工程质量控制的统计分析方法.doc

工程质量控制的统计分析方法.doc工程质量控制的统计分析方法1•简述质量统计推断工作过程。质量统计推断工作是运用质量统计方法在生产过程屮或一批产品屮,随机抽取样本,通过对样品进行检测和整理加工,从屮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。质量统计推断工作过程见图4-5o图4-5质量统计推断工作过程简述质量数据的收集方法。全数检验全数检验是对总体屮的全部个体逐一观察、测量、计数、登记,从血获得对总体质量水平评价结论的方法。随机抽样检验抽样检验是按照随机抽样的原则,从总体屮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。简单随机抽样;分层抽样;等距抽样;整群抽样;多阶段抽样。描述质量数据集屮趋势、离散趋势的特征值有哪些?如何计算?(1)描述数据集屮趋势的特征值有:算术平均数总体算术平均数样本算术平均数2)样本中位数当样本数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。(2)描述数据离散趋势的特征值有:1)极差R其计算公式为:2) 标准偏差①总体的标准偏差o'②样本的标准偏差S3) 变异系数质量数据有何特性?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。在实际质量检测屮,我们发现即使在生产过程是稳定正常的情况下,同一总体(样本)的个体产品的质量特性值也是互不相同的。这种个体间表现形式丄的差异性,反映在质量数据丄即为个体数值的波动性、随机性,然血当运用统计方法对这些大量丰富的个体质量数值进行加工、整理和分析后,我们又会发现这些产品质量特性值(以计量值数据为例)大多都分布在数值变动范围的小部区域,即有向分布屮心靠拢的倾向,表现为数值的集屮趋势;还有一部分质量特性值在屮心的两侧分布,随着逐渐远离屮心,数值的个数变少,表现为数值的离小趋势。质量数据的集屮趋势和离屮趋势反映了总体(样本)质量变化的内在规律性。试述质量数据的波动的原因及分布的统计规律性。(1)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Z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Z为异常波动,是由系统性原因引起的。偶然性原因在实际生产屮,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,或者是在经济丄不值得消除,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。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,特别是对质量的负而影响不可忽视,生产屮应该随时监控,及时识别和处理。(2)质量数据分布的规律性对于在正常生产条件下的大量产品,误差接近零的产品数H要多些,具有较大正负误差的产品要相对少,偏离很大的产品就更少了,同时正负误差绝对值相等的产品数H非常接近。于是就形成了一个能反映质量数据规律性的分布,即以质量标准为屮心的质量数据分布,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。简述质量控制七种统计分析方法的用途各有哪些?统计调查表法。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。分层法。是将调查收集的原始数据,根据不同的H的和要求,按某一性质进行分组、整理的分析方法。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。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0间关系的有效工具。直方图法。它是将收集到的质量数据进行分组整理,绘制成频数分布直方图,用以描述质量分布状态的一种分析方法。控制图。用途主要有两个:过程分析,即分析生产过程是否稳定。过程控制,即控制生产过程质量状态。相关图。在质量控制屮它是用来显示两种质量数据Z间关系的一种图形。如何绘制排列图?如何利用排列图找出影响质量的主次因素?(1)排列图的绘制结合实例加以说明。某工地现浇混凝土构件尺寸质量检查结果是:在全部检查的8个项印|」不合格点(超偏差限值)有150个,为改进并保证质量,应对这些不合格点进行分析,以便找出混凝土构件尺寸质量的薄弱环节。1)收集整理数据首先收集混凝土构件尺寸各项H不合格点的数据资料,见表4・2。以全部不合格点数为总数,计算各项的频率和累计频率,结果见表4・3。不合格点统计表表4・2序号检查项H不合格点数序号检查项H不合