淺談數據分析技術與裝備質量檢驗

■ 智雪霞

淺談數據分析技術與裝備質量檢驗

■ 智雪霞

文章介紹了數據分析技術的基本概念、質量檢驗數據分析技術的要素、數據分析技術在質量檢驗中的應用，闡述了檢驗人員運用數據分析技術可進一步加強完善質量檢驗工作。

引言

隨著計算機絡技術的發展，統計分析技術的應用日益廣泛，已逐步發展成為數據分析技術。數據分析是裝備質量管理中開展質量分析、質量控制和質量改進的基礎，能及時發現潛在問題，起到重要的預防作用。檢驗人員在質量檢驗活動中運用數據分析技術，開展數據分析工作，能及時掌握企業質量管理、過程質量控制及產品質量的動態趨勢，適時調整質量檢驗工作的重點，提高質量檢驗工作效能。

1.基本概念

1.1數據分析技術的內涵

數據分析技術是指對從實踐活動中獲得的信息或數據進行整理、歸納和分析，揭示事物的特征及相互之間內在關系的手段和工具。數據分析技術是一項成熟的管理技術，是以概率論、統計論、信息論、全面質量管理理論等為理論基礎，在很多領域已經得到了廣泛應用，取得了明顯成效。

質量檢驗數據分析技術是指檢驗人員在質量檢驗工作中，對產品形成過程及質量管理中的相關數據進行整理、歸納和分析的手段及工具，它是全面質量管理理論中統計觀點和統計分析技術發展到信息時代的產物。

1.2數據分析技術的分類

數據分析技術按數據識別形態可分為圖示、檢查表和綜合分析三大類。

圖示類數據分析技術是用各類圖形來描述數據分布特性及變化趨勢，揭示在定量分析中不易發現的數據異常特征，常用工具有排列圖、直方圖、因果圖、散布圖等。

檢查表類數據分析技術是用表格的形式來匯集、排列數據以及描述數據分布特性和變化趨勢的技術，常用工具有調查表、檢查表、次序表等。

綜合分析類數據分析技術是運用數學模型及圖、表等來綜合描述和定量分析數據分布特征及變化趨勢的技術，常用工具有數學建模、回歸分析、模擬分析以及統計圖表等。

2.質量檢驗數據分析技術的要素

2.1數據集

數據是指以數字、數值形態記錄的各種信息，數據集是一類（或一組）數據的集合。數據集是數據分析技術的基礎和依據，數據分析技術中所運用的數據一般應以數據集的形態出現，單個或少數幾個數據對數據分析技術往往沒有意義。質量數據的種類通常有計量數據（如長度、重量、電阻值等連續值所取得的數據）、計數數據（如不合格品數、缺陷數、故障數等）、順序數據（如把各類產品按質量優良狀況排序）等。

2.2數據整理

收集到的數據集要按照分析對象、分析目的科學分類整理，剔除對分析無用的數據，形成適用的數據集，只有經過科學分類整理的數據集才能做為數據分析的基礎和依據。

數據整理就是按照數據分析的目的和要求，用一定的工具對收集到的數據進行歸集并形成適用的數據集的技術過程。數據整理主要有分層整理和分類整理兩類。分層整理就是按數據之間的因果邏輯關系進行分層歸集，以形成不同層次的數據集；分類整理就是對收集到的數據按特征、性質進行分類歸集，形成不同類型的數據集。

2.3數據分析工具

常用的數據分析工具有調查表、排列圖、散布圖、直方圖、因果圖、控制圖等。一些較為復雜的數據分析工具如方差分析、回歸分析、加權分析、卡方分析等可借助相應的軟件工具包（如MiniTab）加以應用。

質量檢驗數據分析技術的工具都具有其各自的特點和適用條件。檢驗人員要根據質量管理要求、產品技術質量特點，選擇實用有效的運用工具。如為了使生產過程得以穩定，確保產品質量，就必須找出對產品質量有顯著影響的因素，可以采用排列圖、因果圖；在質量檢驗中，用來判定提交的某批產品是否合格，或及時了解產品質量及其生產過程的穩定狀態，可以采用統計抽樣檢驗和控制圖等工具。

3.數據分析流程

運用數據分析技術，開展數據分析工作的基本流程有數據收集、匯總整理、選擇分析工具、歸納分析、形成結論、采取糾正措施、措施有效性驗證、數據分析結果報告、資料歸檔等步驟。

4.數據分析技術在質量檢驗中的應用

4.1質量信息檢驗中的應用

在質量信息檢驗中，利用直方圖、排列圖等工具，對相關的質量信息定期進行整理和分析。在驗證、評價活動中，檢驗人員可運用數據分析技術，對相關質量數據進行整理和分析，為驗證判定和評價提供客觀證據。

4.2質量管理體系檢驗中的應用

檢驗人員在實施質量管理體系檢驗中，應用數據分析技術，對體系運行有效性等方面的相關數據進行整理分析，為評價體系運行情況提高技術支持，找出薄弱環節，推動企業加強質量管理體系建設。例如利用散布圖對不符合項的分布情況進行分析、用因果圖查找不符合項的原因、用直方圖對質量目標實現情況進行對比分析。

4.3過程質量檢驗中的應用

在過程質量檢驗中，檢驗人員應用數據分析技術，對影響過程質量的相關工程質量數據以及質量控制的有效性數據進行整理分析。例如，利用控制圖對過程質量波動加以控制，判定過程質量保證能力；利用因果圖進行缺陷原因分析，找出薄弱環節，調整檢驗人員質量檢驗工作重點，提高檢驗效能。

4.4實物質量檢驗中的應用

檢驗人員在產品質量檢驗中，可以運用排列圖、直方圖等對反映實物質量的入廠復驗合格率、加工不合格品率、返工（修）率、一次提交合格率、外場故障率等相關數據進行整理和分析，掌握實物質量狀況和變化趨勢，及時發現問題，督促企業采取糾正和預防措施，持續改進產品質量。

4.5技術服務工作中的應用

檢驗人員在技術服務過程中，運用數據分析技術對部隊綜合滿意度、外場故障率、返廠排故率、故障件廠內返修周期、備件保障和技術培訓等相關數據進行整理和分析，對企業技術服務工作做出評價，找出存在的問題，實施改進。

5.結束語

檢驗人員運用數據分析技術，能夠掌握裝備質量波動情況和變化趨勢，找出薄弱環節，評價過程能力和質量體系運行狀況，提出相應建議，使產品的研制、生產、使用等各環節處于受控狀態，可進一步增強質量檢驗工作的針對性和有效性，提高檢驗效能。

（作者單位：中國兵器北方特種車輛研究所）