施工现场监理质量控制的统计分析研究

2024-02-25周蒙亮ZHOUMengliang

价值工程 2024年3期

关键词：边界点直方图施工现场

周蒙亮ZHOU Meng-liang

（北京铁城工程咨询有限公司，北京 100080）

0 引言

对于施工质量而言，其虽然整体的时间周期较长，质量数据较多，但通过适当的局部检验，仍然能够通过对样本的测试和分析来实现对工程整体质量的把控，对于当前的监理工作而言具有着重要的指导意义。

1 施工现场监理质量数据的特征

在采取统计方法进行对相关质量的监理和控制的时候，相关单位和人员需要遵循的步骤是首先进行对质量数据的收集、完成对质量数据的整理、进行对数据的统计分析、判断质量状况、分析导致相关质量问题出现的具体原因和拟定与实际情况相契合的对策与措施。该过程中数据始终是质量控制的核心[1]。而对于施工现场监理质量数据来说，其特征主要为如下2 个方面：①质量数据的波动性。在通过相应途径完成对质量数据的获取之后，对数据进行观察可以发现对应的质量数据一般不是一个固定的值，而是在一定的区间变化，这种现象也被称为数据的随机性。②质量数据的取舍。在获得相应的质量数据之后，一般需要将数据进行取舍，即“四舍五入”将数据精确到位数以后的第一位。

2 施工现场监理质量控制的统计分析方法

2.1 直方图质量控制统计分析方法和应用

直方图法在当前的施工现场监理质量控制之中应用非常广泛，且效果非常良好，有助于指导施工现场质量的改进（如图1）。这种方法是将频数、质量特性作为纵坐标和横坐标，从而将施工质量特性频数的分布，用直方形柱状图来进行表达，该过程中可以直观地实现对施工质量的分析和质量分布规律的寻找，但是这种方法也存在无法准确反映质量特性在同一时间之中随着时间变化的规律的问题。在直方图的绘制过程中，相关人员需要完成对施工工序或者是施工质量的数据收集，罗列相应的质量特性数据统计表，以及统计极值，也就是将其中的最大值（Xmax）和最小值（Xmin）找出，计算极值R，即：

图1 某施工单位混凝土抗压强度直方图

此后将数据进行分组，计算组距h，h 的计算方式采取极值R 与分组数K 的比值进行计算，表示为：

在确定各组数据的组距之后，应当进行数据区间范围的确定以及频数的统计，在解决这些问题之后，则可进行对直方图的绘制，以明确相关的质量情况[2]。

以实际情况为例，在施工过程中混凝土抗压强度是否符合需求将直接影响到施工质量，而为了保证混凝土的抗压强度符合要求，则必须针对其质量情况进行抽样检查，并明确其抗压强度的分布。在这种情况下直方图的直观性特征可以极大地促进质量的分析和评估过程。在某施工单位的工作之中，对100 个混凝土样本进行了抽检，并针对数据进行了统计（见表1）。

表1 某施工单位混凝土抗压强度统计表（kg/cm2）

在获取相关质量数据之后，从数据表之中寻找出其中的最大值和最小值，该数据之中Xmax为375，Xmin为262，可通过公式获得极值R=113。同时，在本组数据之中共100个数据，一般来说分组的方法需要根据数据的数量来确定，在拥有50～100 个数据的时候通常可以将其分为5～10个组，本次分组的过程中将其分为9 个组即可，表示为K=9。在组距计算的时候，则可以应用公式h=R/K 来进行，得到h=12.56，取整数为13，据此可以得到数据组数为K=8.69，由于组数无法为小数，所以在取值的时候取整数9即可。进行各组数据的边界值计算也是直方图之中比较关键的一项内容，实际工作之中需获取的边界值主要包括上边界点值和下边界点值两项，其计算公式如下：

后续的各组之中，其上边界点值可以视为上一组数据的下边界点值，而下边界点值则可按照上述公式，带入所在组的上边界点值计算即可。而其中△表示修正值，其取值一般等于直方图横坐标最小单位值的1/2，在本次的数据之中，由于所有数据均精确到个位，因此此时△=0.5。

2.2 基于直方图的施工质量分析

在进行施工现场质量控制时，通过对相应的数据直方图的分布状态进行分析即可判断出实际施工之中存在的问题。一般来说，相关直方图的分布形态有8 种（见图2），每一种形态都是对实际施工情况的呈现，可以将其概括为对称型、偏峰型、锯齿形、孤岛型、陡壁型、双峰型和平峰型七种类型。

图2 直方图的分布类型

进行分析的时候，如果相关的质量数据直方图呈现为中间高、两侧低且对称的形态，则表示对应施工过程的质量相对正常，施工质量会受到一些偶然因素的影响，但整体质量稳定。而如果直方图形态呈现为偏峰型，则可能代表施工过程存在异常现象，通常而言与管理工作的开展存在关系[3]。锯齿状分布在所有直方图之中是比较典型的类型，这种分布状态可能是因为相关人员在施工质量数据获取方面不当而导致，也有可能是在直方图绘制的时候，因为对数据的分组不恰当适成相关问题。孤岛形态的直方图，往往是因为数据收集不正常，例如对原本合格的数据进行了剔除，或者是在检测阶段，受到一些因素的干扰。双峰型的直方图分布特征为出现2 个高峰，对于这种情况，有可能是施工时，有两个作业班组、作业人员或者是机械设备参与，当然也有可能是施工时相关人员使用了两种材料来进行作业。最后，当相关直方图呈现缓坡型或者是平峰分布的状态，则可能代表生产管理上较为混乱，并因此造成多个工序混杂在一起，由此引发直方图分布不突出的现象。

对本次某施工现场的混凝土强度直方图进行分析可以了解到，其分布类型为中部最高，左右两侧逐渐降低，同时其直方图两侧基本处于对称状态，呈现为正态分布的特征，提示该单位的混凝土强度处于相对正常的状态，但同时也说明在混凝土的配制阶段可能受到多种偶然因素的共同影响，从而使其强度存在轻微的波动。当然，要实现对相关偶然因素的全面掌握和排除，相关单位和人员在工作之中仍然有必要进行进一步的数据统计与分析，依靠深入的数据分析来充分了解影响混凝土强度的各类原因，制定可行的策略，以全面提升混凝土质量。

3 施工现场监理质量控制中因果图法的应用

3.1 因果图的作图方法

从某施工现场的混凝土强度统计之中可以了解到，该施工单位混凝土的质量仍然受到一些偶然因素的影响，而这些因素在工作之中又是广泛存在的，且对应的因素所产生的影响有大有小，只有在全面把握主要因素的前提下，才能够比较准确地找出解决质量问题的途径[4]。因果图法正是基于这种情况，分别用主干、大枝、中枝、小枝和小分枝的方法来表示各类因素的影响程度，从而为具体解决策略的制定创造条件的方法（如图3）。

图3 因果图表示方法

作图过程如下：

①质量特性的选择。质量特性就是工作中需要实际分析的质量问题，在操作阶段可以通过对主要质量问题进行统计的方式实现。

②明确影响质量特性的因素。实际工作之中对质量特性造成影响的因素多样，概括性的因素，在绘图的时候可以采取大枝来表示，而大因素之下的中等因素，则可以利用中枝来进行表示，此后逐步细分。由于对施工质量造成影响的因素主要是4M1E 因素，即人、机器、物品、方法和环境五项，所以一般只需要设置五个大枝即可。

③在明确对应因素之后，进行一级因素的进一步分析，从而明确其中的二级、三级因素，并将其标注在对应的分支上。

④当完成因果图绘制之后，工作人员就上述因素进行全面检查，以发现其中可能存在遗漏的项目，并进行适当的补充和完善。

⑤上述工作完全完成之后，则可以对各类因素的影响程度进行分析，同时从中选出影响较大的关键性因素，做好标记，并制定对策。

3.2 因果图的应用

针对某建筑项目混凝土强度存在的问题，以因果图进行分析，基于操作者、材料、环境、机具、工艺进行逐层分析，发现其存在的主要问题及解决方法如下：

①操作者责任心问题。实际施工过程中操作人员的责任心可能会受到具体工作状态、工作环境等因素的共同影响，而导致其出现波动，这种情况将有较大的可能性带来混凝土强度的变化，从而影响到施工质量。因此，在推进工作的时候应当采取对应措施提升操作者的责任心。该项目基于这一问题形成了加强质量教育、开展认真的质量自查活动和每周进行一次质量分析会。同时制定了针对混凝土质量的奖惩细则，将工作人员的奖励和质量效果进行挂钩。

②混凝土搅拌问题。混凝土搅拌与设备的自动计量控制失灵有关，同时也与搅拌时间有关，这两项因素都存在着一定的偶然性特征，如设备的失灵，其可能在施工过程中的任何一个阶段出现，而搅拌时间则可能与工作人员在评估搅拌时间的时候，以自身的经验为主要评估手段有关。面对该问题，在进行处置的时候，一方面需要形成检修的规范，确保设备在施工阶段运行的正常性，达到准确计量的要求。另一方面，则需要规定各类混凝土的搅拌时间，形成较为明确的标准，如干硬性混凝土搅拌时间不得＜3min，塑性混凝土搅拌时间不得＜5min。

③水泥的储藏问题。这种情况也可以认为是一种偶然因素，因为施工单位的水泥入库之后，由于入库具体时间的不同，因此使用顺序上比较容易出现混乱的现象，导致部分水泥入库之后长时间没有得到使用，最终造成先到的水泥后用，储藏时间过长而导致其质量降低的现象。该建筑项目的解决策略是将水泥按照不同入库时间堆放，明确先到水泥先用的原则，以避免储藏时间超过要求。详见表2。