蒙特卡羅法在高壓加熱器制造工期上的風險分析應用

牛 立

(上海電氣電站設備有限公司上海電站輔機廠，上海 200090)

1 概 述

1.1 問題的提出

高壓加熱器(以下簡稱高加)是發電廠里的一種重要輔機設備,其工作原理是利用來自汽輪機的抽汽來加熱鍋爐給水,使給水達到所要求的溫度,從而提高電廠的熱效率和保證機組出力。

作為全國最大的制造電站輔機的專業企業,上海電站輔機廠的高加產量在2007～2009年的3年時間里連續增長,2009年的產量達到了138.9GW。在這產量高速增長的3年里,一個問題突出地顯現在廠家的面前:設備制造的實際進度通常與計劃的安排有較大偏差,使得設備的交貨期不能滿足電廠的建設進度。

怎樣在編制高加生產制造計劃時就有所側重地予以關注偏差問題,進而針對有可能出現偏差的制造環節給予人力、物力等各類資源的適度投入?該問題實際上是一個風險分析問題。

1.2 有關風險的定義

1901年,美國學者威雷特最早給出風險的概念,認為風險是關于不愿發生的事件發生的不確定的客觀體現。后來,另一位美國學者奈特把風險與不確定性作了明確的區分,指出風險是可測定的不確定性。1982年,日本學者武井勛在吸收前人研究成果的基礎上對風險概念做了新的描述,認為風險是在特定環境中和特定期間內自然存在的導致經濟損失的變化[1]。目前,美國項目管理協會(Project Management Institute,PMI)則認為風險是一種不確定事件或狀況,一旦發生會對至少一個項目目標產生積極或消極的影響。風險的起因可能是一種或多種,一旦發生,會產生一項或多項影響[2]。而我國學者王長峰博士則認為風險是在以特定利益為目標的行動過程中,存在與初衷利益相悖的潛在損失,并由此導致對行動主體造成危害的事態[3]。本文針對高加制造的具體情況,作者將風險定義為在高加設備的制造過程中,由于各種因素可能引起的各制造環節延遲而導致出產期與計劃時間的偏差。

風險的存在威脅著設備交貨的準時性,也潛在影響著電廠的建設進度。為此必須加強對風險的管理,而風險管理的基礎工作之一就是風險分析。

1.3 風險分析的方法

風險分析的方法可分為定性和定量2大類。定性的方法主要有安全檢查表法、危害性預先分析、原因—結果分析、對應子項目分析模型、“嚴重—可能性”矩陣劃分等級法、頂事件調研表法、工作分析結構—過程風險分析結構矩陣結構、工程周期—過程風險分析結構矩陣結構等。定量的方法主要有模擬法、決策樹法、層次分析(The Analytic Hierarchy Process)法、作業條件危險性評價法分析等。如果項目執行過程中各風險因素是相互影響的,那么可以考慮使用期望值的概念。

1.4 高加制造進度風險分析方法的選擇

定量分析方法的優點是可以測定一個風險可能的所有變量的值,以及測定每個變量相關的可能性。具體對本文所定義的風險而言,它可以測定制造環節中每個分解到的步驟發生相關變化的可能性大小,為風險管理提供堅實的數據基礎。

2 風險定量分析的工具介紹

2.1 蒙特卡羅法介紹

蒙特卡羅(Monto-Carlo)法又稱統計試驗法或隨機模擬法。該法是一種通過對隨機變量的統計試驗,隨機模擬,求解數學、物理、工程技術問題近似解的數學方法。其特點是采用數學方法在計算機上模擬實際概率過程,然后加以統計處理。此法最初由數學家馮?諾伊曼和烏拉姆用來模擬核反應堆中子的行為活動而首創的。

通常作分析時人們最關心的問題是系統的動態性。但目前各種定量計算所運用的數學模型很少能反映隨時間變化的復雜過程,尤其當變量本身牽涉到不確定性的問題時,所考慮的問題更復雜,構造數學模型也更困難。蒙特卡羅法可以隨機模擬各種變量間的動態關系,解決某些具有不確定性的復雜問題,被公認為是一種經濟而有效的方法。

蒙特卡羅法的模擬步驟如下:①確定輸入變量及其概率分布,對于未來事件,通常采用主觀概率估計;②通過模擬試驗,獨立地隨機抽取各輸入變量的值,并使所抽取的隨機數值符合既定的概率分布;③建立數學模型,按照研究目的編制程序,計算各輸出變量;④確定試驗(模擬)次數以滿足預定的精度要求,以逐漸積累的較大樣本來模擬輸出的概率分布。

通過上述計算過程,雖然產生的是數值樣本,卻可以與其他統計樣本一樣,進行統計處理。因此,蒙特卡羅法借助人對未來事件的主觀概率估計及計算機隨機模擬,能解決難以用數學分析方法求解的動態系統復雜問題,具有極大的優越性,已成為當今風險分析的主要工具之一。

2.2 Matlab軟件介紹

Matlab軟件是美國New Mexico大學的Cleve Moler博士首創的,并隨著Windows環境的發展而迅速發展起來。它具有多種功能強大的專用工具箱,如有限元分析、控制系統、系統辨識、信號處理、仿真、神經網絡等。這些工具箱使得Matlab深入到工業生產和科學研究等多方面領域,成為眾多新項目開發和產品研制的首選軟件環境。

3 蒙特卡羅法在陳家港2×600MW機組高加項目上的應用

3.1 項目情況簡介

2008年1月,上海電站輔機廠與陳家港電廠簽定了供貨合同。合同規定,上海電站輔機廠為陳家港電廠提供2套超臨界的600MW高加,交貨期為2008年11月。合同金額總計3300萬元。

3.2 制造工期風險定量分析的具體步驟

首先,作者運用Project 2003軟件,做出了高加制造工序的甘特圖,具體見圖1～圖3。

圖1 加熱器進度甘特圖1

圖2 加熱器進度甘特圖2

圖3 加熱器進度甘特圖3

由圖1～圖3可見,設備關鍵路線是“投料—管束制造—總裝”和“投料—短接制造—總裝”這2條。設備制造總工期是59 d。接著使用Matlab 2007軟件,運用蒙特卡羅法對工期進行風險分析。

(1)確定活動的工期及相應概率。活動的概率是根據作者長期的工作經驗而取的值。具體數據如表1所示。

表1 活動的工期及相應概率表

(2)根據概率分布情況對可能的隨機數編號。作者根據長期的工作實踐定概率分布類型為均勻分布。

(3)隨機抽取20組樣本數據。

(4)確定關鍵路線和總工期。

(5)根據抽取的若干組數據進行各工序概率計算。

根據表1利用計算機隨機生成10000組樣本數據,從中隨機抽取20組樣本。樣本數據見表2。

關鍵路線見表2中帶下劃線的數字。然后根據關鍵路線統計總工期并計算概率,其結果見表3。

整個計算機仿真結果與部分程序如圖4所示。

從表3中可以看出,高加在60 d(在保證質量的前提下,基于本企業的工裝設備以及技術水平所能達到的最短工期為60 d),完成的概率是0.65(=0.05+0.10+0.15+0.35),準時完工的工期風險較小。而計算機仿真的結果也較符合以往多時項目的實際情況,因此采取常規的管理措施即可。

表2 樣本數據

表3 總工期及概率

最終,該項目設備按照合同所規定的交貨期準時發運現場,確保了工程的建設進度。

4 結 語

圖4 仿真結果與部分程序

蒙特卡羅法用于高加制造進度的定量分析是一個新的嘗試,其益處在于能對潛在風險事件建立一系列概率分布,對這些分布進行隨機抽樣,再將這些數據轉換成能反映實際生產進度中潛在風險量化的有用信息。作者下一步的工作重點就是在工作實踐中對此不斷完善,并在適當的條件下推廣到1GW機組的高壓加熱器的制造進度風險定量分析上去,為項目風險管理的下一步工作打下扎實基礎。

[1]Kerzner H.項目管理[M].楊愛華,譯.北京:機械工業出版社,2007:3.

[2](美)項目管理協會.項目管理知識體系指南[M].盧有杰,譯.北京:電子工業出版社,2007:198.

[3]王長峰.現代項目風險管理[M].北京:機械工業出版社,2008:10-11.