基于數據統(tǒng)計分析的特種設備風險防控研究

溫 泉

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

0 引言

特種設備對人身和財產安全有較大危險性，應堅持“安全第一、預防為主、節(jié)能環(huán)保、綜合治理”的工作原則[1]。近年來，全國特種設備數量逐年增加，根據《市場監(jiān)管總局關于2020年全國特種設備安全狀況的通告》，截至2020年年底，全國特種設備總量達1 648.41萬臺。特種設備統(tǒng)計數據是特種設備安全監(jiān)察工作決策的重要依據，是特種設備安全狀況的客觀反映，也是安全監(jiān)察和檢驗檢測工作績效的具體體現[2-3]。國家市場監(jiān)管總局定期統(tǒng)計各地特種設備相關數據，涵蓋設備數量、執(zhí)法檢查、行政許可、作業(yè)人員、檢驗檢測和事故調查等方面的信息，并且每年發(fā)布全國特種設備安全狀況的通告。各級監(jiān)察部門和檢驗機構也將檢查和檢驗相關數據作為工作決策的參考[4-5]。

但是，由于目前特種設備相關數據統(tǒng)計分析缺乏理論研究，一些基層監(jiān)察部門對特種設備統(tǒng)計信息不夠重視，只是按上級要求填寫一些報表，很少結合統(tǒng)計數據對風險隱患進行系統(tǒng)性分析，而且統(tǒng)計數據多用于事后分析，很少用于事前預防。此外，如果特種設備監(jiān)察部門、檢驗機構、生產單位和使用單位的信息共享度不足，也難以形成計劃、執(zhí)行、檢查、處理（PDCA）這一循環(huán)，提高特種設備的質量安全管理水平[6-9]。

“5大工具”和“7大手法”是近些年一些發(fā)達國家積極研究改進質量管理的一種手段，其主要利用統(tǒng)計學方法替代事后檢驗，從而達到控制產品質量的目的，被廣泛應用于企業(yè)管理。主要包括計劃管理、質量控制、成本管控、環(huán)境管理、安全管理和日常管理等諸多領域，特別是產品質量控制領域[10-11]。因此，將“5大工具”和“7大手法”延伸到特種設備風險防控方面，對相關數據進行統(tǒng)計分析，能夠準確掌握風險的關鍵要素，有效消除事故隱患。

1 7大手法在特種設備安全領域的延伸應用

7大手法是由日本企業(yè)總結出來的一種常用的統(tǒng)計管理方法，又稱為初級統(tǒng)計管理方法。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，檢查表集數據，柏拉圖抓重點，直方圖顯分布，散布圖看相關，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系或尋找對策，通過把握現狀、分析原因、尋找措施來促進問題的解決。因果圖適用于特種設備事故或故障的調查分析。根據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)。對于特種設備事故或故障，確定問題點后，可以畫出因果圖（魚骨圖）的主骨、中骨和小骨，從人（人員）、機（設備）、料（介質）、法（管理）、環(huán)（環(huán)境）等方面查找原因。因果圖在應用時應注意集思廣益、避免疏漏，結合實際，把重點放在解決問題上，如圖1所示。

圖1 特種設備事故魚骨圖示例

1.2 檢查表

檢查表常用于不良原因和不良項目的記錄，或對作業(yè)項目進行確認，可用于采集風險分析所需的基礎數據。表中記有檢查的必要項目，只要記上數據或記號，加以統(tǒng)計整理就可作為進一步分析或核對之用。特種設備制造點檢表、現場安全監(jiān)督檢查記錄表、安全隱患排查記錄表、檢驗檢測記錄表之類都屬于檢查表一類。為了便于統(tǒng)計分析，填寫原始表格后還需提取表中的有用數據，用電子表格（如EXCEL）或電子系統(tǒng)進行儲存和整理，如圖2所示。

圖2 特種設備檢查記錄表示例

1.3 層別法

層別法是將觀察到的現象或所收集到的數據，按照它們共同的特征加以分類統(tǒng)計的一種分析方法，確定主題后對收集的數據進行層別和比較分析，可以找出其內在原因，確定改善項目。在對特種設備進行風險分析時，可以按設備類別、設備品種、設備參數、缺陷類別、隱患類別、制造單位、使用領域、屬地等進行分層。通過層別法，把錯綜復雜的問題，按照不同的目的、性質、來源等，加以分類整理，使之系統(tǒng)化和條理化，能更清晰地反映數據所代表的客觀事實，如圖3所示。例如，同樣是特種設備事故數量，既可以按行業(yè)層別，分析不同行業(yè)的事故數量占比情況，也可以按月份層別，分析不同月份事故數量分布情況，如圖4所示。

圖3 特種設備事故占比（按行業(yè)層別）

圖4 特種設備事故分布（按月份層別）

1.4 柏拉圖

柏拉圖建立在層別法的基礎上，將已經層別的項目從大到小進行排列，再加上累積值的圖形。通過柏拉圖對數據進行比對分析，有助于查找關鍵問題，分清主次，提取重要信息。例如，按隱患類別對隱患數量分層和排序之后，繪制柏拉圖，用來分析系統(tǒng)性、普遍性風險隱患問題，為開展專項整治提供決策支持，具體如圖5所示。

圖5 特種設備隱患數量柏拉圖示例

1.5 散布圖

散布圖又稱為相關圖，是用非數學的方式來辨認某現象的測量值與可能原因各因素之間的關系，分析一組成對的數據之間是否有相關性的一種圖表。在進行風險分析的時候，結果常涉及多個變量（風險因素）之間的關系，各變量之間的關系未必能夠通過一個精確的函數關系進行描述，兩者之間為非確定性關系。散布圖就是將兩個非確定性關系變量的數據對應列出，標記在坐標圖上，來觀察它們之間的關系的圖表，如圖6所示。例如，可以用散布圖來研究某型號電梯使用頻次和故障率之間的關系。坐標圖X軸表示使用頻次，Y軸表示故障次數，選取若干臺同型號電梯，將其故障次數在坐標軸圖上標識出來，即可得到該型號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 電梯故障次數與使用頻次散布圖示例

1.6 直方圖

直方圖是用來表示質量波動情況的一種主要工具。針對某產品或過程的特性值，利用正態(tài)分布的原理，把若干個（一般不少于50個）的數據進行分組，并算出每組出現的頻次，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

延伸應用到特種設備安全領域，可以用來評估設備安全性能的穩(wěn)定性，或驗證實際值和預期值之間的偏差。例如，驗證特種設備或其零部件的實際使用壽命和設計使用壽命的偏差時，可以利用直方圖進行分析。

直方圖實施步驟：（1）收集同一類型的相關數據；（2）計算極差（全距）R=Xmax-Xmin；（3）設定組數的方式有多種，或用斯特吉斯公式K=1+3.23logN，或求數據量的平方根，或通過經驗值法，數據量50～100的組數選取6～10，數據量100～250的組數選取7～12，數據量250以上的選組數選取10～20；（4）確定測量最小單位，即小數位數為n時，最小單位為10-n；（5）計算組距h，h=R/K，R為極差，K為組數；（6）求出各組的上、下限值，第一組下組值=最小值－最小測定值/2，第一組上組值=下組值＋組距，依此類推；（7）計算各組的中心值，組中心值=（組下限值+組上限值）/2；（8）制作頻數表；（9）按頻數表畫出直方圖。

直方圖的常見形態(tài)與判定：（1）正常：是正態(tài)分布，服從統(tǒng)計規(guī)律，過程正常；（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)計規(guī)律。

1.7 控制圖

控制圖是一種以預防為主的統(tǒng)計方法。利用現場收集到的特征值，繪制成控制圖，通過觀察圖形來判斷過程波動情況。控制圖上有中心線和上下控制限值，并有反映按時間順序抽取的各樣本統(tǒng)計量的數值點。中心線是所控制的統(tǒng)計量的平均值，上下控制限與中心線相距數倍標準差。常用的控制圖有計量值和記數值兩大類。延伸應用到特種設備安全領域，可以用來表示某個時間段內事故或故障的數量變化情況，如圖9所示。

圖9 特種設備事故控制圖示例

2 5大工具在特種設備安全領域的延伸應用

5大工具是由美國三大汽車公司（福特、通用、克萊斯勒）于1995年為統(tǒng)一對供方管理而聯合提出的指南，是產品開發(fā)和設計以及期間產品質量控制的技術和工具，包括：產品質量先期策劃和控制計劃（APQP&CP）、生產件批準程序（PPAP）、潛在的失效模式和后果分析（FMEA）、統(tǒng)計過程控制（SPC）、測量系統(tǒng)分析（MSA）。5大工具主要適用于產品設計和制造過程的質量管控，潛在的失效模式和后果分析（FMEA）作為一種風險評估方法，在特種設備安全管理領域也適用。

FMEA(失效模式與影響分析)是在產品設計階段和過程設計階段，對構成產品的子系統(tǒng)、零件，對構成過程的各個工序逐一進行分析，找出所有潛在的失效模式，并分析其可能的后果，從而預先采取必要的措施，提高產品的質量和可靠性的一種系統(tǒng)化手段[12]。FMEA從失效后果嚴重程度（嚴重度）、發(fā)生失效的可能性（頻度）和失效的可控程度（探測度）等3個維度對潛在的風險性進行分析，風險順序數（RPN）=嚴重度（S）×頻度（O）×探測度（D），然后制定風險矩陣圖，對于RPN達到一定數值的潛在風險采取相應的對策措施，預防不良后果發(fā)生。FMEA是一種半定量分析法，與安全領域中常用的LEC評價法相似。LECD評價法從3種因素指標值的乘積來評價風險性大小，危險性（D）=事故的可能性（L）×人員暴露于危險環(huán)境中的頻繁程度（E）×事故可能造成的后果（C）。特種設備潛在的事故風險大小通常可以綜合設備固有的危險性（事故可能造成的后果嚴重度，與結構、參數和介質等因素有關）、事故發(fā)生概率、安全管理水平、人員密集程度等方面因素，結合實際采用FMEA或LEC法進行綜合評價。

3 結束語

為保證結論的準確可靠，試驗對大量的數據進行統(tǒng)計，通過長時間將“7大手法”和“5大工具”應用于特種設備的基于安全管理和風險防控研究，結果表明此種手段具有如下優(yōu)點：

（1）數據的采集和整理可涵蓋特種設備的設計、制造、安裝、使用、檢驗和監(jiān)察各環(huán)節(jié)的基礎數據，為特種設備的安全管理與風險防控提供參考；

（2）能夠充分利用計算機和互聯網技術，對相關數據進行存儲和分析。

（3）能夠對取樣的合理性以及對復雜數據進行必要的層別，并確保樣本數據的隨機性，合利避免進入“幸存者偏差”的誤區(qū)。