基于统计数据检验的工程质量控制研究

唐汪柱,马 睿,张若飞

(蚌埠玻璃工业设计研究院,蚌埠 233000)

基于统计数据检验的工程质量控制研究

唐汪柱,马 睿,张若飞

(蚌埠玻璃工业设计研究院,蚌埠 233000)

工程数据的收集、整理与分析有利于工程质量的检验和控制。有效、及时和深层次的数据处理能够有效防止工程质量事故的发生,也反映了工程实际发生情况与计划发生的偏差。该文根据工程现场的施工经验和数理统计的检验方法,对施工方上报的工程数据进行分析,判定工程质量是否符合设计规范和标准。

统计数据; 质量控制; 保证率; 工艺系数

工程质量控制的意义在于利用质量控制概念和技术以及其它工程技术,展示工程科技创造力,形成工程的自我发展和相互发展。工程质量控制主要分为设计质量控制和现场施工活动的质量控制,主要内容有生产工艺和施工产品的质量控制[1]。该文介绍的数据检验用于施工现场工程质量控制方面。因此,需要严格控制影响施工质量的五大因素,即人、机械、材料、施工方法与环境。工程质量控制具有复杂性、严重性、可变性、隐蔽性、特殊性等五大特点。统计数据检验工程质量可以通过收集数据、分析数据从中找出有关工程规律性的内涵,以便于从诸多质量问题中找出典型的、涉及到全局的关键问题从而克服工程质量控制的难点[2]。数据检验解决了一些实际工程质量问题,如桩基位移偏差分析、混凝土(砼)强度等级、以及项目工期进度偏差等等,但实际应用并没有能够解决更深层次的问题,如施工保证率、施工工艺水平以及与施工相关的企业运营指数等。该文通过介绍施工企业的施工成品现场质量资料审核和对现场质量数据的数理统计分析结果来确定企业的施工保证率和工艺水平。

1 理论依据

统计工作是利用科学的方法搜集、整理、分析和提供关于社会经济现象、某些特定事物发展规律的工作。其过程就是搜集资料、整理加工和统计分析,也就是从定性认识(统计设计)到定量认识(统计调查和统计整理),再从定量认识回归到深层次定性认识(统计分析),即假设到推理再到结论。数理统计是科学的研究方法,通过数字揭示事物在特定时间方面的数量特征,以便对事物进行定量乃至定性分析,从而做出正确的决策。基于此,统计信息更多地和其他信息结合在一起,如工程建设信息、商品信息、情报信息等,结合统计数字检验和统计数字显示,提高数据利用程度和可信程度。以数据为控制依据的工程质量控制与评定是得到所有人认可的,质量控制中的“一切以数据说话”就是用统计数据来客观反映工程实际情况。工程质量统计数据检验主要通过有目的地收集数据,从中获取有关工程产品质量或生产状态的合理资料,评定生产与管理水平,因此,它必须能指导企业进行生产实践。通过对现场取得的质量特性数据总结归纳,找出其一般规律和特性,判定现场质量是否符合设计和规范要求。

工程质量控制主要是监督工程的实施结果,将工程的结果与事先制定的质量标准进行比较,找出其存在的差距,并分析形成这一差距的原因,质量控制同样贯穿于工程实施的全过程。工程实施的结果包括产品结果(如交付)以及管理结果(如实施的进度和费用)。质量控制通常是由质量控制部门或类似的质量组织单元实施,该文主要介绍了施工单位上报资料的工程质量控制。项目管理组应具有统计质量控制的工作知识,特别是抽样检查和概率方面的知识,以便评价质量控制的输出。熟悉预防和检查、随机样本和特征样本、随机原因和特殊原因、偏差和控制线等几个概念的不同。工序质量的控制的原理是采用数理统计方法,通过对工序部分检验的数据进行统计分析,来判断整个工序的质量是否稳定、正常[3]。通常施工企业的施工水平好坏的评价标准是现场控制监测数据能否达到设计标准,但能不能很稳定地发挥施工水平是衡量企业工作质量的又一个重要指标。

2 计算方法

如果把现场质量数据都看做随机变量,并对其进行统计分析,计算反映数据离散程度的随机变量和反映工序生产能力的指数,这样就把工程质量控制问题完好地转换成数理统计问题。从以下几个方面将现场质量数据更好地转化为随机数据:1)质量控制的输入如质量管理计划、工作结果、检查表格、操作描述;2)质量控制的方法和技术如检查、控制图、流程图、统计样本、趋势分析、费用和进度参数和技术参数;3)质量控制的输出如质量改进措施可接受的决定、完成检查表、重新工作、过程调整。

2.1 数据的描述性统计

描述性统计分析是指对一组数据的各种特征进行分析,以便于描述测量样本的各种特征及其所代表的总体的特征。描述性统计分析的项目很多,常用的如平均数、标准差、中位数、频数分布、正态或偏态程度等。这些分析是复杂统计分析的基础。假设某工程砼设计抗压强度为25 MPa,通过施工过程中监测的现场质量数据整个工程有1 000个,把这些数据当做随机变量,计算其均方差σ和离差系数Cv值就可以确定数其离散程度,σ和Cv值越大表示现场质量数据越离散。反之,表示现场质量数据越集中,现场质量数据集中的实际意义就是指施工水平的稳定性,所以,衡量企业施工水平的简单方法就是计算σ和Cv值,并观察它们在什么范围。公式(1)与公式(2)是计算σ和Cv值的数学公式

其中,fcu,i表示砼抗压强度现场实测值;f-cu表示所有现场实测数据的算术平均值;σ表示统计参数标准差;Cv表示统计参数变差系数;n表示现场实测个数。

2.2 数据的算术平均置信区间

置信区间是用来估计参数的取值范围参数,对于具有特定发生概率的随机变量,其特定的价值区间是一个确定的数值范围(一个区间)。在一定置信水平时,以测量结果为中心,包括总体均值在内的可信范围。该区间包含了参数θ真值的可信程度。参数的置信区间可以通过点估计量构造,也可以通过假设检验构造。

根据工程施工的统计数据经验来看,计量值数据符合正态分布,计数值数据符合二项分布。计量值数据是可以连续取值的,即可以用测量工具具体测量出小数点以下数值的这类数据,如长度、重量、温度、力度等,这类数据服从正态分布。计数值数据是不能连续取值的,或者说即使用测量工具也得不到小数点以下数据的而只能以0或1、2、3等整数来描述的这类数据,如缺陷数、不合格品数等,又可细分为计点数据和计件数据。计量值数据服从二项分布,计点数据服从泊松分布。对于小样本正态分布,根据数理统计求出给定的置信水平(1-α),则有

3 计算实例

例1如某单位施工砼分项施工设计抗压强度是25 MPa。施工现场质量数据,见表1。

表1 砼现场质量数据统计参数表

上述分析表明,该砼平均抗压强度为27.84 MPa,废品率为0,σ=1.046 6,符合质量标准要求。当σ≤6.00时,砼工程施工质量很稳定,达到施工质量要求[4]。

例2该施工单位在符合设计要求的前提下,业主要求进一步对砼强度进行分析,抽取100组砼试块进行强度进行检验,要求强度保证率大于95%,工艺系数大于1.1。通过计算已知的数据t0.05(100-1)=1.66, s=1.96,n=100,x-=28.71,u=29.11,废品率0.01%,由此可以得到。由此说明工序能力良好,符合正常生产过程。此生产过程接近4σ水平的Cp=1.33,生产能力良好。当砼强度保证率95%时,该砼平均抗压强度为28.71 MPa,工序生产能力1.31,废品率为0.01%,符合业主进一步的质量要求。

例3该单位进行分项工程预验收时,对外装饰粉刷平整度实施了自检测量,共检测100个点,其中有4个点的平整度超出设计和规范要求,规定要求外装饰粉刷平整度的不合格率小于10%,在可靠性为95%的情况下,判断该段平整度是否符合设计和规范要求[5]。由于p=0.04,α=0.05,ua/2=1.96,则n+= 103.84,-(2+)=19.84,n=0.16,由此求的p=18.26。这表明:在可靠性为95%情况下,该分项工程的外观平整度不合格率为18.26%,不符合质量标准,施工方应对外观进行修整。

4 结 语

现场质量数据的检验有助于企业检查工程质量的合格性,其操作简单、方便易行,能够符合施工规范要求。同时,通过合理布局与构建工程数据检验系统方法,能够平行检查生产工艺和施工产品,解决工程检查对工程进度不利的影响。但是,其目前在工程质量控制方面应用较少,建议有关管理部门可以借鉴此方法,把现场质量数据的统计参数结果纳入到对企业质量考核的指标中去,以利于更客观公正地反应施工企业的工作质量和水平,实现工程质量检验方法的改进。

[1] 陈 熙,骆仁俊.基于精益建造的工程项目质量控制[J].工程管理学报,2010,26(2):160-163.

[2] 戴剑伟.数据工程理论与技术[M].北京:国防工业出版社,2010.

[3] 于 涛.工序质量控制理论与应用[M].北京:经济管理出版社,2008.

[4] GB 50204—2002,混凝土结构工程施工质量验收规范[S].

[5] GB 50210—2002,建筑装饰装修工程质量验收规范[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-),助理工程师.E-mail:244259160@qq.com