基于改進(jìn)失效模式與后果分析的制造執(zhí)行系統(tǒng)風(fēng)險分析模型

尤建新，鄧晴文

（同濟(jì)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海200092）

隨著工業(yè)4.0的提出，全球迎來智能制造革命浪潮；新一代信息技術(shù)興起，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與工業(yè)技術(shù)加速融合，促進(jìn)了工廠生產(chǎn)線向數(shù)字化轉(zhuǎn)型，傳統(tǒng)制造業(yè)受到巨大影響。中國于2015年提出了《中國制造2025》戰(zhàn)略規(guī)劃［1］，大力扶持制造企業(yè)推進(jìn)智能轉(zhuǎn)型。在這一戰(zhàn)略中，核心思想為信息化與工業(yè)化的融合，也就是“互聯(lián)網(wǎng)+智能制造”。為實現(xiàn)這一目標(biāo)，傳統(tǒng)制造型企業(yè)轉(zhuǎn)型為數(shù)字化工廠，其核心則是制造執(zhí)行系統(tǒng)（manufacturing execution system，MES）［2］。

MES是一套面向車間執(zhí)行層的生產(chǎn)信息管理系統(tǒng)，為制造企業(yè)信息化的重要組成部分。與其他信息管理系統(tǒng)相比，其具有系統(tǒng)集成難度大、涉及技術(shù)多等特點。它牽涉到計劃排程、生產(chǎn)制造管理、庫存物料管理、人員設(shè)備管理等諸多相互獨立模塊，并且在這些模塊之間實時共享數(shù)據(jù)，將企業(yè)信息系統(tǒng)連接在一起，使數(shù)據(jù)能夠在企業(yè)計劃管理層和控制執(zhí)行層之間流通［3］。系統(tǒng)本身的復(fù)雜性和項目開發(fā)周期長決定了其風(fēng)險管理的難度較大，且MES對智能制造有重要意義，非常具有研究價值。

1 相關(guān)研究綜述

1.1 MES系統(tǒng)風(fēng)險評價研究方法

在信息化與智能化相結(jié)合的發(fā)展形勢下，國內(nèi)外學(xué)者開始對MES、企業(yè)資源計劃（enterprise resource planning，ERP）等信息管理系統(tǒng)的開發(fā)和實施過程中的風(fēng)險管理問題進(jìn)行研究。Chitrasen等［4］通過問卷調(diào)查對軟件項目風(fēng)險分析建立結(jié)構(gòu)化模型，將風(fēng)險因子分為自發(fā)性、依賴性、聯(lián)動性和獨立性四類。Knowles等［5］在工業(yè)控制系統(tǒng)安全指標(biāo)研究中，引入了“功能保障”概念來評估故障安全和網(wǎng)絡(luò)安全。李信桂［6］采用工作分解結(jié)構(gòu)法對MES項目的功能結(jié)構(gòu)和風(fēng)險因素進(jìn)行拆分，構(gòu)建風(fēng)險分解結(jié)構(gòu)耦合矩陣以全面識別項目風(fēng)險。然而，上述研究主要從方法論的角度對信息系統(tǒng)項目的風(fēng)險進(jìn)行分類和定性評估，缺乏量化的風(fēng)險排序。王東［7］將傳統(tǒng)失效模式與后果分析（failure mode and effects analysis，F(xiàn)MEA）技術(shù)運(yùn)用到IT項目的風(fēng)險管理中，總結(jié)出項目各階段的失效模式并由專家確認(rèn)優(yōu)先級。然而傳統(tǒng)FMEA受專家水平和經(jīng)驗影響較大，帶有一定的主觀性。本文旨在提出一種更具客觀性和精確性的MES風(fēng)險評價方法，幫助數(shù)字化工廠識別系統(tǒng)主要風(fēng)險及風(fēng)險產(chǎn)生的原因，并提供風(fēng)險管控策略。

1.2 FMEA研究述評

FMEA被廣泛應(yīng)用于企業(yè)質(zhì)量管理與風(fēng)險分析中，能有效提高產(chǎn)品、過程和服務(wù)的可靠性。傳統(tǒng)FMEA對故障的嚴(yán)重度S（severity）、發(fā)生度O（occurrence）和檢測度D（detection）進(jìn)行評分，通過三者相乘計算風(fēng)險優(yōu)先數(shù)（risk priority number，RPN）［8］，從而對失效模式進(jìn)行排序。然而傳統(tǒng)FMEA存在諸多缺陷，如：評估風(fēng)險因子只能通過精確值評價；計算RPN未考慮風(fēng)險因子間的權(quán)重；相同RPN值的故障風(fēng)險可能不同［9］。

為解決上述缺陷，許多學(xué)者將FMEA與其他方法結(jié)合起來，以彌補(bǔ)FMEA的不足。Reza等［10］、Bao等［11］通過將FMEA和模糊層次分析法（analytic hierarchy process，AHP）結(jié)合，得到評估指標(biāo)權(quán)重，然而該方法在構(gòu)建專家評估矩陣時，專家經(jīng)驗的差異性會對評估結(jié)果產(chǎn)生影響。Ji等［12］在多準(zhǔn)則決策問題中引入模糊熵權(quán)法，將模糊集中呈現(xiàn)的不確定性量化，避免對權(quán)重的主觀影響，以更客觀的方式評估多標(biāo)準(zhǔn)決策問題。但是，熵值越大、越無序的指標(biāo)不一定是風(fēng)險等級最高的指標(biāo)，僅用熵權(quán)法確定權(quán)重不一定能得到最合理的結(jié)果。此外，一些學(xué)者提出決策制定試驗與評估實驗室法（decision makingtrial and evaluation laboratory，DEMATEL）［13］、逼近理想排序法（technique for order preference by similarity to ideal solution，TOPSIS）［14］和灰色關(guān)聯(lián)分析（grey relational analysis，GRA）［15］等，能更精確地確定失效模式風(fēng)險水平。

本文提出了一種基于組合權(quán)重和GRA方法的改進(jìn)FMEA風(fēng)險分析模型。首先，借助模糊集理論對MES所涉及的失效模式分別從S、O、D三方面進(jìn)行分析，并給出其等級描述，構(gòu)造了各因素所對應(yīng)評判集的隸屬度矩陣，使用AHP對權(quán)重進(jìn)行賦值，再通過熵權(quán)法中的差異化系數(shù)對AHP賦值進(jìn)行調(diào)節(jié)，然后采用GRA方法進(jìn)一步提高風(fēng)險排序精度，進(jìn)而判定MES失效模式風(fēng)險排序。組合權(quán)重與GRA相結(jié)合充分利用了各指標(biāo)的全部信息，有效克服了傳統(tǒng)RPN計算方法的弊端。

2 改進(jìn)FMEA模型構(gòu)建

2.1 模糊評價語言集

由于專家評估中存在不確定性，使用模糊評價能更好地表達(dá)專家的偏好信息［16］。對風(fēng)險失效模式的S、O和D采用7粒度模糊評價語言集，粒度的選取參考李克特量表（Likert scale），一般為5、7、9。選取7粒度是由于其比5更精確，比9更簡便。各種模糊評價術(shù)語的含義如表1所示，評價標(biāo)準(zhǔn)與對應(yīng)的三角模糊數(shù)(ak，bk，ck)如表2所示［17］。

采用均值面積法對三角模糊數(shù)進(jìn)行去模糊化，即假設(shè)有l(wèi)個專家，第k個專家權(quán)重為βk，加權(quán)平均得到專家綜合評價值，其中

假設(shè)分析系統(tǒng)有m個失效模式，n個風(fēng)險因子，相 應(yīng) 的 各 指 標(biāo) 值 為 pij(i=1，2，…，m；j=1，2，…，n)，則專家評價矩陣為P=(pij)m×n.

表1 各種評價語言術(shù)語的含義Tab.1 Meaning of various evaluation linguistic terms

表2 評價語言標(biāo)準(zhǔn)及其對應(yīng)的三角模糊數(shù)Tab.2 Evaluation criteria of FMEA and corresponding triangular fuzzy number

2.2 風(fēng)險因子組合權(quán)重

2.2.1 層次分析法計算風(fēng)險因子主觀權(quán)重

FMEA小組對三個風(fēng)險因子S、O、D進(jìn)行比較并建立判斷矩陣，對于第k個專家的判斷矩陣，有Zk=(zij)3×3。其中zij表示S、O、D之間的比較數(shù)值。然后檢驗判斷矩陣一致性。檢驗過程如下：通過判斷矩陣的最大特征值λmax求出一致性指標(biāo)CI，

引入隨機(jī)一致性指標(biāo)RI，

將判斷矩陣中的各元素按列進(jìn)行歸一化處理，即

求得各風(fēng)險因子主觀權(quán)重值為

由此得到主觀權(quán)重列向量wS=(wS1，wS2，wS3)T。

2.2.2 熵權(quán)法計算風(fēng)險因子客觀權(quán)重

熵權(quán)法是根據(jù)同一指標(biāo)觀測值的差異度對指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，觀測值差異越大則指標(biāo)權(quán)重越大，即熵權(quán)法完全取決于觀測值數(shù)據(jù)，是一種客觀賦權(quán)法［19］。具體計算過程如下。

對評價矩陣的每個元素采用下式標(biāo)準(zhǔn)化：

式中：ej為第j個風(fēng)險因子的熵。

定義差異系數(shù)gj，有g(shù)j=1-ej，gj越大表示指標(biāo)越重要，并計算客觀權(quán)重為

2.2.3 風(fēng)險因子綜合權(quán)重

在熵權(quán)法中，當(dāng)重要性指標(biāo)差異性較小、非重要性指標(biāo)差異性較大時，可能出現(xiàn)重要性指標(biāo)權(quán)重較小而非重要性指標(biāo)權(quán)重較大的不合理現(xiàn)象。為減少這種情況的發(fā)生，本文先用AHP法進(jìn)行賦值，保證重要性指標(biāo)的權(quán)重，再采用差異化系數(shù)gj對指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行調(diào)節(jié)。這樣既保證重要性指標(biāo)所占權(quán)重，又中和了權(quán)重的主觀性和客觀性，得到更精確合理的指標(biāo)權(quán)重。

2.3 灰色關(guān)聯(lián)分析

GRA方法是對系統(tǒng)變化趨勢的定量描述方法。其基本思想是根據(jù)問題的實際背景，找出比較數(shù)據(jù)列和參考數(shù)據(jù)列的幾何形狀相似度，以判斷其聯(lián)系是否緊密。它反映了曲線之間的關(guān)聯(lián)程度，通過關(guān)聯(lián)度的大小確定問題的最優(yōu)方案和優(yōu)劣排序。其具體計算步驟如下。

步驟1：建立參考矩陣和比較矩陣。

第i個失效模式的比較數(shù)據(jù)列xi(t)(t=1，2，3；i=1，2，…，m)表示專家對三個風(fēng)險因子的評價，即

從MES可靠性角度考慮，將選擇失效模式評價值的最差值作為參考矩陣。針對S、O、D三個風(fēng)險因子，參考數(shù)據(jù)列為：

步驟2：計算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)。

根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)理論，比較數(shù)據(jù)列與參考數(shù)據(jù)列之間的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)可用下式求出：

式中：ζ為分辨系數(shù)，ζ∈(0，1)。

步驟3：計算灰色關(guān)聯(lián)度。

在衡量失效模式排序時，各變量的影響程度不同，第i個失效模式的關(guān)聯(lián)度為

步驟4：對失效模式進(jìn)行排序。

根據(jù)失效模式的關(guān)聯(lián)度，從大到小確定風(fēng)險排序，從而有針對性地制定改進(jìn)措施。

3 案例研究

H公司是一家汽車零部件制造企業(yè)。近年來，該公司正大力開展數(shù)字化工廠建設(shè)工作?，F(xiàn)H公司將在某個分廠實施MES，并計劃在該試驗成功的基礎(chǔ)上將其推廣到整個工廠。因此，識別、評估和控制該分廠MES的風(fēng)險因素對企業(yè)信息化建設(shè)具有十分重要的意義。

3.1 找出重點失效分析對象并分析失效模式

為準(zhǔn)確選取風(fēng)險指標(biāo)，本文根據(jù)以往文獻(xiàn)以及對數(shù)字化制造專家訪談，認(rèn)為MES在管理與技術(shù)方面均存在風(fēng)險。管理方面包括人力與溝通等；技術(shù)方面包括系統(tǒng)的可擴(kuò)展性，穩(wěn)定性和滿足高并發(fā)和大數(shù)據(jù)量等，由此發(fā)掘出MES潛在的失效模式。根據(jù)FMEA分析方法確定重點失效分析對象及失效模式的后果及原因，結(jié)果如表3所示。

根據(jù)失效模式內(nèi)容，從H公司選取出4位專家參與評價，并基于專家的專業(yè)和經(jīng)驗分別賦予權(quán)重β1=0.3，β2=0.3，β3=0.2，β4=0.2。利用表1的7粒度模糊語言術(shù)語集，4位專家的評價結(jié)果如表4所示。

3.2 確定風(fēng)險排序

專家對三個風(fēng)險因子的相對重要度進(jìn)行評價，采用AHP法賦予S、O、D主觀權(quán)重，風(fēng)險因子判斷矩陣如表5所示。

利用式（4）、（5）對判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗，結(jié)果如表6所示，均通過檢驗。

表5 風(fēng)險因子判斷矩陣Tab.5 Matrix of risk index judgment

利用式（6）、（7）進(jìn)行歸一化處理，并加權(quán)得到主觀權(quán)重值，專家評價的主觀權(quán)重為wS=(0.4900，0.2698，0.2402)T。

通過式（8）、（10）計算客觀權(quán)重值，計算結(jié)果為wO=(0.2115，0.4365，0.3521)T。

通過式（11）可得到風(fēng)險因子綜合權(quán)重為W=(0.3387，0.3849，0.2764)T。

假定分辨系數(shù)ζ=0.5，根據(jù)公式（14）得到灰色關(guān)聯(lián)矩陣，通過公式（15）加權(quán)得到灰色關(guān)聯(lián)度ξ(x0(t)，xi(t))。根據(jù)關(guān)聯(lián)度對失效模式風(fēng)險排序，同時將僅用主觀權(quán)重得到的排序與傳統(tǒng)FMEA風(fēng)險排序進(jìn)行對比，如表7所示。

表6 一致性檢驗結(jié)果Tab.6 Results of consistency test and weights of risk index

表7 FMEA對比Tab.7 Comparison of FMEA

3.3 對風(fēng)險排序進(jìn)行分析

通過算例應(yīng)用和比較可以看到，傳統(tǒng)FMEA評價精度最低，且極易產(chǎn)生相同評價排序。AHP改進(jìn)和綜合改進(jìn)后評價精度相同，結(jié)果略有差異。比如自然災(zāi)害在僅用主觀權(quán)重改進(jìn)的排名中為第2，是由于wS中的S權(quán)重遠(yuǎn)高于O和D，使用熵權(quán)法調(diào)整后，減小了三者差距，且由于O評價時差異性較大，綜合評價認(rèn)為O略高于S，而D權(quán)重相對較低。因此，該失效模式的風(fēng)險排序降為4。為驗證改進(jìn)是否有效，將結(jié)果與往期失效數(shù)據(jù)對比，發(fā)現(xiàn)該評價結(jié)果與實際相吻合。由此可見，改進(jìn)后的方法能夠綜合比較風(fēng)險較大的失效模式。

融入了模糊集和GRA的改進(jìn)模型更精確。在傳統(tǒng)FMEA中不同的風(fēng)險因子產(chǎn)生了相同的RPN，導(dǎo)致排序相同，無法進(jìn)行比較。而引入模糊集和GRA后進(jìn)一步提高精度，增加風(fēng)險判斷的準(zhǔn)確性。

3.4 對故障進(jìn)行分析并改善

由表7的分析結(jié)果可知，企業(yè)需求反復(fù)變更的關(guān)聯(lián)度最高，是需要重點防控的對象。在MES開發(fā)、使用和發(fā)展過程中，需求也在不斷地發(fā)展和變化，例如生產(chǎn)設(shè)備升級、原始工藝改進(jìn)、增加新客戶等都會導(dǎo)致需求的變化。變更內(nèi)容主要涉及增加或減少功能模塊、修改漏洞等。需求變更無法在MES項目開始時識別到，因此時間越長該失效的風(fēng)險越高，會導(dǎo)致系統(tǒng)無法及時滿足企業(yè)需求。為了控制該類失效模式，需要建立需求變更的生命周期模型，制定需求變更管理措施。

排在第二的失效是數(shù)據(jù)采集不準(zhǔn)確。數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性直接表明系統(tǒng)運(yùn)行是否有效。造成該風(fēng)險的原因為員工維護(hù)數(shù)據(jù)有誤與儀器自動采集數(shù)據(jù)延遲。針對這兩種原因，可采取的控制措施分別為增加人工錄入數(shù)據(jù)防呆防錯功能和引進(jìn)先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)保障采集過程穩(wěn)定性。

系統(tǒng)運(yùn)行不穩(wěn)定的關(guān)聯(lián)度也較高，應(yīng)加強(qiáng)軟件和硬件的維護(hù)，定期指派專人檢查軟硬件運(yùn)行狀況。自然災(zāi)害導(dǎo)致的事故風(fēng)險排序第四。自然災(zāi)害會損害系統(tǒng)服務(wù)器及硬件，造成巨大損失；然而該風(fēng)險不可控。然后是物料清單不準(zhǔn)確風(fēng)險。物料清單不準(zhǔn)確一般是由于系統(tǒng)操作手冊不夠詳細(xì)或工藝人員未嚴(yán)格執(zhí)行導(dǎo)致的。故應(yīng)加強(qiáng)MES操作手冊規(guī)范性，同時組織專家評審。

4 結(jié)論

本文基于FMEA構(gòu)建了MES風(fēng)險分析模型。運(yùn)用組合權(quán)重法和GRA方法對數(shù)字化工廠MES的失效模式進(jìn)行分析，幫助企業(yè)明確系統(tǒng)運(yùn)行中影響最大的失效模式。將AHP法和熵權(quán)法相結(jié)合獲得風(fēng)險指標(biāo)綜合賦權(quán)，既保證重要性指標(biāo)所占權(quán)重，又減少了AHP的主觀性和片面性。同時，采用GRA方法進(jìn)一步提高了失效模式排序的精度，克服了傳統(tǒng)RPN方法的不足，優(yōu)化了FMEA模型，從而得到更精確、可靠的風(fēng)險排序。由于MES本身系統(tǒng)復(fù)雜，項目開發(fā)周期長，結(jié)合FMEA事先預(yù)警的作用分析故障原因，能夠更有針對性地采取措施提高系統(tǒng)安全性與穩(wěn)定性。

FMEA不僅有助于識別MES存在的潛在風(fēng)險，而且能直觀具體地評價風(fēng)險的大小，比較出高危失效模式，讓管理者更有針對性地進(jìn)行密切監(jiān)控，達(dá)到防患于未然的目的。本文提出的改進(jìn)FMEA模型能夠更精確地分析MES的風(fēng)險問題，有效預(yù)防和及時解決MES故障，對于企業(yè)信息化建設(shè)具有重大意義。