基于改進區間TOPSIS-FMEA的全過程工程咨詢聯合體風險評估

都錦健,初建宇,劉則成,孫璐璐

(華北理工大學 建筑工程學院,河北 唐山 063210)

引言

目前,工程咨詢行業以眾多中小公司為主,全過程工程咨詢業務主要以聯合體的形式開展。以聯合體形式開展全過程工程咨詢業務時,有效的風險管控極為關鍵[1]。而科學風險評估是風險管控的基礎,科學選出關鍵風險因素,通過機理分析,從而達到預防風險與降低風險發生概率的作用[2]。在現有風險評估研究中,都怡然[3]和張倩[4]分別應用AHP模糊綜合評價法和CIM-AHP對全過程工程咨詢總體風險評估。該類方法簡單易行,但評估方法偏主觀化。王敏等[5]基于改進AHP-CRITIC方法計算風險指標權重,引入MARCOS法對風險排序。何永貴等[6]采用G1-熵權法組合賦權風險指標權重,應用云模型評估電力安全風險等級。陳仁朋等[7]基于FAHP-區間數改進TOPSIS模型對施工安全風險評估。該類方法采用復雜模型去主觀化,但風險評價維度相對單一。韋良等[8]應用CSA-BP神經網絡算法對施工風險評價。黃友滔等[9]基于ANP計算指標關聯權重,采用SSA-BP模型對進度風險評估。該類評估方法較為客觀,但需要大量數據支撐。尤建新[10]和石旭東[11]提出引入FMEA模型,從發生度、嚴重度、探測度多維度對風險評估。分別應用二元語義與三角模糊函數量化語義,采用灰色關聯與TOPSIS模型對風險排序,選出關鍵風險因素。通過以上文獻分析可知,目前風險評估模型存在評估過程較為主觀,評價維度單一,風險評估系統不夠穩定,可操作性不強等問題。而FMEA失效模式與影響分析是多維度分析模型,具有實用性與可操作性。引入FMEA模型,通過多種算法對其改進,可構建有效的全過程工程咨詢聯合體內風險評估模型。

該研究對風險因素全面識別后,引入FMEA模型,從科學量化評價語義,通過考慮評價因子、專家權重和風險因素關聯性多角度對FMEA模型改進,采用改進區間TOPSIS-FMEA模型對全過程工程咨詢聯合體風險進行評估,合理選出關鍵風險因素。

1 基于WBS-RBS的全過程工程咨詢聯合體風險識別

在WBS分析中,將全壽命工作周期分為:投資決策階段、工程建設準備階段、工程建設階段和項目運營維護階段。在RBS分析中,從宏觀、中觀層、微觀3個角度對風險因素進行劃分。

依據《全過程工程咨詢合同示范文本》與《建設項目全過程工程咨詢標準》以及專家評價對各階段工作流程與風險因素分析,構建WBS-RBS風險識別耦合矩陣,識別出不同階段存在的風險,實現對全過程工程咨詢聯合體內風險因素的全面識別。

1.1 基于WBS對全過程工程咨詢工作流程分解

將全過程工程咨詢工作各階段進行分解,具體如圖1所示。

圖1 基于WBS全過程工程咨詢工作分解

1.2 基于RBS對全過程工程咨詢聯合體內風險分析

將全過程工程咨詢聯合體內風險因素從宏觀,中微觀以及微觀角度進行劃分,具體如圖2所示。

圖2 基于RBS全過程工程咨詢聯合體內風險分析

1.3 構建WBS-RBS耦合矩陣識別風險因素

邀請行業專家構建WBS-RBS耦合矩陣,并確定全過程工程咨詢聯合體內風險因素清單,具體如表1所示。

表1 WBS-RBS耦合矩陣

2 基于改進區間TOPSIS-FMEA的風險評估模型

引入FMEA(失效模式與后果分析)模型,從風險發生概率即發生度O,風險對項目的損害程度即嚴重度S,風險的難檢測程度D即難檢度3個角度分別進行評價。

傳統的FMEA模型存在風險評估語義難以量化;沒有考慮評價專家以及風險評價因子權重;不同風險因子組合,RPN值可能相同但暗藏風險不同等問題,該模型核心思路為:利用二元語義與粗糙集將評價語義區間化,使用DEMATEL模型修正嚴重度S,應用GI-改進CRITIC求取風險評價因子主客觀權重,基于最小距離差確定綜合權重,使用改進區間TOPSIS獲得風險排序。具體流程如圖3所示。

圖3 全過程工程咨詢聯合體內風險評估流程

2.1 基于模糊猶豫集量化評價語義

Δ-1Hθ={f,…,l}

(1)

為了保持信息的完整性,解決評價粒度不一致難以量化問題?；诖植诩瘜⒃u價信息離散化,依據評價數據確定區間的下限和上限。設U是指包含在信息表中,n個對象組成的值域R={C1,C2…Cn},對所有對象進行排序,則對于Ci∈R(1≤i≤n)。

Ci的下近似域定義為

(2)

Ci的上近似域定義為

(3)

(4)

(5)

Zi為專家的資質水平,Gi為工作經驗,Si為項目熟悉程度。

2.2 基于模糊DELTATE修正風險嚴重度

在全過程工程咨詢聯合體內,各風險因素相互影響關系錯綜復雜,極大影響風險評估系統穩定性,因此引入模糊DELTATE模型對風險相關性分析,具體計算步驟如下。

2.2.1 構建模糊區間型關聯矩陣

依據7粒子評價語序,邀請專家對已識別風險因素間相互影響關系進行評價,應用模糊猶豫級對評價語義量化,并用最大值法對其歸一化處理,歸一化后關聯矩陣為

(6)

2.2.2 計算綜合影響矩陣Δ(-1)(Y)

Δ-1(Y)=Δ-1(x)×(I-Δ-1(x))-1

(7)

其中I為單位矩陣。

2.2.3 確定風險因素的凈影響度

(8)

2.3 基于G1-CRITIC組合賦權評估風險評價因子權重

2.3.1 G1序列法

步驟1:按照評價指標的重要性大小,邀請專家評價,將各評價指標序列關系式最終記為X1>X2>X3>…>Xn。

步驟2:邀請專家對根據風險評價因子之間重要程度評價標度值rk,根據公式(9)、(10)得到評價指標權重集w=(w1,w2,…wn)T,各評價指標權重計算方法為

(9)

WK-1=rkWk(k=n,n-1,…,3,2)

(10)

2.3.2 改進CRITIC法

對傳統CRITIC法改進:由于標準差不能準確衡量指標間量綱以及數量級的變異性,可改用變異系數衡量;同時考慮到指標間與相關系數正負相關情況,因此將相關系數取絕對值。

本文采用MIDAS-GTSNX巖土有限元軟件來模擬雙排水盲溝的滲流計算。一般計算模型如圖2所示。計算時，在模型兩側以及排水盲溝處設置給定水頭邊界；在模型底面、頂面，以及排水盲溝上的開挖面設置給定流量邊界，流量為0，即為隔水邊界。

(11)

(12)

(13)

(14)

2.3.3 G1法與改進CRITIC法集成賦權法

(15)

2.4 基于改進區間TOPSIS進行風險排序

步驟1:計算區間數加權標準化評價矩陣。

(16)

步驟2:計算區間形式的正負理想解。

(17)

其中,j∈X表示Xj為效益型準則,稱為正向指標;j∈C表示Xj為成本型準則

步驟3:改進歐式距離。

(18)

(19)

步驟4:計算每個風險因素的修正接近度并排序。

(20)

3 案例分析

某路網工程包含道路建設與改造,產業園區建設與改造等18個單項工程,項目總投資為290 794.63萬元,其中建安費為103 585萬元,工期為18個月。項目采用全過程工程咨詢聯合體形式開展,全過程工程咨詢聯合體由X、Y、Z共3家企業組成,X企業為設計單位,為聯合體指導單位,負責項目的勘察設計,Y單位負責造價咨詢,Z企業負責工程監理。

3.1 基于WBS-RBS識別全過程工程咨詢風險因素

根據上述WBS-RBS分析理論,結合本項目實際情況,邀請專家構建耦合矩陣,識別得最終風險因素清單如表2所示。

表2 全過程工程咨詢聯合體內風險因素清單

3.2 應用二元語義與粗糙集對各風險進行評價

(1)邀請3位專家采用7粒度語義集合L={l0:很低,l1:低,l2:稍低,l3:一般,l4:稍高,l5:高,l6:很高}對已識別16個風險因素分別從發生度O,嚴重度S,難檢度D三維度進行評價。

(2)量化評價語義

對專家層次進行打分評價,根據公式(5)計算得各專家權重為Q1=0.45,Q1=0.33,Q1=0.22,基于二元語義與粗糙集,并加權專家權重計算得模糊評價矩陣如表3所示。

表3 模糊評價矩陣

3.3 基于猶豫模糊DEMATEL對風險重要度指標進行修正

邀請專家對各風險因素關聯性進行評價,根據2.2中公式,運用MATLAB計算得各風險因素關聯關系與上下限凈影響度結果如圖4所示。

圖4 全過程工程咨詢聯合體內風險相關性分析

3.4 基于G1-改進CRITIC組合賦權確定風險評價因子權重

(1)應用G1法確定主觀權重。

邀請3位專家對風險評價因子排序并確定重要程度之比rk,根據式(9)、式(10)計算得各風險評價因子主觀權重為w1=(0.405,0.363,0.232)

(2)應用改進CRITIC法求解風險評價因素客觀權重。

邀請5位專家對風險評價因素風險發生概率O,風險損害程度S,風險難識別程度D分別進行打分,根據公式(11)對其評分歸一化,依據2.3.2所述步驟,運用MATLAB計算得出風險評價因素的客觀權重依次為w2=(0.382,0.282,0.336)。

(3)確定組合權重。

根據公式(15)以及G1法與改進CRITIC所求主客觀權重,運用LINGO計算主客觀權重占比最優解為α=0.517,β=0.483,風險評價因素最終組合權重為w=αw1+βw2=(0.394,0.324,0.282)。

3.5 基于改進區間TOPSIS對風險因素排序

(1)將風險嚴重度修正后,根據公式(16)對區間評價矩陣標準化,并將評價風險因子權重加權得到加權標準評價矩陣后,根據公式(17)確定區間形式正負理想解為:

(2)基于相對熵不對稱法,根據式(18)、式(19)、式(20)求取貼進度及風險排序如表4所示。

表4 基于改進區間TOPSIS的貼近度排序表

(3)傳統FMEA與改進區間TOPSIS-FMEA風險因素排序對比分析

基于表3評價數據,將其上下限取平均值,得到實數評價矩陣Y(m×n)未經DEMTEL修正重要度,運用傳統RPN計算風險排序A;基于評價矩陣Y(m×n),經DEMTEL修正計算風險排序B,改進區間TOPSIS-FMEA風險因素排序為C,排名結果如圖5所示。

圖5 不同算法的風險評估結果

由改進區間TOPSIS-FMEA風險因素排序結果可知,該項目全過程工程咨詢聯合體內關鍵性風險因素依次為融資風險,溝通協調風險,進度風險,工程變更風險,違約風險;運營風險與招標采購風險均為不關鍵風險。根據改進區間TOPSIS-FMEA風險排序與傳統RPN,經DEMTEL修正RPN排序結果比較分析可知,改進區間TOPSIS-FMEA風險排序中溝通協調風險與進度風險排名更靠前,且與項目實際相符,因此,該改進算法在全過程工程咨詢聯合體風險評估中優于傳統FMEA算法,能夠充分體現評價過程中各種主客觀因素影響,避免排序錯誤。

4 結論

(1)利用二元語義與粗糙集處理評價語義,解決了評價粒度不一致難以量化問題,保證評價信息客觀性與模糊性,減少信息失真。采用G1法與改進CRITIC法對風險評價因子組合賦權,基于最小距離差確定組合比例,確保主客觀賦權一致性,充分考慮主客觀因素,減少單獨賦權帶來的信息損失。

(2)應用猶豫模糊DEMATEL修正風險嚴重度,考慮了風險因素相關性,使評價模型更加穩定。在風險排序時,采用區間型TOPSIS,保證評價信息模糊性,同時基于相對熵不對稱法改進歐氏距離,解決歐氏距離不能排序中垂線上點的缺陷,并且克服了僅通過計算RPN進行排序帶來的問題。

(3)通過實例驗證,改進區間TOPSIS-FMEA對全過程工程咨詢聯合體內風險排序,能提高風險排序準確性與穩定性,具有一定實用價值。本研究雖對工程咨詢全過程風險因素進行評估,但評估因素不夠細化,對各類風險因素進行細化分析是下一步工作重點。