裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件物流信息共享風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究

摘?要：裝配式建筑項(xiàng)目不同于一般建筑項(xiàng)目，涉及成品與半成品預(yù)制構(gòu)件跨場地運(yùn)輸，預(yù)制構(gòu)件運(yùn)輸過程中的物流信息關(guān)系到項(xiàng)目的順利完工，因此，需要對(duì)預(yù)制構(gòu)件物流信息共享風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行評(píng)估與分析。文章運(yùn)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理對(duì)裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件物流存在的信息共享風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量分析。首先，確定了13個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素及其相互關(guān)系，其次通過算例模擬各風(fēng)險(xiǎn)因素的先驗(yàn)概率以及條件概率，最后利用netica軟件構(gòu)建貝葉斯風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)并對(duì)其進(jìn)行分析，確定關(guān)鍵信息共享風(fēng)險(xiǎn)因素，驗(yàn)證了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型評(píng)估預(yù)制構(gòu)件物流信息共享風(fēng)險(xiǎn)的可行性。

關(guān)鍵詞：預(yù)制構(gòu)件物流信息共享;風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估;貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：F253.9???文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A?文章編號(hào)：1005-6432（2023）10-0185-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2023.10.185

1?引言

任何一個(gè)工程項(xiàng)目在建設(shè)過程中都會(huì)面臨各種各樣的風(fēng)險(xiǎn)，某些細(xì)小的偏差很有可能引起極大的風(fēng)險(xiǎn)事故。近年來，隨著經(jīng)濟(jì)快速、持續(xù)的增長，裝配式建筑得到了快速的發(fā)展，裝配式建筑相較于傳統(tǒng)建筑具有綠色環(huán)保、建設(shè)效率高等優(yōu)勢(shì)，但由于裝配式建筑是介于制造業(yè)和建筑業(yè)之間的特殊產(chǎn)品，與傳統(tǒng)建筑業(yè)最大的區(qū)別在于，需要在工廠生產(chǎn)出建筑預(yù)制構(gòu)件后運(yùn)輸至施工現(xiàn)場，項(xiàng)目各參與方分布在不同的地區(qū)，在制造、運(yùn)輸、裝配等環(huán)節(jié)需要進(jìn)行多種流程和信息的交互，各個(gè)獨(dú)立公司之間頻繁的信息交流極易產(chǎn)生預(yù)制構(gòu)件物流信息共享風(fēng)險(xiǎn)。

近年來，已有學(xué)者針對(duì)裝配式建筑信息協(xié)同問題進(jìn)行研究。岳瑩瑩（2017）針對(duì)裝配式建筑信息因素，創(chuàng)建了一個(gè)基于BIM的數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫可以實(shí)現(xiàn)裝配式建筑全壽命周期中的信息共享［1］；于淑萍（2018）對(duì)裝配式建筑各階段信息進(jìn)行分類總結(jié)，研究了阻礙裝配式建筑信息化管理的各種因素，并且建立了一個(gè)基于BIM的信息共享模型，來解決供應(yīng)鏈可能出現(xiàn)的信息共享難題［2］；羅麒銳（2018）也特別針對(duì)裝配式建筑設(shè)計(jì)、制造和施工三個(gè)階段，分析了裝配式建筑項(xiàng)目產(chǎn)生信息共享難題的原因［3］；肖帥（2019）對(duì)有無投資開發(fā)單位主導(dǎo)下的裝配式建筑參與主體信息協(xié)同意愿進(jìn)行了博弈分析。也有許多學(xué)者針對(duì)裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件物流運(yùn)輸過程中存在的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究［4］。王江華（2019）基于界面管理、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)等方法構(gòu)建了基于TOC-界面-SD的裝配式建筑供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)反饋管理模型［5］；陳偉斌等（2020）研究了裝配式建筑企業(yè)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理，研究結(jié)果指出了影響裝配式建筑供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)的主要因素［6］；王翔等（2021）在利用因子分析識(shí)別出裝配式建筑供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)控制重點(diǎn)的基礎(chǔ)上，運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程及SPSS軟件，定量分析了各階段風(fēng)險(xiǎn)因素之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系及其權(quán)重［7］。

通過回顧已有研究可以看出，國內(nèi)外學(xué)者對(duì)裝配式建筑工程項(xiàng)目信息問題以及預(yù)制構(gòu)件供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)展開了許多研究，但少有學(xué)者針對(duì)裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件物流運(yùn)輸過程中存在的信息共享風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行全面識(shí)別以及評(píng)估。文章通過對(duì)裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件物流運(yùn)輸過程中存在的信息共享風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行全面識(shí)別，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對(duì)裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件物流信息共享進(jìn)行整體風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估并識(shí)別出影響最大的風(fēng)險(xiǎn)因素，通過管理關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素可以有效控制和降低風(fēng)險(xiǎn)事故的發(fā)生及后果。

2?風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型

2.1?貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（BN）由Pearl于1988年提出，是目前不確定知識(shí)表達(dá)和推理領(lǐng)域最有效的理論模型之一。一個(gè)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上是一個(gè)有向無環(huán)圖（DAG），由代表變量節(jié)點(diǎn)及連接這些節(jié)點(diǎn)的有向邊構(gòu)成。節(jié)點(diǎn)代表隨機(jī)變量，節(jié)點(diǎn)間的有向邊代表了節(jié)點(diǎn)間的互相關(guān)系（由父節(jié)點(diǎn)指向其子節(jié)點(diǎn)），用條件概率進(jìn)行表達(dá)關(guān)系強(qiáng)度，BN實(shí)際上是一個(gè)概率模型，可以計(jì)算任何未觀察到的隨機(jī)變量的后驗(yàn)概率分布，給定互補(bǔ)子集變量的觀察值。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)由兩部分組成，表示為B=（G，θ）。第一部分“G”是一個(gè)包含節(jié)點(diǎn)和弧的有向無環(huán)圖。DAG可以直觀地呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的因素關(guān)系，其中數(shù)據(jù)集X1，?…，?Xn表示節(jié)點(diǎn)，弧線表示節(jié)點(diǎn)之間的依賴關(guān)系。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的第二部分是θ的條件依賴分布，其中θxiPxi=PB（xiPxi）是xi在G中的直接父節(jié)點(diǎn)。利用聯(lián)合概率分布，網(wǎng)絡(luò)B的聯(lián)合概率表示如下（Rabbi等，2020）［8］：

PB（X1，?…，?Xn）=∏niPB（XiπXi）=∏niXiπXi

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)一般結(jié)構(gòu)如圖1所示。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是表示各種因素之間因果關(guān)系和條件概率的有效方法，其能夠處理問題中的不確定性，并且能夠快速準(zhǔn)確地提供可靠的結(jié)果，當(dāng)因素本質(zhì)上是概率性的事件時(shí)，可以采用這種方法，因此，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的有效方法，在給定父節(jié)點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)因素的先驗(yàn)概率的前提下，可以通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)計(jì)算出子節(jié)點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率，并且，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的逆向推理能力，也可以幫助確定導(dǎo)致子節(jié)點(diǎn)事件發(fā)生的最可能情況（Neapolitan?R?E，2003）［9］。

2.2?貝葉斯網(wǎng)絡(luò)定量分析

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)父節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率由專家打分獲得，先驗(yàn)概率見表1，條件概率表一般可由專家經(jīng)驗(yàn)獲得（Ojha等，2018）［10］，并由條件概率表附錄中給出。在構(gòu)建好貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型以及獲取相應(yīng)概率后可以進(jìn)行貝葉斯推理，貝葉斯推理主要有兩方面：①正向推理。正向推理是自上而下的一個(gè)推理過程，由父節(jié)點(diǎn)向子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行推理。正向推理可以求出子節(jié)點(diǎn)概率值，因此，正向推理通常用來對(duì)未知事件進(jìn)行預(yù)測(cè)。②診斷推理。診斷推理則和正向推理完全相反，診斷推理是一個(gè)自下而上的推理過程，即由子節(jié)點(diǎn)向父節(jié)點(diǎn)進(jìn)行推理，在已知某種問題出現(xiàn)的情況下，診斷推理用來找出導(dǎo)致或影響問題發(fā)生的原因或因素。文章使用軟件netica進(jìn)行貝葉斯正向推理以及診斷推理，可以評(píng)估裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件物流信息共享風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率水平以及找出對(duì)裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件物流信息共享程度影響最大的風(fēng)險(xiǎn)因素。

2.3?研究框架

本研究旨在評(píng)估裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件物流信息共享風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率水平，并找出影響裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件物流信息共享程度的最重要風(fēng)險(xiǎn)因素。圖2說明了這項(xiàng)研究的方法，擬議的研究步驟如下：

Step?1?風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別：識(shí)別裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件物流運(yùn)輸中存在的信息共享風(fēng)險(xiǎn)因素。風(fēng)險(xiǎn)因素通過文獻(xiàn)綜述確定，文獻(xiàn)選擇了有關(guān)裝配式建筑信息協(xié)同以及供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理相關(guān)的研究論文。最終確定了13個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素。

Step?2?風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：確定各級(jí)指標(biāo)之間的相互關(guān)系，繪制貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。通過問卷調(diào)查收集了相關(guān)數(shù)據(jù)用于計(jì)算貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的先驗(yàn)概率和條件概率。通過模糊數(shù)處理初步收集的數(shù)據(jù)，計(jì)算得到最終貝葉斯網(wǎng)絡(luò)所需的先驗(yàn)概率和條件概率。

Step?3?風(fēng)險(xiǎn)分析：通過貝葉斯正向推理計(jì)算得出裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件物流信息共享風(fēng)險(xiǎn)水平，并通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)逆向推理功能確定對(duì)裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件物流信息共享影響程度最大的風(fēng)險(xiǎn)因素。

3?模型應(yīng)用

3.1?風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)建立及數(shù)據(jù)收集

文章通過文獻(xiàn)回顧以及問卷調(diào)查得到，在裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件物流運(yùn)輸過程中，極易發(fā)生信息共享風(fēng)險(xiǎn)，引起這一事故的原因主要分為三類：P1信息共享效率低；P2信息失真；P3信息協(xié)同體系不完善。根據(jù)項(xiàng)目人員以及相關(guān)資料進(jìn)一步識(shí)別出10個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素。最終，在裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件物流運(yùn)輸過程中確定了包括P1信息共享效率低、P2信息失真、P3信息協(xié)同體系不完善在內(nèi)的13個(gè)關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素。影響預(yù)制構(gòu)件物流運(yùn)輸過程信息共享程度的其他風(fēng)險(xiǎn)因素主要有：主體協(xié)同意愿低（P4）、信息溝通方式落后（P5）、信息更新不及時(shí)（P6）、組織結(jié)構(gòu)冗雜、信息傳遞層級(jí)多（P7）、缺少完善的信息協(xié)同平臺(tái)（P8）、信息協(xié)同主導(dǎo)單位不明確（P9）、參與方缺乏溝通與信任（P10）、參與方相互獨(dú)立，建設(shè)過程割裂（P11）、缺乏建筑專業(yè)與計(jì)算機(jī)復(fù)合型人才（P12）、信息管理系統(tǒng)功能覆蓋不全面（P13）。并根據(jù)問卷調(diào)查確定了各個(gè)因素之間的相互關(guān)系以及所需概率，風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示，各風(fēng)險(xiǎn)因素先驗(yàn)概率如表1所示，條件概率表以節(jié)點(diǎn)L為例，如圖4所示。

3.2?風(fēng)險(xiǎn)分析

文章使用商業(yè)軟件Netica開發(fā)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件物流信息共享程度進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析，將圖3風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，由經(jīng)驗(yàn)獲得的先驗(yàn)概率與條件概率被錄入模型中以便后續(xù)計(jì)算。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及計(jì)算結(jié)果如圖5所示，通過貝葉斯正向推理，計(jì)算得到裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件物流信息共享風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率為77.2%，風(fēng)險(xiǎn)概率已經(jīng)超過50%，可以看出，如果在前期不進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和制訂相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)控制計(jì)劃，很容易出現(xiàn)物流信息共享風(fēng)險(xiǎn)，從而嚴(yán)重影響裝配式建筑項(xiàng)目的成功實(shí)施。

假設(shè)在裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件物流信息共享風(fēng)險(xiǎn)確定發(fā)生的前提下，對(duì)影響裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件物流信息共享程度的風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行貝葉斯逆向推理，結(jié)果如圖6所示。當(dāng)明確裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件物流信息共享風(fēng)險(xiǎn)一定發(fā)生的情況下，可以得出，信息共享效率低（P1）是“貢獻(xiàn)最大”的風(fēng)險(xiǎn)因素，即最嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)因素。其次依次是信息協(xié)同體系不完善（P3）和信息失真（P2）。

結(jié)合各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素的發(fā)生概率，對(duì)各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序如下（按照嚴(yán)重程度）：P1>P3>P2；P4>P9>P8>P7>P6>P5；P10>P11>P13>P12。

4?結(jié)論

文章以裝配式建筑為背景，運(yùn)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析對(duì)裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件物流信息共享程度進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與風(fēng)險(xiǎn)分析。預(yù)制構(gòu)件物流運(yùn)輸成功與否決定著裝配式建筑項(xiàng)目成功與否，文章以裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件物流信息共享風(fēng)險(xiǎn)作為貝葉斯風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)事件，識(shí)別出影響新舊路基拼接的13個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素及其相互關(guān)系，通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理，計(jì)算得出裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件物流信息共享風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率為77.2%，因此，必須事先對(duì)項(xiàng)目制定風(fēng)險(xiǎn)控制及應(yīng)對(duì)計(jì)劃。根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先級(jí)排序結(jié)果可得，項(xiàng)目管理者需重點(diǎn)關(guān)注裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件物流運(yùn)輸過程中信息共享效率問題，進(jìn)一步需要重點(diǎn)關(guān)注物流供應(yīng)鏈各參與方合作意愿，參與主體的協(xié)作意愿直接關(guān)系到項(xiàng)目實(shí)施效率，通常參與主體合作意愿低主要是由于參與方缺乏溝通與信任；裝配式建筑各參與方相互獨(dú)立，建設(shè)過程割裂，因此，管理者需要重點(diǎn)關(guān)注這一方面。

參考文獻(xiàn)：

［1］岳瑩瑩.基于BIM的裝配式建筑信息共享途徑和方法研究［D］.聊城：聊城大學(xué)，2017.

［2］于淑萍.以BIM為導(dǎo)向的裝配式建筑信息化管理研究［J］.價(jià)值工程，2018，37（36）：225-227.

［3］羅麒銳.基于裝配式建筑的信息分析［J］.磚瓦，2018（7）.

［4］肖帥.裝配式建筑建設(shè)過程多主體信息協(xié)同研究［D］.北京：北京交通大學(xué)，2019.

［5］王江華.裝配式建筑供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)反饋管理研究［D］.青島：青島理工大學(xué)，2019.

［6］陳偉斌，李曉娟，楊婷.裝配式建筑企業(yè)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理研究［J］.上海節(jié)能，2020（12）：1418-1426.

［7］王翔，周詩雨，郭一斌，等.基于EFA與CFA的裝配式建筑供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)研究［J］.數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)，2018：1-12.

［8］MD?RABBI，SYED?MITHUN?ALI，GOLAM?KABIR，et?al.Green?supply?chain?performance?prediction?using?a?bayesian?belief?network［J］.Sustainability，2020，12（3）.

［9］NEAPOLITAN?R?E.Learning?bayesian?networks［Z］.2003.

［10］RITESH?OJHA，ABHIJEET?GHADGE，MANOJ?KUMAR?TIWARI，at?el.Bayesian?network?modelling?for?supply?chain?risk?propagation［J］.International?journal?of?production?research，2018，56（17）.

［作者簡介］晏熙鈺（1998—），女，漢族，四川自貢人，碩士研究生，研究方向：工程管理與智能建造。