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基于邏輯決斷圖—主成分分析法的部署備件包品種確定

2022-10-25 05:04:44劉挺柏林
航空工程進展 2022年5期
關鍵詞:因素評價

劉挺,柏林

(1.空軍勤務學院 研究生大隊,徐州 221000)

(2.空軍勤務學院 航材四站系,徐州 221000)

0 引言

部署備件包的概念來源于美軍F-35的全球備件保障模式,是供應商的一個小規模的零部件供應庫,它能提供充足的零部件供軍方在合同規定時限內戰時或應急使用,但需要軍方單獨購買。部署備件包與我軍戰儲有些類似,但又有區別。部署備件包由供應商提供,備件品種和數量可以靈活配置,滿足不同用戶、不同時段、不同地區的需要;而戰儲動用權限高、備件不能及時更新、品種數量固定難以變動,無法滿足今后戰場瞬息萬變的局勢需求。因此,我軍建立部署備件包,意義重大。

建立部署備件包,備件品種確定是其首要問題,王鐵寧等分析影響戰時裝備備件品種確定的因素,運用模糊綜合評判(Fuzzy Analytic Hierarchy Process,簡稱FAHP)確定品種;Ren X等針對影響因素邊界界定不清的問題,提出灰色理論研究備件品種;Jiang M等結合模糊綜合評判和灰色理論的優點,提出基于層次分析法(Analytic Hierarchy Process,簡稱AHP)和灰色理論的組合研 究 方 法;Zhang Z等針 對AHP主 觀 性 強 的問題,引入數據包絡分析法(Data Envelopment Analysis,簡稱DEA)模型構建客觀性的比較矩陣,使得評價方法更加科學;池闊等應用粗糙集系統決策,通過對決策表中備件屬性數據進行挖掘,約簡了屬性并簡化了品種確定決策規則;《備件供應規劃要求》規定:進行損壞模式及影響分析(Damage Mode and Effect Analysis,簡稱DMEA),分析易損部位和損壞程度,確定戰損備件品種;劉喜春以戰傷搶修需求為分析重點,建立了戰時航材重要度評價指標體系,并采用品質功能配置法(Quality Function Deployment,簡稱QFD)和模糊綜合評判相結合的方法,確定了作戰航材的重要度,以此為依據,進行航材配置決策;卜新旺等和季嘉偉等也以戰傷搶修需求為重要依據,同時引入作戰相關性、戰時損耗性等因素,完善了作戰航材重要度評價的指標體系。

以上方法本質上就是對航材品種指標得分進行排序,以經濟或者其他因素為限制,最終確定航材品種。然而在品種指標選擇時,有定性因素和定量因素,統一衡量難以實施,且各因素之間交叉重疊;在品種確定時只有航材部門,忽略了重要的維修部門。

邏輯決斷圖可以快速決斷定性問題,主成分分析法(Principal Component Analysis,簡稱PCA)可以綜合各因素重疊部分,因此本文提出邏輯決斷圖—主成分分析法確定部署備件包品種,由維修部門根據邏輯決斷圖進行定性判斷,再由航材部門根據主成分分析法進行綜合評價,最終決策出部署備件包品種。

1 部署備件包品種確定的因素分析

(1)關鍵性:指該零部件對飛機系統性能的影響程度,包含定量和定性分析,其定量分析依據嚴酷度劃分,可從故障模式、影響及危害性分析(Failure Mode,Effect and Criticality Analysis,簡 稱FMECA)查詢。嚴酷度越低,關鍵性越低,配置的效果越差。嚴酷度設置標準如表1所示。

表1 嚴酷度等級評分準則[11]Table 1 Severity rating criteria[11]

其定性分析主要指該零件是否影響聯合作戰任務基本功能的完成,若影響則必須配置。

(2)可更換性:指該備件進行維修更換的級別和難易程度,按照外場是否能更換來區分,外場不能更換的,部署備件包不配置。

(3)壽控性:有壽命控制要求的一般都是重要器材,必須配置。

(4)作戰損傷性:作戰時是否容易被敵方武器損傷,容易受到損傷的就需要配置。該因素應采用定量分析,但我軍缺乏相關數據,改通過維修人員工作經驗進行定性判斷。

(5)可靠性:是指產品在規定的時間和條件下,完成規定功能的能力。選取備件可用度衡量,可用度越小,產品越容易故障,配置的必要性越高。

(6)通用性:各型飛機之間備件是否通用,能夠保障的飛機型號越少,則配置該種備件的必要性越高,用備件可保障機型數量計算。

(7)冗余結構:冗余是指產品中具有多種手段執行同一規定功能的結構形式,冗余度為備份部件與總部件的比值,冗余度越低,越需配置。

(8)消耗性:備件年平均消耗數量,歷史消耗多的越需要儲備。

(9)經濟性:備件成本費用。成本過高和過低的備件都不適宜配置在部署備件包里,在兩者之間的情況下,成本越高說明備件越貴重,越需配置。

(10)籌措性:從提出備件申請到最終獲得備件的時間。備件越不容易籌措,越需要配置,用籌措時間衡量。

以上因素大致可分為軍事性因素(前7項)和經濟性因素(后3項),軍事效益是航材備件的根本屬性,其比經濟效益更重要,但軍事效益受到經濟效益牽絆,因此需兩者統籌兼顧。

2 部署備件包品種確定方法

以上10種因素包含定性和定量分析,無法統一比較,因此本文采取邏輯決斷圖—主成分分析法確定部署備件包品種。

2.1 邏輯決斷圖

邏輯決斷圖由方框和矢線組成,決斷的流程從決斷圖的頂部開始,由對問題的回答“是”或“否”確定分析流程的方向。部署備件包屬于戰時裝備備件范疇,與作戰對象、作戰規模、作戰樣式、作戰條件、作戰環境有關。因此品種確定非常關鍵,應由維修部門和航材部門共同確定。

部署備件包品種確定流程如圖1所示,在參考了文獻[13]之后,按照重要程度依次確定以下4個問題進行篩選:

圖1 部署備件包品種確定流程圖Fig.1 Flow chart for determining the type of deployed spare parts package

(1)是否影響聯合作戰任務基本功能完成?

(2)外場是否能更換?

(3)是否有壽命控制要求?

(4)作戰是否易損傷?

以上問題依次從關鍵性、可更換性、壽控性和作戰損傷性因素出發,更多是從備件機理、技術角度上提問,因此由維修部門根據歷史經驗回答,決定配置和不配置哪些備件。但是實際中,因為其他客觀原因導致不能全部配置,這時需要航材部門綜合評價備件重要度。

前4個因素(包含第一個因素定性分析)由維修部門回答,后7個因素(包含第1個因素定量分析)由航材部門綜合評價。這樣的流程安排兼顧到各專業特性,避免了兩個部門交叉重復工作,更符合實踐操作。而且如果時間緊迫,可以直接略過航材評價步驟,能快速決策。

2.2 主成分分析法

航材綜合評價7個指標:關鍵性、可靠性、通用性、冗余結構、消耗性、經濟性、籌措性。以上評價指標多且指標間的關系錯綜復雜,難以利用傳統綜合評價方法(模糊綜合評價、AHP等),因此本文采用主成分分析法(PCA)。

主成分分析是利用降維的思想,把多指標轉化成為少數幾個綜合性指標,它能消除指標之間的相關關系,同時得到主要指標的權重值,具體步驟如下:

(1)樣本數據標準化變換

設備件品種集合M={x,x,…,x},共m個品種;影響備件品種的因素有n個,則評價矩陣:

式中:i為第幾行;j為第幾列。

標準化數據矩陣Y為

(2)構建樣本相關矩陣

式中:r=r,r=1,因此R是對稱矩陣,主對角線上的元素均為1。

求解 矩陣R的特 征值λ,λ,…,λ,特征 向量L,L,…,L:

(3)按累計貢獻率提取主成分

主成分貢獻率計算公式為

主成分累計貢獻率計算公式為

式中:k為第幾個主成分,計算出k,并提取前k個主成分。

式中:Z為得分矩陣。

(4)用主成分進行綜合評價

式中:Z為得分值。

3 實例驗證

某型飛機長期在某地執行任務,常年伴隨大量航材,但使用率極低,嚴重影響航材經濟效益。為了提高保障能力,現在當地組建部署備件包,涉及備件編號為1~14,需從中篩選出重要備件進行部署,現用邏輯決斷圖—主成分分析法進行配置。

3.1 邏輯決斷圖判斷

邏輯決斷過程如表2所示,可以看出:3、4、6、12不需要配置,1、2、5、7、8、9、10、11、13、14需配置,進行下一步主成分分計算。

表2 邏輯決斷過程Table 2 Logic decision process diagram

3.2 主成分分析計算

邏輯決斷后的備件各項指標數據如表3所示,因計算公式復雜,本文采用R語言進行主成分分析。

表3 備件各項指標數據Table 3 Spare parts index data

各主成分方差的解釋比率也叫做碎石圖,如 圖2所示,分別為0.329、0.280、0.154、0.087、0.070、0.047、0.033。通過觀察碎石圖可以找到第2個點,在這個點上,下一個主成分解釋的方差比例突然減少,這個點叫做肘,因此可以通過前兩個主成分解釋大部分方差。

圖2 各主成分方差的解釋比率圖Fig.2 Explanatory ratio diagram of variance of each principal component

各主成分載荷向量計算結果如表4所示。

表4 各主成分載荷向量Table 4 Load vector of each principal component

第一主成分向量和第二主成分向量雙標圖(同時顯示主成分得分和主成分載荷)如圖3所示,將7種影 響 因 素 設 為x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7,PC1是第一主成分向量、PC2是第二主成分向量,黑色的數字代表備件品種序號(編號重新排序)在前兩個主成分的得分數值(圖下方和左方的數軸),例如1號PC1得分為-2.141,矩陣Z給出了具體得分數值;紅色箭頭表示前兩個主成分的載荷向量(圖上方和右方的數軸),例如x1在PC1載荷是-0.29,在PC2載荷 是-0.39。分 析PC1,x6和x7在PC1有較大權重(同載荷),其他變量權重較小,說明PC1主要解釋價格和籌措時間;分析PC2,x2占較大權重,說明PC2主要解釋可用度。

圖3 雙標圖Fig.3 Biplot

本文采用累計貢獻率超過85%衡量,累計方差解釋比率如圖4所示,通過計算發現,前4個主成分累計貢獻率達到85%,因此采用前4個主成分解釋,將原有8項指標約簡為4個指標。

圖4 累計方差解釋比率Fig.4 Cumulative variance interpretation ratio

各主成分的得分矩陣:

最后得分:

備件評估結果如表5所示。

表5 備件品種配置評估結果Table 5 Evaluation results of spare parts configuration

部署備件包品種可按照此評估結果進行選擇,根據不同策略,進行不同配置。表5給出了一種配置策略:評估分數為負數的不配置。

將結果與實際情況進行對比驗證,8號備件評估分數最高,1號備件最低,對比分析備件指標數據發現,8號備件嚴酷度低于1號備件、年平均消耗個數接近1號備件,其余5項配置影響指標均重要于1號備件,因此8號配件更需配置,與實際情況相符。

4 結論

(1)本文創新綜合了維修和航材兩個部門,提出的邏輯決斷圖—主成分分析法很好地處理了定性和定量指標,解決了快速決策和指標冗余問題,使得部署備件包品種確定結果更具信服力。

(2)本文依據10個影響因素建立備件品種指標體系,并且給出了靈活的配置方案,為裝備精確保障提供了新思路、新方法。

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