师提供识别过程何时不正常执行的方法应该根据数据。 (Mary et al. 2006, 441)。 在这种情况下， 绩效 是通过流程执行的好坏来衡量的。

质量管理理论强调按事实管理过程，保持系统改进。 所有产品开发都是一系列相互关联的过程，其结果各不相同。 了解 SPC 技术的变化可以帮助流程执行者了解其流程的事实，并从系统的角度找到改进的机会。

控制图是 SPC 中的常用工具。 控制图也称为 Shewhart 3-sigma 图。 它由 3 条限制线组成：中心线，即统计样本的均值，以及上下控制限制线，使用统计样本的均值和标准差计算得出。 观察到的数据点或其统计值以时间或其他顺序绘制在图表中。 控制上限和下限表示过程输出被认为 不太可能的阈值 . 过程变异有两个来源。 一种是共因变异，这是由于过程组件之间的固有交互作用造成的。 另一个是可分配的原因，这是由于不属于正常过程的事件造成的。 SPC 强调将过程带入统计控制状态，其中仅存在共同原因变化，并使其处于控制之中。 控制图用于区分由常见原因和可分配原因导致的过程变化。

如果过程处于受控状态，并且满足标准假设，则点将显示出围绕控制限的正态分布。 任何超出限制或系统模式的点都意味着将引入新的变化源。 新的变化意味着增加质量成本。 存在其他类型的控制图，包括：检测小的、持续的阶跃变化模型偏离的累积和图和移动平均图，它们使用不同的可能加权方案来检测持续变化（Hawkins 和 Olwell 1996）。

质量设计

过程输入的变化通常会导致输出的变化。 但是，可以将流程设计为对输入的变化具有鲁棒性。 响应面实验设计和分析是一种统计技术，用于帮助确定过程对输入变化的敏感性。 这种方法是由田口首创的。

六个西格玛

六西格玛方法（Pyzdek 和 Keller，2009 年）是一套提高业务流程质量的工具； 特别是为了提高性能和减少变化。 六西格玛方法由摩托罗拉首创，并在得到通用电气的支持后被广泛接受。

导致变异的问题由六个 sigma 项目解决，这些项目遵循五个阶段的过程：

1. 定义 问题、利益相关者和目标。
2. 衡量 关键方面并收集相关数据。
3. 分析 数据以确定因果关系。
4. 改进 当前流程或 设计 新流程。
5. 控制 未来状态或 验证 设计。

这些步骤对于现有流程 称为 DMAIC ，对于新流程称为 DMADV 。 六西格玛的变体称为精益六西格玛，其中重点是在消除浪费的同时提高或保持质量。

标准

质量管理的主要标准由 ISO 维护，主要是 IS0 9000 系列 。 ISO 标准为众多企业的质量管理体系提供了要求，但没有具体说明如何满足这些标准。 关键要求是必须对系统进行审核。 ISO 标准在世界范围内得到认可。

在美国，马尔科姆·鲍德里奇国家质量奖颁发了六个类别的三个奖项：制造、服务公司、小型企业、教育、医疗保健和非营利组织。 Baldridge 标准 已成为评估组织质量绩效的事实上的标准。