基于模糊粗糙集与多专家网络层次分析法的整车质量评价模型及算法研究

彭朝阳+韩敏

摘要：汽车产业链云服务平台的汽车质量评价是一个多目标评价问题，质量评价影响因素之间相互联系又相互制约，而且具有明显的不确定性、模糊性。针对这一问题采用定性和定量相结合的方法，为了提高评价结果的准确性和客观性，提出一种基于模糊粗糙集和多专家网络层次分析法（ANP）的质量评价数学模型。运用改进的模糊粗糙集计算指标的客观权重，利用多专家ANP方法确定指标的主观权重，再综合主客观权重，采用模糊综合评价法得出最终评价结果，并应用于凯马整车制造企业的汽车质量评价中。最后通过实例验证了评价模型的合理性、有效性和可靠性。

关键词：汽车产业链；质量评价；网络层次分析法；粗糙集；模糊综合评价

DOIDOI：10.11907/rjdk.171154

中图分类号：TP319

文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2017）006-0113-04

0 引言

质量是企业的生命线，如今产品质量数据的存储和获取[1]已经不是问题，重要的是如何利用企业信息系统积累的质量数据源，建立产品质量评价体系，并运用合理的评价算法对产品质量进行评价，使企业认清产品质量问题。

目前，国内外许多学者对整车质量评价问题进行研究，大多数针对评价算法和评价体系等。评价体系上，例如文献[3]以重型机械制造企业为例，从产品质量目标、质量准则和质量特性构建产品质量综合评价体系模型，兼顾产品的技术性、经济型、市场用户需求、效益风险、生态环境等方面，实现全生命周期产品质量多层次、多角度评价。文献[4]利用企业竞争力评价方法和企业能力理论，构建了一套动态、系统、全面的汽车经销商能力评价体系；文献[5]基于竞争力理论，构建了汽车经销商竞争力AFDA评价模型；文献[6]提出汽车产业链协作中经销商的绩效评价模糊综合评判数学模型。评价方法上，目前主要包括定性选择方法、定量选择方法、定性和定量相结合的综合分析方法。定性选择方法主要有直观判断法、招标法、协商法等；定量选择方法主要有采购成本比较法、ABC成本法[7]、层次分析法（AHP）[8]、数据包分析法（DEA）[9]、模糊综合分析法[10]、人工神经网络方法（GA）[11]等。就综合分析方法而言，钱学森等[12]提出“从定性到定量的综合集成法才是真正的综合分析方法”，但现有定性和定量相结合的组合方法多为AHP 与其它方法相结合的组合方法，如AHP与目标规划相结合[13]、AHP与遗传算法相结合[14]。

1 整车质量评价体系

通过对整车协同售后服务和销售系统中与质量相关业务的分析，提炼出整车质量评价指标体系，包括3个一级指标，在3个一级指标之下共设置11个二级指标，如表1所示。

2 整车质量综合评价模型

2.1 评价模型及算法

本文对整车质量评价采用定性和定量相结合的综合评价方法[10]，提出一种基于模糊粗糙集和多专家网络层次分析法（ANP）的质量评价数学模型，如图1所示。指标主观权重采用网络层次分析法（ANP），ANP方法相比于文献[15]中采用的层次分析法（AHP）而言，解决了AHP法假设元素之间不存在相互影响关系而使得定权结果失真的问题。指标客观权重采用粗糙集条件信息熵[17]的方法，其解决了文献[6]中传统粗糙集定权结果可能出现权值为0的情况，再将综合权重用于模糊综合法进行分析处理得出评价结果，最后通过实例验证该评价模型及算法的可行性。

其详细评价步骤如下：①分析汽车产业链云服务平台整车销售和售后服务中与质量评价相关的业务；②抽取质量评价原始指标数据，数据通过无量纲标准化预处理形成评价指标体系；③计算主客观权重，其中主观权重ωs采用多专家ANP算法确定，客观权重ωo采用一种改进的粗糙集方法确定客观权重；④将上述步骤计算的主观权重与客观权重加权综合，得到综合权重ω；⑤最后采用模糊综合评价法得出模糊等级评价结果。

2.2 评价指标数据预处理

在整车质量评价指标体系中拥有不同类型的指标，按其具体类型可以分为效益型、成本型和固定型等指标类型[15]。一般而言，它们具有不同的量纲，但是传统直线型无量纲标准化处理方法是无法反映各种指标函数的作用趋向和变化趋势[18]。因此，借助模糊数学中的隶属函数，以定量指标所使用的评分值中最大值和最小值为标准，对效益型、成本型和固定型等指标类型分别进行无量纲标准化处理。

由表2可知，各车型质量评价得分依据其评价值大小排序为：K_F>K_E>K_D>K_C>K_B>K_A，其中车型K_A的质量分析结果如表3所示，展示产品质量改进的排序情况。例如，一级指标整车服务质量可靠性中的二级指标紧急救援及时率指标评价分差最大，改进排序第1；一级指标的整车销售能力中的二级指标销售利润率指標分差最小，改进排序第11。这些分析结果可以为整车制造企业提高产品质量提供决策参考。

4 结语

汽车产业链云服务平台的整车质量评价属于多目标决策问题，本文提出的基于模糊粗糙集和多专家网络层次分析法（ANP）的质量评价模型和算法，不仅能够避免仅采用单一的AHP方法计算时的主观因素，而且改进的模糊粗糙集方法也有效解决了客观权重结果为0的情况，使得计算结果更具可靠性，并通过应用案例验证了这一评价算法的有效性和科学性，从而为多目标、多层次评价问题提供了一条新的解决途径。

参考文献：

[1]鲍玉斌，孙焕良，冷芳玲，等.数据仓库环境下以用户为中心的数据清洗过程模型[J].计算机科学，2004（5）：52-55.

[2]赵慧娟，唐慧佳，孙林夫.基于应用服务提供商的汽车产业链协同商务平台解决方案[J].计算机集成制造系统，2006，12（5）：745-752.

[3]姜兴宇，王贵和，张新敏.面向全生命周期的产品质量综合评价方法研究[J].系统仿真学报，2008，10（20）：5581-5584.

[4]贾鸣镝，郑鑫，叶明海，等.汽车经销商能力评价模型及其实证[J].汽车工程，2012，34（1）：85-90.

[5]郑鑫，吴泗宗，叶明海.中国汽车经销商竞争力AFDA评价模型及实证[J].汽车工程，2005，27（6）： 754-758.

[6]韩敏.基于粗糙集定权的经销商绩效评价算法研究[J]. 微计算机信息，2007，23（6-3）：151-155.

[7]ROODHOOFT F，KONINGSJ.Vendor selection and evaluation an activity based costing approach[J].European Journal of Operational Research，1997，96（1）：97-102.

[8]CHEN F.Interactive selection model for supplier selection process：an analytical hierarchy process approach[J].International of Production Research，2003，41（15）：3549-3579.

[9]ARAZC，OZKARAHANI.Supplier evaluation and management system for strategic sourcing based on a new multi criteria sorting procedure[J].International Journal of Production Economics，2007，106（2）：585-606.

[10]ZARAND I M H F，SAGHIRI S.A comprehensive fuzzy multi-objective model for supplier selection process[C].Process of the 12th IEEE International Conference on Fuzzy Systems，2003：368-373.

[11]CHOU SHUO-YAN，CHANG YAO-HUI. A decision support system for supplier selection based on a strategy aligned fuzzy SMART approach[J].Expert Systems with Applications，2008，34（4）：2241-2253.

[12]钱学森，于景元.一个科学新领域-开放的复杂巨系统及其方法论[J].自然杂志，1990，13（1） ：3-10.

[13]AMIDA A，GHODSYPOURB S H，BRIENC C O.A weighted additive fuzzy multi-objective model for the supplier selection problem under price breaks in supply chain [J]. International Journal of Production Economics，2009，121（2）：323-332.

[14]DEMIRTAS E A，USTUN O.Analytic network process and multi-period goal programming integration in purchasing decisions[J].Computers and Industrial Engineering，2009，56（2）：677-690.

[15]LI DENG-FENG，CHEN SHOU-YU.FNN optimum seeking decision making method[J].The Journal of Fuzzy Mathematics，1997，5（3）：699-705.

[16]L SAATY T.The analytic network process[J]. Iranian Journal of Operations Research，2008（1）： 1-27.

[17]譚宗凤，徐章艳，王帅.一种改进的粗糙集权重方法[J].计算机工程与应用，2012，48（18）：115-118.

[18]田冉，孙林夫，李斌勇，等.基于模糊粗糙集的TOPSIS供应商评估方法[J].计算机应用研究，2013，30（8）：2319-2322.

（责任编辑：孙 娟）

英文摘要Abstract：Based on the automobile industry chain， the automobile quality evaluation is a multi-objective evaluation problem， seeing that influence quality factors are interconnection and interaction， which possess uncertainty and fuzziness obviously，in view of this question， the article used a combination of qualitative and quantitative methods. In order to improve the accuracy and objectivity of the evaluation results， a mathematical model of fuzzy rough set combined with multi-expert Analytic Network Process （ANP） is proposed， multi-expert Analytic Network Process （ANP） method combined with modified fuzzy rough set in the comprehensive weighting method to determine index weight， fuzzy comprehensive evaluation method to get the results of the assessment， which is applied to automobile quality evaluation in the Kai Ma vehicle manufacturing enterprise. Finally， an example is given to verify the rationality， validity and reliability of the evaluation model.

英文关键词Key Words： Automobile Industry Chain； Quality Evaluation； Analytic Network Process； Rough Set； Fuzzy Comprehensive Evaluation