质量管理工具的作用和实践技巧

质量控制需要好的方法，主要有：主次因素分析图法、因果分析图法、控制图法、统计调查表法、分层法、质量变异分析图法。

1）主次因素分析图法

主次因素分析图法又叫帕累托分析法，是根据意大利经济学家帕累托的名字命名，由美国质量管理学家J.M.Juran发明的一种质量管理分析图。该方法原理是“关键的少数和次要的多数”。“关键的少数”是主要因素，“次要的多数”是次要因素，即80/20法则。80%的质量问题是由20%的因素引起的，剩下的20%的质量问题是由80%的因素引起。帕累托图法如图6.1所示。

图6.1　帕累托图

主次因素分析图由两个纵坐标、一个横坐标、几个连起来的长方形和一条曲线组成。左、右侧纵坐标分别为频数、频率，其中频率是以百分数表示的；横坐标表示影响工程质量的因素，按照影响质量程度的大小，从左到右依次排列，长方形的高度表示某因素影响程度的大小；曲线表示各影响因素的累计百分比。通常把主要因素称为A类因素，一般指累计百分比为0～80%，这类因素对工程项目质量有很大的影响；把累计百分比为80%～90%的称为B类因素，即次要因素，这类因素对工程项目质量有一定的影响；把累计百分比为90%～100%的称为C类因素，这类因素对工程项目质量影响轻微。

建立在了解主次因素分析图的结构与表示含义的基础上，可以进一步绘制主次因素分析图，步骤如下：

首先，确定分析对象，如不合格产品的名称、不合产品数量、不合格产品耗费的材料。

其次，搜集引起不合格产品的因素，按照产品不合格的操作者、废品产品还是缺陷产品分类整理，然后计算发生频数以及累计频数。

再次，画出两纵坐标和横坐标，根据选择分析因素频数大小，从左向右依次绘制长方形，使长方形高度与计算的频数相对应；然后再根据计算的累计频率绘制曲线。

2）因果分析图法

因果分析图法又称为特性要因图，由于其形状特别又称为鱼刺图或树枝图。利用因果分析图可以表现出引起工程项目产生的某个质量结果与原因之间的关系。因果分析图的基本形式如图6.2所示。

从图6.2可知，主干箭头的顶端表示要分析的质量问题，各分支是表示引起结果的原因。质量管理人员运用因果分析图法，可以针对某一结果，对已找到的原因进行细化，层层分析引起该结果的原因，最终找到影响结果的关键因素。

绘制因果分析图以及在绘制时应该注意一些事项。下面运用因果分析图法针对混凝土强度不足的质量问题进行分析，如图6.3所示。

图6.2　因果分析图的基本形式

图6.3　混凝土强度等级不足的因果分析

第一，分析的质量问题（即主干箭头指向的末端）；第二，分析引起质量问题的原因；第三，就这些原因进行细化分析；第四，检查列出的原因是否齐全，必要时应修改补充；第五，找出关键原因，以便重点采取措施。可见，绘制因果分析图步骤与因果分析图中呈现的方向相反。

在绘制因果分析图时，应该注意以下3点事项：

①要向所有参与人了解情况，在咨询问题时要让大家各抒己见，做好记录。

②分析的主要原因、次要原因应进一步落实验证，原因分析越具体就越有针对性。

③提供的数据、信息要准确、全面、有说服力，注重从管理上找原因，不能互相推卸责任。

3）控制图法

控制图法又称管理图法，控制图是画在坐标图中动态地表示质量分析与控制的方法，用于判断生产过程是否处于稳定状态。

如图6.4所示，控制图一般有3条控制线，最上面的虚线表示上控制界限（UCL），中间的实线表示中心线（CL），最下面的虚线表示下控制界限（LCL）。纵坐标表示质量控制对象，横坐标表示抽样时间或样本序号。

图6.4　控制图的基本形式(www.xing528.com)

了解控制图的大概形式后，那么控制图在工程项目实施中怎样发挥作用？如何分析控制图给出的具体的含义呢？

由图6.4可知，通过抽样把样本统计量在坐标中描点，然后连线得到控制曲线，根据所描点的分布情况，判断工程项目实施过程是否处于稳定状态。当所描绘的点都落在上下控制线范围内，或在描绘的点中有极个别的落在控制线范围外，其他点没有出现异常现象，则表明项目的实施过程处于稳定状态。如果控制曲线出现以下情况，则表明情况异常，应引起注意。

①所描点连续出现在中心线的一侧。当5个点都出现在中心线一侧就应开始注意，连续7个点出现在中心线一侧可以判定情况异常，应查明原因并采取措施。

②所描点多次偏离中心线，出现在中心线的一侧。如连续11点中出现10点在中心线同一侧，连续14点中有12点出现在中心线同一侧，或者连续至少80%的点出现在同一侧。

③所描点出现周期性变动。点子排列明显的呈现周期性变化，如从上到下，再从下到上，再从上到下。这样即使所有点子都在上下控制线之间也应引起注意。

④连续几点一直上升或下降。如连续7点一直上升或一直下降，此时就可以判定情况异常，要采取措施。

⑤所描点接近控制线。如连续3点至少2点接近控制界限，或至少40%的点接近控制线。

4）统计调查表法

统计调查表法是利用设计好的统计调查表记录采集的数据，并对其进行整理分析的一种质量控制方法，如表6.1所示的某混凝土构件外观质量调查表。这种方法在工程项目中应用广泛，并且实用、简便灵活、直观，便于整理、分析，使结果一目了然。统计调查表的表格形式不固定，可以根据自己的需要设计，但要将质量特性问题，可能发生的质量通病表述出来。常用的调查表有质量缺陷调查表、质量检查确认调查表、作业抽样调查表、质量原因调查表等。

表6.1　某混凝土构件外观质量调查表

5）分层法

分层法又叫分类法，指的是从不同的角度把同一性质或同一要求条件下获得的数据整理在一起，将调查收集的原始数据按照不同的目的要求，按照某一性质进行分类整理的分析方法。通过分层使收集的数据显示出各层次之间的差异，可以进行纵向比较，也可以进行横向比较，有利于发现层间、层内更深一步的质量问题。

常用的分层标志有：按操作者或施工班组分层，按机械设备的型号、功能分层，按时间分层，按工艺分层，按原材料分层。下面以某混凝土构件举例说明。经过统计调查分析，了解到混凝土柱存在质量问题。接下来，采用分层法进一步分析这一质量问题产生的原因。按照施工时间不同和施工班组不同分层分析，如表6.2和表6.3所示。

表6.2　按时间分层分析调查表

表6.3　按施工班组分层分析调查表

结合表6.2和表6.3，可以得出白天的不合格率低于夜间的不合格率，甲施工班组的不合格率低于乙施工班组的不合格率。为进一步发掘问题的原因，还可以将这两种分层结合起来采用综合分层法分析，如表6.4所示。

表6.4　混凝土柱某质量问题综合分层分析表

从表6.4可以看出，甲施工班组白天不合格率较低，乙施工班组在白天和夜间不合格率都很高。如果想要进一步找出乙施工班组不合格率高的原因，可以采用同样的方法，按照其他标志再次分层分析。

6）质量变异分析图法

质量变异分析法是根据影响工程项目产品质量的因素，找出引起质量波动的因素并归纳总结，运用数理统计原理判断产品质量问题的一种方法。在正常的条件下，产品的不合格数量与合格数量大致服从正态分布，如图6.5所示。

图6.5　正态分布概率密度曲线

正常情况下，产品的质量数据分布呈现出“中间高，两端低”的形式，即合格产品的质量数据占大多数，偏离合格产品的质量数据占的比例较小。根据数理统计的知识可以知道，根据质量标准的要求，可以确定一个范围，质量数据落到质量标准规定的范围内都是正常的。如果产品的质量数据超出这个范围，说明质量变异出现异常，需要查明原因采取措施。数理统计知识也表明，当样本容量很大，来自任何分布的随机抽样，其样本均值都符合或近似符合正态分布。另外，实践中正常条件下得到的质量数据也都近似符合正态分布。所以，可以用正态分布到质量控制中。