论文部分内容阅读
摘 要：针对FMEA方法在企业供应链风险管理上的应用，提出了一种基于粗糙集理论的对风险因素定权的方法来解决在实际应用中风险因素权重均分产生的评估结果失真。最后，以对I公司供应链风险评估结果的改进为例，比较改进前后的排序结果，验证提出方法的合理性。
关键词：供应链风险管理 FMEA 粗糙集理论
一、引言
FMEA作为一种可靠性分析方法，已得到广泛的认可，从最开始的航空，军工领域到后面的产品研发，质量管理，企业物流管理等诸多领域FMEA都发挥了重要的作用。近些年已经有学者同样将FMEA方法运用于涉及到识别和评估企业供应链风险中去，其精髓就在于预防，能够在风险尚未产生损害前尽可能早的发现可能发生的风险因素，分析研究这些风险因素产生的原因以及对供应链各环节可能产生的影响，以此为依据对风险因素采取合理有效的预防和改进措施。而随着FMEA方法在企业供应链风险管理应用的不断深入，传统FMEA方法的一些局限性也逐渐显现在企业的管理者面前。风险因素的衡量标准主观性太强，受到计分人员和计分规则的限定使得积分结果具有模糊性，风险因素衡量标准比较单一。针对上述问题国内外学者也进行了大量的研究。张春勋（2009）针对传统FMEA方法的缺陷，运用多准则决策的模糊TOPSIS方法进行改进，在此基础上，提出了一个OFD与FMEA的整合框架，并结合实例证明其可行性。Braaksma等（2011）提出了一种应用于失效模式与影响分析的定量化方法。王晓墩，熊伟（2012） [3]针对传统FMEA评估过程中专家评价信息的多样性与不确定性，提出了基于依赖型语言有序加权几何（DLOWG）算子的FMEA风险评估方法。该方法主要是将RPN的各个指标视为与语言变量，通过DLOWG算子来综合评估过程中的不同意见以确保决策结果的可靠性，最后结合实例予以证明。Braglia等（2000）提出了一种基于层次分析法的多属性的失效模式分析方法。Chang等（2001）提出一种基于模糊逻辑方法分配相对权重系数，然后利用灰色理论来获取RPN的方法。Sachdeva等（2009）提出基于TOPSIS方法的FMEA方法，并运用Shannons熵分配风险因素的权重。刘胧，刘虎沉和林清恋（2011） [7]对传统的FMEA方法的缺陷进行了分析，指出传统FMEA评估过程中评价信息具有多样性和不确定性，在此基础上作者提出将FMEA方法与模糊证据推理和灰色关联理论结合起来，以提高方法的准确性和可靠性。通过研究上述文献本文针对FMEA方法在企业供应链风险管理上的应用，提出了一种基于粗糙集理论的对风险因素定权的方法来解决在实际应用中风险因素权重均分产生的评估结果失真。
二、粗糙集理论及其定权原理
数学家Pawlak早在1982年提出了关于粗糙集理论的概念，它的主要作用就是数学的归纳和表达的工具，在对于数据的不完整和模糊不定的知识方面具有重要的研究价值。它利用一对基于上下近似的精确概念来替代模糊的概念，主要是针对数据之间潜在关系、规律的挖掘和探索最为有效的方法之一。其对所需数据意外的数据进行筛选，删除多余的数据，这样就能有效分析属性之间的联系。粗糙集理论和其他的信息数据处理方式基本类似，都是以分类机制为基础，研究对象的分类主要是以知识为依据。
定义U 为一论域， 即为一非空对象的集合U 上的一种映射关系， X 为一集合， X ∈U。下近似 IL（ X）是由那些根据现有知识判断肯定属于X 的对象所组成的最大集合， 有时也称为X 的正区域， 即：
IL（ X）= { x ∈U| I（ x）X} （1）
集合X 关于I的上近似 IU（ X）是由所有与X相交非空的等效类I（ X）的并集组成， 是那些可能属于X 的对象组成的最小集合， 即
IU（ X）= { x ∈U| I（ x）∩X ≠ } （2）
如果IL（ X）=IU（ X），则X 就是一个精确集合，否则它是一个粗糙集，其中 IL（ X）称为X的正区域，上下近似的差称为边界域，即为B（ X）
B（ X）=IU（ X） -IL（ X） （3）
IU（ X）以外的区域称为外域， 也叫负区域记作N（ X）
N（ X）=U-IU（ X） （4）
这些基本的粗糙集理论可以有效地扩展到处理不精确的、主观的专家观点中。对于粗糙集理论进行定权的方式主要就是采用其样本以及评估指标体系构建合适的信息系统，并且是由考察各项指标在系统中的重要性进行确定指标所拥有的权重。主要步骤有以下几个方面：
1.在信息系统中就是将评估指标体系作为其属性集，样本则为论域，然后构造信息系统，构建评估矩阵。
2 .实例分析。
2.1案例背景。I公司对供应链风险管理高度重视，由负责生产运营的副总作为公司供应链风险FMEA实施的项目经理，组织了公司各执行部门的负责人组成了FMEA领导小组。各执行类流程的部门主管以及部门内主要技术专家和业务骨干组成了公司供应链风险FMEA实施小组，负责具体的实施事宜，定期将实施结果上报领导小组审核。为了对I公司的供应链潜在风险有更好的了解，通过SCOR模型对供应链进行层层展开，之后针对细分的活动分析具体风险和风险背后的潜在成因。之后分别从风险因素的发生概率/可能性，风险因素发生影响的严重性，风险因素能否被检测的概率三方面出发得到风险因素的优先数（RPN），得到公司供应链风险排序表。经过FMEA领导小组讨论，部分风险点的排序存在争议，排序结果并不能得到大多數成员的认可。
2.2 FMEA方法的优化。对于评估结果存有争议主要原因是评估过程中风险因素的权重是一样的没有侧重点，而在企业供应链的实际运作当中，企业基于所处的内外部经济环境和自身的战略方向对于风险因素的重视程度是有所侧重的。根据I公司实施FMEA的组织结构，由FMEA领导小组成员分别对风险因素S、 O、 D 的重要性进行打分，因为领导小组成员是包括生产运营副总以及I公司供应链上各执行类部门，计划类部门、支持类部门的负责人，他们对于风险因素重要性的考量一定程度上代表了I公司的供应链风险管理策略偏好。 计分为1-10分（10分表示最重要， 1分表示最不重要） ， 得到O、S、D重要性评估矩阵S1 如下表X 。 表1风险因素重要打分表。
根据公式（6）-（10）将O、S、D重要性评估矩阵S1转化为粗糙域矩阵，通过计算平均重要性粗糙域得到各风险因素的权重，计算结果见下表
表2风险因素权重计算表。
将原风险排序表中O、S、D的数值分别乘以各自的权重 得到新的带权量O’、S’、D’， 而新的RPN’=O’+S’+D’。根据新的计算方式对I公司的风险清单进行了重新排序，排序结果见下表
表3供应链风险加权排序表。
2.3 比较与讨论。从上表可以看出经过对O、S、D加权计算重新排序后，部分风险点的排序还是有了一定的变化。见下图
1FMEA领导小组成员们对排序结果比较有争议的是以下几点：（1）U13（物料无法供应或物料拖期到货）、U16（呆滞物料增加）及U42（退货配送错误，退货责任人不明）都排序5号，RPN值是相等的，按照排序等级风险程度应该是一样，但是领导小组经讨论大部分成员都认为U13的严重程度还要大于U16和U42。经过加权排序后U13变为4号，U16变为12号，U42变为6号，U16由于D（检测度） 这项指标的权重较低，排序大幅下降。（2）同样的情况也发现在一样排序在8號的U27（生产成本变动）和U41（由于我方设备质保期和供应商质保期不一致，退货，更换困难），这两项风险因素的严重性等级对于I公司的来说是有差别的。重新排序后排在8号U27排到了15号，U41排到了10号，风险排名上有更加细致、有针对性的区分。（3）FMEA领导小组成员均认为排序19 号的U21（约定交货期太短）对企业的危害性明显被低估了。在新的排序下排序19号的U21上升到了8号符合FMEA领导小组之前对它的判断。针对之前FMEA领导小组对原始排序有较大争议的一些问题在改进评估计算方式后得到的排序结果都有了相应的调整，领导小组成员均对调整结果较为认可，认为结合粗糙集理论定权所得到的新的排序结果更加精确，更符合I公司供应链运作的实际情况，以及公司供应链的风险控制偏好。对于I公司指定和实施风险控制解决方案具有实际的指导意义。
三、 结语
供应链风险评估是供应链风险管理中非常重要的一部分。本文采用了粗糙集理论对分析因素进行定权针对FMEA方法在企业供应链风险管理上的应用，提出了一种基于粗糙集理论的对风险因素定权的方法来解决在实际应用中风险因素权重均分产生的评估结果失真。本文的创新点在于改善了FMEA方法在计算风险因素的优先数（RPN）过程中对风险因素根据企业自身风险偏好赋予了权重，使得评估结果更加符合企业供应链运作的实际情况。为FMEA方法的应用开拓了思路，丰富了FMEA方法在供应链风险评估中的计算方式。本文的不足在于企业供应链运作实际面临的内外部环境复杂，评估过程涉及的风险因素过于单一，可以结合不同供应链环节设计相对应的风险因素，这有待后续进一步研究。
参考文献：
[1] 张春勋.改进的QFD与设计FMEA集成框架研究[J].浙江大学学报（工学版），2012，46（1）：182-188.
[2]Braaksma A J J ， Meesters A J，Klingenberg W，etal. A Quantitative Method for Failure .Mode and Effects Analysis[J].International Journal of Production Research，2011，50（23）：6904-6917 .
[3]王晓墩，熊伟.基于DLOWG算子的FMEA风险评估方法[J].浙江人学学报（工学版），2012，46（1）：182-188.
[4]Braglia M，Bevilacqua M. Fuzzy Modeling and Analytie Hierarchy Processing as Means to Quantify Risk Levels Associated with Failure Mode in Production Systems[J].Technology，Law and Insurance，2000，5（3）：125-134.
[5] Chang Chingliang， Liu Pinghung， Wei Chiuchi. Failure Mode and Effects Analysis Using Grey Theory[J].Integrated Manufacturing Systems.2001，12（3）：211-216 .
[6]Sachdeva A，Kumar P， Kumar D. Maintenance Criticality Analysis Using TOPSIS[C].International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management，2009：199-203.
[7]刘胧，刘虎沉，林清恋.基于模糊证据推理和灰色关联理论的FMEA方法[J].模糊系统与数学，2011，25（2）：71-80.
关键词：供应链风险管理 FMEA 粗糙集理论
一、引言
FMEA作为一种可靠性分析方法，已得到广泛的认可，从最开始的航空，军工领域到后面的产品研发，质量管理，企业物流管理等诸多领域FMEA都发挥了重要的作用。近些年已经有学者同样将FMEA方法运用于涉及到识别和评估企业供应链风险中去，其精髓就在于预防，能够在风险尚未产生损害前尽可能早的发现可能发生的风险因素，分析研究这些风险因素产生的原因以及对供应链各环节可能产生的影响，以此为依据对风险因素采取合理有效的预防和改进措施。而随着FMEA方法在企业供应链风险管理应用的不断深入，传统FMEA方法的一些局限性也逐渐显现在企业的管理者面前。风险因素的衡量标准主观性太强，受到计分人员和计分规则的限定使得积分结果具有模糊性，风险因素衡量标准比较单一。针对上述问题国内外学者也进行了大量的研究。张春勋（2009）针对传统FMEA方法的缺陷，运用多准则决策的模糊TOPSIS方法进行改进，在此基础上，提出了一个OFD与FMEA的整合框架，并结合实例证明其可行性。Braaksma等（2011）提出了一种应用于失效模式与影响分析的定量化方法。王晓墩，熊伟（2012） [3]针对传统FMEA评估过程中专家评价信息的多样性与不确定性，提出了基于依赖型语言有序加权几何（DLOWG）算子的FMEA风险评估方法。该方法主要是将RPN的各个指标视为与语言变量，通过DLOWG算子来综合评估过程中的不同意见以确保决策结果的可靠性，最后结合实例予以证明。Braglia等（2000）提出了一种基于层次分析法的多属性的失效模式分析方法。Chang等（2001）提出一种基于模糊逻辑方法分配相对权重系数，然后利用灰色理论来获取RPN的方法。Sachdeva等（2009）提出基于TOPSIS方法的FMEA方法，并运用Shannons熵分配风险因素的权重。刘胧，刘虎沉和林清恋（2011） [7]对传统的FMEA方法的缺陷进行了分析，指出传统FMEA评估过程中评价信息具有多样性和不确定性，在此基础上作者提出将FMEA方法与模糊证据推理和灰色关联理论结合起来，以提高方法的准确性和可靠性。通过研究上述文献本文针对FMEA方法在企业供应链风险管理上的应用，提出了一种基于粗糙集理论的对风险因素定权的方法来解决在实际应用中风险因素权重均分产生的评估结果失真。
二、粗糙集理论及其定权原理
数学家Pawlak早在1982年提出了关于粗糙集理论的概念，它的主要作用就是数学的归纳和表达的工具，在对于数据的不完整和模糊不定的知识方面具有重要的研究价值。它利用一对基于上下近似的精确概念来替代模糊的概念，主要是针对数据之间潜在关系、规律的挖掘和探索最为有效的方法之一。其对所需数据意外的数据进行筛选，删除多余的数据，这样就能有效分析属性之间的联系。粗糙集理论和其他的信息数据处理方式基本类似，都是以分类机制为基础，研究对象的分类主要是以知识为依据。
定义U 为一论域， 即为一非空对象的集合U 上的一种映射关系， X 为一集合， X ∈U。下近似 IL（ X）是由那些根据现有知识判断肯定属于X 的对象所组成的最大集合， 有时也称为X 的正区域， 即：
IL（ X）= { x ∈U| I（ x）X} （1）
集合X 关于I的上近似 IU（ X）是由所有与X相交非空的等效类I（ X）的并集组成， 是那些可能属于X 的对象组成的最小集合， 即
IU（ X）= { x ∈U| I（ x）∩X ≠ } （2）
如果IL（ X）=IU（ X），则X 就是一个精确集合，否则它是一个粗糙集，其中 IL（ X）称为X的正区域，上下近似的差称为边界域，即为B（ X）
B（ X）=IU（ X） -IL（ X） （3）
IU（ X）以外的区域称为外域， 也叫负区域记作N（ X）
N（ X）=U-IU（ X） （4）
这些基本的粗糙集理论可以有效地扩展到处理不精确的、主观的专家观点中。对于粗糙集理论进行定权的方式主要就是采用其样本以及评估指标体系构建合适的信息系统，并且是由考察各项指标在系统中的重要性进行确定指标所拥有的权重。主要步骤有以下几个方面：
1.在信息系统中就是将评估指标体系作为其属性集，样本则为论域，然后构造信息系统，构建评估矩阵。
2 .实例分析。
2.1案例背景。I公司对供应链风险管理高度重视，由负责生产运营的副总作为公司供应链风险FMEA实施的项目经理，组织了公司各执行部门的负责人组成了FMEA领导小组。各执行类流程的部门主管以及部门内主要技术专家和业务骨干组成了公司供应链风险FMEA实施小组，负责具体的实施事宜，定期将实施结果上报领导小组审核。为了对I公司的供应链潜在风险有更好的了解，通过SCOR模型对供应链进行层层展开，之后针对细分的活动分析具体风险和风险背后的潜在成因。之后分别从风险因素的发生概率/可能性，风险因素发生影响的严重性，风险因素能否被检测的概率三方面出发得到风险因素的优先数（RPN），得到公司供应链风险排序表。经过FMEA领导小组讨论，部分风险点的排序存在争议，排序结果并不能得到大多數成员的认可。
2.2 FMEA方法的优化。对于评估结果存有争议主要原因是评估过程中风险因素的权重是一样的没有侧重点，而在企业供应链的实际运作当中，企业基于所处的内外部经济环境和自身的战略方向对于风险因素的重视程度是有所侧重的。根据I公司实施FMEA的组织结构，由FMEA领导小组成员分别对风险因素S、 O、 D 的重要性进行打分，因为领导小组成员是包括生产运营副总以及I公司供应链上各执行类部门，计划类部门、支持类部门的负责人，他们对于风险因素重要性的考量一定程度上代表了I公司的供应链风险管理策略偏好。 计分为1-10分（10分表示最重要， 1分表示最不重要） ， 得到O、S、D重要性评估矩阵S1 如下表X 。 表1风险因素重要打分表。
根据公式（6）-（10）将O、S、D重要性评估矩阵S1转化为粗糙域矩阵，通过计算平均重要性粗糙域得到各风险因素的权重，计算结果见下表
表2风险因素权重计算表。
将原风险排序表中O、S、D的数值分别乘以各自的权重 得到新的带权量O’、S’、D’， 而新的RPN’=O’+S’+D’。根据新的计算方式对I公司的风险清单进行了重新排序，排序结果见下表
表3供应链风险加权排序表。
2.3 比较与讨论。从上表可以看出经过对O、S、D加权计算重新排序后，部分风险点的排序还是有了一定的变化。见下图
1FMEA领导小组成员们对排序结果比较有争议的是以下几点：（1）U13（物料无法供应或物料拖期到货）、U16（呆滞物料增加）及U42（退货配送错误，退货责任人不明）都排序5号，RPN值是相等的，按照排序等级风险程度应该是一样，但是领导小组经讨论大部分成员都认为U13的严重程度还要大于U16和U42。经过加权排序后U13变为4号，U16变为12号，U42变为6号，U16由于D（检测度） 这项指标的权重较低，排序大幅下降。（2）同样的情况也发现在一样排序在8號的U27（生产成本变动）和U41（由于我方设备质保期和供应商质保期不一致，退货，更换困难），这两项风险因素的严重性等级对于I公司的来说是有差别的。重新排序后排在8号U27排到了15号，U41排到了10号，风险排名上有更加细致、有针对性的区分。（3）FMEA领导小组成员均认为排序19 号的U21（约定交货期太短）对企业的危害性明显被低估了。在新的排序下排序19号的U21上升到了8号符合FMEA领导小组之前对它的判断。针对之前FMEA领导小组对原始排序有较大争议的一些问题在改进评估计算方式后得到的排序结果都有了相应的调整，领导小组成员均对调整结果较为认可，认为结合粗糙集理论定权所得到的新的排序结果更加精确，更符合I公司供应链运作的实际情况，以及公司供应链的风险控制偏好。对于I公司指定和实施风险控制解决方案具有实际的指导意义。
三、 结语
供应链风险评估是供应链风险管理中非常重要的一部分。本文采用了粗糙集理论对分析因素进行定权针对FMEA方法在企业供应链风险管理上的应用，提出了一种基于粗糙集理论的对风险因素定权的方法来解决在实际应用中风险因素权重均分产生的评估结果失真。本文的创新点在于改善了FMEA方法在计算风险因素的优先数（RPN）过程中对风险因素根据企业自身风险偏好赋予了权重，使得评估结果更加符合企业供应链运作的实际情况。为FMEA方法的应用开拓了思路，丰富了FMEA方法在供应链风险评估中的计算方式。本文的不足在于企业供应链运作实际面临的内外部环境复杂，评估过程涉及的风险因素过于单一，可以结合不同供应链环节设计相对应的风险因素，这有待后续进一步研究。
参考文献：
[1] 张春勋.改进的QFD与设计FMEA集成框架研究[J].浙江大学学报（工学版），2012，46（1）：182-188.
[2]Braaksma A J J ， Meesters A J，Klingenberg W，etal. A Quantitative Method for Failure .Mode and Effects Analysis[J].International Journal of Production Research，2011，50（23）：6904-6917 .
[3]王晓墩，熊伟.基于DLOWG算子的FMEA风险评估方法[J].浙江人学学报（工学版），2012，46（1）：182-188.
[4]Braglia M，Bevilacqua M. Fuzzy Modeling and Analytie Hierarchy Processing as Means to Quantify Risk Levels Associated with Failure Mode in Production Systems[J].Technology，Law and Insurance，2000，5（3）：125-134.
[5] Chang Chingliang， Liu Pinghung， Wei Chiuchi. Failure Mode and Effects Analysis Using Grey Theory[J].Integrated Manufacturing Systems.2001，12（3）：211-216 .
[6]Sachdeva A，Kumar P， Kumar D. Maintenance Criticality Analysis Using TOPSIS[C].International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management，2009：199-203.
[7]刘胧，刘虎沉，林清恋.基于模糊证据推理和灰色关联理论的FMEA方法[J].模糊系统与数学，2011，25（2）：71-80.