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復雜裝備研制項目的風險源識別

文檔作者：張凡魏法杰4 李權葆文檔來源：北京航空航天大學		點擊數(shù)：	更新時間： 2020年11月26日
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2017年5月
第43卷第5期
北京航空航天大學學報
Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics
Mav 2017
Vel．43 NO．5
http：?}bhxb．buaa．edu．cn jbuaa@buaa．edu．cn
DOI：10．13700／j．bh．1001—5965．2016．0368
復雜裝備研制項目的風險源識別
張凡，魏法杰4，李權葆
(北京航空航天大學經(jīng)濟管理學院，北京100083)
摘要：大型復雜裝備研制項目高風險與參研單位多的特點使得研制過程中風險傳
導時有發(fā)生。針對風險傳導要素風險源的識別問題，提出了一種基于關聯(lián)規(guī)則(AR)與決策
實驗室分析法(DEMATEL)的風險源識別方法。該方法從數(shù)據(jù)挖掘的角度，先求解出風險類
型與風險因素的關聯(lián)規(guī)則，再求解出風險源之間的影響程度，最后通過DEMATEL得到各風險
源相關參數(shù)。并且對某參研單位數(shù)據(jù)庫中某階段的數(shù)據(jù)用此方法完成了風險源的識別，識別
結果顯示了各風險類型對應的風險源以及易導致研制項目發(fā)生風險傳導的風險源。
關鍵詞：研制項目；風險傳導；風險源識別；關聯(lián)規(guī)則(AR)；決策實驗室分析法
(DEMATEL)；WEKA
中圖分類號：F270．7
文獻標識碼：A 文章編號：1001．5965(2017)05．0975-06
大型復雜裝備是指由客戶定制、結構復雜、體
積(容積或質量)大、技術含量高、生命周期長、高
成本、高風險、管理過程復雜的大型機械裝備，如
飛機、艦船，運載火箭等?。大型復雜裝備的研
制過程周期長、投資數(shù)額大、技術要求高、參研單
位廣、多家單位協(xié)作，大型復雜項目研制過程中存
在著多種風險和不確定性舊1。大型復雜武器裝
備研制過程涉及到的零部件與技術參數(shù)要達到
10 7量級，所需的通訊、導航、控制等設備的提供
要涉及幾十到幾百家供應商，構成了一個結構復
雜大型的裝備研制體系，這為風險的傳導提供了
可能。因此對大型復雜裝備研制過程中風險傳導
機理的研究非常有意義。風險傳導發(fā)生的必要條
件包含風險源、傳導載體、傳導路徑和風險接受
者’3o。因此對大型復雜裝備研制過程中風險源
有效的識別有利于對研制項目風險傳導機理的研
究和風險管控。
在項目中比較常用的風險識別方法有頭腦風
暴法、德爾菲法、態(tài)勢分析法(SWOT分析法)、檢
查表法以及圖解技術M?；Carr等認為，項目風險
是時變的，檢查表是對風險結構靜態(tài)描述，不能夠
真實地反映風險的狀況，并提出了基于分類的風
險辨識方法"一，該方法按風險來源構造了一棵分
類樹，共分3層，并輔以配套的詳細問卷調查表，
提高了辨識的靈活性，弱化了辨識的結構性；任南
等通過使用工作分解結構．風險分解結構(WBS．
RBS)完成了項目風險的識別¨。；王中原和魏法杰
通過將專家打分，利用改進的模糊層次分析法完
成了對軍工企業(yè)法律風險的識別p。；張子劍基于
圖解技術利用WBS對復雜裝備研制過程中的風
險進行識別。1?；許聰睿使用德爾菲法進行了三輪
調研，得到了雷達型號項目的30個關鍵風險因
素。1“；周平和姜壽山針對航空研制產(chǎn)品，利用核
對表與改進的魚刺圖建立了風險特征因子的風險
收稿日期：2016-05-04；錄用日期：2016-12-02；網(wǎng)絡出版時間：2016-12-12 09：00
網(wǎng)絡出版地址：WWW．cnki+net／kcms／detail／1 1．2625．V．20161212．0900．001．html
基金項目：國家自然科學基金(71332003)；國防基礎科研項目(JSJC2013601C023)
女通訊作者：E—mail：weifajie@buaa．edu．en
Bl甩格式：張凡。魏法杰，李權葆．復雜裝備研制項目的風險源識別[】]．北京航空航天大學學報，2017，43(5)：975-980．
ZHANG F，WEI F|，LI Q B．Risk source identifieation of complex equipment development project￡1]．Journal of Be6ing University
of Aeronautics and Astronautics，201 7，43(5)：975-980(in Chinese)．
萬方數(shù)據(jù)
976 北京航空航天大學學報2017年
識別模型¨“；Haimes等提出層次全息模型，認為
屬于復雜系統(tǒng)的項目風險結構不能以單一視角、
用單一模型來描述，需要通過層次全息模型將復
雜系統(tǒng)以互補、協(xié)作的方式分解為部件、子系統(tǒng)等
層次，并從時間維、系統(tǒng)維、工具維、地域維、方法
維和人力資源維綜合分析一個項目¨“。
綜上所述，目前風險識別主要是依據(jù)專家經(jīng)
驗按系統(tǒng)結構、多維度來梳理識別風險，或者是依
據(jù)之前的風險表由專業(yè)人員逐條核對及聯(lián)想還可
能存在的風險，這些方法都對人的經(jīng)驗有較強的
依懶性，識別結果主觀性較強。
隨著信息技術發(fā)展、研制單位信息系統(tǒng)的普
及以及研制過程中會有大量的相關數(shù)據(jù)產(chǎn)生并存
儲于系統(tǒng)中，從數(shù)據(jù)挖掘的角度來進行風險識別，
可以大大降低識別結果的主觀性。并且，風險傳
導理論中的風險源識別與一般的風險識別相比，
前者更注重風險之間的相互影響，需要識別出哪
些風險源更容易導致其他風險源的發(fā)生，所以對
大型復雜裝備研制項目風險傳導中的風險源識別
還需要識別出風險源對其他風險源的影響程度。
因此，本文提出一種基于關聯(lián)規(guī)則(Association
Rule，AR)與決策實驗室分析法(Decision Making
Trial and Evaluation Laboratory，DEMATEL)的大型
復雜裝備研制項目的風險識別方法，本方法能夠
客觀識別出風險源并能識別風險源之間的影響及
風險源的屬性。
1 基本方法
1．1關聯(lián)規(guī)則
關聯(lián)規(guī)則理論是數(shù)據(jù)挖掘中應用非常廣泛的
理論之一，由Agrawal教授在20世紀90年代首次
提出，目的在于挖掘海量數(shù)據(jù)中各項集直接的關
聯(lián)關系¨4I。關聯(lián)規(guī)則可以用Aj曰來表示，其中
A、B是項集，，為所有項集的總和，A∈，，B∈，，
A n B=⑦，AjB表示在數(shù)據(jù)庫的事件中，包含項
集A的事件同時也包含項集日的可能性。在關
聯(lián)規(guī)則分析中涉及2個重要的概念：支持度和置
信度。
支持度是指包含A且包含B的元組數(shù)占總
元組數(shù)的比例，表示了在數(shù)據(jù)庫中項集A和項集
B同時出現(xiàn)的概率，可以用式(1)定義：
n
support(AjB)=={半=P(A U曰) (1)
上，
式中：刀。。。為包含4且包含日的元組數(shù)；D表示
總元組數(shù)。
置信度是指包含A且包含B的元組數(shù)占包
含A的元組數(shù)(D。)的比例，表示了在出現(xiàn)項集A
的事件中，項集日也出現(xiàn)的概率，可以用式(2)
定義：
n
confidence(Aj曰)==關坐=P(B 4) (2) U
A
發(fā)掘關聯(lián)規(guī)則的的問題可以分解為2個子問
題：①挖掘頻繁項集，即尋找支持度大于最小支持
度閾值的項目的組合；②挖掘強關聯(lián)規(guī)則，即在頻
繁項集中尋找所有可信度大于最小可信度閾值的
關聯(lián)規(guī)則。目前，已有專業(yè)的軟件可求解，如
WEKA_15_。
1．2決策實驗室分析法
決策實驗室分析法是進行復雜系統(tǒng)因素分析
的一種有效方法¨?，最初由美國Bastille國家重
點實驗室于20世紀70年代初提出，該方法運用
圖論與矩陣原理進行系統(tǒng)因素分析，通過系統(tǒng)中
各因素之間的邏輯關系構建直接影響矩陣，計算
因素的影響程度和被影響程度，進而確定因素的
中心度和原因度。根據(jù)中心度確定因素的重要程
度，根據(jù)原因度確定因素的屬性：原因因素或結
果因素。
2風險源識別
風險源識別原理及流程如圖1所示。
開始
I
數(shù)據(jù)準備
J
求解風險類型和
風險因素關系
l
l求解風險源影響矩陣
l
計算影響度、被影響
度、中心度、原因度
l
中心度排序
J
結束
關聯(lián)規(guī)則
圖1 風險源識別原理與流程圖
Fig．1 Risk soHrce identification principle and flowchart
2．1 數(shù)據(jù)準備
研制單位數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)事務一般為風險事
件，從風險事件中識別出風險源應首先將風險事
—．、．L
DEMA E
萬方數(shù)據(jù)
第5期張凡，等：復雜裝備研制項目的風險源識別977
件描述轉化為風險結果與風險因素間的關系，風
險結果對應于相應的風險類型。例如對于風險事
件“某類供應商提供某零部件質量不合格返廠導
致研制項目XX環(huán)節(jié)延遲一個月”可以轉化為時
間風險與供應商風險因素、零部件質量風險因素
的關系。假設對于風險事件事務數(shù)據(jù)庫中的￡條
記錄，共轉化為n類風險與m個風險因素，分別
記為4，，A：，?，A。與曰。，曰：，?，日。，并存儲在表
中，形式如表1所示。
表1 風險類型與風險因素的關系(a)
Table 1 Relationship between risk type and
risk factor(a)
2．2風險類型與風險因素的關聯(lián)規(guī)則
在用WEKA軟件求解關聯(lián)規(guī)則時，將表1的
數(shù)據(jù)存儲形式進行轉化。以表1第1行數(shù)據(jù)為
例，將其轉化為表2的形式。選定最小支持度和
最小置信度，求解關聯(lián)規(guī)則。最小支持度和最小
置信度的選定一般依據(jù)事務數(shù)據(jù)的量與對求解結
果的具體要求。此處為了比較好地識別風險源，
將支持度的值要小，置信度可依據(jù)所求解關聯(lián)規(guī)
則數(shù)量可大可小。所求解的關聯(lián)規(guī)則表示了各風
險類型與各風險因素的關系，即完成了風險源的
識別。
表2風險類型與風險因素的關系(b)
Table 2 Relationship between risk type and
risk factor(b)
風險因素風險類型
曰l
：
B。
A。
A。
A。
2．3風險源間影響程度識別
依據(jù)2．2節(jié)中風險源識別結果，對于識別出
的P(P≤m)個風險源。依據(jù)關聯(lián)規(guī)則的求解方
式求出風險源Bi與Bi之間的置信度即關聯(lián)程度
定義為c¨并定義直接影響矩陣C(C=[c。i]，。，)。
當i=．，時州C=1。利用WEKA軟件求解風險源關
聯(lián)程度時，去掉表1中“風險類型”數(shù)據(jù)列，如表1
中風險因素列所示。為了盡可能地識別出風險源
之間的關聯(lián)性需要選取低置信度值。
矩陣C只表示了各風險源的直接影響，因此
還需要考慮風險源之間的間接影響，以及由一個
風險源變化而引起的波及效應。綜合影響矩陣表
示各風險源間直接影響和間接影響的綜合累加，
以確定每一個風險源的最終影響。
設綜合影響矩陣為r(T=[ti]，。，)，計算公
式為
P
T：C+c2+?+c9=57 C。(3)
魯
基于綜合影響矩陣z，將元素按行相加得到
風險源的影響度，，如式(4)所示，影響度工表示
風險源i對其他所有風險源的綜合影響，包括直
接影響和間接影響；基于綜合影響矩陣r，將元素
按列相加得到風險源的被影響度e；，如式(5)所
示，被影響度ei表示風險源i受其他所有風險源
的綜合影響度。
z=Σt“ (4)
J=1
P
e。=Σo (5)
J=1
影響度，和被影響度e。相加得到其中心度
M；，如式(6)所示，影響度，和被影響度e。相減得
到其原因度Ⅳ。，如式(7)所示。中心度Mi為綜合
影響矩陣r中的第i行和與第i列和之和，表示
風險源i對所有風險源的影響以及其他風險源對
該風險源的影響，因此中心度Mi表示風險源i對
所以風險源的重要性程度，中心度越大，其重要程
度越高。原因度Ⅳi為綜合影響矩陣r中的第i
行和與第i列和之差，表示風險源i對其他風險源
的純粹影響：若為正，表示該風險源對其他風險源
的影響大，稱為原因因素；若為負，表示該風險源
受其他風險源的影響大，稱為結果因素。
M。=Z+e； (6)
N。=Z—e。(7)
3 案例分析
某參研單位承擔著裝備各子系統(tǒng)接口零部件
的研發(fā)與生產(chǎn)，其產(chǎn)品種類繁多而復雜，數(shù)據(jù)庫中
存儲了大量的風險事件。本文選取數(shù)據(jù)庫中的
1 734條風險事件(略)來進行風險源識別方法的
演示。將1 734條風險事件依據(jù)該單位風險分類
框架共轉化為3個風險類型(研發(fā)風險A，、質量
風險A，和服務風險A，)與14個風險因素(技術風
險因素B，、工藝風險因素B：、標準化風險因素
B，、過程控制風險因素B。、人員素質風險因素B，、
與用戶溝通風險因素曰。、設計更改風險因素曰，、
原材料價格風險因素B。、設備引進風險因素日。、
萬方數(shù)據(jù)
978 北京航空航天大學學報2017年
實驗檢測風險因素B，。、保障體系風險因素B?拖
期交付風險因素B小退貨返修風險因素B．，和響
應不及時風險因素B，。)。
將數(shù)據(jù)存儲為表2的形式后，利用WEKA軟
件求解。由于風險事件的數(shù)量有幾千條、風險因
素只有14個，因此為了更好地識別風險源需要低
的支持度。而置信度的選擇往往是從企業(yè)風險管
理性價比的角度出發(fā)：置信度低時識別出的關聯(lián)
規(guī)則較多，會識別出一些發(fā)生概率較低的風險源；
而置信度太高時識別出的關聯(lián)規(guī)則較少，會漏掉
一些主要風險源。經(jīng)過多次選取不同置信度值求
解，確定支持度(supp)與置信度(conf)分別為
0．01與0．06比較符合需求。求解的關聯(lián)規(guī)則如
圖2所示。將圖2顯示的結果進行分析即完成風
險源識別，識別結果如表3所示。
將數(shù)據(jù)存儲為表2的形式，支持度與置信度
的取值分別為0．01與0．01。即使風險源之間的
關聯(lián)程度較低，在經(jīng)過DEMATEL方法迭代計算，
也會對風險源重要程度識別產(chǎn)生大的影響，因此
置信度選擇的值較低。WEKA求解風險源間關
聯(lián)程度，相關系數(shù)矩陣C如表4所示。依據(jù)
式(3)，用MATLAB求出綜合影響矩陣r，其中
P=9，并進行規(guī)范化處理，數(shù)據(jù)保留2位小數(shù)，結
果如表5所示。依據(jù)式(4)～式(8)計算出風險
源的影響度、被影響度、中心度與原因度，識別出
風險源的屬性及重要程度，結果如表6所示，風險
源的原因-結果圖如圖3所示(無標度)o
三e{：=ules三：un丑：
i．RISH FAST：R=}i 2 196==>RISX TY；E=三3 lj5 ccnf：·1．
2．RISZ j蠆：T：R=3i：tjl==>R!SZ TY．=E=A3 i91 ccnf：丑，
：．RIS鞋jj：TOR=墨：16：==>RISZ TY-ZE=AI iE} ：：a三：，U
4．RIS釜j暑：TSR=31 0 54==>R15X TY-ZK=A2 54 ：：o三：．i
5，RISH!羔：ISR=BI 40==>RISK TY-：K=AI 40 0：a：：tiI
5。RIS鞋F(xiàn)置：j：R=曼1 32一)RIS五TY}E=量3 32 ：：nf：}1一
’． KISH FAST：R=里14 01一>RISX TYPE=AS 3i ：：§三：·i
： RIS囂FAtl0R；三’ii8；=>RISZ TY}￡；裊i王i1 ccnf：f 0 1 i
j RIS囂FAtYOR=蘭5 232一>R13Z TYPE=AI ij5 c07_f：f0；4
10．RIS冀：Y}E=互：101j==)R15K FASTOR=Bi 5一j ccnf：。0，5
王l，RIS冀!量：10R=三：≤22==>RISK Ty-E=羔i 4王i e：nf：；0．∈∈
三：，RI!譬!置=j0R=暑二ilj9一>RIS要=Y-=E=A2 5’9 ：：nf：j0．5
13． R!S冀!羔：ISR=3i ii99一>R!S蓍：Y；E=量i三20 =cnf：。5．4
1毒RIS薯jY；E矗二41 7；=>RIS薔FACTCR=B12 195 ：cnf：、j 4
15． RIS囂TYPE=AS 4：一一>RISK!曹：工0R=三王3王31 ：snf：，0 3
i；． RIS冀TYPE=A1 iS2i==>R15Z FAST：R=基1 52j c：i三：，0，二
二7．RIS并FASl0R=三：i22一>RISK工Y；E=蓋2 211 ￡onf：c0，04
二；。RIS冀jy_-E=量1 ij2t==>RISZ FA：：0R=巴2 411 CO-_f：，0．2
ij．RIS譬!y_uE=；盤i013=品>RIS美!蠆C13R=B2 21i ：：a蘭：f 0．2
2i．RIS冀TYPE=AI 15：1一=>RISH FACySR=_mS 195 ：：a三：rj．1
2i． RIS冀：Y；E=Al lj21==>RIS譬FAS=0R=暑3 i；： ：cnf：f 0．i
22 RISX了Y；E=AI 1521==>RISK FACISR=B7 161 ：cnf：f 0 1
：二．RIS囂TY；E=A：4：7一)hiSX FAST：R=B0 32 ccnf：·0．j7．
=；，RIS西IY：E=A0 4：一==>E。ISK j'A：工：R=B14 31 c：nf：，0．05
罔2 風險類型與風險岡素天聯(lián)規(guī)則
(supp：0．01，cool：0．06)
Fig．2 Association rules of risk type and risk factors
(supp：O．01，conf：0．06)
表3風險源
Table 3 Risk source
表4風險源相關系數(shù)矩陣C
Table 4 Risk source correlation coefficient matrix C 風險源——_i—————1i—————1_—————1_————j％-—————百-—————瓦_—————i_、
表5風險源綜合影響矩陣z
Table 5 Risk source comprehensive influence matrix T
萬方數(shù)據(jù)
第5期張凡，等：復雜裝備研制項目的風險源識別979
表6 DEMATEL方法計算結果
Table 6 Computational results of DEMATEL method
-4
： P瓢]
亞圇技術；
米上藝
米
巫回別”幢不砌寸
中心眨
圖3 風險源原因一結果圖
Fig．3 Risk source cause-result chart
由表6中結果可知：人員素質風險源與技術
風險源是最易導致其他風險源的產(chǎn)生，拖期交付
風險源是最容易受其他風險源激發(fā)的。在所有風
險源中技術風險源是最重要的，技術風險源發(fā)生
易導致其他風險源發(fā)生，同樣其他風險源也容易
導致技術風險源發(fā)生。因此技術風險源是最容易
導致風險傳導效應的發(fā)生。由圖3可知：圖的上
半部分為原因因素，下半部分為結果因素，右上方
陰影區(qū)域為導致風險傳導的主要風險源。
4 結論
本文針對大型復雜裝備項目研制，提出了適
用于風險傳導研究的風險源識別方法。
1)該方法可以充分利用數(shù)據(jù)庫中風險事件
信息，用關聯(lián)規(guī)則的方式完成針對風險類型的風
險源識別以及風險源之間影響程度的識別，再利
用決策實驗室分析方法分析出風險源的影響程
度、被影響程度、中心度、原因度及屬性。
2)該方法與傳統(tǒng)風險識別方法相比，主觀性
明顯降低。文中通過對一個實際案例進行分析，
結果顯示該方法對容易導致風險傳導發(fā)生的風險
源也能有力識別。
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作者簡介：
張凡女，博士研究生。主要研究方向：風險管理。
魏法杰男，教授。主要研究方向：項目管理。
Risk source identification of complex equipment development project
ZHANG Fan，WEI Fajie+，LI Quanbao
(School of Economics and Management，Beijing University of Aeronautics and Astronautics，Beijing 100083，China)
Abstract：Complex equipment development project characters of high risk and many research units result
in risk transmission in the development process．To solve the risk Source identification problem，a risk source
identification method was proposed based on association rule(AR)and decision making trial and evaluation
laboratory(DEMATEL)．The association rules between risk type and risk factors were solved firstly，and then
the interaction of the risk sources was obtained，both with data mining method．Finally，each risk source’s
relevant parameters were obtained through DEMATEL．Besides，a case was analyzed and the risk sources
identification was completed by AR．．DEMATLE method on a stage of the data stored in the database of a re．．
search unit．The identification result shows that the risk sources corresponding to various risk types and the
risk sources leading to risk transmission easily．
Keywords：development project；risk transmission；risk source identification；association rule(AR)；
decision making trial and evaluation laboratory(DEMATEL)；WEKA
Received：2016-05-04；Accepted：2016—12-02；Published online：2016-12—12 09：00
URL：WWW．cnki．net／kcms／detail／11．2625．V．20161212．0900．001．html
Foundation items：National Natural Science Foundation of China(71332003)；National Defense Basic Research Program(JSJC2013601C023)
％Corresponding author．E—mail：wetfajie@buaa．edu．a(chǎn)n
萬方數(shù)據(jù)

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