基于改進(jìn)TOPSIS 法的健康評(píng)價(jià)模型研究

韋 偉，戴文靜

（安徽工業(yè)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院，安徽馬鞍山 243000）

0 引言

近些年來(lái)，中國(guó)煙草市場(chǎng)隨著經(jīng)濟(jì)全球化的深入和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展而在不斷發(fā)展、壯大與崛起。目前，我國(guó)在全球的煙葉產(chǎn)量、卷煙產(chǎn)量和市場(chǎng)上占據(jù)1/3的位置，是當(dāng)之無(wú)愧的世界第一煙草大國(guó)[1]。但是，卷煙工業(yè)中的設(shè)備功能結(jié)構(gòu)復(fù)雜，且多為進(jìn)口產(chǎn)品，使得企業(yè)對(duì)先進(jìn)的設(shè)備了解不夠全面，維修人員在解決設(shè)備運(yùn)行階段出現(xiàn)的復(fù)雜故障的能力較弱。尤其企業(yè)缺乏設(shè)備運(yùn)行情況的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)分析，依然延用傳統(tǒng)的設(shè)備管理方式，這就導(dǎo)致設(shè)備故障維修效率低，容易出現(xiàn)“保養(yǎng)過(guò)?！薄氨ｐB(yǎng)不足”和過(guò)多的臨時(shí)維修，嚴(yán)重影響了企業(yè)生產(chǎn)效率。因此，如何通過(guò)設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)采取合適的維保措施成為當(dāng)前設(shè)備管理的研究熱點(diǎn)，而設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)價(jià)則是其中一個(gè)重要的研究方向。

設(shè)備健康管理（Equipment Health Management，EHM）通過(guò)先進(jìn)的監(jiān)測(cè)技術(shù)監(jiān)測(cè)設(shè)備維修和使用壽命等信息，控制影響設(shè)備健康狀態(tài)的因素，并對(duì)維護(hù)計(jì)劃進(jìn)行合理安排和優(yōu)化[2]。D.Raheja 等學(xué)者提出一種基于數(shù)據(jù)融合/數(shù)據(jù)挖掘相結(jié)合的CBM（Condition Based Maintenance，基于狀態(tài)的維修）體系，分析CBM 數(shù)據(jù)確定設(shè)備的健康狀況，為設(shè)備維修提供最佳方案[3]。張彥如等學(xué)者提出一種系統(tǒng)設(shè)備多特征參數(shù)健康指數(shù)計(jì)算模型，利用高斯—牛頓迭代法進(jìn)行求解，預(yù)測(cè)設(shè)備健康狀態(tài)和維護(hù)時(shí)間點(diǎn)[4]。陳麗以選煤機(jī)械為對(duì)象，構(gòu)建健康評(píng)價(jià)指標(biāo)，提出基于FAHP（Fuzzy Analytic Hierarchy Process，模糊層次分析法）的健康評(píng)價(jià)模型[5]。陜西中煙蔣東凱將層次分析法引入模糊綜合評(píng)判法中進(jìn)行權(quán)重判斷，構(gòu)建設(shè)備健康評(píng)價(jià)模型，并以堆垛機(jī)的評(píng)價(jià)結(jié)果來(lái)制定堆垛機(jī)的維修策略，以此提高設(shè)備管理水平[6]。

本文通過(guò)采集設(shè)備相關(guān)參數(shù)數(shù)據(jù)（如設(shè)備本體參數(shù)、工藝參數(shù)、生產(chǎn)能效參數(shù)等）構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)TOPSIS 健康評(píng)價(jià)模型進(jìn)行改進(jìn)，分析設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，為輪保工作的維修內(nèi)容提供依據(jù)，提高維修活動(dòng)的精確性，及時(shí)消滅潛在的設(shè)備故障，這對(duì)于降低卷煙工業(yè)設(shè)備故障停機(jī)時(shí)間和次數(shù)，提高設(shè)備從可靠性和維保效率，提升卷煙工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益等都具有重大的示范意義。

1 健康狀態(tài)評(píng)價(jià)模型設(shè)計(jì)

綜合評(píng)價(jià)方法也被稱(chēng)為多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法，主要是針對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象構(gòu)建一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，利用一定的方法或模型對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象作出定量化的判斷，最終根據(jù)結(jié)果對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行排序。目前研究學(xué)者常用的有TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution，逼近于理想解的排序）法、綜合指數(shù)法、層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)法、RSR（Rank-Sum Ratio，秩和比）法等綜合評(píng)價(jià)方法，這些方法各具優(yōu)劣。所以要根據(jù)評(píng)價(jià)對(duì)象來(lái)選擇最合適的評(píng)價(jià)方法，保證得出的評(píng)價(jià)結(jié)果是科學(xué)合理的。而指標(biāo)權(quán)重的確定方法有主觀賦權(quán)評(píng)價(jià)法、客觀賦權(quán)評(píng)價(jià)法和組合集成賦權(quán)法。主觀賦權(quán)評(píng)價(jià)法包括層次分析法、專(zhuān)家調(diào)研法（Delphi 法）、二項(xiàng)式系統(tǒng)法等權(quán)重計(jì)算方法，這種方法可能會(huì)導(dǎo)致最終評(píng)價(jià)結(jié)果過(guò)于主觀，尤其在評(píng)價(jià)指標(biāo)過(guò)多時(shí)，決策者可能會(huì)平攤指標(biāo)權(quán)重系數(shù)，讓實(shí)施人員對(duì)其合理性產(chǎn)生懷疑。客觀賦權(quán)評(píng)價(jià)法包括均方差法、主成分分析法、熵權(quán)法和離差最大化法等，這種方法是依據(jù)數(shù)學(xué)原理進(jìn)行計(jì)算，完全摒棄了人為主觀的可能性，最終所得權(quán)重系數(shù)具有一定的科學(xué)性和客觀性。

本文選取TOPSIS 模型作為健康狀態(tài)評(píng)價(jià)的核心算法，并考慮到評(píng)價(jià)指標(biāo)過(guò)多的情況，在模型中引入熵權(quán)法，用客觀權(quán)重替代TOPSIS 法中的主觀權(quán)重，提高TOPSIS 綜合評(píng)價(jià)法的科學(xué)性和合理性。改進(jìn)后的TOPSIS 模型將熵權(quán)法的客觀賦權(quán)優(yōu)點(diǎn)與TOPSIS 法的最優(yōu)解優(yōu)點(diǎn)相融合，對(duì)原始數(shù)據(jù)的要求降低，使得評(píng)價(jià)結(jié)果更加合理科學(xué)。

1.1 構(gòu)建原始數(shù)據(jù)矩陣

設(shè)現(xiàn)有m 個(gè)評(píng)價(jià)設(shè)備，n 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，將第i 個(gè)設(shè)備在第j個(gè)指標(biāo)上的原始數(shù)據(jù)記為xij（其中i=1，2···m，j=1，2···n），形成原始數(shù)據(jù)矩陣如下所示：

1.2 原始數(shù)據(jù)歸一化處理

在評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中各個(gè)指標(biāo)的單位不盡相同，因此在進(jìn)行評(píng)價(jià)前需對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，以此解決各項(xiàng)指標(biāo)單位不同而不能進(jìn)行比較的問(wèn)題。在指標(biāo)體系中會(huì)有正向指標(biāo)、負(fù)向指標(biāo)和固定型指標(biāo)，正向指標(biāo)（又稱(chēng)效益型指標(biāo)）的數(shù)據(jù)越高則越好，負(fù)向指標(biāo)（又稱(chēng)成本型指標(biāo)）的數(shù)據(jù)越低則越好，固定型指標(biāo)的數(shù)據(jù)穩(wěn)定在某個(gè)固定值是最好。因此，本文針對(duì)不同指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)采用不同的方法進(jìn)行歸一化處理：

其中，xmax是所有評(píng)價(jià)設(shè)備第j 個(gè)指標(biāo)的最大值，xmin是所有評(píng)價(jià)設(shè)備第j 個(gè)指標(biāo)的最小值，是所有評(píng)價(jià)設(shè)備第j 個(gè)指標(biāo)的最佳固定值。

1.3 熵權(quán)法賦權(quán)

（1）計(jì)算各指標(biāo)在不同評(píng)價(jià)設(shè)備中所占的比重，即第i 個(gè)評(píng)價(jià)設(shè)備第j 項(xiàng)指標(biāo)占所有評(píng)價(jià)設(shè)備第j 項(xiàng)指標(biāo)之和的比重。

（2）計(jì)算第j 項(xiàng)指標(biāo)的熵值Ej。

其中，Ej＞0，且當(dāng)pij=0 時(shí)lnpij=0。

（3）計(jì)算第j 項(xiàng)指標(biāo)的熵權(quán)wj。對(duì)第j 項(xiàng)指標(biāo)來(lái)說(shuō)，若指標(biāo)值的差異越大，對(duì)健康狀態(tài)評(píng)價(jià)的影響越大，熵值越小。

最終得到各個(gè)指標(biāo)的熵權(quán)為：

1.4 TOPSIS 法健康狀態(tài)評(píng)價(jià)

（1）對(duì)歸一化矩陣進(jìn)行加權(quán)。將歸一化矩陣乘以熵權(quán)法得到的指標(biāo)權(quán)重W，最終得到健康評(píng)價(jià)矩陣R：

其中，i=1，2···m，j=1，2···n。

（2）確定最優(yōu)解與最劣解。最優(yōu)解是所有指標(biāo)值達(dá)到最優(yōu)值的集合；最劣解是所有指標(biāo)值達(dá)到最差值的集合。故加權(quán)歸一化矩陣的最優(yōu)解和最劣解為：

（3）計(jì)算各評(píng)價(jià)設(shè)備到最優(yōu)解和最劣解的歐氏距離，即到正理想的距離以及與負(fù)理想解的距離。

（4）計(jì)算各待評(píng)設(shè)備的健康狀態(tài)評(píng)價(jià)得分Ci。

根據(jù)設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)分情況，將設(shè)備健康狀態(tài)分為4 個(gè)級(jí)別：

一級(jí)：總分≥90 分，不輪保；

二級(jí)：總分[80,90），不輪保，建議關(guān)注設(shè)備運(yùn)行；

三級(jí)：總分[70,80），建議輪保；

四級(jí)：總分＜70 分，優(yōu)先輪保。

（5）設(shè)備健康狀態(tài)排序，根據(jù)所得值Ci的大小進(jìn)行排序，Ci值越大，表明該設(shè)備健康狀態(tài)越好；Ci值越小，表明該設(shè)備健康狀態(tài)越差。在制定輪保計(jì)劃時(shí)，需要優(yōu)先進(jìn)行考慮。

2 模型計(jì)算應(yīng)用實(shí)例

J 卷煙廠在設(shè)備運(yùn)行及產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程中，形成了包括設(shè)備本體數(shù)據(jù)、生產(chǎn)能效數(shù)據(jù)、工藝保障數(shù)據(jù)等相關(guān)數(shù)據(jù)在內(nèi)的大量歷史積累，且大量數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)于從各信息化項(xiàng)目系統(tǒng)中。在此背景下，通過(guò)對(duì)設(shè)備本體數(shù)據(jù)、生產(chǎn)能效數(shù)據(jù)、工藝保障數(shù)據(jù)等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度研究，構(gòu)建設(shè)備健康評(píng)價(jià)模型，設(shè)計(jì)基于健康管理的智能維修系統(tǒng)，為設(shè)備的保養(yǎng)、維修的決策方案提供建議，全面提升工廠的設(shè)備維護(hù)水平。

2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建

本文以ZJ112 機(jī)組為例，從MES（Manufacturing Execution System，制造企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程執(zhí)行管理系統(tǒng)）和數(shù)采系統(tǒng)中采集設(shè)備生產(chǎn)數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)、消耗數(shù)據(jù)、剔廢數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)，設(shè)備健康評(píng)價(jià)指標(biāo)體系從狀態(tài)、效能和運(yùn)維3 個(gè)維度構(gòu)建健康狀態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，具體指標(biāo)體系構(gòu)建見(jiàn)表1。

表1 卷煙機(jī)健康狀態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.2 設(shè)備健康評(píng)價(jià)計(jì)算結(jié)果

本文通過(guò)卷包數(shù)采系統(tǒng)選取2019年J 卷煙廠7 臺(tái)卷煙機(jī)的某一周數(shù)據(jù)作為原始矩陣。根據(jù)設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)價(jià)模型得到各參與評(píng)價(jià)的設(shè)備健康狀態(tài)到正負(fù)理想解的距離和各設(shè)備健康評(píng)價(jià)最終得分Ci，最終計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表2。

從表2 可以看出，26#和28#兩臺(tái)機(jī)組在該周的設(shè)備健康狀態(tài)較差，需要優(yōu)先進(jìn)行輪保。25#、27#和30#三臺(tái)機(jī)組在該周健康狀態(tài)評(píng)價(jià)為中等，建議進(jìn)行輪保，而29#和31#機(jī)組健康狀態(tài)最好，不需要納入輪保計(jì)劃。

表2 ZJ112 機(jī)組健康狀態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果

3 結(jié)論

從我國(guó)卷煙工業(yè)設(shè)備維護(hù)管理角度出發(fā)，采集和梳理設(shè)備本體數(shù)據(jù)、生產(chǎn)能效數(shù)據(jù)、工藝保障數(shù)據(jù)等反映設(shè)備狀態(tài)的數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)設(shè)備健康評(píng)價(jià)模型，為月度輪保等維修計(jì)劃的制定提供數(shù)據(jù)支撐。對(duì)比同類(lèi)型設(shè)備之間的健康評(píng)價(jià)得分，進(jìn)而排出設(shè)備健康狀態(tài)優(yōu)先級(jí)，為設(shè)備維修維保順序提供依據(jù)。但是具體維修項(xiàng)目和零部件無(wú)法精準(zhǔn)化，下一步將研究根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果和故障決策樹(shù)生成較為準(zhǔn)確的維修部位和項(xiàng)目，科學(xué)制定輪保計(jì)劃。