基于改进区间TOPSIS-FMEA的全过程工程咨询联合体风险评估

2023-10-27都锦健初建宇刘则成孙璐璐

华北理工大学学报(自然科学版) 2023年4期

都锦健,初建宇,刘则成,孙璐璐

(华北理工大学建筑工程学院,河北唐山 063210)

引言

目前,工程咨询行业以众多中小公司为主,全过程工程咨询业务主要以联合体的形式开展。以联合体形式开展全过程工程咨询业务时,有效的风险管控极为关键[1]。而科学风险评估是风险管控的基础,科学选出关键风险因素,通过机理分析,从而达到预防风险与降低风险发生概率的作用[2]。在现有风险评估研究中,都怡然[3]和张倩[4]分别应用AHP模糊综合评价法和CIM-AHP对全过程工程咨询总体风险评估。该类方法简单易行,但评估方法偏主观化。王敏等[5]基于改进AHP-CRITIC方法计算风险指标权重,引入MARCOS法对风险排序。何永贵等[6]采用G1-熵权法组合赋权风险指标权重,应用云模型评估电力安全风险等级。陈仁朋等[7]基于FAHP-区间数改进TOPSIS模型对施工安全风险评估。该类方法采用复杂模型去主观化,但风险评价维度相对单一。韦良等[8]应用CSA-BP神经网络算法对施工风险评价。黄友滔等[9]基于ANP计算指标关联权重,采用SSA-BP模型对进度风险评估。该类评估方法较为客观,但需要大量数据支撑。尤建新[10]和石旭东[11]提出引入FMEA模型,从发生度、严重度、探测度多维度对风险评估。分别应用二元语义与三角模糊函数量化语义,采用灰色关联与TOPSIS模型对风险排序,选出关键风险因素。通过以上文献分析可知,目前风险评估模型存在评估过程较为主观,评价维度单一,风险评估系统不够稳定,可操作性不强等问题。而FMEA失效模式与影响分析是多维度分析模型,具有实用性与可操作性。引入FMEA模型,通过多种算法对其改进,可构建有效的全过程工程咨询联合体内风险评估模型。

该研究对风险因素全面识别后,引入FMEA模型,从科学量化评价语义,通过考虑评价因子、专家权重和风险因素关联性多角度对FMEA模型改进,采用改进区间TOPSIS-FMEA模型对全过程工程咨询联合体风险进行评估,合理选出关键风险因素。

1 基于WBS-RBS的全过程工程咨询联合体风险识别

在WBS分析中,将全寿命工作周期分为:投资决策阶段、工程建设准备阶段、工程建设阶段和项目运营维护阶段。在RBS分析中,从宏观、中观层、微观3个角度对风险因素进行划分。

依据《全过程工程咨询合同示范文本》与《建设项目全过程工程咨询标准》以及专家评价对各阶段工作流程与风险因素分析,构建WBS-RBS风险识别耦合矩阵,识别出不同阶段存在的风险,实现对全过程工程咨询联合体内风险因素的全面识别。

1.1 基于WBS对全过程工程咨询工作流程分解

将全过程工程咨询工作各阶段进行分解,具体如图1所示。

图1 基于WBS全过程工程咨询工作分解

1.2 基于RBS对全过程工程咨询联合体内风险分析

将全过程工程咨询联合体内风险因素从宏观,中微观以及微观角度进行划分,具体如图2所示。

图2 基于RBS全过程工程咨询联合体内风险分析

1.3 构建WBS-RBS耦合矩阵识别风险因素

邀请行业专家构建WBS-RBS耦合矩阵,并确定全过程工程咨询联合体内风险因素清单,具体如表1所示。

表1 WBS-RBS耦合矩阵

2 基于改进区间TOPSIS-FMEA的风险评估模型

引入FMEA(失效模式与后果分析)模型,从风险发生概率即发生度O,风险对项目的损害程度即严重度S,风险的难检测程度D即难检度3个角度分别进行评价。

传统的FMEA模型存在风险评估语义难以量化;没有考虑评价专家以及风险评价因子权重;不同风险因子组合,RPN值可能相同但暗藏风险不同等问题,该模型核心思路为:利用二元语义与粗糙集将评价语义区间化,使用DEMATEL模型修正严重度S,应用GI-改进CRITIC求取风险评价因子主客观权重,基于最小距离差确定综合权重,使用改进区间TOPSIS获得风险排序。具体流程如图3所示。

图3 全过程工程咨询联合体内风险评估流程

2.1 基于模糊犹豫集量化评价语义

Δ-1Hθ={f,…,l}

(1)

为了保持信息的完整性,解决评价粒度不一致难以量化问题。基于粗糙集将评价信息离散化,依据评价数据确定区间的下限和上限。设U是指包含在信息表中,n个对象组成的值域R={C1,C2…Cn},对所有对象进行排序,则对于Ci∈R(1≤i≤n)。

Ci的下近似域定义为

(2)

Ci的上近似域定义为

(3)

(4)

(5)

Zi为专家的资质水平,Gi为工作经验,Si为项目熟悉程度。

2.2 基于模糊DELTATE修正风险严重度

在全过程工程咨询联合体内,各风险因素相互影响关系错综复杂,极大影响风险评估系统稳定性,因此引入模糊DELTATE模型对风险相关性分析,具体计算步骤如下。

2.2.1 构建模糊区间型关联矩阵

依据7粒子评价语序,邀请专家对已识别风险因素间相互影响关系进行评价,应用模糊犹豫级对评价语义量化,并用最大值法对其归一化处理,归一化后关联矩阵为

(6)

2.2.2 计算综合影响矩阵Δ(-1)(Y)

Δ-1(Y)=Δ-1(x)×(I-Δ-1(x))-1

(7)

其中I为单位矩阵。

2.2.3 确定风险因素的净影响度

(8)

2.3 基于G1-CRITIC组合赋权评估风险评价因子权重

2.3.1 G1序列法

步骤1:按照评价指标的重要性大小,邀请专家评价,将各评价指标序列关系式最终记为X1>X2>X3>…>Xn。

步骤2:邀请专家对根据风险评价因子之间重要程度评价标度值rk,根据公式(9)、(10)得到评价指标权重集w=(w1,w2,…wn)T,各评价指标权重计算方法为

(9)

WK-1=rkWk(k=n,n-1,…,3,2)

(10)

2.3.2 改进CRITIC法

对传统CRITIC法改进:由于标准差不能准确衡量指标间量纲以及数量级的变异性,可改用变异系数衡量;同时考虑到指标间与相关系数正负相关情况,因此将相关系数取绝对值。

本文采用MIDAS-GTSNX岩土有限元软件来模拟双排水盲沟的渗流计算。一般计算模型如图2所示。计算时，在模型两侧以及排水盲沟处设置给定水头边界；在模型底面、顶面，以及排水盲沟上的开挖面设置给定流量边界，流量为0，即为隔水边界。

(11)

(12)

(13)

(14)

2.3.3 G1法与改进CRITIC法集成赋权法

(15)

2.4 基于改进区间TOPSIS进行风险排序

步骤1:计算区间数加权标准化评价矩阵。

(16)

步骤2:计算区间形式的正负理想解。

(17)

其中,j∈X表示Xj为效益型准则,称为正向指标;j∈C表示Xj为成本型准则

步骤3:改进欧式距离。

(18)

(19)

步骤4:计算每个风险因素的修正接近度并排序。

(20)

3 案例分析

某路网工程包含道路建设与改造,产业园区建设与改造等18个单项工程,项目总投资为290 794.63万元,其中建安费为103 585万元,工期为18个月。项目采用全过程工程咨询联合体形式开展,全过程工程咨询联合体由X、Y、Z共3家企业组成,X企业为设计单位,为联合体指导单位,负责项目的勘察设计,Y单位负责造价咨询,Z企业负责工程监理。

3.1 基于WBS-RBS识别全过程工程咨询风险因素

根据上述WBS-RBS分析理论,结合本项目实际情况,邀请专家构建耦合矩阵,识别得最终风险因素清单如表2所示。

表2 全过程工程咨询联合体内风险因素清单

3.2 应用二元语义与粗糙集对各风险进行评价

(1)邀请3位专家采用7粒度语义集合L={l0:很低,l1:低,l2:稍低,l3:一般,l4:稍高,l5:高,l6:很高}对已识别16个风险因素分别从发生度O,严重度S,难检度D三维度进行评价。

(2)量化评价语义

对专家层次进行打分评价,根据公式(5)计算得各专家权重为Q1=0.45,Q1=0.33,Q1=0.22,基于二元语义与粗糙集,并加权专家权重计算得模糊评价矩阵如表3所示。

表3 模糊评价矩阵

3.3 基于犹豫模糊DEMATEL对风险重要度指标进行修正

邀请专家对各风险因素关联性进行评价,根据2.2中公式,运用MATLAB计算得各风险因素关联关系与上下限净影响度结果如图4所示。

图4 全过程工程咨询联合体内风险相关性分析

3.4 基于G1-改进CRITIC组合赋权确定风险评价因子权重

(1)应用G1法确定主观权重。

邀请3位专家对风险评价因子排序并确定重要程度之比rk,根据式(9)、式(10)计算得各风险评价因子主观权重为w1=(0.405,0.363,0.232)

(2)应用改进CRITIC法求解风险评价因素客观权重。

邀请5位专家对风险评价因素风险发生概率O,风险损害程度S,风险难识别程度D分别进行打分,根据公式(11)对其评分归一化,依据2.3.2所述步骤,运用MATLAB计算得出风险评价因素的客观权重依次为w2=(0.382,0.282,0.336)。

(3)确定组合权重。

根据公式(15)以及G1法与改进CRITIC所求主客观权重,运用LINGO计算主客观权重占比最优解为α=0.517,β=0.483,风险评价因素最终组合权重为w=αw1+βw2=(0.394,0.324,0.282)。

3.5 基于改进区间TOPSIS对风险因素排序

(1)将风险严重度修正后,根据公式(16)对区间评价矩阵标准化,并将评价风险因子权重加权得到加权标准评价矩阵后,根据公式(17)确定区间形式正负理想解为:

(2)基于相对熵不对称法,根据式(18)、式(19)、式(20)求取贴进度及风险排序如表4所示。

表4 基于改进区间TOPSIS的贴近度排序表

(3)传统FMEA与改进区间TOPSIS-FMEA风险因素排序对比分析

基于表3评价数据,将其上下限取平均值,得到实数评价矩阵Y(m×n)未经DEMTEL修正重要度,运用传统RPN计算风险排序A;基于评价矩阵Y(m×n),经DEMTEL修正计算风险排序B,改进区间TOPSIS-FMEA风险因素排序为C,排名结果如图5所示。

图5 不同算法的风险评估结果

由改进区间TOPSIS-FMEA风险因素排序结果可知,该项目全过程工程咨询联合体内关键性风险因素依次为融资风险,沟通协调风险,进度风险,工程变更风险,违约风险;运营风险与招标采购风险均为不关键风险。根据改进区间TOPSIS-FMEA风险排序与传统RPN,经DEMTEL修正RPN排序结果比较分析可知,改进区间TOPSIS-FMEA风险排序中沟通协调风险与进度风险排名更靠前,且与项目实际相符,因此,该改进算法在全过程工程咨询联合体风险评估中优于传统FMEA算法,能够充分体现评价过程中各种主客观因素影响,避免排序错误。