工程质量统计分析方法方法不包括哪一项

统计方法在工程质量管理
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质量管理是20世纪30年代发展起来的科学管理理论和方法,而统计学是应用数学的一个分支,主要通过利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据,进行定量的分析、总结,并进而进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考。是利用统计学中的数理统计的方法进行质量管理中产品生产的抽样检验,通过研究样本质量特性的分布规律分析和推断过程质量的变化状况,为科学决策提供了理论依据,这也就是统计分析的作用,它改变了传统的事后控制的质量把关的质量控制方式。数理统计是质量管理的工具,为质量管理的发展打下了基础。
我们在施工中常用的统计方法有如下几种;直方图法,排列图法,管理图法,分布图法,检查表法,以及人们依据数理统计原理所创立的分层法等方法。这些方法都是我们最常用的统计方法。它的应用从材料采购开始到工程设备试运行结束贯穿着施工的全过程。
一、当我们签订合同后就确定了我们的质量的承诺的开始
合同文件中质量的要求,就是我们施工必须达到的质量目标。这就要求我们从原材料,设备,构件的采购,制作必须达到合同的质量要求,长用的统计分析方法分这样几个方面。原材料的检验通常我们采用抽样法,构件,备件采用直方图法,检测误差是否在规定的范围内,以此推断批次质量是否合格,这是施工准备阶段对原材料,构件,设备的采购和进入现场的通常检测方法,他比较传统的检测方法更科学合理。
二、施工生产阶段是产品质量形成的关键阶段
施工阶段是产品质量形成的关键阶段,是产品质量控制的事中控制阶段,它包括产品质量的生产者自控和管理人员的监控两个部分,主要使用的统计方法有分层法,直方图法,管理图法、分布图法、检查表法、因果分析法等方法。通过这些方法能够将生产过程中质量形成的统计信息及时完整详尽地反馈到生产管理层面,有利于管理者及时的掌握生产过程中产品质量是否受控,并根据产品质量变化的趋势,及时采取相应措施,达到控制生产质量的目的。
三、统计方法在工程质量管理中有以下几个方面的应用
1、分析层法的应用就是对在结构件制作过程中,产品焊缝的质量问题,由于焊缝质量不合格,形成的原因很多,他是由不同的班组、不同的焊工、在同一个构件上所形成的不合格的焊缝,采用这种分门别类的方法进行分析,以便准确有效的找出问题及原因所在。
2、排列图的应用方法就是在模板支护安装过程中,通过抽样检查或检验试验所得到的质量问题、偏差、缺陷、不合格等数据,以及造成质量问题原因的分析统计数据,可以主次分明的直观的找出重要的质量问题和次要的质量问题,根据巴雷特的分析法的要求,将其中的问题出现的频率累计为80%的定为a类问题,即主要问题;将问题累计频率10%而问题所占比重相对重要的问题为b类问题,及次要问题,也作为重点管理,而将其与所有问题定义为c类问题,即一般问题,安装常规适当管理。
3、直方图法的应用就是整理统计数据,了解统计数据的分布特征,即统计数据集中离散状况,从中掌握整理能力状态,观察分析生产过程,质量是否处于正常、稳定和受控状态,以及质量水平,是否保持在公差允许范围内,例如:在起重设备安装过程中,每个螺丝的扭矩是否在规定的范围内。在鞍钢ccpp锅炉热交换器模块安装中,每个模块间距的误差等等。通过直方图来观察数据的分布状况,如果直方图成正态分布,反应生产过程质量处于正常稳定状态。数理统计分析证明,当随机抽样方案样本数量足够大时,在生产能力处于正常稳定状态,质量特性检测数据的结果趋于正态分布。当直方图成偏态分布时,如折齿型:它出现的质量问题是质量特性分布偏下限,易出现不合格,在管理上必须提高总体能力。缓坡型:它出现的质量问题是质量特性数据的分布宽度边界达到质量标准的上下界限,其质量能力处于临界状态,容易出现不合格,必须分析原因,采取措施。孤岛型:它出现的质量问题是质量特性数据的分布居中,且边界与质量标准的上下界限有较大的距离,说明质量太高,已经超出了设计的要求,这种情况的出现要具体情况具体分析,如果经济投入不是非常高,是可以采用的,
否则就不能采用这种安装方法。双峰型、峭壁性:它出现的质量问题是质量特性数据的分布均已出现超出技术质量标准的上下限,这些数据说明安装工程中存在质量不合格问题,需要分析原因,采取措施纠正误差。4、因果分析图法的应用,就是最常用,最实用的分析方法,常用于全面质量管理的qc小组活动的方式进行,它是70年代在日本最先开始的,它的形式很像60年代我们鞍钢的王崇伦创立的&三结合技术小组&,它以课题小组的形式,针对一个问题,一个质量特性,以小组人员为主,必要时可以邀请有关技术人员参加,集思广益,共同分析,在充分论证的基础上,从中选出1&5个项多数人达成共识的主要原因,从而找到解决问题的方法。
例如在设备安装等施工中,针对出现的某个问题,我们可以从人,机料,法,环等5个方面进行分析,从而找到解决问题的方案。
四、 交工验收阶段,是属于事后控制阶段
这个阶段对于基础施工,如厂房结构,厂房基础的验收一般在分项工程的对质量批的检验采用抽样检测。而机电安装工程的交工验收者是联动试车的方式,这时候一般出现的问题不多,但原因一般都很复杂,所以这时候最好的分析解决的方法最好是用因果分析。
将数理统计方法应用到工程施工质量的管理中,能够起到效能增倍器的作用,是工程质量管理工作的飞跃。但在现场施工质量的管理的应用却存在很多的问题,这些问题包括管理制度的不完善,业务人员的水平的又待提高,而最重要的是领导者的重视。目前的现状是,在整个施工队都没有专业统计人员,统计工作由核算会计兼任,现有的统计工作就是整理个报表就了事,根本谈不上分析,而项目部里根本就没有统计人员,统计工作就更是滞后。所以要解决这些问题,就要求我们做好以下几项工作。
首先领导重视;全面质量管理工作全称tqc,这个t我们取其中文意义为&头&,也就是说领导要重视。尤其在施工过程中,项目领导是项目决策的制定者,作为一个项目的领导者,一定要对统计工作有一个清楚的认识,尤其是企业领导要对对统计工作在施工管理中的作用要充分认识,这样才有利于统计工作在质量管理中的重视程度,才能有效的发挥其作用。
其次,要提高统计管理工作业务人员的素质,统计工作水平的提高及在工程管理中作用的发挥,在很大程度上都取决于工程统计人员的业务素质。因此,企业必须大力加强统计人员业务水平的培训工作,联系本企业的实际生产情况,每隔一定阶段,组织统计人员的培训,以更新知识和概念,提高业务素质,这对于提高施工企业的统计水平,强化统计的职能以及更好的发挥统计人员在工程管理中的作用有着深远的意义。
最后,我要强调的是质量统计数据管理和利用的必须要痕迹可追溯性,要建立健全完善统计工作的规章制度,统计数据要来源明确,数据科学,真实可信,使各项统计资料具有充分的科学性合理性,能正确全面反映各个方面和各个环节的真实情况,并能保持连续性、系统性。同时在信息技术高度发达的今天,统计规章也要与时俱进。利用办公设备现代化的设备,建立一套科学完善的统计数据收集和整理以及传输的现代化网络系统,并使其程序化,计工作步入规范化、正规化、科学化的轨道。这将会使数据统计工作的速度、准确性有较大提高,避免统计数据的滞后和手工操作的误差,使统计工作能够步入正规化,规范化,科学化的轨道,使公司的项目部、分公司、总公司实现统计信息管理的自动化快速传输,管理者可以随时了解各个项目部的生产质量动态,为管理和决策的正确性,准确性提供了科学的依据。
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工程质量控制的统计分析方法重点解析
工程质量控制的统计分析方法重点解析  第七章 工程质量控制的统计分析方法   第一节 质量统计基本知识   一、质量数据的收集方法   (一)   是对总体中的全部个体逐一观察、测量、计数、登记,从而获得对总体质量水平评价结论的方法。   (二)检验   抽样检验是按照的原则,从总体中抽取部分个体组成样本,根据对样品进行检测的结果,推断总体质量水平的方法。   抽样的具体方法有:   1.简单   简单又称纯随机抽样、完全随机抽样,是对总体不进行任何加工,直接进行随机抽样,获取样本的方法。   适用于——总体差异不大,或对总体了解甚少的情况。   2.   又称分类或分组抽样,是将总体按与研究目的有关的某一特性分为若干组,然后在每组内随机抽取样品组成样本的方法。   优点——对每组都有抽取,样品在总体中分布均匀,更具代表性。   适用于——总体比较复杂的情况。   工程质量控制用于:①研究混凝土浇筑质量时,可以按生产班组分组、或按浇筑(白天、黑夜;或季节)分组、②按原材料供应商分组后,再在每组内随机抽取个体。   3.等距抽样   等距抽样又称机械抽样、系统抽样,是将个体按某一特性排队编号后均分为n组,这时每组有K=N/n个个体,的方法。如在流水作业线上每生产100件产品抽出一件产品做样品,直到抽出n件产品组成样本。   4.整群抽样   整群抽样一般是将总体按自然存在的状态分为若干群,并从中抽取样品群组成样本,然后在中选群内进行的方法。如对原材料质量进行检测,可按原包装的箱、盒为群随机抽取,对中选箱、盒做全数检验;每隔一定抽出一批产品进行全数检验等。   由于随机性表现在群间,样品集中,分布不均匀,代表性差,产生的抽样误差也大,同时在有周期性变动时,也应注意避免系统偏差。   5.多阶段抽样   多阶段抽样又称多级抽样。上述抽样方法的共同特点是整个过程中只有一次,因而统称为单阶段抽样。但是当总体很大时,很难一次抽样完成预定的目标。多阶段抽样是将各种单阶段抽样方法结合使用,通过多次来实现的抽样方法。如检验钢材、水泥等质量时,可以对总体1万个个体按不同批次分为100群,每群100件样品,从中随机抽取8群,而后在中选的8群中的800个个体中随机抽取100个个体,这就是整群抽样与相结合的二阶段抽样,它的随机性表现在群间和群内有两次。  二、 质量数据的特征值   (一)描述数据集中趋势的特征值   1.算术平均数   算术平均数又称均值,是消除了个体之间个别偶然的差异,显示出所有个体共性和数据一般水平的统计指标,它由所有数据计算得到的是数据的分布中心,对数据的代表性好。其计算公式为:   2.样本中位数   样本中位数是将样本数据按数值大小有序排列后,位置居中的数值。当样本数n为奇数时,数列居中的一位数即为中位数;当样本数n为偶数时,取居中两个数的平均值作为中位数。例:现有一组数据(已经排序):10,20,30,40,50,60,70,80,90共有9个数据,处于中间位置的是第5个数据,样本中位数即为:样本中位数= 50;如有一组数据(已经排序):10,20,30,40,50,60,70,80,90,100共有10个数据,取中间位置的是第5,6位数据的平均值55,作为中位值,样本中位数即为:样本中位数=55;   (二) 描述数据离中趋势的特征值   1.极差R   极差是数据中最大值与最小值之差,是用数据变动的幅度来反映其分散状况的特征值。   2.标准偏差。   3.变异系数Cv   三、质量数据的分布特征   (一) 质量数据的特性   (二)质量数据波动的原因   质量特性值的变化在质量标准允许范围内波动称之为正常波动,是由偶然性原因引起的;若是超越了质量标准允许范围的波动则称之为异常波动,是由系统性原因引起的。   1.偶然性原因   在实际生产中,影响因素的微小变化具有随机发生的特点,是不可避免、难以测量和控制的,或者是在经济上不值得消除,它们大量存在但对质量的影响很小,属于允许偏差、允许位移范畴,引起的是正常波动,一般不会因此造成废品,生产过程正常稳定。通常把4M1E因素的这类微小变化归为影响质量的偶然性原因、不可避免原因或正常原因。   2.系统性原因   当影响质量的4M1E因素发生了较大变化,如工人未遵守操作规程、机械设备发生故障或过度磨损、原材料质量规格有显著差异等情况发生时,没有及时排除,生产过程则不正常,产品质量数据就会离散过大或与质量标准有较大偏离,表现为异常波动,次品、废品产生。这就是产生质量问题的系统性原因或异常原因。由于异常波动特征明显,容易识别和避免,特别是对质量的负面影响不可忽视,生产中应该随时监控,及时识别和处理。
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