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    群智協(xié)同設(shè)計活動復(fù)雜性的度量模型及方法

    2021-10-31 08:56:02丁國富
    西南交通大學學報 2021年5期
    關(guān)鍵詞:群智信息熵復(fù)雜性

    鄭 慶,丁國富

    (西南交通大學機械工程學院,四川 成都 610031)

    在“互聯(lián)網(wǎng)+人工智能+大數(shù)據(jù)”的新時代下,企業(yè)通過構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新社區(qū)聚集外部資源,將需求者、產(chǎn)品使用者、設(shè)計人員等網(wǎng)絡(luò)社區(qū)用戶作為產(chǎn)品設(shè)計群體智能(crowd intelligence,CI)[1],以解決企業(yè)創(chuàng)新能力不足、用戶滿意度低等問題.在互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新社區(qū),創(chuàng)新設(shè)計項目被分解為多個設(shè)計活動,公開發(fā)布和推送給用戶;用戶以不同的角色參與設(shè)計,設(shè)計能力差異很大,在發(fā)布和推送設(shè)計活動時,必須充分考慮設(shè)計活動復(fù)雜性.研究群智協(xié)同設(shè)計活動的復(fù)雜性度量模型和方法,對于完善和拓展群智協(xié)同創(chuàng)新理論和方法具有重要意義.

    針對設(shè)計復(fù)雜性的研究重點集中在設(shè)計問題、設(shè)計過程、設(shè)計產(chǎn)品復(fù)雜性3 個方面.Ameri、Summers等[2-3]采用計算復(fù)雜性、信息復(fù)雜性和傳統(tǒng)復(fù)雜性,測量了產(chǎn)品設(shè)計的規(guī)模復(fù)雜度、連接復(fù)雜度、耦合復(fù)雜度、可解復(fù)雜度.為了確定面向計算機輔助創(chuàng)新設(shè)計過程復(fù)雜性理論沖突,張鵬等[4]提出設(shè)計過程復(fù)雜性統(tǒng)一表示方法,并用于設(shè)計過程復(fù)雜性類型判定.徐江等[5]針對創(chuàng)新設(shè)計模糊前端的認知計算問題,提出了基于確定性信息理論的設(shè)計認知復(fù)雜度計算方法.張保根等[6]通過信息熵來描述制造過程的靜態(tài)復(fù)雜度和動態(tài)復(fù)雜度,用于質(zhì)量評估.馬靖等[7]運用信息熵理論研究了制造業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下機械產(chǎn)品裝配系統(tǒng)的復(fù)雜性測度,提出基于物聯(lián)熵的機械產(chǎn)品裝配系統(tǒng)復(fù)雜性度量方法.Wang 等[8]將信息熵理論應(yīng)用于混流裝配系統(tǒng)的復(fù)雜性評價中,用產(chǎn)品模塊間的互信息熵描述模塊相關(guān)性對復(fù)雜性的影響,用并聯(lián)結(jié)構(gòu)中產(chǎn)品分流后的離散信息熵描述并聯(lián)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的復(fù)雜性.

    基于互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)的群智協(xié)同設(shè)計是一種“開放式”產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計模式,在度量其設(shè)計活動復(fù)雜性時不僅要考慮設(shè)計活動本身特性,更需要結(jié)合社區(qū)用戶的角色和能力.現(xiàn)有的研究主要針對傳統(tǒng)企業(yè)內(nèi)部“封閉式”產(chǎn)品設(shè)計制造過程,沒有考慮網(wǎng)絡(luò)環(huán)境開放性特點,難以用于度量互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新社區(qū)中設(shè)計活動復(fù)雜性.本文借鑒現(xiàn)有研究成果,在深入分析群智協(xié)同設(shè)計及參與用戶特點的基礎(chǔ)上,研究群智協(xié)同設(shè)計活動復(fù)雜性度量模型,并提出基于信息熵理論的復(fù)雜性度量方法.

    1 群智協(xié)同設(shè)計

    群智協(xié)同設(shè)計是一種網(wǎng)絡(luò)社區(qū)上的智能群體圍繞設(shè)計需求貢獻自身知識完成設(shè)計任務(wù)、形成技術(shù)方案的產(chǎn)品設(shè)計模式,如圖1 所示.通過開放的網(wǎng)絡(luò)平臺聚集用戶需求、形成產(chǎn)品創(chuàng)意和設(shè)計方案,突破封閉式產(chǎn)品設(shè)計模式面臨的問題,逐漸演變?yōu)橐环N持續(xù)性的潮流和趨勢,并成為諸多企業(yè)的產(chǎn)品設(shè)計主導(dǎo)范式.社區(qū)中的各類型群體,如需求者、產(chǎn)品使用者、設(shè)計人員、產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員等,均是參與設(shè)計的主體,設(shè)計參與者范圍不斷擴大、人數(shù)逐漸增加.群智協(xié)同設(shè)計在降低成本、縮短周期、滿足用戶需求等方面具有明顯優(yōu)勢[9].出現(xiàn)了Open Innovation社區(qū)、Local Motors 社區(qū)、Open IDEO 社區(qū)等大量的網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新社區(qū).

    圖1 群智協(xié)同設(shè)計模式Fig.1 Crowd intelligence collaborative design model

    1.1 群智協(xié)同設(shè)計過程

    群智協(xié)同設(shè)計的核心思想是:聚集廣泛的CI 資源作為產(chǎn)品創(chuàng)新的源泉,通過CI 解決產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計難題[10].復(fù)雜的產(chǎn)品創(chuàng)新項目被公開發(fā)布在互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)中,同時被分解為多個設(shè)計活動.互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)中的各類型用戶等智能群體作為設(shè)計主體,通過協(xié)作、競爭等多種方式圍繞設(shè)計活動開展創(chuàng)新設(shè)計,不僅提出需求,也提供想法和技術(shù)方案,分享和使用設(shè)計結(jié)果,最終完成產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計[11].

    群智協(xié)同設(shè)計具有以下特征:1)開放性,產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計網(wǎng)絡(luò)平臺完成,完全公開透明,全球的用戶都可以參與;2)多樣性,項目具有多樣性、參與設(shè)計活動的人員具有多樣性;3)不確定性,設(shè)計人員參與行為不固定,設(shè)計需求不穩(wěn)定;4)動態(tài)演化性,創(chuàng)新項目過程動態(tài)演化,設(shè)計參與人員能力、規(guī)模等動態(tài)變化.

    1.2 參與群智協(xié)同設(shè)計的用戶

    在開放式、透明的產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計過程中,大量的用戶可以隨時參與,提出需求,提交創(chuàng)意、技術(shù)方案,發(fā)表評論、主題討論等.由于用戶的設(shè)計能力、興趣愛好、參與時間等的不同,用戶在產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計過程中的角色、貢獻內(nèi)容也不同.研究人員分析用戶在互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新社區(qū)和產(chǎn)品開發(fā)過程中的行為和貢獻差異,將用戶分為管理者、設(shè)計者、社交者、潛水者等不同的角色[12].

    管理者具有較強的組織協(xié)調(diào)能力,主要發(fā)布設(shè)計任務(wù)、組織設(shè)計過程,同時通過激勵等管理措施提高用戶參與積極性,保證設(shè)計過程順利進行;設(shè)計者具有較強設(shè)計能力,主要提出設(shè)計方案、解決設(shè)計問題,并且通過與其他設(shè)計人員討論,優(yōu)化設(shè)計結(jié)果;社交者具有較強的溝通交流能力,通過與各類型用戶交流互動,促進不同用戶和不同領(lǐng)域的知識傳遞和共享,同時活躍社區(qū)氣氛;潛水者關(guān)注設(shè)計流程,并針對設(shè)計結(jié)果提出改進意見,很少提出具體的設(shè)計方案.

    在互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新社區(qū)中,用戶的參與行為完全自由自主,不受任何約束.用戶選擇性參加復(fù)雜性與自己角色和能力相匹配的設(shè)計活動;用戶參與的時間和精力有限,不可能長時間專注于特別復(fù)雜的設(shè)計活動.設(shè)計活動的復(fù)雜性對用戶的行為選擇和協(xié)作都有顯著的影響[13].因此,在將創(chuàng)新項目分解為設(shè)計活動時,必須充分考慮用戶的角色和能力,及時調(diào)整設(shè)計活動復(fù)雜性.

    2 設(shè)計活動復(fù)雜性度量模型

    互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新社區(qū)用戶的角色和能力不同,在發(fā)布、推送和調(diào)整設(shè)計活動時,需要考慮設(shè)計活動的過程步驟、問題數(shù)量等;為了提高設(shè)計活動的可完成性,需要考慮問題難度、時間要求、創(chuàng)新度、設(shè)計能力等因素.結(jié)合現(xiàn)有設(shè)計復(fù)雜性的研究成果,本文從過程復(fù)雜性、問題復(fù)雜性、可解復(fù)雜性3 個維度提出適合群智協(xié)同創(chuàng)新特點的設(shè)計活動復(fù)雜性度量模型,如圖2 所示.

    圖2 群智協(xié)同設(shè)計活動復(fù)雜性模型Fig.2 Complexity measurement model of design activity in CI collaborative design

    過程復(fù)雜性.描述設(shè)計活動功能模塊及關(guān)系的復(fù)雜程度,反映設(shè)計活動的功能需求,以及功能之間的邏輯關(guān)系,從功能需求角度反映設(shè)計活動的復(fù)雜程度.設(shè)計過程是實現(xiàn)產(chǎn)品功能的過程,是功能描述集合,包含用戶對設(shè)計活動的所有功能需求.設(shè)計過程越復(fù)雜,就需要數(shù)量更多、管理能力更強的管理者,對設(shè)計活動參與者進行組織協(xié)調(diào).

    問題復(fù)雜性.描述設(shè)計活動所包含的問題及關(guān)系的復(fù)雜程度,指實現(xiàn)設(shè)計活動功能所需要解決的問題以及問題之間的關(guān)系,通過功能實現(xiàn)的問題來反映設(shè)計活動的復(fù)雜程度.設(shè)計問題是對設(shè)計需求、約束、對象的描述,由一系列數(shù)值、集合或變量組成,也包括對解決方案的評價[3].設(shè)計問題越復(fù)雜,就需要數(shù)量更多、設(shè)計能力更強的設(shè)計者參與,提供有效的設(shè)計方案.

    可解復(fù)雜性.描述設(shè)計問題可解性狀態(tài)的復(fù)雜程度,指設(shè)計問題通過群體用戶參與方式解決的可能性,與問題難度、時間要求、創(chuàng)新度、用戶設(shè)計能力等因素有關(guān).可解性越復(fù)雜,越需要管理者從任務(wù)分解等方面對問題難度、時間要求、創(chuàng)新度等進行統(tǒng)一管理,并且采用用戶激勵和吸引等措施提高用戶參與度.

    3 個維度的復(fù)雜性在內(nèi)容上完全獨立,在邏輯上相互關(guān)聯(lián).

    3 設(shè)計活動復(fù)雜性度量方法

    公理設(shè)計的信息公理指出:在滿足獨立性前提下,設(shè)計活動包含的信息量越少,設(shè)計結(jié)果越優(yōu)[14].通過減少設(shè)計活動中的影響因素及其關(guān)系,能夠獲得更好的設(shè)計結(jié)果.設(shè)計活動所包含的信息量在一定程度上反映出設(shè)計活動的復(fù)雜性.

    Shannon[15]提出用熵度量隨機事件的不確定性或信息量.設(shè)隨機事件X具有n個可能的結(jié)果(x1,x2,···,xn),即X=(x1,x2,···,xn),各結(jié)果出現(xiàn)的概率分布為p(xi),且滿足 0≤p(xi)≤1,=1,則該事件的信息熵定義為

    當對數(shù)的底數(shù)為2 時,信息熵的單位為比特(bit).信息熵常用于描述系統(tǒng)的有序程度和復(fù)雜性[8,16].

    產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計需要大量的信息支持,包括文本、圖表、計算參數(shù)、邏輯關(guān)系等.由于已有的信息有限,每一個設(shè)計決策都具有不確定性,隨著設(shè)計的不斷推進,設(shè)計不確定性逐漸降低,到設(shè)計完成時降為0.因此,可以用信息熵描述設(shè)計的復(fù)雜性和不確定性.最終的復(fù)雜性可以解釋為每一步減少的熵值的集合,產(chǎn)品設(shè)計過程越復(fù)雜,設(shè)計過程中需要減少的信息熵就越多.

    Braha 等[17]認為設(shè)計活動可以看作是按順序排列的操作(operand)和操作者(operator)的集合,操作是一個變量或常量,操作者是改變操作值或順序的實體.一個特定的設(shè)計活動的信息內(nèi)容量取決于描述該設(shè)計活動的基本變量η和實際出現(xiàn)的變量L,如式(2)、(3)所示.

    式中:ρ為設(shè)計活動中可用的獨立模塊(操作)數(shù)量;N為設(shè)計活動中所有可能的模塊之間關(guān)系(操作者)數(shù)量;dv為特定設(shè)計活動中實際出現(xiàn)的模塊數(shù)量;dr為特定設(shè)計活動中實際出現(xiàn)的模塊關(guān)系數(shù)量.

    在每一步設(shè)計過程中,各變量出現(xiàn)的概率為p(x)=1/η,x為任意變量,由一系列設(shè)計過程組成的設(shè)計活動按照特定順序進展的概率為根據(jù)信息熵的概念,設(shè)計活動的信息熵為

    1)過程復(fù)雜性度量

    設(shè)計活動的過程可以由功能結(jié)構(gòu)圖描述,過程復(fù)雜性由基本功能數(shù)量、輸入/輸出的種類和數(shù)量、功能之間的關(guān)系種類和數(shù)量決定.功能結(jié)構(gòu)圖可以看作一系列獨立模塊(基本功能)和模塊之間的關(guān)系(輸入/輸出關(guān)系),獨立模塊可能是產(chǎn)品設(shè)計中的任何一種基本功能.

    2)問題復(fù)雜性度量

    問題復(fù)雜性描述設(shè)計問題及相互關(guān)系的復(fù)雜程度.明確設(shè)計活動包含的設(shè)計問題以及各設(shè)計問題之間關(guān)系,繪制問題關(guān)系圖.設(shè)計活動所包含的問題可以通過初始狀態(tài)和最終狀態(tài)、評價解決方案的方式定義.

    3)可解復(fù)雜性度量

    可解復(fù)雜性描述設(shè)計問題可解性狀態(tài)的復(fù)雜程度,由影響可解性的各種因素可能的狀態(tài)決定.在互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新社區(qū)中,問題難度(QD)、時間要求(TR)、創(chuàng)新度(ID)、設(shè)計能力(DC)等因素都會對問題的可解性產(chǎn)生影響.從這4 個方面出發(fā),定義每一個影響因素可能的狀態(tài),就可以確定可解性可能出現(xiàn)的狀態(tài):

    式中:LQD、LTR、LID、LDC分別為問題難度、時間要求、創(chuàng)新度、設(shè)計能力的狀態(tài).

    可解性只關(guān)注問題本身的狀態(tài)特點,不受其他問題的影響,因此可能的模塊之間關(guān)系數(shù)N=0.

    將3 個維度的復(fù)雜性通過加權(quán)的方式即可轉(zhuǎn)換得到設(shè)計活動復(fù)雜性的統(tǒng)一度量.

    4 實例分析

    Local Motors 是一家新興汽車制造企業(yè),其業(yè)務(wù)完全通過網(wǎng)絡(luò)社區(qū)完成,構(gòu)建了一個由發(fā)燒友、業(yè)余設(shè)計者和專業(yè)設(shè)計人員組成的全球合作創(chuàng)新社區(qū),世界各地的用戶都能參與到產(chǎn)品開發(fā)過程中.到目前為止,聚集了來自121 個國家的147531 名社區(qū)成員,匯集了6100 多個方案、2100 多個創(chuàng)意,并開展了87 個創(chuàng)新項目.Rally Fighter 汽車、Racer 摩托車等產(chǎn)品都是通過用戶群體協(xié)同創(chuàng)新完成的.本文以社區(qū)LM SF-01 項目中的懸架設(shè)計活動為例,度量其復(fù)雜性.

    借鑒密蘇里大學羅拉分校研究者提出的產(chǎn)品設(shè)計活動基本功能類型,包括35 個功能模塊、3 種輸入/輸出類型、4 種基本關(guān)系[2].因此,在過程復(fù)雜性度量中,可能的獨立模塊 ρ=35+3=38,可能的模塊之間的關(guān)系數(shù)N=4.懸架設(shè)計活動的功能結(jié)構(gòu)如圖3 所示.

    圖3 懸架設(shè)計活動功能結(jié)構(gòu)Fig.3 Function structure diagram of suspension design activity

    該設(shè)計活動實際包含的基本功能有:7 個輸入(I1~I7)、22 個基礎(chǔ)功能(F1~F22)、1 個輸出(O1).形成的基本關(guān)系包括:9 個“I-F”關(guān)系、19 個“FF”關(guān)系、1 個“F-O”關(guān)系,即dv=7+22+1=30,dr=9+19+1=29,可得懸架設(shè)計活動過程復(fù)雜性為

    根據(jù)懸架設(shè)計過程,定義所有設(shè)計問題,其中初始狀態(tài)和最終狀態(tài)的描述形式有6 種、表達形式有4 種,方案評價有4 種(梯度優(yōu)化GS、隨機搜索SS、唯一方案OS、多選方案MS),問題間的基本關(guān)系有2 種[18].因此,在問題復(fù)雜性度量中,可能的獨立模塊 ρ=6×4+6×4+4=52,可能的模塊之間關(guān)系數(shù)N=2.構(gòu)建懸架設(shè)計活動的問題關(guān)系圖,如圖4所示.

    圖4 懸架設(shè)計活動問題關(guān)系Fig.4 Relation of questions in suspension design activity

    該懸架設(shè)計活動實際包含的基本問題要素有:19 個設(shè)計問題(每個問題包括初始狀態(tài)和最終狀態(tài)描述)、19 個解決方案評價,共形成26 對基本關(guān)系,即:dv=19+19+19=57,dr=26,可得懸架設(shè)計活動的問題復(fù)雜性為

    通過分析Local Motors 社區(qū)的572 個設(shè)計活動,以及參與用戶的反饋,總結(jié)出各影響因素可能的狀態(tài)水平:1)分析設(shè)計活動描述內(nèi)容,得到問題難度有3 種水平因子(容易、適中、困難);2)分析設(shè)計活動的時間要求及參與用戶的時間分布,得到時間要求有3 種狀態(tài)水平因子(寬松、適中、緊迫);3)分析用戶提交的方案以及評價,得到創(chuàng)新度有5 種水平因子(簡單替換、變型設(shè)計、一般改進、重大改進、全新開發(fā));4)分析參與設(shè)計活動的用戶次數(shù),得到設(shè)計能力包含3 種水平因子(參與人數(shù) ≥ 20、10 <參與人數(shù) <20、參與人數(shù)≤ 10).可解性由4 個影響因素同時決定,因此可能出現(xiàn)的狀態(tài)數(shù) ρ=3×3×5×3=135.在懸架設(shè)計活動中,共包含19 個設(shè)計問題,即dv=19,可得懸架設(shè)計活動的知識復(fù)雜性為

    通過分析Local Motors 社區(qū)中的用戶角色,特別是參與LM SF-01 項目的用戶[12],根據(jù)用戶角色的比例確定3 個維度的復(fù)雜性重要程度,采用層次分析法得到過程復(fù)雜性、問題復(fù)雜性和可解復(fù)雜性權(quán)重分別為0.4934、0.3108、0.1958,得到該社區(qū)中懸架設(shè)計活動的復(fù)雜性為

    5 結(jié)束語

    本文在分析國內(nèi)外產(chǎn)品設(shè)計制造復(fù)雜性研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合群智協(xié)同創(chuàng)新過程及參與用戶的特征,從過程復(fù)雜性、問題復(fù)雜性和可解復(fù)雜性3 個維度構(gòu)建群智協(xié)同設(shè)計活動復(fù)雜性度量模型,并基于信息熵理論提出互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新社區(qū)設(shè)計活動復(fù)雜性度量方法,最后通過分析具體案例,驗證了該模型和方法的有效性和可行性.

    群智設(shè)計活動復(fù)雜性是設(shè)計活動發(fā)布、推送和動態(tài)調(diào)整的依據(jù),在本文研究基礎(chǔ)之上,可以對群智協(xié)同環(huán)境下的設(shè)計活動分解、任務(wù)組織、資源匹配等問題進行深入研究,進一步完善和拓展群智協(xié)同創(chuàng)新理論及方法,對于我國制造業(yè)“互聯(lián)網(wǎng) +”研發(fā)創(chuàng)新體系的構(gòu)建具有重要意義.

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