溫 泉

（廣東省佛山市順德區(qū)市場(chǎng)監(jiān)督管理局，廣東佛山 528300）

0 引言

特種設(shè)備對(duì)人身和財(cái)產(chǎn)安全有較大危險(xiǎn)性，應(yīng)堅(jiān)持“安全第一、預(yù)防為主、節(jié)能環(huán)保、綜合治理”的工作原則[1]。近年來(lái)，全國(guó)特種設(shè)備數(shù)量逐年增加，根據(jù)《市場(chǎng)監(jiān)管總局關(guān)于2020年全國(guó)特種設(shè)備安全狀況的通告》，截至2020年年底，全國(guó)特種設(shè)備總量達(dá)1 648.41萬(wàn)臺(tái)。特種設(shè)備統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是特種設(shè)備安全監(jiān)察工作決策的重要依據(jù)，是特種設(shè)備安全狀況的客觀反映，也是安全監(jiān)察和檢驗(yàn)檢測(cè)工作績(jī)效的具體體現(xiàn)[2-3]。國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)管總局定期統(tǒng)計(jì)各地特種設(shè)備相關(guān)數(shù)據(jù)，涵蓋設(shè)備數(shù)量、執(zhí)法檢查、行政許可、作業(yè)人員、檢驗(yàn)檢測(cè)和事故調(diào)查等方面的信息，并且每年發(fā)布全國(guó)特種設(shè)備安全狀況的通告。各級(jí)監(jiān)察部門和檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)也將檢查和檢驗(yàn)相關(guān)數(shù)據(jù)作為工作決策的參考[4-5]。

但是，由于目前特種設(shè)備相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析缺乏理論研究，一些基層監(jiān)察部門對(duì)特種設(shè)備統(tǒng)計(jì)信息不夠重視，只是按上級(jí)要求填寫一些報(bào)表，很少結(jié)合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)隱患進(jìn)行系統(tǒng)性分析，而且統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)多用于事后分析，很少用于事前預(yù)防。此外，如果特種設(shè)備監(jiān)察部門、檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)、生產(chǎn)單位和使用單位的信息共享度不足，也難以形成計(jì)劃、執(zhí)行、檢查、處理（PDCA）這一循環(huán)，提高特種設(shè)備的質(zhì)量安全管理水平[6-9]。

“5大工具”和“7大手法”是近些年一些發(fā)達(dá)國(guó)家積極研究改進(jìn)質(zhì)量管理的一種手段，其主要利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法替代事后檢驗(yàn)，從而達(dá)到控制產(chǎn)品質(zhì)量的目的，被廣泛應(yīng)用于企業(yè)管理。主要包括計(jì)劃管理、質(zhì)量控制、成本管控、環(huán)境管理、安全管理和日常管理等諸多領(lǐng)域，特別是產(chǎn)品質(zhì)量控制領(lǐng)域[10-11]。因此，將“5大工具”和“7大手法”延伸到特種設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)防控方面，對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，能夠準(zhǔn)確掌握風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵要素，有效消除事故隱患。

1 7大手法在特種設(shè)備安全領(lǐng)域的延伸應(yīng)用

7大手法是由日本企業(yè)總結(jié)出來(lái)的一種常用的統(tǒng)計(jì)管理方法，又稱為初級(jí)統(tǒng)計(jì)管理方法。傳統(tǒng)的7大手法包括因果圖、檢查表、柏拉圖、直方圖、散布圖、層別法和管制圖。7大手法用途各有不同：因果圖追原因，檢查表集數(shù)據(jù)，柏拉圖抓重點(diǎn)，直方圖顯分布，散布圖看相關(guān)，管制圖找異常，層別法作解析。

1.1 因果圖

因果圖，又稱為特性要因圖、魚骨圖，主要用于分析因果關(guān)系或?qū)ふ覍?duì)策，通過(guò)把握現(xiàn)狀、分析原因、尋找措施來(lái)促進(jìn)問(wèn)題的解決。因果圖適用于特種設(shè)備事故或故障的調(diào)查分析。根據(jù)海因里希的事故因果連鎖論，事故的發(fā)生是由于人的不安全行為和物的不安全狀態(tài)。對(duì)于特種設(shè)備事故或故障，確定問(wèn)題點(diǎn)后，可以畫出因果圖（魚骨圖）的主骨、中骨和小骨，從人（人員）、機(jī)（設(shè)備）、料（介質(zhì)）、法（管理）、環(huán)（環(huán)境）等方面查找原因。因果圖在應(yīng)用時(shí)應(yīng)注意集思廣益、避免疏漏，結(jié)合實(shí)際，把重點(diǎn)放在解決問(wèn)題上，如圖1所示。

圖1 特種設(shè)備事故魚骨圖示例

1.2 檢查表

檢查表常用于不良原因和不良項(xiàng)目的記錄，或?qū)ψ鳂I(yè)項(xiàng)目進(jìn)行確認(rèn)，可用于采集風(fēng)險(xiǎn)分析所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。表中記有檢查的必要項(xiàng)目，只要記上數(shù)據(jù)或記號(hào)，加以統(tǒng)計(jì)整理就可作為進(jìn)一步分析或核對(duì)之用。特種設(shè)備制造點(diǎn)檢表、現(xiàn)場(chǎng)安全監(jiān)督檢查記錄表、安全隱患排查記錄表、檢驗(yàn)檢測(cè)記錄表之類都屬于檢查表一類。為了便于統(tǒng)計(jì)分析，填寫原始表格后還需提取表中的有用數(shù)據(jù)，用電子表格（如EXCEL）或電子系統(tǒng)進(jìn)行儲(chǔ)存和整理，如圖2所示。

圖2 特種設(shè)備檢查記錄表示例

1.3 層別法

層別法是將觀察到的現(xiàn)象或所收集到的數(shù)據(jù)，按照它們共同的特征加以分類統(tǒng)計(jì)的一種分析方法，確定主題后對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行層別和比較分析，可以找出其內(nèi)在原因，確定改善項(xiàng)目。在對(duì)特種設(shè)備進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析時(shí)，可以按設(shè)備類別、設(shè)備品種、設(shè)備參數(shù)、缺陷類別、隱患類別、制造單位、使用領(lǐng)域、屬地等進(jìn)行分層。通過(guò)層別法，把錯(cuò)綜復(fù)雜的問(wèn)題，按照不同的目的、性質(zhì)、來(lái)源等，加以分類整理，使之系統(tǒng)化和條理化，能更清晰地反映數(shù)據(jù)所代表的客觀事實(shí)，如圖3所示。例如，同樣是特種設(shè)備事故數(shù)量，既可以按行業(yè)層別，分析不同行業(yè)的事故數(shù)量占比情況，也可以按月份層別，分析不同月份事故數(shù)量分布情況，如圖4所示。

圖3 特種設(shè)備事故占比（按行業(yè)層別）

圖4 特種設(shè)備事故分布（按月份層別）

1.4 柏拉圖

柏拉圖建立在層別法的基礎(chǔ)上，將已經(jīng)層別的項(xiàng)目從大到小進(jìn)行排列，再加上累積值的圖形。通過(guò)柏拉圖對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)分析，有助于查找關(guān)鍵問(wèn)題，分清主次，提取重要信息。例如，按隱患類別對(duì)隱患數(shù)量分層和排序之后，繪制柏拉圖，用來(lái)分析系統(tǒng)性、普遍性風(fēng)險(xiǎn)隱患問(wèn)題，為開展專項(xiàng)整治提供決策支持，具體如圖5所示。

圖5 特種設(shè)備隱患數(shù)量柏拉圖示例

1.5 散布圖

散布圖又稱為相關(guān)圖，是用非數(shù)學(xué)的方式來(lái)辨認(rèn)某現(xiàn)象的測(cè)量值與可能原因各因素之間的關(guān)系，分析一組成對(duì)的數(shù)據(jù)之間是否有相關(guān)性的一種圖表。在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析的時(shí)候，結(jié)果常涉及多個(gè)變量（風(fēng)險(xiǎn)因素）之間的關(guān)系，各變量之間的關(guān)系未必能夠通過(guò)一個(gè)精確的函數(shù)關(guān)系進(jìn)行描述，兩者之間為非確定性關(guān)系。散布圖就是將兩個(gè)非確定性關(guān)系變量的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)列出，標(biāo)記在坐標(biāo)圖上，來(lái)觀察它們之間的關(guān)系的圖表，如圖6所示。例如，可以用散布圖來(lái)研究某型號(hào)電梯使用頻次和故障率之間的關(guān)系。坐標(biāo)圖X軸表示使用頻次，Y軸表示故障次數(shù)，選取若干臺(tái)同型號(hào)電梯，將其故障次數(shù)在坐標(biāo)軸圖上標(biāo)識(shí)出來(lái)，即可得到該型號(hào)電梯使用頻次和故障率的散布圖，如圖7所示。

圖6 散布圖分類

圖7 電梯故障次數(shù)與使用頻次散布圖示例

1.6 直方圖

直方圖是用來(lái)表示質(zhì)量波動(dòng)情況的一種主要工具。針對(duì)某產(chǎn)品或過(guò)程的特性值，利用正態(tài)分布的原理，把若干個(gè)（一般不少于50個(gè)）的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，并算出每組出現(xiàn)的頻次，再用類似的直方圖形描繪在橫軸上，如圖8所示。

圖8 直方圖示例

延伸應(yīng)用到特種設(shè)備安全領(lǐng)域，可以用來(lái)評(píng)估設(shè)備安全性能的穩(wěn)定性，或驗(yàn)證實(shí)際值和預(yù)期值之間的偏差。例如，驗(yàn)證特種設(shè)備或其零部件的實(shí)際使用壽命和設(shè)計(jì)使用壽命的偏差時(shí)，可以利用直方圖進(jìn)行分析。

直方圖實(shí)施步驟：（1）收集同一類型的相關(guān)數(shù)據(jù)；（2）計(jì)算極差（全距）R=Xmax-Xmin；（3）設(shè)定組數(shù)的方式有多種，或用斯特吉斯公式K=1+3.23logN，或求數(shù)據(jù)量的平方根，或通過(guò)經(jīng)驗(yàn)值法，數(shù)據(jù)量50～100的組數(shù)選取6～10，數(shù)據(jù)量100～250的組數(shù)選取7～12，數(shù)據(jù)量250以上的選組數(shù)選取10～20；（4）確定測(cè)量最小單位，即小數(shù)位數(shù)為n時(shí)，最小單位為10-n；（5）計(jì)算組距h，h=R/K，R為極差，K為組數(shù)；（6）求出各組的上、下限值，第一組下組值=最小值－最小測(cè)定值/2，第一組上組值=下組值＋組距，依此類推；（7）計(jì)算各組的中心值，組中心值=（組下限值+組上限值）/2；（8）制作頻數(shù)表；（9）按頻數(shù)表畫出直方圖。

直方圖的常見(jiàn)形態(tài)與判定：（1）正常：是正態(tài)分布，服從統(tǒng)計(jì)規(guī)律，過(guò)程正常；（2）缺齒、偏態(tài)、離島、高原、雙峰、不規(guī)則：不是正態(tài)分布，不服從統(tǒng)計(jì)規(guī)律。

1.7 控制圖

控制圖是一種以預(yù)防為主的統(tǒng)計(jì)方法。利用現(xiàn)場(chǎng)收集到的特征值，繪制成控制圖，通過(guò)觀察圖形來(lái)判斷過(guò)程波動(dòng)情況?？刂茍D上有中心線和上下控制限值，并有反映按時(shí)間順序抽取的各樣本統(tǒng)計(jì)量的數(shù)值點(diǎn)。中心線是所控制的統(tǒng)計(jì)量的平均值，上下控制限與中心線相距數(shù)倍標(biāo)準(zhǔn)差。常用的控制圖有計(jì)量值和記數(shù)值兩大類。延伸應(yīng)用到特種設(shè)備安全領(lǐng)域，可以用來(lái)表示某個(gè)時(shí)間段內(nèi)事故或故障的數(shù)量變化情況，如圖9所示。

圖9 特種設(shè)備事故控制圖示例

2 5大工具在特種設(shè)備安全領(lǐng)域的延伸應(yīng)用

5大工具是由美國(guó)三大汽車公司（福特、通用、克萊斯勒）于1995年為統(tǒng)一對(duì)供方管理而聯(lián)合提出的指南，是產(chǎn)品開發(fā)和設(shè)計(jì)以及期間產(chǎn)品質(zhì)量控制的技術(shù)和工具，包括：產(chǎn)品質(zhì)量先期策劃和控制計(jì)劃（APQP&CP）、生產(chǎn)件批準(zhǔn)程序（PPAP）、潛在的失效模式和后果分析（FMEA）、統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制（SPC）、測(cè)量系統(tǒng)分析（MSA）。5大工具主要適用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)和制造過(guò)程的質(zhì)量管控，潛在的失效模式和后果分析（FMEA）作為一種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，在特種設(shè)備安全管理領(lǐng)域也適用。

FMEA(失效模式與影響分析)是在產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段和過(guò)程設(shè)計(jì)階段，對(duì)構(gòu)成產(chǎn)品的子系統(tǒng)、零件，對(duì)構(gòu)成過(guò)程的各個(gè)工序逐一進(jìn)行分析，找出所有潛在的失效模式，并分析其可能的后果，從而預(yù)先采取必要的措施，提高產(chǎn)品的質(zhì)量和可靠性的一種系統(tǒng)化手段[12]。FMEA從失效后果嚴(yán)重程度（嚴(yán)重度）、發(fā)生失效的可能性（頻度）和失效的可控程度（探測(cè)度）等3個(gè)維度對(duì)潛在的風(fēng)險(xiǎn)性進(jìn)行分析，風(fēng)險(xiǎn)順序數(shù)（RPN）=嚴(yán)重度（S）×頻度（O）×探測(cè)度（D），然后制定風(fēng)險(xiǎn)矩陣圖，對(duì)于RPN達(dá)到一定數(shù)值的潛在風(fēng)險(xiǎn)采取相應(yīng)的對(duì)策措施，預(yù)防不良后果發(fā)生。FMEA是一種半定量分析法，與安全領(lǐng)域中常用的LEC評(píng)價(jià)法相似。LECD評(píng)價(jià)法從3種因素指標(biāo)值的乘積來(lái)評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn)性大小，危險(xiǎn)性（D）=事故的可能性（L）×人員暴露于危險(xiǎn)環(huán)境中的頻繁程度（E）×事故可能造成的后果（C）。特種設(shè)備潛在的事故風(fēng)險(xiǎn)大小通?？梢跃C合設(shè)備固有的危險(xiǎn)性（事故可能造成的后果嚴(yán)重度，與結(jié)構(gòu)、參數(shù)和介質(zhì)等因素有關(guān)）、事故發(fā)生概率、安全管理水平、人員密集程度等方面因素，結(jié)合實(shí)際采用FMEA或LEC法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

3 結(jié)束語(yǔ)

為保證結(jié)論的準(zhǔn)確可靠，試驗(yàn)對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間將“7大手法”和“5大工具”應(yīng)用于特種設(shè)備的基于安全管理和風(fēng)險(xiǎn)防控研究，結(jié)果表明此種手段具有如下優(yōu)點(diǎn)：

（1）數(shù)據(jù)的采集和整理可涵蓋特種設(shè)備的設(shè)計(jì)、制造、安裝、使用、檢驗(yàn)和監(jiān)察各環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，為特種設(shè)備的安全管理與風(fēng)險(xiǎn)防控提供參考；

（2）能夠充分利用計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和分析。

（3）能夠?qū)θ拥暮侠硇砸约皩?duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的層別，并確保樣本數(shù)據(jù)的隨機(jī)性，合利避免進(jìn)入“幸存者偏差”的誤區(qū)。