基于模糊粗糙集與多專家網絡層次分析法的整車質量評價模型及算法研究

彭朝陽+韓敏

摘要：汽車產業鏈云服務平臺的汽車質量評價是一個多目標評價問題，質量評價影響因素之間相互聯系又相互制約，而且具有明顯的不確定性、模糊性。針對這一問題采用定性和定量相結合的方法，為了提高評價結果的準確性和客觀性，提出一種基于模糊粗糙集和多專家網絡層次分析法（ANP）的質量評價數學模型。運用改進的模糊粗糙集計算指標的客觀權重，利用多專家ANP方法確定指標的主觀權重，再綜合主客觀權重，采用模糊綜合評價法得出最終評價結果，并應用于凱馬整車制造企業的汽車質量評價中。最后通過實例驗證了評價模型的合理性、有效性和可靠性。

關鍵詞：汽車產業鏈；質量評價；網絡層次分析法；粗糙集；模糊綜合評價

DOIDOI：10.11907/rjdk.171154

中圖分類號：TP319

文獻標識碼：A 文章編號：1672-7800（2017）006-0113-04

0 引言

質量是企業的生命線，如今產品質量數據的存儲和獲取[1]已經不是問題，重要的是如何利用企業信息系統積累的質量數據源，建立產品質量評價體系，并運用合理的評價算法對產品質量進行評價，使企業認清產品質量問題。

目前，國內外許多學者對整車質量評價問題進行研究，大多數針對評價算法和評價體系等。評價體系上，例如文獻[3]以重型機械制造企業為例，從產品質量目標、質量準則和質量特性構建產品質量綜合評價體系模型，兼顧產品的技術性、經濟型、市場用戶需求、效益風險、生態環境等方面，實現全生命周期產品質量多層次、多角度評價。文獻[4]利用企業競爭力評價方法和企業能力理論，構建了一套動態、系統、全面的汽車經銷商能力評價體系；文獻[5]基于競爭力理論，構建了汽車經銷商競爭力AFDA評價模型；文獻[6]提出汽車產業鏈協作中經銷商的績效評價模糊綜合評判數學模型。評價方法上，目前主要包括定性選擇方法、定量選擇方法、定性和定量相結合的綜合分析方法。定性選擇方法主要有直觀判斷法、招標法、協商法等；定量選擇方法主要有采購成本比較法、ABC成本法[7]、層次分析法（AHP）[8]、數據包分析法（DEA）[9]、模糊綜合分析法[10]、人工神經網絡方法（GA）[11]等。就綜合分析方法而言，錢學森等[12]提出“從定性到定量的綜合集成法才是真正的綜合分析方法”，但現有定性和定量相結合的組合方法多為AHP 與其它方法相結合的組合方法，如AHP與目標規劃相結合[13]、AHP與遺傳算法相結合[14]。

1 整車質量評價體系

通過對整車協同售后服務和銷售系統中與質量相關業務的分析，提煉出整車質量評價指標體系，包括3個一級指標，在3個一級指標之下共設置11個二級指標，如表1所示。

2 整車質量綜合評價模型

2.1 評價模型及算法

本文對整車質量評價采用定性和定量相結合的綜合評價方法[10]，提出一種基于模糊粗糙集和多專家網絡層次分析法（ANP）的質量評價數學模型，如圖1所示。指標主觀權重采用網絡層次分析法（ANP），ANP方法相比于文獻[15]中采用的層次分析法（AHP）而言，解決了AHP法假設元素之間不存在相互影響關系而使得定權結果失真的問題。指標客觀權重采用粗糙集條件信息熵[17]的方法，其解決了文獻[6]中傳統粗糙集定權結果可能出現權值為0的情況，再將綜合權重用于模糊綜合法進行分析處理得出評價結果，最后通過實例驗證該評價模型及算法的可行性。

其詳細評價步驟如下：①分析汽車產業鏈云服務平臺整車銷售和售后服務中與質量評價相關的業務；②抽取質量評價原始指標數據，數據通過無量綱標準化預處理形成評價指標體系；③計算主客觀權重，其中主觀權重ωs采用多專家ANP算法確定，客觀權重ωo采用一種改進的粗糙集方法確定客觀權重；④將上述步驟計算的主觀權重與客觀權重加權綜合，得到綜合權重ω；⑤最后采用模糊綜合評價法得出模糊等級評價結果。

2.2 評價指標數據預處理

在整車質量評價指標體系中擁有不同類型的指標，按其具體類型可以分為效益型、成本型和固定型等指標類型[15]。一般而言，它們具有不同的量綱，但是傳統直線型無量綱標準化處理方法是無法反映各種指標函數的作用趨向和變化趨勢[18]。因此，借助模糊數學中的隸屬函數，以定量指標所使用的評分值中最大值和最小值為標準，對效益型、成本型和固定型等指標類型分別進行無量綱標準化處理。

由表2可知，各車型質量評價得分依據其評價值大小排序為：K_F>K_E>K_D>K_C>K_B>K_A，其中車型K_A的質量分析結果如表3所示，展示產品質量改進的排序情況。例如，一級指標整車服務質量可靠性中的二級指標緊急救援及時率指標評價分差最大，改進排序第1；一級指標的整車銷售能力中的二級指標銷售利潤率指標分差最小，改進排序第11。這些分析結果可以為整車制造企業提高產品質量提供決策參考。

4 結語

汽車產業鏈云服務平臺的整車質量評價屬于多目標決策問題，本文提出的基于模糊粗糙集和多專家網絡層次分析法（ANP）的質量評價模型和算法，不僅能夠避免僅采用單一的AHP方法計算時的主觀因素，而且改進的模糊粗糙集方法也有效解決了客觀權重結果為0的情況，使得計算結果更具可靠性，并通過應用案例驗證了這一評價算法的有效性和科學性，從而為多目標、多層次評價問題提供了一條新的解決途徑。

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（責任編輯：孫 娟）

英文摘要Abstract：Based on the automobile industry chain， the automobile quality evaluation is a multi-objective evaluation problem， seeing that influence quality factors are interconnection and interaction， which possess uncertainty and fuzziness obviously，in view of this question， the article used a combination of qualitative and quantitative methods. In order to improve the accuracy and objectivity of the evaluation results， a mathematical model of fuzzy rough set combined with multi-expert Analytic Network Process （ANP） is proposed， multi-expert Analytic Network Process （ANP） method combined with modified fuzzy rough set in the comprehensive weighting method to determine index weight， fuzzy comprehensive evaluation method to get the results of the assessment， which is applied to automobile quality evaluation in the Kai Ma vehicle manufacturing enterprise. Finally， an example is given to verify the rationality， validity and reliability of the evaluation model.

英文關鍵詞Key Words： Automobile Industry Chain； Quality Evaluation； Analytic Network Process； Rough Set； Fuzzy Comprehensive Evaluation