装备安全性管理成熟度模型构建与应用*

程 程 ，徐吉辉，李 勇

（1.空军工程大学装备管理与安全工程学院，西安 710051；2.解放军94625部队，南京 210046）

0 引言

军方开展装备研制安全性管理工作过程中，经常会遇到只重视完成日期而忽略工作质量和里程碑的作用，项目蔓延，难以控制，预算与进度不协调，资金利用率低下，管理混乱，标准不统一等问题，因此，不成熟的管理必将带来装备研制“拖、涨、降”问题。管理成熟度正是解决该问题的有效风险管理手段，可以作为评价军方开展装备安全性工作管理工作能力的重要手段。

目前开展的评价方法有层次分析法［1］、模糊综合评价法［2］、人工神经网络［3］和灰色理论［4］等传统方法，但由于大量客观因素和主观因素影响着安全管理水平，安全数据又具有不确定性和难以量化等特点，并且传统方法缺乏从定量和定性结合的角度切入来进行评价，难免出现指标权重受个人主观因素过大、权重设置不合理等问题，影响最终评价结果的科学性。基于此，本文通过基于差异驱动云模型的成熟度评价方法，解决了上述方法的不足［5］。

1 管理成熟度等级

装备安全性工作管理成熟度，是指装备安全性的工作管理活动所达到的完成与熟练的程度。本文参照电子工业协会（EIA）所构建的系统工程能力模型，结合装备安全性管理过程本身的特点，建立了成熟度判别准则，5个等级的判别准则如下［6］。

1）未实施级。未实施级意味着安全性管理工作基本活动没有开展，或已经开展但过程处于无序管理的状况。

2）已执行级。按照现有的标准与规范，制订了装备研制的安全性工作方案，建立工作程序，安全性工作管理活动的要求定义明确，实现了安全性全部工作过程的特定目标。

3）已管理级。制定并按计划实施工作过程，督促并协助承研单位按有关要求建立安全性工作管理系统和职能机构，当运行效果与计划存在偏差或流程未被执行时，有适当的纠偏措施。

4）已定义级。定义级表示组织已经建立了适合自己标准的安全性工作管理相关工作流程。

5）优化级。优化级表示安全性工作管理活动能够满足当前或预期装备研制安全性管理目标，并且容纳变更。

2 方法理论

2.1 方法的选择

从几种主要评价方法的特点、优缺点两个方面对主要评价方法进行比较，见表1所示。

体系评价指标大多是定性指标，具有交错性、多变性、复杂性等特点，并且收集的数据很多来源于专家打分，具有较强的随机性和不确定性，李德毅院士提出的云模型，是基于数据挖掘的不确定性人工智能的重要理论成果，能够集成空间实体的模糊性和随机性，实现定性与定量之间的转化，确定定性与定量之间的关系，建立定性判断的定量比对性，最大限度减少主观干涉，确保评价结果客观、合理、具有说服力。

表1 评价方法比较

2.2 云定义

云定义：设精确数值表示定量论域的U，以及U上的定性概念C，若定量值，且定性概念C的一次随机实现为x，x对C的确定度是具有稳定倾向的随机数，即，则x在论域U上的分布称为云，云滴表示为每一个x。云模型用期望Ex、熵En和超熵He这3个数字特征来整体表征一个概念，分别表示云的重心位置、概念不确定性和熵的不确定。隶属度的计算公式为：

其中，En'i服从 N［En，H］［7］。

期望Ex：期望是云滴在论域空间中最能够代表定性概念的点。念的认知的统一程度由期望值衡量，云集中程度与云滴距离期望Ex成反比关系，距离越短云集中度越高，代表认知统一度越高；反之则越不统一。

熵En：熵最早是热力学的一个状态参量，是度量定性概念不确定性程度，能够反应概念的随机性和模糊性。熵既可以度量定性概念的随机性，是反映所研究定性概念的云滴的离散程度的重要指标，又可以度量定性概念的亦此亦彼性，反映在论域空间内与概念相符的云滴的取值域。熵不仅能反映定性概念的随机性和模糊性，也可以体现二者之间的关联性。

超商He：顾名思义熵的熵，度量熵的不确定性，反映熵的随机性和模糊性。度量云的凝聚性，即每个数值隶属这个语言值的凝聚程度。

3 方法的建立

3.1 建立评价指标集

将某项目成熟度评价细化为m个影响因素，每一个要素又再细化为若干个二级要素，设一级指标，二级指标设为，i=1，2，… ，m。

3.2 确定各因素权重

由于有很多不确定因素影响项目，单靠专家确定指标权重是不客观、不科学的。因此，本文突出“局部差异”对指标进行定量和定性分析，采用专家打分与差异驱动赋权相结合的方法来确定指标的相对权重。

用余弦值来表示向量之间差异的度量：

进行归一化得权重

3.3 建立云模型

根据专家评价的经验数据，得出指标体系各要素在上述成熟度等级上的数字特征，构建云标尺，见图 1 所示［9］。

邀请多名专家对各指标进行评价打分，为提高准确性，本文采用双边约束打分，用一维逆向正太云发生器处理打分结果。

最后通过式（4）将各二级要素评语云（子云）综合为5个一级因素评语综合云（父云），同理得出安全性工作管理成熟度评价结果［11］。

4 算例

4.1 指标体系构建

根据指标体系科学性、完整性、全面性、合理性，在衡量安全性管理工作时，将评价要素细化为论证阶段、方案阶段、工程研制和设计定型阶段4个维度［11］。本文以开展某型飞机研制过程安全性管理成熟度评价为例，建立了一个目标层U，两个指标层的指标体系。其中，目标层为安全性工作绩效，包括了5个一级指标Ui，29个二级指标Uij见图2所示。

4.2 建立评价模型权重集

在该评价方法中，本文采用确定各级评价因素权重，以下是各级权重的确定过程。

1）专家打分与差异驱动赋权相结合的方法来确定指标的相对权重。邀请多位专家打分，并将得分结果按照式（2）～式（4）得到各级指标的权重，结果如下：

一级因素权重集：

二级因素权重集：

2）建立评价模型评价集

评价集目的在于通过考察评价客体的所有影响因素，进而从评价集中求得最优的评判结果。

按照成熟度等级，建立了适用于引述指标的目标评价集，见表2所示。

表2 成熟度目标评价集

4.3 安全性管理工作综合评价结果

在安全性工作绩效成熟度综合评价体系模型建立的基础上，以方案阶段为例，多名专家对各要素工作进行评价打分。据式（2）、式（3）使用逆向云发生器，可得其二级指标云模型数字特征，见表3所示。

表3 云模型数字特征

按照式（4） 求得父云 C3=（5.5，0.7，0.3）。用MATLAB进行1 000次仿真计算，对照云标尺如图3。从图中可以看出保障性管理水平达到了优化级。

同理可得到其他一级指标的结果，将5个一级因素按照式（4）进行计算，得到安全性工作成熟度综合评价云如图4。对照云标尺，图中的云滴发部分落到“优化级”的评价区间，据式（1），算得隶属度，按照最大隶属度原则相似度最大，即综合评语云与优化级评语最吻合。因此，可以得出安全性工作成熟度达到了优化级。

5 结论

由于专家信息通常同时具有主观性和不确定性等的特点，不能客观、准确地评价安全性工作成熟度等级。本文采用了云模型的管理成熟度综合评价方法，实现定性与定量间的合理转换，使评价结果更准确，与实际对比，验证了该方法行之有效。

参考文献：

［1］郭金玉.层次分析法在安全科学研究中的应用［J］.中国安全生产科学技术，2008，6（2）：296－298.

［2］SAMMAR，RIGHT R W.Applying fuzzy-set theory to performance evaluation ［J」.Socio-Economic Planning Sciences，2000，34（12）：285302

［3］王洪元，史国栋.人工神经网络技术及其应用［M］.北京：中国石化出版社，2002.

［4］刘思峰.灰色系统理论及其应用［M］.北京：科学出版社，2010.

［5］徐吉辉，梁颖，王高辉，等.基于高维云模型的战术导弹技术成熟度评价方法［J］. 弹箭与制导学报，2015，35（5）：13-16.

［6］肖勇.国防系统工程实施能力成熟度评价模型研究［D］.西安：西北工业大学，2007.

［7］王国胤，李德毅，姚一豫，等.云模型与粒计算［M］.北京：科学出版社，2013.

［8］王瑛，李菲.基于改进的双重差异驱动赋权法的科技成果评价［J］.科学学研究，2016，34（5）：647-651.

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［11］裴国旭，杜小明，薛昭.装备保障指挥Agent框架建模［J］.火力与指挥控制，2017，42（2）：149-153.