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指挥控制与仿真

指挥控制与仿真 >

2020 , Vol. 42 >Issue 1: 95 - 100

DOI: https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-3819.2020.01.018

理论研究

基于组合权重的合成旅装备维修保障能力评价*

  • 宋星 1 ,
  • 贾红丽 1 ,
  • 周晗 2 ,
  • 谷亚辉 1
展开
  • 1.陆军工程大学石家庄校区,河北 石家庄 050000
  • 2.陆军装备部装备项目管理中心,北京 100000

作者简介：宋 星(1991—),男,陕西渭南人,硕士研究生,研究方向为装备管理理论与应用。

贾红丽(1972—),女,副教授。

Copy editor: 许韦韦

收稿日期: 2019-06-10

  修回日期: 2019-07-09

  网络出版日期: 2022-05-19

基金资助

*军队科研计划项目(012016012600B12102)

收起

Equipment Maintenance Support Capability of Synthetic Brigade Based on Combination Weight

  • SONG Xing 1 ,
  • JIA Hong-li 1 ,
  • ZHOU Han 2 ,
  • GU Ya-hui 1
Expand
  • 1. Shijiazhuang Campus, AEU, Shijiazhuang 050000,China 2. Equipment Project Management Center,Army Equipment Department, Beijing 100000,China

Received date: 2019-06-10

  Revised date: 2019-07-09

  Online published: 2022-05-19

Fold

摘要

针对陆军规模结构改革调整后合成旅装备维修保障能力评价过程中指标难以量化,赋权困难的问题,首先建立了评价指标体系,并结合“装备云”平台数据,对具体指标给出了分析计算的方法;然后分别采用熵权法和层次分析法对指标的主观权重和客观权重进行了计算,求出组合权重;最后结合合成旅对指标的隶属度函数进行了分析,采用模糊综合评判的方法对合成旅维修保障能力进行评价,通过实例分析较为科学合理地得到某合成旅的装备维修保障能力。

关键词： 组合权重; 合成旅; 维修保障; 评价

本文引用格式

宋星 , 贾红丽 , 周晗 , 谷亚辉 . 基于组合权重的合成旅装备维修保障能力评价*[J]. 指挥控制与仿真, 2020 , 42(1) : 95 -100 . DOI: 10.3969/j.issn.1673-3819.2020.01.018

Abstract

In view of the difficulty in quantifying the indicators and the difficulty of empowerment in the process of evaluating the equipment maintenance support capability of synthetic brigades after the adjustment of the scale structure reform of the Army, an evaluation index system is established and the data of the “equipment cloud” platform is combined,an analysis and calculation method for specific indicators are proposed. Then the entropy weight method and the analytic hierarchy process are used to calculate the subjective weight and objective weight of the index respectively, and the combined weights are calculated. Finally,the membership function of the index is analyzed in combination with the actual situation. The fuzzy comprehensive evaluation method is used to evaluate the maintenance support capability of the synthetic brigade. Through the example,the equipment maintenance support ability of a synthetic brigade is obtained scientifically and reasonably.

Key words： combined weight; synthetic brigade; maintenance support; evaluation

信息化时代的战争模式要求陆军由区域防卫型向全域作战型转换,这不仅对陆军作战方式提出了新的要求,也对装备的维修保障带来新的挑战。合成旅作为陆军部队的中坚力量,如何提高其装备维修保障能力,使之与信息化时代战争的发展需要相适应,是当前值得研究的重要课题。
装备维修保障能力是指为保持部队装备技术状态良好,装备维修保障系统组织对保障对象实施装备维修保障的能力。对装备维修保障能力进行评价,能够客观反映部队装备维修保障能力的发展程度,暴露装备维修保障工作环节中存在的问题,使管理者更好地掌握部队的装备维修保障能力状况,为进一步的决策提供借鉴和参考[1]。通过评价,能够进一步分析影响装备维修保障能力的关键因素及隐藏的关联,找到问题所在,从而指导装备维修保障工作,提高装备维修保障能力。
目前国外对装备维修保障能力研究主要采用的是试验仿真的方法进行评价,国内研究多采用数学解析的方法进行评价研究,文献[2]从系统动力学模型出发,对部队装备维修保障能力生成进行了仿真研究,但对于数据的来源及结果的验证不够;文献[3]采用改进ADC法对保障分队人员维修保障能力进行了评估,并通过实例验证比较了2个不同保障分队的人员维修保障能力;文献[4]基于ANP-灰色模糊理论对航空装备维修保障能力进行了评价。这些研究大都是从评价本身来进行的,其研究对象也多是针对某类装备或者某一方面的维修保障能力,从宏观角度对合成旅建制内装备维修保障能力研究的还没有,且研究的结果多是一次综合的评价,评价所需的数据需要大量的人力物力去获取,降低了评价的可行性。
当前陆军“装备云”平台建设已经投入运行,其目标是充分运用“云计算”、“大数据”、“物联网”等技术,将部队“沉睡”的大量装备数据在统一的云平台上得到激活和利用,能够面向各级用户对象提供随时随地所需的装备信息服务。目前装备云运行以来,已获取了大量装备维修、保障、管理等相关历史数据,但关于维修保障能力评价的应用还没有,数据的应用和挖掘还有待加强。
针对现有研究的不足,本文首先建立了装备维修保障能力评价指标体系,并结合装备云数据给出了具体指标的计算方法;而后采用熵权法和AHP法对各级权重进行计算,求出组合权重;最后进行模糊综合评判。通过评价能够较为客观地得到合成旅的维修保障能力评价结果,为部队装备决策和工作改进提供可靠依据,并为下一步在平台上部署相关应用提供了思路和方法。

1 合成旅装备维修保障能力评价的指标选取

1.1 评价指标的选取原则

评价是否有意义,关键在于是否具有针对性。评价指标是合成旅装备维修保障能力评价的基础,必须能够科学有效地反映合成旅装备维修保障能力的真实情况,较为全面地反映其装备维修保障特点。因此,对于评价指标的选取,必须遵循如下原则:
1)简洁性
评价指标应该具有实用性,力求简练。在以往的装备维修保障能力评价中,许多与装备保障能力不太相关的因素被考虑进来,人为增加了评估的复杂程度,造成评价过程困难,评价效果欠佳。
2)动静结合
评价指标既要考虑装备保障机构的静态状态,还要更多地考虑其在运行过程中的动态特性和能力,才能更加真实全面地反映保障系统的实际情况。
3)平战结合
指标既要考虑平时的装备维修保障工作情况,也要考虑战时条件下的装备保障系统运行效能,全面综合衡量合成旅的装备维修保障能力。
4)面向部队
评价装备维修保障能力,要面向合成旅本身,而非面向特定装备,更非单一的武器装备。过去对维修保障能力的评价,多是面向某种装备,而非执行维修保障的旅级单位,不能从宏观上反映典型部队的维修保障能力[5]。

1.2 建立评价指标体系表

在对以往研究文献及“装备云”数据平台相关资料进行文本挖掘的基础上,针对合成旅实际,选取了能够反映全时域、多任务、多装备条件下的装备维修保障能力评价指标,指标体系如表1所示。
表1 装备维修保障能力评价指标体系
一级指标 二级指标 三级指标
装备
品质
α1		 可用性α11 固有可用度α111
使用可用度α112
维修性α12 固有维修性α121
使用维修性α122
配套性α13 诊断设备数量α131
维修设备数量α132
人力
资源
α2		 编制结构α21 维修人员满编率α211
指挥人员比例α212
训练水平α22 训练时间α221
训练成绩α222
维修水平α23 修复率α231
维修周期α232
响应时间α233
维修
管理
α3		 经费使用α31 经费到位率α311
经费利用率α312
信息资源α32 信息采集率α321
技术资料数量α322
信息安全性α323
保障指挥α33 通信能力α331
指挥能力α332
机动能力α333
战场
环境
α4		 自然环境α41 地理条件α411
气候条件α412
人文环境α42 社会化保障力量α421
民社情情况α422
战场建设α43 野外维修设施建设α431
远程技术支援能力α432
野外仓库开设情况α433
器材
保障
α5		 器材平时
供应α51		 器材库存率α511
器材响应时间α512
器材战时
保障α52		 器材储备情况α521
器材保障方案α522

1.3 指标计算

本文充分利用“装备云”平台获取相关数据进行指标的评价,所有指标的计算原始数据都来自于“装备云”平台,由于篇幅所限,这里仅就主要指标计算进行说明:
1)固有可用度α111:单装的固有可用度是仅与工作时间和修复性维修时间有关的一种可用性参数,在设计初期或订合同时采用,可由厂家数据得到[6]。本文主要针对合成旅装备来研究,需要进一步计算整体的装备固有可用度,为区分重点,其固有可用度表达式为
α11= β 1 γ 1 ¯ + β 2 γ 2 ¯ + … β 6 γ 6 ¯ 6
式(1)中, γ 1 ¯表示合成营主战装备平均固有可用度; γ 2 ¯- γ 6 ¯分别表示炮兵营、侦察营、防空营、作战支援营和勤务保障营主要装备平均固有可用度;β1-β6分别表示各营装备在完成任务中的权重,可根据演习情况由专家评测。
2)使用维修性α122:在实际使用维修中表现出来的维修性,这里主要按照平均修复时间 M - c t(MTTR)来表示。某型装备的平均修复时间可以用一定期间内修复时间的总和与修复次数N之比表示[7]:
M - c t= ∑ i = 1 N t i N
为防止时间段过短造成数据缺失,本文从“装备云”平台取近4周的数据,以合成营为例,其使用维修性可用其主战装备的平均修复时间表示。其余各营以此类推,最后按照各营完成任务的权重,计算合成旅使用维修性。
3)通信能力α331:本文的通信能力特指保障指挥中的通信能力,其能够反映平时和战时条件下的保障系统通联能力。目前,合成旅平时保障通联能力基本达到全覆盖,这里主要计算反映战时条件下的通信能力,其表达式如下
α331= N r n s· n r N s
式中Nr、Ns分别表示保障机关接收到的维修请求及下达的维修指示次数;nr表示修理单位实际收到的维修命令次数;ns表示基层各单位发出维修请求的次数。
4)机动能力α333:指合成旅保障机关战场机动转移能力,可根据演习期间保障机关战场转移时间来计算
α333= 1 , t ≤ t m a x 1 - t - t m a x t m a x , t m a x < t < 2 t m a x 0 , t ≥ 2 t m a x
式(4)中,tmax为合成旅演习评定标准中规定的最大战场转移时间,t为合成旅保障机关实际战场转移时间。
5)地理条件α411:我国地势西高东低,呈阶梯状分布,主要地形有高原、山岭、平原、丘陵和盆地,不同地势对合成旅装备性能影响情况不同。比对分析“装备云”中不同地理位置的合成旅在不同演习地域机动的装备维修保障数据,对不同地理条件的评分如表2所示。
表2 地理条件影响因子
地理 高原 山岭 平原 丘陵 盆地
评分 0.7 0.8 1 0.8 0.9
6)器材保障方案α522:器材保障方案的评价可采用品种保障率和数量保障率及平均保障时间来衡量[8],其公式为
α522= D j D , t D ≤ t D B D j D t D B t D , t D > t D B
式中,Dj表示维修器材品种保障率;D表示储备维修器材数量保障率;tD表示平均保障时间,tDB表示要求达到的平均保障时间。

2 组合权重的确定

根据计算权重时原始数据来源的不同,权重的确定可分为主观赋权法、客观赋权法、组合赋权法。主观赋权法反映了决策者的主观判断,具有较大主观随意性;客观赋权法根据评价矩阵的实际数据进行数学解析,但忽视了决策者的主观信息。组合赋权法能够较好地将主观和客观因素结合起来,综合了主观赋权法和客观赋权法的优点[8]。本文将AHP法和熵权法[9]结合起来,综合确定合成旅装备维修保障能力指标权重。
由于各指标间量纲不同,存在不可公度问题,在确定组合权重,进行模糊综合评判前,需要对指标进行无量纲化处理,以消除影响。以诊断设备数量α131为例,采用对比值的方法对其进行标准化,将实际合成旅诊断设备数量与按规定应配备的数量相比较,得到标准化后数值。同样的,分别计算得到维修设备数量α132、训练时间α221、训练成绩α222等标准化后数值。

2.1 层次分析法确定主观权重

层次分析法是美国运筹学家Saaty提出的一种定性与定量相结合的系统评价方法。它能够将决策问题的有关元素分解成层次结构,用一定的标度对人的主观判断进行量化,避免了决策者在逻辑推理时上的失误,在评价中应用比较广泛[10]。
AHP法确定主观权重步骤如下:
1)构造判断矩阵。
采用1-9标度法定义判断矩阵B= b i j m × n,bij表示元素i与元素j的重要性之比。
2)计算满足Bω=λmaxω的特征根与特征向量。
3)判断矩阵的一致性检验。
①一致性指标CI,定义为
CI= λ m a x - n n - 1
当CI=0时,λmax=n,判断矩阵具有完全一致性。
②平均随机一致性指标RI,其数值由表3给出。
表3 平均随机一致性指标RI的数值
维数 3 4 5 6 7 8 9
RI 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45
③随机一致性指标CR,定义为
CR=CI/RI
一致性检验一般要求CR<0.10。
如通过一致性检验,则得到的ω为最终权重向量;反之,则重新构造判断矩阵进行计算。

2.2 熵权法确定客观权重

熵是信息论中测定不确定性的量,信息量越大,不确定性就越小,熵也越小。反之,信息量越小,不确定性就越大,熵也越大。熵权法就是用指标熵值来确定权重。
设评价对象集为{Ai}(i=1,2,…,m),指标集记为{Xj}(j=1,2,…,n),xij表示第i个评价对象的第j个指标的原始值。
1)计算第j个指标下第i个评价对象的标准值:
pij= x i j ∑ i = 1 m x i j
2)计算第j个指标的熵值ej:
ej=- 1 l n m ∑ i = 1 mpijlnpij
3)计算第j个指标权重αj:
αj= 1 - e j ∑ j = 1 n ( 1 - e j )

2.3 确定组合权重

AHP法能够反映决策者的主观判断,熵权法能够根据某一指标观测值之间的差异程度,通过数据本身来反映重要程度。综合考虑两者关系,最终计算组合权重:
Wj=βwj+(1-β)αj
式中β为偏好系数,可根据决策者和专家意见选取。由于现有的“装备云”数据平台初步运行时间还不长,所积累的历史数据有限,加之数据采集存在一定误差,因此本文采取以专家意见为主,熵权法权重为辅的策略,对β取0.6。随着今后数据采集技术的完善和历史数据的积累,专家评定的权重应该逐步降低。

3 基于组合权重的合成旅装备维修保障能力模糊综合评判

对于装备维修保障能力的评价方法比较多,多采用仿真及AHP的方法实现。FCE(模糊综合评价)的方法对于多属性的事物,能够较为合理地综合多种属性和因素并进行总体评判,对多层次的复杂问题评判比较好,是其他数学分支及模型难以替代的方法[9]。其数学模型由评判指标矩阵U、评判集V和评判矩阵R构成,主要流程如图1所示。
图1 模糊综合评判流程

3.1 建立模糊评判集和隶属函数

评语集是评价某个事物时,将评价结果分成的若干个等级的集合。选取评语集V={v1,v2,…,vn},将单位的装备维修保障能力分为v1(优)、v2(良)、v3(中)、v4(差)四个等级。指标rijm对于不同评语的模糊子集可由隶属函数确定,根据考核评定标准,用指派方法[10],4个等级分别属于偏大型、中间型、中间型、偏小型,采用梯形分布,设定隶属度函数如下:
f v 1(x)= 0,0 < x < 0.85 , ( x - 0.85 ) / 0.1,0.85 ≤ x ≤ 0.95 , 1,0.95 < x ≤ 1 ;
f v 2(x)= 0,0 < x < 0.65 , ( x - 0.65 ) / 0.1,0.65 ≤ x ≤ 0.75 , 1,0.75 < x ≤ 0.85 , ( 0.95 - x ) / 0.1,0.85 < x ≤ 0.95 , 0,0.95 < x ≤ 1 ;
f v 3(x)= 0,0 ≤ x ≤ 0.3 , ( x - 0.3 ) / 0.15,0.3 < x ≤ 0.45 , 1,0.45 < x ≤ 0.65 , ( 0.75 - x ) / 0.1,0.65 < x ≤ 0.75 , 0,0.75 < x ≤ 1 ;
f v 4(x)= 1,0 ≤ x ≤ 0.3 , ( 0.45 - x ) / 0.15,0.3 < x ≤ 0.45 , 0,0.45 < x ≤ 1 ;

3.2 模糊综合评判

FCE(模糊综合评判)是考虑与被评价事物相关的各个因素,对其所做的综合评判。其数学模型可分为一级和多级模型,本文以二级评价模型为例介绍其评价步骤,更多级评价模型是在此基础上的重复叠加,不再赘述。
1)因素集也称指标集,是反映评价对象特性的因素的集合。分别确定一级、二级指标的因素集为:U=[u1,u2,…,um],Ui=[ui1,ui2,…,uik]。
2)分别确定一级、二级指标的权重:W={w1,w2,…,wm}Wi={wi1,wi2,…,wik}。
3)评语集是评价某个事物时,将评价结果分成的若干个等级的集合。选取评语集V={v1,v2,…,vn}。
4)对Ui进行评判,确定其对评语集中各个元素的隶属度。确定二级评价因素级的评判矩阵Ri= [ r l j ] k × n,l=1,2,…,k。
5)综合评判:
B=W° W 1 ° R 1 W 2 ° R 2 ︙ W m ° R m
式中,模糊合成运算“°”一般有四种计算模型,分别为:取大取小型、乘积取大型、取小上界和型及乘积求和型,需要根据具体实际来选取合成运算的计算方式。

4 实例分析

某合成旅主要担负高原高寒地区战斗任务,以该合成旅装备维修保障能力的评价为例,验证本文所提出评价方法。
1)获取指标数据
通过“装备云”平台可获取该旅近6个月装备维修保障及演习相关数据,选取最近一周的数据作为最新数据,作为计算该旅当前装备维修保障能力评价依据。选取4组历史数据与最新数据共同构成对象集,以计算指标熵权重。“装备云”获取的原始数据经过前述的指标计算方法和标准化处理,其过程并非本文的重点,这里不再赘述,最新指标数值处理结果见表4。
表4 归一化后的指标数值
指标 α111 α112 … α521 α522
数值 0.94 0.91 … 1 0.86
2)指标权重确定
根据AHP法及熵权法计算各级指标权重,根据式(11)计算组合权重,见表5。
表5 各级指标权重及组合权重(部分)
指标 主观权重 客观权重 组合权重
装备品质α1 0.134 0 0.202 6 0.161 4
人力资源α2 0.392 8 0.200 9 0.316 0
维修管理α3 0.260 7 0.200 4 0.236 6
战场环境α4 0.070 3 0.192 5 0.119 2
器材保障α5 0.142 1 0.203 5 0.166 7
可用性α11 0.619 4 0.333 2 0.504 9
维修性α12 0.284 2 0.332 3 0.303 4
配套性α13 0.096 4 0.334 5 0.191 7
︙ ︙ ︙ ︙
器材储备情况α521 0.8 0.501 8 0.680 7
器材保障方案α522 0.2 0.498 2 0.319 3
3)确定指标隶属度
根据式(12)-(15)计算各指标隶属度,结果如表6所示。
表6 各指标的隶属度
指标等级 α111 α112 α121 … α521 α522
v1 0.9 0.6 1 … 1 0.1
v2 0.1 0.4 0 … 0 0.9
v3 0 0 0 … 0 0
v4 0 0 0 … 0 0
4)模糊综合评判
根据式(18)进行模糊综合评判,并对结果进行归一化处理:
B=(0.442 3,0.429 7,0.095 9,0.032 1)
从模糊评判的结果来看,该合成旅装备维修保障能力属于v2(良)以上水平的可能性较大。将评价集进行量化,表示为V=(90,80,60,40),则最终量化结果为
(90,80,60,40) 0.4423 0.4297 0.0959 0.0321=81.221

5 结束语

本文在文本挖掘的基础上建立了合成旅装备维修保障能力评价指标体系,在“装备云”平台提供的数据基础上,对具体指标的计算进行了分析。针对评价中主观权重和客观权重的弊端,采用了组合权重的方式分别计算各级权重,取得了较为客观合理的权重。最后进行模糊综合评判并采用某合成旅的相关数据进行了模型的验证,取得了较好的效果。在此评价的基础上,能够进一步利用数据挖掘的方法获取“装备云”中装备维修保障数据的大量信息,为发现薄弱环节,提高改进装备维修保障工作提供科学可靠的支撑和指导。

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