基于WBS-HLPN的主動防控業(yè)務(wù)流模型構(gòu)建研究

胡志強，張?zhí)旄瘢跗G輝，4，5，6

（1.北京市地鐵運營有限公司，北京 100081；2.北京交通大學 先進軌道交通自主運行全國重點實驗室，北京 100044；3.北京交通大學 交通運輸學院，北京 100044；4.北京交通大學 北京市城市交通信息智能感知與服務(wù)工程技術(shù)研究中心，北京 100044；5.北京交通大學 城市軌道交通運營安全管理技術(shù)及裝備交通運輸行業(yè)研發(fā)中心，北京 100044；6.運營主動安全保障與風險防控鐵路行業(yè)重點實驗室，北京 100044）

0 引言

城軌系統(tǒng)的大部分運營安全保障工作都是在出現(xiàn)故障或發(fā)出事故警報信息后進行［1］，此時的處理手段只有維修或應(yīng)急處置，對于事故發(fā)生的原因和過程，也只能通過事故分析來確定。在這種安全保障模式下，城軌系統(tǒng)的運營安全不易得到保障。因此，需要優(yōu)化城軌系統(tǒng)主動防控的業(yè)務(wù)流程。

為構(gòu)建完善、合理的業(yè)務(wù)流模型，需要對風險主動防控任務(wù)進行明確和分解，因此選用工作分解結(jié)構(gòu)（Work Breakdown Structure，WBS）法對風險主動防控的業(yè)務(wù)任務(wù)進行分解［2］。為了更加貼合實際，構(gòu)建具有流形態(tài)和相關(guān)關(guān)系的業(yè)務(wù)流模型，選擇利用Petri 網(wǎng)進行網(wǎng)絡(luò)建模，模型具有普適性與可拓展性，可以模擬管理系統(tǒng)、組織結(jié)構(gòu)的控制、管理方式［3］，可以描述異步并發(fā)系統(tǒng)，能夠保證業(yè)務(wù)流過程簡化且沒有重復(fù)［4］。

1 WBS業(yè)務(wù)模型構(gòu)建

WBS［5］有4種主流構(gòu)建方法：類比法、自下而上、自上而下［6］、模板法。城軌領(lǐng)域目前沒有已成型的或類似的業(yè)務(wù)流模型，因此不能使用類比法或模板法。同理，自下而上的方法由于工作量繁重，并且不能保證底層元素的全面性，同樣不適合。因此，選擇自上而下的結(jié)構(gòu)構(gòu)建方法。

1.1 WBS業(yè)務(wù)模型定義

用六元組來表示W(wǎng)BS 業(yè)務(wù)模型，記為UW =(Nw，Tw，Gw，Rw，Dw，Cw)。其中：

（1） Nw ={nwij|i，j= 1，2，...，n}表示編碼庫，用來標注需要完成的任務(wù)，?nwij∈nw，nwi′j′∈nw，當i≠i′或j≠j′時，nwij≠nwi′j′。

（2）Tw ={twij|i，j= 1，2，...，n}表示任務(wù)集合。

（3）Gw ={gwij|i，j= 1，2，...，n}表示任務(wù)間相關(guān)關(guān)系的集合。，其中，為twij的前一任務(wù)，為twij的上一層任務(wù)。

（4）Rw ={rwij|i，j= 1，2，...，n}表示資源集合，分為：人員、方法或技術(shù)、裝備和物資。，其中，為人員，為方法和技術(shù)，為資源和裝備。

（5）Dw ={dwij|i，j= 1，2，...，n}表示工期集合。為符合實際生產(chǎn)作業(yè)中時間的隨機性，將時間單位分為分鐘mi、小時ho、天da、周we、月mo和年ye，其中不滿1 h的歸為分鐘單位，以此類推。

（6） Cw ={cwij|i，j= 1，2，...，n} 表示工作包集合。

1.2 WBS業(yè)務(wù)模型構(gòu)建方法

基于上述對WBS 模型元素的定義，給出以下業(yè)務(wù)分解的算法步驟：

步驟1：初始化，確定需要分解的業(yè)務(wù)任務(wù)，i=1；

步驟2：給定任務(wù)節(jié)點的唯一編號nwij，確定任務(wù)節(jié)點twij的任務(wù)內(nèi)容；

步驟3：確定twij對應(yīng)的關(guān)系gwij、資源rwij和工期dwij；

步驟4：判斷twij是否需要繼續(xù)分解，若不需要，記為cwij，結(jié)束，轉(zhuǎn)步驟6；否則，繼續(xù)下一步；

步驟5：對任務(wù)進行分解，i=i+1，轉(zhuǎn)到步驟2；

步驟6：返回上一層，i=i-1，若i≠0，繼續(xù)下一步；否則，轉(zhuǎn)到步驟8；

步驟7：判斷本層是否仍有任務(wù)可以繼續(xù)分解，若有，轉(zhuǎn)到步驟2；否則，繼續(xù)下一步；

步驟8：根據(jù)上述步驟的分解結(jié)果，構(gòu)建出被分解業(yè)務(wù)任務(wù)的分解結(jié)構(gòu)模型。

2 HLPN模型構(gòu)建

為了更加貼合實際，構(gòu)建具有流形態(tài)和相關(guān)關(guān)系的業(yè)務(wù)流模型，需要在業(yè)務(wù)分解的基礎(chǔ)上，將業(yè)務(wù)模型轉(zhuǎn)換為業(yè)務(wù)流模型，因此選用高級Petri［7-8］網(wǎng)（High Level Petri Net，HLPN）進行網(wǎng)絡(luò)建模。

2.1 主動防控業(yè)務(wù)HLPN模型定義

城軌系統(tǒng)主動防控業(yè)務(wù)Petri網(wǎng)（Petri Net，PN）模型 是 1 個 九 元 組，表 示 為 UPN ={P，T，F(xiàn)，I，O，C，M，PI，TI}，其中：

（1）三元組(P，T，F(xiàn))組成的基本PN 稱為UPN 的1 個基網(wǎng)。P為庫所集合，代表模型具體的業(yè)務(wù)步驟，記為P={p1，p2，...，pn}，n為1個有限的數(shù)值；T為變遷集合，代表業(yè)務(wù)步驟完成，轉(zhuǎn)向下一個步驟的動態(tài)狀態(tài)，記為T={t1，t2，...，tm}，m為1 個有限的數(shù)值；F為流集合，表示任務(wù)和狀態(tài)之間的先后關(guān)系，用(p，t)，(t，p)對來表示。

（2）I和O分別為輸入函數(shù)和輸出函數(shù)集合，分別表示庫所中標識的變化規(guī)則。

（3）C為標識顏色集合，涵蓋了可能出現(xiàn)的標識顏色；M為標識集合。

（4）PI和TI分別是庫所和變遷的時間集合。

2.2 HLPN模型庫所模塊化原理

在實際應(yīng)用中，HLPN 模型中的每一個步驟都可以繼續(xù)向下拆解為更詳細的步驟（見圖1）。

圖1 庫所模塊分層示意圖

2.3 HLPN模型資源庫所交互原理

由輸入函數(shù)和輸出函數(shù)可以計算發(fā)現(xiàn)，很多庫所的輸入和輸出標識并不對等。分析其原因，發(fā)現(xiàn)有很多資源是可以重復(fù)利用的非消耗性資源。因此，需要通過計算輸入函數(shù)與輸出函數(shù)之間的差值，來確定每個庫所與外部資源庫所的標識交換情況。業(yè)務(wù)流庫所與資源庫所的交互原理見圖2。

當變遷t36的激發(fā)條件被滿足，需要從資源庫所p0中補充激發(fā)變遷t36所需要的資源。當變遷t36中的標識流出時，業(yè)務(wù)庫所p37不需要利用的資源流入資源庫所p0或者直接被消耗，其他可以繼續(xù)利用的資源標識或其他標識流入業(yè)務(wù)庫所p37，繼續(xù)進行下一步變遷的系統(tǒng)活動。

3 WBS-HLPN映射及修正方法

利用業(yè)務(wù)模型的構(gòu)建結(jié)果，可以快速映射到Petri網(wǎng)模型，提高算法效率。

3.1 初始PN模型向HLPN模型修正規(guī)則

由于WBS 方法本身的特性，利用WBS 進行分析時，關(guān)注對總?cè)蝿?wù)的分解，不關(guān)注分解得到的小任務(wù)之間的復(fù)雜關(guān)系。在構(gòu)建WBS 業(yè)務(wù)模型時，初步給出了小任務(wù)與其他任務(wù)的簡單前后關(guān)系，沒有考慮復(fù)雜的綜合相關(guān)關(guān)系。因此映射出的PN 結(jié)構(gòu)也并不完善，需要對初始PN模型進行修正。

（1）初始PN 模型中的庫所，沒有分析城軌系統(tǒng)運營安全影響因素的不同特征和區(qū)別。因此在修正的PN模型中，需要面向乘客、工作人員、設(shè)備設(shè)施、環(huán)境等影響因素，把部分需要分解或修改的庫所進行重新構(gòu)建，將不同影響因素對應(yīng)的流程引向不同的庫所路徑。

（2）從WBS 業(yè)務(wù)模型映射時，只規(guī)定了變遷表示與其相連的前項任務(wù)是否完成的狀態(tài)，然而變遷的激發(fā)條件可能是非常復(fù)雜的，因此對部分不準確的變遷進行修正，并給出所有變遷的激發(fā)條件。

（3）根據(jù)實際對初始PN 模型的流關(guān)系進行修正，完善各個庫所和變遷之間的流關(guān)系，并且確定每個流關(guān)系上附著的輸入或輸出函數(shù)的具體表達式。

（4）在WBS業(yè)務(wù)模型向初始PN模型映射時，標識符號各不相同。實際上許多資源都不是單個任務(wù)獨用，而是會貫穿幾個任務(wù)步驟。基于此，將相同含義或?qū)傩缘臉俗R進行整合。整合不意味著把所有相同的資源都歸一，而是要體現(xiàn)出非一次性消耗資源在多個任務(wù)過程中可以持續(xù)使用的特性。

（5）在由WBS 業(yè)務(wù)模型工期集合映射至初始PN模型中時，是直接映射到庫所所對應(yīng)的時間集合上的，但變遷也是需要時延的。因此要對每個庫所的時間元素進行分析，確定其所處的位置應(yīng)該是庫所還是變遷。以此也可以構(gòu)建出面向變遷的時間集合TI。

（6）工作包集合是WBS 業(yè)務(wù)模型1 個重要的集合元素。在初始PN 模型中，并沒有體現(xiàn)出工作包集合的作用和特性。分析每一個庫所，是否需要被設(shè)定為庫所模塊。如果需要設(shè)定為庫所模塊，還需要對每個具體的庫所模塊進行分解，確定模塊內(nèi)具體的組成結(jié)構(gòu)，以此指導城軌系統(tǒng)風險主動防控業(yè)務(wù)的運行。

3.2 WBS業(yè)務(wù)模型向初始PN模型映射規(guī)則

（1）將任務(wù)集合Tw 映射為庫所集合P，設(shè)定映射規(guī)則為{Twij|Twij∈UW(Twij)}→{Pij|Pij∈UPN(Pij)}，代表任務(wù)是PN 所描述系統(tǒng)當前靜態(tài)所處的狀態(tài)。如果檢驗到任務(wù)已完成，則變遷可以被激發(fā)。

（2）將關(guān)系集合Gw =(a)映射為流集合F。設(shè)定映射規(guī)則為。

（3）將資源集合Rw =(p，m，e)映射為顏色集合C=(p，m，e)。設(shè)定映射規(guī)則為｛p，m，e|p，m，e∈UW（Rw）｝?｛p，m，e|p，m，e∈UPN（C）｝。

（4）將工期集合Dw 映射為庫所時間集合PI。設(shè)定映射規(guī)則為{dij|dij∈UW(Dwij)}→{piij|piij∈UPN(PIij)}。其中，piij的上、下界由dij的值確定。

3.3 WBS-HLPN模型構(gòu)建方法

給出構(gòu)建WBS-HLPN模型的算法步驟如下：

步驟1：初始化，i=1，j=1；

步驟2：將任務(wù)集合映射至庫所集合；

步驟3：將關(guān)系集合映射至流集合；

步驟4：將資源集合映射至標識集合和顏色集合；

步驟5：將工期集合映射至庫所時間集合；

步驟6：若j=m，繼續(xù)；否則，轉(zhuǎn)到步驟2，j=j+1；

步驟7：若i=n，繼續(xù)；否則，轉(zhuǎn)到步驟2，i=i+1，j=1；

步驟8：根據(jù)映射后的結(jié)果，構(gòu)建出初始PN 模型結(jié)構(gòu)；

步驟9：修正初始PN 模型的庫所、變遷、流關(guān)系、庫所時間和變遷時間集合；

步驟10：構(gòu)建出針對每個主線的HLPN 修正子模型；

步驟11：修正初始PN模型的標識集合；

步驟12：修正初始PN 模型的輸入、輸出函數(shù)集合；

步驟13：融合3 個主線任務(wù)的HLPN 修正子模型，構(gòu)建出HLPN修正總模型；

步驟14：計算庫所與資源庫所的標識交互，資源標識=輸入函數(shù)－輸出函數(shù)；

步驟15：構(gòu)建出最終的城軌系統(tǒng)主動防控業(yè)務(wù)HLPN模型。

4 城軌系統(tǒng)主動防控業(yè)務(wù)流模型構(gòu)建實例

4.1 WBS模型構(gòu)建結(jié)果

在構(gòu)建城軌系統(tǒng)的風險主動防控業(yè)務(wù)模型前，首先需要明確防控業(yè)務(wù)的內(nèi)容，主線業(yè)務(wù)可以分為2個部分：一是風險辨識和風險評估兩大主線任務(wù)；二是風險管控的主線任務(wù)。

風險的辨識、評估和管控工作，從城軌系統(tǒng)運營開始一直持續(xù)不斷［9-10］。而隱患一旦出現(xiàn)或被發(fā)現(xiàn)，則需要立刻進行治理，這種隱患治理的含義與立刻實施的狀態(tài)特征，與風險的管控措施是相符合的。因此，將隱患的治理業(yè)務(wù)歸納至風險的管控業(yè)務(wù)中。

基于WBS 法的風險主動防控業(yè)務(wù)任務(wù)分解結(jié)果見圖3。

圖3 風險主動防控業(yè)務(wù)任務(wù)分解結(jié)果

4.2 初始PN模型構(gòu)建及其修正

根據(jù)風險辨識（評估與管控同理）的WBS 業(yè)務(wù)模型分解結(jié)果，映射其為初始PN 模型（見圖4），在圖4中，部分符號所標識的含義見表1。

表1 風險辨識機制初始PN模型符號含義（部分）

圖4 風險辨識機制初始PN模型

首先，對初始PN 模型中的庫所、變遷、流關(guān)系、庫所時間和變遷時間進行修正，得到修正子模型見圖5。

圖5 風險辨識機制HLPN修正子模型

然后，針對HLPN修正子模型標識集合中的標識進行整理與融合，并且根據(jù)修正后子模型變遷的激發(fā)條件的需求，增加邏輯標識。相應(yīng)地，在顏色集合中，增加邏輯標識顏色[L]。

最后，可以得出HLPN修正子模型流的輸入和輸出函數(shù)，部分結(jié)果見式（1）。

4.3 城軌系統(tǒng)主動防控業(yè)務(wù)HLPN模型構(gòu)建

構(gòu)建出3 個主線任務(wù)HLPN 模型融合后的HLPN 耦合模型（見圖6）。

圖6 主動防控業(yè)務(wù)HLPN耦合模型

對于耦合模型，計算其具體需要交換的標識，部分交互結(jié)果見表2。

表2 變遷與資源庫所的標識交互結(jié)果（部分）

4.4 實例驗證

選取地鐵運營公司實際風險管理業(yè)務(wù)中的1個重要部分，即重大風險登記與降級工作流程進行建模分析與優(yōu)化，根據(jù)公司規(guī)定的流程進行Petri 網(wǎng)建模，得到重大風險登記、降級工作流程PN模型見圖7。

圖7 重大風險登記、降級工作流程PN模型

對其優(yōu)化的主要思想是根據(jù)工作流程模型，將其構(gòu)建為模塊耦合的HLPN模型，并且將流程構(gòu)建的重點放到主動防控業(yè)務(wù)，改進模型見圖8，模型符號含義（部分）見表3。需要指出的是，由于缺乏其中所需要的資源數(shù)據(jù)，以及流程本身沒有對于工作時間的規(guī)定，在優(yōu)化模型中沒有對標識、顏色集、庫所和變遷時延進行詳細分析。

表3 重大風險登記與降級HLPN模型符號含義（部分）

圖8 重大風險登記與降級工作流PN改進模型

針對重大風險登記與降級工作流程，在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上改進其冗余結(jié)構(gòu)一半以上，減少不必要的工作流程，使系統(tǒng)運轉(zhuǎn)更為高效；在功能上對其中的工作進行劃分，將工作流程模塊化，利于職能、資源和任務(wù)分配；在內(nèi)容上確保工作不止于形式，而是具有可實際操作的工作內(nèi)容。

5 結(jié)束語

選取了針對業(yè)務(wù)分解的WBS 分解法，提出并分解了城軌系統(tǒng)風險主動防控機制業(yè)務(wù)。根據(jù)WBS 法針對任務(wù)分解與Petri 網(wǎng)針對流關(guān)系建立的特征，提出了WBS 至PN 模型的映射規(guī)則與修正規(guī)則。據(jù)此，構(gòu)建出城軌系統(tǒng)主動防控業(yè)務(wù)HLPN耦合模型。選取了地鐵運營公司重大風險登記與降級工作流程作為實例，對其進行了優(yōu)化與分析。結(jié)果表明，提出的模型在內(nèi)容分解方面更加具有合理性與可執(zhí)行性。目前，該方法已經(jīng)在城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)安全保障與主動防控平臺中試用6 個月以上，平臺用戶方已經(jīng)出具了用戶使用證明，說明該方法可行、有效，能夠切實優(yōu)化主動防控的業(yè)務(wù)流程。在此，提出以下未來研究的展望：

（1）對業(yè)務(wù)模型進行面向具體防控對象的更加詳細、有針對性的任務(wù)分解與構(gòu)建；

（2）對于HLPN模型，實現(xiàn)面向?qū)ο蟮牧鞒搪窂椒纸猓约皫焖K的細化；

（3）對于模型結(jié)果，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)分析的方法與軟件，對網(wǎng)絡(luò)進行評價，使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更加合理。