基于模糊故障樹的會展物流展品運輸風險評價

劉瑞賢 曹閏烽 劉婧

摘要：會展物流展品存在運輸風險，傳統的風險評價方法難以高效完成任務。以2020第三屆中國庭院與花園園藝展覽會為案例，提出基于模糊故障樹的風險評價方法。建立會展物流展品運輸失效故障樹，使用一致性決策綜合專家意見，通過去模糊化輸出得到底事件的發生概率，對比模糊概率重要度得到頂事件的薄弱環節。結果表明，影響會展物流展品運輸失效的薄弱環節主要是運輸線路路況復雜、運輸車輛駕駛員安全意識差。

關鍵詞：模糊故障樹;會展物流展品;運輸風險評價

中圖分類號：F542;U492.8+1? ? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2020）18-0191-07

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2020.18.038

Risk assessment of exhibition logistics exhibits transportation based on fuzzy fault tree

LIU Rui-xian1，2， CAO Run-feng1， LIU Jing1

（1.School of Economics and Management，North University of China，Taiyuan? 030051，China;

2.North University of China（Shuozhou）， Shuozhou? 036000，Shanxi，China）

Abstract： Exhibition logistics exhibits had transportation risks， and the traditional risk assessment methods were difficult to complete the task efficiently. A risk assessment method based on fuzzy fault tree was proposed based on the case of the 3rd China Garden and Garden Horticulture Exhibition in 2020. The exhibition logistics exhibits transportion failure fault tree was established， the consistent decision was used to synthesize expert opinions， the de-fuzzy output was used to get the probability of the bottom event， and the weak links of the top event were obtained by comparing the importance of fuzzy probability. The results showed that the weak links that affecting the transportion failure of exhibition logistics exhibits? were mainly the complex road conditions of transportation lines， fatigue driving of transportion vehicle drivers and poor safety awareness of transportation vehicle drivers.

Key words： fuzzy fault tree; exhibition logistics exhibits; transportation risk assessment

隨著會展業的迅速發展，中國展覽會數量也在逐年上升。2018年，中國展覽會數量達10 889場，展覽會場面積約14 456萬m2，較2017年分別凈增531場和171萬m2，分別同比增長5.1%和1.2%。首屆中國國際進口博覽會于2018年在上海市國家會展中心開幕，這標志著中國正邁向展覽強國。而在《2018年度中國展覽數據統計報告》公布的各省（市、自治區）辦展情況中，上海市均排名第一，上海市已成為中國會展業的風向標和聚集地[1]。

會展物流業是在會展經濟和物流經濟相互交叉的基礎上形成的，而隨著上海市展覽數量的增加和展覽規模的擴大，參展商和會展組織者對會展物流服務的需求也在逐漸增大[2]。會展物流是展品從參展商經由會展中轉最終流向購買者的物理運動過程，而會展物流展品運輸是創造展品空間效用、消除空間位置背離、實現展品使用價值以滿足社會需求的高效方式。在會展物流業的帶動下，國內一部分會展物流企業應運而生，并已初具規模，其專業水平和服務質量可以保證會展的順利進行。但是，優秀的會展物流企業數量畢竟有限，大部分在提供運輸服務的過程中經常出現這樣或那樣的問題，主要包括運輸過程中貨損貨差的出現;無法保證展品按時送達，難以保證運輸流程的時效性;國內的信息化水平較為落后，對展品的實時信息難以實現跟蹤;展品在運輸過程中發生事故后，無法采取及時有效的補救措施。因此，如何使展品低風險、低貨損、高時效地到達指定目標，是會展物流企業亟需解決的關鍵問題。

近年來，國內外學者在運輸風險評價及模糊故障樹分析研究上，已取得豐碩的研究成果。David等[3]采用期望剩余最小化方法并結合平滑法、擬牛頓法和拉丁超立方體采樣的新算法，來評估交通網絡在氣候變化和未來人口增長等不確定因素下的社會風險。Sahar等[4]利用作業風險分析法和模糊層次分析法對安全風險因子（SRCFS）和次安全風險因子（Sub-SRCFS）進行識別和加權，提出考慮失效模式和效應分析的道路油罐車安全風險評價模型。劉勇等[5]采用模糊層次分析法對危險化學品公路隧道運輸風險進行評價，構建3層運輸風險評價指標體系，結合實例量化危險化學品的運輸風險。滕玥等[6]運用運輸風險度量的方法，構建考慮運輸風險和運輸成本的雙目標優化模型，并用混合算法和匹配策略求解模型，以驗證路徑優化方法的有效性。吳金中等[7]采用模糊綜合評價法，建立風險評價模型，結合專家評價法進行實證分析，得到道路運輸企業的風險安全管理薄弱點。于文杰等[8]采用模糊集合理論與專家語言判斷相結合的方法，處理基于模糊故障樹的風險定量預測模型，通過量化底事件的可能性，分析LNG船舶裝卸作業的系統薄弱環節。

本研究運用模糊故障樹分析法來評價會展物流展品的運輸風險，主要考慮的風險因素為貨物風險、人員風險、環境風險、設備風險和管理風險。根據所考慮的風險因素，采用專家評價法，量化與風險因素相關的底事件的發生概率，求得底事件的模糊概率重要度和排序，得到影響運輸失效事故的薄弱環節。該評價方法對相關會展物流展品的運輸風險評價具有一定的參考價值，也可為同類型運輸風險事故分析研究提供數據支撐。

1 會展物流展品運輸風險的模糊故障樹分析方法

1.1 會展物流展品運輸風險計算流程

基于模糊故障樹分析法的會展物流展品運輸風險計算流程具體分為以下3個步驟（圖1）。

第一步：構建故障樹。統計分析歷年來上海市舉辦會展的展品運輸情況和發生的運輸失效事故。熟悉會展的運輸方案和運輸流程，分析運輸失效事故發生的原因，對可能存在的運輸危險源進行辨識。結合上海市會展物流環境，分析并識別運輸風險，將運輸失效事故確定為頂事件，由此構建故障樹。系統收集上海市會展物流運輸資料，并在原有基礎上優化故障樹。

第二步：統計底事件的發生概率。由于缺少上海市會展物流展品運輸失效事故的具體數據，采用專家判斷評價，獲取會展物流展品運輸失效事故底事件的發生概率。計算專家組的意見相似度，并獲取每位專家的意見權重，對專家組每位成員的評價打分進行歸一化處理，得到利用最小割集算法處理運輸失效事故的頂事件模糊數。

第三步：解模糊化。將頂事件模糊數轉化為模糊可能性分數，根據故障樹底事件的發生概率，求得故障樹底事件的模糊概率重要度，對其進行排序，并結合排序結果得到影響運輸失效事故的薄弱環節。

1.2 會展物流展品運輸失效靜態子樹分析模糊算子

在會展物流展品運輸失效靜態子樹中，若靜態子樹不包含重復事件，則可以通過邏輯門算子對底事件的發生概率進行運算，得到子樹頂事件的發生概率。若故障樹底事件可能發生的概率不是一個精確數值且存在波動時，可以采用模糊數對其進行描述。

在模糊故障樹分析法中，底事件發生的概率通常用模糊數[Fi]來描述，若[Fi]通過三角模糊數來表達，則其對應的[λ]截集為[Fiλ=[（mi-ai）+aiλ，（mi+βi）-βiλ]]。會展物流展品運輸失效靜態子樹與門區間算子、或門區間算子的公式分別如下：

[Fandsλ=i=1nFiλ=[i=1n[（mi-αi）+αiλ]，i=1n[（mi+βi）-βiλ]]]? （1）

[Forsλ=1-i=1n（1-Fiλ）=[1-i=1n[1-（mi-αi）-αiλ]，1-i=1n[1-（mi+βi）+βiλ]]]? （2）

式（1）為會展物流展品運輸失效靜態子樹與門區間算子，式（2）為會展物流展品運輸失效靜態子樹或門區間算子。其中，[n]為三角模糊數的數量，[mi]為三角模糊數的均值，[ai]為三角模糊數的左模糊半徑，[βi]為三角模糊數的右模糊半徑。

1.3 構建會展物流展品運輸失效故障樹

本研究中，上海市會展物流運輸失效故障樹是將展品運輸作業失效作為頂事件，先找出導致展品運輸作業失效的次頂事件，再找出導致運輸作業失效發生的層事件，最后找出所有可能導致頂事件發生的底事件，逐漸深入并設計上海市會展物流展品運輸失效故障樹模型。根據近幾年的會展物流展品運輸失效事故，對頂事件、中間事件和底事件進行編碼（表1）。以會展物流展品運輸故障為頂事件，構建上海市會展物流展品運輸失效故障樹（圖2）。

2 案例分析

2.1 問題描述

國內會展數目繁多，而無論是從會展數量還是質量來看，上海市都是國內第一，故本研究選取2020第三屆中國庭院與花園園藝展覽會為研究對象，該會展在上海市浦東新區世博展覽館召開，占地面積約10 000 m2，主辦方是蘇州花園集文化傳媒有限公司。

此次會展展品數量龐大且復雜，包含花園石材、戶外配套設施、花園雕塑、花園木材、戶外照明器械、花園景石、花園裝飾小品、花園植物、花園養護工具、新型花園建材及設備、花園五金建材、花園肥料、庭院品牌等。主辦方要求展品必須于會展召開前7日送達，并且要求展品的外包裝必須以適合車輛長途運輸和反復拆裝為標準，有特殊要求的展品應在外包裝刷制“向上”“防潮”“易碎”等標記，大件展品應在外包裝上注明起吊線和起吊重心的位置。除此之外，主辦方還規定自送展品須有指定聯系人在現場收貨，參展展品則由參展單位自行購買保險。

2.2 獲取底事件模糊數

邀請5位對會展物流展品運輸流程的展品包裝、人員管理、車輛調度、運輸車輛性能、運輸車輛GPS動態監控系統等比較熟悉的專家組成評價小組，根據以往的專業經驗、會展物流展品運輸流程的設計、運輸過程中復雜道路環境的綜合考量，對會展物流展品運輸風險各底事件的發生概率給出較為精確的范圍。通過各專家填寫表格的形式，獲取各底事件的發生概率和信心指數，具體數據見表2。

2.2.1 獲取專家評價數據 在已有研究的專家評價法中，評價過程都會默認專家對自己的判斷是完全有信心的，但從嚴謹的學術角度來說，這是不符合實際情況的。因此，本研究引入信心指數對已得到的專家評價數據進行修正[9]，可有效提高評價結果的精確度。評價指標中，信心指數取 1～10，其中1為信心最低，10為信心最高。

2.2.2 將專家評價數據轉化為模糊數 將基于信心指數的會展物流展品運輸作業底事件的發生概率轉化為三角模糊數，引入修正范圍[αk]以提高模糊數在運算過程中的精確度[10]。[αk]是由信心指數和底事件的發生概率區間間隔共同確定的，以底事件X20為例，計算過程如表3所示。

2.2.3 綜合專家組的意見 [Pj=i=1nωi？pij] （3）

式（3）中，Pj為底事件Xj的聚合模糊數，pij為專家組對底事件Xj評價得出的發生概率，n為底事件個數（本研究中n=35），[ωi]為各位專家的權重因子。

本研究在進行專家評價時引入信心指數，并將信心指數劃分為10個等級，但結合實際過程，采用9、8、7、6這幾個信心指數，其中6為信心最低，9為信心最高，因此，本研究在信心指數評價上劃分為4個等級。由于參與評價的專家數量有限，設各位參與評價的專家權重相同，在經過信心指數修正和各位專家權重累加后，底事件X20的發生概率模糊數為：[p20=i=15[ωi？（ki20，mi20，ti20）]=（0.247 5，0.295，0.342 5）]。

根據底事件X20發生概率的計算過程，同理求得其他底事件的發生概率模糊數。

2.2.4 求解底事件的模糊概率重要度并排序 在故障樹中，由于各底事件的構成原因不同，每個最小割集對頂事件發生的作用和影響也不相同，因此找出各底事件對系統影響程度的大小，對改進系統的可靠性意義重大[11]。

模糊概率重要度是定義底事件Xi的發生概率會對頂事件的發生概率產生影響大小的指標[12]。對發生概率函數的各個自變量求一次偏導數，可得到底事件Xi的模糊概率重要度[Ih（i）]為：

[Ih（i）=？h（p）/？pi]? [i]=1，2，…，[n]? （4）

式（4）中，[h（p）=h（p1，p2，？，pi，？，pn）]為頂事件發生的模糊概率函數，[pi]為第[i]個底事件Xi發生的模糊概率。

在會展物流展品運輸失效故障樹分析中，最小割集之間完全不相交，可以將故障樹看成是與門和或門組成，即

[？h（p）=[1-i=1n[1-mi+αi-αiλ]，1-i=1n[1-mi-βi+βiλ]]] （5）

[？pj=[（mj-αj）+αjλ，（mj+βj）-βjλ]]? （6）

則底事件Xi的模糊概率重要度[Ih（i）]為：

[Ih（j） = ？h（p）？pn= i=1，i≠jn[（1-mi+αi-αiλ），? （1-mi-βi+βiλ）]] （7）

式（7）中，[αi]、[βi]分別為底事件Xi的三角模糊數的左、右分布[13]，[λ]為底事件發生的置信水平。以底事件X20為例，當[λ]=0時，由式（7）及表2可知，底事件X20的模糊概率重要度[Ih（20）]為：

[Ih（20）=？h（p）？p20=[0.460 41，0.481 69]] （8）

同理可求得其他底事件的模糊概率重要度并進行排序，得到頂事件的薄弱環節以及關鍵事件，底事件的模糊概率重要度排序如表4所示。

由表4可知，對頂事件影響較大的底事件是X28（運輸線路路況復雜）、X20（運輸車輛駕駛員疲勞駕駛）和X18（運輸車輛駕駛員安全意識差），其中，運輸線路路況復雜是頂事件發生的關鍵事件，因此，要對展品運輸線路中的危險因素進行風險評價，同時重新規劃展品運輸線路能夠有效提高展品運輸安全的可靠性。而運輸車輛駕駛員疲勞駕駛和運輸車輛駕駛員安全意識差這2項底事件，在運輸過程中應當優先規避。

3 小結

近年來，國內關于會展物流的研究眾多，但基于模糊故障樹的會展物流展品運輸風險評價研究較少，本研究的評價結果對類似會展物流展品運輸風險的規避具有一定的參考作用[14]。

本研究以2020年第三屆中國庭院與花園園藝展覽會為案例，運用模糊故障樹分析法，對影響會展物流展品運輸風險的因素建立故障樹模型，擬定模糊概率范圍及信心指數，并進行定性和定量分析，得到如下結論。

1）花卉會展由于展品數量多且復雜，因而在運輸過程中存在各種各樣的問題[15]。通過模糊故障樹的最小割集分析[16]，可得展品在運輸過程中共遇到10種風險基本途徑、35個風險底事件，說明導致運輸失效的原因可能是多方面的。

2）在風險評價方面，引入信心指數將專家的評價數據修正為三角模糊數，運用故障樹理論進行分析，可大幅度提高僅用故障樹分析法所得的評價精確度。

3）通過底事件的模糊概率重要度排序和比較，可得運輸線路路況復雜、運輸車輛駕駛員疲勞駕駛、運輸車輛駕駛員安全意識差對會展物流展品運輸風險影響較大。可通過重新規劃運輸線路、合理安排駕駛員休息時間、對駕駛員進行安全教育，從而達到改善。在規避風險發生的同時，應從自身角度進行完善。但關于故障樹底事件運輸線路路況復雜，則可以進行進一步的細分與風險評價。

由于本研究所參考的底事件數據均來自于專家組對花卉會展物流展品運輸風險的評價，因此，本研究的部分理論及分析結果對其他類型的會展物流展品運輸而言有一定的參考意義。可結合會展物流展品的具體風險事故及相關數據，對風險評價模型進行進一步的修改和完善。

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