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2023 , Vol. 45 >Issue 1: 15 - 20

DOI: https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-3819.2023.01.003

Research on risk assessment of equipment engineering development based on AHP-cloud model

  • ZHANG Jia-wen
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  • Space Engineering University, Beijing 102206, China

Received date: 2022-05-31

  Revised date: 2022-06-04

  Online published: 2023-02-20

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Abstract

The equipment engineering development stage is the process of transforming equipment design drawings and combat technical performance into material entities, which is the longest and riskiest period in the equipment procurement process. In this paper, by finding relevant literature on the development of equipment engineering projects, a comprehensive risk evaluation index system is constructed, and the relative weights between the primary and secondary indicators are calculated using the AHP method (hierarchical analysis). Using cloud computing theory, the evaluation cloud model of various types of risks in the development stage of equipment engineering is constructed, and a standard cloud diagram is formed. Taking a type of communication equipment as an example, the comprehensive risk is scientifically assessed, and the level of this type of communication equipment is scientifically assessed and finally judged as medium risk. The AHP-cloud model evaluation method in this paper provides new ideas for equipment procurement departments and contract manufacturing units to evaluate the risks in the equipment engineering development phase.

Key words： AHP method; cloud model; equipment engineering development; risk assessment

Cite this article

ZHANG Jia-wen . Research on risk assessment of equipment engineering development based on AHP-cloud model[J]. Command Control and Simulation, 2023 , 45(1) : 15 -20 . DOI: 10.3969/j.issn.1673-3819.2023.01.003

装备工程研制风险评价是一个由众多因素和环节组成的复杂系统,在评价指标体系中,既有定量指标又有定性指标,且选取的指标多层次、多角度。各指标对于风险评价的影响程度不一样,一般的评估方法难以处理定性分析与定量分析之间的模糊界限。在此基础上,本文建立了以AHP-云模型为基础的综合风险评价模型,通过构建装备工程研制阶段的风险评价指标体系,利用层次分析法确定各级风险指标权重值,再构建云模型形成标准云图,直观体现相似度,最后进行实例分析,检验了评价模型的科学性。

1 构建装备工程研制风险评价指标体系

装备工程研制阶段的主要任务是装备研制单位根据研制总要求和签订的研制合同进行武器装备的设计、研制、试验工作[1]。根据装备工程研制阶段实际情况,参照相关条令规定和文献资料,经过调查分析,从合同管理、工程设计、装备试验、定型评审四个方面建立了装备工程研制阶段风险评价指标体系,具体内容如图1所示。
图1 装备工程研制风险指标评价体系

Fig.1 Equipment engineering development risk index evaluation system

在合同管理方面,重要的风险主要有工程研制合同条款未完全体现研制总要求,未编制质量保证文书和可靠性文书,配套合同管理不严等[1]。研制单位的理解能力和执行能力对装备研制质量有直接影响。质量保证文书和可靠性文书则是保证装备质量和可靠性的硬性要求,在研制过程必须严格遵守。另外,配套合同管理也是一个重点难点,很容易出现对配套研制单位考核不严,配套研制过程缺乏监督等问题,最终导致装备研制任务难以如期完成。
工程设计是装备工程研制阶段的核心工作,在工程设计中存在的主要风险有对关键技术成熟度考虑不充分,设计不全面,系统与分系统接口设计不符合要求,技术设计和加工能力不匹配等[1-2]。设计中必须首先考虑关键技术成熟度的问题,一旦技术上无法实现,加上加工能力与设计水平不匹配,样机的制造必然受影响,再好的设计也是“纸上谈兵”。因设计有漏项而返工进行更改补充,影响样机制造进度也是经常出现的问题。系统与分系统接口关系处理不好,装备的整体性能也会受到一定影响。
装备试验是为了验证设计是否满足各项性能指标和其他质量特性的关键环节,主要风险有试验条件保障不到位,试验内容不全面,试验方法不合适等[1]。随着装备系统迭代升级,对试验设备的要求也日益增加,现有的试验设备能否完成试验任务已成为一个重要的风险因素。同时,在试验时,应该对装备所有性能指标进行测试,一些看起来次要的指标对装备性能可能有决定性影响。此外,试验方法必须科学合理,如果试验条件不充分,内容不全面,试验数据不准确,就难以得出可信的结果。
装备工程研制过程需要在多个关键节点进行评审,来检查阶段性工作的完成情况。在评审环节,未按要求进行评审,评审程序不严格,评审时机把握不当,评审发现的问题不及时解决等都会造成风险隐患[2]。评审工作至关重要,开展得不好,将直接影响后续阶段乃至整个研制任务的完成。

2 构建基于AHP-云模型的风险评价模型

2.1 层次分析法(AHP)确定权重系数

层次分析法(AHP)是美国教授Thomas L. Satty提出的一种定性分析与定量分析相结合的多准则决策方法[2]。步骤如下:
1)建立包含目标层、准则层、决策层的层次结构,由专家按其相对重要程度两两比较(判断矩阵标度表如表1所示),分别构造判断矩阵:
A = a i j n × n
式中,aij为第i个因素相对于第j个因素的重要程度。
表1 判断矩阵标度表

Tab.1 Judgment matrix scale table

标度 含义
1 i和j同等重要
3 i比j略重要
5 i比j明显重要
7 i与j相比,十分重要
9 i与j相比,极其重要
2,4,6,8 相邻判断的中值
以上数值的倒数 元素i对元素j的标度为aij,
元素j对元素i的标度为1/aij
2)计算判断矩阵的最大特征值λmax和特征向量ω,并进行归一化处理得到权重向量。
λ m a x = ∑ i = 1 n ( A W ) i n W i
3)进行一致性检验。在求得λmax后,根据RI对应值计算一致性比率CR,若CR<0.1,那么符合要求,否则需调整判断矩阵直至通过一致性检验。
C I = λ m a x - n n - 1 C R = C I R I
式中,n为矩阵阶数。

2.2 构建装备工程研制综合风险云模型

U是一个用精确数值表示的定量论域,C是U上的定性概念,若定量值x∈U,且x是定性概念C的一次随机实现[4],有:
∀x∈U,U→[01],x→μ(x)。x在U上的分布称为云,单个x称为云滴。
云模型通过Ex、En和He三个数字特征来表征一个概念。期望Ex是最能够代表定性概念的点,距离期望越近,云滴越集中; 熵En表示云模型所处状态的不确定性,熵越大,模糊程度越大; 超熵He反映了熵的熵,超熵越大,外延离散度越大[3]。云发生器有正向和逆向两种,正向云发生器可以根据云的数字特征值产生定量云滴,逆向云发生器则是将具体数据转化成用数字特征值表示的定性概念,继而实现定性与定量之间的相互映射[11],有效弥补了传统方法在处理不确定性方面的不足。
1)确定风险评价体系和标准云
根据5级标度法将装备工程研制风险等级划分为“低风险、较低风险、中等风险、较高风险、高风险”5个等级[8]。设定风险等级的定量论域∪∈[010],按照分数越大风险越高的原则量化为5个分值区间,以便于标准隶属云模型的计算。
x i = ( x m a x + x m i n ) / 2 E n i = ( x m a x - x m i n ) / 2 2 l n 2 H e i = k
式中,k为常数,通常取0.1。
经过运算,得到计算结果,如表2所示。
表2 标准评价云模型等级

Tab.2 Standard evaluation cloud model levels

评价等级 评分区间 云模型数字特征
低风险 (0,2] (1,0.849 3,0.084 9)
较低风险 (2,4] (3,0.849 3,0.084 9)
中等风险 (4,6] (5,0.849 3,0.084)
较高风险 (6,8] (7,0.849 3,0.084 9)
高风险 (8,10] (9,0.849 3,0.084 9)
根据表2所示的各等级标准评价云模型特征值,利用正向云发生器及Matlab软件生成标准云图,如图2所示。
图2 标准云图

Fig.2 Standard cloud map

2)确定指标层各个评价指标的评价云
请专家根据划分的风险等级,结合各类风险实际情况,对每一项风险指标进行打分,通过逆向云发生器以及Matlab软件计算出各指标风险评价云。
E x = x - = 1 n ∑ i = 1 n x i E n = π 2 1 n ∑ i = 1 n x i - E x H e = S 2 - E n 2
S2= 1 n - 1 ∑ i = 1 n(xi-Ex)2
式中,xi为专家打分值,n为样本数量。
3)计算综合评价云数字特征及相似度
将各类风险的权重系数与各指标评价云进行计算,得到综合评价云模型参数。根据下列公式计算评价云与标准云之间的相似度,得到的最大的风险等级就是指标最接近的风险区间。
E x = ∑ i = 1 n E x i W i E n = W i ∑ i = 1 n E x i 2 H e = W i ∑ i = 1 n H x i
μk=exp(- ( X i - E x i ) 2 2 E n i 2)
式中,xi为专家打分值,Wi为权重值。

3 装备工程研制阶段风险评估案例分析

3.1 案例背景

将构建的评价指标体系应用于某新型通信装备H,分别从工程部门、装备承制方、监理方、部队科研院所等不同单位邀请了8位专家,对该型装备工程研制过程中存在的风险因素进行评定打分,最后运用综合评价模型对其风险等级进行分析。

3.2 模型运用

根据专家打分,构建初始矩阵A。同理,获得二级指标各风险因素的相应权重,经计算均通过一致性检验。各指标权重值如表3所示。
A= 1 2 4 2 1 / 2 1 3 3 1 / 4 1 / 3 1 3 1 / 2 1 / 3 1 / 3 1
表3 评价指标权重表

Tab.3 Table of evaluation index weights

风险类型 一级权重 风险因素 二级权重 综合权重
A1 0.423 A11 0.172 0.073
A12 0.478 0.202
A13 0.35 0.148
A2 0.297 A21 0.458 0.136
A22 0.254 0.076
A23 0.144 0.429
A24 0.142 0.042
A3 0.163 A31 0.558 0.091
A32 0.225 0.037
A33 0.131 0.216
A34 0.083 0.013
A4 0.116 A41 0.731 0.046
A42 0.158 0.036
A43 0.111 0.032
再次组织风险评估组8名专家,按照风险等级标准进行评分(打分情况见表4)。利用逆向云发生器计算各风险指标的数字特征,结果如表5所示。取2 000个云滴,生成各指标风险评价云图(见图3至图6)。
表4 专家打分表

Tab.4 Expert scoring table

专家 合同管理类A1 工程设计类A2
A11 A12 A13 A21 A22 A23 A24
1 5 8 4 9 7 8 5
2 6 7 5 8 6 9 6
3 7 8 3 8 8 7 6
4 5 8 3 6 6 8 7
5 5 6 5 9 6 9 8
6 4 7 4 8 5 7 6
7 5 6 3 9 7 7 5
8 4 6 4 7 8 6 5
专家 装备实验类A3 定型评审类A4
A31 A32 A33 A34 A41 A42 A43
1 4 1 5 6 1 2 1
2 3 2 6 7 2 1 3
3 5 2 4 7 3 2 4
4 4 1 4 8 1 3 4
5 4 1 5 8 2 2 1
6 5 3 4 8 3 5 3
7 5 2 3 6 4 3 2
8 4 2 5 7 4 3 1
表5 评价指标云模型参数

Tab.5 Evaluation index cloud model parameters

Ex En He Ex En He
A11 5.125 0.861 0.490 A31 4.25 0.704 0.055
A12 7 0.940 0.163 A32 1.75 0.705 0.055
A13 3.875 0.822 0.141 A33 4.5 0.939 0.163
A21 8 0.940 0.509 A34 7.125 0.822 0.141
A22 6.625 1.097 0.278 A41 2.5 1.253 0.377
A23 7.625 1.096 0.278 A42 2.625 1.096 0.456
A24 6 0.939 0.510 A43 2.375 1.409 0.540
图3 合同管理类风险云图

Fig.3 Risk cloud of contract management

图4 工程设计类风险云图

Fig.4 Risk cloud of engineering design

图5 装备试验类风险云图

Fig.5 Risk cloud of equipment test category

图6 定型评审类风险云图

Fig.6 Risk cloud of finalization review category

将风险因素指标权重和评价云数字特征相结合,生成该层综合评价云数字特征,进而求得装备工程研制过程中综合评价云模型参数如表6所示。利用Matlab软件绘制与标准评价云叠加的综合评价云图7,可以直观地体现评价等级。
表6 一级指标云模型参数

Tab.6 Parameters of the first-level indicator cloud model

A1 A2 A3 A4 综合风险A
Ex 5.584 7.297 3.946 2.545 5.468
En 0.887 1.004 0.749 1.248 0.951
He 0.211 0.416 0.076 0.407 0.273
图7 装备工程研制阶段综合风险云图

Fig.7 Equipment engineering development stage comprehensive risk cloud map

通过相似度计算公式计算每个云滴与标准云的相似度并取平均值,排序整理后得表7。
表7 评价云与标准云相似度

Tab.7 Evaluation cloud and standard cloud similarity

低风险 较低风险 中等风险 较高风险 高风险
A1 0.002 0.079 0.613 0.348 0.018
A2 0.001 0.001 0.134 0.642 0.265
A3 0.023 0.530 0.486 0.021 0.001
A4 0.315 0.549 0.138 0.013 0.001
A 0.003 0.103 0.626 0.316 0.021

3.3 结果分析

由表6可知,装备工程研制阶段综合风险云模型参数为(5.468,0.951,0.273),即Ex=5.468,得出综合风险等级处于中等;云图显示其靠近中等风险云,且综合云相似度计算结果(0.626)与中等风险评价云的相似度最高,因而确定该装备工程研制阶段综合风险为中等风险。通过将一级指标与标准云相比较,可以得出合同管理类风险最接近中等风险,工程设计类风险最接近较高风险,试验类和评审类风险最接近较低风险的结论。

4 结束语

本文从装备工程研制阶段各层级风险评估入手,筛选出可能影响装备工程研制整体进度的14项风险因素。采用层次分析法确定各风险指标权重值,以云理论为基础,构建装备工程研制风险评价云模型,通过实例分析得出装备工程研制阶段综合风险等级为中等风险,验证了基于AHP-云模型的风险评价方法的科学性。结论如下:
1)装备工程研制阶段是设计、制造和定型装备的关键阶段,综合风险评价等级为中等,表明其还存在很多隐患,必须采取有效措施对风险因素加以处置与监控。
2)在14项二级风险指标中,影响最大的风险因素是设计与加工能力不匹配,其次是未编制质量保证文书,技术成熟度考虑不周和试验方法不合适。
装备的工程研制阶段是将设计规划转化为实物的阶段,也是装备全寿命周期中最关键的阶段,针对存在的风险因素,要加强监控,及时处置,保证装备质量可靠,如期交付。在合同管理方面,应加强合同评审工作,要保证军方、承制方对合同的要求和理解高度统一,配套合同也必须满足整体研制计划的要求。承制方要结合具体装备特点编制并严格遵守质量保证文书和可靠性文书。在工程设计方面,要避免因过分追求先进战术技术性能而忽视可靠性、保障性、维修性要求的问题,要充分考虑关键技术成熟度,通过教育引导提高设计人员的整体观念。试验方面,可以借助计算机仿真、模拟试验、实战试验等方式,全面加强性能与功能验证,对验证数据要全面准确地进行分析与评估,一旦发现风险偏差,及时采取有效处置措施。加强装备全寿命周期评审工作,保证装备每个节点的技术状态均符合产品规范和制造要求,确保装备能够更可靠地转入制造阶段。

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