宋傳洲 張作剛 殷 實
(1.海軍航空大學岸防兵學院 煙臺 264000)(2.煙臺警備區 煙臺 264000)
航材分類工作是對航材各類工作開展的基礎,對庫存管理、統計訂購、資金規劃、成本控制、配件更換與維護、安全保障等環節產生影響。當前航空飛行器發展迅速,具有機型多、專用航材種類多、儲備成本高等特點[1],因此要根據不同的需求,或定性分析,或定量分析,或者結合兩者,研究與之相匹配的分類方法,從而達到科學高效的分類效果。航材與其他備件相比,其種類更為繁瑣、技術更為復雜、價格上也更昂貴,專用性、即時性、安全性要求更高。因此,航材的分類方法與其他備件有所不同,但即便如此,其他備件分類方法仍有借鑒價值。本文認真分析當前飛機備件分類研究的文獻,進一步研究借鑒其他備件的分類方法,對現有飛機備件分類方法進行了總結,梳理提出一些意見,并大膽做出初步的設想,為方便研究和具體的實際應用,可建立航材分類系統。
航材具有優先性、周轉性、波動性、服務性、隱含性、及時性等特性,其分類原則較多,大多是定性分類,即根據研究對象所關注的影響因素特征建立用于分類的并行性原則。有以航材是否能夠維修的特點為原則,把航材分為消耗件、周轉件、可修件三類,即可維修分類法[2];也有體現航材對于飛行運行的重要性的ESS放行重要性分類法,將航材分成NO-GO、GO-IF和GO三類[3];還有MEL修理間隔分類法,根據飛機裝機部件設備在發生故障后必須修復的時間間隔來劃定時間長短,分為A、B、C、D、E 五類[4];此外,民用飛機還有廠商交付期、消耗流動等分類法等。軍用航材則有按照儲備用途、供應時間、維修等級、質量標準等分類方法。至此,除了上述介紹的航材分類原則外,還有很多,本文將部分歸納總結列出,如表1所示。

表1 航材一般分類原則列表
航材分類的指標可以從航材統計指標中獲取,分為數量指標、質量指標、實物指標與價值指標等[5],航材的各類指標直接影響航材的關注重點。一直以來,航材分類指標是航材分類研究的主要內容之一。航材的指標有很多,往往需通過科學選取并賦予權重,構建分類指標體系。
在航材需求預測領域,張作剛等[6]選取航材單價、平均故障間隔時間、近五年來的平均年消耗量、對飛行安全影響和造成損失的重要度等級、航材保質期、區間歷史消耗、供應商等級等8類指標構建體系;文獻[7]根據數據處理的需要,選取對飛機的威脅危害度、歷史區間消耗、串件拼修可行度等6類指標;文獻[8]確定損耗程度、維修難易度、重要程度等5類,用以航母艦載機航材攜行品種確定。類似的,文獻[9]將重要程度換成危害性,在經濟價值、損耗程度等基礎上增加可獲得性、任務需求性等指標,用這些特征構建權重矩陣。文獻[10]在研究戰時備件消耗保障時,以戰場搶修作為主要目的,以可攜帶性、可獲得性、損耗性、對戰爭重要程度等特征分類,做好戰時航材的品種確定。
文獻[11]著重研究物流這一階段性指標,并充分考慮維修能力,以及進行維修時的航材相對重要程度、單價等特征建立指標體系。在訂購航材和管控存儲方面,文獻[12]提出兩種方案,一個是使用率、單價、交貨期和可靠性的四要素方案,另一個是將交貨期和可靠性換成領先率的三要素方案。此外,文獻[13]分析航材的可獲得性特征后,舍去可替換性和通用性,用潛在供應商數、故障的可能性、訂補貨周期區間、技術等級的可行性、備件損壞臨界風險、設備維修等級等6類具有臨界特性的指標特征對航材進行分類。文獻[14]以供應商角度建立指標體系,區分了交貨時間、環境與文化、服務與合作、成本、質量等5個大層次,包含細化21小層次。
ABC分類法是經典且傳統的分類法,可以區分和表征總體中以價值判斷占比較多的事物其數量上所占的比重。按此方法,把航材以一定原則比重分成A、B、C三大類,通常以價值原則排序[15]。這種分類方法簡單,通用性強,被廣泛使用,但不夠精確,缺乏多因素的綜合考慮,評價結果容易造成偏差[16]。為了解決ABC分類法存在的問題,一些改進方法被相繼提出。文獻[17~18]利用AHP和模糊方法改進ABC分類法。在決策分析的過程中,首先將航材集進行分層,同時采用模糊方法降低人為因素的干擾,分別賦以準則層對目標層和方案層對準則層各自的權重,計算方案層對目標層的組合權重,進行排序后再次ABC分類。
在研究備件的供應鏈管理時,楊興順[19]以材料的重要性和供應風險兩大要素排列航材,針對矩陣分類的四大類物料,聯合使用kraljic矩陣分類法與ABC分類法,采取不同的庫存管理和控制方法。候賈凱[4]在研究周轉件時,建立ABC-3A分類模型,依次對設備、部件、零件進行ABC分類,最終以4個等級劃分27種航材,多維分析設備,從整體到零件,試圖讓各類權重分配更加科學合理。
無論安全庫存[20]還是庫存數量質量管控[21]和航材訂購研究[22],VED分類法都有采用。與ABC分類法類似,VED分類法是通過對航材庫存的關鍵性分析評價,從而進行航材庫存分類的方法。V類表示至關重要,缺失備件,飛機無法正常運行,會造成重大損失;E類表示重要,缺失備件,飛機無法運行,會造成一定的損失;D類表示必要,缺失備件,將會對飛機正常運行產生一定的影響。
支持向量機(SVM)分類法是基于數據統計的機器學習方法,利用結構風險最小化原理,引入核函數,實現維度轉換。文獻[23]以ABC分類改進SVM分類方法,使用決策有向無環圖分類模型,利用核函數和懲罰函數構造非線性SVM,待樣本訓練完成后,使用“二值有向無環圖”,最后進行ABC分類。這種方法將機器分類和專家經驗結合運用,既對人工減負,又立足機器分類的客觀性,尋找內在規律。任博等[24]為解決模式識別問題,將SVM與最小二乘線性系統聯用。類似的,劉志濤[25]利用SVM分類器對包括航材在內的不常用備件進行了分類研究,在最小二乘法基礎上聯用貝葉斯方法改進,形成基于貝葉斯證據框架的最小二乘SVM,既提升了泛化性能,又降低了錯誤率。
聚類算法是分類理論的經典算法之一,將整個數據集劃分成相對均勻的子組或簇,實現簇內相似度最大,簇間的相似度最小[26]。虞文勝[27]運用馬氏距離和離差平方和進行類與類間的相似性度量,對航材進行定量計算并分類。類似的,張作剛等[7]根據分類指標的重要度不同,采用模糊一致性矩陣來確定指標的權重建立分類模型。陳振林等[28]在研究某航材消耗數據球形分布特點時,面對航材需求,即消耗數量的波動性,將聚類的劃分和層次兩種方法糅合運用,得到層次劃分聚類模式,以平穩型、突變型、波動型對航材進行3類區分。周佳萱等[29]以PAM聚類算法考慮混合屬性的方式區分航材。
主成分分析(PCA)屬于一種基于降維思想的統計分析方法,將多個變量通過正交變換線性組合,選出小部分重要變量集合來描述。在對航材分類時,很多分類方法需確定航材分類指標,該方法多用于這些方法之前[30]。王偉等[31]通過PCA將原來憑經驗選出的年消耗量、重要度等級、保質期、歷史消耗量、單價、供應商等級8個指標進行篩選,舍掉保質期、歷史消耗量、供應商3個指標,保留5個指標,降低采集數據難度,為后續采取SVM分類提高了分類的效率。文獻[6]也使用該方法先作降維簡化指標體系,最后聚類處理確定類別。楊超[32]在研究慢速流動航材時,首先使用模糊綜合評判法將慢速流動航材初篩,再采用PCA進一步明確分類指標,最后采用譜系聚類法對航材進行細分類。
層次分析法(AHP)分層帶來的好處是可以較為清晰的分類,2.1中文獻[17~18]也可以說是用模糊方法和ABC改進了AHP的分類模型,此外,文獻[33]在研究戰時航材儲備時,為了解決之前定性分析方法存在的不確定性和模糊性等問題,采用Delphi法、AHP、灰度關聯法和模糊綜合評判法相結合的DHGF算法進行分類。
粗糙集理論一般用來處理定性數據或不確定性數據,用以解決數據不完備、離散或缺失等情況。韓俊騫等[34]采用粗糙集方法,通過屬性依賴度函數約簡含有混合屬性的數據集合,避免處理數據而離散化,最終確定分類規則進行品種分類。張帥等[35]利用粗糙集方法,在約減屬性后,分析出單屬性、順次屬性和多屬性的品種分類決策方法。閻車飛等[36]在解決飛機初始備件分類問題時,采用集對分析法改進粗糙集分類法。文獻[37]考慮到備件品種的屬性權重,先建立初始備件影響因素的系統,利用加權閾值相容關系改進粗糙集模型,以系統信息量為基礎的屬性權重分類法,減少了主觀因素的影響。
基于面向需求的分類方法是以消耗數據和需求數據的特點為參照來對航材進行分類的。李金國等[38]利用航材的壽命分布特點,將航材分為正態壽分布、指數分布、威布爾分布3類。王芳[39]通過分析有無運行歷史數據、相似機型、可維修性等原則,基于不同泊松分布得λ取值將航材分為ABCD型4類。趙淑舫等[40]以維修工程理論為基礎,充分考慮有無損耗期,故障率時間變化、偶然和早期故障期、規定壽命等特性,對航材的故障率時間曲線進行分析,將航材分為5類。Syntetos等提出兩維度分類規則,將變異系數與需求間隔作為維度,將航材分為平穩型、不平穩型、塊狀型、間斷型4類[41]。也有為了后續針對不同類別進行研究的方便,將塊狀消耗視為間斷性消耗,將4類簡化分為平穩性、不平穩型和間歇型3類。這些分類法都熱衷于航材消耗的基本數據。直接挖掘和研究數據,從大量數據中擬合規律,能有效降低人為干預,特別是當先驗經驗不足時,通過發現航材內在消耗規律而降低錯誤,其缺點在于該類研究需要采集大量數據,如果干擾因素太多,模型容易不夠完備科學,往往并不準確,也可能南轅北轍。
備件分類研究顯然包含了飛機備件分類研究,但基于航材的特點,一些非針對航材分類的備件分類方法未必適用于解決航材分類問題,但仍然具有借鑒意義。就ABC分類法而言,其改進方法除了2.1節介紹的方法以外還有很多,比如,孔琳等[42]使用AHP和灰色分析法改進ABC,而文獻[43~44]則聯合使用AHP和DEA改進ABC,丁留明等[45]提出AHP和蒙特卡洛模擬法改進ABC。付戰瑩等[46]在研究地鐵備件分類,將ABC和VED分類方法聯用,提出來KIO方法,備件的重要程度由其打分評價和多因素相結合的方式共同決定,這種方法在消耗性醫療物資[47]分類中也被使用。熊君星等[48]利用Levenberg-Marquardt優化BP神經網絡,考慮多種因素,并按其重要性進行ABC分類。
決策樹包含分類樹和回歸樹,分類樹的使用甚是普遍,對其改進后可應用于多維分類,例如魏曦初等[49]將SVM和決策樹聯用,從備件供應商管理策略的角度進行多屬性備件分類,將備件以一般、瓶頸、杠桿、戰略4類區分,并分別給出供應商管理的方案模型。文獻[50]以某大型煉油廠設備為例,給出了一個復雜的集成分類方法,分析不同節點上的多屬性(如庫存、生產損失、物流等),采用了決策樹和AHP模型相結合的方法。此外,劉躍武[51]在研究庫存分類的時候,利用灰色關聯分析改進了D-S證據推理決策,構造分類模型。徐廷學等[52]采用灰色關聯將主客觀備件分類相結合,提出改進的群體層次分析與超效率DEA理論相結合的備件分類方法。李佩琦[53]組合使用隨機森林和梯度提升樹算法研究多因素影響的機電設備備件的預測方法。
隨著航材分類方法的研究不斷深入,分類方法的準確性和科學性也不斷增強,通過研究文獻資料得到如下若干特點和還需加強研究的幾個方面。
1)航材分類方法的研究需引入和借鑒其他領域的技術方法,由單原則到多原則集成或組合方法的改進思路是主流,分類方法呈現從一維、二維、多維[54]等組合算法的發展規律,但值得注意的是,一味追求組合算法的創新容易造成機械堆疊,分類效果不一定比原來的效果好。
2)分類方法的選取需要根據實際研究對象來決定。在分類算法比較中,不僅要對同一類型分類算法的改進方法進行縱向比較,還要在同一情況下對不同分類方法進行橫向比較,這有助于選取最適合方法。需從樣本數、特征數、所含類別數等方面對分類準確率和運行時間的影響進行分析比較。盡管如此,航材分類、需求預測及其庫存管理、供應鏈、供應商等是一個連貫的系統,一方面,多個分類方法要放在一個系統中進行比較將更為科學,因為沒有一種方法是萬能的;另一方面,要考慮方法的實用性,復雜的模型往往程序繁瑣、運行時間久,實際應用困難,而方便快捷高效的方法更受歡迎。
3)分類方法往往是定性與定量分類方法的結合,在方法實施過程中,或多或少都有主觀性干預,比如分類指標或屬性種類和數量的選擇,一些權重、標準和層次的劃分,如何按照需要降低人的主觀性影響也是分類方法需要研究的方面。此外,在一些情況下增強實踐應用經驗的介入也是有必要的。
4)不管是縱向比較還是橫向比較,科學實用的比較航材分類方法的多重評價指標需加強研究。在提出新的分類方法后,應與常用且分類效果好的分類方法作比較和驗證,增強說服力。此外,新的領域產生的優秀分類方法應多借鑒,雖不一定適用,但應積極研究、論證或驗證。
至今,航材的分類原則、指標、算法是精細化分類逐漸遞進的過程,它們相互影響,反映了關注航材性質的側重點,構成了分類方法。消耗影響因素直接對它們和航材的消耗數據起作用,分類算法適用性在很多時候也需要由消耗數據的特點來決定。其關系,如圖1所示。

圖1 航材分類方法關系圖
以本文基于航材分類原則、指標、算法,歸納總結當前分類方法的諸多研究文獻,按照開放、交互、系統、實用的原則,初步設想航材分類系統[55]示意圖,如圖2所示,具備智能分類、人機交互、開源拓展、反饋升級等效果,通過輸入分類的目的和要求,系統綜合分析后將快速給出與之相匹配的類型方案,擁有開源和反饋的作用,以便于將最新關于航材或者其他備件的分類方法研究成果及時納入系統中,且可以高效鏈接有關航材預測和決策的模型系統,從而囊括航材研究的諸多方面。

圖2 航材分類系統示意圖
高效準確的航材分類是實現對航材管理、維修、預測等各個環節的前提,因此對航材分類方法的研究需更加科學深入。本文總結歸納論述航材分類原則、指標、算法等內容,對航材分類領域應用過的基本算法及其優化模型做了重點介紹,結合其他備件分類方法對當前航材分類研究現狀做了分析,初步設想出可以建構的航材分類系統,以便對航材分類及后續的研究和應用提供參考,希望對該領域的研究者起到拋磚引玉的效果。