军品质量监督追溯分析方法

胡 涛，巩 军，于 婷，朱宏伟

(1.海军工程大学管理工程系，湖北 武汉 430033； 2.91709部队，吉林 珲春 133300)

军品质量监督追溯分析方法

胡 涛1，巩 军1，于 婷2，朱宏伟2

(1.海军工程大学管理工程系，湖北 武汉 430033； 2.91709部队，吉林 珲春 133300)

针对当前军品质量监督工作中缺乏有效管理和技术方法的问题，分析了军品质量问题致因模式，构建了追溯分析框架与模型，提出了基于认知可靠性和失误分析方法(Cognitive Retiabity and Error Anatysis Method，CREAM)的根原因追溯方法，并运用二元语义法对根原因进行了评估，为有针对性地制定纠正措施和防范策略提供指导，提高了军品质量监督工作的主动性和预见性。

质量监督；根原因； 二元语义法； 认知可靠性和失误分析方法

武器装备的跨越式发展使得军品生产过程中涉及的工序和项目呈几何级数增长，质量形成的影响因素更广、过程更长，导致军品生产过程中的质量问题难以得到有效遏制，质量问题的处理周期难以有效缩短，产生质量问题的环节难以有效控制。

目前，部分单位和驻厂军代表在质量管理理念、管理模式和管理方法上仍简单地以体系审核、军检验收等为主，质量问题归零不彻底，导致各类一般性质量问题并未明显减少而严重质量问题却时有发生，且对质量问题也未从管理和技术上进行更深层次的剖析。认知可靠性和失误分析方法(Cognitive Reliability and Error Analysis Method,CREAM)是第2代人因可靠性分析方法的代表性方法之一，它通过建立独特的链式追溯模型，实现追溯和预测双向分析人因失误概率的目的[1]。二元语义法是一种处理语言信息的符号转移方法，该方法首先将决策者给出的偏好信息转化为二元语义符号，然后进行决策分析，可有效地避免语言评价信息融合和运算中出现的信息丢失和扭曲，使计算结果更加准确[2]。笔者将CREAM、二元语义法应用于军品质量监督工作，提出一种定性与定量相结合的追溯分析方法，通过深入分析人、物和环境等各种因素间复杂的因果关系，从质量问题表面现象追踪到深层次的原因，进一步认识和把握质量问题发生的规律，理清质量管理与监督流程中存在的薄弱环节，以减少“问题复现”以及因质量问题造成的返工现象。

1 军品质量问题致因模式分析

1.1 军品质量问题致因模式分类

军品质量问题致因模式是指引起质量问题的外在表现形式。在质量管理工作中，引起质量问题的原因通常有人、物和环境3个方面。因此，将军品质量问题致因模式分为人因、物因和环境致因模式3类，具体分类和定义如表1所示。

表1 军品质量问题致因模式分类和定义

1.2 军品质量问题前因分类

引起军品质量问题发生的基本原因称为前因，一般分为与人有关的前因、与物有关的前因和与环境有关的前因。CREAM给出了前因类别的名称及代码[3]，结合军品质量监督工作的特点,可将军品质量问题分为3大类16子类。其中：与人有关的前因分为身体因素(A)、心理因素(B)和素质因素(C)；与物有关的前因分为设备缺陷(D)、工具缺陷(E)和能量转移(F)；与环境有关的前因分为作业环境不利于维修保障(G)、任务安排不当(H)、安全文化(I)、培训(J)、监督管理(K)、领导(L)、决策(M)、团队建设(N)、支持信息缺陷(O)和交流差错(P)。上述16类前因称为分类组，用字母代表，每组可进一步细分为若干个前因。具体的前因类别名称及代码如表2所示。

1.3 后果—前因追溯分析表构建

依据致因模式和前因分类，进一步梳理、剖析产生质量问题的潜在因果联系，构建后果—前因追溯分析表，如表3所示。其中：行表示作为后果的某一前因(第1、2列)与一般前因(第3列)、具体前因(第4列)的关系，体现出后果到前因的对应关系；在进行追溯分析时，可根据军品质量问题的实际情况，首先将一般前因继续作为后果，在表中找到相应的行，然后连接到下一组后果前因追溯链进行追溯，如此反复循环，直至找到具体前因即为根原因；由于表2中的A1、D2、F1、G1、L1作为后果时缺乏明确前因，故未在表3中体现。

对各致因模式与前因类别的对应关系进行梳理，可得各致因模式可能的前因类别，如表4所示。依据表3、4即可进行军品质量监督追溯分析。

表2 军品质量问题前因类别名称及代码

表3 后果—前因追溯分析表

表4 致因模式与前因类别对应关系

2 基于CREAM的军品质量监督追溯分析框架和步骤

2.1 基于CREAM的军品质量追溯分析框架

在进行军品质量问题分析时，应转变把原因归咎为“疏忽”或者“违章”的传统做法，由表及里，追踪到各个深层次原因，梳理各种原因或因素间复杂的因果关系，从而找到彻底控制质量问题的有效途径。

首先，定性分析对军品质量监督中出现的问题，确定其致因模式类别，筛选出可能的前因并作为追溯的后果；其次，构建后果-前因追溯分析表，并依据该表逐级地追溯分析可能的前因，直至找到引起军品质量问题的根原因[4]；最后，利用二元语义法对根原因进行综合评估，并依据评估结果有针对性地提出更为有效的改进措施。具体分析框架如图1所示。

图1 军品质量监督追溯分析框架

2.2 军品质量追溯分析步骤

对于军品质量监督中的某一质量问题，首先进行专家调查和分析，然后依据表3、4进行追溯分析[5]，即可得到引起军品质量问题的根原因。具体步骤如下：

1)根据待分析军品质量问题的具体表现形式在表1中找到对应的致因模式类别。

2)从表4中选择致因模式对应的前因类别，并作为军品质量监督追溯分析的起点。

3)将选定的每个前因分别作为后果，在表3中找到可能的一般前因和具体前因，直到缺乏合理的前因时停止分析。

4)对于追溯后的一般前因，返回步骤3)，继续进行分析；对于追溯后的具体前因，将停止分析。如此反复循环，可得到一系列后果—前因链，每个后果—前因链的末端即为该质量问题的一个根原因。

3 基于二元语义的军品质量监督根原因评估

定义2:记{(sj,αj),j=1,2,…,n，}为二元语义信息集，且sj∈S，αj∈[-0.5,0.5),则定义扩展的二元语义有序加权平均算子φ为

(1)

其中：cj为集合{Δ-1(sj,αj),j=1,2,…,n}中按大小排在第j位的元素；

(2)

对根原因进行评估的步骤如下[6]：

i=1,2,…m,j=1,2,…,n。

(3)

(4)

(5)

其中：eij为集合{Δ-1(tij),tij∈T,i=1,2,…,m,j=1,2,…,n}中按大小排在第j位的元素。

4)由式(5)可得到各根原因的集结权重向量ω=(ω1,ω2,…,ωm)，且

(6)

4 示例分析

以某造船厂承担某型舰船建造任务为例进行分析。在该舰船体建造过程中，焊接工时约占船体建造总工时的40%，主要采用半自动气体保护焊进行焊接。由于焊接质量和效率对舰船建造质量、周期和成本均有重要影响，而近几年来，该造船厂焊接产品的质量水平一直得不到显著提升，军方计划对焊接工作进行抽检。以某分段车间为例，半自动焊焊接报检一次合格率只有92%。因此，对此车间的半自动焊焊接过程和产品进行抽查，发现缺陷产品中主要存在气孔和夹渣的问题。初步分析主要有如下4方面的原因：1)上层焊道表面的熔渣、氧化皮清理不净，从而产生夹渣；2)未按照焊接工艺规定要求，焊接速度过快，使焊肉很薄，冷却过快，气体来不及从焊缝中逸出，从而产生气孔；3)焊丝受潮，焊丝或焊接母板处有水、油污等，受热后放出气体侵入熔池，不能及时逸出，从而产生氢气孔；4)焊接时，焊枪与焊缝的位置不合理，电弧太长使空气侵入熔池，从而产生气孔。

为找到产生质量问题的根本原因，军方决定对此质量问题进行追溯分析。具体过程为：1)通过对抽查过程的分析，发现产生问题的主要原因是由于操作人员责任心差，焊接前后忽视相关操作规程和要求，因此确定该质量问题的致因模式为疏忽；2)通过与焊接人员的交流，发现忽视相关操作规程的主要原因是长期存在“走捷径”的心理，导致操作时疏忽大意，同时车间管理也存在漏洞。因此，根据表3对应的10种可能的一般前因，选择B1、C2、K1；3)将B1、C2、K1作为后果，追溯其一般前因和具体前因，如此反复循环，直至找到该质量问题的根原因，具体分析流程如图2所示。可以看出：任务/作业安排不当、质量管理文化缺乏、质量观念不足和质量监督管理不严格是造成该质量问题的根原因。

图2 根原因追溯分析流程示例

邀请3位专家对根原因U={U1,U2,U3,U4}={任务/作业安排不当，质量管理文化缺乏，质量观念不足，监督管理不严格}进行打分。设各专家的权重向量为V=(v1,v2,v3)T。语言评价集合S={s0,s1,s2,s3,s4,s5,s6}={非常差，差，较差，一般，较重要，重要，绝对重要}。专家给出的判断矩阵分别为

式中：φ表示由于专家知识不足或难以判断而未给出打分结果，导致矩阵残缺。

由式(5)可得：根原因Ui优于其他根原因的总体偏好程度分别为

由式(6)可得U中4个根原因的集结权重

ω=(0.187 2,0.318 6,0.273 8,0.220 2)。

由此可见：根原因的排序依次为质量管理文化缺乏、质量观念不足、监督管理不严格、任务/作业安排不当。因此，军方应从危险源辨识、差错管理、人员培训等方面对质量监督和作业安排等工作进行改善，按照评估排序结果优化分配管理资源，并在此基础上进行质量文化体系建设，进一步提升质量建设水平，预防再次发生类似质量问题。

5 结论

笔者借鉴CREAM对军品质量问题实施了追溯分析，并运用二元语义法进行评估，提出了一种军品质量监督追溯分析方法。该方法通过对质量问题发生的原因及其相互关系的定性与定量分析，为有针对性地制定防范策略和纠正措施提供指导，可进一步提高质量监督的主动性和预见性，有效扭转质量监督工作中的“被动”局面。下一步将重点研究基于项目管理的军品质量监督精细化管理问题。

[1] 王世昌，梅振国，杨建明．基于CREAM的军车交通事故根原因追溯分析[J]．军事交通学院学报，2016，18(2)：14-17．

[2] 曹嘉容，王瑛，支乐．基于二元语义与灰色关联决策的改进FMEA方法[J]．空军工程大学学报(自然科学版)，2014，15(5)：92-95．

[3] FUJITA Y，HOLLNAGEL E．Failures without errors:quantification of context in HRA[J]．Reliability engi& syst safety，2004,83(2)：145-151．

[4] 王永刚，单方方，王灿敏．CREAM法在机务维修操作差错概率预测中的应用[J]．安全与环境工程，2014，21(1)：134-137．

[5] 王遥，沈祖培，高佳．CREAM追溯法及其在根原因分析中的应用[J]．核科学与工程，2005，25(1)：30-34．

[6] 巩军，胡涛，方书莹．基于二元语义和模糊理论的舰员级维修绩效评估方法研究[J]．火力与指挥控制，2016，41(4)：70-73．

(责任编辑：王生凤)

Retrospective Analysis Method for Military Products Quality Supervision

HU Tao1,GONG Jun1,YU Ting2,ZHU Hong-wei2

(1.Department of Management Engineering,Navy University of Engineering,Wuhan 430033,China;2.Troop No.91709 of PLA,Hunchun 133300,China)

Aiming at the problem of being short of effective measures in management and technology during the work of military products quality supervision,this paper analyses causation mode and sets up a retrospective analysis model,which is made up of a method for searching the root cause based on Cognitive Reliability and Error Analysis Method (CREAM) and an optimized way of assessment on the basis of two-tuple semantics.It is guidance on proposing corrective measures and preventive strategies.Meanwhile,the results are significant to strengthen the level of initiative and foresee capability for military products quality supervision.

quality supervision; root cause; two-tuple semantics; Cognitive Reliability and Error Analysis Method(CREAM)

1672-1497(2017)01-0025-05

2016-11-10

海军工程大学科研发展基金资助项目

胡 涛(1970-)，男，教授，博士。

E257

A

10.3969/j.issn.1672-1497.2017.01.006