復雜系統的價值工程功能—成本分析初探

陳潔

摘要： 本文提出了有關復雜系統的價值工程功能-成本的分析模型，在價值分析中引入人工智能方法搜索創新方案，在效率和效果等方面會有很好的改進。本文通過運用進化算法搜索創新方案，通過一個人力資源管理的案例，說明了復雜系統的價值分析方法的具體應用。

Abstract： This paper presents a function cost analysis model of the value engineering of complex systems， introduces the artificial intelligence method in the value analysis to search the innovation plan， which will improve the efficiency and effectiveness. This paper uses evolutionary algorithms to search the innovative solutions. Through a case of human resource management， the application of the value analysis method of complex systems is illustrated.

關鍵詞： 復雜系統；價值工程；功能-成本分析；創新方案

Key words： complex system；value engineering；function cost analysis；innovation project

中圖分類號：F270.7 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2017）03-0020-04

0 引言

價值工程首次對事物實用價值的構型進行了量化分析，從工程角度對產品和服務的價值進行系統的管理。價值工程區分對象的載體和價值，兩者關系雖然密切但必須區別對待。價值工程的目標就是提升對象的價值，價值定義為功能強度與成本之比。對象的功能-成本分析是價值工程的核心環節。功能-成本分析需要分解對象的整體功能，形成由主要功能和輔助功能，必要功能和不必要功能，上位功能和下位功能等功能元素構成的功能分析圖。然后根據各功能載體構型之間的關系，建立功能-成本矩陣，最后將每個部件的成本分攤到對象的子功能上，經過匯總得到對象的總體成本。功能-成本分析是價值分析和價值優化的基礎，產品設計以此建立更具價值的創新方案。

早期價值工程實施的對象通常是簡單對象[1-2]，部件與功能之間的對應關系比較簡單，基本上是一對一的關系，一對多或多對多的關系不多見，也比較容易分離。隨著價值工程的發展和成功應用，其所實施的對象越來越復雜，從產品設計到制造工藝，從改進服務流程到業務流程重組，從單一的價值分析到全面的價值管理[4-5]，價值工程所面對的問題越來越復雜，部件與功能之間的對應關系多數情況是多對多的關系，有時需要處理模糊的甚至動態的關系[3]。

隨著對價值研究的不斷深入，對象本身的復雜性給價值分析工作帶來了極大的困難。傳統價值工程借助經驗分析和手工操作的方法已經遠遠落后于時代的要求，但價值工程的基本理念和思想方法仍具有現實意義，這是被理論界所共識的[6]。

價值工程在面對各種挑戰的過程中不斷引入新的技術方法[7-9]，信息技術無疑對價值工程產生了深遠影響。事實上，只有利用計算機的信息處理能力，運用現代優化算法和人工智能方法，價值工程才能處理各種復雜系統的價值分析。只有在計算機軟件輔助的條件下，才能實現復雜系統的創新方案設計。正如其他已經迅速發展的計算機輔助工程技術一樣，如CAD、CAM、CAI等，計算機輔助價值工程的產生和發展是將信息技術應用于價值工程的必然結果。價值工程的創新方案設計需要從超大空間中搜索更好的創新方案，通過各種人工智能算法，可以更好地分析和獲得創新方案，有關問題本文將在隨后的進化算法中做進一步說明。價值工程與現代信息技術，特別是人工智能的結合，是價值工程發展的必然。

本文在價值工程中引入人工智能方法搜索創新方案，在范圍、效率和效果等方面可以得到極大的改進，從而可以大幅度提升復雜系統的價值。通過一個人力資源管理的案例進一步闡明應用軟計算進行價值分析的意義。

1 問題的提出

復雜系統的基本特點是系統內部元素之間存在復雜的對應關系，給實施價值工程帶來了極大的困難。本節在介紹基本概念及定義的基礎上，建立復雜系統價值工程功能-成本分析的一般模型。

1.1 基本概念和定義

對象的物理結構由部件構成，對象的價值由功能構成。在復雜系統中，對象可以選用的部件和對象需要實現的功能是多樣化的，部件與功能之間也存在多對多的對應關系，即一個部件可以支持多個功能或部分功能，一個功能可以通過多個部件組合實現，如圖1所示。對象選用什么樣的部件，既決定了對象的成本也決定了對象的功能，也就是說，決定了對象的價值。因此價值工程創新方案設計就是尋找構成對象的最佳部件組合。

2 基于進化算法的創新方案設計

由算法復雜性理論可知上述模型不能用常規算法在有效時間內完成。過去常用經驗的方法，如直接評分或加權評分，多方案估計法，頭腦風暴法等。從理論上講，借助現代人工智能的計算機算法得到的設計方案要優于上述經驗方法。

進化算法是智能軟計算的一種，其基本思想是利用生物進化過程中優勝劣汰的自然法則改善物種適應環境的能力，將這一自然法則運用到在大空間中搜索最優解。將進化算法引入價值工程創新方案設計時，需要確定基因組、適應函數、交叉、變異以及初始種群等，然后通過一代代的演化得到適應值高的個體，即優化的設計方案。在上述模型中：

①基因位和基因組：基因是個體最本質的東西。在進化算法中一個基因組就是一個可行解。將部件作為基因位，部件按照其編號由小到大構成基因組，其中部件允許被重復使用。

②適應函數：對象的價值是個體的適應函數（參見定義4）。在進化過程中，個體的基因組決定了個體對環境的適應能力。通過適應函數，可以將個體的基因組映射為一個適應值，適應值越大，說明個體的適應能力越強。

③交叉：既可以隨機選擇交叉點，也可以選取固定的交叉點。在交叉位置將兩個基因組分開并重組為兩個新的基因組。交叉是一種進化機制，是形成新個體的過程。交叉過程是個體之間交配產生后代的過程。

④變異：選擇一個很小的數值作為變異概率（如0.01），變異概率是一個系統參數。對新基因組的每個基因位（即部件），以變異概率的幾率改變基因位的編碼（即替換部件）。變異是指基因組中個別的基因位發生變化。變異通常是隨機出現的，對個體適應度的影響也是隨機的。通過變異，保留優良個體，淘汰不良個體。

⑤初始種群：初始種群的選擇，可以根據專家經驗手工選擇或隨機選擇。首先需要確定種群的規模，并保證初始種群個體的多樣性。種群的規模越大，計算量必然越大，但由于大規模種群中的個體多樣性分布廣泛，因此所得到的創新方案的質量會更高。在進化初始階段的群體規模和群體中個體的多樣性分布對整個物種的進化結果會有很大影響。

從初始種群開始，經過個體的交叉、變異，產生新的個體，在保持一定種群規模的前提下，從中選出適應值高的個體作為種群下一代，這樣一代代不斷地進化，整個種群適應環境的能力逐步加強。理論和實踐都已充分證明了進化算法的可靠性，只要在算法設計過程中適當控制系統參數，包括初始種群的多樣性、種群的規模、變異概率、進化代數等，上述算法能夠產生理想的創新方案。下面通過一個人力資源管理的例子，說明上述基于人工智能的復雜系統創新方案的設計。

對于一個組織的人力資源利用方面的價值管理，首先要根據組織的職能和目標，對組織進行功能分析和工作流程設計，建立組織的功能結構系統，并依據組織內部的功能結構設定崗位。這時，應當從功能價值分析的角度確定各種子功能的屬性（如主要功能和輔助功能，上位動能和下位功能等）和價值，人力資源部門應當根據崗位所實現的功能價值設定崗位工資，并根據崗位工作的專業要求從人才市場招聘員工。

例如某組織已經完成了功能-價值分析和工作流設計，確定需要N個工作崗位，根據功能-價值分析的結果，每個崗位的工資也已經確定；根據工作流設計，每個崗位所需要的專業技能和所要求的專業能力也可以確定。有關工作流設計是工業工程需要解決的問題，而功能-價值分析是價值工程需要解決的問題。一個組織的功能-價值分析的目的是提升組織的整體價值。對于組織機構中每個工作崗位，將在組織的一個或多個子功能中發揮作用，整個組織的職能發揮是由每個崗位員工的專業技能和工作能力決定的。反之，調整和優化崗位的人才結構，可以提高整個組織的職能。例如，在領導崗位上使用具有多項專業技能的管理人才，在關鍵崗位上使用具有較強專業能力的人才，可以大幅度地提高組織的職能。

另一方面，越高級人才需要支付的薪酬越高，所支付的人力資源成本也越高。因此人力資源管理部門所面臨的問題是：在提升組織能力方面，如何在每個崗位上使用適當層次的人才，使得在發揮組織功能和消耗人力資源成本之間尋求最佳的平衡。

解決上述問題的傳統方法是通過逐步調整的方法。首先是憑經驗自然形成了組織結構，隨后根據組織運行和發展情況對內部的崗位進行逐步調整。這實際上就是一種基于演化的優化過程，通過不斷適應環境的方式完善資源配置，因此傳統的組織改革通常是非常緩慢的。

上述問題可以運用本文提出的基于進化算法的創新方案設計，對組織中的崗位進行系統的規劃。在優化組織結構時，將組織視為產品，組織職能既產品功能；人才對應為部件，人才的專業和能力對應部件的功能和質量。這樣組織結構的改革就等價于產品的創新設計。由于組織結構改革的復雜性，同時由于環境的動態性，不可能尋求到最優的規劃方案。但運用上述進化算法，可以找到相對優化的方案。

3 問題的進一步討論

上述模型具有廣泛的應用領域。科學以及現代管理學的基本方法論是基于一種還原論的方法，將被研究的對象分解為由部件構成的層次結構，即對象由部件的組合而成，部件又由更小的部件構成，形成層次結構。其中每個部件具有一定的功能，與其他部件協調工作，實現了整個對象的功能。從價值工程的角度看，對象部件的成本決定了對象的成本，部件的功能及組織形式決定了對象的功能，對象的價值就是對象的功能強度與對象的成本之比。因此，當今社會的許多領域都可以運用這個價值工程的觀點提升價值。隨著價值工程研究的深入，價值分析的對象從原先的產品設計領域，逐漸過渡到服務領域，并從具體對象的價值分析，逐漸過渡到管理行為的價值分析。

對象復雜性的增加促使價值分析方法的創新。與其他研究類似，面對系統的復雜性，傳統的分析方法面臨重重困難，嚴重影響了價值工程的應用。而價值工程原始和樸素的思想方法依然具有意義，信息技術和人工職能為價值工程注入了新的活力，可以極大地拓寬價值工程的應用領域。在運用信息技術和人工職能的基礎上，任何對象只要滿足以下條件，均可有效地實施價值工程：①對象的物理結構是層次結構，對象具有明確的功能要求；②構成對象的部件是標準化的部件，部件的成本和功能模型是明確的；③對象的功能模型由其部件的功能模型組合而成，部件與功能之間可以具有復雜的對應關系；④在對象設計中存在大量的可供挑選的候選部件；⑤新構建的對象應具有明確的功能模型和成本，可以進一步作為其他對象的部件。從上述要求可以看出，價值工程只有在一個適宜的環境下才有可能有效地實施。對于一個行業而言，從基本部件到中間件再到高層的部件，其標準化水平越高，實施價值工程的有效性和可靠性就越高。

復雜對象的價值分析和優化問題，復雜對象功能-成本的價值模型，基于信息技術和人工智能的復雜對象創新方案設計等系列問題是當前價值工程的研究熱點，本文提出的模型和算法具有一般性和普遍性。

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