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)
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(guò)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(kāi)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(guò)進(jìn)一步細(xì)化S、O、D 指標(biāo),將語(yǔ)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(guò)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)的無(wú)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(guò)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。
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??紤]到專家意見(jiàn)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(guò)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(guò)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)在各指標(biāo)處的改進(jìn)控制量來(lái)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
設(shè)所有潛在失效模式即風(fēng)險(xiǎn)集合為L(zhǎng)={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(yè)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(yǔ)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(yǔ)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
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(guò)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(jiǎn)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
熵權(quán)法是一種根據(jù)指標(biāo)變異性大小來(lái)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。
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(yǔ)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)。
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(guò)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)。
3.1.1 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
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(wú)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(wú)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。
下面以某預(yù)備役團(tuán)開(kāi)展基地化訓(xùn)練為例,進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證。
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(jiàn)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
4.2.1 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。
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(guò)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(wú)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(wú)效度為:
根據(jù)無(wú)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(wèn)題,而后是違規(guī)違紀(jì)問(wèn)題,提高現(xiàn)場(chǎng)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(shuō)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(wèn)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。
本文以FMEA 為基礎(chǔ),通過(guò)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(yǔ)言評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)換為三角模糊數(shù)的形式,并將原來(lái)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(guò)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的無(wú)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(guò)實(shí)例進(jìn)行了驗(yàn)證。通過(guò)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、評(píng)價(jià)、控制全過(guò)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。