船舶制造成本影響因素關(guān)聯(lián)規(guī)則分析

潘燕華，李 旸，李向遠(yuǎn)

(江蘇科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212003)

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船舶制造成本影響因素關(guān)聯(lián)規(guī)則分析

潘燕華，李 旸，李向遠(yuǎn)

(江蘇科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212003)

為研究船舶制造成本的影響因素及影響因素之間的關(guān)系，從成本管理視角，以某船廠近十年船舶制造信息為基礎(chǔ)，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)，建立船舶制造成本影響因素分析模型，選擇134艘成本超支的船舶制造信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析。研究結(jié)果表明，該方法應(yīng)用于分析船舶制造成本影響因素及其之間的關(guān)系是可行的，且關(guān)聯(lián)規(guī)則分析結(jié)果對(duì)船廠控制船舶制造成本有一定的參考價(jià)值。

船舶制造；成本管理；關(guān)聯(lián)規(guī)則；數(shù)據(jù)挖掘

目前對(duì)造船成本方面的研究主要集中在兩個(gè)方面：①?gòu)难芯客獠凯h(huán)境對(duì)船價(jià)的影響因素來(lái)反映船市對(duì)造船成本的影響：如LYRIDIS等[1]基于總體和局部均衡的關(guān)系，將船舶訂單量、新造船交付量、拆解比率、期租費(fèi)率等考慮在內(nèi)，建立了船舶價(jià)格模型；朱墨等[2]以好望角型散貨船為研究對(duì)象，在分析相關(guān)可量化的影響因素的基礎(chǔ)上，運(yùn)用雙對(duì)數(shù)線性回歸模型分析各因素對(duì)新造船船價(jià)的影響程度，發(fā)現(xiàn)二手船船價(jià)、手持訂單量等對(duì)新船船價(jià)影響較大；劉紅等[3]分別建立了新造船價(jià)格、二手船價(jià)格、拆船價(jià)格及船舶綜合價(jià)格多維數(shù)據(jù)模型，并選擇油船價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘分析，認(rèn)為該方法用于船舶價(jià)格影響因素分析是可行的；張樹帆等[4]選取反映宏觀經(jīng)濟(jì)因素的新造船價(jià)格、微觀成交因素的船齡和載重噸這3個(gè)因素構(gòu)建了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)評(píng)估船價(jià)格的模擬。②從企業(yè)內(nèi)部船舶制造過程成本的形成及控制角度研究：潘燕華等[5]從材料成本形成的全過程中找出材料成本的影響因素及控制的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，在此基礎(chǔ)上建立材料成本控制體系；王怡等[6]在船舶制造的生產(chǎn)階段，分別從直接材料、直接人工、專項(xiàng)費(fèi)用和制造費(fèi)用4個(gè)方面進(jìn)行成本控制；任春燕[7]圍繞船舶制造企業(yè)中成本控制的人工成本這一關(guān)鍵環(huán)節(jié)，提出以人工效率作為成本控制的切入口，實(shí)現(xiàn)企業(yè)對(duì)成本的有效控制；陶永宏等[8]考慮采購(gòu)引起質(zhì)量成本的情況下，采用總擁有成本的觀點(diǎn)分析了船用設(shè)備的采購(gòu)成本，依據(jù)采購(gòu)總成本模型，系統(tǒng)研究采購(gòu)成本；吳君民等[9]在分析作業(yè)成本法和目標(biāo)成本法研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，構(gòu)筑了基于作業(yè)成本的船舶制造企業(yè)目標(biāo)成本控制體系，利用CAD/CAPP/PDM/ERP系統(tǒng)集成，采用交貨期、質(zhì)量與作業(yè)目標(biāo)成本聯(lián)動(dòng)控制，實(shí)現(xiàn)全過程成本目標(biāo)管理和動(dòng)態(tài)控制；李淑婧等[10]通過控制船舶設(shè)計(jì)階段的成本來(lái)降低船舶制造成本；蘇翔等[11]從財(cái)務(wù)、顧客、內(nèi)部流程、學(xué)習(xí)與成長(zhǎng)4個(gè)視角分析船舶成本管理與控制。此外，張保銀等[12]也利用關(guān)聯(lián)規(guī)則研究宏觀經(jīng)濟(jì)與股市波動(dòng)的關(guān)系。

隨著ERP、PLM等信息系統(tǒng)的部署完成，船舶企業(yè)在實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行有效管理的同時(shí)，積累了大量的產(chǎn)品全生命周期的財(cái)務(wù)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、客戶關(guān)系等數(shù)據(jù)，通常這些數(shù)據(jù)只是發(fā)揮了作為數(shù)據(jù)的記錄作用，沒有發(fā)揮數(shù)據(jù)中隱藏的數(shù)據(jù)價(jià)值，如果能讓這些數(shù)據(jù)“說話”，挖掘這些數(shù)據(jù)中潛藏的成本影響因素，并探究影響因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，不僅對(duì)船舶制造企業(yè)成本控制具有指導(dǎo)意義和實(shí)用價(jià)值，而且可以推動(dòng)船舶制造過程的精細(xì)化管理。根據(jù)船舶制造業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)離散型的特點(diǎn)以及關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)分析方法的適用性，在探究關(guān)聯(lián)規(guī)則及Apriori算法的基礎(chǔ)上，嘗試運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，以某船廠近十年的134艘船舶制造數(shù)據(jù)為樣本，按照船舶制造成本影響因素關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘流程，挖掘影響船舶制造成本的影響因素，并分析影響因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，在此基礎(chǔ)上提出控制船舶制造成本的建議。

1 關(guān)聯(lián)規(guī)則及Apriori算法

給定一個(gè)含有m個(gè)事務(wù)的事務(wù)集合T={t1,t2,…,tm}，事務(wù)集合T有n個(gè)屬性，這n個(gè)屬性組成的項(xiàng)集I={i1,i2,…,in}，那么每個(gè)事務(wù)t都是一個(gè)項(xiàng)集，即t?I。關(guān)聯(lián)規(guī)則是形如X→Y的邏輯蘊(yùn)含式，其中X,Y滿足：X,Y是I的真子集，且X和Y的交集是空集，此時(shí)稱X為規(guī)則前項(xiàng)，稱Y為規(guī)則后項(xiàng)。關(guān)聯(lián)規(guī)則X→Y的支持度s=(X,Y).count/T.count，置信度c=(X,Y).count/X.count。其中，(X,Y).count表示T中同時(shí)包含X和Y的事務(wù)的個(gè)數(shù)，X.count表示T中包含X的事務(wù)的個(gè)數(shù)。

在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘前，用戶預(yù)先定義最小支持度閾值minsup和最小置信度閾值minconf。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘就是從事務(wù)集合中挖掘出滿足支持度和置信度最低閾值要求的所有關(guān)聯(lián)規(guī)則。要找出滿足條件的關(guān)聯(lián)規(guī)則，必須先找出集合F=X∪Y，滿足F.count/T.count≥minsup，其中F.count是T中包含F(xiàn)的事務(wù)的個(gè)數(shù)；再?gòu)腇中找出X→Y這樣的蘊(yùn)含式，滿足(X,Y).count/X.count≥minconf，且X=F-Y。此時(shí)稱F為頻繁項(xiàng)目集，如F中的元素個(gè)數(shù)為k，稱這樣的頻繁項(xiàng)目集為k-項(xiàng)集，所有頻繁k-項(xiàng)集組成的集合記做Lk。

因此，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程主要分為兩步：①?gòu)氖聞?wù)集合中找出所有滿足s≥minsup的頻繁項(xiàng)目集；②由這些頻繁項(xiàng)目集產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則，計(jì)算這些關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度c，然后保留滿足c≥minconf的關(guān)聯(lián)規(guī)則。Apriori算法利用了向下封閉屬性，其原理是使用逐層搜索的迭代方法，根據(jù)k-項(xiàng)集生成(k+1)-項(xiàng)集。首先掃描事務(wù)集找出頻繁1-項(xiàng)集的集合，記為L(zhǎng)1；然后利用L1找出頻繁2-項(xiàng)集的集合L2，再利用L2找出L3，如此迭代，直到不能找到頻繁k-項(xiàng)集位置，其中找出每個(gè)Lk都要遍歷一遍事務(wù)集。從上述關(guān)聯(lián)規(guī)則的描述可以看出，給定事務(wù)集合中任意兩個(gè)事務(wù)集之間都存在關(guān)聯(lián)規(guī)則。為了發(fā)現(xiàn)有意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則，在挖掘過程中要注意選取恰當(dāng)?shù)淖钚≈С侄群妥钚≈眯哦取?/p>

2 船舶制造成本影響因素關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘流程

根據(jù)劉正江等[13]數(shù)據(jù)收集與挖掘步驟，得到船舶制造成本影響因素關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘流程，如圖1所示。

圖1 造船成本影響因素關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘流程

(1)定義問題。熟悉船舶制造的背景，明確數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的要求。研究任務(wù)是挖掘船舶制造過程的部分?jǐn)?shù)據(jù)，找出可能影響船舶制造成本的因素，并發(fā)現(xiàn)影響因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

(2)獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。為了保證研究結(jié)果的可靠性，根據(jù)需要選取了某船廠近十年剔除材料價(jià)格、勞動(dòng)力價(jià)格、匯率等不可預(yù)測(cè)因素以及邊際貢獻(xiàn)定價(jià)等經(jīng)營(yíng)策略因素之后成本超支的134艘船舶制造數(shù)據(jù)，作為關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的原始數(shù)據(jù)。

(3)數(shù)據(jù)預(yù)處理。獲取相關(guān)數(shù)據(jù)后，為了方便數(shù)據(jù)挖掘工作，處理缺失值和噪聲數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、聚集，得到船舶制造成本影響因素關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的樣本數(shù)據(jù)。

(4)數(shù)據(jù)挖掘。選擇合適的挖掘方法和技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)則和模式，選擇關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)，找出影響船舶制造成本的因素及因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

(5)解釋規(guī)則。將發(fā)現(xiàn)的規(guī)則用易于理解的方式表示出來(lái)。研究的結(jié)果以列表的方式呈現(xiàn)，說明了影響因素之間的關(guān)系，并輔以文字分析挖掘出來(lái)的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，解釋造船成本影響因素，剖析影響造船成本的深層原因。

(6)規(guī)則運(yùn)用。將獲取的規(guī)則運(yùn)用到解決最初提出的問題，提出控制船舶制造成本的建議。

3 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的船舶制造成本影響因素分析模型

3.1 影響因素分析

船舶制造成本影響因素眾多，按照影響角度不同可以歸納為6個(gè)方面：外部組織、外部環(huán)境、生產(chǎn)信息、船舶信息、內(nèi)部組織、核算模式，每個(gè)方面又包含諸多因素，如圖2所示。

外部組織是參與造船過程中的船廠以外的機(jī)構(gòu)，包括船東、監(jiān)理公司、船級(jí)社、保險(xiǎn)公司、貸款銀行等；外部環(huán)境是與船舶產(chǎn)業(yè)密切相關(guān)的外部指標(biāo)，包括船價(jià)、BDI、大宗商品、油價(jià)、鋼材價(jià)格、物流景氣度等經(jīng)濟(jì)指數(shù)和人民幣匯率、存貸款利率等金融指數(shù)；生產(chǎn)信息是船舶建造方式及時(shí)間信息，包括廠區(qū)、下料模式、下水方式、工期、船臺(tái)周期、生產(chǎn)飽和度等；船舶信息是該船自身的參數(shù)及屬性，包括是否首制、船型、尺寸、國(guó)籍、續(xù)航能力等；內(nèi)部組織是船廠內(nèi)部參與造船過程的機(jī)構(gòu)或個(gè)人，包括項(xiàng)目經(jīng)理、商務(wù)經(jīng)理、質(zhì)量主管、設(shè)計(jì)主管、HSE主管等；核算模式是船廠對(duì)該船成本采用的財(cái)務(wù)管理方法，包括料、工、費(fèi)3項(xiàng)成本的統(tǒng)計(jì)、計(jì)算、考核等手段。

圖2 船舶制造成本影響因素關(guān)系圖

3.2 屬性確定

從上述影響造船成本的因素中選取用于挖掘有效關(guān)聯(lián)規(guī)則的因素，即確定關(guān)聯(lián)規(guī)則中事務(wù)集合的屬性是研究的重點(diǎn)之一。影響因素中不考慮運(yùn)價(jià)市場(chǎng)、人民幣匯率、干散貨市場(chǎng)、手持訂單量、二手船價(jià)格和航運(yùn)指數(shù)等外部因素；同時(shí)在船舶制造業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中，有些數(shù)據(jù)是直接記錄船舶建造過程中材料成本的，如物料清單、物料價(jià)格；有些數(shù)據(jù)直接記錄工費(fèi)成本，如實(shí)動(dòng)工時(shí)、小時(shí)費(fèi)率等，針對(duì)這些已發(fā)生用于記錄成本的數(shù)據(jù)，不需要通過關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，只需要利用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析方法就能以圖表的形式展示這些數(shù)據(jù)與實(shí)際成本之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。因此，選定的影響因素，除了剔除外部市場(chǎng)不可預(yù)測(cè)因素外，還剔除了直接反映料、工、費(fèi)的船舶制造過程業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，而是從其他間接相關(guān)的制造信息中提取原始數(shù)據(jù)。

根據(jù)確定的數(shù)據(jù)提取原則，結(jié)合筆者所在團(tuán)隊(duì)多年來(lái)對(duì)船舶制造過程的深刻理解以及行業(yè)專家對(duì)船舶制造業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中所包含信息進(jìn)行篩選后，選取如表1所示的影響因素作為關(guān)聯(lián)規(guī)則中事務(wù)集合的屬性。

3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的數(shù)據(jù)來(lái)源于某船廠近十年剔除材料價(jià)格、勞動(dòng)力價(jià)格、匯率等不可預(yù)測(cè)因素以及邊際貢獻(xiàn)定價(jià)等經(jīng)營(yíng)策略因素之后成本超支的134艘船舶制造數(shù)據(jù)，該船廠承接化學(xué)品船、油輪、散貨船、海工輔助船、集裝箱船等船型，船東分布廣泛，具有4家長(zhǎng)期合作的詳設(shè)單位，具有3個(gè)生產(chǎn)廠區(qū)，部分船的信息如表2所示。

要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，還需對(duì)表2中的數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理，轉(zhuǎn)化為關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中對(duì)應(yīng)的事務(wù)型數(shù)據(jù)。開工日期按季節(jié)分為OD1[3月，5月]，OD2[6月，8月]，OD3[9月，11月]，OD4[12月，2月]；船東按所屬地區(qū)分別為SO1[東南亞]，SO2[歐美]，SO3[中國(guó)]，SO4[南美]；船型根據(jù)該船廠承接的船型分為ST1[海工輔助船]，ST2[化學(xué)品船]，ST3[集裝箱船]，ST4[散貨船]，ST5[油輪]；船級(jí)社分別為CS1[LR]，CS2[ABS]，CS3[BV]，CS4[GL]，CS5[DNV]，CS6[CCS]；詳設(shè)單位分別為DD1[甲]，DD2[乙]，DD3[丙]，DD4[丁]；項(xiàng)目經(jīng)理分別為PM1，PM2，…，PM12；與該船廠合作的監(jiān)理公司分別為SC1，SC2，SC3，SC4，SC5，SC6；外包工隊(duì)伍主要有5個(gè)，通常情況下一條船由多個(gè)外包工隊(duì)伍合作施工，形成的組合分別為OW1[二三四]，OW2[三四五]，OW3[一二四]，OW4[一二五]；生產(chǎn)廠區(qū)分別為MF1[第一廠區(qū)]，MF2[第二廠區(qū)]，MF3[第三廠區(qū)]；生產(chǎn)飽和度分為PS1[0.61，0.70]，PS2[0.71，0.80]，PS3[0.81，0.90]，PS4[0.91，1.00]，PS5[1.01，1.10]，PS6[1.11，1.20]。離散后的數(shù)據(jù)如表3所示，每條船的所有屬性可以看成一項(xiàng)事務(wù)，所有船只的屬性構(gòu)成了事務(wù)集合。

表1 數(shù)據(jù)挖掘原始數(shù)據(jù)選取原因

表2 部分船舶制造信息表

表3 預(yù)處理后的數(shù)據(jù)格式

選擇非商用數(shù)據(jù)挖掘軟件Weka作為模型建立和分析的平臺(tái)，Weka軟件為數(shù)據(jù)挖掘提供多種數(shù)據(jù)源接口、常用的模型算法和豐富的數(shù)據(jù)輸出方式，其中為關(guān)聯(lián)規(guī)則提供了Apriori、FP-growth等挖掘算法，算法可處理的數(shù)據(jù)格式有ARFF、CSV、C4.5和BSI 4種格式。先將預(yù)處理過的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為ARFF格式，然后再選用Apriori算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。

3.4 支持度和置信度閾值的設(shè)定

支持度和置信度閾值設(shè)置是否合適是獲得準(zhǔn)確關(guān)聯(lián)規(guī)則的關(guān)鍵。支持度和置信度并不是固定不變的，可以根據(jù)挖掘結(jié)果反饋不斷修正。兩個(gè)閾值的設(shè)定對(duì)所生成規(guī)則的規(guī)模影響很大，如果閾值設(shè)定過大，容易丟失有用的關(guān)聯(lián)規(guī)則；如果設(shè)定過小，則生成的規(guī)則數(shù)量會(huì)很大。船舶屬于生產(chǎn)周期較長(zhǎng)的大型復(fù)雜產(chǎn)品，樣本數(shù)據(jù)量少且收集難度大，設(shè)定的支持度和置信度閾值應(yīng)該偏小，閾值設(shè)定將借鑒試錯(cuò)法的思想，不斷調(diào)整閾值以得到理想的挖掘結(jié)果。

4 船舶制造成本影響因素關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘及規(guī)則分析

以上述某船廠近十年134艘成本超支的船舶制造數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，按照影響因素關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘步驟，完成數(shù)據(jù)預(yù)處理，利用數(shù)據(jù)挖掘軟件Weka建立數(shù)據(jù)模型，設(shè)置支持度和置信度閾值，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析數(shù)據(jù)挖掘，產(chǎn)生頻繁項(xiàng)集和強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，如表4所示。在本次實(shí)驗(yàn)中，最小支持度取0.1，最小置信度取0.65。

表4 船舶制造成本影響因素關(guān)聯(lián)規(guī)則

應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對(duì)船舶制造過程業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，實(shí)現(xiàn)了影響因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘。由于Apriori算法在每一步產(chǎn)生頻繁集時(shí)循環(huán)產(chǎn)生的組合過多，無(wú)法排除不應(yīng)參與組合的元素，使得挖掘結(jié)果中出現(xiàn)了一些看似錯(cuò)誤的關(guān)聯(lián)規(guī)則，因此在進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則解釋分析時(shí)，應(yīng)認(rèn)真甄別出有用的關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則解釋如下：

(1)該船廠在散貨船上易發(fā)生成本超支。原因是該船型簡(jiǎn)單，設(shè)計(jì)生產(chǎn)難度低，造成行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)大、船價(jià)低的情況，導(dǎo)致設(shè)定的目標(biāo)成本較低，從而引發(fā)成本超支。該船廠應(yīng)發(fā)揮其設(shè)計(jì)、生產(chǎn)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，接單方面傾向于如油輪、海工輔助船等高附加值船型，有選擇地放棄如散貨船這類低附加值、低難度的船型。

(2)在低生產(chǎn)飽和度前提下第一廠區(qū)建造的單船成本易超支。原因是近幾年第一廠區(qū)不斷進(jìn)行設(shè)備升級(jí)和技術(shù)改造，盡管自動(dòng)化程度和生產(chǎn)效率得到很大的提高，但固定成本大，低生產(chǎn)飽和度時(shí)無(wú)法發(fā)揮其高效優(yōu)勢(shì)，反而使固定成本分?jǐn)偛怀浞郑瑢?dǎo)致成本超支。該船廠應(yīng)根據(jù)生產(chǎn)計(jì)劃合理安排廠區(qū)，開工充分時(shí)優(yōu)先選擇第一廠區(qū)，不充分時(shí)應(yīng)安排到其他廠區(qū)。

(3)詳設(shè)單位乙參與設(shè)計(jì)的油船建造成本易超支。主要原因是詳設(shè)單位乙在油船設(shè)計(jì)上經(jīng)驗(yàn)欠缺，導(dǎo)致設(shè)計(jì)修改量大，使得船舶生產(chǎn)建造中工程變更增多，致使成本上升。該廠應(yīng)避免在油輪建造上與詳設(shè)單位乙合作，選擇更成熟的詳設(shè)單位。

(4)12月—2月及6月—8月開工的散貨船建造成本易超支。原因是該廠成熟散貨船開工至上船臺(tái)周期為140天，船臺(tái)周期為50天，12月—2月開工的散貨船的船臺(tái)周期跨越雨季和臺(tái)風(fēng)季，作業(yè)條件差、效率低，易造成成本失控；6月—8月開工的散貨船的船臺(tái)周期跨越春節(jié)假期，主力的外包工程隊(duì)在春節(jié)前后各15天的出勤率低，極易造成船臺(tái)拖期、成本超支。該船廠應(yīng)根據(jù)各船型的生產(chǎn)節(jié)奏特點(diǎn)，合理計(jì)劃開工時(shí)間，避免安排船臺(tái)周期緊湊的船型在雨季及春節(jié)期間進(jìn)行船臺(tái)作業(yè)。

(5)項(xiàng)目經(jīng)理的能力和經(jīng)驗(yàn)理應(yīng)對(duì)成本控制產(chǎn)生影響，同時(shí)項(xiàng)目經(jīng)理與船型、船東、監(jiān)理等因素之間也應(yīng)產(chǎn)生關(guān)聯(lián)影響，但是數(shù)據(jù)挖掘沒有產(chǎn)生這方面的相應(yīng)結(jié)果。分析原因是由于本次樣本中的134條船涉及到的項(xiàng)目經(jīng)理眾多，未達(dá)到模型算法所需的最小支持度及最小置信度，需要進(jìn)一步借助人工輔助分析來(lái)完善關(guān)聯(lián)規(guī)則。同樣外包工隊(duì)伍對(duì)造船成本也有很大的影響，但是由于同一條船通常是由多個(gè)外包工隊(duì)共同施工，所以很難挖掘出單一外包工隊(duì)對(duì)成本的影響。

5 結(jié)論

在分析船舶制造成本影響因素的基礎(chǔ)上，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)，建立了船舶制造成本影響因素分析模型，并通過某船廠的制造數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，找出了易引發(fā)成本超支的影響因素及影響因素之間的關(guān)系，驗(yàn)證了模型的可行性。由于樣本量較小的限制，模型此次并未挖掘出深層次的關(guān)聯(lián)，但如果將模型應(yīng)用于涵蓋數(shù)十家船廠的造船集團(tuán)，樣本量會(huì)得到很大的擴(kuò)充，將會(huì)挖掘出更深層次的關(guān)聯(lián)關(guān)系，以發(fā)現(xiàn)集團(tuán)公司下屬不同船廠的成本問題，并提出更有針對(duì)性的建議，發(fā)揮集團(tuán)經(jīng)營(yíng)集中、資源統(tǒng)配、技術(shù)力量雄厚的優(yōu)勢(shì)，產(chǎn)生“1+1>2”的效果。

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PAN Yanhua:Prof.;School of Economics and Management, Jiangsu University of Science and Technology, Zhenjiang 212003, China.

Association Rule Analysis of Impact Factors on Shipbuilding Cost

PAN Yanhua, LI Yang, LI Xiangyuan

To study the impact factors and the relationship of impact factors of ship manufacturing cost, from the perspective of cost management, the paper is based on the shipbuilding data of a factory in the nearly ten years. The association rule data mining technology is used to establish analysis model of the impact factors of ship manufacturing cost. The shipbuilding data of 134 cost overruns ships is chosen for the association rule data mining analysis. The results show that it is feasible to apply this method to analyze the impact factors and the relationship of impact factors, and the association rule analysis conclusion can provide some useful reference for shipbuilding enterprise to control the ship manufacturing cost.

shipbuilding；cost management；association rule；data mining

2095-3852(2017)03-0353-06

A

2017-01-10.

潘燕華(1963-)，女，江蘇南通人，江蘇科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授，主要研究方向?yàn)槠髽I(yè)信息模型、成本管理與控制.

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71471078)；國(guó)家科技支撐計(jì)劃基金項(xiàng)目(2015BAF21B01)；江蘇省高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地重大項(xiàng)目(2015JDXM023).

F275.3

10.3963/j.issn.2095-3852.2017.03.022