基于統計數據檢驗的工程質量控制研究

唐汪柱,馬 睿,張若飛

(蚌埠玻璃工業設計研究院,蚌埠 233000)

基于統計數據檢驗的工程質量控制研究

唐汪柱,馬 睿,張若飛

(蚌埠玻璃工業設計研究院,蚌埠 233000)

工程數據的收集、整理與分析有利于工程質量的檢驗和控制。有效、及時和深層次的數據處理能夠有效防止工程質量事故的發生,也反映了工程實際發生情況與計劃發生的偏差。該文根據工程現場的施工經驗和數理統計的檢驗方法,對施工方上報的工程數據進行分析,判定工程質量是否符合設計規范和標準。

統計數據; 質量控制; 保證率; 工藝系數

工程質量控制的意義在于利用質量控制概念和技術以及其它工程技術,展示工程科技創造力,形成工程的自我發展和相互發展。工程質量控制主要分為設計質量控制和現場施工活動的質量控制,主要內容有生產工藝和施工產品的質量控制[1]。該文介紹的數據檢驗用于施工現場工程質量控制方面。因此,需要嚴格控制影響施工質量的五大因素,即人、機械、材料、施工方法與環境。工程質量控制具有復雜性、嚴重性、可變性、隱蔽性、特殊性等五大特點。統計數據檢驗工程質量可以通過收集數據、分析數據從中找出有關工程規律性的內涵,以便于從諸多質量問題中找出典型的、涉及到全局的關鍵問題從而克服工程質量控制的難點[2]。數據檢驗解決了一些實際工程質量問題,如樁基位移偏差分析、混凝土(砼)強度等級、以及項目工期進度偏差等等,但實際應用并沒有能夠解決更深層次的問題,如施工保證率、施工工藝水平以及與施工相關的企業運營指數等。該文通過介紹施工企業的施工成品現場質量資料審核和對現場質量數據的數理統計分析結果來確定企業的施工保證率和工藝水平。

1 理論依據

統計工作是利用科學的方法搜集、整理、分析和提供關于社會經濟現象、某些特定事物發展規律的工作。其過程就是搜集資料、整理加工和統計分析,也就是從定性認識(統計設計)到定量認識(統計調查和統計整理),再從定量認識回歸到深層次定性認識(統計分析),即假設到推理再到結論。數理統計是科學的研究方法,通過數字揭示事物在特定時間方面的數量特征,以便對事物進行定量乃至定性分析,從而做出正確的決策。基于此,統計信息更多地和其他信息結合在一起,如工程建設信息、商品信息、情報信息等,結合統計數字檢驗和統計數字顯示,提高數據利用程度和可信程度。以數據為控制依據的工程質量控制與評定是得到所有人認可的,質量控制中的“一切以數據說話”就是用統計數據來客觀反映工程實際情況。工程質量統計數據檢驗主要通過有目的地收集數據,從中獲取有關工程產品質量或生產狀態的合理資料,評定生產與管理水平,因此,它必須能指導企業進行生產實踐。通過對現場取得的質量特性數據總結歸納,找出其一般規律和特性,判定現場質量是否符合設計和規范要求。

工程質量控制主要是監督工程的實施結果,將工程的結果與事先制定的質量標準進行比較,找出其存在的差距,并分析形成這一差距的原因,質量控制同樣貫穿于工程實施的全過程。工程實施的結果包括產品結果(如交付)以及管理結果(如實施的進度和費用)。質量控制通常是由質量控制部門或類似的質量組織單元實施,該文主要介紹了施工單位上報資料的工程質量控制。項目管理組應具有統計質量控制的工作知識,特別是抽樣檢查和概率方面的知識,以便評價質量控制的輸出。熟悉預防和檢查、隨機樣本和特征樣本、隨機原因和特殊原因、偏差和控制線等幾個概念的不同。工序質量的控制的原理是采用數理統計方法,通過對工序部分檢驗的數據進行統計分析,來判斷整個工序的質量是否穩定、正常[3]。通常施工企業的施工水平好壞的評價標準是現場控制監測數據能否達到設計標準,但能不能很穩定地發揮施工水平是衡量企業工作質量的又一個重要指標。

2 計算方法

如果把現場質量數據都看做隨機變量,并對其進行統計分析,計算反映數據離散程度的隨機變量和反映工序生產能力的指數,這樣就把工程質量控制問題完好地轉換成數理統計問題。從以下幾個方面將現場質量數據更好地轉化為隨機數據:1)質量控制的輸入如質量管理計劃、工作結果、檢查表格、操作描述;2)質量控制的方法和技術如檢查、控制圖、流程圖、統計樣本、趨勢分析、費用和進度參數和技術參數;3)質量控制的輸出如質量改進措施可接受的決定、完成檢查表、重新工作、過程調整。

2.1 數據的描述性統計

描述性統計分析是指對一組數據的各種特征進行分析,以便于描述測量樣本的各種特征及其所代表的總體的特征。描述性統計分析的項目很多,常用的如平均數、標準差、中位數、頻數分布、正態或偏態程度等。這些分析是復雜統計分析的基礎。假設某工程砼設計抗壓強度為25 MPa,通過施工過程中監測的現場質量數據整個工程有1 000個,把這些數據當做隨機變量,計算其均方差σ和離差系數Cv值就可以確定數其離散程度,σ和Cv值越大表示現場質量數據越離散。反之,表示現場質量數據越集中,現場質量數據集中的實際意義就是指施工水平的穩定性,所以,衡量企業施工水平的簡單方法就是計算σ和Cv值,并觀察它們在什么范圍。公式(1)與公式(2)是計算σ和Cv值的數學公式

其中,fcu,i表示砼抗壓強度現場實測值;f-cu表示所有現場實測數據的算術平均值;σ表示統計參數標準差;Cv表示統計參數變差系數;n表示現場實測個數。

2.2 數據的算術平均置信區間

置信區間是用來估計參數的取值范圍參數,對于具有特定發生概率的隨機變量,其特定的價值區間是一個確定的數值范圍(一個區間)。在一定置信水平時,以測量結果為中心,包括總體均值在內的可信范圍。該區間包含了參數θ真值的可信程度。參數的置信區間可以通過點估計量構造,也可以通過假設檢驗構造。

根據工程施工的統計數據經驗來看,計量值數據符合正態分布,計數值數據符合二項分布。計量值數據是可以連續取值的,即可以用測量工具具體測量出小數點以下數值的這類數據,如長度、重量、溫度、力度等,這類數據服從正態分布。計數值數據是不能連續取值的,或者說即使用測量工具也得不到小數點以下數據的而只能以0或1、2、3等整數來描述的這類數據,如缺陷數、不合格品數等,又可細分為計點數據和計件數據。計量值數據服從二項分布,計點數據服從泊松分布。對于小樣本正態分布,根據數理統計求出給定的置信水平(1-α),則有

3 計算實例

例1如某單位施工砼分項施工設計抗壓強度是25 MPa。施工現場質量數據,見表1。

表1 砼現場質量數據統計參數表

上述分析表明,該砼平均抗壓強度為27.84 MPa,廢品率為0,σ=1.046 6,符合質量標準要求。當σ≤6.00時,砼工程施工質量很穩定,達到施工質量要求[4]。

例2該施工單位在符合設計要求的前提下,業主要求進一步對砼強度進行分析,抽取100組砼試塊進行強度進行檢驗,要求強度保證率大于95%,工藝系數大于1.1。通過計算已知的數據t0.05(100-1)=1.66, s=1.96,n=100,x-=28.71,u=29.11,廢品率0.01%,由此可以得到。由此說明工序能力良好,符合正常生產過程。此生產過程接近4σ水平的Cp=1.33,生產能力良好。當砼強度保證率95%時,該砼平均抗壓強度為28.71 MPa,工序生產能力1.31,廢品率為0.01%,符合業主進一步的質量要求。

例3該單位進行分項工程預驗收時,對外裝飾粉刷平整度實施了自檢測量,共檢測100個點,其中有4個點的平整度超出設計和規范要求,規定要求外裝飾粉刷平整度的不合格率小于10%,在可靠性為95%的情況下,判斷該段平整度是否符合設計和規范要求[5]。由于p=0.04,α=0.05,ua/2=1.96,則n+= 103.84,-(2+)=19.84,n=0.16,由此求的p=18.26。這表明:在可靠性為95%情況下,該分項工程的外觀平整度不合格率為18.26%,不符合質量標準,施工方應對外觀進行修整。

4 結 語

現場質量數據的檢驗有助于企業檢查工程質量的合格性,其操作簡單、方便易行,能夠符合施工規范要求。同時,通過合理布局與構建工程數據檢驗系統方法,能夠平行檢查生產工藝和施工產品,解決工程檢查對工程進度不利的影響。但是,其目前在工程質量控制方面應用較少,建議有關管理部門可以借鑒此方法,把現場質量數據的統計參數結果納入到對企業質量考核的指標中去,以利于更客觀公正地反應施工企業的工作質量和水平,實現工程質量檢驗方法的改進。

[1] 陳 熙,駱仁俊.基于精益建造的工程項目質量控制[J].工程管理學報,2010,26(2):160-163.

[2] 戴劍偉.數據工程理論與技術[M].北京:國防工業出版社,2010.

[3] 于 濤.工序質量控制理論與應用[M].北京:經濟管理出版社,2008.

[4] GB 50204—2002,混凝土結構工程施工質量驗收規范[S].

[5] GB 50210—2002,建筑裝飾裝修工程質量驗收規范[S].

Quality Control Inspection of Engineering Based on Statistical Data

TANG Wang-zhu,MA Rui,ZH ANG Ruo-fei
(Bengbu Design and Research Institute for Glass Industry,Bengbu 233000,China)

Collection,collation and analysis of engineering data are conducive to the project quality inspection and control.Effective,timely and in-depth data processing can effectively prevent the occurrence of quality accident,and reflect the actual project deviations from the plan happening.According to project site experience in construction and numbers of test methods of mathematical statistics,this paper judges the project quality comparing with design specifications and standards according to the project data analysising.

statistical data; quality control; guaranteed rate; technologyfactor

10.3963/j.issn.1674-6066.2014.06.026

2014-07-20.

唐汪柱(1987-),助理工程師.E-mail:244259160@qq.com