數據庫技術在紡織品纖維含量考核培訓中的運用

纖維含量是紡織品理化性能檢測的重要指標之一，其操作難度隨著紡織品的多樣性和復雜性而增加，而定性分析作為纖維含量檢測中的重中之重，其準確性變得尤為重要。

本文將纖維含量定性人員的培訓、考核與數據庫結合起來，用可視的系統數據結果衡量人員的差錯率、專業技術水平，并通過合理的數據分析，找出每位檢測人員的技術薄弱點，最終從人本身進行突破和完善，敦促技術人員的技術快速提升，保證檢測團隊的技術同一性。

何謂數據庫技術

數據庫技術，簡單來說是本身可視為電子化的文件柜——存儲電子文件的處所，依照某種數據模型組織起來并存放二級存儲器中的數據集合。主要的特點有，實現數據的共享、減少數據的冗余度、保證數據的獨立性、實現數據的集中控制、數據一致性和可維護性、故障恢復等。常見的數據庫系統有Oracle、Sybase、Informix、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Visual FoxPro等產品。

數據庫的構建與性能

利用Microsoft Excel、Microsoft Access為技術支持，結合自身實驗室的檢測流程，將第一手的試驗數據錄入端口，進行結果比對、數據分析、流程優化等。本文以Microsoft Access為數據庫，Microsoft Excel為外接端口，數據采集系統包括數據輸入系統、賬戶登錄系統、數據庫、數據分析系統等。本文主要介紹數據的分析，其他系統的設計就不再進行贅述。數據分析模塊主要包括以下幾個方面：檢測團隊工作量差錯總報、分期統計（月）報表、團隊分期差錯率報表、團隊差錯數量月追蹤報表、個人差錯數據詳報、技術盲點測評報表等。

檢測流程解析：樣品進入檢測實驗室后，由兩人分別同時進行檢測（檢驗、復核），隨后將檢測結果通過輸入端口（外接端口）錄入到數據庫，數據庫對數據進行智能比對，判別檢測結果是否一致，不一致的結果由輸出端口提醒檢測人員進行復測，由第三人進行技術性鑒別，給出鑒別結論。對錯誤數據進行糾正性輸入，并進行分類統計，錯誤類型分為輸入差別、微量（少量）判別差錯，未拆分、主觀非技術性差錯，一般技術性差錯，技術難點等。實驗室負責人對數據差錯結果進行分析匯總，對團隊檢測差錯率、個人差錯率、個人技術盲點進行分析，敦促技術人員技術水平的快速提升，提升團隊的整體水平。

數據庫分析在人員考核、培訓中的作用

實驗室的日常考核主要是以及時率、差錯率為主要考核目標，實驗室管理層一般通過人為干預的辦法解決及時率和部分差錯率問題，相應的檢測部門以及管理人員必須對檢測人員的素質提升加以重視，對上崗前的試驗人員做好培訓，但是對于差錯率的干預是不可控的，在操作過程中可能會重復出現，而且很難衡量檢測人員技術盲點問題是否得到解決。

本文采用數據庫分析的模式，對檢測人員的數據差錯進行追蹤分析，對技術盲點進行分類匯總。對于差錯率高于團隊技術平均水平的人員進行重點追蹤，并針對個人技術盲點進行分類別的重點培訓。同時在檢測人員月考核時著重考核有針對性的樣品（針對個人的檢測盲點篩選出相應的檢測樣品），系統錄入月考核結果，根據月考核結果判斷檢測人員是否克服檢測盲點，實時追蹤記錄個人技術水平成長歷程，以求在最短時間內，能夠有效地解決檢測人員技術盲點并提升個人檢測的正確率，最終實現團隊檢測差錯率的整體降低以及團隊技術水平進一步升高。

實例分析

觀察團隊差錯分期匯總報表（圖1），隨時間推移，團隊成員差錯都在穩步降低或處于較低水平。黃**、張**兩人的差錯數并沒有很好地降低，2019年6月到8月間月差錯平均值均大于6，需重點關注。

本文以張**為例，做出個人提升計劃。根據個人技術盲點測評報表（圖2），我們可以發現張**主要對關于氨綸、聚酯纖維、錦綸的樣品有較高的差錯頻率。根據個人差錯數據詳報（圖3），篩選出張**的差錯數據，并根據樣品編號找出相應的樣品，與張**共同探討檢驗的方法和邏輯驗證等技術問題，讓張**對氨綸、聚酯纖維、錦綸相關樣品的檢測技術水平有切實的提升。在下一月考核中，根據張**差錯數據的樣品為其挑選對應的樣品組（包含原出錯樣品），觀察張**對上述問題的差錯率是否降低，并根據考核結果制定相應的后期檢測方案，直至張**的差錯率低于團隊差錯平均水平。同時為保證張**對氨綸、聚酯纖維、錦綸相關樣品的檢測技術水平已完全掌握，在隔期的月考核中再次加入相關樣品，根據檢測結果判別張**是否已經全部掌握相關技術。

圖1 團隊差錯分期匯總

圖2 技術盲點測評

圖3 個人差錯數據詳報

目前紡織實驗室纖維含量的新進人員培訓，主要采用“師傅帶徒弟”言傳身教的方式。此種培訓的周期較長，對于團隊檢測效率有很大程度的抑制作用。如果新人技術水平不達標就帶“病”檢測，檢測風險就非常高，不能保證檢測質量。

采用獨立的培訓考核系統，讓新人進行日常的檢測練習，將練習結果輸入到數據庫（已錄入正確結果），系統對培訓人員練習結果進行數據分析，當檢測人員檢測正確率連續15個工作日達到97%后，允許上崗。用數據考核培訓人員，并對培訓人員的技術盲點進行定點追蹤，重點關注，以保證檢測人員的正確率進一步提升，直至達到團隊技術的同一水平。

結語

將數據庫技術與紡織品纖維含量檢測人員考核、培訓有機結合，利用數據分析的辦法，準確篩選出檢測人員的技術盲點，并根據個人技術實際情況有針對性地制定技術提升計劃，切實保障檢測人員的技術水平穩步提升。同時，用差錯數據考核的辦法，測評檢測新人對技術的掌握程度，判別新人是否能夠上崗，大大節省了實驗室的時間成本以及人工成本。利用數據分析能夠科學、高效且直觀地對紡織品纖維含量檢測人員考核、培訓提供幫助。