《工程中常见的质量统计分析方法的应用.docVIP

工程中常见的质量统计分析方法的应用 1 分层法 （1）由于工程质量形成的影响因素多，因此，对工程质量状况的调查和质量问题的分析，必须分门别类地进行，以便准确有效地找出问题及其原因，这就是分层法的基本思想。 （2）例如一个焊工班组有A、B、C三位工人实施焊接作业，共抽检60个焊接点，发现有18点不合格占30％。究竟问题在哪里?根据分层调查的统计数据表可知，主要是作业工人C的焊接质量影响了总体的质量水平。 （3）调查分析的层次划分，根据管理需要和统计目的，通常可按照以下分层方法取得原始数据。 按时间分：月、日、上午、下午、白天、晚问、季节。 按地点分：地域、城市、乡村、楼层、外墙、内墙。 按材料分：产地、厂商、规格、品种。 按测定分：方法、仪器、测定人、取样方式。 按作业分：工法、班组、工长、工人、分包商。 按工程分：住宅、办公楼、道路、桥梁、隧道。 按合同分：总承包、专业分包、劳务分包。 2 因果分析图法 （1）因果分析图法，也称为质量特性要因分析法，其基本原理是对每一个质量特性或问题，采用如图所示的方法，逐层深入排查可能原因。然后确定其中最主要原因，进行有的放矢的处置和管理。图中表示混凝土强度不合格的原因分析，其中，第一层面从人、机械、材料、施工方法和施工环境进行分析；第二层面、第三层面，依此类推。 （2）使用因果分析图法时，应注意的事项是： 一个质量特性或一个质量问题使用一张图分析； 通常采用QC小组活动的方式进行，集思广益，共同分析； 必要时可以邀请小组以外的有关人员参与，广泛听取意见； 分析时要充分发表意见，层层深入，列出所有可能的原因； 在充分分析的基础上，由各参与人员采用投票或其他方式，从中选择1～5项多数人达成共识的最主要原因。 3 排列图法 （1）在质量管理过程，通过抽样检查或检验试验所得到的质量问题、偏差、缺陷、不合格等统计数据，以及造成质量问题的原因分析统计数据，均可采用排列图方法进行状况描述，它具有直观、主次分明的特点。如1表示对某项模板施工精度进行抽样检查，得到150个不合格点数的统计数据。然后按照质量特性不合格点数（频数）大到小的顺序，重新整理为2，并分别计算出累计频数和累计频率。 （2）根据表1Z204053—2的统计数据画排列图（见图1Z204053），并将其中累计频率0～80％定为A类问题，即主要问题，进行重点管理；将累计频率在80％～90％区间的闻题定为B类问题，即次要问题，作为次重点管理；将其余累计频率在90％～100％区间的问题定为C类问题，即一般问题，按照常规适当加强管理。以上方法称为ABC分类管理法。 4 直方图法 （1）直方图的主要用途是： 整理统计数据，了解统计数据的分布特征，即数据分布的集中或离散状况，从中掌握质量能力状态； 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的范围内。 （2）直方图法的应用，首先是收集当前生产过程质量特性抽检的数据，然后制作直方图进行观察分析，判断生产过程的质量状况和能力。如某工程10组试块的抗压强度数据150个，但很难直接判断其质量状况是否正常、稳定和受控情况，如将其数据整理后绘制成直方图，就可以根据正态分布的特点进行分析判断。如1所示。 （3）直方图的观察分析之一——位置观察分析 所谓位置观察分析是指将直方图的分布位置与质量控制标准的上下限范围进行比较分析，如3所示。 生产过程的质量正常、稳定和受控，还必须在公差标准上、下界限范围内达到质量合格的要求。只有这样的正常、稳定和受控才是经济合理的受控状态，如3（n）所示。 3（6）中质量特性数据分布偏下限，易出现不合格，在管理上必须提高总体能力。 3（c）中质量特性数据的分布充满上下限，质量能力处于临界状态，易出现不合格，必须分析原因，采取措施。 3（d）中质量特性数据的分布居中且边界与上下限有较大的距离，说明质量能力偏大不经济。 3（g）、（f）中均已出现超出上下限的数据，说明生产过程存在质量不合格，需要分析原因，采取措施进行纠偏。