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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
京沪高速铁路是我国投资规模最大、技术含量最高的基础设施建设项目,如何有效防范该项目建设在管理和实施中可能出现的风险,为京沪高速铁路建设项目能顺利进行并保证其高质量要求的关键.介于铁路建设项目缺乏历史数据资料和现场数据难收集的特点,本文运用贝叶斯网络方法研究京沪高速铁路建设项目中关键质量管理的风险因素,结合专家的意见,建立了京沪高速铁路建设项目质量管理风险因素的贝叶斯网络模型,研究发现京沪高速铁路建设中材料、监理执行力等因素为关键风险因素.同时,本文展现了如何运用贝叶斯网络研究工程建设项目风险管理的过程.  相似文献   

2.
为规避研发项目自身资金、技术密集型所带来的高风险性和不确定性,通过对研发企业全周期质量成本展开研究,分析研发项目各个阶段质量成本构成,各部分间的关系和控制要点,整合各阶段构建研发项目全周期质量成本管理模式,并建立基于灵敏度系数的质量成本决策模型。最后以汽车研发项目为例对文中模型进行验证,表明其能以低成本高效完成项目,提高产品市场竞争力。  相似文献   

3.
项目的施工阶段是项目形成的重要阶段,是项目质量管理的重点。应加强事先控制、事中控制和事后控制以及施工质量目标的控制。  相似文献   

4.
近年来,国内市政工程项目建设实践过程中,质量管理相关机制缺乏健全性、质量管理基本意识相对欠缺、施工技术具有明显的滞后性等问题始终困扰着市政工程项目实施阶段质量管理。在此背景之下,寻找市政工程项目实施阶段质量管理改善对策已显得迫在眉睫。文章通过分析市政工程项目实施阶段质量管理基本现状同时在此基础之上介绍市政工程项目实施阶段质量管理改善对策,以期可以成为相关人士参考与学习的标准,从而不断提升市政工程项目实施阶段质量管理整体水平,最大限度控制安全隐患事故的发生。  相似文献   

5.
针对现有电子商务质量评估中存在的问题,提出了将静态质量概念模型与贝叶斯网络相结合的电子商务质量动态评估方法。并通过数据仿真建立了电子商务质量模型实例,对贝叶斯网络在B2C电子商务质量动态评估中的应用进行了探讨;最后将该评估方法与BP神经网络、决策树模型的评估结果进行比较,验证了使用该动态评估方法进行质量评估的准确性和优越性。  相似文献   

6.
平常建筑工程的质量管理只关注施工阶段质量管理的做法是片面的。工程质量的控制管理应该贯穿于工程项目的整个周期,具体包括项目的决策阶段、实施阶段和使用阶段的质量管理,并应在各阶段采取科学、务实的质量管理方法。  相似文献   

7.
空间受限项目的事故风险源多,且易诱发连锁反应。如何快速识别空间受限项目的风险源,并有效评估各个诱发节点的风险大小,对空间受限项目的风险管理具有重要意义。识别空间受限项目风险源并构造贝叶斯网络,通过贝叶斯网络推理的正向预测、反向诊断,获得各个风险源节点的后验概率,并计算风险源概率与事故发生的互信息,同时引入风险可控值概念及指标量化,构建基于贝叶斯网络的二维四区风险管理模型,提出空间受限项目风险源管理策略,最后通过一个实例对研究结果进行说明。  相似文献   

8.
住宅项目的质量直接关系到人民群众的生命财产安危。住宅的质量问题,很大部分出现在项目的施工阶段。施工阶段作为决定住宅项目质量的关键,应该给予高度的重视。如何提高住宅项目的施工质量和企业的质量管理水平,应该作为一项重要的研究内容。本论文重点讨论住宅项目施工阶段的质量管理问题,本文认为只有树立质量意识、掌握科学的施工技术、运用科学的质量管理方法,加上相关法规、制度的保证,才能真正保证住宅的质量。  相似文献   

9.
我国尚未形成针对重大科技专项不同阶段的标准化文件或质量管理体系。为促进我国的科技项目管理实现全流程质量管理,保证管理适用、高效、有效益以及可持续,在梳理对比国内外依托专业机构形成的科技项目全流程管理机制的基础上,以广东省重点领域研发计划项目管理为例,依据PDCA循环理论,结合广东省科技计划项目管理特点及相关政策体系,建立以“项目计划-项目决策-过程监督-分析反馈”为主线的科技项目全流程质量管理体系。研究提出科技项目全流程质量管理模式含括项目计划、项目决策、过程监督和分析反馈四大阶段,在项目计划阶段要制定适用于科技计划管理的通用管理、技术以及工作标准;决策阶段要以开展项目评审为核心任务;实施阶段要着重开展项目执行过程的动态监测、风险识别估计及防范、标准化评价体系建立等工作;分析反馈阶段需围绕组织实施绩效评价以及专项管理工作后评价开展工作。并从完善信息化管理机制、建立风险管控机制、实施项目专员制和开展标准化建设等方面提出进一步优化、完善科技项目全流程质量管理建议。  相似文献   

10.
根据结构工程质量形成的一般规律,探索施工系统质量绩效的测度方法,建立包含9个节点要素的贝叶斯网络模型;从铁路建设施工现场收集到数据后进行贝叶斯网络参数学习,获得完整的BN网络;采用两个典型样本数据对模型进行检验,实验结果显示模型具有较好的预测功能;最后对模型进行应用推理和敏感性分析,并给出若干建议。  相似文献   

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