索龍龍，賈紅麗，辜會(huì)寧

（陸軍工程大學(xué)石家莊校區(qū)，石家莊 050003）

0 引言

預(yù)備役部隊(duì)作為軍隊(duì)后備力量的重要組織形式，承擔(dān)著戰(zhàn)時(shí)快速轉(zhuǎn)服現(xiàn)役、配合現(xiàn)役部隊(duì)履行作戰(zhàn)任務(wù)的重要使命。2020 年預(yù)備役部隊(duì)改革啟動(dòng)后，其職能定位和使命任務(wù)發(fā)生重大變化，組織旅團(tuán)規(guī)模的基地化訓(xùn)練將成為改革后的訓(xùn)練發(fā)展趨勢(shì)。由于預(yù)備役部隊(duì)兵民結(jié)合的特點(diǎn)，加之基地化訓(xùn)練工作程序多、涉及人員雜、風(fēng)險(xiǎn)因素多、管理難度大，科學(xué)管理風(fēng)險(xiǎn)對(duì)保證基地化訓(xùn)練順利完成，提升預(yù)備役部隊(duì)整體戰(zhàn)斗力水平具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

目前，軍事訓(xùn)練領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)管理研究主要集中在定性的分析上，進(jìn)行定量方法的研究運(yùn)用。失效模式與效應(yīng)分析（failure mode and effects analysis，F(xiàn)MEA），是一種具有預(yù)防性質(zhì)的可靠性分析工具。其通過逐一分析各個(gè)工序的潛在失效模式及后果，并從嚴(yán)重度（severity，S）、發(fā)生頻度（occurrence，O）和不易探測(cè)度（difficulty of detection，D）出發(fā)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先數(shù)（risk priority number，RPN），以采取相應(yīng)對(duì)策措施，在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和評(píng)價(jià)方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。而數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelopment analysis，DEA）是一種利用線性規(guī)劃，對(duì)相同類型的事件進(jìn)行比較，進(jìn)而開展相對(duì)有效性評(píng)價(jià)的方法。其構(gòu)造可能集和有效性評(píng)價(jià)的概念可引入到尋找改進(jìn)策略中，為制定風(fēng)險(xiǎn)控制措施提供方向。

基于此，本文將FMEA 和DEA 引入預(yù)備役部隊(duì)基地化訓(xùn)練風(fēng)險(xiǎn)管理。通過進(jìn)一步細(xì)化S、O、D 指標(biāo)，將語言評(píng)價(jià)信息轉(zhuǎn)換為三角模糊數(shù)，采用模糊層次分析法（fuzzy analytic hierarchy process，F(xiàn)AHP）和熵權(quán)結(jié)合的組合權(quán)重等方法，對(duì)預(yù)備役部隊(duì)組織基地化訓(xùn)練中的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行定性與定量相結(jié)合的評(píng)價(jià)。而后，引入DEA，通過計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)的無效度和改進(jìn)控制量，為尋找風(fēng)險(xiǎn)改進(jìn)策略提供思路和方向指導(dǎo)。通過對(duì)風(fēng)險(xiǎn)科學(xué)精確的管理，為提升預(yù)備役部隊(duì)基地化訓(xùn)練效果提供幫助。

1 FMEA 流程優(yōu)化

傳統(tǒng)FMEA 流程是在工作分解后，分析每個(gè)工序或組件的潛在失效模式，而后進(jìn)行SOD 打分和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)階段，傳統(tǒng)FMEA 在識(shí)別潛在失效模式后，由專家對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的S、O、D 指標(biāo)打分后，利用RPN=S×O×D，計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)RPN 值作為后續(xù)措施的依據(jù)。這種方法有兩點(diǎn)不足：一是專家在對(duì)每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)的S、O、D 打分時(shí)，因缺少具體的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，僅憑直觀印象打出具體分?jǐn)?shù)的難度較大，即使打出了分?jǐn)?shù)其模糊性也很大；二是使用相乘的方法，默認(rèn)三者權(quán)重相同，難以體現(xiàn)三者的重要性異同。考慮到專家意見的模糊性，本文依據(jù)現(xiàn)實(shí)情況，將SOD 指標(biāo)進(jìn)行了進(jìn)一步細(xì)化，以便專家更精確的評(píng)價(jià)，并采取改進(jìn)模糊層次分析法（fuzzy analytic hierarchy process，F(xiàn)AHP）和熵權(quán)法組合權(quán)重的方法，通過主觀因素與客觀因素相結(jié)合，力求計(jì)算出最客觀的RPN 值，為風(fēng)險(xiǎn)控制提供依據(jù)。

在風(fēng)險(xiǎn)控制階段，引入DEA 對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量分析，通過計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)在各指標(biāo)處的改進(jìn)控制量來尋找風(fēng)險(xiǎn)改進(jìn)方向，為風(fēng)險(xiǎn)控制提供指導(dǎo)。

優(yōu)化后的FMEA 具體流程如圖1 所示：

圖1 改進(jìn)后FMEA 流程Fig.1 Improved FMEA process

2 基于FAHP 和熵權(quán)法的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

2.1 指標(biāo)集和評(píng)價(jià)集

設(shè)所有潛在失效模式即風(fēng)險(xiǎn)集合為L=｛l1，l2，l3，…，ln｝；指標(biāo)集U=｛u1，u2，…，um｝；評(píng)價(jià)集為V=｛v1，v2，…，vs｝。

2.1.1 指標(biāo)集

根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)性質(zhì)，將SOD 指標(biāo)細(xì)化，如下頁表1所示。

表1 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)集Table 1 Index set of risk assessment

2.1.2 評(píng)價(jià)集

專家評(píng)價(jià)采取5 度法，即：很低、偏低、中等、偏高、很高。為便于后續(xù)定量計(jì)算，將專家語言評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)換為三角模糊數(shù)。

綜合考慮打分難易程度和指標(biāo)辨識(shí)度，評(píng)價(jià)集劃分為5 個(gè)標(biāo)度，滿分100 分，其與三角模糊數(shù)的關(guān)系如表2 所示：

表2 語言評(píng)價(jià)信息與三角模糊數(shù)對(duì)應(yīng)關(guān)系Table 2 Correspondence between language evaluation information and triangular fuzzy numbers

2.2 基于改進(jìn)FAHP 的主觀權(quán)重計(jì)算

改進(jìn)的FAHP 一種根據(jù)專家評(píng)定確定指標(biāo)權(quán)重的方式。通過構(gòu)造模糊一致性矩陣，可省略一致性檢驗(yàn)環(huán)節(jié)［2］，相比于傳統(tǒng)AHP 更加簡單，更適合對(duì)多目標(biāo)決策進(jìn)行分析。根據(jù)文獻(xiàn)［2］提出的方法，利用改進(jìn)FAHP 計(jì)算各風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)主觀權(quán)重的主要步驟如下：

Step 1 根據(jù)表1，劃分風(fēng)險(xiǎn)評(píng)層次結(jié)構(gòu)的目標(biāo)層、一級(jí)指標(biāo)層、二級(jí)指標(biāo)層。

表3 專家評(píng)價(jià)對(duì)比關(guān)系Table 3 Comparison of expert evaluation relationships

Step 3 建立模糊一致性判斷矩

Step 4 利用方根法求排序向量

2.3 基于熵權(quán)法客觀權(quán)重計(jì)算

熵權(quán)法是一種根據(jù)指標(biāo)變異性大小來確定權(quán)重的方式。利用熵權(quán)法計(jì)算各風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)客觀權(quán)重的主要步驟如下：

其中，n 為待評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)量，m 為評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)量。

2.4 組合權(quán)重計(jì)算

在計(jì)算出主觀權(quán)重和客觀權(quán)重后，得到二級(jí)指標(biāo)相對(duì)與總目標(biāo)的權(quán)重為：

考慮到主客觀對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的影響幾乎同等重要，這里取α=0.5，即主客觀權(quán)重相同。計(jì)算出各指標(biāo)相對(duì)于總目標(biāo)的權(quán)重后，就可根據(jù)由專家打分的語言信息轉(zhuǎn)化的模糊數(shù)，計(jì)算各風(fēng)險(xiǎn)的得分情況。并根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)得分情況，確定風(fēng)險(xiǎn)防范的優(yōu)先級(jí)。

3 基于DEA 的風(fēng)險(xiǎn)控制策略

FMEA 在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)完成后，根據(jù)評(píng)價(jià)情況具體尋找風(fēng)險(xiǎn)控制策略。但其盲目性比較強(qiáng)，前文已對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行了細(xì)化，通過引入DEA，可尋找風(fēng)險(xiǎn)在各指標(biāo)方面的改進(jìn)空間，繼而為制定針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)控制策略提供指導(dǎo)。

3.1 基本知識(shí)

3.1.1 模糊評(píng)價(jià)可能集

定理1 根據(jù)文獻(xiàn)［4］，若模糊事件集L 滿足存在性、歸一性、系統(tǒng)性、加性和最小性原則，則事件集L 的評(píng)價(jià)結(jié)果經(jīng)驗(yàn)可能集SL 為：

3.1.2 模糊事件有效性分析

3.1.3 事件投影

3.2 改進(jìn)策略分析

在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，根據(jù)上文的定義和定理，給出風(fēng)險(xiǎn)控制策略的分析步驟：

Step 1 根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果，找出需要進(jìn)行控制的風(fēng)險(xiǎn)事件。

Step 3 根據(jù)定義3，計(jì)算事件的投影值。

Step 4 改進(jìn)策略分析即無效度測(cè)量。計(jì)算公式如式（7）。

Step 5 計(jì)算改進(jìn)量控制值。

則被評(píng)價(jià)事件的指標(biāo)改進(jìn)范圍為：

當(dāng)分析某個(gè)群組整體無效原因時(shí)，采用如式（12）：

則稱ΔFQ為群組Q 的有效調(diào)控量可行范圍。

Step6 根據(jù)計(jì)算結(jié)果，尋找對(duì)應(yīng)改進(jìn)策略。

4 實(shí)例分析

下面以某預(yù)備役團(tuán)開展基地化訓(xùn)練為例，進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證。

4.1 預(yù)備役部隊(duì)基地化訓(xùn)練風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

根據(jù)優(yōu)化后流程，首先將預(yù)備役部隊(duì)組織基地化訓(xùn)練的流程分解如圖2 所示。

圖2 基地化訓(xùn)練組織流程Fig.2 Organizational process of base-based training

根據(jù)流程信息，組織專家組識(shí)別潛在失效模式，分析失效原因及后果，并對(duì)各工序的潛在失效模式逐層向上進(jìn)行復(fù)合，分析復(fù)合失效模式、失效原因及后果，結(jié)果見表4。

表4 潛在失效模式及原因、后果分析Table 4 Potential failure modes and analysis of causes,consequences

4.2 預(yù)備役部隊(duì)基地化訓(xùn)練風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

4.2.1 主觀權(quán)重計(jì)算

由專家對(duì)表1 中各指標(biāo)重要程度進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果如表5 所示：

表5 指標(biāo)重要程度Table 5 Index important degree

根據(jù)表3 和表5，建立模糊判斷矩陣如下

則二級(jí)指標(biāo)相對(duì)于總目標(biāo)的主觀權(quán)重集為：

4.2.2 客觀權(quán)重計(jì)算

1）由專家針對(duì)表1 中各指標(biāo)，對(duì)表4 和表5 所有風(fēng)險(xiǎn)，按表2 五級(jí)制進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果如表6。

表6 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果Table 6 Risk assessment results

2）根據(jù)熵權(quán)法Step1，以指標(biāo)u1為例，去模糊化后，得到R1如下：

3）根據(jù)熵權(quán)法Step2 和Step3，得到u1指標(biāo)的熵值e1=0.827 97。

相同方法求得其他指標(biāo)熵值，得到

4）根據(jù)Step 4，得二級(jí)指標(biāo)相對(duì)于總目標(biāo)的客觀權(quán)重集為：

4.2.3 組合權(quán)重計(jì)算

將權(quán)重系數(shù)代入表6 評(píng)價(jià)結(jié)果，計(jì)算各風(fēng)險(xiǎn)最終得分如下表7 所示。

表7 風(fēng)險(xiǎn)最終得分Table 7 Final risk score

根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)由大到小排序?yàn)椋?/p>

即在精力有限或各類風(fēng)險(xiǎn)之間存在一定矛盾關(guān)系時(shí)，應(yīng)首先著力解決l8的風(fēng)險(xiǎn)，而后依次按由大至小的順序解決。

4.3 尋找風(fēng)險(xiǎn)控制策略

以風(fēng)險(xiǎn)l8為例，尋找其風(fēng)險(xiǎn)改進(jìn)策略如下：

最終經(jīng)過計(jì)算，可得：

1）有效性判斷。根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算結(jié)果，以風(fēng)險(xiǎn)最大的l8為例，將評(píng)價(jià)結(jié)果轉(zhuǎn)換后代入規(guī)劃（FD），計(jì)算得：

不滿足θ0=1 且s0=0，故該風(fēng)險(xiǎn)F-DEA 無效。

2）投影值計(jì)算。根據(jù)定義3，計(jì)算得l8的投影值為：

3）風(fēng)險(xiǎn)l8的無效度為：

根據(jù)無效度分值和對(duì)應(yīng)指標(biāo)，可得出對(duì)風(fēng)險(xiǎn)l8，應(yīng)對(duì)各指標(biāo)按如下重要性順序，采取相應(yīng)措施：

即，針對(duì)集結(jié)中出現(xiàn)的交通安全風(fēng)險(xiǎn)，在精力有限的情況下，應(yīng)首先解決人員受傷和裝備受損的問題，而后是違規(guī)違紀(jì)問題，提高現(xiàn)場發(fā)現(xiàn)度和提前預(yù)判度，最后解決發(fā)生頻度和對(duì)任務(wù)目標(biāo)的影響等。

4）根據(jù)改進(jìn)策略分析的Step5，風(fēng)險(xiǎn)l8的改進(jìn)量控制值為：

即，針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)l8，若采取一定措施，其在指標(biāo)u1處可行調(diào)控量的最小值為43，可行調(diào)控量的中間值為93，可行調(diào)控量的最大值可達(dá)到100?？尚姓{(diào)控量越大，則說明針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)在該指標(biāo)出采取措施，效果越明顯，即更應(yīng)該在該處投入精力。其他數(shù)據(jù)以此類推。

5）控制策略分析。

根據(jù)計(jì)算結(jié)果，對(duì)應(yīng)相應(yīng)指標(biāo)含義，對(duì)于在集結(jié)途中出現(xiàn)交通安全問題的風(fēng)險(xiǎn)，可得到控制策略如表8 所示。

表8 風(fēng)險(xiǎn)控制策略Table 8 Risk control strategy

從控制策略可以看出，將S、O、D 指標(biāo)進(jìn)行細(xì)分后，由于針對(duì)性更強(qiáng)，不僅易于打分，也更易于控制策略的尋找。其他得分較高、需進(jìn)行控制的風(fēng)險(xiǎn)均按此方法進(jìn)行，這里不再一一列舉。

5 結(jié)論

本文以FMEA 為基礎(chǔ)，通過對(duì)S、O、D 指標(biāo)進(jìn)行分解細(xì)化，增加評(píng)價(jià)的精確性。將直接打分改為用語言評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)換為三角模糊數(shù)的形式，并將原來的直接打分相乘，改為使用FAHP 和熵權(quán)法相結(jié)合的方式進(jìn)行計(jì)算，更加精確也更切合實(shí)際。引入基于DEA 的風(fēng)險(xiǎn)控制方法，通過對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的無效度測(cè)量和改進(jìn)控制量計(jì)算，為尋找風(fēng)險(xiǎn)改進(jìn)策略提供方向指導(dǎo)。最后，通過實(shí)例進(jìn)行了驗(yàn)證。通過對(duì)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、評(píng)價(jià)、控制全過程定性定量相結(jié)合的分析，為預(yù)備役部隊(duì)基地化訓(xùn)練風(fēng)險(xiǎn)管理提供了參考，也為風(fēng)險(xiǎn)管理提供了新的思路。