宋豪文，賈紅麗，連光耀，張 宇，，王 姍

（1.陸軍工程大學(xué)石家莊校區(qū) 裝備指揮與管理系，石家莊 050000；2.中國(guó)人民解放軍32181部隊(duì)，西安 710032）

0 引言

戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)的加速演變、作戰(zhàn)樣式的靈活多變、武器裝備的升級(jí)換代、保障技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展，無(wú)人化裝備已逐步取代人類(lèi)充當(dāng)戰(zhàn)場(chǎng)前鋒，在人工智能等高新技術(shù)的助力下勢(shì)必重構(gòu)未來(lái)智能化戰(zhàn)爭(zhēng)從 “傳感器”到 “射手”的每一個(gè)環(huán)節(jié)［1］，各軍事強(qiáng)國(guó)紛紛建立無(wú)人智能化裝備研究機(jī)構(gòu)，科學(xué)編制發(fā)展路線圖，加強(qiáng)相關(guān)力量建設(shè)，力爭(zhēng)在軍事領(lǐng)域新科技革命浪潮中取得先機(jī)。對(duì)裝備保障而言，無(wú)人智能化保障裝備是指具有一定程度的智能化指揮決策和自主化行動(dòng)能力，能夠自主或協(xié)同完成保障任務(wù)的裝備，正逐步成為裝備保障系統(tǒng)中的一個(gè)重要組成部分［2］，在智能化戰(zhàn)爭(zhēng)中將發(fā)揮傳統(tǒng)保障裝備難以比擬的作用。分析智能化戰(zhàn)爭(zhēng)條件下與裝備保障相適應(yīng)的無(wú)人智能化保障裝備建設(shè)，構(gòu)建智能高效的保障裝備體系，對(duì)于提升保障效能、促進(jìn)軍隊(duì)裝備保障走向無(wú)人智能化具有重要意義。

無(wú)人智能化保障裝備建設(shè)過(guò)程中，能力需求分析較為復(fù)雜，傳統(tǒng)的質(zhì)量功能展開(kāi)（QFD）方法過(guò)于依賴主觀判斷，導(dǎo)致結(jié)果可靠性較差?；诨疑P(guān)聯(lián)分析的質(zhì)量功能展開(kāi)（GQFD）方法集成了傳統(tǒng)QFD 方法以客戶需求為牽引、將定性分析問(wèn)題轉(zhuǎn)換為定量分析優(yōu)點(diǎn)的同時(shí)，通過(guò)引入灰色關(guān)聯(lián)分析可有效減少主觀因素的干擾，提升需求分析的精準(zhǔn)性。利用GQFD 方法，將智能化戰(zhàn)爭(zhēng)條件下裝備保障任務(wù)、無(wú)人智能化保障裝備能力進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，構(gòu)建灰色關(guān)聯(lián)矩陣，求解無(wú)人智能化保障裝備能力需求重要度，為開(kāi)展無(wú)人智能化保障裝備建設(shè)提供一定依據(jù)。

1 GQFD需求分析方法

1.1 QFD方法

質(zhì)量功能展開(kāi)（QFD）方法，是日本山梨大學(xué)的赤偉洋二教授在1972年提出的一種通過(guò)將客戶需求轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品質(zhì)量要求，以促進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)的方法［3］。其實(shí)質(zhì)是從質(zhì)量特征和質(zhì)量需求等多角度對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行分析，量化客戶需求與產(chǎn)品需求，構(gòu)建由產(chǎn)品質(zhì)量特征和質(zhì)量需求相關(guān)聯(lián)的二維質(zhì)量表為核心的質(zhì)量屋（HOQ），模型如圖1所示。

圖1 質(zhì)量屋（HOQ）模型

左墻（A）（B）表示客戶需求集和需求重要度，是質(zhì)量屋的輸入部分；天花板（C）（D）表示產(chǎn)品技術(shù)需求及技術(shù)需求自相關(guān)矩陣，需要通過(guò)分析得出；右墻（F）表示市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力矩陣；房間（E）表示客戶需求與技術(shù)需求之間的相互關(guān)系矩陣；地下室（G）表示產(chǎn)品技術(shù)需求及競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)矩陣。

1.2 GQFD方法

GQFD是指基于灰色關(guān)聯(lián)分析的質(zhì)量功能展開(kāi)方法，相較于傳統(tǒng)的質(zhì)量功能展開(kāi)，GQFD 將灰色關(guān)聯(lián)分析引入客戶需求重要度排序中，通過(guò)客戶需求之間的關(guān)系來(lái)確定客戶需求的絕對(duì)權(quán)值，用灰色關(guān)聯(lián)矩陣替代傳統(tǒng)的關(guān)系矩陣，而后進(jìn)行質(zhì)量功能展開(kāi)，最終獲得產(chǎn)品技術(shù)需求［4］。通過(guò)引入灰色關(guān)聯(lián)分析，能很好地排除主觀因素的干擾，獲得更精確，更客觀和可信度更強(qiáng)的結(jié)果［5］。

無(wú)人智能化保障裝備建設(shè)發(fā)展與民用產(chǎn)品設(shè)計(jì)有諸多相似點(diǎn)，兩者均由客戶需求決定，通過(guò)GQFD 將裝備保障任務(wù)需求（客戶需求）從模糊的定性描述轉(zhuǎn)化為具體的能力需求（技術(shù)需求）［6-8］。因此，使用GQFD 方法對(duì)無(wú)人智能化保障裝備建設(shè)發(fā)展進(jìn)行規(guī)劃是可行的。

1.3 GQFD方法基本流程

GQFD方法的核心在于用灰色關(guān)聯(lián)矩陣代替?zhèn)鹘y(tǒng)QFD中的關(guān)系矩陣，其余流程與傳統(tǒng)QFD 方法相同［9］。設(shè)保障任務(wù)需求集為Ai＝（αi（1），αi（2），…，αI（n）），（i＝1，2，…，g），無(wú)人智能化保障裝備能力需求集為Bj＝（bj（1），bj（2），…，bj（n）），（j＝1，2，…，h），n代表專家數(shù)，εij為Ai和Bj的灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度，δij為Ai和Bj的灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度，ρij為Ai和Bj的灰色綜合關(guān)聯(lián)度［10-11］。

計(jì)算步驟為：

1）灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度εij的計(jì)算：

其中：上標(biāo)“0”代表數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)始點(diǎn)零化的處理，即每行的數(shù)減去該行的第一個(gè)數(shù)。

Ai和Bj的灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度εij為：

2）灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度δij的計(jì)算：

其中：上標(biāo)“0′”代表數(shù)據(jù)先經(jīng)過(guò)初始換之后再進(jìn)行始點(diǎn)零化的處理，數(shù)據(jù)初始化即每行的數(shù)除以該行的第一個(gè)數(shù)。

Ai和Bj的灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度δij為：

3）灰色綜合關(guān)聯(lián)度ρij的計(jì)算：

其中：θ需根據(jù)實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行賦值，一般選取θ＝0.5。此賦值計(jì)算下的ρij可以在體現(xiàn)Ai和Bj相似程度的同時(shí)，也體現(xiàn)出Ai和Bj相對(duì)于始點(diǎn)變化速度的接近程度，能夠較為全面地看出數(shù)列之間聯(lián)系是否緊密。

4）灰色綜合關(guān)聯(lián)矩陣的計(jì)算：

5）任務(wù)需求重要度權(quán)值的計(jì)算：

若?k，（i＝1，2，…，g）滿足ρkj＞ρij，j＝1，2，…，h，則稱Ak優(yōu)于Ai，記為Ak≥Ai；

若?k，（i＝1，2，…，g）滿足，j＝1，2，…，h，則稱Ak優(yōu)于Ai，記為Ak＞Ai；據(jù)此，可以得出任務(wù)需求的重要度排序?yàn)锳i1?Ai2?…?Aig，?∈｛＞，≥｝。

若Ail＞Ail＋1，則任務(wù)需求的重要度權(quán)值為：

若Ail≥Ail＋1，則任務(wù)需求的重要度權(quán)值為：

式中，μ代表任務(wù)需求重要度分辨因子，取值為0到1 之間，μ越大表示重要程度越大，重要度的分辨能力更強(qiáng)，通常情況下，μ取0.5。

在步驟1）～5）的基礎(chǔ)上，將灰色關(guān)聯(lián)矩陣和任務(wù)需求的重要度權(quán)值帶入HOQ 進(jìn)行質(zhì)量功能展開(kāi)，得到裝備保障任務(wù)和保障裝備能力重要度排序，最終得出基于GQFD方法的保障裝備能力需求分析相關(guān)結(jié)論。

2 基于GQFD的無(wú)人智能化保障裝備能力需求分析

保障裝備是為作戰(zhàn)服務(wù)的，這就決定無(wú)人智能化保障裝備能力需求分析必須全面反映智能化戰(zhàn)爭(zhēng)條件下作戰(zhàn)任務(wù)對(duì)無(wú)人智能化保障裝備能力的客觀需求，能力指標(biāo)的確定過(guò)程必須以智能化戰(zhàn)爭(zhēng)條件下作戰(zhàn)任務(wù)的分析為起點(diǎn)，按照作戰(zhàn)任務(wù)—保障任務(wù)—保障裝備能力的方法步驟確定無(wú)人智能化保障裝備的能力指標(biāo)需求［12］，而后通過(guò)GQFD方法開(kāi)展能力指標(biāo)需求分析，以期更好地指導(dǎo)無(wú)人智能化保障裝備的建設(shè)發(fā)展［13-14］。分析流程如圖2所示。

圖2 陸軍無(wú)人智能化保障裝備能力需求分析流程

圖中輸入輸出內(nèi)容可描述為：

使命任務(wù)：陸軍作戰(zhàn)所擔(dān)負(fù)的重大任務(wù)與責(zé)任。

軍事規(guī)則：陸軍作戰(zhàn)行動(dòng)的基本遵循。

戰(zhàn)略意圖：陸軍作戰(zhàn)在戰(zhàn)略層面要達(dá)到的目的或目標(biāo)。

作戰(zhàn)空間：陸軍作戰(zhàn)的區(qū)域或者范圍。

作戰(zhàn)力量：陸軍作戰(zhàn)活動(dòng)的所有參與者，包括人和武器裝備。

作戰(zhàn)方式：為實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略意圖的作戰(zhàn)方法。

制權(quán)爭(zhēng)奪：陸軍作戰(zhàn)中在一定時(shí)間內(nèi)對(duì)一定空間的控制權(quán)。

戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)：戰(zhàn)場(chǎng)空間內(nèi)敵、我兵力部署、武器裝備和戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境等。

陸軍作戰(zhàn)任務(wù)：陸軍需要完成的作戰(zhàn)任務(wù)集合。

裝備保障任務(wù)：在完成陸軍作戰(zhàn)任務(wù)的前提下，需要完成的裝備保障任務(wù)集合。

保障裝備能力指標(biāo)：完成陸軍裝備保障任務(wù)需要的保障裝備能力的集合。

裝備保障能力指標(biāo)重要度權(quán)值：是指陸軍無(wú)人智能化保障裝備能力指標(biāo)重要度權(quán)值。

2.1 智能化戰(zhàn)爭(zhēng)條件下裝備保障任務(wù)需求確定

裝備保障任務(wù)基于作戰(zhàn)任務(wù)產(chǎn)生，通過(guò)深入分析智能化戰(zhàn)爭(zhēng)條件下作戰(zhàn)任務(wù)，結(jié)合使命任務(wù)、戰(zhàn)略意圖、軍事規(guī)則、作戰(zhàn)空間、作戰(zhàn)力量等情況分析智能化條件下作戰(zhàn)任務(wù)清單。智能化戰(zhàn)爭(zhēng)條件下裝備保障過(guò)程應(yīng)與智能化作戰(zhàn)任務(wù)銜接、配套，與傳統(tǒng)的機(jī)械化作戰(zhàn)過(guò)程不同，智能化作戰(zhàn)一般按照 “智能感知戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)-智能生成作戰(zhàn)方案-精確控制作戰(zhàn)行動(dòng)-人機(jī)智能協(xié)同”的步驟實(shí)施，這種全新的作戰(zhàn)過(guò)程離不開(kāi)智能化裝備保障支撐［15］。根據(jù)對(duì)智能化作戰(zhàn)的任務(wù)和特點(diǎn)的分析，利用IDEF方法，對(duì)裝備保障任務(wù)進(jìn)行逐級(jí)分解，得到細(xì)化的裝備保障任務(wù)指標(biāo)［16-17］，如圖3所示。

圖3 陸軍智能化裝備保障任務(wù)指標(biāo)分析模型

由圖3可知，智能化裝備保障為滿足作戰(zhàn)任務(wù)需求，必須要在掌握保障需求、保障力量、作戰(zhàn)力量等信息的基礎(chǔ)上，智能感知戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)，適應(yīng)智能化作戰(zhàn)節(jié)奏，輔助保障人員進(jìn)行指揮決策，對(duì)保障行動(dòng)進(jìn)行精確控制，實(shí)施全域范圍的物資保障、裝備維修任務(wù)。綜上所述，可以明確智能化裝備保障需要完成的主要任務(wù)包括：感知戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)、輔助指揮決策、裝備檢測(cè)維修、物資精準(zhǔn)保障4項(xiàng)智能化裝備保障任務(wù)，確定相應(yīng)的任務(wù)指標(biāo)，并對(duì)指標(biāo)進(jìn)行編號(hào)（便于后續(xù)計(jì)算）如表1所示。

表1 智能化裝備保障任務(wù)指標(biāo)

1）感知戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)任務(wù)。智能化戰(zhàn)爭(zhēng)具有科技賦能、機(jī)器主戰(zhàn)、全域多維的特點(diǎn)，對(duì)于裝備保障工作來(lái)說(shuō)，首先要實(shí)時(shí)精準(zhǔn)掌握戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)，包括戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境、保障力量部署、保障物資儲(chǔ)供、作戰(zhàn)力量編配等，通過(guò)科學(xué)的、合理、可行的人工智能算法，對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)上的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理、對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)進(jìn)態(tài)勢(shì)感知、對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)趨勢(shì)走向進(jìn)行基本判斷，為高效指揮、精準(zhǔn)調(diào)控、實(shí)時(shí)保障奠定基礎(chǔ)。

2）輔助指揮決策任務(wù)?？茖W(xué)高效的智能輔助指揮決策系統(tǒng)有利于在短時(shí)間內(nèi)對(duì)保障力量進(jìn)行精準(zhǔn)部署，依托智能感知采集的大量戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)信息，通過(guò)智能輔助指揮決策系統(tǒng)，利用智能算法對(duì)大數(shù)據(jù)分析處理，對(duì)現(xiàn)有的保障資源進(jìn)行合理調(diào)配，自主策劃最優(yōu)保障方案，實(shí)現(xiàn)裝備保障指揮無(wú)人化、智能化、精確化，縮短作戰(zhàn)需求與裝備保障的“時(shí)間差”，以適應(yīng)智能化戰(zhàn)爭(zhēng)瞬息萬(wàn)變的戰(zhàn)場(chǎng)特點(diǎn)。

3）裝備檢測(cè)維修任務(wù)。智能化戰(zhàn)爭(zhēng)中機(jī)器主戰(zhàn)，參戰(zhàn)裝備種類(lèi)多、數(shù)量大，且多以無(wú)人智能化裝備為主，損傷機(jī)理復(fù)雜多樣，智能化戰(zhàn)爭(zhēng)條件下的裝備檢測(cè)維修任務(wù)主要體現(xiàn)在三個(gè)方面：一是預(yù)測(cè)診斷智能化，可以依托無(wú)人智能化保障裝備為載體，通過(guò) “裝備云”、大數(shù)據(jù)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（VR）、虛擬現(xiàn)實(shí)（AR）及混合現(xiàn)實(shí)（MR）等技術(shù)，對(duì)裝備歷史保障維修數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、處理、分析，預(yù)測(cè)容易損壞的部件及發(fā)生故障的原因，對(duì)裝備進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)，提高故障檢測(cè)率和檢測(cè)精準(zhǔn)度。二是維修決策智能化，根據(jù)維修人員輸入的裝備損傷信息，結(jié)合裝備維修系統(tǒng)內(nèi)置的海量相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)及實(shí)踐維修經(jīng)驗(yàn)，依托人工智能技術(shù)智能生成維修方案。三是損傷修復(fù)智能化，通過(guò)3D 打印及4D打印等增材制造技術(shù)，利用攜帶的材料現(xiàn)場(chǎng)打印所需維修部件，解決了多樣、精細(xì)、復(fù)雜的零部件存放困難及大型維修器材難以遠(yuǎn)距離運(yùn)輸?shù)葐?wèn)題，可以節(jié)省大量人力、物力、財(cái)力和時(shí)間成本，提升現(xiàn)場(chǎng)搶修能力。當(dāng)前最流行的智能化維修技術(shù)的應(yīng)用主要有基于狀態(tài)的維修（CBM，condition-based maintenance）和故障預(yù)測(cè)與健康管理（PHM，prognostic and health management）。其中CBM以智能化維修決策支持為核心，維修決策作為連接狀態(tài)監(jiān)測(cè)和狀態(tài)維修的橋梁可以有效縮短裝備停機(jī)時(shí)間、提高裝備可用度，狀態(tài)監(jiān)測(cè)、狀態(tài)評(píng)估、狀態(tài)維修決策是CBM 智能決策過(guò)程的主要組成部分，CBM 具有保障規(guī)模小、效率好、預(yù)知性好等優(yōu)點(diǎn)。PHM 是針對(duì)新一代武器裝備的先進(jìn)測(cè)試、維修和管理技術(shù)革新方案，主要功能是故障預(yù)測(cè)和健康管理，其重點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)由狀態(tài)監(jiān)控向健康管理的轉(zhuǎn)變，并將裝備故障與壽命預(yù)測(cè)技術(shù)應(yīng)用在此過(guò)程中，實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測(cè)、故障識(shí)別和故障維修的綜合管理過(guò)程。PHM 將傳統(tǒng)的事后維修、定期維修轉(zhuǎn)變?yōu)槭虑?、預(yù)防性、主動(dòng)維修，在了解裝備部件順壞機(jī)理的情況下，構(gòu)建順壞模型，探測(cè)潛在故障，實(shí)施維修保障，進(jìn)一步減少維修費(fèi)用、增強(qiáng)戰(zhàn)備完好性、實(shí)現(xiàn)自助式維修保障。

4）物資精準(zhǔn)保障任務(wù)。在智能化裝備保障中，利用智能傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、智能監(jiān)控等技術(shù)，建立智能供應(yīng)保障系統(tǒng)，通過(guò)微電子芯片對(duì)保障物資進(jìn)行標(biāo)記，自動(dòng)獲取在儲(chǔ)、在運(yùn)、在用維修設(shè)備、器材、彈藥等保障物資信息，保障人員可以準(zhǔn)確獲知、實(shí)施掌握運(yùn)輸工具信息，查詢掌握各類(lèi)保障物資的實(shí)時(shí)數(shù)量和所處位置，實(shí)現(xiàn)全資產(chǎn)實(shí)時(shí)可視。依托網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)提供點(diǎn)對(duì)點(diǎn)需求供應(yīng)服務(wù)，根據(jù)以往數(shù)據(jù)，建立特征數(shù)據(jù)庫(kù)和篩選條件，完成對(duì)新整編入庫(kù)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)對(duì)比驗(yàn)證，基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)，分析測(cè)算各戰(zhàn)斗區(qū)域彈藥、裝備、保障器材等需求，提供準(zhǔn)確、高效的供應(yīng)保障方案，通過(guò)分布式預(yù)置預(yù)儲(chǔ)、智能路徑規(guī)劃、智能物流平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)在準(zhǔn)確的地點(diǎn)、準(zhǔn)確的時(shí)間、采用正確的路線和運(yùn)輸方式想部隊(duì)提供精準(zhǔn)的物資保障。

2.2 無(wú)人智能化保障裝備能力指標(biāo)分析

無(wú)人智能化保障裝備能力建設(shè)是完成智能化裝備保障任務(wù)的基礎(chǔ)，兩者具有 “一對(duì)多”的映射關(guān)系，即完成一項(xiàng)保障任務(wù)需要多種保障能力。通過(guò)對(duì)二者之間的映射關(guān)系分析可知，感知戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)任務(wù)需要多源數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)分析處理、全域互聯(lián)、安全防護(hù)、立體機(jī)動(dòng)等能力；輔助指揮決策任務(wù)需要多源數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)分析處理、全域互聯(lián)、智能決策、人機(jī)交互、安全防護(hù)等能力；裝備檢測(cè)維修任務(wù)需要智能調(diào)配儲(chǔ)供物資、多源數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)分析處理、全域互聯(lián)、人機(jī)交互、安全防護(hù)、立體機(jī)動(dòng)和故障預(yù)測(cè)、診斷、維修等能力；物資精準(zhǔn)保障任務(wù)需要智能調(diào)配儲(chǔ)供物資、多源數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)分析處理、全域互聯(lián)、智能決策、人機(jī)交互、安全防護(hù)、立體機(jī)動(dòng)等能力［18-19］；其映射關(guān)系如圖4所示。

圖4 智能化裝備保障任務(wù)到無(wú)人智能化保障裝備能力的映射關(guān)系圖

通過(guò)建立的映射關(guān)系分析，完成上述智能化裝備保障任務(wù)需要無(wú)人智能化保障裝備具備的能力指標(biāo)為：智能調(diào)配儲(chǔ)供物資、多源數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)分析處理、智能決策、全域互聯(lián)、人機(jī)交互、安全防護(hù)、立體機(jī)動(dòng)和故障預(yù)測(cè)、診斷、維修9項(xiàng)無(wú)人智能化保障裝備能力指標(biāo)，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行編號(hào)（便于后續(xù)計(jì)算），如表2所示。

表2 無(wú)人智能化保障裝備能力指標(biāo)

在確定灰色綜合關(guān)聯(lián)矩陣和任務(wù)指標(biāo)重要度權(quán)值后，搭建如圖5所示的 “保障任務(wù)-智能化裝備保障能力”的HOQ 模型，用于量化描述任務(wù)指標(biāo)與能力指標(biāo)之間的關(guān)系。

圖5 “保障任務(wù)-智能化裝備保障能力”HOQ 模型

2.3 無(wú)人智能化保障裝備能力需求分析

邀請(qǐng)13名來(lái)自生產(chǎn)廠家、科研院所、裝備機(jī)關(guān)等不同單位，在相關(guān)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)豐富的專家對(duì)智能化戰(zhàn)爭(zhēng)條件下裝備保障任務(wù)指標(biāo)Ai＝（αi（1），αi（2），…，αi（16）），（i＝1，2，3，4）和無(wú)人智能化保障裝備能力指標(biāo)Bj＝（bj（1），bj（2），…，bj（16）），（j＝1，2，…，9），按照1～9標(biāo)度法對(duì)其重要度進(jìn)行打分（見(jiàn)表3）。

表3 專家打分表

根據(jù)公式（1）～（10），利用Matlab計(jì)算可得出裝備保障任務(wù)指標(biāo)Ai和無(wú)人智能化保障裝備能力指標(biāo)Bj的灰色綜合關(guān)聯(lián)矩陣為：

表4 無(wú)人智能化保障裝備能力指標(biāo)重要度

通過(guò)表4可以看出：B3＞B4＞B2＞B7＞B8＞B9＞B6＞B1＞B5，即無(wú)人智能化保障裝備能力指標(biāo)中，B3最關(guān)鍵，B4、B2、B7、B8、B9、B6、B1次之，B5最弱。即對(duì)于無(wú)人智能化保障裝備能力建設(shè)來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)分析處理能力最為重要，緊隨其后的便是智能決策能力、多源數(shù)據(jù)采集能力、全域互聯(lián)能力、安全防護(hù)能力、立體機(jī)動(dòng)能力，專業(yè)性相對(duì)明顯的智能調(diào)配儲(chǔ)供物資能力及故障預(yù)測(cè)、診斷、維修能力排在最后。上述重要度權(quán)值的判定結(jié)果與無(wú)人智能化保障裝備能力指標(biāo)的內(nèi)在邏輯一致，智能化裝備保障的致勝機(jī)理是“以智取勝”［20］，奪取“制智權(quán)”需要依托大數(shù)據(jù)分析處理能力作為保障裝備實(shí)施保障活動(dòng)之本；智能決策能力作為保障裝備行動(dòng)的起始點(diǎn)，起著引導(dǎo)保障行動(dòng)走向的作用；全域互聯(lián)能力為多源數(shù)據(jù)采集能力提供了基礎(chǔ)，兩者協(xié)同作用形成了獲取保障數(shù)據(jù)和共享保障信息的關(guān)鍵能力指標(biāo)；安全防護(hù)能力和立體機(jī)動(dòng)能力是保障裝備順利實(shí)施各項(xiàng)保障活動(dòng)的現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)；人機(jī)交互能力是促進(jìn)保障活動(dòng)更加高效有序的添加劑；智能調(diào)配儲(chǔ)供物資能力及故障預(yù)測(cè)、診斷、維修能力只支持的具體裝備保障活動(dòng)，是無(wú)人智能化保障裝備的具體執(zhí)行環(huán)節(jié)。整體重要度權(quán)值排序基本符合當(dāng)前各國(guó)無(wú)人智能化保障裝備發(fā)展重點(diǎn)，能夠?yàn)闊o(wú)人智能化保障裝備建設(shè)提供一定參考。

3 結(jié)束語(yǔ)

無(wú)人智能化保障裝備能力需求分析對(duì)無(wú)人智能化保障裝備的建設(shè)具有引導(dǎo)、檢驗(yàn)和驅(qū)動(dòng)的作用，直接影響智能化戰(zhàn)爭(zhēng)條件下裝備保障效能。本文通過(guò)將灰色關(guān)聯(lián)方法引入傳統(tǒng)QFD，構(gòu)建了基于灰色綜合關(guān)聯(lián)矩陣的無(wú)人智能化保障裝備能力需求分析質(zhì)量屋（HOQ），得到了無(wú)人智能化保障裝備能力指標(biāo)重要度排序，對(duì)無(wú)人智能化保障裝備需求論證具有一定的參考依據(jù)，為我軍開(kāi)展無(wú)人智能化保障裝備建設(shè)提供理論和決策支持。