大數據在核電廠承包商質量管理中的應用

□趙 方

一、引言

隨著移動互聯網、物聯網、云計算等新一代信息技術在大規模應用上取得的突破性進展，行政管理、生產經營、商務活動等眾多領域的數據量出現爆炸式增長，這些數據被稱為大數據。它們的出現和發展使企業、個人的行為模式發生了重大變化。2007年1月，吉姆·格雷(Jim Gray)——數據庫軟件的先驅，將這種轉變稱為科學發現進入“第四方式”[1]。他還認為，應對這種方式的唯一方法就是開發新的計算工具，以對海量數據進行管理、可視化和分析。

在研究大數據過程中人們逐漸認識、總結了大數據的四大特征[2]，以便把有價值的大數據與一大堆數據區分開來。當前很多行業已經在大數據開發應用方面取得很大進展，如智慧城市交通、數據驅動精準廣告、庫存管理和物流配送等，也體現出了不俗的成效。

中核核電運行管理有限公司(以下簡稱：中核運行)作為核電廠數據生產、數據管理、數據開發和數據發布的責任單位，正面臨大數據時代的機遇與挑戰。近年來隨著核電廠信息化水平的不斷提升，中核運行承包商開展的監督、監查和檢查工作發現問題也已經逐步實現了通過信息系統錄入整理、跟蹤、關閉，而各個監督部門所錄入收集的信息數據也在不斷增加，并且有加速的趨勢。

二、核電廠承包商質量管理現狀

(一)承包商參與現場維修工作現狀。當前承包商廣泛參與中核運行核電現場檢修工作。承包商參與現場維修工作的廣度和深度,使其質量管理成為核電廠質量管理的重要組成部分，且重要性日益增加。隨著中核運行質量管理水平的持續提升，相形之下，承包商的質量管理水平日益成為中核運行質量管理環節上的短板，2017、2018年承包商安全和服務質量管控風險均被列為中核運行重大風險進行重點管控。

(二)核電廠對承包商質量管理現狀。事實上，近年來針對維修承包商的質量管理提升工作伴隨著質量保證監查、大修監督等工作在持續不斷的開展，承包商質量管理水平也有了明顯的提升，但是這一切并沒有徹底改變承包商質量管理是中核運行質量管理短板的客觀事實。大量錄入系統中的發現問題數據(下稱“發現事實”)也僅是通過相應的軟件實現了對具體問題的跟蹤、關閉、閉環管理。

傳統管理方式著重于關注單個問題的跟蹤、改進閉環管理，擅長具體問題的發現和解決。而從海量數據中挖掘價值，正是大數據管理的技術特點；它更關注數據樣本的混雜性，而不是精確性；它試圖尋找樣本的相關關系，而不是因果關系。因此可將核電廠監督大數據的管理作為承包商管理改進的新著力點。

三、承包商質量管理大數據的構建

利用大數據研究管理思路，挖掘核電廠針對承包商現場監督發現事實大數據的價值，尋找承包商管理改進薄弱環節，成為核電廠質量管理人員面臨的一個課題。

(一)建立模型。利用大數據提升承包商質量管理，需明確整個過程中各個環節的輸入信息、信息分析加工的手段以及需要的輸出信息。具體來說，一是需要明確核電廠內哪些數據與承包商質量管理相關；二是通過分析確定哪些數據可用來提升承包商質量管理，及明確大數據管理工作的輸入信息；三是對大數據來源的具體數據字段進行規范，確保具體數據可用、有效；四是建立與當前中核運行承包商質量管理相匹配的分析方法，核電廠承包商質量管理大數據模型。

(二)數據收集。

1.數據來源。承包商質量管理數據可分為承包商質量管理相關數據和承包商管理監督、監管數據兩部分。當前與承包商相關的數據有承包商所持工單數據、承包商人力資源數據等。另外，承包商管理監督、監管數據包含來自于承包商自查、承包商使用部門監管、中核運行各專業監督、中核運行狀態報告等系統4個層面的數據。這些層面的數據均以承包商為焦點，從不同角度反應承包商管理存在的問題。

2.數據初步篩選。對承包商質量管理相關數據進行分析，識別出哪些數據可用于承包商現場質量管理水平數據分析，從而確定承包商質量管理相關數據的范圍。當前中核運行范圍可直接作為針對承包商質量管理相關大數據的來源有10種。當前現場承包商質量管理相關數據中有狀態報告、工單數據、工業安全監督發現問題等5種實現了信息化，其中質保監查監督發現問題和承包商自查發現問題與承包商之間實現了數據互通，QC檢查發現問題、消防保衛監督發現問題等則尚未實現信息化。

(三)數據處理。分析10種承包商質量管理相關數據，其中承包商自查發現問題、質保監查監督發現問題、工業安全監督發現問題、消防保衛監督發現問題、輻射防護監督發現問題、接口部門監管發現問題均為現場監督管理發現問題，但數據來源不一。因此需要對現場監督大數據字段信息進行規范，以使不同監督信息軟件基礎數據的互聯互通。應在現場監督各數據產生部門之間明確現場數據的標準信息字段，要求各部門提供數據時按照標準字段填寫。

為加強現場監督發現事實的規范性，應將部分字段設置為必須字段以確保其完整性和可用性。對上述字段進行梳理明確了責任部門、處理方式、大修號等字段為必須字段。

(四)數據應用模型。大數據分為結構化數據和非結構化數據兩類，結構化數據也稱為行數據，是由二維表結構來邏輯表達和實現的數據；現場監督產生的發現事實大數據屬于標準的結構化數據。當前各行各業對于結構化數據分析大多是以數據挖掘和統計分析為基礎。對于現場監督大數據也將按照當前主流分析方法通過建立模型實現數據分析和價值的深度挖掘。

良好的質量管理體系模型是挖掘大數據價值、精確定位質量薄弱環節促進改進的基礎和前提。因此承包商質量管理體系模型應該做到管理要素的顆粒度均勻、能較好的聚焦現場問題。同時好的質量管理體系模型能夠較好地滿足核電廠維修承包商的評價需求，能夠有效覆蓋承包商提供服務的工作領域。

根據核電廠質量保證上游法規《核電廠質量保證安全規定》HAF003要求，以秦山核電廠運行質量保證大綱為框架建立分析模型框架，其中包含17個管理要素。結合運行質保大綱分要素、管理程序要求、實際工作經驗對分析模型的要素進行細化，形成模型子要素。按照以上原則，進行承包商質量管理分析模型的子要素確認，共形成129個質量管理核心點，即分析模型包含129個子要素。

承包商質量管理體系模型的建立為尋找管理薄弱環節奠定了基礎，后續隨著監查、監督等數據不斷積累和分析，可能需要對個別子要素進行增加、刪減或者修訂。

(五)大數據信息平臺的建設。根據承包商質量管理大數據理論的支持與引導，2017年來對中核運行質量管理軟件進行了修訂和完善。具體在原系統基礎上細化完善了質保監查、監督發現問題分析模型字段；增加了發現問題原因字段與分析功能；增加了承包商自查發現事實數據錄入模塊；增加生成管理薄弱環節改進材料的功能；增加了承包商績效評價等功能。

以上功能的增加和完善使中核運行原質量管理系統從側重于現場監督問題錄入信息錄入軟件，轉變為側重數據的統計、分析的承包商質量管理大數據管理平臺。當前中核運行承包商質量管理大數據的各項功能是以質量管理系統為載體實現。

四、大數據在承包商質量管理方面的應用

當前承包商質量管理大數據以質量管理系統為載體，可直接使用的數據包括質保監查監督發現事實、承包商自查事實，其他數據尚未實現與質量管理軟件的互聯互通。

(一)精準定位承包商管理薄弱環節、精確分析原因。以承包商A為例，可實現以下分析方式。

1.某年度發現問題按模型要素的分布分析。依照分析模型，分析2017年承包商A發現事實按照大綱要素分布情況，可知該段時間承包商A管理的TOP10薄弱環節。根據此步驟分析結果，需要加強對TOP10薄弱環節的關注度，采取措施、提升管理水平。

2.發現問題按模型要素大修分層分布分析。按照大修進行分層分析，可有效地展示出承包商在不同大修期間管理要素管理水平的波動，有助于確定管理薄弱環節，尋找改進方向。

(二)統計承包商違反頻度Top10管理程序。通過質量管理系統檢索發現事實中的依據文件的方式，可統計并展示所關注承包商在某一時間段內按違反頻度排布的管理程序清單。承包商可根據此清單進行有針對性的學習，以提高質量管理水平。

(三)針對管理薄弱環節生成改進材料。系統整理發現事實選取相關事例，形成圖文結合的專項改進材料，一般包含主題、依據文件、事實描述、現場圖片(如有)等內容，作為管理薄弱環節整改學習的材料。

(四)承包商質保績效評價。質量管理系統中已建立承包商績效評價模型。評價模型依據承包商承擔工作任務的量作為基礎分項，使用承包商自查數據等作為加分項，業主質保監督、監查發現問題等作為減分項，實現了按照某次大修、某年度實施評價的功能。

五、結論與展望

(一)大數據在承包商質量管理中的應用結論。大數據在承包商質量管理中的應用增加了促進承包商質量管理提升的方法；高效精準分析承包商質量管理薄弱環節；為承包商質量管理改進提供第一手材料；實現了更優化的承包商質量管理績效評價；提升承包商質量管理的效率，節約質量管理的成本。

(二)大數據在承包商質量管理中的應用展望。當前中核運行在大數據分析應用促進承包商管理改進方面取得了一些進展，但尚有較多方面需要改進。

1.大數據應用價值尚未被充分識別、大數據完整性不足。可在公司層面加大數據管理應用的科普宣傳，讓更多的人認識大數據、了解大數據、熟悉大數據；宣貫公司在大數據管理應用方面的期望，增加現場監督人員在大數據管理方面的主觀能動性。

2.公司范圍內的大數據收集的信息系統尚需進一步完善。從公司層面宣貫、推動各業務監督數據記錄的信息化作用；并發揮各監督專業的主觀能動性，鼓勵其建設信息系統、給予監督處室預算支持。