基于GQFD 的智能化装备保障能力需求分析*

姜相争，刘铁林，崔帅博，李凯

（1.陆军工程大学 石家庄校区，河北 石家庄 050000；2.邯宝钢铁有限公司，河北 邯郸 056010）

0 引言

装备保障能力需求分析是装备保障力量建设与运用的前提和基础。随着装备保障向智能化、专业化、精细化方向不断发展，亟需通过运用合理的方法确定装备保障能力需求，促进装备保障质量和效益的提升。目前，保障能力需求论证主要采用的质量功能展开方法QFD（quality function deployment）存在主观性强、可靠性差等问题，难以满足当前装备保障智能化建设对需求分析的精准化要求［1-3］。为改善需求论证环节存在的问题，本文在对传统QFD 分析方法改进和优化的基础上，采用基于灰色关联分析的质量功能展开方法GQFD（grey quality function deployment），通过构建灰色关联矩阵进一步降低主观因素对分析结果带来的影响，从更客观的角度对智能化装备保障能力需求进行探索，使得到的结论更加客观、准确、可靠。

1 智能化装备保障“任务-能力”分析

装备保障是为作战服务的，这就决定了装备保障需求分析必须以作战任务为需求源，以作战任务分析为逻辑起点，按照“作战任务分析-装备保障任务分析-装备保障能力需求分析”的逻辑主线展开。基于上述思路，运用IDEF（ICAM DEFinition method）方法，遵循一定的准则从高层到低层对任务进行分解，建立如图1 所示的智能化装备保障需求分析模型。在需求分析过程中，根据特定的智能化作战任务，结合作战与保障的内在逻辑关系，依次通过各任务分析环节，确定智能化装备保障任务需求指标和装备保障能力需求指标，作为需求分析的落脚点。智能化装备保障能力分析是整个分析过程的目的与核心，各环节的分析活动都是围绕这个核心服务的。在智能化作战任务分析和装备保障任务分析中，生成作战和保障任务清单，为抽象出智能化装备保障能力需求奠定基础。

图1 智能化装备保障需求分析模型Fig.1 Intelligent equipment support demand analysis model

作战任务是保障需求产生的根源。深入分析智能化作战任务，针对特定作战环境下的安全威胁，依据军事规则、战略意图和作战想定，通过作战任务的分解，得到智能化作战任务清单。装备保障任务在具体作战行动的基础上，通过映射方法实现作战任务向保障任务的有效转化，其关键是建立对应转化关系，最终确定智能化装备保障任务清单。

装备保障能力分析的关键是将装备保障任务需求转化为装备保障能力需求。在确定任务需求矩阵和能力需求矩阵的基础上，通过采用GQFD 的映射分析方法，得到任务需求与能力需求之间的灰关联矩阵和任务需求重要度，用灰关联矩阵替代经典QFD 方法中的关联矩阵，构建基于灰关联矩阵的“装备保障任务-装备保障能力”质量屋（如图2 所示），确定二者之间的映射关系，再结合传统的QFD分析法进行质量功能展开，确定装备保障能力需求指标的重要度排序［4-5］。

图2 是典型的质量屋模型，主要用于量化描述任务需求与能力指标之间的关系。其中，模型左墙矩阵表示任务需求集，是模型的输入部分；右墙任务需求指标重要度表示对需求集的权重分配；天花板矩阵表示保障能力指标集，是经过分析得出的；屋顶相互关系矩阵表示保障能力指标之间的相互影响关系；房间灰色关联矩阵表示任务需求指标与能力需求指标之间的关系；地板能力指标重要度表示经过计算得出的保障能力指标的权重比例，是模型的输出部分。质量屋模型的计算是将右墙任务指标重要度的每一个元素与房间相互关系矩阵中的每个元素相乘后相加，结果即为地板能力需求指标重要度，用百分数表示，某项得分越高表示该指标的重要度越大［6-7］。

图2 “装备保障任务-装备保障能力”质量屋模型Fig.2 “Equipment support task-equipment support capability”HOQ model

2 GQFD 分析方法介绍

2.1 GQFD 方法流程及与QFD 方法的区别

GQFD 方法的基本流程是：系统输入装备保障任务需求指标、装备保障能力需求指标以及专家对二者的打分；通过构建灰关联矩阵，对装备保障任务需求指标进行优势分析；根据任务需求指标优势的序关系确定其重要度；依据灰关联矩阵和任务需求重要度构建“任务-能力”质量屋；运用传统的QFD 方法计算出能力需求指标重要度。其需求分析过程如图3 所示。

图3 基于GQFD 的需求分析过程图Fig.3 Demand analysis process diagram based on GQFD

GQFD 与QFD 的主要区别是确定关联矩阵的流程不同［8］。QFD 方法是专家先对装备保障任务需求指标进行打分，通过层次分析法、Delphi 专家调查法或加权平均法，确定装备保障任务需求指标重要度，然后直接对装备保障任务需求指标与装备保障能力需求指标之间的相关程度进行打分，确定“装备保障任务-装备保障能力”的关联矩阵；GQFD 方法是专家分别对装备保障任务需求指标和装备保障能力需求指标进行独立打分，经过一系列的灰关联分析处理，确定灰关联矩阵和装备保障任务需求指标的重要度权值。需要明确的是，灰关联分析是通过对装备保障能力的相关指标特征和因素进行灰关联度计算，并作灰关联排序，进而确定关键特征和因素［9-11］。灰关联分析模型属于序关系模型，其原理是根据指标特征数据的序列几何形状的相似程度，对其关联紧密程度进行分析，分析的着眼点是特征数据大小所代表的序关系［12］。

2.2 GQFD 方法的计算过程

GQFD 方法的计算过程是在传统QFD 方法的基础上，构建灰关联矩阵，对能力需求指标进行重要度排序，具体的计算步骤如下［13-14］：

设Xi=(xi(1)，xi(2)，…，xi(n))，（i=1，2，…，s）为任务需求指标序列；Yj=(yj(1)，yj(2)，…，yj(n))，（j=1，2，…，m）为能力需求指标序列，n为专家数，εij为Xi与Yj的灰色绝对关联度，rij为Xi与Yj的灰色相对关联，ρij为Xi与Yj的灰色综合关联度。

（1）计算灰色绝对关联度εij

式中：上标“0”表示该数据经过始点零化的处理（始点零化具体是指每行的数减去该行的第1 个数）。Xi与Yj的灰色绝对关联度为

（2）计算灰色相对关联度rij

式中：上标“0′”表示该数据经过初值化之后再进行始点零化处理（初值化具体是指每行的数除以该行的第1 个数）。Xi与Yj的灰色相对关联为

（3）计算灰色综合关联矩阵Ψ

Xi与Yj的灰色综合关联度为ρij=θεij+(1 -θ)rij，一般取θ=0.5，按照上述公式计算，得到灰色综合关联矩阵为

（4）计算任务需求指标重要度权值λ

若∃k，t∈{1，2，…，s}，满足ρkj≥ρtj，j=1，2，…，m，则称Xk优于Xt，记为Xk＞Xt；

若∃k，t∈{1，2，…，s}，满足=1，2，…，m，则称Xk准优于Xt，记为Xk≥Xt。

据此，可以得到任务需求指标Xi的重要度排序（序 关系）为Xa∘Xb∘Xc∘Xd…，∘∈{ ＞，≥}，其中，a，b，c，d，…分别属于（1，2，3，…，s）中的某一项，然后求其重要度权值。

在任务需求Xi的重要度由大到小的排列中，若处于位置l的需求指标优于处于位置l+1 的需求指标，即Xil＞Xi(l+1)，则任务需求的重要度权值为

若处于位置l的需求指标准优于处于位置l+1的需求指标，即Xil≥Xi(l+1)，则任务需求的重要度权值为

式中：μ为任务需求重要度分辨因子，0 ≤μ≤1。μ越大，表示优势程度越大，分辨重要度能力越强，通常情况下，可取μ=0.5。在确定灰关联矩阵和任务需求指标重要度权值后，利用传统的QFD 分析方法，得到关键能力指标重要度排序。

3 GQFD 方法在能力需求分析过程中的应用

3.1 智能化装备保障任务需求指标确定

装备保障任务是为有效完成作战任务服务的，是从作战任务角度提出的。智能化战场是人机主导、虚实结合、信息对抗、新质毁伤的陆战形态，战场空间逐步向宏观和微观两级拓展。根据对新时期作战任务的分析，按照文中第2 部分“任务-能力”的分析过程，智能化装备保障任务需求指标主要包括：装备智能调配、信息智能处理、指挥智能决策、物资智能统筹、智能维修检测、物资无人配送等6 类装备保障任务需求指标［15-16］（见表1）。装备保障任务需求对应的是质量屋中的用户需求，是根据作战任务确定的装备保障实际需求，是质量屋最原始的输入内容，也是驱动GQFD 方法得以运行的基础。

表1 智能化装备保障任务需求指标Table 1 Demand indicators for intelligent equipment support tasks

3.2 智能化装备保障能力需求指标确定

根据智能化装备保障任务，对完成任务所需要的智能化装备保障能力进行分析。通过将装备保障任务指标需求转化为保障能力指标需求，其关键是确定任务与能力之间的映射关系。一个保障任务可能对应一种或多种智能化装备保障能力，也可能多个保障任务对应一种保障能力。根据智能化装备保障任务需求分析，智能化装备保障能力需求指标主要包括：智能维修保障、智能运输保障、智能指挥决策、智能信息共享、信息传输处理、态势实时感知等6 项装备保障能力需求指标［17］（见表2）。

表2 智能化装备保障能力需求指标Table 2 Intelligent equipment support capability demand indicators

3.3 智能化装备保障能力需求分析

依据智能化装备保障能力指标要求，从科研院所、装备生产/使用单位、装备机关等装备保障部门遴选15 位工作经验丰富、知识储备专业的专家，采取问卷调查、集中会审等方式，按照图3 所示的过程分别对智能化装备保障任务需求和能力需求指标进行打分、计算、分析。依据上述分析结果，对应的装备保障的任务需求指标Xi=(Xi(1)，Xi(2)，…，Xi(15))，(i=1，2，…，6)，装备保障能力需求指标Yj=(Yj(1)，Yj(2)，…，Yj(15))，(j=1，2，…，6)，即n=15，s=6，m=6，采用1～9 级标度法，分别对其进行重要度打分（见表3）。

表3 专家打分表Table 3 Expert scoring sheet

根据公式（9），利用Matlab 可得装备保障任务Xi和装备保障能力Yj的灰色关联矩阵为

经计算可得

从而可得出装备保障任务需求指标序关系为X2≥X3≥X6≥X1≥X4≥X5；根据式（11），取μ=0.5，求得Xi的绝对权值λi为

（λ1，λ2，λ3，λ4，λ5，λ6）=（2.5，5.5，4.5，1.5，0.5，3.5），将灰色综合关联矩阵ψ与Xi的绝对权值(λ1，λ2，λ3，λ4，λ5，λ6)填入质量屋，按照传统QFD 方法，计算可得智能化装备保障能力需求指标Yj的重要度，如表4 所示。

从表4 中可以看出，Y5＞Y3＞Y6＞Y4＞Y2＞Y1，即智能化装备保障能力需求指标Y5最为关键，Y3次之，Y1最弱。也就是说，在6 项智能化装备保障能力需求指标中，信息智能处理能力最为关键，智能指挥决策能力次之。需要指出的是，在智能化装备保障过程中，侧重于对信息的智能处理与运用，而在信息化装备保障阶段侧重于信息的搜集与传输，这符合当前智能化装备保障发展规律，能够为智能化装备保障力量建设提供参考和技术指导。

表4 智能化装备保障“任务需求-保障能力”质量表Table 4 Intelligent equipment support"mission requirements-support capability" quality

4 结束语

装备保障能力需求分析对装备保障力量的建设与完善起着导向、牵引、检验和增益的作用，直接影响着装备保障效能的发挥。本文根据对QFD 方法的改进，提出了基于GQFD 的智能化装备保障能力需求分析的质量控制方法，并将GQFD 方法应用到需求的权重计算和最优目标选取过程中，建立了基于灰关联分析的智能化装备保障能力需求分析的质量屋，得到了智能化装备保障能力需求指标重要度排序，为基于能力的智能化装备保障力量建设提供了理论与决策支持。