趙紫京鄖，蘇振華，王富強(qiáng)，劉 穎，余京宴，閆子威

(1.重慶大學(xué)機(jī)械與運(yùn)載工程學(xué)院，重慶400044；2.中國(guó)重型機(jī)械研究院股份公司，陜西 西安710018；3. 國(guó)機(jī)重型裝備集團(tuán)股份有限公司，四川 德陽 618000)

0 前言

復(fù)雜重型裝備通常為高端裝備，是國(guó)家高端制造能力和水平的體現(xiàn)，也是國(guó)防工業(yè)和基礎(chǔ)建設(shè)的重要保障，廣泛應(yīng)用于工程機(jī)械、航空航天、能源、交通、船舶、冶金、軍工等重點(diǎn)行業(yè)和領(lǐng)域，是國(guó)家重點(diǎn)發(fā)展的戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)之一。不同于其他普通裝備，復(fù)雜重型裝備具有研制周期長(zhǎng)、制造體量大、技術(shù)含量高、設(shè)計(jì)領(lǐng)域廣泛等特點(diǎn)[1]。故其制造模式多為：一個(gè)項(xiàng)目總包企業(yè)(大型裝備制造企業(yè)或科研院所等)和多個(gè)協(xié)作企業(yè)聯(lián)合，總包企業(yè)在掌握核心技術(shù)的前提下，借助社會(huì)優(yōu)質(zhì)資源進(jìn)行制造，即網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造模式。對(duì)于此類制造模式而言，各級(jí)任務(wù)的合理分解是開展工作前的必備環(huán)節(jié)，任務(wù)分解結(jié)果的有效性也決定了后續(xù)項(xiàng)目的順利開展。其中，任務(wù)粒度作為任務(wù)分解后各子任務(wù)的重要屬性之一，是任務(wù)分解結(jié)果的一種直觀表現(xiàn)，因此，從任務(wù)粒度的角度對(duì)任務(wù)分解結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)對(duì)于復(fù)雜重型裝備網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造模式的順利進(jìn)行意義重大。

目前，在網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造模式下，任務(wù)粒度已有了較為廣泛的應(yīng)用。對(duì)任務(wù)粒度概念本身，龐輝[2]等對(duì)其進(jìn)行定義，他認(rèn)為任務(wù)粒度代表了產(chǎn)品在設(shè)計(jì)與加工過程中所涉及的活動(dòng)聚合程度，既可以表現(xiàn)為任務(wù)的組織形式，又可以反映任務(wù)的規(guī)模和數(shù)量。曹勤偉[3]等在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步拓展，認(rèn)為任務(wù)粒度可以用任務(wù)粒度系數(shù)和任務(wù)數(shù)量的關(guān)系來表示，以衡量團(tuán)隊(duì)內(nèi)部子任務(wù)的聚合程度。

在考慮任務(wù)粒度的影響因素方面，Xu[4]等將任務(wù)粒度本身作為考慮因素，基于系統(tǒng)工程原理，提出了一種任務(wù)分解方法，通過設(shè)定任務(wù)粒度閾值以判斷當(dāng)前任務(wù)分解方案是否合適。Liu[5]等同樣從任務(wù)粒度本身特征出發(fā)，針對(duì)復(fù)雜產(chǎn)品集成制造系統(tǒng)中的任務(wù)分解與任務(wù)調(diào)度之間的協(xié)同問題，提出了一種任務(wù)粒度定量分析方法，以指導(dǎo)粗粒度任務(wù)分解和低內(nèi)聚系數(shù)子任務(wù)重組。

在任務(wù)粒度的評(píng)價(jià)方面，包北方[6]等對(duì)任務(wù)分解后任務(wù)粒度本身、任務(wù)耦合度以及任務(wù)均衡度分別進(jìn)行了分析和判定，并以此建立了任務(wù)分解系統(tǒng)模型。王龍[7]從制造資源服務(wù)的角度出發(fā)，對(duì)任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間、服務(wù)成本以及質(zhì)量指標(biāo)等因素進(jìn)行了評(píng)價(jià)，建立了云制造環(huán)境下的制造資源服務(wù)組合指標(biāo)體系。冀翔[8]針對(duì)眾創(chuàng)設(shè)計(jì)中的設(shè)計(jì)任務(wù)粒度展開研究，指出設(shè)計(jì)任務(wù)粒度主要由設(shè)計(jì)需求、設(shè)計(jì)過程和設(shè)計(jì)結(jié)果等方面綜合而成，并對(duì)其從關(guān)聯(lián)度、影響度以及靈敏度三個(gè)方面進(jìn)行了評(píng)價(jià)。高斐[9]提出了一種動(dòng)態(tài)多角色的管理任務(wù)層級(jí)分解算法，算法兼顧了分解后子任務(wù)的負(fù)載平衡性和飽和度，并分別進(jìn)行了指標(biāo)評(píng)價(jià)。

上述研究成果從任務(wù)粒度的定義、影響因素出發(fā)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造模式下任務(wù)分解后的任務(wù)粒度就不同方面進(jìn)行了評(píng)價(jià)指標(biāo)的研究，但均僅針對(duì)個(gè)別指標(biāo)展開，未形成系統(tǒng)化的任務(wù)粒度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，且缺少一套合適的指標(biāo)評(píng)價(jià)方法。為此，本文以復(fù)雜重型裝備網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造模式為研究對(duì)象，對(duì)其任務(wù)分解后的任務(wù)粒度評(píng)價(jià)方式展開研究，在上述研究成果的基礎(chǔ)上，建立一套系統(tǒng)化的任務(wù)粒度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并給出相應(yīng)的評(píng)價(jià)方法，最后進(jìn)行實(shí)例分析，以驗(yàn)證本文指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)方法的可行性。

1 問題描述

目前，隨著客戶對(duì)于產(chǎn)品定制化程度要求的進(jìn)一步提高，不同企業(yè)之間、企業(yè)同供應(yīng)商之間，乃至企業(yè)同客戶之間的協(xié)作范圍以及協(xié)作程度正在逐步加深，越來越多的企業(yè)、供應(yīng)商以及客戶參與到了以核心企業(yè)為主體的產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造模式當(dāng)中。這種制造模式往往依托于網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造平臺(tái)，利用各類產(chǎn)品定制協(xié)同工具、信息集成與沖突消解技術(shù)、共享服務(wù)器、定制系統(tǒng)知識(shí)庫等，對(duì)客戶需求進(jìn)行分析映射，對(duì)產(chǎn)品定制部件設(shè)計(jì)任務(wù)進(jìn)行科學(xué)分解與合理分配，最終共同完成定制產(chǎn)品的設(shè)計(jì)[10-12]。

本文以項(xiàng)目總包為設(shè)計(jì)單位的復(fù)雜重型裝備網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造模式為對(duì)象展開研究。其基本模式流程如圖1所示。

圖1 復(fù)雜重型裝備網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造模式

在復(fù)雜重型裝備網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造模式下任務(wù)分解流程大致分為三步，分別為頂層任務(wù)分解、二級(jí)任務(wù)分解以及任務(wù)聚類。為了保證后續(xù)任務(wù)-資源匹配流程的順利進(jìn)行，在任務(wù)聚類完成之后，需要對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。其中，對(duì)于任務(wù)粒度的評(píng)價(jià)尤為重要，該步驟須確保任務(wù)分解完成后得到的各子任務(wù)粒度本身大小合適、各屬性符合要求，從而保證當(dāng)前任務(wù)粒度在目前網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造平臺(tái)的資源水平支持區(qū)間之內(nèi)。因此，建立合適的任務(wù)粒度評(píng)價(jià)體系對(duì)于復(fù)雜重型裝備網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造模式的順利進(jìn)行具有重要意義。

任務(wù)粒度的評(píng)價(jià)過程受到多維度、多方面的因素影響。從不同的評(píng)價(jià)維度來看，任務(wù)粒度評(píng)價(jià)可以分為子任務(wù)個(gè)體和項(xiàng)目總體兩個(gè)維度，同時(shí)，兩個(gè)維度又相對(duì)應(yīng)地涉及不同方面的因素，如任務(wù)內(nèi)聚性、任務(wù)耦合性、項(xiàng)目協(xié)同性等。顯然，不同因素的影響機(jī)制及影響程度也有所不同，故合理的任務(wù)粒度評(píng)價(jià)體系應(yīng)當(dāng)充分考慮上述各維度、各方面的因素，以此確保任務(wù)粒度設(shè)計(jì)的合理性。基于此，本文擬在探討如何保證任務(wù)粒度評(píng)價(jià)結(jié)果合理性的前提下，從上述兩個(gè)維度進(jìn)行分析，結(jié)合各維度下不同影響因素進(jìn)行考慮，明確各因素評(píng)價(jià)的指標(biāo)，并對(duì)各指標(biāo)賦予合適的評(píng)價(jià)權(quán)重，以此構(gòu)建任務(wù)粒度評(píng)價(jià)體系，為復(fù)雜重型裝備網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造模式下任務(wù)分解流程中的任務(wù)粒度評(píng)價(jià)環(huán)節(jié)提供參考。

2 復(fù)雜重型裝備網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造任務(wù)粒度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

本文在參考有關(guān)文獻(xiàn)及資料的基礎(chǔ)上，結(jié)合復(fù)雜重型裝備網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造特點(diǎn)，基于系統(tǒng)性、合理性、關(guān)鍵性的構(gòu)建原則，按絕對(duì)性、相對(duì)性進(jìn)行劃分，從子任務(wù)和項(xiàng)目?jī)蓚€(gè)維度出發(fā)，建立任務(wù)粒度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，用于評(píng)價(jià)該模式下任務(wù)分解后各子任務(wù)粒度的合理性，具體的指標(biāo)體系如圖2所示。

圖2 復(fù)雜重型裝備網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造任務(wù)粒度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

指標(biāo)體系有5個(gè)層級(jí)。第一層為目標(biāo)層，即本文的主要研究?jī)?nèi)容——任務(wù)粒度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系本身。第二層為準(zhǔn)則層，這里按照指標(biāo)性質(zhì)將指標(biāo)劃分為兩類，分別絕對(duì)性指標(biāo)和相對(duì)性指標(biāo)。絕對(duì)性指標(biāo)指在進(jìn)行任務(wù)粒度評(píng)價(jià)時(shí)，某一指標(biāo)為硬性要求即需要絕對(duì)滿足；相對(duì)性指標(biāo)則指在評(píng)價(jià)時(shí)僅進(jìn)行不同方案間比較，本身并無硬性要求的指標(biāo)。在進(jìn)行任務(wù)粒度評(píng)價(jià)時(shí)，對(duì)于絕對(duì)性指標(biāo)，需要事先根據(jù)平臺(tái)實(shí)際情況設(shè)定指標(biāo)閾值，并優(yōu)先進(jìn)行判定，指標(biāo)大小須保證在閾值范圍內(nèi)，否則當(dāng)前任務(wù)分解方案無效，需重新制定。對(duì)于相對(duì)性指標(biāo)，是在絕對(duì)性指標(biāo)全部滿足后再進(jìn)行評(píng)定打分，基于不同指標(biāo)影響程度的差異，對(duì)指標(biāo)賦予影響權(quán)重，從而加權(quán)判定可行方案中得分最高的最優(yōu)方案。第三層為維度層，主要對(duì)相對(duì)性指標(biāo)進(jìn)行分類，分為任務(wù)獨(dú)立水平指標(biāo)和任務(wù)協(xié)同水平指標(biāo)，分別反映了上文所劃分的子任務(wù)維度和項(xiàng)目維度。第四層為指標(biāo)層，本文共提出8項(xiàng)任務(wù)粒度評(píng)價(jià)指標(biāo)，在進(jìn)行任務(wù)粒度評(píng)價(jià)時(shí)即遵循各項(xiàng)指標(biāo)的定義分別進(jìn)行。第五層為方案層，為各備選方案，任務(wù)粒度評(píng)價(jià)即對(duì)不同備選方案分別進(jìn)行。

指標(biāo)層中有8個(gè)指標(biāo)。

(1)任務(wù)粒度大小。顧名思義，任務(wù)粒度大小即為任務(wù)粒度本身的直接量化表示，這里選用任務(wù)粒度值來進(jìn)行計(jì)算。任務(wù)粒度值計(jì)算如下式所示[6]：

(1)

式中，對(duì)于當(dāng)前任務(wù)集T而言，GT即為其任務(wù)粒度值，k表示任務(wù)粒度系數(shù)，取值同任務(wù)之間的關(guān)聯(lián)程度相關(guān)，本文取任務(wù)內(nèi)聚系數(shù)作為任務(wù)粒度系數(shù)，關(guān)于任務(wù)內(nèi)聚系數(shù)的詳細(xì)描述將在后文進(jìn)行說明，n表示項(xiàng)目集T中所含有的子任務(wù)數(shù)量，且有GT>0,k>0,n>0。任務(wù)粒度值從項(xiàng)目整體的角度反映了任務(wù)粒度水平，同任務(wù)數(shù)量及任務(wù)間聯(lián)系直接相關(guān)。

在評(píng)價(jià)體系中，任務(wù)粒度大小為絕對(duì)性指標(biāo)，在進(jìn)行任務(wù)粒度評(píng)價(jià)時(shí)，需根據(jù)實(shí)際情況設(shè)立閾值，任務(wù)分解后任務(wù)粒度值計(jì)算結(jié)果不能超出閾值，否則認(rèn)為任務(wù)分解無效。

(2)任務(wù)可行性。任務(wù)可行性要求任務(wù)分解后得到的任務(wù)集可以被完成，這里用任務(wù)負(fù)載水平進(jìn)行評(píng)定。任務(wù)負(fù)載水平的計(jì)算如下式所示：

(2)

式中，Lt表示當(dāng)前子任務(wù)t的負(fù)載水平，li指該子任務(wù)中元任務(wù)Mi的相對(duì)復(fù)雜度系數(shù)，m表示子任務(wù)中t的元任務(wù)數(shù)量。其中，li的值基于平臺(tái)現(xiàn)有資源水平確定，若li小于1，說明該元任務(wù)的相對(duì)復(fù)雜度較小，在當(dāng)前資源水平的支持范圍之內(nèi)，可以完成且有一定的資源富余；若li大于1，說明該子任務(wù)的相對(duì)復(fù)雜度較大，超出了當(dāng)前的資源水平支持范圍，無法直接完成，需要占用其他元任務(wù)資源。顯然，Lt反映了當(dāng)前子任務(wù)中各元任務(wù)t的平均任務(wù)負(fù)載水平，若Lt小于1，則表明分解后該子任務(wù)的負(fù)載水平合適，能夠滿足現(xiàn)有資源水平支持，若大于1，則表明該子任務(wù)的平均負(fù)載水平過高，當(dāng)前資源水平無法支持，需要繼續(xù)分解。

在評(píng)價(jià)體系中，任務(wù)可行性為絕對(duì)性指標(biāo)，在進(jìn)行任務(wù)粒度評(píng)價(jià)時(shí)，需保證各子任務(wù)負(fù)載水平均小于1，否則認(rèn)為任務(wù)分解無效。

(3)任務(wù)完整性。同任務(wù)可行性類似，任務(wù)完整性也反映了任務(wù)分解的有效性。任務(wù)分解過程為將某一層級(jí)任務(wù)分解為若干個(gè)子任務(wù)，并組成相應(yīng)的任務(wù)分解集合，在這一過程中，需要保證當(dāng)前層級(jí)任務(wù)分解后的子任務(wù)完整，即不存在任務(wù)的缺失和重復(fù)。任務(wù)完整性沒有直接量化的評(píng)定指標(biāo)，但可用公式表示為

(3)

式中，tj為任務(wù)分解后的各子任務(wù)，T為任務(wù)分解集，即分解后應(yīng)保證由子任務(wù)組成的集合能夠同項(xiàng)目組成保持一致。

在評(píng)價(jià)體系中，任務(wù)完整性為絕對(duì)性指標(biāo)，在進(jìn)行任務(wù)粒度評(píng)價(jià)時(shí)，需保證任務(wù)分解結(jié)果能夠滿足上式，否則認(rèn)為任務(wù)分解無效。

(4)任務(wù)內(nèi)聚性。任務(wù)內(nèi)聚性指任務(wù)分解完成后各子任務(wù)內(nèi)的聚合程度，選用任務(wù)內(nèi)聚系數(shù)進(jìn)行計(jì)算。

(4)

式中，任務(wù)內(nèi)聚系數(shù)C(T)通過任務(wù)關(guān)聯(lián)內(nèi)聚系數(shù)c(t)和任務(wù)重用內(nèi)聚系數(shù)r(t)的乘積求和取平均進(jìn)行表示。在給出任務(wù)關(guān)聯(lián)內(nèi)聚系數(shù)和重用內(nèi)聚系數(shù)的定義之前，首先需對(duì)活動(dòng)約束結(jié)構(gòu)的概念加以說明。

所謂活動(dòng)約束結(jié)構(gòu)即指一個(gè)活動(dòng)的基本組成部分，可以用一個(gè)二元組(D,O)來表示。其中，D表示該活動(dòng)約束結(jié)構(gòu)中的有限個(gè)活動(dòng)單元；O={(p,cs)∈D×P(D)}是由一系列約束控制元所組成的約束控制集；p表示輸出活動(dòng)單元；cs表示由若干個(gè)輸入活動(dòng)單元組成的集合，(p,cs)即為一個(gè)由活動(dòng)單元構(gòu)成的約束控制空間下的約束控制元，屬于由活動(dòng)單元構(gòu)成的約束結(jié)構(gòu)空間。一個(gè)子任務(wù)t則是對(duì)于給定的活動(dòng)約束結(jié)構(gòu)(D,O)中的任意一個(gè)約束控制子集，即有t∈O。一個(gè)約束控制元由一組輸入和輸出的活動(dòng)關(guān)系構(gòu)成，參考文獻(xiàn)[2]中的表示方法，定義本文的基本約束控制結(jié)構(gòu)共有兩種類型，如圖3所示。

圖3 基本約束控制結(jié)構(gòu)

網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造過程中的每一個(gè)任務(wù)都是基于圖中的兩種活動(dòng)約束結(jié)構(gòu)，按照既定的工作流程進(jìn)行。由于活動(dòng)之間存在關(guān)聯(lián)性，對(duì)于兩個(gè)不同的任務(wù)，某一任務(wù)輸出的活動(dòng)有可能便是另一任務(wù)的輸入，除此之外，同一任務(wù)中的不同活動(dòng)之間可能也會(huì)存在這種關(guān)聯(lián)現(xiàn)象。由此，便可引出任務(wù)關(guān)聯(lián)內(nèi)聚系數(shù)的計(jì)算公式。對(duì)于一個(gè)基于活動(dòng)約束結(jié)構(gòu)(D,O)的有效約束子集，即子任務(wù)t，其任務(wù)關(guān)聯(lián)內(nèi)聚系數(shù)c(t)為

(5)

式中，m表示子任務(wù)t中約束控制元的數(shù)量，(p,cs)，(q,ds)表示在子任務(wù)t中的任意兩個(gè)輸出活動(dòng)單元不同的約束控制元，公式表示在一個(gè)子任務(wù)t中，任意兩個(gè)輸出活動(dòng)不同的約束控制元中相同活動(dòng)單元出現(xiàn)的次數(shù)和該子任務(wù)t中約束控制元排列集數(shù)量m·(m-1)的比值。對(duì)于一個(gè)給定的子任務(wù)t而言，其控制元排列集數(shù)量為定值，因此c(t)越大，則說明某一約束控制元中的輸入或輸出活動(dòng)在其他約束控制元中出現(xiàn)的次數(shù)越多，不同約束控制元之間的信息交互也就越多。即任務(wù)關(guān)聯(lián)內(nèi)聚系數(shù)反映了在當(dāng)前任務(wù)粒度下，該任務(wù)中不同約束控制元之間的關(guān)聯(lián)水平。

在上述理論的基礎(chǔ)上，同時(shí)可引出任務(wù)重用內(nèi)聚系數(shù)的概念。對(duì)于一個(gè)基于活動(dòng)約束結(jié)構(gòu)(D,O)的有效約束子集，即子任務(wù)t，其任務(wù)重用內(nèi)聚系數(shù)r(t)為

(6)

式中，d表示子任務(wù)中的活動(dòng)單元，公式表示在一個(gè)子任務(wù)t中，任意兩個(gè)輸出活動(dòng)不同的約束控制元中相同活動(dòng)單元的數(shù)量和該子任務(wù)中所有活動(dòng)單元數(shù)量的比值。對(duì)于一個(gè)給定的子任務(wù)t而言，其包含的所有活動(dòng)單元數(shù)量為定值，因此r(t)越大，說明該子任務(wù)中重用的活動(dòng)單元數(shù)量越多。即任務(wù)重用內(nèi)聚系數(shù)反映了當(dāng)前任務(wù)粒度下，該任務(wù)中活動(dòng)單元的重復(fù)水平。

綜上，任務(wù)內(nèi)聚系數(shù)反映了任務(wù)分解后各任務(wù)總體的內(nèi)聚程度，越大說明分解后項(xiàng)目整體內(nèi)聚性越好。

在評(píng)價(jià)體系中，任務(wù)內(nèi)聚性為反映任務(wù)獨(dú)立水平的相對(duì)性指標(biāo)，在進(jìn)行任務(wù)粒度評(píng)價(jià)時(shí)，需同其他相對(duì)性指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)綜合比較，以此確定備選方案的優(yōu)劣性。除此之外，由于任務(wù)粒度系數(shù)表達(dá)了任務(wù)之間的關(guān)聯(lián)性，故這里也將任務(wù)內(nèi)聚系數(shù)作為任務(wù)粒度值計(jì)算過程中的任務(wù)粒度系數(shù)。

⑤任務(wù)耦合性。任務(wù)耦合性指任務(wù)分解完成后各子任務(wù)之間的耦合程度，選用任務(wù)耦合系數(shù)進(jìn)行計(jì)算。

(7)

式中，cond(s,t)表示在同一項(xiàng)目中，任意兩個(gè)子任務(wù)的耦合關(guān)聯(lián)指數(shù)。為方便表述，引入耦合信息關(guān)聯(lián)矩陣的概念。耦合信息關(guān)聯(lián)矩陣為一個(gè)n×n的方陣，n表示項(xiàng)目中子任務(wù)的數(shù)量，矩陣的行、列分別對(duì)應(yīng)相同的子任務(wù)，矩陣內(nèi)各元素即cond(s,t)，代表矩陣行任務(wù)同矩陣列任務(wù)之間是否存在信息交互。若任意兩個(gè)子任務(wù)s,t(s≠t)中存在相同的活動(dòng)單元，則認(rèn)為兩個(gè)任務(wù)之間存在信息交互，此時(shí)，cond(s,t)為1，否則為0；同一子任務(wù)的耦合關(guān)聯(lián)指數(shù)為0，即cond(s,s)=0。矩陣所有元素的和，即∑cond(s,t)為項(xiàng)目中子任務(wù)間信息交互的次數(shù)，由此即可求得項(xiàng)目的耦合系數(shù)U(T)。項(xiàng)目耦合系數(shù)反映了項(xiàng)目經(jīng)任務(wù)分解后不同子任務(wù)之間的交互程度，U(T)較大說明分解后不同子任務(wù)之間的交互較多。

在評(píng)價(jià)體系中，任務(wù)耦合性為反映任務(wù)獨(dú)立水平的相對(duì)性指標(biāo)，需要同其他相對(duì)性指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)綜合比較，以此確定備選方案的優(yōu)劣性。

(6)項(xiàng)目協(xié)同性。基于上述對(duì)于任務(wù)內(nèi)聚性和耦合性的討論，這里更進(jìn)一步給出項(xiàng)目協(xié)同性的概念。項(xiàng)目協(xié)同性反映了任務(wù)分解完成后任務(wù)集整體的聯(lián)系性，這里的聯(lián)系性特指任務(wù)耦合性和任務(wù)內(nèi)聚性的相對(duì)水平。為了使后續(xù)進(jìn)行任務(wù)-資源匹配流程時(shí)各任務(wù)能夠準(zhǔn)確匹配到對(duì)應(yīng)資源，需要保證任務(wù)分解后的任務(wù)集內(nèi)各子任務(wù)本身具有較強(qiáng)內(nèi)聚性，同時(shí)子任務(wù)之間具有較弱耦合性，即需要滿足高內(nèi)聚、弱耦合的原則，反映在具體的指標(biāo)上即要求任務(wù)內(nèi)聚系數(shù)越大，同時(shí)任務(wù)耦合系數(shù)越小越好。故此處為了綜合評(píng)定任務(wù)的內(nèi)聚性和耦合性，引入項(xiàng)目耦合/內(nèi)聚系數(shù)比率λT進(jìn)行計(jì)算，如式(8)所示。

(8)

顯然，若λT越小，則說明此時(shí)項(xiàng)目中子任務(wù)間耦合程度小，任務(wù)內(nèi)聚程度大，既有利于項(xiàng)目資源在任務(wù)間的分配，同時(shí)也有利于單個(gè)任務(wù)的實(shí)施乃至整個(gè)項(xiàng)目的進(jìn)行，即項(xiàng)目協(xié)同性較好。

在評(píng)價(jià)體系中，項(xiàng)目協(xié)同性為反映任務(wù)協(xié)同水平的相對(duì)性指標(biāo)，在進(jìn)行任務(wù)粒度評(píng)價(jià)時(shí)，需同其他相對(duì)性指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)綜合比較，以此確定備選方案的優(yōu)劣性。

(7)項(xiàng)目平衡性。項(xiàng)目平衡性指任務(wù)分解后項(xiàng)目整體的負(fù)載情況，任務(wù)分解完成后，為使得后續(xù)任務(wù)執(zhí)行過程的各環(huán)節(jié)不會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的延滯，需保證項(xiàng)目整體的負(fù)載平衡性，這里選用項(xiàng)目負(fù)載平衡系數(shù)和項(xiàng)目負(fù)載平均飽和度進(jìn)行計(jì)算[9]，以下對(duì)其分別進(jìn)行說明。

在計(jì)算項(xiàng)目負(fù)載平衡系數(shù)前，首先需要對(duì)項(xiàng)目及項(xiàng)目中各子任務(wù)的負(fù)載水平進(jìn)行計(jì)算。其中，針對(duì)各子任務(wù)的負(fù)載水平在上文中已有過論述，此處對(duì)項(xiàng)目負(fù)載水平進(jìn)行討論。對(duì)于一個(gè)基于活動(dòng)約束結(jié)構(gòu)(D,O)，且由若干子任務(wù)組成的項(xiàng)目T，其項(xiàng)目平均負(fù)載水平定義為

(9)

基于上式，進(jìn)而對(duì)項(xiàng)目負(fù)載平衡系數(shù)進(jìn)行計(jì)算，對(duì)于項(xiàng)目T而言，其項(xiàng)目負(fù)載平衡系數(shù)表示為

(10)

這里以各子任務(wù)負(fù)載水平方差的形式作為項(xiàng)目負(fù)載平衡系數(shù)LBT，LBT反映了當(dāng)前任務(wù)分解結(jié)果下項(xiàng)目負(fù)載的平衡性水平，顯然，LBT越小，則表示當(dāng)前任務(wù)分解結(jié)果對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目負(fù)載平衡性越好。若LBT=0，則認(rèn)為此時(shí)任務(wù)分解結(jié)果對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目達(dá)到了負(fù)載絕對(duì)平衡。

同樣地，對(duì)于一個(gè)基于活動(dòng)約束結(jié)構(gòu)(D,O)，且由若干子任務(wù)組成的項(xiàng)目T，其項(xiàng)目負(fù)載平均飽和度定義為

(11)

式中，ηT為項(xiàng)目T的負(fù)載平均飽和度，LR為平臺(tái)的資源水平，本文中默認(rèn)為1。ηT反映了項(xiàng)目T所對(duì)應(yīng)的負(fù)載飽和狀態(tài)，由上式可知，ηT∈[0,1]，ηT越接近0，說明此時(shí)LT越接近LR，即項(xiàng)目負(fù)載更趨于飽和狀態(tài)，資源利用率較高，此時(shí)項(xiàng)目任務(wù)分解效果較好；ηT越接近1，說明此時(shí)LT越接近0，即項(xiàng)目負(fù)載更趨于空載狀態(tài)，存在資源的浪費(fèi)，此時(shí)項(xiàng)目任務(wù)分解效果較差。

在評(píng)價(jià)體系中，項(xiàng)目平衡性為反映任務(wù)協(xié)同水平的相對(duì)性指標(biāo)，在進(jìn)行任務(wù)粒度評(píng)價(jià)時(shí)，需同其他相對(duì)性指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)綜合比較，以此確定備選方案的優(yōu)劣性。

(8)項(xiàng)目均衡性。項(xiàng)目均衡性是項(xiàng)目整體在大小、規(guī)模上均勻程度的量化水平。在復(fù)雜重型裝備網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造模式下，由于其產(chǎn)品工藝復(fù)雜、涉及工藝種類多樣，其任務(wù)之間往往存在較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，單一任務(wù)的延滯即有可能影響整體項(xiàng)目的進(jìn)行。故使得不同任務(wù)盡可能處于同一水平，從而令項(xiàng)目整體具有較好的任務(wù)均衡度對(duì)于復(fù)雜重型裝備項(xiàng)目的順利執(zhí)行具有重要意義。

本文選取任務(wù)執(zhí)行時(shí)間均衡度作為項(xiàng)目均衡性的綜合考量指標(biāo)。對(duì)于一個(gè)基于活動(dòng)約束結(jié)構(gòu)(D,O)，且由若干子任務(wù)組成的項(xiàng)目T，其任務(wù)執(zhí)行時(shí)間均衡度定義為

(12)

在計(jì)算E之前，首先需要確定項(xiàng)目中各子任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間，考慮到任務(wù)分解過程結(jié)束后，各子任務(wù)實(shí)質(zhì)上為不同元任務(wù)的集合，故其任務(wù)執(zhí)行時(shí)間可由所組成的各元任務(wù)決定。若各元任務(wù)為獨(dú)立、依賴及串并行關(guān)系，其執(zhí)行時(shí)間即為單純的各元任務(wù)執(zhí)行時(shí)間累加，即

(13)

若各元任務(wù)為耦合重疊型關(guān)系，則其組合得到的子任務(wù)執(zhí)行時(shí)間計(jì)算相對(duì)復(fù)雜，這里參考文獻(xiàn)[6]，采用高斯消去算法來進(jìn)行計(jì)算。假設(shè)某子任務(wù)中元任務(wù)M1和M2具有耦合關(guān)系，且其執(zhí)行時(shí)間分別為|tM1|和|tM2|，則子任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間表示為

(14)

式中，dM1,dM2分別表示元任務(wù)M1對(duì)元任務(wù)M2、元任務(wù)M2對(duì)元任務(wù)M1的交互耦合系數(shù)。若兩個(gè)元任務(wù)之間的耦合性越強(qiáng)，則相應(yīng)地由其組成的子任務(wù)所對(duì)應(yīng)的執(zhí)行時(shí)間也會(huì)更長(zhǎng)。

在評(píng)價(jià)體系中，項(xiàng)目均衡性為反映任務(wù)協(xié)同水平的相對(duì)性指標(biāo)，在進(jìn)行任務(wù)粒度評(píng)價(jià)時(shí)，需同其他相對(duì)性指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)綜合比較，以此確定備選方案的優(yōu)劣性。

3 基于AHP-RS的相對(duì)性評(píng)價(jià)指標(biāo)組合權(quán)重計(jì)算

對(duì)于任務(wù)粒度評(píng)價(jià)體系中的相對(duì)性指標(biāo)，需要對(duì)其進(jìn)行相對(duì)重要性判定從而確定指標(biāo)權(quán)重，以此來評(píng)價(jià)可選任務(wù)粒度方案的優(yōu)劣性。

考慮到復(fù)雜重型裝備產(chǎn)品工藝復(fù)雜，各環(huán)節(jié)的評(píng)定過程除通過具體的指標(biāo)進(jìn)行量化的直接評(píng)價(jià)之外，往往還需要人為進(jìn)行核對(duì)，受到一定的主觀性影響。故在進(jìn)行相對(duì)性評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重確定的過程中，需要同時(shí)考慮主觀和客觀權(quán)重，本文提出一種基于AHP-RS的權(quán)重確定方法。

3.1 基于AHP的指標(biāo)主觀權(quán)重確定

層次分析法(AHP)是由美國(guó)匹茲堡大學(xué)教授T.L.Saaty在20世紀(jì)70年代中期提出的。其思想是把復(fù)雜的問題分為若干因素，并將因素按對(duì)應(yīng)關(guān)系分組，形成一個(gè)有序的遞階層次結(jié)構(gòu)。通過兩兩比較的方式確定層次中諸因素的相對(duì)重要性，并綜合人的判斷以確定相對(duì)重要性的總排序[13]。其基本流程如下：

(1)建立遞階層次結(jié)構(gòu)。明確分析系統(tǒng)中不同層級(jí)之間以及同一層級(jí)內(nèi)部各因素之間的關(guān)系，并由此建立對(duì)應(yīng)的遞階層次結(jié)構(gòu)，本文的層次結(jié)構(gòu)即如上文建立的任務(wù)粒度評(píng)價(jià)體系所示。

(2)構(gòu)建判斷矩陣。對(duì)同一層次上的指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較確定其相對(duì)重要性，并由此構(gòu)建判斷矩陣。其中，本文因素相對(duì)重要性評(píng)定的標(biāo)準(zhǔn)按照9級(jí)標(biāo)度表確定。

(3)一致性檢驗(yàn)。為保證各因素之間的相對(duì)重要性評(píng)判未出現(xiàn)明顯偏差，需要對(duì)矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，通過計(jì)算矩陣特征值λmax，并以此計(jì)算一致性指標(biāo)比率CR，需保證CR<0.1，才認(rèn)為判斷矩陣有效。CR計(jì)算公式為

(15)

式中，n為判斷矩陣的階數(shù)，RI為隨機(jī)一致性指標(biāo)，其取值由判斷矩陣階數(shù)決定。

(4)主觀權(quán)重計(jì)算。一致性檢驗(yàn)通過后，即可基于指標(biāo)間的相對(duì)重要性，對(duì)各因素的主觀權(quán)重進(jìn)行計(jì)算。

基于收集到的相關(guān)資料以及行業(yè)專家的意見，對(duì)任務(wù)粒度評(píng)價(jià)體系中的相對(duì)性指標(biāo)兩兩進(jìn)行相對(duì)重要性評(píng)定，以此建立判斷矩陣，并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，得到各評(píng)價(jià)層下的判斷矩陣及檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 各層級(jí)判斷矩陣及一致性檢驗(yàn)結(jié)果

如表1結(jié)果所示，各層級(jí)判斷矩陣均通過一致性檢驗(yàn)，即相對(duì)重要性評(píng)定有效。對(duì)上述結(jié)果進(jìn)行整理，計(jì)算不同層級(jí)下各相對(duì)性指標(biāo)的綜合權(quán)重，結(jié)果如表2所示。

表2 相對(duì)性指標(biāo)主觀權(quán)重

3.2 基于粗糙集法的指標(biāo)客觀權(quán)重確定

粗糙集(RS)是指在信息系統(tǒng)分類能力保持不變的條件下，對(duì)信息系統(tǒng)進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)，得到信息系統(tǒng)分類規(guī)則的一種方法[14,15]。本文對(duì)該方法涉及的3個(gè)概念進(jìn)行了定義。

定義2 信息量。在一個(gè)信息系統(tǒng)中，若P?A有，則由P確定的二元不可區(qū)分關(guān)系可以表示為：ind(P)，且有ind(P)={(x,y)∈U×U|?a∈A,f(x,a)=f(y,a)}，U/ind(P)={X1,X2,…,Xn}，則P的信息量可定義為

(16)

式中，|U|、|Xi|分別表示整個(gè)論域當(dāng)中的對(duì)象個(gè)數(shù)以及Xi中的對(duì)象個(gè)數(shù)。

定義3 屬性重要性。對(duì)于?a∈A,ai屬性的重要性定義為在A中去掉屬性ai后引起的信息量變化程度，用sigA-{ai}表示，即有

sigA-{ai}=I(A)-I(A-{a})

(17)

通過計(jì)算得到各屬性對(duì)應(yīng)的sigA-{ai}，進(jìn)而進(jìn)行加權(quán)，即可得到各屬性所對(duì)應(yīng)的權(quán)重，用ωai表示，即有

(18)

根據(jù)上述定義給出基于粗糙集法的指標(biāo)客觀權(quán)重確定步驟如下：

(1)構(gòu)建信息系統(tǒng)?；谌蝿?wù)粒度評(píng)價(jià)體系以及樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建對(duì)應(yīng)的信息系統(tǒng)。其中，評(píng)價(jià)體系中的各相對(duì)性指標(biāo)即為信息系統(tǒng)的屬性，各樣本點(diǎn)為對(duì)象，樣本數(shù)據(jù)為屬性值。

(2)信息系統(tǒng)屬性的重要性度量。根據(jù)式(16～17)，對(duì)任務(wù)粒度評(píng)價(jià)體系中的各相對(duì)性指標(biāo)的信息量以及信息量變化程度進(jìn)行計(jì)算。

(3)指標(biāo)權(quán)重確定。根據(jù)式(18)，對(duì)各指標(biāo)的客觀權(quán)重進(jìn)行計(jì)算。

按照上述步驟，本文選取10個(gè)復(fù)雜重型裝備歷史項(xiàng)目作為樣本進(jìn)行測(cè)評(píng)，決策屬性值取V={1,2,3,4,5}共5個(gè)等級(jí)，等級(jí)越高表示任務(wù)分解后得到的任務(wù)粒度越合適，對(duì)應(yīng)指標(biāo)的效果越好，由此得到的樣本評(píng)價(jià)結(jié)果如表3所示。

表3 樣本相對(duì)性指標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果

由此計(jì)算得到各層級(jí)相對(duì)性指標(biāo)客觀權(quán)重，結(jié)果如表4所示。

表4 相對(duì)性指標(biāo)客觀權(quán)重

3.3 基于組合權(quán)重的評(píng)價(jià)模型

所謂組合權(quán)重即將基于AHP法得到的指標(biāo)主觀權(quán)重同基于粗糙集法的指標(biāo)客觀權(quán)重進(jìn)行結(jié)合，保證最后的任務(wù)粒度加結(jié)果同系統(tǒng)真實(shí)狀態(tài)的誤差最小，以此達(dá)到最優(yōu)的評(píng)價(jià)效果。設(shè)指標(biāo)主觀權(quán)重為ωs，指標(biāo)客觀權(quán)重為ωo，組合權(quán)重為ωc，引入?yún)?shù)μ，以此建立優(yōu)化模型[13]，即

(19)

可以證明，上述模型在可行域Ωc上有唯一解，其解為

ωci=μωsi+(1-μ)ωoi,i=1,2,…,n

(20)

證明如下：

作Lagrange函數(shù)

(21)

(22)

解上述方程組即可得證。

其中μ可視作指標(biāo)主觀權(quán)重ωs同客觀權(quán)重ωo的影響因子，反映了兩者對(duì)于組合權(quán)重的影響程度。本文根據(jù)有關(guān)材料，取黃金分割數(shù)，即μ=0.382進(jìn)行計(jì)算，由此得到相對(duì)性指標(biāo)組合權(quán)重如表5所示。

表5 相對(duì)性指標(biāo)組合權(quán)重

基于上述指標(biāo)組合權(quán)重最優(yōu)值的計(jì)算，即可建立對(duì)任務(wù)粒度相對(duì)性評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)價(jià)值數(shù)學(xué)模型。設(shè)Wcj、ωci(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)分別為評(píng)價(jià)模型中維度層和指標(biāo)層中各指標(biāo)的組合權(quán)重，vi為研究對(duì)象O在該指標(biāo)下的評(píng)價(jià)值，則O任務(wù)粒度評(píng)價(jià)的得分可以表示為：

(23)

其中，m,n分別表示評(píng)價(jià)體系中維度層和指標(biāo)層中的指標(biāo)個(gè)數(shù)。

根據(jù)任務(wù)粒度評(píng)價(jià)得分結(jié)果，對(duì)任務(wù)粒度的設(shè)計(jì)合理性進(jìn)行評(píng)級(jí)，共分為5個(gè)等級(jí)，各等級(jí)同評(píng)分的對(duì)應(yīng)關(guān)系同表6所示。

表6 任務(wù)粒度合理性評(píng)價(jià)等級(jí)

4 案例分析

以國(guó)內(nèi)某重型裝備研究院Z企業(yè)125 MN擠壓機(jī)主工作缸定制研發(fā)設(shè)計(jì)項(xiàng)目為研究對(duì)象，用本文提出的基于AHP-RS的復(fù)雜重型裝備網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造任務(wù)粒度評(píng)價(jià)體系對(duì)其任務(wù)分解后的任務(wù)粒度方案進(jìn)行評(píng)價(jià)。

該擠壓機(jī)主要用于生產(chǎn)大型鋁型材、鋁棒材、鋁管材等，在我國(guó)國(guó)防工業(yè)和基礎(chǔ)建設(shè)中發(fā)揮著重要作用，是典型的復(fù)雜重型裝備，在其設(shè)計(jì)過程中有著高度定制化的需求，125 MN擠壓機(jī)的結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 125MN擠壓機(jī)結(jié)構(gòu)圖

其中，主缸項(xiàng)目研發(fā)設(shè)計(jì)活動(dòng)的實(shí)施流程如圖5所示。

圖5 125 MN擠壓機(jī)主工作缸定制研發(fā)設(shè)計(jì)項(xiàng)目活動(dòng)實(shí)施流程

該流程按照125 MN擠壓機(jī)主工作缸的結(jié)構(gòu)層次分解得到，自上而下逐步將主工作缸設(shè)計(jì)任務(wù)分為部件級(jí)、組件級(jí)直至零件級(jí)任務(wù)，在本文定義下，零件級(jí)任務(wù)即元任務(wù)，其中包括主缸體設(shè)計(jì)、主柱塞設(shè)計(jì)、柱塞導(dǎo)套設(shè)計(jì)、移動(dòng)橫梁設(shè)計(jì)等共27個(gè)設(shè)計(jì)活動(dòng)單元，各活動(dòng)單元名稱及其指標(biāo)參數(shù)信息如表7、表8所示。

表7 125MN擠壓機(jī)主工作缸設(shè)計(jì)項(xiàng)目活動(dòng)單元名稱

表8 活動(dòng)單元指標(biāo)參數(shù)信息

針對(duì)上述主缸設(shè)計(jì)項(xiàng)目，現(xiàn)有兩種任務(wù)粒度設(shè)計(jì)方案A、B，其各自對(duì)應(yīng)的任務(wù)分解集合，即子任務(wù)集如圖6所示。

圖6 備選方案子任務(wù)集

基于本文提出的任務(wù)粒度評(píng)價(jià)體系，對(duì)A、B兩種方案分別進(jìn)行評(píng)價(jià)。兩種方案所對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目及各子任務(wù)有關(guān)參數(shù)值經(jīng)計(jì)算如表9所示，其中任務(wù)耦合參數(shù)均設(shè)為0.5；負(fù)載影響因子設(shè)為等值。

表9 備選方案指標(biāo)參數(shù)值

首先進(jìn)行絕對(duì)性指標(biāo)的評(píng)價(jià)，按照企業(yè)以往對(duì)于125 MN擠壓機(jī)主工作缸定制項(xiàng)目的研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，這里設(shè)定項(xiàng)目任務(wù)粒度值閾值為0.05，平臺(tái)資源水平定義為1。分別對(duì)兩種方案的三類絕對(duì)性指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算和評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)結(jié)果如表10所示。

表10 絕對(duì)性指標(biāo)評(píng)價(jià)

從三類絕對(duì)性指標(biāo)來看，兩種方案均在指標(biāo)的可行取值范圍內(nèi)或滿足約束條件，故認(rèn)為A、B兩種方案均為可行方案，但哪一方案的任務(wù)粒度設(shè)計(jì)更優(yōu)還需要進(jìn)行相對(duì)性指標(biāo)的評(píng)價(jià)。

分別對(duì)兩種方案的任務(wù)內(nèi)聚系數(shù)、任務(wù)耦合系數(shù)、項(xiàng)目耦合/內(nèi)聚系數(shù)比率等相對(duì)性指標(biāo)參數(shù)進(jìn)行計(jì)算，并根據(jù)計(jì)算結(jié)果對(duì)兩種方案進(jìn)行評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)結(jié)果如表11所示。

表11 相對(duì)性指標(biāo)評(píng)價(jià)

對(duì)于任務(wù)內(nèi)聚性指標(biāo)，方案A和方案B的任務(wù)內(nèi)聚系數(shù)分別為0.110和0.196，從指標(biāo)參數(shù)來看，方案B的任務(wù)內(nèi)聚性更好，綜合以往設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)賦予“優(yōu)秀”評(píng)級(jí)；而方案A任務(wù)內(nèi)聚性相對(duì)較差，綜合以往設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)賦予“一般”評(píng)級(jí)。

同樣地，其余相對(duì)性指標(biāo)均按照上述流程進(jìn)行評(píng)價(jià)，得到兩方案對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)結(jié)果，并依照表6對(duì)各方案對(duì)應(yīng)指標(biāo)進(jìn)行打分，這里統(tǒng)一取評(píng)級(jí)區(qū)間的上限，例如“優(yōu)秀”評(píng)級(jí)即對(duì)應(yīng)1分。進(jìn)而基于式(23)對(duì)兩方案對(duì)應(yīng)的任務(wù)粒度合理性綜合評(píng)分進(jìn)行計(jì)算，最終得到方案A得分為0.685，方案B得分為0.762。顯然，從任務(wù)粒度合理性得分來看，方案B更好，處于“良好”評(píng)級(jí)，說明方案B對(duì)應(yīng)的任務(wù)分解方案得到的任務(wù)粒度更加合適，更符合網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造模式情境，但同時(shí)該方案并沒有達(dá)到“優(yōu)秀”評(píng)級(jí)，仍存在可以優(yōu)化的地方。上述結(jié)果同企業(yè)生產(chǎn)實(shí)際情況相符，目前企業(yè)同樣是以方案B作為主缸項(xiàng)目的任務(wù)粒度設(shè)計(jì)方案，說明了本文建立的任務(wù)粒度評(píng)價(jià)模型具有一定的準(zhǔn)確性。

5 結(jié)論

本文針對(duì)復(fù)雜重型裝備網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造模式下任務(wù)分解環(huán)節(jié)中的任務(wù)粒度評(píng)價(jià)流程展開研究，本文的主要成果如下：

(1)以復(fù)雜重型裝備網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造模式為對(duì)象，對(duì)該模式下的項(xiàng)目實(shí)施流程進(jìn)行了分析，歸納了其主要特征以及在任務(wù)粒度評(píng)價(jià)環(huán)節(jié)存在的問題。

(2)基于系統(tǒng)性、合理性、關(guān)鍵性的構(gòu)建原則，構(gòu)建了一套復(fù)雜重型裝備網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造任務(wù)粒度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。該體系按絕對(duì)性指標(biāo)、相對(duì)性指標(biāo)進(jìn)行劃分，從子任務(wù)和項(xiàng)目?jī)蓚€(gè)維度出發(fā)，對(duì)任務(wù)分解后的任務(wù)粒度結(jié)果分別以任務(wù)粒度大小、任務(wù)可行性、任務(wù)完整性等8個(gè)指標(biāo)進(jìn)行了評(píng)價(jià)，并以基于AHP-RS的組合權(quán)重計(jì)算法為體系中的相對(duì)性指標(biāo)計(jì)算了權(quán)重，為復(fù)雜重型裝備網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造模式下任務(wù)粒度的評(píng)價(jià)提供了一種新的解決思路。

(3)以某125 MN擠壓機(jī)主工作缸研發(fā)設(shè)計(jì)項(xiàng)目為例，對(duì)本文提出的任務(wù)粒度評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了應(yīng)用，應(yīng)用結(jié)果驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。

由于復(fù)雜重型裝備網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造模式過程復(fù)雜，所涉及的流程繁雜且各環(huán)節(jié)直接交互性強(qiáng)，故在該模式下的任務(wù)分解所涉及的環(huán)節(jié)以及考慮因素也較多，相應(yīng)的對(duì)于任務(wù)分解結(jié)果的評(píng)價(jià)也涉及諸多方面。本文主要對(duì)該模式下任務(wù)分解結(jié)果對(duì)應(yīng)的任務(wù)粒度合理性評(píng)價(jià)進(jìn)行了研究，如何以更加廣泛的視角對(duì)該模式下的整個(gè)任務(wù)分解過程進(jìn)行更加全面的評(píng)價(jià)，以此確保整個(gè)任務(wù)分解環(huán)節(jié)的合理性，是后續(xù)需要進(jìn)一步拓展和研究的重點(diǎn)內(nèi)容。