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1、第44卷第2期2016年2月同济大学学报(自然科学版)JOIIiNAIOF TONGJI IINI瀑SITY(NAn瓜AIsCIENCE)VoI44 No2Feb2016文章编号：0253374X(2016)02030908 DOI：1011908jissn0253374x201602022基于失效模式与后果分析扩展模型的外包风险分析尤筱明1，雷星晖1，刘虎沉12(1同济大学经济与管理学院。上海200092；2上海大学管理学院，上海200444)摘要：失效模式与后果分析(FMEA)是一种重要的质量管理与可靠性分析工具，然而传统模型在实际运用中存在若干缺陷利用区间二元混合加权距离(ITHWD)测
2、度对传统FMEA模型进行改进，利用区间二元语义FMEA模型，并以刀具管理业务合同履行模块为例进行失效风险分析通过传统模型与改进模型结果的比较，发现后者不仅能减少评价信息转换过程中产生的信息失真或损失情况，而且还考虑到了风险因子的主客观权重以及决策者的决策态度，从而提高了最终失效模式优先度排序的准确性、可靠性和灵活性关键词：失效模式与后果分析；距离测度；外包；优先度排序中图分类号：F27 文献标志码：AEvaluation of the Risk of Outsoureing FailureModes Using Interval 2Tuple Linguistic FMEAModelYOUXi
3、aoyuel，LElXinghuil，LIUHuchenl2(1School of Economics and Management，Tongii UniversityShanghai 200092。China；2School of Management。ShanghaiUniversity，Shanghai 200444，China)Abstract：Failure mode and effect analysis(F1门认)iS animportant quality management and reliability assessment t001However，the convent
4、ional model has some weaknesses whenapplied in actual situationsIn this paper，a new risk prioritymodel using interval 2-tuple hybrid weighted distance(ITHwD)measiJfe was proposed to improve the performanceof the traditioml Fl幔AIt iS shown that the improved modelhas not only considered the subjective
5、 and objective weights ofriSk factors，but also avoided irdormation distortion and lOSSBesides，a case study of tool management was provided todemonstrate the effectiveness of the proposed approachKey words：failure mode and effects analysis(n伍A)；distance measure；outsourcing；priority ranking自外包服务概念提出及发
6、展以来，其伴随的各种优势已逐步体现，其中主要包括增强企业核心竞争力、降低经营成本、简化或优化组织结构等1然而，由于对外包业务控制权的降低，其风险评价需尤为得到重视借助有效、可靠的风险评价手段，能够使企业在决策阶段避免不必要的失误，同时能够提前制定预防和改进方案，降低外包失效带来的损失失效模式与后果分析(failure mode and effectsanalysis，FMEA)是一种重要的质量管理与可靠性分析工具，其被广泛应用于包括航空、汽车、核能、机械、医疗等各种行业2本文对传统FMEA模型风险分析的精确度和可靠度进行改进，结合区间二元混合加权距离(interval 2一tuple hybr
7、id weighteddistance，ITH、m)测度来计算确定各外包失效模式的风险，减少评价信息转换过程中产生的信息失真或损失情况，明确其互相之间的重要程度，从而有针对性地分析和制定决策，提高外包项目的成功率1 FMEA与相关距离测度11 n伍A模型FMEA起源于20世纪60年代的航空航天行业，是基于该领域对可靠性和安全性的显著需求而正式设计的分析方法3qFMEA既可以用于事先预防阶段，通过分析潜在失效模式及失效原因，采取预防措施，避免缺陷或失效发生；也可以用于事后改进阶段，通过分析已发生的失效模式及其原因，采取改进措施，从而避免缺陷或失效再次发生5该模型采用团队讨论的形式，利用专家小组的
8、专业知识和经验，来全面挖掘系统中潜在的失效模式，评价各失效模式的后果及严重度(severity，S)，找出产生失效的原因，估计发生度(occurrence，0)，分析现有的过程收稿日期：20150321基金项目：国家自然科学基金(71402090)；中国博士后科学基金(2014M560356)；教育部人文社会科学研究规划基金(13YJA630041)第一作者：尤筱弱(1991一)，女。博士生，主要研究方向为战略管理与财务管理Email：yxyrachelsinacom通讯作者：雷星晖(1963一)，男，教授，博士生导师，管理学博士，主要研究方向为战略管理与财务管理E-mail：lei)【ing
9、huitongjieducn万方数据同济大学学报(自然科学版) 第44卷控制措施，确定检测度(detection，D)，并通过严重度、发生度和检测度的成绩计算每一个失效模式的风险优先系数(risk priority number，RPN)，根据RPN的降序排列确定风险较高的失效模式，并提出相应的预防或改进措施通常情况下，上述三个风险因子的评价范围均为110分，其乘积RPN的值最小为1，最大为l 000可见，若RPN越高，则认为该失效模式的风险越大，应当优先得到处理截至到目前，FMEA模型已广泛应用于各个领域如，吴迪和王旭6以业务流程优化(businessprocess improvement，
10、BPI)模式为核心思想，从风险管理角度对业务流程进行分析，运用FMEA进行业务流程风险分析与风控，为中小企业优化业务流程、提升服务质量提供借鉴的模式和方法尤筱碉和黄志明7在构建失效模块层次结构的基础上从质量、数量、时间三方面识别失效模式，并通过算例验证了基于FMEA模型的企业业务外包风险评价的可行性和有效性付煜茗8在总结和对比FMEA和故障树分析法(fault tree analysis，FTA)的基础上提出了综合分析的流程，并对某三自由度机械手系统进行了可靠性分析，找到了系统的薄弱环节Silverman和Johnson9则强调，只有正确使用FMEA才能使其发挥真正价值文中将FMEA应用于对F
11、MEA自身的分析，归纳总结了十项误区并给出若干建议，以指导企业正确使用该模型12 FMEA模型的缺陷与改进由于传统FMEA模型的数据来源于FMEA小组成员的集体讨论研究，不同专业背景的决策者评价失效模式风险因子的依据和偏好各不相同此外，在将定性的语言评价及描述文字转化为定量数据时容易产生信息失真或缺失现象因此，传统FMEA模型的缺陷受到了很多研究者的关注Joq3，其中较为重要的有：没有考虑风险因子严重度、发生度和检测度之间的相对重要性；不同的风险因子组合有时会计算出相同的RPN值，但实际暗藏的风险可能大不相同；实际风险分析中，失效模式的风险因子难以用数字精确评价；计算RPN的公式本身缺乏科学依
12、据并富有争议目前已有一些学者提出各种替代FMEA的方法，以解决或改善传统RPN的计算不足，并提高FMEA的风险分析能力，其中包括灰色关联分析(grey relational analysis，GRA)1引、逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity toideal solution，TOPSIS)Els、规则库系统(rule basesystem)16、数据包络分析(data envelopmentanalysis，DEA)173等然而，由于现实生活往往难以用精确的数据来模拟，企业在处理风险和失效分析的过程中常常存在模棱两可或有歧
13、义的信息为提高分析的准确与可靠性，一些研究者把模糊集理论应用到FMEA过程中例如，Song等18提出了一种基于模糊TOPSIS和综合权重方法的失效模式评价模型，以提高模糊RPN算法在应对不确定性信息时的精确性Liu等19贝0利用模糊语言变量对风险因子及其权重进行评价，提出了一种基于模糊集理论和全乘比例分析多目标优化(multiobjective optimizationby ratio analysis plus full multiplicative form，MULTIMOORA)方法的风险排序方法，以提高传统FMEA的有效性13HWD测度目前，大部分研究集中于讨论FMEA在运用过程中信息
14、转换的问题，期望通过模糊逻辑来解决实际风险分析的不确定性但是，由于FMEA的数据来源于专家小组的主观评价，不同专长和背景的成员在评价风险时常常偏好采用不同粒度的语言术语集评价失效模式的风险，而且现实情况的复杂性也会降低信息转换时的精确度因此，基于精确数的传统FMEA模型不能有效表示专家成员模糊、不确定和多样性的评价信息区间二元语义表示模型(interval 2-tuplelinguistic representation model)18能够克服上述局限其优势在于决策者能够根据偏好选择不同粒度的语言术语集评价失效模式；同时，对于每一个失效模式的评价既可以是确定等级也可以是区间等级，并可借助区间
15、二元组来表示和处理专家小组的各种风险评价信息另一方面，传统FMEA模型中并未考虑不同风险因子之间的相对权重以及专家小组成员的权重，为此二者赋权能够完善企业在评价风险因子时的侧重点和客观性此外，风险因子权值的变化会直接影响到失效模式的最终排序因此，风险因子的权重显得非常重要，其规范与确定应当恰如其分目前，FMEA中风险因子的权重可以根据主观加权法(如层次分析法(AHP)或者客观加权方法(如DEA法21)来确定但是，两种加权方法各有利弊，为结合两者的优点，在计算FMEA风险因子的权重时有必要将两者结合起来，形成组合赋权法ITHWD测度是一种基于距离的信息集结算子，能够同时考虑每万方数据第2期 尤筱
16、碉，等：基于失效模式与后果分析扩展模型的外包风险分析个区间二元语义距离的权重及其有效权重因此，可以应用ITHWD测度对传统FMEA进行改进，以提高失效模式风险分析的可靠性基于上述分析，本文着重研究基于ITHWD测度的改进FMEA模型，即运用ITHWD测度来克服风险因子评价范围和权重的单一性，提高传统FMEA模型的精确度2区间二元语义FMEA模型Herrera和MartinezE22在符号平移概念的基础上首次提出了二元语义表示模型此后，Chen和TaiE233提出广义二元语义模型来处理多粒度语义信息ZhangE24在此定义的基础上又提出了区间二元语义表示模型，以更精确地表达决策信息Liu等25研
17、究总结了二元语义变量及区间二元语义变量的基本概念，从区间二元加权距离(interval 2-tupleweighted distance，ITWD)和区间二元有序加权距离(interval 2-tuple ordered weighted distance，ITOWD)两方面，探讨提出了ITHWD测度本文延用其研究成果，即区间二元语义FMEA模型，其中结合了风险因子的主客观权重与决策者态度，从而更精确地确定失效模式的风险优先度对于某风险分析问题，假设FMEA专家小组中有Z个决策者D。(曼一1，2，Z)需要对m个失效模式Mi(i一1，2，m)关于九个风险因子FJ(歹一1，2，竹)进行评价为反映在
18、风险评价过程中小组成员的相对重要性，各决策者n均被赋予权重At上o(忌一1，2，z)，且满足A一1令Ek一=l(P)。为决策者D。的语义评价矩阵，其中P铲表示决策者D。在评价失效模式Mi关于风险因子Fj给出的语义短语令叫为决策者Dt给定的风险因子Fi的语义权重，以反映不同风险因子在失效模式风险分析中的相对重要性此外，FMEA的小组成员被允许采用不同粒度的语言评价集来表达他们各自的判断基于上述假设，区间二元语义FMEA模型的分析过程可通过以下步骤进行：(1)将语义评价矩阵Ek一(P擎)。转换为区间二元评价矩阵ji。一(尹扩)。一(搿，o)，(驴，o)。，其中r扩，垆S，S_-si i=0，1，2
19、，g，且撑炉(2)集结FMEA小组决策成员的意见，构建集体区间二元评价矩阵jii一(尹ii)。，并得到各风险因子的聚合二元权重向量w一(哪，a可)。x。，其中尹i一(，口i)，(tu，o)一(耋(学)嘲)，(耋(攀)嘞)，i一1，2，m，歹一1，2，咒 (1)(哟，口可)一(A女训，a吲)，J一1，2，竹(2)(3)确定风险因子的主观权重基于风险因子的聚合权重(wj，口耐)，歹一1，2，咒，通过下式的量纲一化方法计算得到影响因子的主观权重： 面一华1吐，J一1，2，行(3)一1(哪，口硒)(4)确定风险因子的客观权重本文运用相似度的概念来确定风险因子的客观权重该方法确定的客观权重不仅能随失效模
20、式的变化而调整，同时还能够减轻不合理或极端评价对集结结果的影响风险因子的客观权重可通过以下公式计算得到：叫#一Y#Y#，。i=1i一1，2，m，歹一1，2，竹 (4)其中 蛳叫一篱，i一1，2，m，歹一1，2，z (5)Fi一(丢蚤-l(ro,ao)，去蚤-1嘲)，i一1，2，m (6)(5)建立风险因子的参考序列在FMEA模型中，风险因子值越小意味着失效模式的风险越低，因此，参考序列应当是描述风险因子语言短语的最低水平z6-z7在区间二元语义环境中，最小二元组(印，o)可作为每个风险因子最低风险的参考值，即风险因子参考序列可确定为Ao一(roi)1。一E(so，o)，(如，o)，(50，0)
21、3(7)(6)计算比较序列与参考序列的距离在构建集体区间二元评价矩阵矗一(尹d)。后，含有咒个风险因子的比较序列可由五i一尹n，尹舯，尹加，i一1，2，m表示然后，对于每一个失效模式，其比较序列与参考序列的距离可通过万方数据同济大学学报(自然科学版) 第44卷ITHWD测度计算得到Di一，(五i，Ao)=(wod-(芦州)，：删)1j=1(8)式中，d(芦嘶，：删，)表示第J大加权区间二元距离d(产d，町)；d(7；d，矿oJ)一竹面jd(Fo，roj)，J一1，2，靠；以为平衡系数；A为满足A(一，+)一0)的参数(7)确定失效模式风险排序根据FMEA模型的概念，比较序列与参考序列的距离越大
22、表明失效模式的风险越高由此，所有失效模式M(i-1，2，m)可根据由ITHWD测度计算的Df(1，2，研)值的降序确定风险优先度3外包案例应用分析A公司于2005年注册成立，是一家中外合资、以生产汽车发动机为主营业务的制造型企业其至今拥有包括缸体、缸盖、曲轴和凸轮轴的4大机加工生产线，包括缸盖分装线、短发装配线和长发装配线的3条总成分装线，以及最长的1条发动机总装线公司管理层在充分研究了国内外汽车行业服务外包的相关经验基础上，在国内首次大胆地实践了生产性服务全方位的外包，即将物流管理、设备维修管理、化学品管理、刀具管理、检量具管理等生产性服务外包给国内外著名的外包公司来管理，成为国内第一家实现
23、非核心业务全面外包的企业本文在传统FMEA模型应用于合同履行失效模块的研究基础上，将失效模式再次细化，具体分析生产性服务中刀具管理业务的合同履行风险，并用区间二元语义FMEA模型进行更精确、更可靠的风险评价和分析31模型应用对于制造型企业来说，切割、打磨等工序的进行均涉及刀具管理业务，因此，刀具的应用对产品质量起到至关重要的作用A公司将该业务进行外包，不仅意味着刀具本身的质量需要进行检验，还包括业务操作的人员和管理应当得到监督因此在进行风险评价时，需要从刀具和人员两方面进行分析首先，A公司选择合适的人员组建FMEA专家小组，决策成员共5人，耽(志一1，2，5)，其中包括熟知刀具管理的业务人员以
24、及风险评价和外包方面的专家专家小组可通过头脑风暴法来寻找和列出初步的失效模式，并经过讨论或投票筛选出其中普遍认为较重要的失效模式作为此次风险评价的分析对象表1为讨论结果，其列出了10项主要的失效模式，M(i一1，2，10)，并针对每一失效模式给出其失效原因和失效后果表1刀具管理业务合同履行失效模式分析物6I尻黝ofthe contract performanceof tool management此次刀具管理业务合同履行的风险因子包括严重度、发生度和检测度基于ITHWD测度的优势，专家组成员可选用不同粒度的语言评价集对各失效模式关于上述三个风险因子进行评价：D。和D。选用5粒度的语言术语集；D
25、z和D4选用7粒度的语言术语集；D。选用9粒度的语言术语集此外，风险因子的主观权重将采用5粒度语言术语集进行评价上述语言术语集分配情况如表2所示根据给出的失效模式和评价标准，FMEA小组关于风险因子及其主观权重的评价结果如表3和表4所示由于不同决策者在专业领域的经验与知识的差异，FMEA专家小组在此次评价过程中所占权重分别为：015，020，030，020和015根据区间二元语义FMEA模型，针对刀具管理业务的合同履行模块的外包风险评价计算步骤如下：万方数据第2期 尤筱弱，等：基于失效模式与后果分析扩展模型的外包风险分析(1)将语义评价矩阵Ek一(P炉)。转换为区间二元评价矩阵Rt一(尹擎)。
26、例如，D。的失效模式评价结果可转换得到区间二元评价矩阵ji。，如表5所示此外，表4中给出的风险因子主观权重也可同样转换为二元语义变量，结果见表6(2)根据失效模式的评价矩阵以及风险因子的聚合权重，计算并构建集体评价矩阵袁一(产i，)。和聚合主观权重向量W，结果如表7所示(3)由量纲一化方法计算公式(3)得到风险因子的主观权重为谚一(0381，0286，O333)表2语言术语集分配情况Tab2 Denotation of linguistic term sets分类 语言术语集 决策者表3失效模式语言评价I铀3 Linguistic assessments of ten failure mode
27、s决策 风险 失效模式者 因子 M。 M2 M3 M4 M5 M6 M7瓦面瓦表4风险因子主观权重评价Tab4 Linguistic assessments of suhjective weightsof risk factors表5区间二元评价矩阵ji。Tab5 Interval 2-tuple assessment matrix袁I表6二元语义风险因子权重Tab6 2-tuple linguistic risk factors weights表7集体评价矩阵和聚合主观权重向量Iab7 Collective assessment matrix andaggregated suhjective
28、 weight vector(4)由公式(4)可计算得到各失效模式的风险因万方数据314 同济大学学报(自然科学版) 第44卷子的客观权重，如表8所示表8失效模式的风险因子客观权重Tab8 Objective weights of risk factors often failure modes(5)风险因子的参考序列表达了失效模式的理想水平，即风险最低的情况因此，参考序列可定为r0一(to，rs，rD)一(o)，(o)，(0)(6)令A=1，根据公式(8)计算失效模式比较序列与参考序列的距离，结果如表9所示表9失效模式ITHWD计算结果与风险优先度排序Tab9 I田肿results of t
29、en failure modesand risk priority ranking(7)将所有失效模式根据ITHWD测度的计算结果降序排列比较序列与参考序列的距离，越大表示该失效模式的风险优先度越高从表9中的风险排序可以看出，10个主要失效模式的优先顺序为M2一MsM如一MtM6一M7一MjMlMjM3也就是说，经过FMEA决策组的评价，Mj即刀具的切削精度问题产生的失效风险最大，应当首先对其进行详细分析并制定出预防或改进措施32灵敏度分析在上述案例中，A的取值为1然而根据定义，A满足2 E(一，+oo)一0)图1给出了A在一10，10区间内取值变化产生的不同计算距离结果可以看出，随着A的变化
30、，各失效模式之间的风险排序也会有所改变当Ao时，位列第一的则多为M2，并且风险明显高于其他失效模式鉴于A的变化引起的计算结果具有明显差别，因此在风险分析中选取恰当的2值非常重要也就是说，在运用评价数据和模型计算失效模式的风险之前，决策者应当事先确定A的取值通常情况下，悲观决策者偏好取较大的A值，这是因为他们更容易在失效模式评价中给予较高的值；反之，越是乐观的决策者，其给定的A值则会越低若决策者在判断A值时没有明显偏好，则可默认取21由此，通过ITHWD改进的FMEA模型，企业能够将决策者的决策态度这一特性纳入考虑，使模型更为精确和完善图1 ITHWD计算结果(A一1010)Fig1 ITHWD
31、 results(-一10。10)33比较分析本文除利用改进FMEA模型对10个失效模式进行风险排序外，同时也应用传统FMEA模型计算其RPN大小，并在表10中列出了两种方法的失效模式排序结果表10风险优先度排序比较!垫：!壁!垒壁些!竺堕!坐匹i竺监!塑墼i些失效模式 S O D RPN RPN排序ITHWD排序从表中可看出，除M2的排名均为第一以外，其他失效模式的风险排序完全不同，其中M1，M6和M1。的排名差距较大，其余则相近却不相同其中一万方数据第2期 尤筱碉，等：基于失效模式与后果分析扩展模型的外包风险分析个关键的原因是传统FMEA模型在实际应用中存在一些不足和缺陷例如Mj和Ms两个
32、失效模式，两者虽然风险因子的评分不一致但RPN却相同，这导致决策者确定两者的风险处理顺序时产生困难而该问题在区间二元语义FMEA模型中能够得到解决，并且可以明确知道，与M4相比，Ms具有较高的风险，应当优先进行风险预防和改进分析此外，风险因子权重在失效模式排序中的作用在两个模型中也得到清楚体现：M7在严重度、发生度和检测度上的评价分别为6，5，4；而M。则分别为7，5，2，两者在发生度上的风险相同，在严重度上M。略高些，在检测度上则M7略高根据传统FMEA模型，M10的风险排序位置(RPN=70)在M；(RPN=120)之后然而，通过权重分析，严重度在刀具管理业务中所占权重更大，包含更多风险，
33、因此实际情况中应优先处理M1。失效模式通过上述比较分析可以发现，区间二元语义FMEA模型解决了传统FMEA模型的若干缺陷，在风险评价上具有明显优势：在确定风险排序的过程中考虑了风险因子严重度、发生度和检测度的相对权重，其中包含主观权重和客观权重灵敏度入的变化取值能够体现决策者在风险评价过程中的态度特征，决策者甚至可以根据A不同的取值结果反向选择符合自己偏好的一种排序ITHWD测度的计算方式能够有效避免不同失效模式的RPN计算结果相同的问题不同的风险因子值的组合其失效模式往往有截然不同的风险水平改进模型不仅能使决策者采用多粒度语言评价集评价失效模式，而且还能有效避免语言评价信息处理转换过程中的信
34、息丢失问题4结论在外包项目中，企业对业务的控制权会明显降低，因此，事先选用有效的风险评价手段和制定改进措施将会大大影响到决策结果和项目进行本文利用ITHWD测度对传统FMEA方法进行改进，采用区间二元语义FMEA模型来确定失效模式的风险排序能通过合同履行模块案例分析表明，本文所提出的改进模型具有以下优势：考虑了风险因子的相对权重；避免了不同风险因子组合产生相同RPN值的问题；在风险评价过程中考虑了决策者不同决策特征；区间二元组提高了失效模式评价的精确性，减少信息损失或失真区间二元语义FMEA模型是在传统FMEA模型基础上的改进，由于该算法的包容性，在实际的外包风险评价过程中可以加入任意多的风险
35、因子以尽可能全面分析失效风险在未来的研究中，可以将模型与FTA等其他可靠性分析工具相结合以提高产品或服务的安全性与可靠性此外，还可以将本文所提出的改进模型用于其他行业的风险评价，以进一步验证模型的实用性和有效性参考文献：1尤筱碉，黄志明决策因素分析：企业非核心业务经营模式的选择-J-I上海管理科学，2013，35(4)：1YOU Xiaoyue。H【IANG ZhimingStudy on decision factors：Selection of business model for non-core business刀ShanghaiManagement Science，2013，35(4
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