设备监理师：质量、投资、进度控制之质量控制

设备监理师：质量、投资、进度控制之质量控制,设备监理师考试真题,设备监理师考试试题, 质量管理 

一、主要内容 

  质量管理—控制方法 

二、相关重点： 

  1．设备设计过程质量控制的任务。 

  2．设备采购的质量控制。 

  3．设备制造准备过程和设备制造实施过程的质量控制；检验与验收过程的质量控制。 

  4．设备安装调试过程的质量控制。 

  5．质量控制常用的统计方法。 

内容讲解 

第一节  实施各阶段质量控制简要 

一、概述 

  掌握：设备监理原则，工作制度。 

  熟悉：设备质量的形成过程及影响因素，设备质量控制的各方作用。监理方式，文件。 

二、设备设计过程的质量控制 

  掌握：设备设计过程质量控制的任务。 

  熟悉：设备设计过程质量控制的程序、过程。 

三、设备采购过程的质量控制 

  掌握：设备采购过程的质量监理的任务； 

  熟悉：设备采购准则与工作程序。 

四、设备制造过程的质量控制 

  掌握：设备制造准备和实施过程控制的监理；检验与验收过程的监理。 

  熟悉：设备制造过程质量控制的程序；不合格品的处理程序；  

五、设备安装调试过程的质量控制 

  掌握：设备安装调试过程的监理。 

六、设备质量控制支持技术 

  掌握：质量控制常用的统计方法。

第二节 质量控制方法概述 

一、质量数据的统计 

  (一)数据采集的抽样方法 

了解几种常用的方法。 

1. 单纯随机抽样法 

该方法适用于对母体缺乏基本了解的情况。利用随机数表和一个六面体骰子作为随机抽样的工具，通过掷骰子所得的数字，相应地查对随机数表上的数值，然后确定抽取试样编号。 

2．随机数骰子法 

将待抽样的产品分成若干组，每组产品数目不超过6个，按顺序排好并标上编号。然后掷骰子，每次骰子正面数，即为各组抽取的试样编号。 

3．系统抽样法 

该方法适用于流水线上取样，是采用间隔一定时间或空间抽取试样的方法。值得注意的是，当产品特性有周期性变化时，采用这种方法容易产生偏差。 

4．二次抽样法 

该方法是从组成母体的若干分批中抽取一定数量的分批，然后再从每一分批中随机抽取一定数量的样本。 

5．分层抽样法 

该方法是将批分成若干层次，然后从这些层中随机采集样本。 

(二)样本数据的统计指标 

1．子样平均值  

也叫子样的均值，表示数据集中的位置。其计算式为   

 

式中：  子样的算术平均值；

    n子样数据的数目。

2．中位数  

中位数  指在收集到的质量数据序列中位于中间位置的数值，故又叫中值。当子样数目n为奇数时，取中间一个数为中位数；当n为偶数时，则取中间两个数的平均值作为中位数。

3．极值L

极值L指一组数据中的最大值和最小值。

4．极差R  

极差R指数据中最大值与最小值之差，它表示数据的分散程度。  

5．标准偏差

标准偏差分为无偏标准差和有偏标准差。

样本标准差S的计算式如教材54页公式：

总体标准差σ的计算式如教材54页公式：

6．变异系数  

表示相对波动的大小。其计算式为：

 

二、质量变异分析  

 (一)质量变异的原因   

同一批量产品，即使所采用的原材料、生产工艺和操作方法均相同，其中每个产品的质量也不可能丝毫不差，它们之间或多或少总有些差别。产品质量间的这种差异就称为质量变异。影响质量变异的因素可大致归纳为两类。 

1．偶然性因素 

偶然性因素繁多，如原材料性质的微小差异，机具设备的正常磨损，模具的微小变形，操作方法的微小变化等。这一类因素不容易识别并且难以消除，这一类因素引起的产品质量差异是随机的，但一般影响并不大，不会造成废品。 

2．系统性因素 

系统性因素又称非偶然性因素，如原材料的规格和品种有误，机具设备发生故障，操作不按规程，仪器仪表失灵或准确性差等。该类因素容易识别，对质量差异的影响较大，可能  造成废品、次品，应该尽量避免。 

(二)质量变异的分布规律 

对于单体中偶然性因素引起的质量变异是随机的，但对批量生产的产品来说却有一定的规律性。统计数据表明，在正常的情况下，产品质量特性的分布一般符合正态分布规律。 

可以认为，凡是在(μ-3σ) ～（μ+3σ）范围内的质量差异都是偶然性因素作用的结果，属于正常范围。如果质量差异超过了这个界限，则是由系统性因素造成的，说明生产过程中发生了异常现象需要立即查找原因予以改进。 

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在生产过程中，根据正态分布曲线的理论来控制产品质量，必须符合以下条件。 

①只有大批量生产的条件下，产品质量分布符合正态分布曲线；对于单件、小批量生产的产品，不一定符合正态分布。 

②必须具备相对稳定的生产过程。如果生产不稳定，产品数量时多时少，变化无常，则不能形成分布规律，也就无法控制生产过程。 

③(μ-3σ) ～（μ+3σ）的控制界限必须小于公差范围，否则生产过程的控制就失去了意义。 

④要求检查质量数据准确，否则达不到控制与分析产品质量的目的。 

第三节  质量控制常用的统计方法-1 

一、调查表 

操作程序 

①确立收集数据的具体目的。(将要解决的问题) 

②识别为达到目的所需要的数据。(解决问题) 

③确定由谁以及如何分析数据。(统计工具) 

④编制用于记录数据的表格，并提供记录以下信息的栏目：谁收集的数据；何地、何时，以何种方式收集的数据。 

⑤通过收集和记录某些数据来试用表格。 

⑥必要时，评审并修订表格。 

二、分层图 

在收集到有关某一特定主题的大量观点、意见或其他想法等信息之后，用此工具把这些信息按它们之间的相互关系进行分组。此项活动中要激励每个人创造性地、充分地参与。最好能由具有一定规模的小组来进行此项工作(建议最多为8人)，这样便于组员们很好地合作。此工具常用于归纳由头脑风暴法所产生的观点。 

操作程序 

①用广义的术语阐述将要研究的主题(狭义的术语可能影响主题的提出)。 

②尽可能多地将每个人的观点、意见或想法记录在卡片上(一个意见一张卡片)。 

③把卡片混合起来随机放在一张桌子上。 

④将有关的卡片按下列方式分组： 

把看似有关系的卡片放在一组； 

组最多10张卡片，不应将单张卡片勉强地编人某组； 

找出一张能代表该组内容的主卡片； 

把主卡片放在最上面。 

⑤按组将卡片中的信息登录汇总。

 三、水平对比法 

水平对比法是把产品及服务的过程与性能与公认的领先者进行比较。这有助于认清目标和确定计划编制的优先顺序，以使自己在市场竞争中处于有利地位。 

操作程序 

1．确定对比的项目 

①此项目应是过程及其输出的关键特性； 

②过程输出对比应直接与顾客的需要相联系。 

2．确定对比的对象 

典型的对比对象可能是直接的竞争对手或不是竞争对手，但在对比项目上是公认的领先者。 

3．收集数据 

可以通过直接接触、考察、、人员或专家调查以及技术刊物等方式获取有关过程性能和顾客需要的数据。 

4．归纳并分析数据 

分析的目的是针对所有有关项目制定最佳的实践目标。 

5．进行对比 

根据顾客的需要和竞争者及非竞争者的绩效确定质量改进的机会。 

四、头脑风暴法 

头脑风暴法是引导小组成员创造性地思考，产生和澄清大量观点、问题或议题的一门技术。头脑风暴法用于识别可能的问题解决办法和潜在的质量改进机会。 

操作程序 

程序包括两个阶段。 

1．产生阶段 

组织者重申头脑风暴法的原则、本次头脑风暴会议的目的，然后小组成员提出各种观点。本阶段的目标就是产生尽可能多的观点。 

2．澄清阶段 

小组重温这些观点，确保每位成员都理解所有的观点。在头脑风暴会议结束时，对观点作出评估。头脑风暴法的原则包括： 

①确定组织者； 

②明确阐述头脑风暴会议的目的； 

③每位小组成员依次提出一个观点； 

④如可能，可对本小组其他成员的观点进行补充； 

⑤在此阶段，既不评价也不议论观点； 

⑥把所有观点公开记录下来； 

⑦本过程持续到不再有观点产生为止； 

⑧重温所有观点并加以明确。 

五、因果图 

因果图是用于考虑并展示已知结果(如某质量特性波动)与其潜在原因之间关系的一种工具。许多潜在的原因可归纳成原因类别与子原因，形成类似于鱼刺的样子，因此该工具又称鱼刺图。因果图用于： 

①分析因果关系； 

②表达因果关系； 

③通过识别症状、分析原因、寻找措施，促进问题的解决。 

操作程序 

①明确、扼要地确定结果。 

②规定可能原因的主要类别。需考虑的因素包括：数据和信息系统、环境、设备、材料、测量、方法、人员。 

③开始画图，把“结果”画在右边的方框中，然后把主要的各类原因放在它的左边，作为“结果”框的“输入”(见教材60页 图6-2)。 

④寻找所有下一层次的原因并画在相应的主枝上，并继续发展下去。一个完整的因果图至少应有二层，许多因果图有三层或层(见教材60页 图6-3)。 

⑤从最高层次的原因中选取和识别少量的(3～5个)可能对结果有最大影响的原因，针对它们开展进一步的工作，如收集数据、采取控制措施等。 

应当注意： 

①绘制因果图的另一种方法是用头脑风暴法收集所有可能的原因，然后用分层图把它们归纳成原因类别和子原因； 

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②在某种情况下，列出一个过程的主要步骤作为原因类别可能是有益的，例如，当将某过程流程作为改进的结果时，常常利用流程图来规定这些步骤； 

③绘制出因果图后，经过进一步完善可成为一个“活工具”，从中获得新的知识和经验； 

④因果图一般由小组集体绘制，但也可由拥有足够过程知识和经验的个人画出。 

 六、流程图 

流程图是用图的形式将一个过程的步骤表示出来，通过对过程实际情况的详细了解来调查改进的机会。通过对一个过程中各步骤之间关系的研究，通常能发现故障的潜在原因。流程图可用于从物流到产品销售或售后服务阶段等任一过程的所有方面。流程图用于： 

①描述现有的过程； 

②设计新过程。 

流程图由易识别的符号构成。 

操作程序 

1．描述某一现有的过程 

①确定该过程的开始和结束。 

②观察从开始到结束的整个过程。 

③确定该过程的步骤(活动、决策、输入、输出)。 

④绘制表示该过程的流程图草案。 

⑤与该过程中的有关人员一起评审该流程图草案。 

⑥根据评审结果对流程图加以改进。 

⑦对比实际过程验证流程图。 

⑧注明日期，以备将来使用或参考(它可用做过程实际运行情况的记录，也可用于识别改进的机会)。 

2．设计一个新过程 

①确定该过程的开始和结束。 

②将过程中的步骤具体化(活动、决策、输入、输出)。 

③确定该过程的步骤(活动、决策、输入、输出)。 

④绘制表示该过程的流程图草案。 

⑤与将要参与该过程的人员一起评审该流程图草案。 

⑥根据评审结果对流程图加以改进。 

⑦注明日期，以备将来使用或参考(它可用做该过程设计操作的记录，也可用于判别设计改进的机会)。   

七、树图 

 树图用于表示某一主题与其组成要素之间的关系。用于系统地把某一主题分解成组成要素。通过头脑风暴法产生的观点和用分层图列出的或者归类的观点可以转换成树图，以显示出逻辑和顺序关系。此工具可用于策划和解决问题。 

操作程序 

①清楚和简要地阐述将要研究的主题。 

②确定该主题的主要类别(头脑风暴法或使用分层图中的主卡片)。 

③绘制图形，把主题放在左框内，把主要类别放在右边。 

④针对每一主要类别，规定其组成要素及子要素。 

⑤相应地把针对每一个主要类别的组成要素及其子要素放在右边。 

⑥对树图进行评审，确保在顺序上和逻辑上都没有空当。 

八、控制图 

控制图是用于区分由异常或特殊原因所引起的波动和过程固有的随机波动的一种工具。随机波动在预计的界限内随机重复。由异常或特殊原因引起的波动，表明需要对影响该过程的某些因素进行识别、调查并使其处于受控状态。 

控制图建立在数理统计学的基础之上。控制图利用有效数据建立控制界限，如果该过程不受异常或特殊原因的影响，进一步的观察数据将不会超出这一界限。控制图用于以下几方面： 

①诊断，评估过程的稳定性； 

②控制，决定某一过程何时需要调整，何时需要保持原有状态； 

③确认，确认某一过程的改进。

操作程序 

①选择控制特性。 

②选择合适的控制图。 

③确定分组原则(项目的小集合，并假定在该集合内的波动仅由随机原因引起)，样本大小和抽样间隔。 

④收集并记录至少20～25组数据，或使用以前所记录的数据。 

⑤计算各分组样本的统计量。 

⑥根据分组样本的统计量计算控制界限。 

⑦绘制控制图并标出各组的统计量。 

⑧研究控制界限之外的点并标出异常或特殊原因的状态。 

⑨决定下一步行动。

九、直方图 

用一系列等宽不等高的长方形来表示数据。宽度表示数据范围的间隔，高度表示在给定间隔内数据的数目，变化的高度形态表示数据的分布情况。直方图用于： 

①显示波动的形态； 

②直观地传达有关过程情况的信息； 

③决定在何处集中力量进行改进。 

操作程序 

①收集数据。 

②用最大值减去最小值确定数据的极差。 

③确定所画直方图的组数(通常在6到12之间)，并以此组数去除极差，得出每组的宽度。 

④按数据值比例画横坐标。 

⑤按频数值比例画纵坐标(观测值的数目或者百分数)。 

⑥按纵坐标画出每个矩形的高度，它就代表了落在此矩形中的点数。 

另外，可设计一个数据收集表收集数据，以便画出直方图，这样的表常称之为调查表。

十、排列图  

排列图是为了对从发生频次最高到最低的项目进行排列而采用的简单图示技术。此图建立在帕累托原理的基础上，即少数的项目往往产生主要的影响。通过区分最重要的与较次要的项目，可以用最少的努力获得最佳的改进效果。 

排列图按降序显示出每个项目在整个结果中的相应作用。相应的作用可以包括发生次数、与每个项目有关的成本或影响结果的其他测量方法。矩形用于表示每个项目相应的作用，累计频数线用于表示各项目的累计作用。排列图用于：   

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①按重要性顺序显示每一项目对整体的作用；   

②排列改进的机会。 

操作程序 

①选择要进行分析的项目。 

②选择用于分析的度量单位，如出现的次数、成本等。 

③选择用于分析的数据的时间周期。 

④按度量单位量值递减的顺序从左到右在横坐标上列出项目，含有最小项目的类别可归到“其他”栏，把此栏放至最右端。 

⑤在横坐标的两端画两个纵坐标，左边的纵坐标按度量单位标定，其高度必须等于所有项目的量值总和，右边的纵坐标与此等高并从0至100％标定。 

⑥在每一个项目上画长方形，其高度表示该项目的度量。 

⑦自左至右累加每一项的量，画累计频数线(见图6—10)。到“其他”栏，把此栏放至最右端。 

⑧利用排列图确定质量改进的最关键项目。 

  十一、散布图 

散布图用来发现和确认两组相关数据之间的关系并确认两组相关数据之间预期的关系。 

在散布图中，成对的数据形成点子云，可从点子云的形态推断相关数据之间的关系。x与y之间正相关意味着x值增加，y，值增加；负相关意味着x值增加，y值相应减少。 

教材68页 图6-11是六种常见的点子云形态。通过研究这些形态，人们可以掌握这些组数据之间的关系。

操作程序 

①从将要对其关系进行研究的两组相关的数据中收集对应的数据(x，y)，最好有30对数据。 

②标出x轴和y轴。 

(a)强正相关；(b)强负相关；(c)弱正相关；(d)弱负相关；(e)不相关；(f)非线性相关 

③找出x和y的最大值和最小值并用这两个值标定横轴(x)和纵轴(y)，两个轴大约等长度。  

④描出成对(x，Y)的数据点。当两组数据的数值重合时，可围绕数据点画出同心圆，也可在离第一个点最近处画上第二个点。

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