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基于AHP和模糊综合评价的广高ZGS产品质量实证研究

时间:2022-03-21 09:48:08  浏览次数:

摘要: 本文通过先利用建立评级体系,运用模糊综合评价法对广高高压电器ZGS型组合式变电站质量现状进行综合评价,采用模糊评价中的“取小取大”法得出该变电站产品的各等级得分,根据最大隶属度得出该变电站质量的等级水平,认为该变电站产品质量并未发生明显降低,并提出该变电站产品质量优化的改进措施,以综合提高该变电站产品的质量管理,为有效地评价和管理ZGS型组合式变电站质量提供了一种科学合理的依据。

Abstract: The paper builds grading system of Guanggao high-voltage electrical appliances ZGS-combined substation production quality, using the fuzzy comprehensive evaluation method to evaluate the current situation, fuzzy evaluation of the "small and big" method of the production each grade score, then according to the maximum membership degree that the production quality level, the production quality is not obvious reduced, and put forward the measures of improvement quality optimization of the production, to improve the quality management of the production, provides a scientific basis for the effective evaluation and management of Guanggao high-voltage electrical appliances ZGS-combined substation production quality.

关键词: ZGS型组合式变电站;AHP;模糊综合评价

Key words: ZGS-combined substation;AHP;fuzzy comprehensive evaluation

中图分类号:F273.1 文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2014)06-0009-03

0 引言

ZGS型系列组合式变电站(俗称美式箱变)是广州广高高压电器有限公司吸收国内外同类产品优点的基础上,结合目前配电需要而开发的新一代产品。本系列变电站用于额定电压6~10kV,三相交流50Hz的环网供电和终端供电系统中,额定容量为80~1600kVA的独立成套配变电装置。该系列产品具有电压质量高,中性点不漂移;损耗小;噪音低;体积小;投资省;安全及环保;可直接安装在绿化带内,造型美观等优点。广泛应用于城乡、住宅小区、公共场所、厂矿、铁矿、码头、油田及临时性设施等户外供电场所。基于广高高压电器ZGS型组合式变电站产品质量的复杂性及其影响因素的不确定性,使用传统的数学方法求解此类问题越来越苦难,甚至很多新的质量指标也都是建立在用户潜意识的、模糊的质量要求的基础之上。廖朝辉,胡胜强等(2011年)通过先运用层级分析法(AHP)和模糊综合评价的方法对订单的优先等级制定策略。[1]李苏珂,刘盛强等(2010年)通过分析多条不同地域的整车混流装配线建立订单分配模型,运用禁忌-递阶遗传算法进行求解,证明模型和算法的有效性。[2]张震,于天彪等(2005年)运用层次分析法与综合评价的方法对供应商多个评价指标进行分析,验证了其评价的合理性与可靠性。[3]林琳,林刚(2006年)通过模糊数学与层次分析法相结合,构建基于模糊数学的多级综合评价模型一级判断矩阵对群体决策的模糊一致性问题,并将此方法对某公司的绩效评估进行了应用。[4]刘陆,张强(2005年)通过针对CPFR策略的合作计划方面,运用多层次模糊综合评价模型进行合作伙伴的选择,为成功实施CPFR策略提供了可行方法。[5]黄绍服,赵韩(2004年)提出供应商的AHP/随机DEA方法,通过引入随机变量解决DEA方法中的权重选择不足之处,从而提高了评价的可靠度。[6]徐学军,孙延明(2001年)在生产战略理论为指导下,运用约束理论、线性规划和层次分析法等方法,提出战略生产排程方式,并给出应用实例。[7]

潘伟,汪寿阳等(2009年)通过构建包含模糊目标、模糊权重和随机约束的订单分配模型,利用数值算例证明模型的可解性。[8]郭源生(2007年)以客户订单选择为研究对象,提出基于客户满意度的目标规划模型,通过数据模拟证明该模型的可行性。[9]唐丽春,蔡晓毅(2009 年 )提出基于RBF神经网络的供应链环境下的订单优先权的新方法,并实证研究对比三种不同决策方法学的评价结果。[10]正是基于质量因素所固有的模糊特性及传统数学方法的局限性,本文选取定性问题转化为定量问题的模糊数学中的综合评价法对ZGS型组合式变电站产品质量进行研究。

1 评价指标体系的建立

在ZGS型组合式变电站产品质量评价体系中存在大量的定性指标,因此选取模糊综合评价的方法。首先ZGS型组合式变电站作为一个大中型的变电站设施,其产品质量效益主要表现在产品经济的合理性、产品质量管理职责、产品质量实现和对企业及环境的影响各个方面,而每个方面又由若干个指标所决定。相应的,评价指标集分为2个层次:第一层,总目标集U=(U1,U2,U3,U4);第二层,子目标因素集U1=(X1,X2),U2=(X3,X4,X5,X6,X7),U3=(X3,X9,X10,X11)和U4=(X12,X13,X14,X15)。项目质量综合评价的结构及其评价指标的具体含义如表1。

2 评价集的确定

评价集是对各层次评价指标的一种语言描述,它是评审人对各评价指标所给出的评语的集合。本模型的评语共分五个等级。具体的评价集为:

v=(v1,v2,v3,v4,v5)

={很好,好,一般,差,很差}

3 权重的确定

在进行模糊综合评价时,权重对最终的评价结果会产生很大的影响,不同的权重有时会得到完全不同的结论。本文引用层级分析法确定各指标权系数,并用1-9及其倒数的标度方法将决策判断定量化。其定义和形式如表2

所示。

以第一层子目标为例,由专家建立的两两比较判断矩阵如表3。

由以上计算可知第一层子目标的一致性检验CR=0.0867<0.1,说明判断矩阵的一致性可以接受。特征向量ω归一化处理得权重向量ω=(0.50,0.10,0.30,0.10)。

以此类推,得各判断矩阵及其权重向量如表4-表7。

4 评价各属性指标得出评判矩阵

为了对产品的质量进行综合全面的评价,我们选取了该工程的各级工程师、设计部门主管、项目经理等专家20人组成评审团。以问卷调查的形式让他们对综合评价中的第二层各元素进行单因素评价。通过对调查问卷的回收、整理和统计,得到评价结果的统计表如表8所示。

根据表8,构造模糊评价矩阵为:

R1=0.35 0.55 0.05 0.05 00.30 0.40 0.25 0.05 0

R2=0.25 0.35 0.20 0.15 0.050.25 0.30 0.25 0.20 00.30 0.35 0.20 0.10 0.050.20 0.40 0.20 0.15 0.050.15 0.35 0.20 0.15 0.15

R3=0.25 0.20 0.30 0.15 0.100.20 0.20 0.40 0.10 0.100.25 0.25 0.20 0.20 0.100.20 0.30 0.25 0.15 0.10

R4=0.30 0.30 0.20 0.15 0.100.35 0.30 0.20 0.10 0.050.20 0.25 0.25 0.20 0.100.15 0.25 0.30 0.10 0.20

那么,由ω1=(0.75,0.25)可以得到“项目经济合理性”的评价向量:

B■=■(ω■∧R■)=■{min(ω■,R■)},k=1,2,…,n

B■=■(ω■∧R■)

=(0.75,0.25)■0.35 0.55 0.05 0.05 00.30 0.40 0.25 0.05 0

=(0.35,0.55,0.25,0.05,0)

这里的符号“■(ω■∧R■)”表示广义的合成算子。

同理可得:

B2=ω2■R2=(0.25,0.35,0.25,0.20,0.07)

B3=ω3■R3=(0.20,0.20,0.40,0.18,0.10)

B4=ω4■R4=(0.31,0.30,0.20,0.15,0.10)

再由ω=(0.50,0.10,0.30,0.10),可得“项目质量综合评价”的综合评价向量:

B=ω■R=ω■B■B■B■B■=ω■ω1■R■ω2■R2ω3■R3ω4■R4=(0.291,0.400,0.290,0.114,0.04)

对B=(0.291,0.400,0.290,0.114,0.047)进行归一化处理得:B=(0.2548,0.3503,0.2539,0.0998,0.0412)。

上述评价结果表明,对该产品质量管理的水平认为为很好的占25.48%,为好的占35.03%,为一般的占25.39%,为差的占9.98%,为很差的占4.12%。根据最大隶属度原则,b2=0.3503,说明该产品的质量管理水平属于良好水平。

5 结论

在经济贸易全球化的今天,产品质量管理占有非常重要的地位。对于制造型企业,搞好产品的质量控制是成功的关键,这点在激烈的市场角逐中体现的更加明显。但在质量管理的过程中,仍然有重大质量管理漏洞,如何避免这些问题的产生,准确把握产生问题的原因,提出更好更高效的措施和方法,是本文需要着重关注和分析的要点。产品质量一直以来都是工程的一个重大课题,经济繁荣发达的今天,制造企业面临新的市场竞争,加强制造业产品质量控制已成为市场竞争的大势所趋。文章对产品质量管理问题的研究和探讨,本着发现问题-分析问题-解决问题的科学方法论,结合实际找出产品质量问题出现的原因,因地制宜的提出正确的解决措施,落实到工程的每一步,能整体性地提高工程质量,节约成本和返工费用,提高企业的信誉,树立企业形象,增强市场竞争力。

参考文献:

[1]廖朝辉,胡盛强,欧江艳.基于层级分析法和模糊综合评价的订单优先等级策略[J].

[2]李苏珂,刘盛强,喻道远等.面向整车混装配线客户订单的优化分配排序[J].中国机械工程,2010(01):2459-2462.

[3]张震,于天彪,梁宝珠等.基于层次分析法与模糊综合评价的供应商评价研究[J].东北大学学报:自然科学学报,2006(10):l142-l145.

[4]林琳,林刚.模糊数学与层次分析法在绩效评估中的综合运用[J].中国管理信息化,2006(11):89-95.

[5]刘陆,张强.基于多层次模糊综合评价的CPFR合作计划研究[A].中国企业运筹学[C].2009(07):274-279.

[6]黄绍服,赵韩.供应商选择的AHP/随机DEA方法[J].重庆大学学报(自然科学版),2004(02):67-73.

[7]徐学军,孙延明.订单生产优先权的确定方法研究[J].工业工程与管理,2001(03):42-49.

[8]潘伟,汪寿阳,华国伟,张金隆.基于模糊权重的多目标订单分配模型[J].中国管理科学,2009(02):80-85.

[9]郭源生.基于顾客满意度的客户订单选择[J].西安电子科技大学学报(社会科学版),2007(06):36-40.

[10]唐丽春,蔡晓毅.供应链环境下订单优先权确定[J].系统工程理论与实践,2009(09):53-58.

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