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监理工程师建设工程质量控制讲义7 |
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2006-8-5 21:35:03 |
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二、重点、难点 了解：质量数据收集方法及其特征值；质量数据的波动原因；抽样检验的基本概念；抽样检验的两类错误 熟悉：控制图的原理；常用的抽样检验方案。 掌握：排列图、因果分析图的用途和观察分析；直方图和控制图的用途和观察分析。第一节 质量统计基本知识 1．总体 总体也称母体，是所研究对象的全体。个体，是组成总体的基本元素。总体中含有个体的数目通常用n表示 2．样本 样本也称子样，是从总体中随机抽取出来，并根据对其研究结果推断总体质量特征的那部分个体。被抽中的个体称为样品，样品的数目称样本容量，用n表示。 3．统计推断工作过程 质量统计推断工作是运用质量统计方法在生产过程中或一批产品中，随机抽取样本，通过对样品进行检测和整理加工，从中获得样本质量数据信息，并以此为依据，以概率数理统计为理论基础，对总体的质量状况作出分析和判断。 二、质量数据的收集方法 (一)全数检验 全数检验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)随机抽样检验 抽样检验是按照随机抽样的原则，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： 2.分层抽样 [例题]（04考题）某承包商从一生产厂家购买了相同规格的大批预制构件，进场后码放整齐。对其进行进场检验时，为了使样本更有代表性宜采用( )的方法。 4.整群抽样 5.多阶段抽样（多级抽样、多次随机抽样） 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，通过多次随机抽样来实现的抽样方法。 [例题] .对总体中全部个体编号，采用抽签、摇号、随机数字表等方法确定中选号码，相应的个体为样品。这种方法为( )。三、质量数据的分类 根据质量数据的特点，可以将其分为计量值数据和计数值数据。 1．计量值数据 计量值数据是可以连续取值的数据，属于连续型变量。 2．计数值数据（离散性数据） 计数值数据是只能按0，1，2，……数列取值计数的数据，属于离散型变量。它一般由计数得到。计数值数据又可分为计件值数据和计点值数据。 (1)计件值数据，表示具有某一质量标准的产品个数。如总体中合格品数、一级品数。 (2)计点值数据，表示个体(单件产品、单位长度、单位面积、单位体积等)上的缺陷数、质量问题点数等。如检验钢结构构件涂料涂装质量时，构件表面的焊渣、焊疤、油污、毛刺数量等。 四、质量数据的特征值 (一)质量数据的特性 质量数据具有个体数值的波动性和总体(样本)分布的规律性。 质量数据的集中趋势和离中趋势反映了总体(样本)质量变化的内在规律性。 （二）质量数据波动的原因 众所周知，影响产品质量主要有五方面因素，即人、材料、机械设备、方法、环境。同时这些因素自身也在不断变化中。个体产品质量的表现形式的千差万别就是这些因素综合作用的结果，质量数据也因此具有了波动性。 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 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 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。 [例题] 在生产过程中，如果仅仅存在偶然性原因，而不存在系统性原因的影响，这时生产过程处于( )。 一个能反映质量数据规律性的分布，即以质量标准为中心的质量数据分布，它可用一个“中间高、两端低、左右对称”的几何图形表示，即一般服从正态分布。 一般计量值数据服从正态分布，计件值数据服从二项分布，计点值数据服从泊松分布等。实践中只要是受许多起微小作用的因素影响的质量数据，都可认为是近似服从正态分布的. 一、统计调查表法 统计调查表法又称统计调查分析法，它是利用专门设计的统计表对质量数据进行收集、整理和粗略分析质量状态的一种方法。 在质量控制活动中，利用统计调查表收集数据，简便灵活，便于整理，实用有效。它没有固定格式，可根据需要和具体情况，设计出不同统计调查表。常用的有： (1)分项工程作业质量分布调查表； (2)不合格项目调查表； (3)不合格原因调查表； (4)施工质量检查评定用调查表等。 应当指出，统计调查表往往同分层法结合起来应用，可以更好、更快地找出问题的原因，以便采取改进的措施。 二、分层法 分层法又叫分类法，是将调查收集的原始数据，根据不同的目的和要求，按某一性质进行分组、整理的分析方法。分层的结果使数据各层间的差异突出地显示出来，层内的数据差异减少了。在此基础上再进行层间、层内的比较分析，可以更深入地发现和认识质量问题的原因。由于产品质量是多方面因素共同作用的结果，因而对同一批数据，可以按不同性质分层，使我们能从不同角度来考虑、分析产品存在的质量问题和影响因素。 常用的分层标志有： (1)按操作班组或操作者分层； (2)按使用机械设备型号分层； (3)按操作方法分层； (4)按原材料供应单位、供应时间或等级分层； (5)按施工时间分层； (6)按检查手段、工作环境等分层。[例题]（）是质量控制统计分析方法中最基本的一种方法。其他统计方法一般都要与之配合使用。 a. 排列图法 b. 分层法 c. 直方图法 d. 相关图法 三、排列图法 1．排列图法的概念 排列图法是利用排列图寻找影响质量主次因素的一种有效方法。排列图又叫帕累托图或主次因素分析图，它是由两个纵坐标、一个横坐标、几个连起来的直方形和一条曲线所组成。实际应用中，通常按累计频率划分为(0％—80％)、 (80％—90％)、 (90％-100％)三部分，与其对应的影响因素分别为a、b、c三类。a类为主要因素，b类为次要因素，c类为一般因素。 2．排列图的作法 (1)观察直方形，大致可看出各项目的影响程度。排列图中的每个直方形都表示一个质量问题或影响因素。影响程度与各直方形的高度成正比。 (2)利用abc分类法，确定主次因素。将累计频率曲线按(0％—80％)、 (80％—90％)、(90％—100％)分为三部分，各曲线下面所对应的影响因素分别为a、b、c三类因素。 4．排列图的应用（掌握） 排列图可以形象、直观地反映主次因素。其主要应用有： (1)按不合格点的内容分类，可以分析出造成质量问题的薄弱环节。 (2)按生产作业分类，可以找出生产不合格品最多的关键过程。 (3)按生产班组或单位分类，可以分析比较各单位技术水平和质量管理水平。 (4)将采取提高质量措施前后的排列图对比，可以分析措施是否有效。 (5)此外还可以用于成本费用分析、安全问题分析等。 1．因果分析图的概念 因果分析图法是利用因果分析图来系统整理分析某个质量问题(结果)与其产生原因之间关系的有效工具。因果分析图也称特性要因图，又因其形状常被称为树枝图或鱼刺图。 2．因果分析图的绘制 (1)集思广益。绘制时要求绘制者熟悉专业施工方法技术，调查、了解施工现场实际条件和操作的具体情况。要以各种形式，广泛收集现场工人、班组长、质量检查员、工程技术人员的意见，集思广益，相互启发、相互补充，使因果分析更符合实际。 (2)制订对策。绘制因果分析图不是目的，而是要根据图中所反映的主要原因，制订改进的措施和对策，限期解决问题，保证产品质量。具体实施时，一般应编制一个对策计划表。 一、直方图法 通过直方图的观察与分析，可了解产品质量的波动情况，掌握质量特性的分布规律，以便对质量状况进行分析判断。同时可通过质量数据特征值的计算，估算施工生产过程总体的不合格品率， 评价过程能力 等。 （二）直方图的绘制方法 （三）直方图的观察与分析 (1)折齿型(图7—8(b))，是由于分组组数不当或者组距确定不当出现的直方图。 (3)孤岛型(图7—8(d))，是原材料发生变化，或者临时他人顶班作业造成的。 (4)双峰型(图7—8(e))，是由于用两种不同方法或两台设备或两组工人进行生产，然后把两方面数据混在一起整理产生的。 (5)绝壁型(图7—8(f))，是由于数据收集不正常，可能有意识地去掉下限以下的数据，或是在检测过程中存在某种人为因素所造成的。 [例题] 直方图法可用来( )。 (2)图7—9(b)，b虽然落在t内，但质量分布中心 与t的中心m不重合，偏向一边。这样如果生产状态一旦发生变化，就可能超出质量标准下限而出现不合格品。出现这样情况时应迅速采取措施，使直方图移到中间来。 (3)图7—9(c)，b在t中间，且b的范围接近了t的范围，没有余地，生产过程一旦发生小的变化，产品的质量特性值就可能超出质量标准。出现这种情况时，必须立即采取措施，以缩小质量分布范围。 (4)图7—9(d)，b在t中间，但两边余地太大，说明加工过于精细，不经济。在这种情况下，可以对原材料、设备、工艺、操作等控制要求适当放宽些，有目的地使b扩大，从而有利于降低成本。 (5)图7—9(e)，质量分布范围b已超出标准下限之外，说明已出现不合格品。此时必须采取措施进行调整，使质量分布位于标准之内。 (6)图7—9(f)，质量分布范围完全超出了质量标准上、下界限，散差太大，产生许多废品，说明过程能力不足，应提高过程能力，使质量分布范围b缩小。 [例题] 观察工序产品质量分布状态，一是看( )，二是看分布的离散程度。 (一)控制图的基本形式及其用途 控制图又称管理图。它是在直角坐标系内画有控制界限，描述生产过程中产品质量波动状态的图形。利用控制图区分质量波动原因，判明生产过程是否处于稳定状态的方法称为控制图法。 1．控制图的基本形式 控制图上一般有三条线：在上面的一条虚线称为上控制界限,用符号ucl表示；在下面的一条虚线称为下控制界限，用符号lcl表示；中间的一条实线称为中心线，用符号cl表示。中心线标志着质量特性值分布的中心位置，上下控制界限标志着质量特性值允许波动范围。 2．控制图的用途(掌握) 控制图是用样本数据来分析判断生产过程是否处于稳定状态的有效工具。它的用途主要有两个： (1)过程分析，即分析生产过程是否稳定。 (2)过程控制，即控制生产过程质量状态。 前面讲述的排列图、直方图法是质量控制的静态分析法，控制图就是典型的 动态分析法。 （二）控制图的原理 影响生产过程和产品质量的原因，可分为系统性原因和偶然性原因。 在生产过程中，如果仅仅存在偶然性原因影响，而不存在系统性原因，这时生产过程是处于稳定状态，或称为控制状态。其产品质量特性值的波动是有一定规律的，即质量特性值分布服从正态分布。控制图就是利用这个规律来识别生产过程中的异常原因，控制系统性原因造成的质量波动，保证生产过程处于控制状态。 在控制图中，只要样本质量数据的特征值是随机地落在上、下控制界限之内，就表明产品质量分布的参数μ和σ基本保持不变，生产中只存在偶然原因，生产过程是稳定的。而一旦发生了质量数据点飞出控制界限之外，或排列有缺陷，则说明生产过程中存在系统原因，使μ和σ发生了改变，生产过程出现异常情况。 （三）控制图的观察与分析（掌握） 当控制图同时满足以下两个条件：一是点子几乎全部落在控制界限之内；二是控制界限内的点子排列没有缺陷。我们就可以认为生产过程基本上处于稳定状态。如果点子的分布不满足其中任何一条，都应判断生产过程为异常。 (1)点子几乎全部落在控制界线内，是指应符合下述三个要求： 1)连续 25 点以上处于控制界限内。 2)连续 35 点中仅有 1 点超出控制界限。 3)连续 100 点中不多于 2 点超出控制界限。 (2)点子排列没有缺陷，是指点子的排列是随机的，而没有出现异常现象。这里的异常现象是指点子排列出现了“链”、“多次同侧”、“趋势或倾向”、“周期性变动”、“接近控制界限”等情况。 以上是分析用控制图判断生产过程是否正常的准则。如果生产过程处于稳定状态，则把分析用控制图转为管理用控制图。分析用控制图是静态的，而管理用控制图是动态的。 [例题] 在质量控制中，动态分析方法有( )。 (一)相关图法的用途 相关图又称散布图。在质量控制中它是用来显示两种质量数据之间关系的一种图形。质量数据之间的关系多属相关关系。一般有三种类型：一是质量特性和影响因素之间的关系；二是质量特性和质量特性之间的关系；三是影响因素和影响因素之间的关系。 我们可以用y和x分别表示质量特性值和影响因素，通过绘制散布图，计算相关系数等，分析研究两个变量之间是否存在相关关系，以及这种关系密切程度如何，进而对相关程度密切的两个变量，通过对其中一个变量的观察控制，去估计控制另一个变量的数值，以达到保证产品质量的目的。这种统计分析方法，称为相关图法。 (二)相关图的绘制方法 (三)相关图的观察与分析 相关图中点的集合，反映了两种数据之间的散布状况，根据散布状况我们可以分析两个变量之间的关系。归纳起来，有以下六种类型。 (1)正相关 (2)弱正相关 (3)不相关 (4)负相关 (5)弱负相关 (6)非线性相关 | ||||||||
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