鞏 軍,胡 濤,張 健,姚 杰
(1.海軍工程大學(xué),武漢 430033;2.北方自動控制技術(shù)研究所,太原 030006)
隨著武器裝備現(xiàn)代化程度的不斷提高,裝備中各系統(tǒng)、設(shè)備的種類與數(shù)量成倍增加,使得在制造、修理全過程中涉及大量的工序、項目,質(zhì)量形成影響因素更廣、過程更長、要求更嚴(yán),駐廠軍代表的任務(wù)成倍增加、空前繁重,其難度和復(fù)雜程度呈幾何級數(shù)增長,呈現(xiàn)出點多面廣、交叉并行的局面,導(dǎo)致軍品制造、修理過程中質(zhì)量問題難以得到有效遏制,急需進一步提升質(zhì)量監(jiān)督的效率和效益。
六西格瑪管理作為質(zhì)量監(jiān)督的指導(dǎo)理論和方法技能,可有效提高質(zhì)量監(jiān)督工作的系統(tǒng)性、針對性和精確性,而六西格瑪管理的前序和基礎(chǔ)是六西格瑪項目選擇。從目前六西格瑪管理在各行業(yè)應(yīng)用的情況看,導(dǎo)致項目實施失敗的根本性原因之一是沒有選擇合適的六西格瑪項目。在軍品質(zhì)量監(jiān)督中導(dǎo)入六西格瑪管理目前尚處于探索階段,為提高成功率,須首先解決如何正確選擇六西格瑪項目的問題[1],其關(guān)鍵環(huán)節(jié)一是正確的六西格瑪項目選擇評價指標(biāo)體系,二是科學(xué)、合理、可行的評價模型[2]。為此,綜合利用平衡計分卡、自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)和證據(jù)理論,提出了適合軍品質(zhì)量監(jiān)督的六西格瑪項目選擇方法,對下一步導(dǎo)入六西格瑪管理、進一步改進質(zhì)量監(jiān)督業(yè)務(wù)流程具有重要作用。
平衡計分卡包含財務(wù)、內(nèi)部流程、顧客、學(xué)習(xí)與成長4個維度,為六西格瑪項目的選擇構(gòu)建了可供參考的指標(biāo)體系。軍代表作為軍方意見的具體推動者和執(zhí)行者,也是軍方利益的堅定維護者。軍代表在軍品質(zhì)量監(jiān)督中實施六西格瑪項目,其目標(biāo)的實現(xiàn)不需要通過顧客層面的轉(zhuǎn)化[3]。因此,結(jié)合軍品質(zhì)量監(jiān)督工作的特點,對平衡計分卡的指標(biāo)及結(jié)構(gòu)關(guān)系進行修正和整合,將“財務(wù)、內(nèi)部流程、學(xué)習(xí)與成長”維度對應(yīng)轉(zhuǎn)換為“軍品質(zhì)量監(jiān)督效益、內(nèi)容和主體”3個維度,每個維度再細(xì)分為相關(guān)指標(biāo),軍品質(zhì)量監(jiān)督六西格瑪項目選擇指標(biāo)體系如圖1所示。
圖1 軍品質(zhì)量監(jiān)督六西格瑪項目選擇指標(biāo)體系
軍品質(zhì)量監(jiān)督效益維度是六西格瑪項目選擇指標(biāo)體系的關(guān)鍵,軍代表不僅應(yīng)考慮交貨周期和成本的要求,更應(yīng)對艦船建造或修理過程嚴(yán)格把關(guān),使艦船符合技術(shù)狀態(tài)和國家標(biāo)準(zhǔn)。因此,軍品質(zhì)量監(jiān)督效益維度的評價指標(biāo)包括建造質(zhì)量、建造周期、建造成本3個方面,核心是建造質(zhì)量。
軍品質(zhì)量監(jiān)督內(nèi)容維度需考慮對效益目標(biāo)影響最大的關(guān)鍵指標(biāo)。參照業(yè)務(wù)流程內(nèi)容的評價指標(biāo)[4],軍品質(zhì)量監(jiān)督內(nèi)容維度應(yīng)從實施六西格瑪項目需要的監(jiān)督人力、監(jiān)督時間、監(jiān)督成本等方面考慮。
軍品質(zhì)量監(jiān)督效益和內(nèi)容維度體現(xiàn)了質(zhì)量監(jiān)督的目標(biāo)和流程,軍品質(zhì)量監(jiān)督主體維度則映射出主體的學(xué)習(xí)和成長能力,是創(chuàng)造持續(xù)成長動力的基礎(chǔ)。參照勝任力評價指標(biāo)體系[5],將軍品質(zhì)量監(jiān)督主體維度分解為業(yè)務(wù)學(xué)習(xí)、工作態(tài)度和能力成長3個指標(biāo)。
構(gòu)建六西格瑪項目選擇總體模型應(yīng)遵循軍品質(zhì)量監(jiān)督工作的規(guī)律,采取軍工企業(yè)實施六西格瑪管理經(jīng)驗和軍代表開展六西格瑪質(zhì)量監(jiān)督價值需求相結(jié)合的方法,即對于可借鑒軍工企業(yè)實施六西格瑪管理經(jīng)驗的軍品質(zhì)量監(jiān)督效益維度指標(biāo),首先由經(jīng)驗數(shù)據(jù)訓(xùn)練ANFIS模型,然后用訓(xùn)練成熟的模型得到這部分指標(biāo)的評價結(jié)果,設(shè)得到的每個指標(biāo)的評價結(jié)果為xi;對于不能借鑒經(jīng)驗的軍品質(zhì)量監(jiān)督內(nèi)容與主體維度指標(biāo)則從軍代表開展六西格瑪質(zhì)量監(jiān)督價值需求出發(fā),運用證據(jù)理論進行評價,設(shè)對各指標(biāo)的評價結(jié)果為xi';最后由專家組給定權(quán)重,設(shè)xi和xi'的權(quán)重分別為ωi和ωi',將兩種方法的評價結(jié)果加權(quán)綜合,分別得到各項目的綜合評價結(jié)果Xi,從而選擇優(yōu)先實施的六西格瑪項目。
對于軍品質(zhì)量監(jiān)督效益維度指標(biāo),應(yīng)歸納總結(jié)軍工企業(yè)實施六西格瑪管理經(jīng)驗和基本規(guī)律,并將其應(yīng)用于軍品質(zhì)量監(jiān)督效益的評價。當(dāng)前主要有3種方法,即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、模糊推理系統(tǒng)(FIS)和ANFIS。ANN具有學(xué)習(xí)功能,但不能給出容易理解的評價規(guī)律。FIS可以用自然語言表達評價規(guī)律,但不具備自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力,并且評價規(guī)律需要專家根據(jù)經(jīng)驗數(shù)據(jù)總結(jié),對于較復(fù)雜的評價問題,專家難以總結(jié)出指導(dǎo)性很強的規(guī)律。ANFIS是ANN與FIS的結(jié)合,兼具神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊推理的優(yōu)點,它采用ANN來實現(xiàn)模糊推理,利用ANN的學(xué)習(xí)機制自動地從評價值與綜合評價結(jié)果數(shù)據(jù)隊中總結(jié)出易于理解的評價規(guī)律,建立起一個評價值與綜合評價結(jié)果之間的映射,且其模糊推理過程不受專家主觀影響,結(jié)果能夠很好地保留經(jīng)驗數(shù)據(jù)的真實性和客觀性,評價結(jié)果可信度高。因此,軍品質(zhì)量監(jiān)督效益評價模型框架基于ANFIS構(gòu)建。
圖2 ANFIS典型結(jié)構(gòu)
ANFIS的典型結(jié)構(gòu)如圖2所示[6],圖中箭頭表示輸入信號的流動方向,節(jié)點表示一定的功能。其中,方形節(jié)點包含可調(diào)參數(shù),這些可調(diào)參數(shù)一同組成了自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可調(diào)參數(shù)集;圓形節(jié)點不包含可調(diào)參數(shù),只執(zhí)行特定的節(jié)點功能。將企業(yè)生產(chǎn)中實施六西格瑪項目的經(jīng)驗數(shù)據(jù)用于所建模型的訓(xùn)練學(xué)習(xí),就是調(diào)整這些可調(diào)參數(shù)的取值,從而使模型對于質(zhì)量監(jiān)督效益評價的描述與現(xiàn)實情況更加吻合。
基于ANFIS的軍品質(zhì)量監(jiān)督效益評價模型中模糊推理屬T-S型,其輸出的綜合評價結(jié)果是軍品質(zhì)量監(jiān)督效益指標(biāo)評價值的線性函數(shù),1階T-S型模糊推理規(guī)則如式(2)、式(3)所示。
第1層為模糊化層,包含自適應(yīng)節(jié)點。節(jié)點參數(shù)即確定隸屬度函數(shù)的形狀的參數(shù),稱為前件參數(shù)。這一層的作用是將企業(yè)對質(zhì)量監(jiān)督效益的每個測量指標(biāo)的評價值變換為對每一個模糊集的隸屬函數(shù),完成模糊化工作。
其中,Oji表示第j層第i個節(jié)點的輸出。x1是對節(jié)點i的輸入,即質(zhì)量監(jiān)督效益測量指標(biāo)的評價值。Ai和Bi是模糊集,其隸屬函數(shù)可以是任意合適的參數(shù)化隸屬函數(shù),其形狀隨參數(shù)的改變而改變。這些隸屬函數(shù)的參數(shù)叫做前件參數(shù),調(diào)整其數(shù)值就能改變隸屬函數(shù)形狀。是Ai的隸屬度函數(shù)值,表示x1屬于Ai的程度。
第2層為模糊規(guī)則的強度釋放層,表示每一條模糊規(guī)則對于質(zhì)量監(jiān)督效益綜合評價結(jié)果的影響。該層僅僅執(zhí)行制定的節(jié)點功能,沒有參數(shù)需要調(diào)整,Π表示將由第1層模糊化后的信號取交,然后輸出。wi'表示第i個節(jié)點的模糊規(guī)則的強度。
第3層對規(guī)則強度進行歸一化,對第i個節(jié)點計算模糊規(guī)則的強度與所有規(guī)則的強度之和的比值。表示這條規(guī)則對應(yīng)的輸出對質(zhì)量監(jiān)督效益綜合評價結(jié)果的影響權(quán)重,計算如式(6)所示。
第4層模糊規(guī)則的輸出,表示按照某一條模糊規(guī)則,輸入一組質(zhì)量監(jiān)督效益指標(biāo)評價值后得到的結(jié)果。每個節(jié)點是自適應(yīng)節(jié)點,節(jié)點參數(shù){pi,qi,ri}稱為后件參數(shù),輸出如式(7)所示。
第5層計算所有輸入信號的總輸出,即各項指標(biāo)評分值確定的項目綜合效益,計算式如式(8)所示。
ANFIS是典型的自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò),在前件參數(shù)確定時,所有信號輸入的總輸出可用后件參數(shù)的線性組合來表示,如式(9)所示。
構(gòu)建基于ANFIS的軍品質(zhì)量監(jiān)督效益評價模型后,需要通過學(xué)習(xí)確定前件參數(shù)和后件參數(shù),才能使該模型更加準(zhǔn)確地描述質(zhì)量監(jiān)督效益測量指標(biāo)評價值與評價結(jié)果之間的映射關(guān)系。ANFIS的學(xué)習(xí)算法采用混合學(xué)習(xí)算法,運用BP法調(diào)整前件參數(shù),運用最小二乘法(LSE)調(diào)整后件參數(shù)。具體過程是:前向?qū)W習(xí)到達ANFIS的第4層,由LSE法求得后件參數(shù)。信號繼續(xù)順著網(wǎng)絡(luò)正向傳到第5層并得到輸出誤差。通過BP法反向?qū)W習(xí),固定輸出層參數(shù),向減少輸出誤差的方向?qū)χ虚g層或輸入層的參數(shù)自尋優(yōu)調(diào)整,根據(jù)返回誤差的變化改變前件參數(shù),直到使樣本數(shù)據(jù)集的均方差達到規(guī)定的精度要求[7]。
MATLAB軟件提供了基于Sugeno模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)算法和Anfis以及ANFIS Editor圖形化編輯工具。因此,開展軍品質(zhì)量監(jiān)督效益評價的步驟如下:
Step1:產(chǎn)生訓(xùn)練數(shù)據(jù)對和檢驗數(shù)據(jù)對。將實施六西格瑪管理的歷史數(shù)據(jù)進行整理,建立質(zhì)量監(jiān)督效益指標(biāo)評價值與評價結(jié)果的數(shù)據(jù)對。將一組一部分?jǐn)?shù)據(jù)對作為檢驗數(shù)據(jù)對,其余作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)對。
Step2:用genfis函數(shù)生成初始的FIS結(jié)構(gòu)模型。在生成初始FIS之前,相關(guān)參數(shù)的選取采用默認(rèn)值。在Anfis編輯界面下,選擇Generate FI編輯區(qū)的Sub.clustering(相減聚類法)。
Step3:利用anfis函數(shù)訓(xùn)練ANFIS。用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對生成的初始FIS進行訓(xùn)練,以修正和調(diào)整前件參數(shù)和后件參數(shù)的取值,使模型擬合結(jié)果更加符合實際情況。
Step4:用檢驗數(shù)據(jù)驗證得到的ANFIS的性能。若所得結(jié)果滿足誤差要求,則認(rèn)為該ANFIS系統(tǒng)能夠很好地建立質(zhì)量監(jiān)督效益測量指標(biāo)評價值與評價結(jié)果之間的映射。
Step5:將候選項目的質(zhì)量監(jiān)督效益測量指標(biāo)的評價值輸入訓(xùn)練好的ANFIS,得到項目的質(zhì)量監(jiān)督效益綜合評價結(jié)果。
由于軍品質(zhì)量監(jiān)督內(nèi)容與主體兩個維度的指標(biāo)缺乏歷史數(shù)據(jù),因此,可以從軍代表開展六西格瑪質(zhì)量監(jiān)督價值需求出發(fā),引入證據(jù)理論以解決專家對于六西格瑪項目認(rèn)識不夠全面的問題。專家只需對自己認(rèn)識充分的指標(biāo)進行評價,然后將各個專家的評價意見進行綜合,即可得到對于同一問題的比較全面的可信度高的評價結(jié)果。
候選六西格瑪項目的集合用證據(jù)理論中的識別框架Θ表示,Θ中的所有元素是兩兩互斥的,表示為:
設(shè)A表示識別框架Θ的任一子集,記作A?Θ,且滿足:
其中,m(A)稱為事件A的基本信任分配函數(shù),表示證據(jù)對A的信任程度。專家對于候選項目認(rèn)知存在不確定性,為保證評價信息的可靠性,要求專家對單個項目進行評價。
對于多個信任分配函數(shù)m1,m2,…,mn可以用正交和運算合成得到一個信任分配函數(shù)。設(shè)m1,m2,…,mn是同一識別框架Θ上的n個基本信任函數(shù),分別對應(yīng)的獨立證據(jù)為E1,E2,…,En,焦元分別為Aji(i=1,2,…,n;j=1,2,…),則證據(jù)合成規(guī)則[8]為
式中,
由式(10)~ 式(12)可知,證據(jù)理論的合成規(guī)則是確定的,評價結(jié)果由證據(jù)的信度決定,信度賦值的可靠性直接決定了評價結(jié)果的可靠性。因此,監(jiān)督內(nèi)容與主體評價模型主要分為兩個步驟:
第1步 證據(jù)信度賦值。專家可以從自己熟悉的領(lǐng)域,參照認(rèn)識充分的指標(biāo)對候選項目進行評價,然后將每一位專家的評價意見綜合。專家對于每一個候選項目的評價就是專家對于項目優(yōu)先程度認(rèn)識的信度。
第2步 證據(jù)合成。將各個專家對于候選項目賦予的信度值代入式(11)和式(12),所得結(jié)果即為專家組對于候選項目的綜合評價結(jié)果。
以XXX廠艦船建造過程質(zhì)量監(jiān)督為例,軍代表對于在巡檢過程中發(fā)現(xiàn)的問題通常以意見通知單的形式告知生產(chǎn)部門。筆者將某車間2個月內(nèi)意見通知單匯總,集中出現(xiàn)的質(zhì)量問題為:焊接問題(θ1)、涂裝問題(θ2)、圖紙問題(θ3)和精度問題(θ4),并將這些問題作為備選的六西格瑪項目。g1~g9分別代表指標(biāo)體系中的指標(biāo)。B1、B2、B3、B4為 4 位專家。
將XXX廠在生產(chǎn)中實施六西格瑪項目的歷史數(shù)據(jù)進行整理,得到數(shù)據(jù)對如表1所示。訓(xùn)練數(shù)據(jù)對為1組~15組,檢驗數(shù)據(jù)對為第16組。專家組對于候選項目的質(zhì)量監(jiān)督效益指標(biāo)的評價如表2所示。
表1 軍品質(zhì)量監(jiān)督效益歷史數(shù)據(jù)
表2 候選項目質(zhì)量監(jiān)督效益指標(biāo)的評價
由3.2中實施步驟及表1和表2數(shù)據(jù),得到專家對候選項目的評價結(jié)果,如表3所示。
表3 備選項目質(zhì)量監(jiān)督效益指標(biāo)的評價結(jié)果
參照軍品質(zhì)量監(jiān)督內(nèi)容與主體指標(biāo)(g4~g9),根據(jù)專家的知識和經(jīng)驗等對于候選項目的信度賦值如下頁表4所示,由軍品質(zhì)量監(jiān)督內(nèi)容與主體評價模型及實施步驟,得到證據(jù)合成結(jié)果,如表5所示。
表4 專家對于候選項目證據(jù)信度賦值
表5 證據(jù)合成結(jié)果
以上分別從軍品質(zhì)量監(jiān)督六西格瑪項目的效益、內(nèi)容與主體等3個維度進行了評價。由于“效益維度”同“內(nèi)容與主體維度”相比可信度更高,專家組分別賦予其0.65和0.35的權(quán)重,得到綜合評價結(jié)果如表6所示。
表6 綜合評價結(jié)果
經(jīng)綜合評價,應(yīng)選擇焊接項目優(yōu)先實施。艦艇焊接技術(shù)在艦艇制造中有著極其重要的地位,它是艦艇整體密性和強度的重要保證,是保證艦艇安全航行和作業(yè)的關(guān)鍵。焊接質(zhì)量和效率對艦船質(zhì)量、周期和成本有重要影響。能夠在眾多候選六西格瑪項目中將焊接項目選擇出來作為優(yōu)先實施的項目,說明了方法的正確性與有效性。
針對軍品質(zhì)量監(jiān)督中如何合理選擇六西格瑪項目這一難題,筆者應(yīng)用平衡計分卡,創(chuàng)造性地從軍品質(zhì)量監(jiān)督效益、內(nèi)容和成本3個維度構(gòu)建了六西格瑪項目選擇的指標(biāo)體系。為融合軍工企業(yè)實施六西格瑪管理經(jīng)驗和軍代表開展六西格瑪質(zhì)量監(jiān)督價值需求,綜合利用ANFIS和證據(jù)理論構(gòu)建了融合軍工企業(yè)歷史經(jīng)驗和艦船裝備質(zhì)量監(jiān)督價值需求的六西格瑪項目選擇評價模型,為下一步有效實施六西格瑪項目,實現(xiàn)軍品質(zhì)量的主動式、聚焦式監(jiān)督,提高質(zhì)量監(jiān)督效益奠定堅實的基礎(chǔ)。
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