基于ISM-MICMAC的装配式建筑多空间调度影响因素分析

刘猛锐，孙 峤，夏洪春

(大连大学 建筑工程学院， 辽宁 大连 116622)

目前，我国正在积极推广以装配式建筑为代表的建筑产业现代化，国务院及住建部等政府部门出台了一系列政策文件和发展目标推动其发展。国务院办公厅转发的国办函[2019]92号《关于完善质量保障体系提升建筑工程品质指导意见》中明确提出，大力发展装配式建筑，推进绿色施工，通过先进技术和科学管理，降低施工过程对环境的不利影响；住建部印发的建科[2017]77号《“十三五”装配式建筑行动方案》进一步明确阶段性工作目标，到2020年，全国装配式建筑占新建建筑的比例达到15%以上。在此政策环境背景下，装配式建筑总体处于一个良好的发展环境中并呈现快速发展的态势，但行业整体水平仍有待提升。由于装配式建筑建造分布于构件生产、运输、现场装配等多个不同区域且各区域作业可同时进行，其建造过程中所需的预制构件、人力、机械设备等建造资源也需在生产、运输、装配等多个作业空间(简称“多空间”)进行调度，即装配式建筑的调度具有生产、运输、装配多空间性，从而导致装配式建筑在项目调度关键节点上与传统现浇建筑存在诸多不兼容之处，更易受到来自不同空间因素的影响。因此，为了有效推进装配式建筑的发展，亟需找出存在于装配式建筑项目调度中各空间的影响因素以及各影响因素相互之间的关联关系。

近年来学术界和行业均对装配式建筑项目调度问题展开积极的研究和探讨，并取得了丰硕的研究成果，例如陈伟等[1]研究装配式建筑分布于各作业空间的建造资源协同机理，提出了基于时间轴多维作业调度空间降维处理技术、信息共享下多维作业空间资源调度协同技术、现场装配作业空间最优资源线确定技术，建立了装配式建筑工程资源调度方法并进行实证分析；吴昊[2]将装配式建筑的施工特征与制造业的生产特点进行对比，通过讨论装配式住宅项目调度过程中的约束条件，考虑了施工中不确定因素对工期造成的影响，提出了基于差分进化的改进粒子群算法(Differential Evolution Particle Swarm Optimization，DEPSO)，建立了以项目工期最优和鲁棒性最大为目标的进度优化模型，并证明了DEPSO在求解工期不确定条件下装配式住宅项目进度优化问题中具有合理高效、鲁棒性强的优点；Liu[3]等为解决在有限的工作场所和存储区域，同时制造多个相应项目的大型和重型工程系统或部件，提出了一种双层多项目调度框架，用于优化资源分配决策和最小化多个预制工程之间的资源依赖关系；高德生等[4]从供应链管理角度出发构建了装配式建筑可持续发展 (Fuzzy Cognitive Map，FCM) 模型，从可持续发展速度和效果两个方面分析了关键供应链管理行为对装配式建筑可持续竞争优势的影响机理。

以上探讨从宏观角度对装配式建筑项目的协调调度、调度的算法优化、项目调度的模式及项目调度数量方面进行了深入研究，梳理出目前我国装配式建筑存在的诸多问题并提出了相应的解决方法及措施，对推动我国装配式建筑稳步发展具有重要借鉴意义。但尚缺少针对装配式建筑多空间调度过程中影响因素间作用机理的研究，尤其缺少对因装配式建筑项目生产、运输、装配多空间调度的特殊性所引起的调度问题的研究。

鉴于此，本文结合装配式建筑项目调度过程中具体影响因素，从空间角度出发，对装配式建筑项目多空间调度下的影响因素进行识别，基于解释结构模型(Interpretative Structural Modeling，ISM)对各影响因素进行层级结构梳理，并借助交叉影响矩阵相乘法(Matrices Impacts Croises-Multiplication Appliance Classement， MICMAC)对存在于各空间的影响因素进行驱动力 - 依赖性分析，以期揭示各因素之间的相互作用机理，进而为我国装配式建筑项目调度的发展提供管理和决策支持。

1 主要影响因素识别

为客观有效地辨识出装配式建筑多空间项目调度的影响因素，综合考虑研究对象特点及研究方法的可操作性，本研究采用文献研究、现场调研、问卷调查3种方式对影响因素进行辨识。首先，基于文献研究法和现场调研法初步识别出与装配式建筑多空间调度相关的影响因素[5～11]，然后基于问卷调查数据对初步识别的影响因素进行因子分析，提炼出关键影响因素。

1.1 影响因素选取

通过CNKI、万方数据库、Web of Science等数据平台检索“装配式建筑调度”“工业化建筑调度”“项目调度”等关键词，检索出近三年相关文献245篇，依据与本文研究主题的相关性，对涉及“装配建筑空间调度、多空间协调调度、多空间资源协调调度”等空间调度问题研究的文献进行筛选甄别，最终确定其中136篇为有效文献。根据调度作业活动发生的空间，初步识别出对装配式建筑生产空间、运输空间、装配空间调度及组织协调四个方面产生重要影响的20个因素，如表1所示。

表1 影响因素初步识别清单

基于初步识别的20个影响因素，对典型的装配式建筑在建项目的项目经理、各部门部长及监理人员展开现场调研，对初步识别的20个影响因素按含义相近原则进行二次优化，例如：将“信息化管理”调整为“信息技术应用”，将“总承包的协调管理”调整为“总承包管理水平”等。对初步识别的20个影响因素二次优化后按照生产空间、运输空间、装配空间及组织协调四个方面进行归类，如图1所示。

图1 初步识别影响因素分类

1.2 数据来源及分析

由于装配式建筑项目调度问题因空间不同而存在差异性，图1中所初步识别出的四个方面20个影响因素对装配式建筑项目调度的影响程度及关联性亦不尽相同。为了进一步聚焦装配式建筑调度管理中的核心问题，利用李克特5级量表法设计调查问卷，对图1中初步识别的20个影响因素实施重要性筛查。问卷设计中，“1”表示不太影响，“2”表示一般影响，“3”表示较大影响，“4”表示影响，“5”表示非常影响。调查问卷主要采用纸质和电子问卷两种形式，以装配式建筑一线工作人员或从事装配式建筑研究的科研人员为调查对象。调查过程中借助大量校友及电子邮箱、微信等互联网平台扩大发放规模，并保证问卷调查的准确性。本次问卷共计发放问卷360份，去除评分有明显规律、没有接触过装配式建筑等无效问卷，最终回收有效问卷296份，有效回收率为82.2%，有效问卷接受调查人员基本信息如表2所示。

1.3 调查问卷信度、效度检验

为检验图1中初步识别的影响因素在本研究中的有效性以及调查问卷设置的可靠性，利用SPSS 23.0软件对296份有效问卷进行信度和效度检验，计算结果如表3所示。由表3可知，信度系数Cronback’sα为0.866>0.7，说明调查问卷信度较高，题项设置良好；效度系数KMO值为0.893>0.5，巴特利特球形度检验为0.000，说明所识别的影响因素统计量相关性较强，比较适合进行因子分析，且所有测量指标聚焦为5个特征值大于1的有效因子，说明因素之间具有较好的会聚有效性。

表2 有效问卷接受调查人员基本信息

表3 信效度检验值

为了进一步验证所识别影响因素的相关性和一致性，对影响因素的总体相关性进行CITC检验，并将CITC>0.3作为Cronback’sα信度检验补充条件，通过CITC检验的因素，说明其相关性较高，检验结果如表4所示。由表4可知，初步识别的20个影响因素中，有14个影响因素总体相关系数CITC>0.3，即其具有较高的相关性和一致性，通过了信度检验。

下文将选取表4中通过信效度检验的14个因素作为装配式建筑多空间调度的关键影响因素，开展后续研究。重新整理排序的14个关键影响因素与装配式建筑多空间调度的关系如图2所示。

表4 总体相关系数CITC检验

图2 装配式建筑多空间调度关键影响因素

2 影响因素层级结构分析

基于前文识别出的14个关键影响因素，本节将利用解释结构模型(ISM)对装配式建筑多空间调度下的关键影响因素进行层级结构分析。

图3 层级结构分析基本流程

ISM作为分析复杂社会经济系统结构问题而开发的一种方法，具有将系统中众多因素复杂、紊乱关系结构化，以清晰、多级递阶的结构形式呈现的优点，能够实现对系统中诸因素的互动关系及关联机理进行揭示[12]。本文拟采用如图3所示的基本流程构建装配式建筑多空间调度14个关键影响因素间的层级结构，以进行层级结构分析。

2.1 判定因素间二元关系

ISM模型的准确性很大程度上取决于专家的判断，因此本文邀请具有15年以上相关专业工作经验的高校教授、设计院高级工程师、施工单位总工组成ISM专家小组，其中高校教授占43%、设计院高级工程师占28%、施工单位总工占29%。由ISM专家小组对影响因素之间二元关系进行判定，为量化二元关系判定基准，设置阈值为75%，即有不少于75%的专家判定某两个影响因素之间存在二元关系，则其二元关系成立。将判定结果进行汇总，对存在异议的部分进行再讨论，经3轮讨论之后，专家们达成一致意见，得出各影响因素之间的二元关系结果。

2.2 构建邻接矩阵

根据ISM专家小组判定的二元关系结果，构建如下所示的装配式建筑多空间调度影响因素的邻接矩阵A：

2.3 计算可达矩阵

可达矩阵是以方阵形式表示系统内部各要素之间的可达关系，进而反映装配式建筑多空间调度14个关键影响因素的直接、间接影响。邻接矩阵与可达矩阵均为符合布尔代数运算规则的n×n阶0-1矩阵，当(A+I)n=…=(A+I)r+1=(A+I)r≠(A+I)r-1≠(A+I)r-2≠…≠(A+I)3≠(A+I)2≠(A+I)得到可达矩阵M。其中，I为与A同阶次单位矩阵，r为最大传递次数。本文对构建的邻接矩阵进行运算求得可达矩阵M=(A+I)4=(A+I)3≠(A+I)2≠(A+I)，结果如下：

2.4 构建ISM结构模型

构建ISM结构模型是对装配式建筑多空间项目调度影响因素所处层次进行结构化梳理。首先根据可达矩阵M按以下定义确定各影响因素关系集合：可达集R(Si)为可达矩阵M行元素为“1”的列的集合，先行集A(Si)为可达矩阵M列元素为“1”的行的集合，共同集C(Si)为R(Si)与A(Si)交集即C(Si)=R(Si)∩A(Si)，得出装配式建筑多空间调度各关键影响因素关系集合如表5所示。

表5 关键影响因素关系集合

其次，在可达矩阵M中寻找只受其他因素影响而不影响其他因素的因素并将其抽取，该类因素所构成的集合为终止集E(Si)即C(Si)=R(Si)的因素。依此规则依次逐层抽取终止集要素，并完成层级结构划分，层级结构划分结果如表6所示。

根据表6划分的层级结构及可达矩阵M中各影响因素间的相互关系，构建出装配式建筑多空间调度影响因素ISM结构模型，如图4所示。为更加清晰地表达层级结构，模型中简化了可达矩阵的越级二元关系，只考虑影响因素同级之间的二元关系。

表6 层级结构划分

图4 影响因素ISM结构模型

2.5 ISM层级结构分析

通过构建ISM结构模型对装配式建筑多空间调度影响因素所处层级进行了结构化梳理，对其层级结构进一步分析可知：

(1)处于最底层的信息技术应用S11和总承包管理水平S13从深层次直接或间接地影响其余各项因素，是装配式建筑多空间项目调度过程中需首要关注的根本影响因素。

(2)处于中间层(第2～6层)的10个影响因素是间接影响因素，通常将底层影响因素的作用传递给顶层影响因素。

(3)处于最顶层的配送方案S6和车型选用S7是装配式建筑多空间调度最直接的影响因素，同时也是最终要关注的因素。这两个因素产生的问题通常需要通过解决中间层和底层因素的问题而最终得以解决。

3 影响因素的驱动力和依赖性分析

为进一步明确多空间调度过程中各影响因素的作用机理，使问题呈现更加清晰，在ISM层级结构分析定性辨识出各影响因素之间相互作用关系的基础上，还需对多空间调度过程中各影响因素的驱动力和依赖性进行定量分析。本文采用交叉影响矩阵相乘法(MICMAC)，通过定性与定量相结合的方式明晰各影响因素的作用机理，使改进措施做到有的放矢。

3.1 MICMAC分析原理简介

MICMAC分析的核心思想是将影响因素按照依赖性和驱动力的不同，分成自治簇Ⅰ、依赖簇Ⅱ、联动簇Ⅲ和独立簇Ⅳ四类[13]，从而帮助找到装配式建筑多空间项目调度管理的切入点，为解决问题提出有针对性的改进策略。各影响因素的驱动力和依赖性可分别通过可达矩阵元素的行求和与列求和得到。一般来说，驱动力较高的影响因素意味着大量其他问题可以通过它的问题的解决而被解决，而依赖性较高的影响因素则意味着需要先解决大量其他问题，才能将它的问题解决。

3.2 影响因素MICMAC分析

根据可达矩阵M中各元素的行求和与列求和，对14个关键影响因素进行分类，如图5所示。

图5 影响因素MICMAC分析

由图5可知，装配式建筑多空间项目调度影响因素主要分布于自治簇Ⅰ、依赖簇Ⅱ和独立簇Ⅳ三类中，联动簇未有影响因素存在。进一步分析可知：

(1)自治簇Ⅰ包含生产工人技能水平S4、构件厂选择S5和施工人员技能水平S9，这3个因素相对独立客观，从ISM结构模型中也可以看出该类因素均为间接影响因素中不受其他因素影响的因素，与其他因素关联较少。

(2)依赖簇Ⅱ包括预制生产管理S3、配送方案S6、车型选用S7、装配施工管理S8、施工现场设计S10和协调分包管理S12，主要为直接因素以及受其他因素影响较大的间接因素，其依赖性较强，均处于ISM结构模型(图4)上部。从ISM结构模型以及MICMAC分析中可以看出其中配送方案S6和车型选用S7依赖性最强，受到生产空间、装配空间的诸多因素影响。配送方案S6要对预制构件的运距和运量进行科学合理规划，涉及运输路线的踏勘规划、车辆组织、运输方式选择以及预制构件运输应急预案等多个方面，而这些方面直接受到预制生产管理S3、构件厂选择S5、施工现场设计S10等因素影响。因此制定科学合理的配送方案S6是整个装配式建筑多空间项目调度管理的关键。对于装配式建筑预制构件的车型选用S7，由于装配式建筑预制构件短距离运输，目前我国主要采用公路运输的方式进行预制构件的配送。然而装配式建筑的预制构件相较于制造业产品零部件，通常体量较大、异形构件较多，因此车型选用S7需根据具体预制构件类型选择，如墙板和楼梯通常采用构件专用运输车，而叠合板则采用随车起重运输车。车型选用S7从预制构件运输的安全、载重、装卸效率等方面直接影响多空间项目的调度管理。

(3)独立簇Ⅳ包括设计协调管理S1、深化设计S2、信息技术应用S11、总承包管理水平S13、资源约束S14，这些因素通常对其他因素产生影响，其驱动力较强，主要为根本因素以及对其他因素产生较大影响的间接因素，均处于ISM结构模型的下部，其中信息技术应用S11、总承包管理水平S13是影响装配式建筑多空间调度的根本因素，其驱动力最强。对这些因素予以足够的重视能够很大程度缓解其他因素对整个多空间调度系统的负面影响。然而装配式预制构件配送的特殊性，其配送形式与制造业和零售业的物流配送形式均有所不同，其既有应急物流时间上的高要求性，又有零售物流短距离运输特性，进而使得装配式预制构件的配送比一般钢筋、商品混凝土、加气混凝土砌块等建筑材料要复杂，对多空间供应的协同工作能力提出了更高要求，主要体现在要求配送信息共享、保证配送准时和树立成本与效率意识。因此，深入的信息技术应用S11在装配式建筑多空间项目调度管理过程中显得尤为重要。而总承包管理在多空间项目调度系统中承担着对资金、人员、设备等资源与各空间参与主体进行调配、协调的作用，总承包管理水平S13从根源上影响各空间协调运行。因此，在装配式建筑多空间项目调度管理中应该重点把控这些影响因子。

4 启示建议

根据以上ISM结构模型和MICMAC分析对装配式建筑多空间项目调度影响因素进行梳理和探讨，可得到以下几方面启示进而采取相应的改进措施：

(1)装配式建筑具有多空间调度的特性，预制构件配送不同于商品混凝土，从供应链管理角度来看，当预制构件的标准化、模数化达到一定程度其运输方式将会更加灵活多样，运距和运量也将随之质变，预制构件运输作为装配式建筑整个建造流程的重要一环，其重要性不容忽视。随着行业进一步深入发展，单个构件厂需要为多个施工现场供应预制构件，这时各项目之间预制构件的种类及装车顺序之间便会产生冲突。要准确面对多个项目单靠人工管理已无法胜任，而现代智能算法求解速度快、精确度高的优势愈发明显。利用智能算法对问题进行计算，得出最佳配送方案S7，并融入供应链管理机制，利用物联网技术加强生产空间、运输空间和装配空间之间信息共享、沟通交流以提升供应链上三个空间的协作水平[14]。因此，装配式建筑项目调度首先要摆脱传统现浇建筑项目调度“重现场，轻配送”的思想，重视智能算法与物联网技术在装配式建筑调度中的应用，以实现预制构件准确高效的配送。

(2)从ISM结构模型可以看出，间接影响因素设计协调管理S1、装配施工管理S8、预制生产管理S3与各空间(生产、运输、装配)中的影响因素之间关系密切且三者之间层层递进在整个多空间调度过程中起着承前启后的作用。所以，随着建造方式的改变，对于装配式建筑的调度管理，空间上，应从传统重视施工现场的调度转为对生产、运输、装配等多空间进行协调调度；时间上，装配建筑项目调度管理也应从施工阶段提前至设计阶段。

(3)随着现代管理方法与信息传递手段的不断发展，装配式建筑多空间调度管理应摒弃各空间“各自为政”的调度方式，深入广泛地利用信息技术解决多空间协调工作问题，保障各空间调度信息共享，并结合装配式建筑多空间调度的实际工程特点采用合适的总承包管理模式，从多空间、整体性的角度进行装配式建筑多空间项目调度管理，以达到多空间调度整体最优的效果。

5 结 语

本文在文献研究的基础上通过现场调研和调查问卷辨识出14个影响装配式建筑多空间调度的关键因素，运用ISM技术构建了各空间影响因素的层级结构模型，并通过MICMAC对各影响因素的驱动力和依赖性进行分析，探究了装配式建筑项目调度各空间影响因素的关联机理。研究结果表明：信息技术应用S11与总承包管理水平S13是优化装配式建筑多空间项目调度的深层次影响因素，对其他因素有较强的影响，驱动力较强；而配送方案S6与车型选用S7是直接影响因素并受其他因素影响较大，依赖性较强。从装配式建筑多空间调度的特殊性出发，可对预制构件运输和调度方式方面进行调度节点优化，以期提升装配式建筑项目调度管理水平。