TOPSIS分析法在设备绩效管理中的应用

王明强

(上海宝信软件股份有限公司 上海：201900)

0 引言

大型钢铁制造企业是重资产行业，企业设备运行绩效高低直接关系到企业的连续生产能力、产品质量，进而关系到企业的营收能力、行业口碑和行业地位。随着企业规模扩大，集团性企业一般会建立一套标准的绩效评价体系来衡量各生产单元的设备绩效优劣，通过横向比较分析来寻找最优的设备管理方法。但目前大多数企业设立的各项设备管理指标往往是离散的，通过离散的指标结果来综合衡量各生产单元或企业间的设备绩效管理水平是比较困难的，实际上也是难以基于单一指标的数据高低集合来精准衡量设备运行优劣。基于此，企业建立一套科学的评价体系和计算方法就显得尤为重要。

研究发现，多数设备绩效评价都可应用相关方法从多个方面建立评价指标，例如，可采用TOPSIS分析法、加权因素分析法、层次分析法 (AHP)等多维度评估来建立评价模型，构建设备评价体系[1]。TOPSIS分析法是根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法，是在现有的对象中进行相对优劣的评价。本文论述了在大型钢铁企业中应用TOPSIS分析法进行设备绩效评价的建模过程，详细分析了其在设备管理绩效评价体系中的实现过程。

1 设备管理的主要绩效评价指标

“如果你不能描述，那么你就不能衡量；如果你不能衡量，那么你就不能管理”[2]。为了适应现代化设备管理模式的需要，设备管理人员必须建立新的认识体系，必须依靠先进的科学决策分析系统，切实掌握设备管理各项指标数据，实现对设备管理工作的过程考核和动态监管。

通过信息系统建立一个标准工作平台，可以快速有效地全面诊断各层级设备管理现状，直观反映各生产单元、各产线各项指标所处的位置、优劣，从而准确地找出管理短板，为有针对性地改善管理提供量化依据。指标是衡量目标的参数，是预期中计划达到的指数、规格、标准，一般用数据表示，设备管理指标就是企业在管理过程中逐渐形成的、可度量的一系列设备运行目标值。

1.1 绩效指标的选择

设备管理指标的划分是各企业根据设备管理业务需求及考核目标来设定的，本文选取八个类别28项设备管理评价指标，分别是综合管理、维修成本、状态管理、点检管理、检修管理、备件管理、技术管理、计量管理。其中综合管理包含设备综合效率OEE等四项指标；维修成本包含吨钢坯生产性设备维修费等四项指标；状态管理包含主作业线月均故障时间等六项指标；点检管理包含点检异常发现闭环率等三项指标；检修管理包含检修计划时间命中率等三项指标；备件管理包含百元固定资产物料库存等六项指标；技术管理包含设备油耗HFI指数一项指标；计量管理包含计量确认合格率一项指标。

1.2 基准设定及指标计算

结合钢铁行业设备管理业务活动，前述选取的28项指标基本能覆盖设备管理各项业务活动，通过对这些指标的目标值设定及完成实绩的综合性判定分析，可切实体现各生产单元的设备绩效优劣。

信息系统的使用在钢铁行业企业中已经非常普遍，一个相对完整设备管理系统的使用对指标数据的获取提供了便利手段。通常情况下上述28个指标大多数都可以从业务系统中获取到数据并加以计算，在没有人为干预的情况下确保了数据的准确性，个别指标系统数据无法满足的情况下，可采用手动填报的形式补充，采用计算机处理大量数据的算法可行且可靠。

2 TOPSIS分析法工作原理及计算

2.1 TOPSIS分析法工作原理

TOPSIS分析法根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序，是在现有的对象中进行相对优劣的评价。TOPSIS分析法是一种逼近于理想解的排序法。

TOPSIS分析法综合评价有如下特点：有多个评价指标，这些指标是可测量或可量化的，有一个或多个评价对象，根据多指标信息计算一个综合指标，把多维空间问题简化为一维空间问题中解决，可以依据综合指标值大小评价对象优劣程度进行排序。

TOPSIS分析法的上述特点，恰好与设备绩效管理评价的全部要点吻合，即把设备管理领域中所有评价指标的多维评价问题用TOPSIS分析法简化为设备绩效评价结果一维评价问题。通过设备绩效评价结果综合反映各生产单元设备管理水平，并根据单项类别的评价反映管理薄弱环节，有针对性地提出改进措施。

2.2 TOPSIS分析法计算步骤

采用相对接近测度，设决策问题有m个目标fj(j=1,2,…,m)，n个可行解Zi=(Zi1,Zi2,…,Zim)(i=1,2,…,n)

第一步：将决策矩阵A通过向量规范化求得规范决策矩阵Z′

(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)

第二步：构造规范化的加权决策矩阵Z

第三步：确定理想和负理想解

第四步：计算各方案到理想解与负理想解的距离

第五步：计算各方案与理想解的接近程度

3 设备绩效评价体系构建

3.1 两层级评价体系构建

绩效评价体系的构建是开展精益维护的基础，根据设备本质和使用特性，通过分析确定构建以设备保障能力为核心的指标体系[3]。本文将28个指标作为设备绩效评价内容集合，同时将28个结果分属到不同的八个类别中，分别定义为：综合管理、维修成本、状态管理、点检管理、检修管理、备件管理、技术管理和计量管理。两层级评价体系见表1。

3.2 TOPSIS分析法与设备绩效评价体系的结合

为改变绩效评价指标离散的状态，通过分类将绩效指标归类为不同的管理类别，同时应用TOPSIS分析法把多维空间问题简化为一维空间问题的能力来测算每个指标结果与最理想结果的差距，TOPSIS分析法的引入确保了两层绩效评价体系拥有了可实现、规范的落地手段，具体实现方法见图1。

3.3 TOPSIS分析法评价实例

可通过一个具体的案例说明TOPSIS分析法在设备绩效管理评价中的应用，表2数据是某大型钢铁企业2019年各生产基地的28项指标实际考核数据。数据经过脱敏处理，同时各生产基地用字母A/B/C/D表示。

表1 两层级评价体系简表

图1 TOPSIS综合分析法实现简图

序号分类指标名称单位目标实绩ABCD1综合设备综合效率(OEE)%80.183.25485.21882.86682.4362综合日历作业率%8181.54483.19677.05676.2953综合A类环保设备同步投运率%89.189.9989.9699089.3014综合设备原因造成的产品质量损失发生率%0.20.137不统计0.1120.1385维修成本维修费用总额亿元26.6212.13712298.687216维修成本吨钢坯生产性设备维修费(全口径)元/吨183.883185.556138.283115.793134.4357维修成本冶炼区域吨钢坯生产性设备维修费元/吨67.573.43163.11861.03644.4068状态管理一、二级设备事故次数次000009状态管理每条主作业线月均设备故障时间小时/月,条7.86.7677.4685.0878.4910状态管理主作业线月均故障时间小时/月276175.966104.552116.416399.06711状态管理每条主作业线月均设备故障次数次/月,条5.48.187.612.8111.2912状态管理每条重要作业线月均设备故障时间小时/月,条4.7043.7325.0021.1385.04813状态管理每条重要作业线月均设备故障次数次/月,条1.6921.1281.7660.2933.172

注：A/B/C/D代表不同生产基地，数据非真实，做过脱敏处理

从表2数据中可以真实反映出各基地每一项考核指标的完成情况，从单一指标来看，可以简单得出或好或坏的结论，但从设备管理分类业务以及综合管理水平角度确很难简单得出明确的答案。按照TOPSIS分析法的计算过程，对数据进行进一步的分类与加工处理。

首先选取状态管理下的6项指标数据为例，获取状态管理的评价结果，状态管理结果表2已经表达完整，首先转为效益型属性决策矩阵。

其次使用决策矩阵Z′构造规范化的加权计算矩阵Z，结果如下：

最终使用计算矩阵Z计算各指标到理想与负理想的距离，最终计算状态管理的最终评价得分，结果见表3。

按照同样的道理，我们可以分别计算出综合管理、点检管理、检修管理等其他7个业务分类的得分，再一次使用TOPSIS分析法计算最终的综合得分从而形成最终的得分排名，具体结果见表4。

表3 状态管理评价得分

表4 综合得分排名

通过两个层级的TOPSIS分析法综合分析已经清晰地展示各个生产基地在设备绩效管理综合得分上的排序，为促进管理进步奠定了基础。

同时通过各分项的评分，结合雷达图(见图2)等直观的表现手段，可直观展示各基地的管理优劣点，为提高各生产单元设备管理能力提供了相互学习的多维视角。

图2 各基地设备管理的雷达图

4 结束语

综上所述，在设备绩效管理中引入TOPSIS分析法，应用可靠的科学算法将离散的管理指标通过综合分析方法形成分类评价结果，很好地解决了单一指标评价带来的不科学性；通过信息化手段和计算机平台实现了自动计算分析的功能，企业依据这套评价体系，可以系统性掌握设备绩效管理优劣，精准施策，为企业整体设备管理水平的提升提供更为便捷、高效的实现手段。