基于云模型的煤炭企業(yè)標準體系適用性評價研究

羅 文，劉成濤，許德軒

(1.國能神東煤炭集團有限責任公司，陜西省榆林市，719315；2.北京低碳清潔能源研究院，北京市昌平區(qū)，102211；3.中國煤炭工業(yè)協(xié)會生產(chǎn)力促進中心，北京市朝陽區(qū)，100013)

0 引言

標準體系是指將某一領域的各種標準按照各自內(nèi)在關系構成的一種科學的有機整體。企業(yè)標準體系則是企業(yè)建立和實施的一套標準規(guī)范體系，包括質(zhì)量管理、環(huán)境管理、職業(yè)健康管理、信息安全管理等多個方面，其宗旨是對企業(yè)的經(jīng)營和管理進行規(guī)范，從而提升企業(yè)的經(jīng)營效率和經(jīng)營質(zhì)量，實現(xiàn)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。建立企業(yè)標準體系的目的是為了實現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)、管理、經(jīng)營等方面的目標。而企業(yè)標準化工作不僅要建立一個全面的企業(yè)標準體系，還要通過持續(xù)實施、評估、檢查和改進企業(yè)標準體系，構建一個動態(tài)、兼容、開放和科學的企業(yè)標準化工作體系。這就意味著，必須在適當時候?qū)ζ髽I(yè)標準體系進行評估，對企業(yè)標準體系的適用性進行檢驗，并在實施過程中進行新一輪的需求和市場分析，以驗證現(xiàn)有企業(yè)標準體系的適用性以及存在的不足，進而根據(jù)相關方需求的變化，不斷改進，持續(xù)提高標準體系的適用性[2]。

目前，企業(yè)標準體系的研究主要集中在構建企業(yè)標準體系的合理性和科學性上。例如，閆進[3]認為，在制定企業(yè)標準時，應根據(jù)企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略，對法律、法規(guī)的要求、內(nèi)外部環(huán)境以及相關方需求進行分析；崔學智以“五個標準”為依據(jù)，對企業(yè)進行標準化工作進行了分析，并就如何建設企業(yè)標準體系進行了探討；鄭厚發(fā)等[4]闡述了我國煤炭企業(yè)標準化工作的發(fā)展歷程，并提出建立企業(yè)標準化體系的原則與基礎，從而構建了煤炭企業(yè)標準化體系整體框架，對煤炭企業(yè)的標準化建設具有一定的借鑒意義。當前，企業(yè)標準體系綜合評價方法的研究主要致力于提高指標體系和評價的合理性和科學性。在這方面，張藝琳等[5]指出，在評價工作中除了定量分析，還應著重于定性研究，并提出了5種評價體系，他們的研究表明，將AHP與專家打分法相結(jié)合，可以有效提高評價的準確性；陳義安等[6]采用決策表屬性約簡與主客觀博弈的方法，對14個評價指標進行科學賦權以消除感知數(shù)據(jù)的隨機性和主觀性，隨后結(jié)合云模型理論生成評價綜合云圖。薛昱等[7]通過構建基于驅(qū)動力-壓力-狀態(tài)-影響-響應模型的水安全評價指標體系，通過熵權法和層次分析組合法確定指標權重，并用可拓云模型評估水安全等級。

從上述文獻可以看出，目前對企業(yè)標準體系適用性研究還比較有限，主要集中在宏觀角度的定性分析上。特別是對煤炭企業(yè)標準體系的分析，很少從適用性評價的角度切入，這就制約了煤炭行業(yè)標準體系的發(fā)展。筆者從煤炭企業(yè)標準體系的角度，利用層次分析-云模型來評估煤炭企業(yè)標準體系的適用性，并找出存在的問題進行評估。

1 適用煤炭企業(yè)標準體系評價的AHP-云模

型構建

借鑒倪曉春的研究[8]，從系統(tǒng)性、協(xié)調(diào)性和完整性3個準則層構建了包含17個指標的煤炭企業(yè)標準體系適用性評價體系，見表1。

1.1 AHP方法的權重測度

1.1.1 層次分析法步驟說明

(1)建立層次結(jié)構模型。根據(jù)決策準則、決策對象和決策目標的相互關系，繪制層次結(jié)構圖并將其分為最底層、中間層和最高層。最高層(目標層)：決策的目的，需要解決的問題；最低層(因素層)：在做決策時可供選擇的選項；中間層(準則層)：考慮的各種因素，做出決策的標準。層次分析法解決的基本問題是確定最低層相對于最高層的相對權重。利用這些權重對最低層的各種措施或方案進行優(yōu)先排序和比較，以形成決策原則或在備選方案中進行選擇，這個過程使復雜的決策有了系統(tǒng)化的方法。

(2)構造判斷矩陣。在同一層研究中，對該層每個指標對上一層中某一因素的重要性進行兩兩比較，構建兩兩比較的判斷矩陣(通常需要結(jié)合專家經(jīng)驗對指標之間的兩相對重要性做出判斷)。層次分析采用一致性矩陣來構建評判矩陣，不是將全部因素一起分析，而是成對地進行比較；在此情況下，使用了相對標度，以盡量降低屬性差異因子間的對比難度，從而提高精確度。重要度對比結(jié)果見表2，表2中列出了由薩蒂(Saaty)提出的9種重要度和它們的分配[9]。由成對比較得到的結(jié)果所組成的矩陣稱為判斷矩陣。

表2 重要性等級及賦值

(3)求解判斷矩陣的特征向量(各指標的相對權重)，并對層次排序做一致性檢驗。

每個指標的相對權重計算見式(1)：

(1)

式中：Wi——每個指標的相對權重；

wi—— 判斷矩陣行向量的幾何平均數(shù)；

n—— 階數(shù)。

(4)進行一致性檢驗。為了防止系統(tǒng)復雜性和思維片面性所造成的混亂決策，要對判斷矩陣進行一致性檢驗，從而得知所求權重的正確可靠程度。首先根據(jù)式計算出最大特征值(2)，其次根據(jù)公式(3)計算出一致性指標，階數(shù)n為1，2，3，4，5，6，7，8，9時，一致性指標RI分別為0，0，0.52，0.89，1.12，1.26，1.36，1.41和1.46，根據(jù)這些相應的平均隨機一致性指標數(shù)值RI由式(4)計算出檢驗系數(shù)。

(2)

式中：λmax——最大特征值；

A——判斷矩陣。

(3)

式中：CI——一致性指標。

(4)

式中：CR——檢驗系數(shù)；

RI——隨機性一致性比例。

當CR<0.1時，則認為該判斷矩陣一致性檢驗是通過的。

1.1.2 層次分析法的決策、判斷

為保證層次分析法確定指標權重值科學可靠，在層次排序的一致性檢驗過程中，應遵循群決策的原理和方法，并對其進行相關處理；即，選擇多名專家學者對煤炭企業(yè)標準體系適用性評價指標權重的加權群組進行評判決策。在群決策過程中，專家判定矩陣數(shù)據(jù)集合算法的基本過程如圖1所示。

圖1 專家評判矩陣集成算法基本過程

1.2 云模型評價方法

云模型概念的整體特性用Ex(期望)、En(熵)、He(超熵)3個數(shù)字特征來反映，記為(Ex、En、He)。其假定存在一個用精確定量數(shù)值所構成的區(qū)間U，這個U被稱為論域，定性概念在U上進行映射。其中，期望值Ex是定性概念C在定量論域U中映射的重心位置表示，這里代表“煤炭企業(yè)標準體系適用性等級評價值”；熵En為定性概念的可接受范圍；超熵He表示云滴的分布離散程度，云滴是指定性概念C在U內(nèi)一次隨機量化實現(xiàn)的表示。

云模型依賴云發(fā)生器算法來實現(xiàn)其評價價值，根據(jù)轉(zhuǎn)換方向的不同分為正向和逆向2種，兩者的具體運算步驟如下所述。

(1)正向云發(fā)生器用以實現(xiàn)定性模糊概念的量化轉(zhuǎn)換，輸入：數(shù)字特征Ex，En，He，設置云滴數(shù)量為N個；輸出：N個云滴xi的空間分布。生成評價云圖步驟如下：

步驟1：產(chǎn)生均值為En，標準差為He的正態(tài)隨機數(shù)En和xi；

步驟3：繼續(xù)重復上述操作，直到獲得研究設定的N個云滴。

(2)逆向運發(fā)生器與其截然相反，是用以生成評價指標的云數(shù)字特征，輸入：數(shù)據(jù)樣本點xi(i=1，2，…，n)；輸出：反映具體概念的量化參數(shù)Ex，En，He。步驟如下：

2 實證分析

2.1 權重計算

以某煤炭集團企業(yè)標準體系為研究對象，根據(jù)層次分析判斷矩陣構建理論，邀請煤炭行業(yè)協(xié)會等5名相關專家，對該煤炭集團企業(yè)標準體系適用性評價體系中同一層級的指標兩兩打分，構建判斷矩陣，確定了各評價指標的權重，并對各評價指標進行了評價。通過計算判斷矩陣的最大特征根和對應的特征向量，確定各層因素相對于上一層某一因素的相對重要性權重，最后進行全局排序。具體權重賦值情況如圖2所示。

圖2 各評價指標權重賦值情況

2.2 企業(yè)標準體系適用性評價指標的云模型標尺

劃分企業(yè)標準體系適用性等級的意義在于幫助煤炭企業(yè)有針對性地提升生產(chǎn)運營管理水平，從而推動企業(yè)在標準化過程中聚焦關鍵點，推進企業(yè)標準化良好行為建設。借鑒已有相關文獻[10]，企業(yè)標準體系適用性評價將企業(yè)標準體系適用程度分為5個等級，包括不適用、不盡適用、基本適用、比較適用和適用。為了劃分評價等級，可以利用李德毅教授[11]提出的5層正態(tài)云的定義，將[0，1]領域劃分為5個等分區(qū)間。根據(jù)黃金分割法，生成不適用(0，0.103，0.013)，不盡適用(0.309，0.064，0.008)，基本適用(0.500，0.039，0.005)，比較適用(0.069，0.064，0.008)，適用(1.000，0.103，0.013)5個云模型標尺，用于企業(yè)標準體系適用性評價指標的量化度量。

2.3 各指標的云模型特征參數(shù)選取

為了評價定性指標，采用德爾菲法，咨詢了煤礦企業(yè)中熟悉公司業(yè)務的5位一線管理人員、3位一線工人以及2名煤礦企業(yè)標準化領域的專家。要求他們根據(jù)評價標準對每個指標進行10分制打分，采用雙邊制約原則確定最低分和最高分。通過收集數(shù)據(jù)，將所有受訪者對同一指標的最高和最低分進行處理，并使用云參數(shù)算法提取云的3個數(shù)字特征。利用Matlab平臺生成云圖，實現(xiàn)了定量數(shù)值和定性表達的相互轉(zhuǎn)換，以便對云進行進一步的評估和分析。如果云圖出現(xiàn)了霧狀，那么就會把結(jié)果反饋到被咨詢者那里，并對其進行修正，通常需要循環(huán)2～4次，以便使10名評分人員的意見趨于一致，得到更合理的云特征參數(shù)和云圖。

2.4 指標云的確定

通過逆向云模型將定量數(shù)據(jù)定性衍射，表4呈現(xiàn)了各指標云數(shù)字特征的總體結(jié)果。

表4 各指標云數(shù)字特征統(tǒng)計表

2.5 評價結(jié)果分析

將準則層和目標層的超參數(shù)數(shù)據(jù)輸入正向云模型中，產(chǎn)生準則層云模型和3個準則層云模型，如圖3所示。

圖3 企業(yè)標準體系評價云與云模型標尺對比圖

由圖3可知，某煤炭集團企業(yè)標準體系適用性的評價等級處于比較適用和適用之間，還有一定的改進空間，應該注意對權重較大的影響標準體系適用性的指標進行持續(xù)改進，如協(xié)調(diào)性和完整性等。根據(jù)云圖結(jié)果分析，指標“系統(tǒng)性”位于比較系統(tǒng)和系統(tǒng)兩者之間，在構建標準體系時應持續(xù)優(yōu)化、提高企業(yè)標準體系的系統(tǒng)性。“協(xié)調(diào)性”指標處于比較系統(tǒng)與系統(tǒng)之間，應當注意企業(yè)的協(xié)調(diào)性發(fā)展，及時將科技轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。“完整性”指標處于比較完整與完整之間，表明其企業(yè)標準體系在“完整性”方面還存在調(diào)整優(yōu)化的空間，需要緊跟國家發(fā)展的腳步，及時完善更新企業(yè)標準體系。

3 結(jié)論

從煤炭企業(yè)標準體系適用性評估入手，篩選出煤炭企業(yè)標準體系適用性的17項評價指標。利用層次分析法確定了各評價指標的權重值，并基于云理論構建了煤炭企業(yè)標準體系適用性評價的云模型，通過實例分析得出某煤炭集團企業(yè)標準體系適用性等級為“比較適用”，驗證了基于AHP-云模型的風險評價方法的科學性，并得出結(jié)論如下：煤炭企業(yè)標準體系適用性等級處于比較適用層次，表明企業(yè)標準體系還存在很大的改進和優(yōu)化的空間，必須采取有效措施對其進一步完善。煤炭企業(yè)標準體系的系統(tǒng)性、協(xié)調(diào)性和完整性有待提高，特別是在“協(xié)調(diào)性”和“完整性”方面，還存在企業(yè)標準體系缺乏改進、新興領域標準欠缺、科技成果與標準轉(zhuǎn)化不高、標準之間不協(xié)調(diào)與不平衡、標準體系更新不及時，缺少動態(tài)維護等突出問題。標準體系的建設和發(fā)展需要不斷進行改進和完善，以滿足持續(xù)變化、社會需求以及技術融合的要求。在這個過程中，需要及時廢止過時的標準，增加新標準以滿足新要求，并解決標準的重復交叉現(xiàn)象。