• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      檢驗(yàn)檢測(cè)報(bào)告風(fēng)險(xiǎn)分析評(píng)價(jià)

      2022-09-14 10:08:48吳夢(mèng)筆趙松渭曹錫忠
      染整技術(shù) 2022年8期
      關(guān)鍵詞:聚類要素報(bào)告

      吳夢(mèng)筆,趙松渭,叢 進(jìn),魏 斌,曹錫忠

      (1.南京海關(guān)工業(yè)產(chǎn)品檢測(cè)中心,江蘇 南京 210019;2.南京海關(guān),江蘇 南京 210019;3.南京海關(guān)動(dòng)植物與食品檢測(cè)中心,江蘇 南京 210019)

      檢驗(yàn)檢測(cè)報(bào)告是檢測(cè)工作的最終產(chǎn)品。檢驗(yàn)檢測(cè)報(bào)告的質(zhì)量差異既反映了檢驗(yàn)檢測(cè)機(jī)構(gòu)的服務(wù)能力和水平,也會(huì)對(duì)報(bào)告的正確使用產(chǎn)生較大影響,但由于部分檢測(cè)機(jī)構(gòu)對(duì)CNAS 認(rèn)可準(zhǔn)則及RB/T 214—2017 相關(guān)要求等理解不透,造成出具的檢驗(yàn)檢測(cè)報(bào)告缺項(xiàng)、錯(cuò)項(xiàng),嚴(yán)重影響檢測(cè)機(jī)構(gòu)的形象和聲譽(yù),甚至可能帶來(lái)嚴(yán)重的法律風(fēng)險(xiǎn)。開(kāi)展檢驗(yàn)檢測(cè)報(bào)告風(fēng)險(xiǎn)分析,及時(shí)了解報(bào)告質(zhì)量現(xiàn)狀及制定改進(jìn)措施,具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

      1 檢驗(yàn)檢測(cè)報(bào)告風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估程序及要素的確定

      按照GB/T 24353—2009《風(fēng)險(xiǎn)管理 原則及實(shí)施指南》給出的程序確定檢驗(yàn)檢測(cè)報(bào)告風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估程序,具體如圖1 所示。根據(jù)我國(guó)檢驗(yàn)檢測(cè)相關(guān)法律法規(guī)和相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)中對(duì)檢驗(yàn)檢測(cè)報(bào)告的要求,課題組收集了紡織、輕工、食品、糧油等多個(gè)不同行業(yè)的200 多份檢驗(yàn)檢測(cè)報(bào)告,參考報(bào)告的實(shí)際擬制過(guò)程,全面梳理、排查了這些實(shí)驗(yàn)室報(bào)告,發(fā)現(xiàn)其中存在的問(wèn)題,將檢驗(yàn)檢測(cè)報(bào)告中可能出現(xiàn)的問(wèn)題歸納為8 類共43 個(gè)要素,作為風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別及分析的依據(jù),統(tǒng)一問(wèn)題排查及識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)。

      2 風(fēng)險(xiǎn)分析與評(píng)價(jià)方法

      為了量化表達(dá)這些要素的影響程度,引入風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)(risk priority number)概念,抽象表達(dá)每一個(gè)報(bào)告要素對(duì)總體樣本質(zhì)量的影響程度。RPN 風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)評(píng)定準(zhǔn)則[1]用公式表示為:

      其中,R為報(bào)告要素的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù);S為報(bào)告要素的嚴(yán)重度;D為報(bào)告要素的檢出度;O為報(bào)告要素的發(fā)生度。

      S是指對(duì)報(bào)告要素不符合可能造成的不良影響進(jìn)行評(píng)價(jià)并賦予分值(得分0~10 分),分值越高則影響越嚴(yán)重。S評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)見(jiàn)表1。

      表1 S 評(píng)分表

      D是指對(duì)報(bào)告要素不符合可被查出的難易程度進(jìn)行評(píng)價(jià)并賦予分值(得分1~3 分),得分越高越難以檢出。D評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)見(jiàn)表2。

      表2 D 評(píng)分表

      S和D是主觀指標(biāo),為了盡量排除主觀因素,由課題組及多位專家共同評(píng)分的方式獲取。O為客觀指標(biāo),從收集的200 多份報(bào)告的評(píng)價(jià)情況統(tǒng)計(jì)得出,以發(fā)現(xiàn)問(wèn)題(不符合)的報(bào)告數(shù)為分子,以符合和不符合報(bào)告總數(shù)為分母,計(jì)算其百分?jǐn)?shù),保留小數(shù)到0.01%。每個(gè)要素的S、D、O3 個(gè)指標(biāo)匯總情況及所計(jì)算出的R見(jiàn)表3。

      表3 檢驗(yàn)檢測(cè)報(bào)告風(fēng)險(xiǎn)分析表

      續(xù)表3

      K-means 聚類算法是聚類分析中一種基于劃分的算法,同時(shí)也是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,其一般用歐式距離作為衡量數(shù)據(jù)對(duì)象間相似度的指標(biāo),相似度與數(shù)據(jù)對(duì)象間的距離成反比,相似度越大,距離越小。算法需要預(yù)先指定初始聚類數(shù)目k以及k個(gè)初始聚類中心,根據(jù)數(shù)據(jù)對(duì)象與聚類中心之間的相似度,不斷更新聚類中心的位置,不斷降低類簇的誤差平方和(sum of squared error,簡(jiǎn)稱SSE),當(dāng)SSE 不再變化或目標(biāo)函數(shù)收斂時(shí),聚類結(jié)束,得到最終結(jié)果[2]。該算法具有思想簡(jiǎn)單、效果好和容易實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn),廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。

      本研究采用K-means 聚類算法對(duì)43 個(gè)要素的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分。按照表4 對(duì)各要素進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分,風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)越大表明風(fēng)險(xiǎn)越高,劃分結(jié)果如表3所示。

      表4 報(bào)告要素風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法

      報(bào)告要素風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)聚類效果見(jiàn)圖2。

      圖2 中,大圓點(diǎn)表示風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)四級(jí)要素,三角形表示風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)三級(jí)要素,小圓點(diǎn)表示風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)二級(jí)要素,五角星表示風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)一級(jí)要素。圖片由Python可視化工具TSNE 計(jì)算某一個(gè)點(diǎn)到其他所有點(diǎn)的距離,然后映射到t分布上或者高斯分布上生成,只用于展示聚類效果。

      3 結(jié)果分析

      通過(guò)表3和分析檢驗(yàn)檢測(cè)機(jī)構(gòu)的報(bào)告發(fā)現(xiàn):

      (1)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)四級(jí)的報(bào)告要素包括:抽樣環(huán)境(適用時(shí))、結(jié)果的不確定度(適用時(shí))、判定說(shuō)明(適用時(shí))。問(wèn)題出現(xiàn)的主要原因是:檢驗(yàn)檢測(cè)機(jī)構(gòu)在報(bào)告中忽視了相關(guān)信息的提供,例如在微生物檢測(cè)中抽樣環(huán)境會(huì)對(duì)檢測(cè)結(jié)果產(chǎn)生重要影響;報(bào)告結(jié)果與要求值接近時(shí),結(jié)果的不確定度就不可忽略;當(dāng)客戶提供的信息可能影響結(jié)果判定時(shí),應(yīng)有判定說(shuō)明及相關(guān)免責(zé)聲明等。

      (2)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)三級(jí)的報(bào)告要素包括:認(rèn)證認(rèn)可標(biāo)識(shí)、樣品必要的描述、標(biāo)識(shí)及狀態(tài)、客戶提供的樣品信息、抽取的物質(zhì)、材料或產(chǎn)品的清晰標(biāo)識(shí)(適用時(shí))、分包(適用時(shí))。問(wèn)題出現(xiàn)的主要原因有:認(rèn)證認(rèn)可標(biāo)識(shí)使用錯(cuò)誤;樣品必要的描述、標(biāo)識(shí)及狀態(tài)不正確;客戶提供的樣品信息未加標(biāo)注;抽取的物質(zhì)、材料或產(chǎn)品無(wú)清晰標(biāo)識(shí);未注明分包方信息,包括名稱及資質(zhì)認(rèn)定許可編號(hào)等。

      以上問(wèn)題的出現(xiàn)反映出較多檢驗(yàn)檢測(cè)機(jī)構(gòu)存在:部分人員培訓(xùn)不充分,缺乏必要的檢驗(yàn)檢測(cè)背景,對(duì)相關(guān)法律法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)不夠熟悉,報(bào)告編排不合理,對(duì)報(bào)告客觀獨(dú)立、公平公正、誠(chéng)實(shí)信用原則不甚了解,對(duì)準(zhǔn)確、清晰、明確和客觀出具報(bào)告的要求理解不到位,對(duì)部分報(bào)告要素不敏感、認(rèn)識(shí)不深刻、不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題等。

      4 結(jié)語(yǔ)

      檢驗(yàn)檢測(cè)機(jī)構(gòu)應(yīng)針對(duì)可能出現(xiàn)的檢驗(yàn)檢測(cè)報(bào)告質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)采取相應(yīng)的措施嚴(yán)格防控,但考慮到管理成本的問(wèn)題,建議應(yīng)至少對(duì)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為三、四級(jí)的報(bào)告要素采取重點(diǎn)防控,包括:(1)結(jié)合報(bào)告要素進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分及原因分析,編制并發(fā)布有針對(duì)性與指導(dǎo)性的“檢驗(yàn)檢測(cè)報(bào)告編制指南”;(2)結(jié)合實(shí)驗(yàn)室自身業(yè)務(wù)需要,建立統(tǒng)一的“檢驗(yàn)檢測(cè)報(bào)告模板”,固化相關(guān)業(yè)務(wù)的報(bào)告格式;(3)定期對(duì)報(bào)告模板進(jìn)行審核與修改,以適應(yīng)不同要求;(4)在日常報(bào)告審核中,對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)要素重點(diǎn)關(guān)注,并組織專項(xiàng)檢查等。

      檢驗(yàn)檢測(cè)機(jī)構(gòu)也可運(yùn)用本文中的方法,建立自己的報(bào)告數(shù)據(jù)庫(kù),并依據(jù)自身情況與特點(diǎn),選取適宜的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)限值,開(kāi)展報(bào)告質(zhì)量監(jiān)督控制,更好地防控報(bào)告風(fēng)險(xiǎn)。

      猜你喜歡
      聚類要素報(bào)告
      掌握這6點(diǎn)要素,讓肥水更高效
      觀賞植物的色彩要素在家居設(shè)計(jì)中的應(yīng)用
      基于DBSACN聚類算法的XML文檔聚類
      一圖看懂十九大報(bào)告
      論美術(shù)中“七大要素”的辯證關(guān)系
      報(bào)告
      也談做人的要素
      山東青年(2016年2期)2016-02-28 14:25:36
      基于改進(jìn)的遺傳算法的模糊聚類算法
      報(bào)告
      報(bào)告
      宜宾县| 平潭县| 肃宁县| 巴马| 镇沅| 浠水县| 广汉市| 循化| 泸定县| 象山县| 体育| 博乐市| 凭祥市| 安顺市| 台湾省| 明星| 务川| 盐池县| 商水县| 绥化市| 永城市| 新源县| 大港区| 永顺县| 汾西县| 墨脱县| 峨山| 黄平县| 精河县| 常宁市| 大同市| 凌海市| 六枝特区| 涪陵区| 苍梧县| 海林市| 成武县| 晴隆县| 濉溪县| 襄城县| 临清市|