统计方法在工程质量管理中的应用

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1、统计方法在工程质量管理中的应用统计方法在工程质量管理中的应用  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

2、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

3、对原材料,构件,设备的采购和进入现场的通常检测方法,他比较传统的检本文由.L.收集整理测方法更科学合理。  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

4、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,

5、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

6、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,

7、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15个项多数人达成共识的主要原

8、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

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