群智協同設計活動復雜性的度量模型及方法

鄭 慶，丁國富

（西南交通大學機械工程學院，四川 成都 610031）

在“互聯網+人工智能+大數據”的新時代下，企業通過構建互聯網創新社區聚集外部資源，將需求者、產品使用者、設計人員等網絡社區用戶作為產品設計群體智能（crowd intelligence，CI）[1]，以解決企業創新能力不足、用戶滿意度低等問題.在互聯網創新社區，創新設計項目被分解為多個設計活動，公開發布和推送給用戶；用戶以不同的角色參與設計，設計能力差異很大，在發布和推送設計活動時，必須充分考慮設計活動復雜性.研究群智協同設計活動的復雜性度量模型和方法，對于完善和拓展群智協同創新理論和方法具有重要意義.

針對設計復雜性的研究重點集中在設計問題、設計過程、設計產品復雜性3 個方面.Ameri、Summers等[2-3]采用計算復雜性、信息復雜性和傳統復雜性，測量了產品設計的規模復雜度、連接復雜度、耦合復雜度、可解復雜度.為了確定面向計算機輔助創新設計過程復雜性理論沖突，張鵬等[4]提出設計過程復雜性統一表示方法，并用于設計過程復雜性類型判定.徐江等[5]針對創新設計模糊前端的認知計算問題，提出了基于確定性信息理論的設計認知復雜度計算方法.張保根等[6]通過信息熵來描述制造過程的靜態復雜度和動態復雜度，用于質量評估.馬靖等[7]運用信息熵理論研究了制造業物聯網環境下機械產品裝配系統的復雜性測度，提出基于物聯熵的機械產品裝配系統復雜性度量方法.Wang 等[8]將信息熵理論應用于混流裝配系統的復雜性評價中，用產品模塊間的互信息熵描述模塊相關性對復雜性的影響，用并聯結構中產品分流后的離散信息熵描述并聯結構系統的復雜性.

基于互聯網社區的群智協同設計是一種“開放式”產品創新設計模式，在度量其設計活動復雜性時不僅要考慮設計活動本身特性，更需要結合社區用戶的角色和能力.現有的研究主要針對傳統企業內部“封閉式”產品設計制造過程，沒有考慮網絡環境開放性特點，難以用于度量互聯網創新社區中設計活動復雜性.本文借鑒現有研究成果，在深入分析群智協同設計及參與用戶特點的基礎上，研究群智協同設計活動復雜性度量模型，并提出基于信息熵理論的復雜性度量方法.

1 群智協同設計

群智協同設計是一種網絡社區上的智能群體圍繞設計需求貢獻自身知識完成設計任務、形成技術方案的產品設計模式，如圖1 所示.通過開放的網絡平臺聚集用戶需求、形成產品創意和設計方案，突破封閉式產品設計模式面臨的問題，逐漸演變為一種持續性的潮流和趨勢，并成為諸多企業的產品設計主導范式.社區中的各類型群體，如需求者、產品使用者、設計人員、產業從業人員等，均是參與設計的主體，設計參與者范圍不斷擴大、人數逐漸增加.群智協同設計在降低成本、縮短周期、滿足用戶需求等方面具有明顯優勢[9].出現了Open Innovation社區、Local Motors 社區、Open IDEO 社區等大量的網絡創新社區.

圖1 群智協同設計模式Fig.1 Crowd intelligence collaborative design model

1.1 群智協同設計過程

群智協同設計的核心思想是：聚集廣泛的CI 資源作為產品創新的源泉，通過CI 解決產品創新設計難題[10].復雜的產品創新項目被公開發布在互聯網社區中，同時被分解為多個設計活動.互聯網社區中的各類型用戶等智能群體作為設計主體，通過協作、競爭等多種方式圍繞設計活動開展創新設計，不僅提出需求，也提供想法和技術方案，分享和使用設計結果，最終完成產品創新設計[11].

群智協同設計具有以下特征：1）開放性，產品創新設計網絡平臺完成，完全公開透明，全球的用戶都可以參與；2）多樣性，項目具有多樣性、參與設計活動的人員具有多樣性；3）不確定性，設計人員參與行為不固定，設計需求不穩定；4）動態演化性，創新項目過程動態演化，設計參與人員能力、規模等動態變化.

1.2 參與群智協同設計的用戶

在開放式、透明的產品創新設計過程中，大量的用戶可以隨時參與，提出需求，提交創意、技術方案，發表評論、主題討論等.由于用戶的設計能力、興趣愛好、參與時間等的不同，用戶在產品創新設計過程中的角色、貢獻內容也不同.研究人員分析用戶在互聯網創新社區和產品開發過程中的行為和貢獻差異，將用戶分為管理者、設計者、社交者、潛水者等不同的角色[12].

管理者具有較強的組織協調能力，主要發布設計任務、組織設計過程，同時通過激勵等管理措施提高用戶參與積極性，保證設計過程順利進行；設計者具有較強設計能力，主要提出設計方案、解決設計問題，并且通過與其他設計人員討論，優化設計結果；社交者具有較強的溝通交流能力，通過與各類型用戶交流互動，促進不同用戶和不同領域的知識傳遞和共享，同時活躍社區氣氛；潛水者關注設計流程，并針對設計結果提出改進意見，很少提出具體的設計方案.

在互聯網創新社區中，用戶的參與行為完全自由自主，不受任何約束.用戶選擇性參加復雜性與自己角色和能力相匹配的設計活動；用戶參與的時間和精力有限，不可能長時間專注于特別復雜的設計活動.設計活動的復雜性對用戶的行為選擇和協作都有顯著的影響[13].因此，在將創新項目分解為設計活動時，必須充分考慮用戶的角色和能力，及時調整設計活動復雜性.

2 設計活動復雜性度量模型

互聯網創新社區用戶的角色和能力不同，在發布、推送和調整設計活動時，需要考慮設計活動的過程步驟、問題數量等；為了提高設計活動的可完成性，需要考慮問題難度、時間要求、創新度、設計能力等因素.結合現有設計復雜性的研究成果，本文從過程復雜性、問題復雜性、可解復雜性3 個維度提出適合群智協同創新特點的設計活動復雜性度量模型，如圖2 所示.

圖2 群智協同設計活動復雜性模型Fig.2 Complexity measurement model of design activity in CI collaborative design

過程復雜性.描述設計活動功能模塊及關系的復雜程度，反映設計活動的功能需求，以及功能之間的邏輯關系，從功能需求角度反映設計活動的復雜程度.設計過程是實現產品功能的過程，是功能描述集合，包含用戶對設計活動的所有功能需求.設計過程越復雜，就需要數量更多、管理能力更強的管理者，對設計活動參與者進行組織協調.

問題復雜性.描述設計活動所包含的問題及關系的復雜程度，指實現設計活動功能所需要解決的問題以及問題之間的關系，通過功能實現的問題來反映設計活動的復雜程度.設計問題是對設計需求、約束、對象的描述，由一系列數值、集合或變量組成，也包括對解決方案的評價[3].設計問題越復雜，就需要數量更多、設計能力更強的設計者參與，提供有效的設計方案.

可解復雜性.描述設計問題可解性狀態的復雜程度，指設計問題通過群體用戶參與方式解決的可能性，與問題難度、時間要求、創新度、用戶設計能力等因素有關.可解性越復雜，越需要管理者從任務分解等方面對問題難度、時間要求、創新度等進行統一管理，并且采用用戶激勵和吸引等措施提高用戶參與度.

3 個維度的復雜性在內容上完全獨立，在邏輯上相互關聯.

3 設計活動復雜性度量方法

公理設計的信息公理指出：在滿足獨立性前提下，設計活動包含的信息量越少，設計結果越優[14].通過減少設計活動中的影響因素及其關系，能夠獲得更好的設計結果.設計活動所包含的信息量在一定程度上反映出設計活動的復雜性.

Shannon[15]提出用熵度量隨機事件的不確定性或信息量.設隨機事件X具有n個可能的結果（x1,x2,···,xn），即X=(x1,x2,···,xn)，各結果出現的概率分布為p(xi)，且滿足 0≤p(xi)≤1,=1，則該事件的信息熵定義為

當對數的底數為2 時，信息熵的單位為比特（bit）.信息熵常用于描述系統的有序程度和復雜性[8，16].

產品創新設計需要大量的信息支持，包括文本、圖表、計算參數、邏輯關系等.由于已有的信息有限，每一個設計決策都具有不確定性，隨著設計的不斷推進，設計不確定性逐漸降低，到設計完成時降為0.因此，可以用信息熵描述設計的復雜性和不確定性.最終的復雜性可以解釋為每一步減少的熵值的集合，產品設計過程越復雜，設計過程中需要減少的信息熵就越多.

Braha 等[17]認為設計活動可以看作是按順序排列的操作（operand）和操作者（operator）的集合，操作是一個變量或常量，操作者是改變操作值或順序的實體.一個特定的設計活動的信息內容量取決于描述該設計活動的基本變量η和實際出現的變量L，如式（2）、（3）所示.

式中：ρ為設計活動中可用的獨立模塊（操作）數量；N為設計活動中所有可能的模塊之間關系（操作者）數量；dv為特定設計活動中實際出現的模塊數量；dr為特定設計活動中實際出現的模塊關系數量.

在每一步設計過程中，各變量出現的概率為p(x)=1/η，x為任意變量，由一系列設計過程組成的設計活動按照特定順序進展的概率為根據信息熵的概念，設計活動的信息熵為

1）過程復雜性度量

設計活動的過程可以由功能結構圖描述，過程復雜性由基本功能數量、輸入/輸出的種類和數量、功能之間的關系種類和數量決定.功能結構圖可以看作一系列獨立模塊（基本功能）和模塊之間的關系（輸入/輸出關系），獨立模塊可能是產品設計中的任何一種基本功能.

2）問題復雜性度量

問題復雜性描述設計問題及相互關系的復雜程度.明確設計活動包含的設計問題以及各設計問題之間關系，繪制問題關系圖.設計活動所包含的問題可以通過初始狀態和最終狀態、評價解決方案的方式定義.

3）可解復雜性度量

可解復雜性描述設計問題可解性狀態的復雜程度，由影響可解性的各種因素可能的狀態決定.在互聯網創新社區中，問題難度（QD）、時間要求（TR）、創新度（ID）、設計能力（DC）等因素都會對問題的可解性產生影響.從這4 個方面出發，定義每一個影響因素可能的狀態，就可以確定可解性可能出現的狀態：

式中：LQD、LTR、LID、LDC分別為問題難度、時間要求、創新度、設計能力的狀態.

可解性只關注問題本身的狀態特點，不受其他問題的影響，因此可能的模塊之間關系數N=0.

將3 個維度的復雜性通過加權的方式即可轉換得到設計活動復雜性的統一度量.

4 實例分析

Local Motors 是一家新興汽車制造企業，其業務完全通過網絡社區完成，構建了一個由發燒友、業余設計者和專業設計人員組成的全球合作創新社區，世界各地的用戶都能參與到產品開發過程中.到目前為止，聚集了來自121 個國家的147531 名社區成員，匯集了6100 多個方案、2100 多個創意，并開展了87 個創新項目.Rally Fighter 汽車、Racer 摩托車等產品都是通過用戶群體協同創新完成的.本文以社區LM SF-01 項目中的懸架設計活動為例，度量其復雜性.

借鑒密蘇里大學羅拉分校研究者提出的產品設計活動基本功能類型，包括35 個功能模塊、3 種輸入/輸出類型、4 種基本關系[2].因此，在過程復雜性度量中，可能的獨立模塊 ρ=35+3=38，可能的模塊之間的關系數N=4.懸架設計活動的功能結構如圖3 所示.

圖3 懸架設計活動功能結構Fig.3 Function structure diagram of suspension design activity

該設計活動實際包含的基本功能有：7 個輸入（I1～I7）、22 個基礎功能（F1～F22）、1 個輸出（O1）.形成的基本關系包括：9 個“I-F”關系、19 個“FF”關系、1 個“F-O”關系，即dv=7+22+1=30，dr=9+19+1=29，可得懸架設計活動過程復雜性為

根據懸架設計過程，定義所有設計問題，其中初始狀態和最終狀態的描述形式有6 種、表達形式有4 種，方案評價有4 種（梯度優化GS、隨機搜索SS、唯一方案OS、多選方案MS），問題間的基本關系有2 種[18].因此，在問題復雜性度量中，可能的獨立模塊 ρ=6×4+6×4+4=52，可能的模塊之間關系數N=2.構建懸架設計活動的問題關系圖，如圖4所示.

圖4 懸架設計活動問題關系Fig.4 Relation of questions in suspension design activity

該懸架設計活動實際包含的基本問題要素有：19 個設計問題（每個問題包括初始狀態和最終狀態描述）、19 個解決方案評價，共形成26 對基本關系，即：dv=19+19+19=57，dr=26，可得懸架設計活動的問題復雜性為

通過分析Local Motors 社區的572 個設計活動，以及參與用戶的反饋，總結出各影響因素可能的狀態水平：1）分析設計活動描述內容，得到問題難度有3 種水平因子（容易、適中、困難）；2）分析設計活動的時間要求及參與用戶的時間分布，得到時間要求有3 種狀態水平因子（寬松、適中、緊迫）；3）分析用戶提交的方案以及評價，得到創新度有5 種水平因子（簡單替換、變型設計、一般改進、重大改進、全新開發）；4）分析參與設計活動的用戶次數，得到設計能力包含3 種水平因子（參與人數 ≥ 20、10 <參與人數 <20、參與人數≤ 10）.可解性由4 個影響因素同時決定，因此可能出現的狀態數 ρ=3×3×5×3=135.在懸架設計活動中，共包含19 個設計問題，即dv=19，可得懸架設計活動的知識復雜性為

通過分析Local Motors 社區中的用戶角色，特別是參與LM SF-01 項目的用戶[12]，根據用戶角色的比例確定3 個維度的復雜性重要程度，采用層次分析法得到過程復雜性、問題復雜性和可解復雜性權重分別為0.4934、0.3108、0.1958，得到該社區中懸架設計活動的復雜性為

5 結束語

本文在分析國內外產品設計制造復雜性研究的基礎上，結合群智協同創新過程及參與用戶的特征，從過程復雜性、問題復雜性和可解復雜性3 個維度構建群智協同設計活動復雜性度量模型，并基于信息熵理論提出互聯網創新社區設計活動復雜性度量方法，最后通過分析具體案例，驗證了該模型和方法的有效性和可行性.

群智設計活動復雜性是設計活動發布、推送和動態調整的依據，在本文研究基礎之上，可以對群智協同環境下的設計活動分解、任務組織、資源匹配等問題進行深入研究，進一步完善和拓展群智協同創新理論及方法，對于我國制造業“互聯網 +”研發創新體系的構建具有重要意義.