工程项目质量管理林婷婷质量管理统计分析方法课件

工程项目质量管理主讲人：林婷婷质量管理统计分析方法企业介绍质量管理基本知识质量质量认证质量管理统计分析方法质量管理分析工具工程质量法律责任建立工程质量管理体系工程质量管理体系质量管理体系的结构模式质量管理体系的建立、实施和认证分析案例开展施工阶段质量控制施工质量控制分类施工质量控制依据施工准备阶段质量控制施工作业运行过程质量控制施工作业运行结果质量控制施工质量通病与防治开展验收质量控制工程质量验收体系工程质量验收组成工程质量验收程序及要求分析和处理质量问题质量问题与质量事故质量问题产生的原因质量问题分析的程序质量问题处理的方法分析案例分析和处理质量事故质量事故的特点质量事故的分类质量事故的处理程序分析典型质量事故案例开展智慧工地质量管理工程智慧管理平台认知导入工程模型建立质量计划发起、处理质量问题模块一：基础模块模块二：核心模块模块三：拓展模块工程项目质量管理目录质量统计原理01质量统计原理02质量数据的收集03质量数据的特征值04质量数据的分布规律05质量管理与质量统计原理有什么关系？质量管理统计分析方法01质量统计原理质量统计原理情景假设模板尺寸是否合格？统计推断工作过程总体质量状况生产过程是否正常一批产品是否合格样本质量特征值推断分析评价样本随机抽样检测整理质量统计原理总体：是所研究对象的全体，用N表示。个体是组成总体的基本元素。样本：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，用n表示。质量统计原理钢筋取样和力学性能试验钢筋进场钢筋直径检验举例质量统计原理02质量数据的分类计量值数据：可以连续取值的数据，属于连续型变量。如重量、强度、几何尺寸、标高、位移等。计数值数据：只能按0，1，2，……数列取值计数的数据，属于离散型变量。有计件值数据和计点值数据。检验钢结构构件涂料涂装质量时，构件表面的渣、毛刺数量某混凝土试块组抗压强度测试钢筋焊点焊接质量合格数质量数据的分类03质量数据的收集收集方法优缺点适用性举例全数检验比较可靠，能提供大量的质量信息；消耗很多人力、物力、财力和时间。①有限总体②简易快速③不破损检验方法随机抽样检验①简单随机抽样②分层抽样③等距抽样（系统抽样）④二次抽样。样品不受检验人员主观意愿的支配，有充分的代表性；节省人力、物力、财力、时间准确性高；①破坏性检验②生产过程的质量监控质量数据的收集方法质量数据的收集质量数据如何搜集得到？质量数据的收集类别做法适用性举例简单随机抽样（纯随机抽样，完全随机抽样）对全部个体不进行任何加工。如抽签，摇号，随机数字表等方法总体差异不大；对总体了解甚少分层抽样（分类或分组抽样）将总体按与研究目的有关的某一特性分为若干组，然后在每组内随机抽取样品组成样本的方法。总体比较复杂混凝土浇筑质量按生产班组，按浇筑时间，按原材料供应商等距抽样（系统抽样，机械随机抽样）第一个样品随机，之后每隔一定的时间或空间抽取一个样品的方法工序间的检验拉膜生产多孔板二次抽样（二次随机抽样）先将总体分为若干批，从这些批中随机抽几批，再从抽中的几批中抽取所需样品。总体很大批量比较大的砖随机抽样的种类质量数据的收集全数检验1、钢筋安装时，受力钢筋的品种、级别、规格和数量的检验。2、预制构件安装就位后，保证构件稳定的临时措施的检验。举例质量数据的收集1、钢筋调直后进行力学性能和重量偏差检验。抽样方式：按①同一厂家、②同一牌号、③同一规格调直钢筋，④重量不大于30t为一批；每批见证取3件试件。2、受力钢筋的弯钩和弯折，箍筋的末端弯钩和弯折后平直段长度检验。抽样方式：按①每工作班②同一类型钢筋，③同一加工设备抽查不应少于3件。分层抽样举例质量数据的收集3、纵向受拉钢筋搭接接头面积百分率和最小搭接长度的检验。抽样方式：同一检验批内，对①梁、柱和独立基础，应抽查构件数量的10%，且不少于三件；对于②墙和板，应按有代表性的自然间抽查10%，且不少于3间；对于③大空间结构，墙可按相邻轴线间高度5m左右划分检查面，板可按纵、横轴线划分检查面，抽查10%，且均不少于3面。举例质量数据的收集4、混凝土拌制前，砂、石含水率的检测。抽样方式：每工作班检测一次。举例质量数据的收集假设经随机抽样得到，一组模板边长尺寸误差数据如下：-2，-4，-4，-4，-3，0，-1，-2，-2，+1假设模板允许偏差值是2。该组模板尺寸合格吗？进场模板情境假设质量数据的收集质量数据如何描述？质量数据的收集04质量数据的特征值在质量数据统计分析中，特别关注三项指标，一是数据的集中位置：数据的集中位置分别有平均值、中位数、众数三种表示方法，其各具优缺点，其中平均值最为普遍常用。二是数据的分散程度：数据的分散程度由极差、标准差、变异系数表达，数据的分散程度在质量管理中就是质量特性值的波动性。（在相同的生产技术条件下生产出来的一批产品，其质量特性数据由于受到操作者、设备、材料、方法、环境等多种因素的影响而总存在着一定的差异）质量数据的特征值三是数据的分布规律：当生产处于正常、稳定的情况下，质量数据具有波动性和统计规律性，一般符合正态分布规律，该分布规律是理论和实践证明的统计规律。质量数据统计分析重点就是在总体正态分布这个已知背景下研究该正态分布的平均值和标准差。质量数据的特征值假设经随机抽样得到，一组模板边长尺寸误差数据如下：-2，-4，-4，-4，-3，0，-1，-2，-2，+1假设模板允许偏差值是2。该组模板尺寸合格吗？进场模板情境假设计算该组数据的集中趋势质量数据的特征值“我们人均年收入的平均水平是3万元人民币，但有6亿人每个月的收入只有1千元，1千元在一个中等城市可能连租房都困难。”课堂讨论质量数据的特征值课堂讨论成年女子身高样本数据某城市月工资水平样本数据投票选举数据1.7，1.7，1.65，1.63，1.62，1.6，1.55，1.54，1.58，1.5940k，30k，8k，7k，6k，5k，4k，4k，4k，3k0，0，0，1，1，1，1，1，1，1质量数据的特征值描述数据集中趋势的特征值代表值表示计算算术平均值中位数样本数据按大小有序排列，取位置居中的数值。（n为偶数，取居中2位平均值）众数M样本数据中出现次数最多的数值，有时众数在一组数中有好几个。质量数据的特征值平均值、中位数和众数的关系如何选用代表值？左偏均值中位数众数对称均值＝中位数＝众数均值中位数众数右偏课堂讨论质量数据的特征值描述数据离中趋势的特征值代表值计算意义和特点极差通过数据的变动幅度来反映数据分散状况;计算简单，使用方便但粗略。标准偏差标准差小说明数据分布较集中，均值对总体的的代表性好;能确切说明数据分布的离散程度和波动规律，是最常用的反映数据变异程度的特征值。变异系数它表示数据的相对离散波动程度。变异系数小，说明分布较集中，离散程度小，均值对总体的代表性好。质量数据的特征值假设经随机抽样得到，一组模板边长尺寸误差数据如下：-2，-4，-4，-4，-3，0，-1，-2，-2，+1假设模板允许偏差值是2。该组模板尺寸合格吗？进场模板情境假设1、计算该组数据的集中趋势2、再计算该组数据的离中趋势质量数据的特征值假设经随机抽样得到，一组模板边长尺寸误差数据如下：-2，-4，-4，-4，-3，0，-1，-2，-2，+1假设模板允许偏差值是2。该组模板尺寸合格吗？进场模板若规定该组数据最大值或最小值与中位数之差高于中位数的15%，取中位数作为代表值，否则取平均值作为代表值质量数据的特征值情境假设假设经随机抽样得到，一组模板边长尺寸误差数据如下：

-2，-4，-4，-4，-3，0，-1，-2，-2，+1假设模板允许偏差值是2。该组模板尺寸合格吗？进场模板若规定该组数据变异系数大于5%，取中间值作为代表值，否则取平均值作为代表值。质量数据的特征值情境假设生产正常稳定的质量数据长什么样？质量数据的特征值05质量数据的分布规律波动现象即使在生产过程稳定、正常的条件下，同一样本内的个体质量数据也是不相同的。质量数据的总体分布规律数据的波动性波动的原因影响质量的因素(4M1E)施工操作人员的质量意识、技术能力和工艺水平；施工管理人员的经验和能力原材料、半成品和构配件的品质和质量设备的性能和效率施工方案、施工工艺技术、施工组织设计的合理性、可行性和先进性工程技术环境工程管理环境工程劳动环境人材料机械方法环境数据的波动性质量数据的总体分布规律原因分类偶然性原因特点：不可避免，难以测量和控制，经济上不值得消除数据波动：微小波动，随机例：材质不均匀，温湿度微小变化系统性原因特点：可以避免和控制数据规律：离散型过大，异常波动，有规律波动，出现次品废品例：工人未遵守操作规程、设备故障，原材料不合格数据的波动性质量数据的总体分布规律实践中，只要是受许多微小作用的因素影响的质量数据，当样本容量足够大时，都可认为近似服从正态分布。质量数据的总体分布规律正常生产条件下的大量产品1、误差接近零的产品数目最多2、较大正负误差的产品较少3、偏离很大的产品最少4、正负误差绝对值相等的产品数目接近（中间高、两端低、左右对称）理想正态分布质量数据的总体分布规律正常生产条件下质量数据的分布具有明显的规律性计量值数据：正态分布计件值数据：二项分布计点值数据：泊松分布异常状态1、质量数据分布中心偏移2、散差扩大3、出现一定倾向4、出现周期性变化样本足够大，可以近似按正态分布处理不服从正态分布或者正态分布形态不够理想质量数据的总体分布规律1、质量数据收集方法有哪些？2、描述质量数据离散程度的特征值有哪些？3、表示质量数据集中程度的特征值有哪些？4、生产正常稳定的质量数据有什么特点？小结

某路段混凝土面层抗滑性能检测，摩擦系数的检测值（共7个测点）