(長(zhǎng)沙理工大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院, 湖南 長(zhǎng)沙 410114)
目前承包商在公路建設(shè)過程中,一些工程師和業(yè)主的違法行為會(huì)影響工程的進(jìn)度和成本,承包商需要及時(shí)有效的提出索賠。項(xiàng)目由始至終都伴隨著索賠,一些缺乏經(jīng)驗(yàn)的承包商,使得索賠管理在工程開始沒有得到重視,等到發(fā)現(xiàn)自己的利益得不到保障時(shí),就開始研究如何索賠,但這時(shí)已經(jīng)處于被動(dòng)局面,以至于很難得到相應(yīng)的補(bǔ)償,影響自身利益。所以必須全面認(rèn)識(shí)索賠,正確對(duì)待索賠,制定正確的索賠決策,規(guī)范索賠行為,建立高效的索賠決策管理系統(tǒng),才能應(yīng)對(duì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的需要。
傳統(tǒng)中,我國(guó)的施工索賠依然停留在依據(jù)索賠需求尋找索賠證據(jù)及施工現(xiàn)場(chǎng)記錄檔案的思想流程中,如圖:
圖1 傳統(tǒng)的索賠證據(jù)搜集與索賠需求關(guān)系圖
由于承包商索賠意識(shí)的缺乏,使得形成了以下的索賠現(xiàn)狀:(1)承包商不懂或不敢索賠,并且不能及時(shí)索賠。(2)缺乏將索賠管理案例經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行傳承,導(dǎo)致索賠成功率低。(3)不重視檔案信息管理,索賠因?yàn)槿狈ψC據(jù),資料不完整,從而索賠難度大,或?qū)е滤髻r失敗。(4)索賠信息傳遞不及時(shí),使得不能索賠,可能會(huì)造成大的損失。
為了解決承包商在工程索賠領(lǐng)域,出現(xiàn)索賠效率低下,索賠不成功反而出現(xiàn)反索賠的情況,本文就基于案例推理(CBR),根據(jù)公路工程索賠事件的特征屬性,建立起索賠信息管理案例庫(kù)。借助于系統(tǒng)性的信息化管理方式、先進(jìn)的信息管理平臺(tái),明確判定索賠事件的發(fā)生,在索賠事件發(fā)生之初,管理者能夠及時(shí)對(duì)索賠工作提出中肯的決策意見,從而提高索賠的及時(shí)性和成功率。
案例推理(Case-Based Reasoning,CBR)是在人工智能領(lǐng)域中一種迅速而且有效的推理方法。本文基于案例推理模型對(duì)已經(jīng)完工的項(xiàng)目索賠資料建立起案例庫(kù),根據(jù)索賠的特征屬性,計(jì)算目標(biāo)案例與案例庫(kù)中的舊案例的相似度,檢索與之相似的舊案例,根據(jù)其檢測(cè)結(jié)果,我們是否進(jìn)行索賠,及其成功率有多大,我們能夠得到多大的補(bǔ)償,從而減少我們不能及時(shí)索賠或者遭到反索賠的被動(dòng)局面,進(jìn)而提高在工程索賠決策的信息化管理。
在過去的研究中,有許多研究者提出了基于案例推理技術(shù)提高了對(duì)工程的信息化管理的決策能力。文獻(xiàn)【1】基于案例推理對(duì)項(xiàng)目投標(biāo)報(bào)價(jià)建立起案例模型,使得信息的表達(dá)、求解的效率得到提高,加強(qiáng)了項(xiàng)目投標(biāo)報(bào)價(jià)的決策管理。文獻(xiàn)【2】為了減少隧道工程在施工過程的風(fēng)險(xiǎn)性,本文從案例推理的角度,利用粗糙集理論,構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)控制管理系統(tǒng),為減少施工風(fēng)險(xiǎn)提供決策支持。文獻(xiàn)【3】針對(duì)施工索賠案例的特點(diǎn)影響著索賠決策,提出了XML技術(shù)應(yīng)用于CBR,為索賠決策提供支持,提高決策效率,該技術(shù)是索賠信息化的發(fā)展趨勢(shì)。文獻(xiàn)【4】在信息缺乏、依靠經(jīng)驗(yàn)的鐵路應(yīng)急決策中,利用CBR技術(shù)開發(fā)了鐵路應(yīng)急輔助決策原型系統(tǒng),對(duì)其決策起著較強(qiáng)的輔助作用。文獻(xiàn)【5】對(duì)于傳統(tǒng)地鐵工程管理信息孤島問題,本文構(gòu)建了基于案例推理的地鐵工程預(yù)算管理模型,使得信息集成化、標(biāo)準(zhǔn)化、可視化,提高了其信息化管理效率,為決策提供支持。
工程索賠的影響因素因?yàn)轫?xiàng)目的復(fù)雜性呈現(xiàn)多樣性。影響工程索賠的屬性包括:所在國(guó)別、合同類型、索賠類型、索賠要求等。從實(shí)踐中我們得知,工程索賠的任何一個(gè)特征都會(huì)影響到索賠的結(jié)果,如果考慮到所有的特征屬性,雖然會(huì)對(duì)案例的描述起到一定的作用,但是會(huì)極大增加案例索賠的檢索的復(fù)雜性。所以,為了避免選擇索賠特征屬性的盲目性,本文按照公路工程的項(xiàng)目基本信息、工程特征描述、最終索賠結(jié)果、索賠過程分析這四種來把這些特征屬性進(jìn)行歸類,公路工程索賠特征屬性如下表1所示:
表1 公路工程項(xiàng)目索賠特征屬性表
在相似度計(jì)算時(shí), 權(quán)重的大小代表特征項(xiàng)相對(duì)重要程度,一般分配較大權(quán)重的屬性起到主要作用;反之屬性賦予較小的權(quán)重起次要作用。目前,主要有主、客觀賦權(quán)法來確定權(quán)重。如層次分析法、專家咨詢法、無(wú)差異折衷法等的主觀賦權(quán)法,該方法過分依賴主觀判斷和經(jīng)驗(yàn)。如主成分分析法、信息熵和粗糙集等客觀賦權(quán)法,該方法克服了主觀賦權(quán)的缺點(diǎn)。為了保留主、客觀賦權(quán)法的優(yōu)點(diǎn),本文采用層次分析法和信息熵分別確定特征項(xiàng)的主、客觀權(quán)重,進(jìn)行集成得到組合權(quán)重。
1. 基于信息熵法權(quán)重的確定
2. 基于組合賦權(quán)法權(quán)重的確定
組合賦權(quán)法是對(duì)各種賦權(quán)的綜合結(jié)果,一般采用的主、客觀兩種方式。假設(shè)通過層次分析法得到的權(quán)重和信息熵法得到的權(quán)重。兩種組合方法的線性加權(quán)計(jì)算為:(a,b分別為主、客觀權(quán)重的加權(quán)系數(shù),通過專家決策者參與確定。)
1. 總體相似度的計(jì)算
基于工程索賠的案例推理模型,其案例間的相似度計(jì)算公式為:
2. 局部相似度的計(jì)算
對(duì)于計(jì)算索賠案例的局部相似度,我們將特征屬性分為數(shù)值類型、字符類型兩種類型,我們用不同的計(jì)算公式來計(jì)算不同索賠類型的相似度。
②字符類型: 是用確切的文字表示,如索賠類型、合同類型、索賠要求、干擾事件起因等。其局部相似度計(jì)算公式為:
當(dāng)目標(biāo)案例X與舊案例Y的第i個(gè)屬性相同時(shí),局部相似度取值為1,否則取值為0。
4. 基于信息化的索賠決策管理
通過案例推理建立起公路工程索賠案例庫(kù),借助于索賠案例庫(kù)信息化的管理方式,使我們能夠判定索賠事件的發(fā)生,同時(shí)在索賠事件發(fā)生之初就能夠迅速地形成較為完整的索賠證據(jù)及資料鏈條。這不僅意味著我們的工程資料、工程信息不再是孤島式的存在,而且也使我們有能力改變信息管理的被動(dòng)局面,進(jìn)而改變工程索賠的信息傳遞圖,如圖:
圖2 基于信息化的索賠證據(jù)搜集與索賠需求關(guān)系圖
不難看出,流程圖中工程索賠不再是被動(dòng)地在損失產(chǎn)生后進(jìn)行索賠準(zhǔn)備工作,而變成了依靠完善的工程索賠信息管理案例庫(kù),對(duì)索賠相關(guān)信息進(jìn)行整合,提前準(zhǔn)備資料做好工作。
為了實(shí)現(xiàn)公路工程索賠決策的信息化管理,本文在承包商在工程索賠領(lǐng)域出現(xiàn)索賠效率低下,并且存在被動(dòng)索賠的局面,設(shè)計(jì)了基于CBR的公路工程索賠案例的建模方法,充分采用了定量和定性分析計(jì)算案例間的相似度,利用了組合賦權(quán)法確定特征屬性的權(quán)重,克服了傳統(tǒng)賦權(quán)法的弊端,通過檢索相似案例,從而構(gòu)建了公路工程索賠決策管理模型。實(shí)現(xiàn)了索賠信息高效,信息的快速傳遞,提高了工程索賠決策的效率,從而保障了工程索賠信息化科學(xué)、高效地開展。
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