复杂系统的价值工程功能—成本分析初探

陈洁

摘要： 本文提出了有关复杂系统的价值工程功能-成本的分析模型，在价值分析中引入人工智能方法搜索创新方案，在效率和效果等方面会有很好的改进。本文通过运用进化算法搜索创新方案，通过一个人力资源管理的案例，说明了复杂系统的价值分析方法的具体应用。

Abstract： This paper presents a function cost analysis model of the value engineering of complex systems， introduces the artificial intelligence method in the value analysis to search the innovation plan， which will improve the efficiency and effectiveness. This paper uses evolutionary algorithms to search the innovative solutions. Through a case of human resource management， the application of the value analysis method of complex systems is illustrated.

关键词： 复杂系统；价值工程；功能-成本分析；创新方案

Key words： complex system；value engineering；function cost analysis；innovation project

中图分类号：F270.7 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）03-0020-04

0 引言

价值工程首次对事物实用价值的构型进行了量化分析，从工程角度对产品和服务的价值进行系统的管理。价值工程区分对象的载体和价值，两者关系虽然密切但必须区别对待。价值工程的目标就是提升对象的价值，价值定义为功能强度与成本之比。对象的功能-成本分析是价值工程的核心环节。功能-成本分析需要分解对象的整体功能，形成由主要功能和辅助功能，必要功能和不必要功能，上位功能和下位功能等功能元素构成的功能分析图。然后根据各功能载体构型之间的关系，建立功能-成本矩阵，最后将每个部件的成本分摊到对象的子功能上，经过汇总得到对象的总体成本。功能-成本分析是价值分析和价值优化的基础，产品设计以此建立更具价值的创新方案。

早期价值工程实施的对象通常是简单对象[1-2]，部件与功能之间的对应关系比较简单，基本上是一对一的关系，一对多或多对多的关系不多见，也比较容易分离。随着价值工程的发展和成功应用，其所实施的对象越来越复杂，从产品设计到制造工艺，从改进服务流程到业务流程重组，从单一的价值分析到全面的价值管理[4-5]，价值工程所面对的问题越来越复杂，部件与功能之间的对应关系多数情况是多对多的关系，有时需要处理模糊的甚至动态的关系[3]。

随着对价值研究的不断深入，对象本身的复杂性给价值分析工作带来了极大的困难。传统价值工程借助经验分析和手工操作的方法已经远远落后于时代的要求，但价值工程的基本理念和思想方法仍具有现实意义，这是被理论界所共识的[6]。

价值工程在面对各种挑战的过程中不断引入新的技术方法[7-9]，信息技术无疑对价值工程产生了深远影响。事实上，只有利用计算机的信息处理能力，运用现代优化算法和人工智能方法，价值工程才能处理各种复杂系统的价值分析。只有在计算机软件辅助的条件下，才能实现复杂系统的创新方案设计。正如其他已经迅速发展的计算机辅助工程技术一样，如CAD、CAM、CAI等，计算机辅助价值工程的产生和发展是将信息技术应用于价值工程的必然结果。价值工程的创新方案设计需要从超大空间中搜索更好的创新方案，通过各种人工智能算法，可以更好地分析和获得创新方案，有关问题本文将在随后的进化算法中做进一步说明。价值工程与现代信息技术，特别是人工智能的结合，是价值工程发展的必然。

本文在价值工程中引入人工智能方法搜索创新方案，在范围、效率和效果等方面可以得到极大的改进，从而可以大幅度提升复杂系统的价值。通过一个人力资源管理的案例进一步阐明应用软计算进行价值分析的意义。

1 问题的提出

复杂系统的基本特点是系统内部元素之间存在复杂的对应关系，给实施价值工程带来了极大的困难。本节在介绍基本概念及定义的基础上，建立复杂系统价值工程功能-成本分析的一般模型。

1.1 基本概念和定义

对象的物理结构由部件构成，对象的价值由功能构成。在复杂系统中，对象可以选用的部件和对象需要实现的功能是多样化的，部件与功能之间也存在多对多的对应关系，即一个部件可以支持多个功能或部分功能，一个功能可以通过多个部件组合实现，如图1所示。对象选用什么样的部件，既决定了对象的成本也决定了对象的功能，也就是说，决定了对象的价值。因此价值工程创新方案设计就是寻找构成对象的最佳部件组合。

2 基于进化算法的创新方案设计

由算法复杂性理论可知上述模型不能用常规算法在有效时间内完成。过去常用经验的方法，如直接评分或加权评分，多方案估计法，头脑风暴法等。从理论上讲，借助现代人工智能的计算机算法得到的设计方案要优于上述经验方法。

进化算法是智能软计算的一种，其基本思想是利用生物进化过程中优胜劣汰的自然法则改善物种适应环境的能力，将这一自然法则运用到在大空间中搜索最优解。将进化算法引入价值工程创新方案设计时，需要确定基因组、适应函数、交叉、变异以及初始种群等，然后通过一代代的演化得到适应值高的个体，即优化的设计方案。在上述模型中：

①基因位和基因组：基因是个体最本质的东西。在进化算法中一个基因组就是一个可行解。将部件作为基因位，部件按照其编号由小到大构成基因组，其中部件允许被重复使用。

②适应函数：对象的价值是个体的适应函数（参见定义4）。在进化过程中，个体的基因组决定了个体对环境的适应能力。通过适应函数，可以将个体的基因组映射为一个适应值，适应值越大，说明个体的适应能力越强。

③交叉：既可以随机选择交叉点，也可以选取固定的交叉点。在交叉位置将两个基因组分开并重组为两个新的基因组。交叉是一种进化机制，是形成新个体的过程。交叉过程是个体之间交配产生后代的过程。

④变异：选择一个很小的数值作为变异概率（如0.01），变异概率是一个系统参数。对新基因组的每个基因位（即部件），以变异概率的几率改变基因位的编码（即替换部件）。变异是指基因组中个别的基因位发生变化。变异通常是随机出现的，对个体适应度的影响也是随机的。通过变异，保留优良个体，淘汰不良个体。

⑤初始种群：初始种群的选择，可以根据专家经验手工选择或随机选择。首先需要确定种群的规模，并保证初始种群个体的多样性。种群的规模越大，计算量必然越大，但由于大规模种群中的个体多样性分布广泛，因此所得到的创新方案的质量会更高。在进化初始阶段的群体规模和群体中个体的多样性分布对整个物种的进化结果会有很大影响。

从初始种群开始，经过个体的交叉、变异，产生新的个体，在保持一定种群规模的前提下，从中选出适应值高的个体作为种群下一代，这样一代代不断地进化，整个种群适应环境的能力逐步加强。理论和实践都已充分证明了进化算法的可靠性，只要在算法设计过程中适当控制系统参数，包括初始种群的多样性、种群的规模、变异概率、进化代数等，上述算法能够产生理想的创新方案。下面通过一个人力资源管理的例子，说明上述基于人工智能的复杂系统创新方案的设计。

对于一个组织的人力资源利用方面的价值管理，首先要根据组织的职能和目标，对组织进行功能分析和工作流程设计，建立组织的功能结构系统，并依据组织内部的功能结构设定岗位。这时，应当从功能价值分析的角度确定各种子功能的属性（如主要功能和辅助功能，上位动能和下位功能等）和价值，人力资源部门应当根据岗位所实现的功能价值设定岗位工资，并根据岗位工作的专业要求从人才市场招聘员工。

例如某组织已经完成了功能-价值分析和工作流设计，确定需要N个工作岗位，根据功能-价值分析的结果，每个岗位的工资也已经确定；根据工作流设计，每个岗位所需要的专业技能和所要求的专业能力也可以确定。有关工作流设计是工业工程需要解决的问题，而功能-价值分析是价值工程需要解决的问题。一个组织的功能-价值分析的目的是提升组织的整体价值。对于组织机构中每个工作岗位，将在组织的一个或多个子功能中发挥作用，整个组织的职能发挥是由每个岗位员工的专业技能和工作能力决定的。反之，调整和优化岗位的人才结构，可以提高整个组织的职能。例如，在领导岗位上使用具有多项专业技能的管理人才，在关键岗位上使用具有较强专业能力的人才，可以大幅度地提高组织的职能。

另一方面，越高级人才需要支付的薪酬越高，所支付的人力资源成本也越高。因此人力资源管理部门所面临的问题是：在提升组织能力方面，如何在每个岗位上使用适当层次的人才，使得在发挥组织功能和消耗人力资源成本之间寻求最佳的平衡。

解决上述问题的传统方法是通过逐步调整的方法。首先是凭经验自然形成了组织结构，随后根据组织运行和发展情况对内部的岗位进行逐步调整。这实际上就是一种基于演化的优化过程，通过不断适应环境的方式完善资源配置，因此传统的组织改革通常是非常缓慢的。

上述问题可以运用本文提出的基于进化算法的创新方案设计，对组织中的岗位进行系统的规划。在优化组织结构时，将组织视为产品，组织职能既产品功能；人才对应为部件，人才的专业和能力对应部件的功能和质量。这样组织结构的改革就等价于产品的创新设计。由于组织结构改革的复杂性，同时由于环境的动态性，不可能寻求到最优的规划方案。但运用上述进化算法，可以找到相对优化的方案。

3 问题的进一步讨论

上述模型具有广泛的应用领域。科学以及现代管理学的基本方法论是基于一种还原论的方法，将被研究的对象分解为由部件构成的层次结构，即对象由部件的组合而成，部件又由更小的部件构成，形成层次结构。其中每个部件具有一定的功能，与其他部件协调工作，实现了整个对象的功能。从价值工程的角度看，对象部件的成本决定了对象的成本，部件的功能及组织形式决定了对象的功能，对象的价值就是对象的功能强度与对象的成本之比。因此，当今社会的许多领域都可以运用这个价值工程的观点提升价值。随着价值工程研究的深入，价值分析的对象从原先的产品设计领域，逐渐过渡到服务领域，并从具体对象的价值分析，逐渐过渡到管理行为的价值分析。

对象复杂性的增加促使价值分析方法的创新。与其他研究类似，面对系统的复杂性，传统的分析方法面临重重困难，严重影响了价值工程的应用。而价值工程原始和朴素的思想方法依然具有意义，信息技术和人工职能为价值工程注入了新的活力，可以极大地拓宽价值工程的应用领域。在运用信息技术和人工职能的基础上，任何对象只要满足以下条件，均可有效地实施价值工程：①对象的物理结构是层次结构，对象具有明确的功能要求；②构成对象的部件是标准化的部件，部件的成本和功能模型是明确的；③对象的功能模型由其部件的功能模型组合而成，部件与功能之间可以具有复杂的对应关系；④在对象设计中存在大量的可供挑选的候选部件；⑤新构建的对象应具有明确的功能模型和成本，可以进一步作为其他对象的部件。从上述要求可以看出，价值工程只有在一个适宜的环境下才有可能有效地实施。对于一个行业而言，从基本部件到中间件再到高层的部件，其标准化水平越高，实施价值工程的有效性和可靠性就越高。

复杂对象的价值分析和优化问题，复杂对象功能-成本的价值模型，基于信息技术和人工智能的复杂对象创新方案设计等系列问题是当前价值工程的研究热点，本文提出的模型和算法具有一般性和普遍性。

参考文献：

[1]张彩江，李克华，徐咏梅.对我国价值工程理论与实践的回顾和影响降低的深层原因分析，南开管理评论，2002，5（1）：14-20.

[2]张彩江.WSR 方法论的一些概念和认识[J].系统工程，2001 （6）：1-8.

[3]Xishi Huang； Capretz， L.F.； Jing Ren； Ho， D.； A neuro-fuzzy model for software cost estimation， Quality Software， 2003. Proceedings. Third International Conference on， 6-7 Nov. 2003，126 -133.

[4]Hays， T. SAVE International： Why are we here， Where are we going？

[5]Durairaj， S.K.， Ong， S.K.， Nee， A.Y.C.， Tan， R.B.H. （2002）， "Evaluation of life cycle cost analysis methodologies"， Corporate Environmental Strategy， 2002. 9（1）， 30-39.

[6]高飞.物理—事理—人理系统方法及其应用[D].北京：中国社会科学院，2000：1-10.

[7]Tadayon， N.； Neural network approach for software cost estimation， Information Technology： Coding and Computing， 2005 ITCC， Volume 2，4-6 April 2005， 815-818.

[8]Jorgensen， M.； Evidence-based guidelines for assessment of software development cost uncertainty， Software Engineering， IEEE Transactions on， Volume 31， Issue 11， Nov. 2005， 942-954.

[9]Boukendour， S.； Estimating software cost contingency using options theory， Information Technology： Coding and Computing， 2005. ITCC 2005. International Conference on， Volume 2，4-6 April 2005， 825-828.