基于模糊层次综合评价法的工程项目质量控制研究

张景煜 张玉腾

摘要：针对某工程建设项目复杂、工程量大、投资大等特点，通过项目实际情况制定、筛选了符合该项目的工程质量指标，利用模糊层次综合评价法（FAHP）构建了模糊评价矩阵并对项目质量等级进行了判断，建立了工程项目质量的评价模型。结果表明：该工程项目质量在差、一般、合格、良好、优秀中的隶属度分布分别为0%，10%，33.6%，33.9%，22%，并分别得出了各主要施工阶段中的最主要影响因素，经过实际应用证明了本文研究的切实可行。

Abstract： In view of the complexity， large amount of engineering and the large investment of a project， the project quality indicators are developed and screened according to the actual situation of the project. The FAHP is used to construct the fuzzy evaluation matrix and the quality level of the project is judged and an evaluation model for the quality of the project is established. The results show that the subordinate degree distribution of the project in poor quality， general， qualified， good and excellent is 0%， 10%， 33.6%， 33.9%， 22%， respectively， and it is obtained in each major construction stage. The most important influencing factors have proved the practicality of this study through practical application.

关键词：工程项目;质量;FAHP;评价

Key words： engineering project;quality;FAHP;evaluation

中图分类号：284;F224                                  文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2018）34-0010-03

0  引言

如今建筑行业面临投资数额大、建设周期长、涉及范围广、竞争压力大等诸多问题[1]，建筑企业如何在激烈的建筑市场站稳脚跟并获得可观效益，已成为企业生存需要面对的最主要问题[2]-[3]。而工程项目质量作为企业的一块“金字招牌”，更是企业生存及管理工作的重中之重。

基于此，国内许多学者以及专家对如何控制工程项目质量已进行了大量研究[4]。作者从中国知网检索到大量文献，经过归纳总结发现，工程项目质量控制方面的绝大多数文献仅停留在理论层面，对工程项目现场的质量控制指导有限。因此，本文拟根据模糊层次综合评价法（FAHP）在定性与定量相结合方面的优点，采用该方法建立工程项目质量评价模型并于山东淄博某工程项目进行实际应用以验证该评价模型的实用性与可行性。

1  质量评价模型基本影响因素

通过所请专家——山东理工大学、青岛理工大学、淄博市建筑设计研究院等单位的对口专家以及各参与单位的项目负责人等确定符合该项目质量评价的评价指标，包括确定一级指标：工程准备阶段、工程施工阶段、工程质量管理阶段、工程竣工验收阶段;通过对一级指标分析及指标间的相互联系，确定二级指标：施工图设计、人员配备、材料机械、地基基础工程、结构工程、砌体工程、装饰工程、安装工程、技术方案、工艺流程、施工组织、质量监管检查、竣工材料准备、竣工预验收、竣工验收、工程质量回访。

2  工程项目质量评价模型

2.1 专家打分百分比

模糊层次综合评价法（FAHP）是一种定性与定量相结合的评价模型，采用层次分析法确定因素权重，然后用模糊综合评判确定评判效果[5]。

请参与项目的专家对评价指标体系中的各指标进行客观的评价和判断，对工程项目的质量水平进行评价打分。每项评价指标分别设置差、一般、中等、良好、优秀五个等级，通过每位专家对每个指标进行打分，确定专家打分百分比。如表1所示。

2.2 确定指标权重

该工程项目中质量评价的评价指标较为复杂，考虑各指标之间的相互关系及影响，请参与项目的專家对评价指标体系中的各指标进行客观的评价和判断，给出相应重要性分数，得到判断矩阵。具体打分要求如表2所示。

一致性检验指标：

（1）

RI=[0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41 1.46 1.49 1.52 1.54 1.56 1.58 1.59]

式中：姿max表示最大特征根，CR<0.10表示矩阵的一致性可以接受，否则矩阵的一致性不可以接受。

2.3 模糊综合评判

应用模糊评价方法，其中Pij代表评价指标体系中每一个打分的数值，rij代表评价矩阵的每一项，建立评价指标的模糊综合评判矩阵[6]。

计算由评价指标判断矩阵的相关参数，包括最大特征根、一致性比率以及权重，并对判断矩阵进行一致性检验。将专家评选的五个一级指标的Xij利用MATLAB软件模拟计算权向量及最大特征值，得到判断矩阵、及经过一致性检验的结果如表3所示。

由上述判断矩阵得出，最大特征根？姿max为4.1970，一致性指标CI为0.0655。且一致性比率CR为0.0730<0.1，故该判断矩阵的一致性是可以接受的。由此，上述表格数据的合理性成立，可以在此基础上对二级指标的判断矩阵进行计算和检验如表4所示。

由上述判断矩阵得出，最大特征根？姿max为3.3085，一致性指标CI为0.0193。且一致性比率CR为0.0370<0.1，故该判断矩阵的一致性是可以接受的。权重X11为0.6370，说明施工图设计在工程准备阶段中相对比较重要。同理可知，地基与基础工程以及结构工程的影响重要程度相同，在施工过程必须严格控制;在工程质量管理阶段，技术方案的影响最大，为其他三项工作影响之和;竣工验收在整个建筑工程的验收过程中具有至关重要的作用，决定了建筑工程能否最终投入使用。

2.4 模糊评价矩阵

根据专家打分的情况，经过简化处理，得出每个一级评价指标的模糊综合评价矩阵，限于篇幅，本文仅以工程准备阶段为例子：

根据各指标的不同权重，得出各级指标的权向量，评价结果用模糊矩阵R表示。

同理，R2=[0 0.06 0.32 0.40 0.23]，R3=[0 0.14 0.36 0.26 0.22]，R4=[0 0.14 0.35 0.38 0.13]。

然后进行二级综合评判，判断矩阵

。即项目质量在质量等级为差的隶属度分布为0%，在质量等级为一般的隶属度分布为10%，在质量等级为合格的隶属度分布为33.6%，在质量等级为良好的隶属度分布为33.9%，在质量等级为优秀的隶属度分布为22%。可以看出，工程项目质量为良好的最多，其次为合格，差为0，说明该工程项目质量整体较好。

3  结论

①模糊评价等级一共分为5个，分别为差、一般、合格、良好、优秀。通过一级指标中的二级指标的模糊评价，得出该建筑工程项目质量在差、一般、合格、良好、优秀中的隶属度分布分别为0%，10%，33.6%，33.9%，22%，说明该工程在整个建设过程中，各项工作都比较完善，项目工程质量良好。

②在工程准备阶段，施工图设计的权重为0.64，远高于其他两个因素。说明在该阶段中，施工图设计影响比重较大，完善的施工设计图纸，为后期的质量控制提供保障。

③施工阶段是建筑工程质量控制最重要的阶段，5个子指标的权重分布较为接近，说明该阶段的每一项工作对质量的影响都不容忽视。尤其是地基与基础工程和结构工程、是建筑工程安全的重要因素，对质量的影响最为重大。在施工前，必须有完备的图纸和施工方案，以保证其质量。在地基与基础工程和结构工程的隐蔽工程验收过程中，遵照相关指标和规范进行验收。

④在质量管理阶段中，技术方案的权重为0.47，影响突出。与施工过程紧密联系，是质量控制工作的重点。

⑤在施工竣工验收阶段，竣工验收的权重为0.49，是该阶段对质量要素起作用最大的因素。做好验收工作，检验前面工作质量，是对其投入使用后用户体验良好的一种保证。

⑥通过施工现场对二级指标现场质量的重点控制，验证了基于FAHP的评价模型与评价体系的实用性与可行性，荣获“金刚奖”。

参考文献：

[1]张建军.有关建筑工程管理现状及控制措施的分析[J].山西建筑，2017，43（32）：228-229.

[2]朱荣华.建筑工程质量控制中存在的问题以及对策研究[J].中国标准化，2018（06）：48-50.

[3]高中献.建筑工程质量控制影响因素与要点探讨[J].低碳世界，2018（03）：188-189.

[4]郑飞.房建工程质量控制中施工現场管理研究[J].江西建材，2018（02）：219，223.

[5]周启清，韩永楠.基于模糊层次综合评价法的房地产项目投资风险评价及控制研究[J/OL].金融理论与实践，2018（06）：104-110.

[6]万文，于军琪，赵江平，黄玲丽.高速公路施工安全管理模糊评价研究[J].中外公路，2016，36（01）：325-329.