余燎原 倪楓 劉姜 周奕寧 張敬鴻 拓開慧
(上海理工大學管理學院,上海 200093)
中國半導體行業(yè)協(xié)會統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,2021年,我國集成電路產(chǎn)業(yè)首次突破萬億元,銷售額達10 458.3億元,同比增長18.2%。其中設計業(yè)銷售額達4519億元,同比增長19.6%;制造業(yè)銷售額達3176億元,同比增長24.1%;封測行業(yè)銷售額達2763億元,同比增長10.1%。
然而,集成電路產(chǎn)業(yè)仍面臨產(chǎn)業(yè)基礎薄弱、高端芯片供給不足等問題。從全球范圍看,企業(yè)體量較小,企業(yè)創(chuàng)新能力受規(guī)模、盈利能力等限制,特別是在芯片研發(fā)企業(yè)中面臨的不確定風險因素較多,進行系統(tǒng)的風險管理十分必要[1-2]。
首先,需建立一個跨職能的團隊,并通過進行系統(tǒng)的頭腦風暴識別產(chǎn)品、過程或系統(tǒng)所有潛在故障模式;其次,風險測量需要根據(jù)風險優(yōu)先級數(shù)(Risk Priority Number,RPN)進行分析,風險優(yōu)先級數(shù)由三個風險因素相乘而得,其中包括發(fā)生率(O)或故障發(fā)生的概率;嚴重性(S)或故障的嚴重程度;檢測(D)或故障發(fā)生前的故障檢測能力(RPN=O×S×D);最后,將RPN值進行由高到底的排序,值最高的風險最大,然后針對O、S、D三個方面采取措施來降低RPN值,從而降低風險優(yōu)先級數(shù)。FMEA是一種工具,用于識別和消除已知或潛在故障,以提高系統(tǒng)的可靠性,并為風險管理決策提供信息。FMEA優(yōu)點包括遵循邏輯和結(jié)構化的方法確定所關注的領域;允許早期識別故障點;實現(xiàn)了對每個功能單元故障的風險分析的改進[3]?;贔MEA的研發(fā)項目分解圖如圖1所示。
FMEA方法的缺點是依賴專家的主觀性比較強,考慮到專家的個人狀況以及專家意見的一致程度和信任程度,本文采用層次分析法確定各風險因素的權重。此外,針對芯片研發(fā)項目存在風險評估難以量化、FMEA評估方法主觀和無法評價項目總風險的問題,采用模糊綜合評價對項目進行風險評估。下面具體介紹其原理和步驟[3]。
1.2.1 確定因素集A
用FMEA方法在對項目進行風險識別后,得到風險因素集A,項目風險分層圖如圖2所示。
圖2 項目風險分層圖
第一層風險因素集A=(A1,A2,…,Am)。
第二層風險因素子集A=(Ai1,Ai2,…,Ain)(i=1,2,…,m)。
1.2.2 確定因素的權重集W
采用層次分析法確定比較矩陣,對風險主因素進行重要性比較。重要性判斷標準見表1。如果因素Ai比Aj比較重要,則打分為aij;如果因素Aj比Ai比較重要,則打分為1/aij,得到因素比較矩陣公式如下
表1 重要性判斷標準表
表2 主因素層判斷矩陣及權重表
依次計算各比較矩陣最大特征根λmax及特征向量,其特征向量是對應因素的權重矩陣Wi。對矩陣Wi進行一致性檢驗,一致性指標 CI=(λmax-n)/(n-1),n為矩陣階數(shù)。一致性比例CR=(CI)/(RI),當CR<0.1時,則說明該權重矩陣合理;當CR>0.1時,則重新修改比較矩陣,直到CR<0.1。其中RI的值可通過查表獲得。
1.2.3 確定評判集及評判矩陣
評判集是對風險因素模糊評判的標準。對于難以量化的因素,通過用模糊性語言進行評判,本文將評判等級分為5個等級,V1、V2、V3、V4、V5,分別對應很大、較大、一般、較小、很小,并確定每個等級的數(shù)值。項目評判組成員對所有風險因素進行評判,數(shù)值=每個等級的選中人數(shù)/總的人數(shù)。例如,評判因素A1的風險為“很大”的人數(shù)是m,參與評判人數(shù)為n,則該風險因素等級“很大”的評判值為m/n。
對第二層每個子集的每個因素進行模糊評判,得到模糊評判矩陣公式如下
1.2.4 綜合評價
Vi表示第二層每個因素子集的評判矩陣,Wi表示第二層每個因素子集的權重矩陣,得到第二層第i子集的評價矩陣公式如下
項目風險的總評模糊矩陣公式如下
B=(B1B2…Bm)
項目風險的總的評價向量公式如下
B=W×B
項目風險的綜合隸屬度公式如下
P=D×V
綜合隸屬度為該項目風險的總評結(jié)果,對比風險評價標準可得該項目的風險情況。
F公司是上海一家高新技術芯片設計企業(yè)。組織項目專家評判小組進行基于失效模式的風險識別,可以得出項目的主要風險為外部風險、技術風險、管理風險和安全風險4個方面,芯片研發(fā)項目風險匯總圖如圖3所示。
該項目的風險共分為兩層,第一層為4個風險主因素,即
A={A1(外部風險)A2(技術風險)A3(管理風險)A4(安全風險)}
每個風險主因素的子集分別為
A1=(A11,A12,A13,A14)
A2=(A21,A22,A23,A24,A25,A26,A27)
A3=(A31,A32,A33,A34)
A4=(A41,A42,A43,A44)
根據(jù)圖3所示,本項目共有4個主風險因素和19個具體風險因素,采用層次分析法分別確定其權重。對4個主風險因素及其子集分別進行兩兩比較,得到因素比較矩陣,分別求出最大特征根λmax及特征向量,其特征向量就是對應因素的權重矩陣,然后進行一致性檢驗[4]。
外部風險、技術風險、管理風險及安全風險權重分別為
W1=(0.356 2 0.325 0 0.193 7 0.125 1)
W2=(0.235 1 0.308 9 0.086 1 0.077 5 0.091 5 0.068 9 0.132 1)
W3=(0.292 3 0.379 7 0.212 8 0.115 1)
W4=(0.367 6 0.339 8 0.178 1 0.114 5)
主因素風險層權重為
W=(0.293 9 0.479 0 0.133 4 0.093 7)
芯片研發(fā)項目采用高新技術較多,項目研發(fā)經(jīng)驗較少,難以定量評判。因此,本項目選取5個等級的模糊語言,即V={很大,較大,一般,較小,很小},作為每個風險的評判向量,Vi(i=1,2,3,4)分別表示外部風險、技術風險、管理風險、安全風險的評判矩陣。
各個因素的評價矩陣為Bi=Wi×Vi(i=1,2,3,4)
外部風險評價矩陣為
B1=W1×V1
=(0.356 2 0.325 0 0.193 7 0.125 1)×
=(0.139 4 0.416 9 0.309 4 0.134 4 0.000 0)
同理可以得到
B2=(0.302 9 0.207 3 0.200 0 0.204 0 0.085 9)
B3=(0.336 0 0.336 0 0.216 3 0.111 6 0.046 0)
B4=(0.000 0 0.034 3 0.215 9 0.544 3 0.205 5)
項目總的風險評價矩陣公式如下
D=W×(B1B2B3B4)T
=(0.293 9 0.479 0 0.133 4 0.0937)×
=(0.230 9 0.269 9 0.235 8 0.203 1 0.066 5)
綜上可得項目總的評判結(jié)果、4個主風險因素的評判結(jié)果及評判集V=(0.9,0.7,0.5,0.3,0.1),風險隸屬度為P=Bi×VT
外部風險因素隸屬度為
C1=B1×VT
=(0.139 4 0.416 9 0.309 4 0.134 4 0.000 0)×
技術風險因素隸屬度為C2=B2×VT=0.587 5
管理風險因素隸屬度為C3=B3×VT=0.683 8
安全風險因素隸屬度為C4=B4×VT=0.315 8
項目總的風險隸屬度為C=D×VT=0.582 2
項目專家組根據(jù)芯片研發(fā)項目情況制定該項目的風險評價尺度,本項目風險狀況共分為5級,見表3。
表3 項目風險評價標準表
經(jīng)與風險評價標準比較,本項目風險等級為三級,項目運行過程中偶爾會出現(xiàn)較大問題,但基本在可控范圍內(nèi)。管理風險對項目影響最大,其次是外部風險,再次是安全風險。外部、技術和管理三方面都應采取措施盡量使項目總風險降到二級及以下。
本文采用擴展FMEA的模糊綜合評價方法,結(jié)合芯片研發(fā)項目的行業(yè)背景,針對芯片研發(fā)項目進行定量的風險評估,得到項目總體風險等級,以及外部、技術、管理和安全4個方面的風險等級,并通過案例驗證擴展后的FMEA方法在芯片研發(fā)項目風險管理中的有效性。