基于区间值直觉模糊集的技术创新风险评价方法
2020-05-13田永超于丽英
田永超,于丽英
(上海大学管理学院,上海200444)
认识并准确把握国内外科技发展的新趋势,以技术创新为引领开拓企业发展新境界,已经成为企业在未来提升核心竞争力的必要选择.企业技术创新的速度与质量在竞争中扮演着越来越重要的角色,但企业技术创新的收益与风险存在准对称性.每一个技术创新项目无论是前期的机会确认还是后期的应用扩散,每个过程、每个环节都有发生风险的可能.因此,降低企业技术创新风险是提高企业技术创新绩效的关键.
失效模式与影响分析(failure mode and eあect analysis,FMEA)是一种用来确定、识别和消除在系统、设计、过程或服务中所有潜在失效或风险的特殊方法,其本质就是一种检查失效或风险所有可能发生方式的bottom-up分析方法.在技术创新风险评价中应用FMEA方法,就是要针对每种确定的风险(不管是已知的还是潜在的)分析其对技术创新过程的影响,同时评估风险的严重度、发生度和检测度进而获得其风险优先级.从这一点出发,可确定是立即采取必要的预防和改进措施还是忽略该风险,其本质上需要决策的是减少风险发生的可能性还是减小风险发生的危害.
企业技术创新是一种持续性的活动,风险管理需要贯穿整个过程,而FMEA是一种持续性的动态分析方法,可以对整个企业技术创新过程中的各种风险进行管理,通过不断地更新风险管理的评估准则,并采取措施,从而降低技术创新过程中的各种风险.所以在企业技术创新活动中应用FMEA方法进行风险管理也就显得十分必要.由于实际技术创新风险管理问题的复杂性和多样性,风险管理人员很难定量地使用精确值对风险进行评价,实践中常常还会用到模糊评价.三角模糊数[1-2]、梯形模糊数[3]和直觉模糊集[4]等工具和方法在技术创新风险评价中的应用都得到了国内外学者的广泛研究,应用场景也包括半导体晶圆制造[5]、医疗器械升级[6]和互联网金融[7]等多个领域.另外,区间值直觉模糊集因其在模糊性和不确定性等方面的灵活性和实用性[8-9],在复杂决策领域也被广泛关注研究.本工作构建了基于区间值直觉模糊集的技术创新风险评价模型,并以D公司的座椅开发项目为例,验证了该风险评价模型的可行性.
1 基础知识
定义1[10]若论域X上给定2个映射μ~A:X→[0,1]和ν~A:X→[0,1],使得x∈X|→μ~A(x)∈[0,1]和x∈X|→ν~A(x)∈[0,1],并且满足条件0≤μ~A(x)+ν~A(x)≤1,则称μ~A(x)和ν~A(x)确定了论域X上的1个直觉模糊集~A,可简记为
式中,μ~A和ν~A分别为~A的隶属函数和非隶属函数,μ~A(x)和ν~A(x)分别为元素x属于~A的隶属度和非隶属度.另外,称π~A(x)=1-μ~A(x)-ν~A(x)为~A中元素x的直觉模糊指标或犹豫(hesitancy)度.它是对评价对象犹豫程度的一种度量.若直觉模糊集~A={
定义2[11]将单位区间[0,1]上的所有闭子区间记为集合I[0,1],若论域X上给定2个区间值映射μ~A:X→I[0,1]和ν~A:X→I[0,1],使得x∈X|→μ~A(x)⊆[0,1]和x∈X|→ν~A(x)⊆[0,1],并满足0≤sup{μ~A(x)}+sup{ν~A(x)}≤1,则称μ~A和ν~A确定了论域X上的1个区间值直觉模糊集可简记为
2 技术创新的阶段划分与风险识别
企业技术创新是一个系统行为过程,以知识创新为起点,以技术产业化为终点[12].要充分认识技术创新风险以及更好地进行风险管理,就必须对企业技术创新的阶段划分进行深入的探讨.切入的角度不同,就有不同的技术创新阶段划分方法.管理学界一直认为技术创新是一个多阶段的决策过程,本工作引入罗伯茨按决策单元划分的技术创新阶段模型(见图1),将企业技术创新过程分为6个阶段,以此作为识别技术创新风险的基础.
图1 罗伯茨的技术创新阶段模型Fig.1 Roberts’stage model of technological innovation
阶段Ⅰ是确认机会的阶段,也可说成是探究市场需求的阶段.成功的创新往往是以一个新思想产生为契机,这种新思想必须把市场需求和技术可行性结合起来.由于企业技术创新风险存在连锁集中性,所以阶段Ⅰ的风险潜在危害性较大.市场风险是阶段Ⅰ潜在风险的主要种类,例如客户群不准确、市场前景预测不准确、新产品功能不确定等风险.
阶段Ⅱ是思想形成的阶段.所认识到的市场需求和技术可行性在该阶段中被一个设计思想融为一体,这种思想要体现出以科技为基础、以需求为导向的原则.思想形成阶段的企业技术创新活动要求实现需求和技术上的统一,也就是要求企业不同部门对于创新要有统一的思想意识.阶段Ⅱ的目标可以借助需求功能展开等方法实现,潜在风险可能有开发团队不匹配、开发策略不清晰、未识别出开发难点等.
阶段Ⅲ是问题求解的阶段.之前提出的一些需要解决的问题,就必须在本阶段投入一定的人力、物力、财力去寻求解决方法.阶段Ⅲ的企业技术创新活动主要依赖于企业现有的技术创新能力,这与企业的研发团队规模、研发人员素质和研发经费支出等因素有关.阶段Ⅲ的潜在风险有研发成本大、开发能力不足、技术路线有偏差等.
阶段Ⅳ是问题解决的阶段.问题的解决方式有发明、模仿或仿造.企业技术创新活动进入这一阶段就说明主要的探索过程已经完成,此时技术创新潜在风险可能来源于技术成果的转化过程,例如某部件技术突破引起其他部件质量问题、开发目标转换不足、技术创新成果被侵害等.
阶段Ⅴ是批量生产的阶段.在这一阶段,技术创新的主要活动是完善批量生产的工艺技术、降低生产成本以及满足市场需求等内容.阶段Ⅴ的技术创新风险主要与企业的生产运营及采购活动有关,潜在风险有产能不足、产品制造工艺复杂、质检环节纰漏等.
阶段Ⅵ是应用扩散的阶段,是决定技术创新商业化成功与否的关键阶段.新技术、新产品在这阶段首次得到应用并向市场扩散.阶段Ⅵ的技术创新活动更多地体现在市场营销活动中.保证新产品的技术优势或主要改进以获得消费者的认可是这一阶段的主要目的.阶段Ⅵ的潜在风险有定价过高、售后服务差、竞争环境预估不足等.
综上,已识别出的技术创新潜在风险如表1所示.
表1 技术创新潜在风险汇总Table 1 Summary of potential risks of technological innovation
3 技术创新风险评价模型
本工作根据表1中的18项主要潜在风险,参考了区间值直觉模糊集评价语言标度[13],优化了传统FMEA分析方法的步骤,建立了一套适合技术创新风险评价的模糊FMEA工作流程,如图2所示.
图2 模糊FMEA工作流程Fig.2 Fuzzy FMEA workflow
设识别出的潜在风险集为X={x1,x2,···,xn},潜在风险的严重度、发生度和检测度组成的要素集为O={o1,o2,o3},要素oi(i=1,2,3)的权重为区间值直觉模糊集
式中,i=1,2,3,j=1,2,···,n.
根据式(4),可将基于区间值直觉模糊集的技术创新风险评价模型的求解问题看作是一个多准则决策问题.本工作根据逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)思想,结合区间值直觉模糊集的性质与特点,首先确定该模型的正负理想解,然后构建潜在风险的相对贴近度函数,通过非线性规划方法计算风险优先级,最后通过排序得到影响较大的潜在风险.该评价模型的求解过程主要包括以下4个步骤.
步骤1 正负理想解的确定.为进行潜在风险之间的比较,首先选择2个参考点,称为区间值直觉模糊集正、负理想解,分别记为和其中x+是评价者对所有要素(严重度、发生度和检测度)最消极的评价,x−是评价者对所有要素(严重度、发生度和检测度)最积极的评价.
xj与x+,x−的欧几里得距离分别为
步骤2 相对贴近度函数的构建.根据TOPSIS思想,可以定义潜在风险xj的相对贴近度为
变量νij的单调不增函数.
步骤3 风险优先级的计算.易于看到,非线性规划求解模型(8)和(9)通过减少变量数量,求解也相应简化.根据连续函数的性质可以推得≤CjU,即潜在风险xj的相对贴近度为单位区间[0,1]上的区间值[CjL,CjU].
根据定义,区间值[CjL,CjU]可以等价地表示为直觉模糊集Cj=
步骤4 潜在风险的排序.用xj≥xk(j,k=1,2,···,n)表示“潜在风险xj不劣于xk”,用p(xj≥xk)表示“事件xj≥xk的概率”,p(xj≥xk)=p(Cj⊇Ck).这里将直觉模糊集Cj和Ck的包含比较概率定义为
对潜在风险xj和xk进行两两比较,可以转换为对其相应的直觉模糊集xj和xk包含关系的比较.通过计算得到所有潜在风险的包含比较概率,并表示为如下的矩阵:
式中,pjk=p(Cj⊇Ck).潜在风险xj(j=1,2,···,n)的优属度θj可表示为
显然,θj越大,则潜在风险xj越严重.根据优属度θj从大到小排序,可确定潜在风险的排序.排名靠前表明该潜在风险的影响越大,应及时采取预防和改进措施.
4 案例应用
D公司是一家生产轻型客车、轻型卡车及特种改装车的制造型企业.本工作将基于区间值直觉模糊集的技术创新风险评价方法应用于D公司的座椅开发项目,针对18项潜在风险进行评价,确定需要及时采取预防和改进措施的潜在风险.
首先,确定潜在风险严重度、发生度和检测度的权重,分别用区间值直觉模糊集表示为<[0.1,0.4],[0.2,0.55]>,<[0.2,0.5],[0.15,0.45]>,<[0.25,0.6],[0.15,0.38]>.权重值在一定程度上反映了模糊FMEA管理团队的风险承受能力和风险偏好程度.
接着,对识别出的18项潜在风险的严重度、发生度和检测度进行分析与模糊评分.管理团队参考模糊语言标度(见表2),根据自己的直观判断给每一要素的隶属度和非隶属度确定一个区间值.相较于语言变量评价,使用区间值评价更能充分表达评价者态度的复杂性与不确定性.经过统计处理后,可以得到模糊FMEA风险评价模型的决策矩阵,如表3所示.
表2 语言变量与区间值直觉模糊集转换参照表Table 2 Conversion reference between language variablesand interval value intuitionistic fuzzy set
表3 各潜在风险的模糊评价值Table 3 Fuzzy evaluation values of the potential risks
最后,利用本工作所提出的技术创新风险评价模型进行求解:①确定模型的正负理想解;②构建相对贴近度函数;③计算风险优先级;④潜在风险排序.得到的各潜在风险的评价结果如表4所示.
表4 各潜在风险评价结果汇总Table 4 Summary of the potential risk assessment results
通过比较,可以确定风险优先级排名前5位的是xC-02>xD-02>xB-03>xA-02>xB-01.对于这些排名靠前的潜在风险,要引起足够的重视.因为这些潜在风险可能是整个座椅开发项目中最需要进行预防和改善的.对于那些排名靠后的潜在风险可以暂时不采取预防和改善措施,但要进行记录和监控,以防情况有变可以及时采取行动.
5 结束语
区间值直觉模糊集能更确切反映人们主观的、模糊性的偏好信息,在评价中也更加灵活与实用.本工作基于区间值直觉模糊集构建了应用于企业技术创新风险评价的模糊FMEA方法.该方法充分考虑了管理者在进行技术创新风险评价时的犹豫态度,保留了决策信息中的不确定性成分,使评价结果更加真实可靠.同时,该方法将基于TOPSIS的非线性规划求解模型应用其中,简化了计算过程,增强了该方法的可操作性.最后的案例应用充分体现了该方法计算简便、决策准确的特点,也为其今后的实际推广进行了有益尝试.
