張西林 范林榜 林兵
(1.江蘇師范大學(xué)商學(xué)院,江蘇 徐州 221116;2.江蘇師范大學(xué)現(xiàn)代物流與供應(yīng)鏈研究中心,江蘇 徐州 221116)
裝備研制屬于復(fù)雜的系統(tǒng)工程,具有一定的探索性。隨著裝備功能、技術(shù)要求的提高,裝備研制任務(wù)的復(fù)雜性不斷增加,導(dǎo)致裝備研制任務(wù)按期完成十分困難[1]。在研制任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中,信息、技術(shù)、參數(shù)等存在較大的不確定性,需要多次返工迭代才能完成任務(wù),導(dǎo)致研制任務(wù)工期延長(zhǎng)、成本增加、風(fēng)險(xiǎn)增大、資源消耗量增加。返工迭代的主要原因包括:由于認(rèn)識(shí)的局限性,研發(fā)者不能全面考慮所有的影響因素;在研制任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中,一些難以預(yù)測(cè)的原因?qū)е卵兄迫蝿?wù)不能按照計(jì)劃完成,必須不斷對(duì)其進(jìn)行調(diào)整;在開(kāi)始執(zhí)行研制任務(wù)時(shí),有些任務(wù)內(nèi)容不明確,需要通過(guò)多次迭代才能逐漸明確。此外,研制任務(wù)包含眾多子任務(wù),在后期階段需要把子任務(wù)進(jìn)行集成,也會(huì)造成返工迭代[2]。返工迭代可以循序漸進(jìn)地解決問(wèn)題,提高研制任務(wù)的完成質(zhì)量,但是也會(huì)增加項(xiàng)目的工期和成本[3]。因此,可以采用迭代概率、迭代長(zhǎng)度、迭代數(shù)量、學(xué)習(xí)曲線等參數(shù)表征裝備研制任務(wù)的不確定性[4]。
返工量化是分析和優(yōu)化研制任務(wù)的重要基礎(chǔ)工作。子任務(wù)之間的信息依賴程度是研制任務(wù)返工量化的重要依據(jù),且信息依賴程度與各個(gè)子任務(wù)所負(fù)責(zé)的部件、功能等密切相關(guān)?;谠O(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)矩陣(Design Structure Matrix,DSM)構(gòu)建元素之間依賴關(guān)系的結(jié)構(gòu)化模型,進(jìn)而分析子任務(wù)之間的依賴關(guān)系、返工迭代、流程優(yōu)化等問(wèn)題[5-6]。返工概率通常由專家經(jīng)驗(yàn)給出,存在主觀性大、不準(zhǔn)確等問(wèn)題?;谧C據(jù)推理的置信規(guī)則庫(kù)推理方法能夠充分利用具有不確定性和非線性特征的數(shù)據(jù),通過(guò)定量和定性相符合的方式處理不確定和不完整的數(shù)據(jù)[7-8]。
當(dāng)前,相關(guān)研究主要以子任務(wù)間的信息依賴強(qiáng)度作為返工量化的依據(jù),分析返工的形成原因及其影響。但是,返工概率不僅受信息依賴強(qiáng)度的影響,而且受信息變動(dòng)、錯(cuò)誤率、敏感性等多種因素的影響。如果只考慮依賴強(qiáng)度難以對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確描述和量化,因此,如何有效融合研制任務(wù)的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行返工量化是目前研究的瓶頸。
基于此,本文綜合考慮返工的多種影響因素,有效融合多源數(shù)據(jù),采用證據(jù)推理方法解決返工概率量化問(wèn)題。
在裝備研制任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中,返工概率受子任務(wù)間的信息依賴程度、發(fā)生返工的子任務(wù)的魯棒性、引發(fā)返工的子任務(wù)輸出信息的穩(wěn)定性等因素的影響。裝備研制任務(wù)返工概率主要影響因素如圖1所示。
圖1 裝備研制任務(wù)返工概率主要影響因素
信息依賴程度是指在研制任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中,某子任務(wù)對(duì)另一子任務(wù)輸出信息的依賴程度。子任務(wù)之間的依賴關(guān)系主要為數(shù)據(jù)和信息依賴、技術(shù)支持等,信息依賴程度與子任務(wù)所完成的功能、部件等密切相關(guān)。
某子任務(wù)對(duì)另一子任務(wù)的信息依賴程度可通過(guò)功能、部件等方面的依賴程度推導(dǎo)計(jì)算。子任務(wù)i對(duì)子任務(wù)j的信息依賴程度越高,子任務(wù)j發(fā)生變更時(shí)引發(fā)子任務(wù)i發(fā)生返工的概率越大。如果子任務(wù)i對(duì)子任務(wù)j的信息依賴程度為0,表示子任務(wù)i完全不依賴子任務(wù)j的信息,則子任務(wù)j發(fā)生變更時(shí)不會(huì)引發(fā)子任務(wù)i發(fā)生返工。
魯棒性表示系統(tǒng)承受不確定性影響的能力。子任務(wù)的魯棒性是指當(dāng)輸入信息發(fā)生變更或外界環(huán)境發(fā)生變化時(shí),仍能在計(jì)劃工期、成本、風(fēng)險(xiǎn)要求的范圍內(nèi)按照技術(shù)和功能參數(shù)完成任務(wù)的能力。子任務(wù)的魯棒性受敏感性、關(guān)鍵技術(shù)成熟度、復(fù)雜性等因素的影響。
1.2.1 敏感性
子任務(wù)的敏感性是指當(dāng)某些輸入?yún)?shù)或外界條件發(fā)生變動(dòng)時(shí),對(duì)該子任務(wù)的影響程度。子任務(wù)的敏感性越高,說(shuō)明該子任務(wù)對(duì)信息變動(dòng)越敏感,當(dāng)輸入信息發(fā)生變動(dòng)時(shí),子任務(wù)發(fā)生返工的概率越大。
1.2.2 關(guān)鍵技術(shù)成熟度
技術(shù)成熟度(Technology Readiness Level,TRL)是指技術(shù)相對(duì)于某子任務(wù)的研制目標(biāo)而言所處的發(fā)展?fàn)顟B(tài),反映了技術(shù)對(duì)于預(yù)期研制目標(biāo)的滿足程度。某子任務(wù)使用關(guān)鍵技術(shù)的TRL越低,則該子任務(wù)發(fā)生返工的概率越大。
1.2.3 復(fù)雜性
復(fù)雜性是指研制任務(wù)或子任務(wù)中各要素之間的差異性、相關(guān)性。裝備研制任務(wù)主要包括技術(shù)、組織、內(nèi)容、目標(biāo)、環(huán)境等方面的復(fù)雜性。裝備研制任務(wù)復(fù)雜性增大,將導(dǎo)致子任務(wù)返工概率增大。復(fù)雜性越高,子任務(wù)發(fā)生返工的概率越大。
子任務(wù)輸出信息的穩(wěn)定性用于衡量輸出信息的變動(dòng)概率和變動(dòng)程度的大小。子任務(wù)輸出信息的穩(wěn)定性越好,說(shuō)明其輸出信息的變動(dòng)概率及變動(dòng)程度越小。子任務(wù)輸出信息的穩(wěn)定性受不確定性、關(guān)鍵技術(shù)成熟度、復(fù)雜性等多種因素的影響。
1.3.1 不確定性
不確定性是指由于沒(méi)有完全準(zhǔn)確掌握子任務(wù)的全部信息,無(wú)法對(duì)影響子任務(wù)返工的某些因素、參數(shù)等進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。掌握的信息越充分,則不確定性程度越低。裝備研制任務(wù)可使用的歷史數(shù)據(jù)相對(duì)較少,因此,具有較高的不確定性。裝備研制任務(wù)的不確定性越大,說(shuō)明輸出信息發(fā)生變更的概率越大,那么引發(fā)依賴其輸出信息的子任務(wù)發(fā)生返工的概率越大。
1.3.2 關(guān)鍵技術(shù)成熟度
在開(kāi)始執(zhí)行研制任務(wù)時(shí),某些關(guān)鍵技術(shù)的內(nèi)在機(jī)理或?qū)嵺`應(yīng)用并不十分成熟。隨著研制任務(wù)的推進(jìn),這些關(guān)鍵技術(shù)可能會(huì)發(fā)生變動(dòng),導(dǎo)致使用該關(guān)鍵技術(shù)的子任務(wù)的輸出信息發(fā)生變更。子任務(wù)中使用的關(guān)鍵技術(shù)的成熟度越高,則子任務(wù)輸出信息的穩(wěn)定性越強(qiáng)。
1.3.3 復(fù)雜性
子任務(wù)的復(fù)雜性會(huì)對(duì)其輸出信息的穩(wěn)定性產(chǎn)生一定程度的影響。一般情況下,子任務(wù)的復(fù)雜性越高,則子任務(wù)完成的難度越大,出現(xiàn)信息變更的可能性越大,輸出的信息越不穩(wěn)定。
裝備研制任務(wù)返工概率估計(jì)是指通過(guò)一定的方法估計(jì)某一子任務(wù)引發(fā)另一子任務(wù)返工的概率大小。通過(guò)證據(jù)推理能夠充分利用各種不確定信息估計(jì)返工概率。研制任務(wù)返工概率量化估計(jì)方法包含4個(gè)步驟:①構(gòu)造信度結(jié)構(gòu)規(guī)則庫(kù);②輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換;③匹配程度計(jì)算;④基于D-S理論合成的規(guī)則聚合。
在估計(jì)裝備研制任務(wù)返工概率之前,將評(píng)價(jià)準(zhǔn)則、專家經(jīng)驗(yàn)、歷史數(shù)據(jù)等相關(guān)信息用統(tǒng)一的框架表示,用于構(gòu)建由“if…then…”形式規(guī)則組成的信度結(jié)構(gòu)規(guī)則庫(kù)。每條規(guī)則中,“if…”是前提,“then…”是結(jié)論。信度用于刻畫(huà)規(guī)則的不確定性,每條規(guī)則的結(jié)論具有信度結(jié)構(gòu)。通常,研制任務(wù)返工概率評(píng)估規(guī)則庫(kù)中的規(guī)則如下
在研制任務(wù)返工概率評(píng)估規(guī)則庫(kù)中,信度結(jié)構(gòu)由數(shù)值和信度兩部分組成,與返工概率影響因素對(duì)應(yīng)的信度結(jié)構(gòu)輸入方式如下
{(x1,ε1),(x2,ε2),…,(xI,εI)}
式中,xi表示返工概率影響因素的底層指標(biāo)的輸入值;εi表示輸入值xi的信度。
匹配度計(jì)算是指計(jì)算一組輸入與各條規(guī)則的匹配程度,公式如下
T(xi,εi)={(Aij,αij),i=1,2,…,I;j=1,2,…,|Ai|}
式中,αij表示輸入值xi與前提項(xiàng)Aij的匹配度,αij∈[0,1];φ(xi,Aij)為相似函數(shù),表示xi與Aij的相似程度。
在返工概率評(píng)估規(guī)則庫(kù)中,規(guī)則的前提條件采用“∧”和“∨”兩種邏輯符號(hào)表示,但一條規(guī)則只能用一種邏輯符號(hào)表示。
如果前提項(xiàng)用邏輯連接符“∧”表示,則輸入對(duì)第k條規(guī)則的匹配程度為
如果前提項(xiàng)用邏輯連接符“∨”表示,則輸入對(duì)第k條規(guī)則的匹配程度為
信度規(guī)則的激活程度是指輸入數(shù)據(jù)激活每條規(guī)則的程度,計(jì)算公式如下
式中,ωk為第k條規(guī)則的激活度;θk為規(guī)則庫(kù)中第k條規(guī)則的相對(duì)權(quán)重。
輸入數(shù)據(jù)與規(guī)則的匹配度越高,則規(guī)則的激活度越高。激活度是規(guī)則合成過(guò)程中規(guī)則的相對(duì)權(quán)重,激活度越高,表示權(quán)重越大。
在基于D-S理論合成的規(guī)則聚合過(guò)程中,首先需要構(gòu)造基本可信數(shù),公式如下
將輸入激活的多條規(guī)則進(jìn)行融合。假設(shè)前S條規(guī)則被激活,其聚合規(guī)則表達(dá)式為
在將所有返工概率影響因素和底層指標(biāo)聚合后,得到返工概率的評(píng)估公式,即
式中,βl表示由輸入值得到結(jié)論l的基本可信數(shù)為ml的信度;βR表示結(jié)果的不確定性。
以某無(wú)人機(jī)研制任務(wù)為例進(jìn)行分析。該無(wú)人機(jī)研制任務(wù)包含方案論證、初步設(shè)計(jì)方案配置、確立初步結(jié)構(gòu)、開(kāi)發(fā)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)參數(shù)、初步制造計(jì)劃分析、生成階段報(bào)告6項(xiàng)子任務(wù)。該無(wú)人機(jī)研制任務(wù)返工的主要影響因素包括魯棒性、輸出信息的穩(wěn)定性、信息依賴程度。其中,魯棒性受敏感性、關(guān)鍵技術(shù)成熟度、復(fù)雜性等因素的影響;輸出信息的穩(wěn)定性受不確定性、關(guān)鍵技術(shù)成熟度、復(fù)雜性等因素的影響;信息依賴程度可由功能依賴程度和部件依賴程度推導(dǎo)計(jì)算。在無(wú)人機(jī)研制任務(wù)中,一般關(guān)鍵技術(shù)成熟度不低于6,假設(shè)該無(wú)人機(jī)研制任務(wù)中采用的關(guān)鍵技術(shù)的成熟度為4個(gè)等級(jí),即6、7、8、9。
無(wú)人機(jī)研制任務(wù)返工概率分為4個(gè)等級(jí),即大、中、小、0。在返工概率估計(jì)過(guò)程中,所構(gòu)建的規(guī)則庫(kù)中返工概率影響因素及其取值范圍見(jiàn)表1。敏感性、關(guān)鍵技術(shù)成熟度、復(fù)雜性、不確定性等評(píng)價(jià)指標(biāo)取值的概率分布見(jiàn)表2。信息依賴程度可通過(guò)功能依賴程度、部件依賴程度進(jìn)行推導(dǎo)計(jì)算,計(jì)算結(jié)果如圖2所示。
表1 規(guī)則庫(kù)中返工概率影響因素的取值范圍
表2 各個(gè)因素取值的概率分布
圖2 信息依賴程度
假設(shè)返工概率評(píng)估規(guī)則庫(kù)中的各條規(guī)則的權(quán)重相等、規(guī)則前提條件的相對(duì)權(quán)重相等,基于無(wú)人機(jī)研制任務(wù)的相關(guān)數(shù)據(jù),構(gòu)建無(wú)人機(jī)研制任務(wù)返工概率評(píng)估規(guī)則庫(kù)、魯棒性評(píng)估規(guī)則庫(kù)、輸出信息穩(wěn)定性評(píng)估規(guī)則庫(kù),基于證據(jù)推理計(jì)算研制任務(wù)返工概率。
在計(jì)算過(guò)程中,首先,應(yīng)考慮敏感性、關(guān)鍵技術(shù)成熟度、復(fù)雜性等影響因素,基于證據(jù)推理推導(dǎo)計(jì)算各個(gè)子任務(wù)的魯棒性;其次,應(yīng)考慮不確定性、關(guān)鍵技術(shù)成熟度、復(fù)雜性等影響因素,基于證據(jù)推理計(jì)算計(jì)算各個(gè)子任務(wù)輸出信息的穩(wěn)定性;最后,應(yīng)根據(jù)信息依賴程度、魯棒性、輸出信息的穩(wěn)定性等指標(biāo),基于證據(jù)推理計(jì)算返工概率。
下面以子任務(wù)F引發(fā)子任務(wù)E返工的概率估計(jì)過(guò)程為例進(jìn)行分析。子任務(wù)E對(duì)子任務(wù)F的信息依賴程度為C6=(0.6,1)。影響子任務(wù)E的魯棒性的各個(gè)參數(shù)分別為:{C6=(低,0.3)(中,0.4)(高,0.3),C7=(6.9,1),C8=(低,0.7)(中,0.2)(高,0.1)},可以計(jì)算出子任務(wù)E的魯棒性為C2(強(qiáng),中,弱)=(0.44,0.30,0.26)。影響子任務(wù)F輸出信息的穩(wěn)定性的各個(gè)參數(shù)分別為:{C9=(低,0.8)(中,0.2)(高,0),C7=(8.8,1),C8=(低,0.6)(中,0.3)(高,0.1)},可以計(jì)算子任務(wù)F輸出信息的穩(wěn)定性為C3(強(qiáng),中,弱)=(0.88,0.09,0.03)。根據(jù)子任務(wù)E對(duì)子任務(wù)F的信息依賴程度、子任務(wù)E的魯棒性、子任務(wù)F輸出信息的穩(wěn)定性,計(jì)算子任務(wù)F引發(fā)子任務(wù)E發(fā)生返工的概率分布為P(大,中,小,0)=(0.14,0.25,0.51,0.09)。
通過(guò)證據(jù)推理方法,分別計(jì)算子任務(wù)之間引發(fā)返工的概率分布,結(jié)果如圖3所示。圖中括號(hào)內(nèi)的4個(gè)數(shù)字為返工分別為大、中、小和0的概率,沒(méi)有填數(shù)字的格表示返工概率為0。
圖3 研制任務(wù)返工概率分布
為了便于估計(jì)后續(xù)研制任務(wù)的工期和成本,可以通過(guò)一定的計(jì)算方式將返工概率分布轉(zhuǎn)化為具體的概率值。令返工概率“大”對(duì)應(yīng)的返工概率值為0.9、返工概率“中”對(duì)應(yīng)的返工概率值為0.6、返工概率“小”對(duì)應(yīng)的返工概率值為0.3、返工概率“0”對(duì)應(yīng)的返工概率值為0。
由此計(jì)算可知,子任務(wù)D引發(fā)子任務(wù)B發(fā)生返工的概率為RPBD=0.9×0+0.6×0+0.3×0.34+0×0.66=0.10
子任務(wù)F引發(fā)子任務(wù)E發(fā)生返工的概率為RPFE=0.9×0.14+0.6×0.25+0.3×0.51+0×0.09=0.43。
返工概率量化是優(yōu)化裝備研制任務(wù)的重要基礎(chǔ)工作。傳統(tǒng)方法主要依據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)或信息依賴程度進(jìn)行量化估計(jì),存在主觀性大、考慮因素過(guò)于單一等問(wèn)題。在分析研制任務(wù)返工概率影響因素的基礎(chǔ)上,本文選取返工概率的主要影響因素:信息依賴程度、魯棒性、輸出信息的穩(wěn)定性。在此基礎(chǔ)上,基于證據(jù)推理估計(jì)某一子任務(wù)引發(fā)另一子任務(wù)發(fā)生返工的概率,能夠更加科學(xué)地量化返工概率。該方法根據(jù)相似子任務(wù)的歷史數(shù)據(jù)、專家經(jīng)驗(yàn)等信息對(duì)返工概率進(jìn)行量化,增強(qiáng)了返工概率量化計(jì)算的合理性、準(zhǔn)確性,可為研制任務(wù)返工概率量化研究提供參考。