基于SDS-耦合协调度模型的装备质量链耦合协调分析*
2023-02-01王姗张桦宋豪文陈晓
王姗,张桦,宋豪文,陈晓
(陆军工程大学 石家庄校区 装备指挥与管理系,河北 石家庄 050000)
0 引言
装备质量链是由多个单位共同参与实现的装备质量(包括产品质量和工作质量)集合体,是装备质量流、信息流和价值流的载体。它建立装备供应链的基础上,以装备全寿命周期为时间轴,通过质量流、信息流和价值流的传递将其与最终客户相连接。顾客提供需求信息,经由装备论证单位分析、立项论证,将作战需求信息转化为装备质量特性需求,伴随着信息流和价值流传递到下游单位,成为下游单位质量活动的输入。通过对装备质量链耦合效应分析,可以对质量流、信息流和价值流实施有效控制,实现其有序畅通地向下游单位传递,保证整个装备质量链始终处于受控状态,最终形成可靠的装备质量生成战斗力。
目前,现代武器装备的研制生产日益向现代化大协作的方向发展[1],具有参与单位多、装备造价高、研制进度快、技术风险高等新特点,要求将质量管理贯穿在武器装备研制、生产、使用等全寿命过程当中,对武器装备质量进行全员参与的重点环节质量管理。基于此背景,越来越多的专家学者开始重视装备质量协同管理。文献[2]从外部协同的角度,指出了装备质量管理的现有模式难以实现整体优化、无法对全过程监控、缺乏整体协同性等问题,并提出利用质量链管理来改善现状;文献[3]认为质量管理过程中信息交流不畅、信息传递速度慢、溯源性差的问题,以及项目型质量管理组织模式横向交流等问题,可以通过发展质量管理工程战略来解决;文献[4]提出装备质量信息反馈问题是导致装备质量管理主体间信息沟通不畅的原因之一;文献[5]指出现有的质量观念过于强调质量管理体系的重要性,而忽略了装备寿命前端质量控制的重要性,这样会导致大量缺陷引入到后续阶段,对装备质量造成威胁;文献[6]认为质量链关键节点管理连接不紧密会影响质量管理体系的整体效益,并提出在构建体系过程中要将风险思维贯穿始终,将其与PDCA(plan-do-check-act)循环和过程方法有机结合。
现阶段,国内对于装备质量协同管理的研究取得一些成效,有些学者已经发现了传统质量管理模式的弊端[7],也意识到了协同管理的重要性,并针对当前装备质量协同管理存在的问题提出了一些解决办法[8-9],但多停留于战略层面可操作性不强。我军目前虽施行全面质量管理,推行全员参与的质量管理模式,但尚未实现全类型组织质量管理,尤其没有把军队装备系统和国防科技工业系统作为一个整体,进行质量体系的顶层设计。本文认为通过加强军队和地方不同类型组织间的协同管理,用组织的质量保证装备的质量是解决装备质量管理整体合力较弱的有效途径,并以此为目标研究军地之间的耦合协调关系,将装备质量链作为载体,在关键链节点上促进系统之间的正向耦合作用,使之向协同方向发展,逐渐形成质量管理合力,最终提升装备质量管理水平。
1 军地耦合指标体系建立
本文提出一种可持续发展系统[10](sustainable development system,SDS)协调发展模型与耦合协调度模型结合的方法,测算军地之间的耦合协调程度,测算步骤如图1 所示。首先从质量目标、组织结构、权责界定、能力素质等方面进行分析建立军地耦合指标体系,利用层次分析法和模糊综合评价法分别确定各指标的权重及指标值;然后构建SDS-耦合协调度模型,按照先测算军地耦合度和军地协调发展系数,再计算军地耦合协调度的步骤,测得关键链节点处军地耦合协调程度,将各子系统指标受其他子系统的总影响纳入其中;最后通过实际案例对其进行应用,验证了该方法测量关键链节点处军地耦合协调度的有效性。
图1 军地耦合协调度测算步骤Fig.1 Calculation steps of coupling coordination between military and local systems
1.1 指标筛选
对于军地2 个系统来讲,实现协同的方法是令军队和地方系统不同层级之间跨单位、跨部门、跨岗位协调发展,即由单纯要求承制单位内部协调发展向军地联动协同发展转变,这就需要通过重新确定质量目标、合理分配职能、明确权责界限,以提高管理效率。在提升人员协同能力、降低失误频率的同时,还要适当调整组织结构以顺利实现业务对接,进而达到决策层、管理层和执行层的协调发展,以达到整体最优。因此,军地协同影响因素可以从决策层、管理层和执行层3 个层次出发,可以从质量目标、组织结构、权责界定、能力素质等方面进行分析,基于此建立军地耦合指标体系。
本文通过文献研究和实地调查等方法对军地耦合指标进行筛选,并利用层次分析法确定指标权重,最终确定了3 个一级指标和11 个二级指标,指标体系如表1 所示。
表1 军地耦合度指标体系Table 1 Coupling indicator systems of military and local systems
该指标体系主要将军地耦合度指标体系分为3部分:
(1)决策层协同
1)质量目标的一致性是指军地决策层制定的装备质量协同管理目标的一致性。评价维度为装备质量协同管理总目标的一致性和装备质量协同管理子目标的一致性。
2)组织结构对接水平是指军地决策层组织结构的相似性以及业务对接的流畅性,组织结构越相似,业务对接越流畅,军地之间的协同性越好。评价维度为组织结构的相似性和业务对接的流畅性。
3)岗位划分情况是指在军地决策层内部岗位设置的合理性,岗位职责越清晰,岗位职能交叉越少,军地协同效率越高。评价维度为岗位职责的清晰度和岗位职能交叉度。
4)跨单位协同积极性是指军地双方决策层对与外部单位协同的意愿是否强烈,双方协同意愿越强烈,协同的积极性就越高,越容易制定有利于协同管理的规章制度,实现协同管理的有益循环。评价维度为军地决策层协同意愿和对协同管理的认可程度。
(2)管理层协同
1)部门组织结构合理性是指管理层部门设置与上层组织结构的对应程度以及部门权责匹配程度。部门设置与上层组织结构的对应程度越高,部门权责匹配程度越高,业务对接效率越高,部门间的协同就越强。评价维度为管理层部门组织结构与上层对应程度和部门权责匹配程度。
2)职能部门专业化程度是指管理层职能部门对专业知识的掌握程度以及对业务的严谨态度。通过对专业知识掌握程度,反映出部门的专业水平,对专业知识掌握得越精准,对业务就越熟练,就更能严谨地对待业务工作,使得业务衔接顺畅,部门协同顺利。评价维度为管理层职能部门对专业知识掌握程度和对工作严谨的态度。
3)跨部门协同水平是指军地管理层不同部门之间协同的意愿以及协同能力互补程度。跨部门协作需要有协作的意愿以及协同能力的互补。军地双方协同意愿越强烈,协同能力越互补,跨部门协同水平就越高。评价维度为军地管理层协同意愿和协同能力互补程度。
(3)执行层协同
1)沟通效率是指人员在岗进行业务对接或联合解决问题时,响应的时间、处理的速度、沟通的成本以及沟通的结果。如果响应时间越短,处理速度越快,沟通成本越低,沟通的结果越容易让双方接受,沟通的效率也就越高。评价维度为执行层员工联合解决问题时响应的时间、处理的速度、沟通的成本和沟通的成果。
2)人岗匹配程度是指员工的能力与岗位的职责匹配程度。员工能力与岗位的匹配程度越高,越能胜任岗位,人岗结合程度越高,协同工作效率也就越高。评价维度为员工的能力素质水平与岗位职责的匹配程度。
3)员工质量意识是指对装备质量的重视程度以及对质量目标的理解程度。具有较强的质量意识有助于从主观调动员工协作的积极性。评价维度为员工对装备质量的重视程度和对质量目标的理解程度。
4)员工协作水平是指执行层员工共同工作的效率以及产生的效能,协作效率高,产生的效能多,说明员工协作水平高。评价维度为员工协作的效率和员工协作产生的效能。
1.2 确定权重及指标值
(1)确定指标权重
首先运用层次分析法确定评价体系指标权重。在1.1 节中已对军地耦合指标进行了筛选,在此基础上,专家利用定性的语义将每一项指标描述转换为定量的比值,构建两两比较的判断矩阵,各评价指标间的标度方法选择为萨蒂教授提出的1~9 标度法,如表2 所示。
表2 语义定量衡量比较程度的标准Table 2 Standard for semantic quantitative measurement of comparison degree
待所有专家打分完毕后,对原始数据进行处理,通过构造判断矩阵、检验层次单排序一致性和检验总排序的一致性等一系列计算步骤[11],对各层级指标权重进行汇总,并对各指标的类型作出判断。
(2)综合评价指标值
由军事装备领域专家对不同管理层级在装备质量链关键链节点处的协同情况进行打分,根据装备研制生产周期设置打分,按照评价集V={V1,V2,V3,V4,V5}={很好,较好,一般,较差,很差}的标准进行打分,结合表3 与打分结果,计算出当前周期内各指标的得分,即可确定3 个管理层级在每个周期内的协同情况。
表3 协同评分标准Table 3 Collaboration scoring standard
多层次模糊综合评价法能较全面地汇总各评价主体的意见,综合反映被评对象的优劣程度[12]。具体过程详见实例分析。
2 基于SDS-耦合协调度模型军地耦合协调度测量
传统的耦合协调度模型是一种典型数理模型,用来测度2 个或2 个以上子系统之间的耦合发展关系[13],计算公式为D=,其中,D为子系统之间的耦合协调度,C为子系统之间的耦合度,T为子系统之间的协调指数。在该模型中耦合度C的计算只考虑子系统内各个指标对整体系统的有效程度,但实际上各指标之间、指标与子系统之间都会相互作用,对系统整体耦合协调度产生影响,此外协调指数T也会受到子系统内部和子系统之间的多重影响,传统耦合协调度模型并未将以上2 种情况考虑在内。
SDS 协调发展模型[10]是系统协调原理在可持续发展系统上的应用,用于定量测量子系统之间相互作用的协调程度,以此反映系统发展的协调性。SDS 协调发展模型计算包括子系统内部的协调发展、子系统之间的协调发展和SDS 整体协调发展指数3 部分,可以多层次、多维度地全面测量系统整体协调发展程度。
为弥补传统耦合协调度模型的缺点,本文结合SDS 协调发展模型的测量思路,在计算耦合度时将各子系统指标受其他子系统的总影响纳入其中,按照“由内部到整体”的方式分别对各子系统指标之间、子系统指标与其他子系统之间的耦合度进行计算,最终求得系统整体耦合协调程度,使得计算更加科学合理。本文将其命为“SDS-耦合协调度模型”。
SDS-耦合协调度模型包含军地耦合度、军地整体协调发展系数和军地耦合协调度3 部分计算。其中军地耦合度表示军队和地方两系统的耦合程度,军地整体协调发展系数表示军地发展的协调情况,军地耦合协调度与前两者有关,表示军地耦合协调发展情况。
2.1 军地耦合度计算
(1)功效函数
将装备质量链管理的3 个层级看作是3 个子系统,设ni为第i个子系统的指标个数,Oij为第i个子系统第j个子目标值,i=1,2,3,j=1,2,…,ni。若对应的指标为越大越好型,即所谓正指标时,Oij为目标下限值;若对应的指标为越小越好型,即所谓逆指标时,Oij为目标上限值;若对应的指标为不大不小型,接近某一值为最佳,即所谓适度指标时,Oij为最佳目标值。用Xij作为第i个子系统第j个指标变量的值,用Uij作为第i个子系统第j个指标的功效函数:
式中:Uij表示了第i个子系统第j个指标对军地协同的功效贡献大小。按式(1)构造的功效函数具有如下特点:Uij反映了各子系统指标达到目标的满意程度,Uij越趋近于-1 为最不满意,越趋近于+1 为最满意。当Xij=Oij时,对于正逆指标均有Uij=0,表示达到了最基本要求;当Xij=Oij时,对于适度指标Uij=1,表示满意地达到了目标要求。Uij越大,功效越大,越满意,并且Uij∈[ -1,1]。k1,k2和k3均为系数,可以取大于0 的常量。其作用是调整计算结果数据的灵敏度,k值越大,结果的灵敏性越好。模型本身对于数据虽然没有特殊要求,但是对目标值和指标值均大于0,并应该进行无量纲化处理。
这里功效表示了各管理层级为实现其目标所具备的能力或效率,可以用来反映子系统内部协调发展状况。
定义子系统内部协调发展系数为
式中:wij为指标权重,且
(2)系统间协调发展系数函数
军地之间的协同发展可以通过分析各管理层次之间协同指标的相互作用,然后计算军地之间的协调发展系数,进而考察它们的协同发展情况。具体计算通过以下步骤进行:
step 1:分析各军地指标之间的相互影响
设为第i个层级的第j项指标受第p个层级的第q项指标的影响系数,其中i,p=1,2,3;j=1,2,…,ni,q=1,2,…,np。
可通过专家打分或关联分析得到,并使∈[ -1,1]。
当>0 时表示正影响,具有促进作用;当<0时表示负影响,产生抑制作用;当=0 时表示无影响;特别地=1,并且当i≠p,q≠j时,≠。
step 2:计算层级指标受其他层级指标的总影响
用表示第p个层级所有指标对第i个层级的第j项指标的影响,记为
式中:Upq为第p个层级的第q项的功效值。i,p=1,2,3;j,m=1,2,…,ni;q=1,2,…,np。
那么,其他层级对第i个层级的第j项指标的总影响可表示为
式中:i,p=1,2,3;j,m=1,2,…,ni;q=1,2,…,np.
step 3:计算层级之间指标协调发展系数
层级指标受其他层级指标的综合影响即层级之间指标的协调发展系数Gij可用式(5)给出:
式中:i,p=1,2,3;j,m=1,2,…,ni;q=1,2,…,np。
step 4:计算层级之间的协调发展系数
在求得Gij的基础上,就可以计算3 个管理层级之间的协调发展系数
式中:Uij为功效值,i=1,2,3;j=1,2,…,ni。
2.2 军地整体协调发展系数计算
定义军地整体协调发展指数为
2.3 军地耦合协调度计算
(1)军地耦合度函数
由于n=3,故假定maxUi=U3,则军地耦合度函数为[14]
(2)军地耦合协调度函数为
式中:D为军地耦合协调度;C为军地耦合度;T为军地整体协调发展指数。
SDS-耦合协调度模型结合了军地内部的协同发展系数和军地之间的协同发展系数,避免了耦合协调度模型的片面性,可以全面考察在装备质量链中军地双方协同发展的状况。
3 实例分析
以某装备为例,承制单位未在合同规定的时间范围内,按时完成工程研制任务。因此,本节重点以关键链节点样机研制及性能验证试验阶段为研究对象,试图从组织协同的角度出发,从多层次多维度找出延期的原因,为下一步协同管理工作提供参考依据。首先,依据表1 构建的军地耦合协调度指标体系,测算其在关键链节点样机研制处军地协同发展情况。
3.1 确定权重及指标值
某装备样机研制及性能验证试验周期共计40个月,每6 个月进行一次协同度测量较为合理,共计7 个周期。以该装备的第1 个周期为例进行计算。
(1)确定权重
依据1.2 的方法步骤确定指标权重,计算过程及结果如表4~7 所示。
表4 一级指标判断矩阵及计算表Table 4 Judgment matrix and calculation table of primary indicators
表5 决策层协同指标判断矩阵及计算表Table 5 Judgment matrix and calculation table of decision-making-level collaboration indicators
表6 管理层协同指标判断矩阵及计算表Table 6 Judgment matrix and calculation table of management-level collaboration indicator
表7 执行层协同指标判断矩阵及计算表Table 7 Judgment matrix and calculation table of executive-level collaboration indicators
(2)确定指标值
利用多层次模糊评判方法确定指标值,具体步骤如下:
step 1:确定评价对象的评价指标U
根据1.1 可知,评价主体分为3 个维度,决策层协同U1,管理层协同U2,执行层协同U3。
step 2:确定评判集V
V=(v1,v2…vn),每一个等级可对应一个模糊子集。建立以下协同程度的评判集V={V1,V2,V3,V4,V5}={1,2,3,4,5}={很好,较好,一般,较差,很差},并按照表8 的评判标准进行评价。
表8 协同程度评价标准Table 8 Evaluation criteria of collaboration degree
step 3:确定评价因素的权向量W
由表9 可得各指标的权重集。
表9 军地耦合指标权重体系Table 9 Coupling indicator weight system of military and local systems
step 4:建立模糊关系矩阵R(隶属度矩阵)
在构造了等级模糊子集后,要逐个对被评事物从每个因素上进行量化,即确定从单因素来看被评事物对等级模糊子集的隶属度,从而得到模糊关系矩阵:
式中:矩阵R中第i行第j列元素rij表示某个被评事物从因素ui来看对vj等级模糊子集的隶属度,所以R也称为隶属度矩阵。一个被评事物在某个因素ui方面的表现,是通过模糊关系矩阵R来体现的,而在其他评价方法中多是由一个指标实际值来体现,因此,从这个角度讲,模糊综合评价要求更多的信息。
隶属度rij由参与该项目的专家打分得来。指标隶属度见表10。
表10 指标隶属度Table 10 Indicator membership
step 5:各周期内指标值计算
对照表3 的协同评分标准表求得各指标内军地协同指标值G。
则指标u11的指标值为G=RFT=63。
同样地,其余周期的各层指标值均按照上述步骤进行计算,最终结果如表11 所示。由于所有指标均为正向指标,因此要取目标下限值。为了保证计算过程中全是有效值,本文将同一指标不同周期内的最小值减0.1 作为目标值,即Oij=Xijmin-0.1。
表11 样机研制阶段各周期指标值及目标值Table 11 Indicator value and target value in each cycle of prototype development stage
3.2 军地耦合协同度测量
(1)建立功效函数
由于所建立指标体系均为正向指标,因此选择式(1)中的U1ij=作为功效函数进行计算,定义k1=0.5,各指标目标值如表11 所示。需要注意的是,目标值可根据不同阶段的变化进行调整,是可变的。
所有周期内的功效值计算结果如表12 所示。
表12 样机研制阶段各周期内指标功效值Table 12 Indicator efficacy values in each cycle of prototype development stage
子系统内部协调发展系数按照式(2)计算求得,所有周期内各子系统内部协调发展系数如表13所示。
表13 样机研制阶段各周期内子系统协调发展系数Table 13 Coordinated development coefficient of subsystems in each cycle of prototype development stage
(2)测算军地耦合度
step 1:分析各评价指标之间的相互影响
由于各指标之间存在相关关系,这种关系不像线性关系那样明确,但确实相互关联存在联系。因此,本文利用表11 样机研制阶段的指标值作为总体,在EXCEL 中利用CORREL 函数计算各指标之间的相关系数,分析各评价指标之间的关联关系。各指标之间的相关系数如表14 所示。
表14 各指标之间的相关系数Table 14 Correlation coefficient between indicators
表14 各指标之间的相关系数Table 14 Correlation coefficient between indicators
step 2:计算层级指标受其他层级指标的总影响
根据式(3)和(4)分别计算决策层、管理层和执行层指标受其他层级指标的总影响。各层级指标受其他层级指标影响如表15 所示。
表15 各层级指标受其他层级指标影响相关系数Table 15 Correlation coefficient of impact of indicators at other levels on indicators at all levels
step 3:层级之间指标协调发展系数
依据式(5)结合表15 计算出周期Ⅰ内层级之间指标协调发展系数Gij,计算结果如表16 所示。
表16 层级内部协调发展系数GijTable 16 Coordinated development coefficient Gij within the hierarchy
step 4:计算层级之间的协调发展系数
以第Ⅰ个周期为例,依据式(6)计算3 个管理层级之间的协调发展系数分别为G1=0.026 8,G2=-0.008 2,G3=0.029 5,其他周期的协调发展系数如表17 所示。
表17 管理层级间协调发展系数GiTable 17 Coordinated development coefficient Gi among management levels
(3)测算军地耦合协调度
step 1:计算军地整体协调发展指数T
根据式(7)计算各个周期内的军地整体协调发展指数T,为了计算简便,定义μi1=0.4,μi2=0.6。
最终计算结果如表18 所示。
表18 军地整体协调发展指数TTable 18 Overall coordinated development index T of military and local systems
step 2:计算管理层级间的耦合度C
结合表13,在同一周期内各子系统内部协调发展系数及最大值如表19 所示,根据式(8)可计算各个周期内管理层级间的耦合度。
表19 管理层级间耦合度CTable 19 Coupling C between management levels
step 3:计算军地耦合协调度D
依据式(9)计算军地之间耦合协调度,计算结果如图2 所示。
图2 军地整体耦合协调情况Fig.2 Overall coupling coordination of military and local systems
3.3 测算结果分析
根据SDS-耦合协调度模型对某装备样机研制阶段的军地协同程度进行测算,利用功效函数和协调发展系数函数,按照步骤分别计算出子系统内部协调发展系数Ui、层级之间协调发展系数Gij以及军地整体协调发展指数Ti,如图2 所示。为了科学深入地了解该阶段军地整体耦合协调程度,分别从层级内部、层级之间以及整体3 个角度进行对测算结果进行分析。
(1)各层级内部协调发展情况。各层级内部协调发展趋势如图3 所示,从图中可以看出,决策层U1和执行层U3内部协调发展处于上升阶段且趋于协同,管理层U2内部协调水平在低水平徘徊,无协同趋势。
图3 各层级内部协调发展趋势Fig.3 Development trend of internal coordination at all levels
各层级指标功效值变化趋势如图4 所示。首先,从决策层U1来看,指标u11的功效值呈稳步上升趋势,且功效值最高达到了0.5,对整体贡献程度达到最大。说明随着时间的推移,决策层对于质量目标的认识趋于一致,并且随着工期的临近,决策层为了尽快完成任务,跨单位协同的积极性显著提高。但由于决策层组织结构的相对稳定,导致指标u12,u13的功效值波动幅度较小,其对决策层的影响程度也比较小。其次,从管理层U2来看,部门组织结构合理性u21和跨部门协同水平u23功效值波动幅度不大,管理层组织结构较为稳定但缺少优化,所属人员协同能力培训缺失是管理层协同停滞不前的主要原因,职能部门专业化程度u22突飞猛进则得益于每年新招聘人员,人员素质和专业对口能力逐年增强。最后,从执行层U3来看,人岗匹配程度u32和员工的质量意识u33对执行层协同的影响程度较大,功效值最大分别达到了0.58 和0.7。从实际情况来看,执行层属于基层单位,人员调整相比较中高层来讲较为容易,为确保人岗匹配度始终处于较高水平,可及时对不符合岗位要求的人员作出调整,对于员工的质量意识则需要通过督促、检查、质量文化渲染等多种方法手段加强提高。至于员工之间的沟通效率u31和协作水平u34,由于执行层缺少该方面专业的技能培训,导致这2 个指标的功效值一直在0.12 上下浮动,没有对执行层协同产生较强的积极作用。
图4 指标功效值变化趋势Fig.4 Change trend of indictor efficacy value
(2)各层级之间协调发展情况。结合表16 的计算结果,绘制出层级之间协调发展趋势图,如图5所示。从整体情况来看,3 个层级之间的协调发展情况均向好发展,但管理层的涨幅明显低于决策层和执行层,从表15 中可以看出端倪,决策层和执行层的指标与管理层的指标大多呈现负相关关系,说明在工程研制阶段管理层与其他2 个层级的发展并不协调,需着重对管理层进行协同管理。
图5 各层级之间协调发展情况Fig.5 Coordinated development among all levels
(3)军地整体协调发展情况。从图2 军地整体耦合协调度D可以看出,从周期Ⅰ到周期Ⅱ,协调发展指数T和耦合协调度D有明显下降,说明前期军地耦合协调情况不容乐观,周期Ⅱ是一个分水岭,需要认真分析这段时间协同管理的问题主要出在哪里;从周期Ⅱ到周期Ⅴ军地耦合协调情况明显好转,T,D稳步提升,耦合度C也在向好发展,说明这段时间内协同管理取得显著成效,应及时总结成功经验,为后续协同管理工作提供借鉴;从周期Ⅴ到最后的周期Ⅶ,T,D,C的发展趋势均不相同,T值仍在上升、D值趋于平稳、C值有明显下降趋势,说明虽然军地整体向耦合协同方向发展,但是各层级之间发展并不协调,为后续协同管理工作埋下隐患,应多注意这方面的问题。
4 结束语
本文从军地组织的角度研究装备质量链耦合协调情况的定量测算,利用SDS-耦合协调度模型测算装备质量链关键链节点处的军地耦合协调度,弥补了传统耦合协调度模型的不足,从系统协同的过程中找到耦合弱点,并提出针对性解决方案。采用某装备构成的装备质量链数据进行了案例分析,测算该装备质量链在关键链节点工程研制阶段7 个时间段的耦合度,分析了军地整体的耦合状态,并通过过程分析和测算结果发现需着重对管理层进行协同管理,可采取组织结构优化和所属人员协同能力培训等方法提升管理层协同水平,对该装备质量管理具有一定的参考价值。