矿山工程监理甲级资质公司

甲级监理企业分享质量数据的分布特征
 

(一) 质量数据的特性

　　个体数值的波动性和总体分布的规律性。

(二)质量数据波动的原因(了解)

　　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

　　在实际生产中，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，或者是在经济上不值得消除，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。

　　2.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，特别是对质量的负面影响不可忽视，生产中应该随时监控，及时识别和处理。

　
(三)质量数据分布的规律性

　　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，如构件的几何尺寸，混凝土强度等。

　　正态分布：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。

　　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。如果是随机抽取的样本，无论它来自的总体是何种分布，在样本容量较大时，其样本均值也将服从或近似服从正态分布。