基于改進FMEA 的預備役部隊基地化訓練風險管理*

索龍龍，賈紅麗，辜會寧

（陸軍工程大學石家莊校區(qū)，石家莊 050003）

0 引言

預備役部隊作為軍隊后備力量的重要組織形式，承擔著戰(zhàn)時快速轉服現(xiàn)役、配合現(xiàn)役部隊履行作戰(zhàn)任務的重要使命。2020 年預備役部隊改革啟動后，其職能定位和使命任務發(fā)生重大變化，組織旅團規(guī)模的基地化訓練將成為改革后的訓練發(fā)展趨勢。由于預備役部隊兵民結合的特點，加之基地化訓練工作程序多、涉及人員雜、風險因素多、管理難度大，科學管理風險對保證基地化訓練順利完成，提升預備役部隊整體戰(zhàn)斗力水平具有重要現(xiàn)實意義。

目前，軍事訓練領域的風險管理研究主要集中在定性的分析上，進行定量方法的研究運用。失效模式與效應分析（failure mode and effects analysis，F(xiàn)MEA），是一種具有預防性質的可靠性分析工具。其通過逐一分析各個工序的潛在失效模式及后果，并從嚴重度（severity，S）、發(fā)生頻度（occurrence，O）和不易探測度（difficulty of detection，D）出發(fā)計算風險優(yōu)先數(shù)（risk priority number，RPN），以采取相應對策措施，在風險識別和評價方面具有獨特的優(yōu)勢。而數(shù)據(jù)包絡分析（data envelopment analysis，DEA）是一種利用線性規(guī)劃，對相同類型的事件進行比較，進而開展相對有效性評價的方法。其構造可能集和有效性評價的概念可引入到尋找改進策略中，為制定風險控制措施提供方向。

基于此，本文將FMEA 和DEA 引入預備役部隊基地化訓練風險管理。通過進一步細化S、O、D 指標，將語言評價信息轉換為三角模糊數(shù)，采用模糊層次分析法（fuzzy analytic hierarchy process，F(xiàn)AHP）和熵權結合的組合權重等方法，對預備役部隊組織基地化訓練中的風險因素進行定性與定量相結合的評價。而后，引入DEA，通過計算風險的無效度和改進控制量，為尋找風險改進策略提供思路和方向指導。通過對風險科學精確的管理，為提升預備役部隊基地化訓練效果提供幫助。

1 FMEA 流程優(yōu)化

傳統(tǒng)FMEA 流程是在工作分解后，分析每個工序或組件的潛在失效模式，而后進行SOD 打分和風險評價。在風險評價階段，傳統(tǒng)FMEA 在識別潛在失效模式后，由專家對風險的S、O、D 指標打分后，利用RPN=S×O×D，計算風險RPN 值作為后續(xù)措施的依據(jù)。這種方法有兩點不足：一是專家在對每個風險的S、O、D 打分時，因缺少具體的評分標準，僅憑直觀印象打出具體分數(shù)的難度較大，即使打出了分數(shù)其模糊性也很大；二是使用相乘的方法，默認三者權重相同，難以體現(xiàn)三者的重要性異同?？紤]到專家意見的模糊性，本文依據(jù)現(xiàn)實情況，將SOD 指標進行了進一步細化，以便專家更精確的評價，并采取改進模糊層次分析法（fuzzy analytic hierarchy process，F(xiàn)AHP）和熵權法組合權重的方法，通過主觀因素與客觀因素相結合，力求計算出最客觀的RPN 值，為風險控制提供依據(jù)。

在風險控制階段，引入DEA 對風險進行定量分析，通過計算風險在各指標處的改進控制量來尋找風險改進方向，為風險控制提供指導。

優(yōu)化后的FMEA 具體流程如圖1 所示：

圖1 改進后FMEA 流程Fig.1 Improved FMEA process

2 基于FAHP 和熵權法的風險評價

2.1 指標集和評價集

設所有潛在失效模式即風險集合為L=｛l1，l2，l3，…，ln｝；指標集U=｛u1，u2，…，um｝；評價集為V=｛v1，v2，…，vs｝。

2.1.1 指標集

根據(jù)風險性質，將SOD 指標細化，如下頁表1所示。

表1 風險評價指標集Table 1 Index set of risk assessment

2.1.2 評價集

專家評價采取5 度法，即：很低、偏低、中等、偏高、很高。為便于后續(xù)定量計算，將專家語言評價轉換為三角模糊數(shù)。

綜合考慮打分難易程度和指標辨識度，評價集劃分為5 個標度，滿分100 分，其與三角模糊數(shù)的關系如表2 所示：

表2 語言評價信息與三角模糊數(shù)對應關系Table 2 Correspondence between language evaluation information and triangular fuzzy numbers

2.2 基于改進FAHP 的主觀權重計算

改進的FAHP 一種根據(jù)專家評定確定指標權重的方式。通過構造模糊一致性矩陣，可省略一致性檢驗環(huán)節(jié)［2］，相比于傳統(tǒng)AHP 更加簡單，更適合對多目標決策進行分析。根據(jù)文獻［2］提出的方法，利用改進FAHP 計算各風險評價指標主觀權重的主要步驟如下：

Step 1 根據(jù)表1，劃分風險評層次結構的目標層、一級指標層、二級指標層。

表3 專家評價對比關系Table 3 Comparison of expert evaluation relationships

Step 3 建立模糊一致性判斷矩

Step 4 利用方根法求排序向量

2.3 基于熵權法客觀權重計算

熵權法是一種根據(jù)指標變異性大小來確定權重的方式。利用熵權法計算各風險評價指標客觀權重的主要步驟如下：

其中，n 為待評價風險數(shù)量，m 為評價指標數(shù)量。

2.4 組合權重計算

在計算出主觀權重和客觀權重后，得到二級指標相對與總目標的權重為：

考慮到主客觀對風險評價的影響幾乎同等重要，這里取α=0.5，即主客觀權重相同。計算出各指標相對于總目標的權重后，就可根據(jù)由專家打分的語言信息轉化的模糊數(shù)，計算各風險的得分情況。并根據(jù)風險得分情況，確定風險防范的優(yōu)先級。

3 基于DEA 的風險控制策略

FMEA 在風險評價完成后，根據(jù)評價情況具體尋找風險控制策略。但其盲目性比較強，前文已對評價指標進行了細化，通過引入DEA，可尋找風險在各指標方面的改進空間，繼而為制定針對性的風險控制策略提供指導。

3.1 基本知識

3.1.1 模糊評價可能集

定理1 根據(jù)文獻［4］，若模糊事件集L 滿足存在性、歸一性、系統(tǒng)性、加性和最小性原則，則事件集L 的評價結果經驗可能集SL 為：

3.1.2 模糊事件有效性分析

3.1.3 事件投影

3.2 改進策略分析

在風險評價的基礎上，根據(jù)上文的定義和定理，給出風險控制策略的分析步驟：

Step 1 根據(jù)風險評價結果，找出需要進行控制的風險事件。

Step 3 根據(jù)定義3，計算事件的投影值。

Step 4 改進策略分析即無效度測量。計算公式如式（7）。

Step 5 計算改進量控制值。

則被評價事件的指標改進范圍為：

當分析某個群組整體無效原因時，采用如式（12）：

則稱ΔFQ為群組Q 的有效調控量可行范圍。

Step6 根據(jù)計算結果，尋找對應改進策略。

4 實例分析

下面以某預備役團開展基地化訓練為例，進行實例驗證。

4.1 預備役部隊基地化訓練風險識別

根據(jù)優(yōu)化后流程，首先將預備役部隊組織基地化訓練的流程分解如圖2 所示。

圖2 基地化訓練組織流程Fig.2 Organizational process of base-based training

根據(jù)流程信息，組織專家組識別潛在失效模式，分析失效原因及后果，并對各工序的潛在失效模式逐層向上進行復合，分析復合失效模式、失效原因及后果，結果見表4。

表4 潛在失效模式及原因、后果分析Table 4 Potential failure modes and analysis of causes,consequences

4.2 預備役部隊基地化訓練風險評價

4.2.1 主觀權重計算

由專家對表1 中各指標重要程度進行評價，結果如表5 所示：

表5 指標重要程度Table 5 Index important degree

根據(jù)表3 和表5，建立模糊判斷矩陣如下

則二級指標相對于總目標的主觀權重集為：

4.2.2 客觀權重計算

1）由專家針對表1 中各指標，對表4 和表5 所有風險，按表2 五級制進行評價，結果如表6。

表6 風險評價結果Table 6 Risk assessment results

2）根據(jù)熵權法Step1，以指標u1為例，去模糊化后，得到R1如下：

3）根據(jù)熵權法Step2 和Step3，得到u1指標的熵值e1=0.827 97。

相同方法求得其他指標熵值，得到

4）根據(jù)Step 4，得二級指標相對于總目標的客觀權重集為：

4.2.3 組合權重計算

將權重系數(shù)代入表6 評價結果，計算各風險最終得分如下表7 所示。

表7 風險最終得分Table 7 Final risk score

根據(jù)風險由大到小排序為：

即在精力有限或各類風險之間存在一定矛盾關系時，應首先著力解決l8的風險，而后依次按由大至小的順序解決。

4.3 尋找風險控制策略

以風險l8為例，尋找其風險改進策略如下：

最終經過計算，可得：

1）有效性判斷。根據(jù)風險計算結果，以風險最大的l8為例，將評價結果轉換后代入規(guī)劃（FD），計算得：

不滿足θ0=1 且s0=0，故該風險F-DEA 無效。

2）投影值計算。根據(jù)定義3，計算得l8的投影值為：

3）風險l8的無效度為：

根據(jù)無效度分值和對應指標，可得出對風險l8，應對各指標按如下重要性順序，采取相應措施：

即，針對集結中出現(xiàn)的交通安全風險，在精力有限的情況下，應首先解決人員受傷和裝備受損的問題，而后是違規(guī)違紀問題，提高現(xiàn)場發(fā)現(xiàn)度和提前預判度，最后解決發(fā)生頻度和對任務目標的影響等。

4）根據(jù)改進策略分析的Step5，風險l8的改進量控制值為：

即，針對風險l8，若采取一定措施，其在指標u1處可行調控量的最小值為43，可行調控量的中間值為93，可行調控量的最大值可達到100?？尚姓{控量越大，則說明針對風險在該指標出采取措施，效果越明顯，即更應該在該處投入精力。其他數(shù)據(jù)以此類推。

5）控制策略分析。

根據(jù)計算結果，對應相應指標含義，對于在集結途中出現(xiàn)交通安全問題的風險，可得到控制策略如表8 所示。

表8 風險控制策略Table 8 Risk control strategy

從控制策略可以看出，將S、O、D 指標進行細分后，由于針對性更強，不僅易于打分，也更易于控制策略的尋找。其他得分較高、需進行控制的風險均按此方法進行，這里不再一一列舉。

5 結論

本文以FMEA 為基礎，通過對S、O、D 指標進行分解細化，增加評價的精確性。將直接打分改為用語言評價轉換為三角模糊數(shù)的形式，并將原來的直接打分相乘，改為使用FAHP 和熵權法相結合的方式進行計算，更加精確也更切合實際。引入基于DEA 的風險控制方法，通過對風險的無效度測量和改進控制量計算，為尋找風險改進策略提供方向指導。最后，通過實例進行了驗證。通過對風險識別、評價、控制全過程定性定量相結合的分析，為預備役部隊基地化訓練風險管理提供了參考，也為風險管理提供了新的思路。