監理工程師質量投資進度控制知識點問答:第七章


第七章 工程質量控制的統計分析方法
1.簡述質量統計推斷工作過程。
質量統計推斷工作是運用質量統計方法在生產過程中或一批產品中,隨機抽取樣本,通過對樣品進行檢測和整理加工,從中獲得樣本質量數據信息,并以此為依據,以概率數理統計為理論基礎,對總體的質量狀況作出分析和判斷。
2.簡述質量數據的收集方法。
(1)全數檢驗
全數檢驗是對總體中的全部個體逐一觀察、測量、計數、登記,從而獲得對總體質量水平評價結論的方法。
(2)隨機抽樣檢驗
抽樣檢驗是按照隨機抽樣的原則,從總體中抽取部分個體組成樣本,根據對樣品進行檢測的結果,推斷總體質量水平的方法。
1)簡單隨機抽樣;
2)分層抽樣;
3)等距抽樣;
4)整群抽樣;
5)多階段抽樣。
3.質量數據有何特性?
質量數據具有個體數值的波動性和總體(樣本)分布的規律性。
在實際質量檢測中,我們發現即使在生產過程是穩定正常的情況下,同一總體(樣本)的個體產品的質量特性值也是互不相同的。這種個體間表現形式上的差異性,反映在質量數據上即為個體數值的波動性、隨機性,然而當運用統計方法對這些大量豐富的個體質量數值進行加工、整理和分析后,我們又會發現這些產品質量特性值 (以計量值數據為例)大多都分布在數值變動范圍的中部區域,即有向分布中心靠攏的傾向,表現為數值的集中趨勢;還有一部分質量特性值在中心的兩側分布,隨著逐漸遠離中心,數值的個數變少,表現為數值的離中趨勢。質量數據的集中趨勢和離中趨勢反映了總體(樣本)質量變化的內在規律性。
4.試述質量數據的波動的原因及分布的統計規律性。
(1)質量數據波動的原因
質量特性值的變化在質量標準允許范圍內波動稱之為正常波動,是由偶然性原因引起的;若是超越了質量標準允許范圍的波動則稱之為異常波動,是由系統性原因引起的。
1)偶然性原因
在實際生產中,影響因素的微小變化具有隨機發生的特點,是不可避免、難以測量和控制的,或者是在經濟上不值得消除,它們大量存在但對質量的影響很小,屬于允許偏差、允許位移范疇,引起的是正常波動,一般不會因此造成廢品,生產過程正常穩定。通常把4M1E因素的這類微小變化歸為影響質量的偶然性原因、不可避免原因或正常原因。
2)系統性原因
當影響質量的4M1E因素發生了較大變化,如工人未遵守操作規程、機械設備發生故障或過度磨損、原材料質量規格有顯著差異等情況發生時,沒有及時排除,生產過程則不正常,產品質量數據就會離散過大或與質量標準有較大偏離,表現為異常波動,次品、廢品產生。這就是產生質量問題的系統性原因或異常原因。由于異常波動特征明顯,容易識別和避免,特別是對質量的負面影響不可忽視,生產中應該隨時監控,及時識別和處理。
(2)質量數據分布的規律性
對于在正常生產條件下的大量產品,誤差接近零的產品數目要多些,具有較大正負誤差的產品要相對少,偏離很大的產品就更少了,同時正負誤差絕對值相等的產品數目非常接近。于是就形成了一個能反映質量數據規律性的分布,即以質量標準為中心的質量數據分布,它可用一個“中間高、兩端低、左右對稱”的幾何圖形表示,即一般服從正態分布。
5.簡述質量控制七種統計分析方法的用途各有哪些?
(1)統計調查表法。是利用專門設計的統計表對質量數據進行收集、整理和粗略分析質量狀態的一種方法。
(2)分層法。是將調查收集的原始數據,根據不同的目的和要求,按某一性質進行分組、整理的分析方法。
(3)排列圖法。是利用排列圖尋找影響質量主次因素的一種有效方法。
(4)因果分析圖法。是利用因果分析圖來系統整理分析某個質量問題(結果)與其產生原因之間關系的有效工具。
(5)直方圖法。它是將收集到的質量數據進行分組整理,繪制成頻數分布直方圖,用以描述質量分布狀態的一種分析方法。
(6)控制圖。用途主要有兩個:過程分析,即分析生產過程是否穩定。過程控制,即控制生產過程質量狀態。
(7)相關圖。在質量控制中它是用來顯示兩種質量數據之間關系的一種圖形。
6.如何繪制排列圖?如何利用排列圖找出影響質量的主次因素?
(1)排列圖的繪制
結合實例加以說明。某工地現澆混凝土構件尺寸質量檢查結果是:在全部檢查的8個項目中不合格點(超偏差限值)有150個,為改進并保證質量,應對這些不合格點進行分析,以便找出混凝土構件尺寸質量的薄弱環節。
1)收集整理數據
首先收集混凝土構件尺寸各項目不合格點的數據資料,見表4-2。以全部不合格點數為總數,計算各項的頻率和累計頻率,結果見表4-3。
不合格點統計表 表4-2
不合格點項目頻數頻率統計表 表4-3
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