服务型制造网络节点质量行为关键性度量

冯良清 ，李文川，曾伟平，袁武水

（1.天津大学 管理与经济学部，天津 300072；2.南昌航空大学 经济管理学院，南昌 330063）

0 引言

服务型制造网络（Service-oriented Manufacturing Network，SMN）是服务型制造模式下，由制造企业、服务企业的相关部门或人员以及顾客组成的价值模块节点单元构成的一种能力与需求合作网络[1,2]。SMN网络节点质量行为表现为服务模块集成商或服务模块提供商对服务质量水平的提供、改进及控制的相关策略[2]。度量评价节点质量行为关键性主要是对服务需求与质量行为的关联进行综合评价。目前国内外关于综合评价的方法很多，如层次分析法、信息熵法、数据包络分析方法[3-5]。由于SMN服务需求的不确定性及其节点质量行为的匹配性，使得以上方法难以满足SMN节点质量行为关键性评价的要求。研究表明，质量功能展开（Quality Function Deployment，QFD）方法是解决不确定性与匹配性问题的有效途径，如Yousefie等[6]利用QFD方法来进行管理工具的选择，验证了模型匹配的实用性。考虑到在SMN中各模块节点服务能力的差异性，传统QFD方法难以对各模块节点服务能力进行有效整合，需要对传统的QFD方法进行扩展。基于熵权法在确定指标权重方面的有效性[7]，本文采用熵权法确定服务需求重要度，集成熵权法与多维质量功能展开（Multi-dimension Quality Function Deployment，MQFD）的方法进行评价，以解决节点服务能力的差异性与节点质量行为不易匹配的问题。从SMN生产性服务模块、服务性生产模块及顾客效用模块三个维度，提出多维质量屋关键性评价模型，求解关键度，以为SMN中主导企业的质量行为决策提供参考。

1 基于MQFD的SMN节点质量行为关键性度量方法

1.1 MQFD模型构建

本文参考多维QFD[8]对传统的QFD方法的扩展，从三个维度构建SMN质量行为的MQFD模型：（1）质量代理向量维，根据SMN模块节点间的相互关系，其质量代理为各服务模块提供商，含服务性生产模块、生产性服务模块、顾客效用模块。（2）服务能力需求维，即SMN的模块集成商对服务模块提供商的服务能力要求。（3）质量行为参数维，需要根据模块节点的服务能力要求进行设计。每个质量代理均可形成基于服务能力与质量行为的关联矩阵，如图1所示。

图1 SMN节点质量行为MQFD模型

当Pi=1/m(i=1，2，…，m)时，熵取最大值为：emax=lnm。现有m个待评项目，n个评价指标，形成原始评价矩阵R=(Rij)m×n对于某个指标rj有信息熵：

1.2 基于熵权法的SMN服务能力需求重要度确定

根据信息论的基本原理，若系统可能处于多种不同的状态，而每种状态出现的概率为Pi(i=1，2…，m)时，则该系统的熵就定义为[9]:

现有m个待评项目，n个评价指标，形成原始数据矩阵R=(rij)m×n：

其中，rij为第j个指标下第i个项目的评价值。

求各指标值权重的过程为:

（1）计算第j个指标下第i个项目的指标值的比重:

（2）计算第j个指标的熵值:

（3）计算第j个指标的熵权:

1.3 SMN节点质量行为关键性度量过程

参考群决策理论，将SMN质量行为关键性评价规则定义为一个三元组（A,P,K）[8]。A=(A1，A2，…，Am)为质量代理的集合。K=(K1，K2，…,Km)为各质量代理的质量行为结果集合，P=(P1，P2，P3…，Pm)为对各质量代理的质量行为置信度评价集合，其中第i元Pi为对应质量代理Ai的质量行为结果置信度函数。对只考虑含有生产性服务模块、服务性生产模块、顾客效用模块三类质量代理的SMN时，m=3。SMN节点质量行为关键性评价过程描述如下：

步骤1：能力需求与质量行为参数设置。针对SMN中模块化服务能力需求特性，确定其节点能力需求指标体系；根据能力需求，设置SMN节点质量行为特性指标。

步骤2：能力需求指标权重确定。用1.2中熵权法确定服务能力需求指标重要度wj，依据QFD的竞争性评估规则计算指标的绝对权重Waj与相对权重Wj。

步骤3：多维质量屋构建与参数设置。确定划分建立生产性服务模块、服务性生产模块、顾客效用模块质量代理集合A=(A1，A2，A3)，构建SMN各模块节点的质量屋，设置关联矩阵参数。

步骤4：单模块节点质量行为关键性度量。依据QFD平面质量屋技术特性评估规则，计算得到单模块节点质量行为绝对重要度Tai及相对重要度Ti，其单模块节点质量行为结果集Km=(T1，T2，…，Ti),m=1,2,3，单模块节点质量行为关键度K=Km。

步骤5：多模块节点质量行为关键性度量。将置信度向量P=(P1，P2，P3)T作为权重，对多质量代理模块的结果K=(K1，K2，K3)进行加权集成，由式（6）得到综合关键度K′：

2 实证分析

2.1 某制造企业为主导的SMN能力需求指标体系

分析某制造企业为主导的SMN，其服务能力需求与各合作单位之间的质量行为的协调关系。这里合作单位具体指：零部件外包供应商（服务性生产模块）、第三方物流承包商（生产性服务模块）、顾客效用模块（顾客参与）。主导企业即服务集成商模块，合作企业即服务提供商模块。参考文献[10]，本文给出了SMN节点服务能力需求指标体系，如表1所示。

表1 服务型制造网络节点服务能力需求指标体系

2.2 服务能力需求为导向的SMN质量行为特性指标确立

SMN价值模块节点能力客观存在层次性差异，即服务模块集成商、服务性生产模块提供商、生产性服务模块提供商等各类节点企业存在基础能力优势、竞争能力优势及核心能力优势三种情况。节点能力的差异决定了其质量行为决策的不同，针对三种不同的能力差异将分别采用三类对应质量行为[2]，即：适应性质量协作、合约化质量协调、模块化质量协同。三类不同的质量行为如表2所示。

表2 质量行为指标

2.3 确定需求指标权重

2.3.1 熵权法确定需求重要度

本文仅考虑一个包含SMN服务性生产模块、生产性服务模块、顾客效用模块三个模块的SMN。设计一个m×n的矩阵，其中，设m=3，n=18，评价指标对应服务能力需求，待决策方案对应三个不同的模块。矩阵用R表示，矩阵中对应的第i个评价对象在指标j上的值为rij，为确保各服务能力需求重要度的准确性，各指标值rij为该主导企业内的10位专家打分的平均分，每位专家打分值为0～10之间的数值。设18项服务能力需求指标用字母分别表示为三个质量代理模块分别表示：生产性服务模块、服务性生产模块、顾客效用模块。专家打分的原始矩阵关系如下：

由式（3）可计算出第j个指标下第i个项目的指标值的比重Pij如表3所示。

表3 各指标的指标值比重pij

由式（4）计算第j个指标的熵值ej，所得熵值如表4所示。

表4 各指标的熵值ej

由式（5）计算第j个指标的熵权Wj，所得熵权如表5所示。

表5 各指标的熵权Wj

2.3.2 计算需求指标权重

影响需求权重的因素有：需求指标的重要度wj、改进比例Rj、质量特性点Sj。其中，Rj为目标水平与现有标准的比值，目标水平、现有标准及Sj同样由该主导企业的10位专家评判后给出，依据Waj=wj×Rj×Sj计算确定绝对权重，进而确定相对权重，如表6所示。

2.4 传统QFD方法的SMN节点质量屋构建

本文采用传统QFD方法，将产生12×18的关系矩阵。服务能力需求与质量行为参数的关系如图2所示。屋顶表示出了各质量行为之间的相互关系，这种关系表现为三种形式：无关系、正相关和负相关。屋顶中的内容不需要计算，一般只是用表示正相关，用符号表示负相关，作为确定各质量行为关键性的参考信息，计算质量行为特性重要度。

2.5 MQFD方法的SMN节点质量屋构建

本文采用MQFD模型，如下页图3所示。针对每一个质量代理模块设置质量屋矩阵，在18项服务能力需求中：有13项与服务性生产质量代理相关；10项与生产性服务质量代理匹配相关；7项与顾客效用质量代理匹配相关；最终可以得到三个简化的质量屋。在三个质量代理并行求解后，利用MQFD中的集成加权原理处理SMN质量行为结果，可以提升质量行为关键性度量的准确性。

2.6 SMN节点质量行为关键度确定

由图2传统的QFD得到各质量行为特性参数的重要度，并计算其相对重要度，取三位有效小数值。可得到一个3×4的矩阵，代表12项质量行为特性的重要度值，即质量行为关键度值K：

表6 各需求指标的权重

图2 传统QFD方法的过程数据

由式（7）可知，多个参数的关联水平相近或相等，其质量行为关键度区别不明显。采用MQFD，根据相同的计算方法，可得服务性生产模块、生产性服务模块、顾客效用模块所对应的各项质量行为关键度矩阵结果Km，(m=1,2,3,)：

图3 MQFD模型过程数据

建立各质量代理置信度评价值[8]P=[4.3，3.6，1.7]T，由式（6）得到加权后的MQFD综合质量行为关键度矩阵K′：

将式（7）结果与式（8）比较可以看出：在保留三位小数精度的情况下，式（7）中有多个质量行为参数的关键度值是相同的，难以区分关键重要程度；而式（8）中MQFD模型所得矩阵结果K′中则不存在相同的关键度值，各项质量行为参数的优先级区分较明显，便于SMN做出有效的行为决策，提高质量效果。

3 结束语

本文针对SMN中服务性生产模块、生产性服务模块、顾客效用模块，确定了三类模块的服务能力需求指标，改进传统的QFD方法，建立了MQFD理论模型。将定性指标与定量指标规范化处理，用熵权法确定服务能力需求重要度，用QFD方法确定指标的相对权重。通过加权质量代理置信度集成多维质量屋的求解结果，得到SMN节点质量行为的关键度参数，实证结果对服务型制造企业的质量提升具有参考价值。

本文仅考虑了包含三个模块的简化模型，SMN所涉及的模块数量庞大，存在知识与资源的时空异构性，需要通过智能大数据技术的相关研究解决。SMN节点质量行为的关键程度及合作协同性程度都将影响最终的产品和服务质量，因此，还需要对SMN节点的质量行为效率、质量行为结构、质量行为机制等问题进行一些探索。