医药工程设计进度关键影响因素分析

孙中正

黑龙江省食品医药设计院有限责任公司，黑龙江省哈尔滨市， 150001

摘要：制药工程项目的设计进度将直接影响其内部管理效率。相关人员可借助相关实验不断创新其关键指标，推动工程设计精细化。制药工程项目的改进可以从政策和设计两方面进行，以确保全民医疗健康。

关键词：医药工程；设计进度；影响因素；措施

1构建医药工程设计进度关键影响因素的基本原则

制药工程在设计阶段会受到多种条件的影响，形成多种因素的原因是复杂的。在实际设计过程中，项目经理在确定影响工程项目进度的关键因素时，应遵循工程项目的基本特征，即项目和数据都应具有不同程度的代表性，每个项目都能满足数据分析的基本需要，在进行统计检查时可以相互独立。在各种关键要素的设计过程中，应及时消除各种不可变因素，使相关因素立即得到优化，以满足此类工程项目的设计要求。影响设计进度的关键因素指标可分为外部因素和内部因素。外部因素主要包括建设单位和政府政策；内部要素包括药品设计方案、设计师的专业能力、设计信息的共享程度等。为了提高项目测试数据的准确性，测试将重点审查其内部要素。

2医药工程设计进度关键影响因素的实例分析

2.1设计前的准备

通过大量的文献研究，技术人员可以通过相应的实验了解制药工程设计进度的关键影响因素。正式设计前，相关人员可做好相应的准备工作。

首先，选择合适的测试样本很重要。在选择样本的过程中，相关人员应注意其在医药设计行业的代表性，其内部数据应涉及石化、化工、制药、建筑、咨询和设计等领域。

其次，在完成样本选择后，对医学工程设计进度的研究做出相应的假设。

最后，在完成各项要素的指标设计后，项目实验者应进行科学数据收集。具体来说，为了使其内部测试数据更有效、更可靠，可以采用问卷调查的方法，即利用五点法展示制药工程的设计进度，并对量化指标的重要性进行分级，例如a代表“极其不重要”，B代表“不重要”，C代表“一般”，D代表“更重要”，E代表“非常重要”。对于调查对象的选择，测试人员可以找到制药工程项目的设计师。这些数据将非常有效和具有代表性，并且数据将绝对准确和真实。相关准备工作完成后，相关人员可正式进入试验阶段。

2.2分析和描述统计

在完成实验的问卷调查后，实验者共收到148份试卷。在剔除14份不合格试卷后，可以看出剩余134份问卷的结果是高质量的。几个项目名称的最大值和最小值介于5和1之间，标准偏差范围存在较大差距。相比之下，由于设计师的专业水平，药品设计方案和设计信息共享的平均值分别为4.194、4.104和4.112，标准差和中值有不同程度的差异。从关键影响因素指标来看，设计师的专业水平与药品设计方案的相关数据相似，设计信息共享程度略有不同。

 2.3 检验信度

为提升有关数据的稳定性、可靠性，试验人员应设置适宜的信度检验，在开展检验的过程中要仔细审查其内部存有的各项因素，如样本的充足程度、调查方案的科学性、问卷设计的合理性与调查人员的检测资质等，通过适宜的信度检验来确定相关数据。

当前常用的信度检验方式为Cronbach,s Alpha系数检测法，对其实行一致性检验，随着系数的升高其信度值也随之增大，若其系数在0.7以上，其信度则处在较高水平，促进了研究依据的合理性、稳定性。同时，在了解相关系数后还有助于修正调查问卷中的各项数据，在调查过程中当某个变量出现变化时该系数增大，则可判定该调整较合理，反之则不合理。具体来说，当信度范围在0.3以内时，其数据标准则为“不可信”；若信度范围在0.3-0.7之间，其标准可升级成“可信”；当信度范围在0.7-0.9之间时，其数据标准在“很可信”；而如果想要数据标准为“非常可信”，该信度范围需在0.9以上。如表3所示，在医药工程设计进度关键影响要素中，无论是建筑单位、医药设计方案还是设计信息的共享度，其Cronbach,s Alpha系数均在0.4以上，也就说明了该数据的可信度较高，去除掉已删除的系数，医药设计方案的系数仍在0.9以上，以此来说明该项目数据的准确性。

2.4 分析关键影响要素中的因子

在分析关键影响因素中的因素时，实验者应提取变量中的共同因素，在描述各种因素与指标之间的相关性的过程中尽可能减少因素的数量，并借助一些因素来描述更多的原始信息。

例如，在分析制药工程设计进度关键影响因素中的因素时，相关人员需要对其内部因素进行编号，找出其特征根源。当特征根为2.207时，特征根的方差解释率和累积百分率均为27.584%，在此过程中，方差解释率将发生不同程度的旋转。旋转前为27.584%，旋转后为24.424%；当特征根为1.701时，方差解释率和累积百分比的变化率分别为21.267%和48.851%。通过一定程度的旋转，方差解释率从21.267%上升到22.093%，而累积百分比从48.851%下降到46.517%。根据大量数据，当特征根超过1时，旋转方差的总解释率约为75%，表明这些因素是关键因素，具有高度的相关性。

2.5进行回归分析

在进行正式回归分析之前，测试人员应了解回归分析的主要作用，这是一种科学的统计分析方法。在使用该方法的过程中，可以确定多个变量之间的相关性和相关性。为了提高数据分析的准确性，应设置相关数据的显著性值。在本试验中，该值的显著性标准为0.05，在计算数据时，消除了其中的假变量。与回归系数相关的检验结果为t，显著性值与t的绝对值正相关，与回归系数的检验值密切相关。一般来说，如果有效值在0.05范围内，则证明其有效。R表示自变量和确定系数。在使用过程中，它可以解释变异在总变异中所占的比例。当自变量增大时，可以及时调整R，通过连续修正提高其预测能力。

具体来说，在分析制药工程设计过程中关键影响因素的设计周期时，测试人员可以调整内部4-5个因素。经相应计算，显著性值小于0.05，即T检验结果显著，R值经相应调整后下降，代表回归贡献值经合理调整后下降，回归方程的解释变得更加合理。通过大量的分析结果可以看出，在相同的设计周期下，设计师的专业水平与政府政策之间的关系假设应该是正相关的，而设计信息的共享与药物设计方案之间是负相关的。实验者发现了设计过程中的关键影响因素。

2.6实例结论

通过测试的整个设计过程，测试人员需要了解制药工程设计进度的关键影响因素在工程项目设计中的重要性。影响工程设计进度的主要因素有设计信息共享、药品设计方案、设计人员专业水平等。

随着药品设计单位的进度机制逐步完善，设计单位对设计完成度的提高、设计周期的缩短、系统建设水平的提高将更加满意。例如，在设计信息的共享程度上，制药工程设计人员实时共享自己拥有的设计信息，项目的建设效率会更高，员工的工作积极性会发生很大的变化。建立完善的信息共享平台后，各部门之间的联系更加密切，通过良好的沟通，提高项目建设水平。同时，药品设计方案也会影响项目设计进度。其原因是，当方案合理时，可以通过其专业程度最大限度地提高工程的设计效率，改变施工人员的满意度。此外，设计师的专业水平将直接影响项目的进度。如果他们的技术水平和专业能力较高，将有效地缩短项目的施工或设计时间，以确保他们的总体设计水平。

结论

综上所述，技术人员在进行制药工程进度设计时，应借助相关试验获取设计过程中的各种关键要素，利用相对完善的信息技术优化设计进度，逐步提高制药项目建设水平，增强工艺设计整体效果。

参考文献：

[1]宣建邦.BIM技术在医药工程设计领域遇到的挑战及分析[J].化工与医药工程,2020,41(04):42-45.

[2]高洋.医药工程设计企业市场营销策略探析[J].化工与医药工程,2018,39(02):53-57.