船舶建造技术水平评价方法研究

高云剑

(海装上海局 综合计划处， 上海 200063)

船舶建造技术水平评价方法研究

高云剑

(海装上海局 综合计划处， 上海 200063)

根据船舶行业标准《船舶建造技术水平评估方法》所建立的指标体系，以及综合模糊评价的理论为基础，提出了建立船舶建造技术水平评价模型的方式。基于专家调查结合层次分析理论形成了一种用于解决船舶建造技术指标权重确立的方法。

船舶建造技术 水平评价 权重

1 前言

为了在竞争激烈的世界船舶市场中取得一席之地，以及了解企业与国内外先进水平的差距，一些主要造船国家都十分重视对造船技术水平的评价研究，采用的方法则基本都是基于英国第一海事国际咨询公司(FMI)早期开发的水平评价研究方法。

早在1975年，英国政府就曾对所有船厂进行过一次造船技术水平的评价，采用由FMI制定的评价体系。此后，这一评价体系还应用于法国和加拿大等国。从20世纪90年代～21世纪初，部分国家相继采用此方法开展了造船技术水平评价研究。FMI评价体系包含造船、修船和船舶改装的129个因素。这些因素可归纳在18个功能领域组之内。用于造船的7个功能领域组及其因素(指标)个数如表1所示。

FMI标杆评价体系对每一个因素(指标)分成五个应用水平等级做出描述。其中，1级是基本的技术水平，5级则是当前的最新技术水平。其中，船体建造因素(D1)的五级划分如表2所示。

FMI方法采用专家打分法对技术领域各评价要素(指标)进行评价，得出各领域的技术水平分值及企业整体的技术水平状态，形成评价结果为决策服务。

在我国，从20世纪80年代以来，也曾经多次借鉴国外标杆评价方法对造船技术水平进行评价研究，其评价结果为我国船舶工业发展提供了决策依据。2012年，工信部引发了《关于进一步推进建立现代造船模式工作的指导意见》(工信部装〔2012〕488号)。“指导意见”在第五节“保障措施”第三条“组织国际国内交流，深入开展对标分析”中明确指出，要“制定和颁布船舶行业标准《船舶建造技术水平评估方法》，引导全行业提升船舶建造技术水平”。

结合“指导意见”和工信厅科〔2012〕68号文，中国船舶工业行业协会、中国船舶工业集团公司第十一研究所和中国船舶工业综合技术经济研究院在以往工作基础上，组织编制了船舶行业标准《船舶建造技术水平评估方法》，并于2012年12月28日，经工信部发布的2012年第70号公告，获得正式批准(标准号为CB/T 4335-2012)，于2013年6月1日起正式实施。然而由于“标准”中提出的评价指标体系没有定义各项指标的权重值，以及定量评价结果与定性判定之间的关系，企业无法直观地评估自身的建造技术水平、在行业内所处位置及主要差距领域等，造成行业和企业无法明确进一步改进的方向。因此本文在《船舶建造技术水平评估方法》所建立的指标体系的基础上，结合模糊综合评价法，建立评价模型，使得企业可以对船舶建造过程中各准则下的诸多复杂因素进行系统分析计算，最终得出船舶建造技术水平评价的量化结果，其主要内容和步骤包括：

(1)建立所有应用于评价模型的评价因素集合；

(2)建立船舶建造水平评价度集合；

(3)确定各层次评价因素的权重；

(4)确定评价因素隶属度；

(5)建立船舶建造技术水平评价模型。

2 建立所有应用于评价模型的评价因素集合

在确定评价因素集合时，应尽量减少评价因素集合的层次，以降低评价模型的复杂性，减少计算量，提高评价系统的操作性。本文作为方法研究只列出1层级的集合作为示例，具体如下：

(1) 综合经济技术因素集合。

U1={企业人员状况U11， 年造船产量U12， 造船工业总产值U13， 造船工业增加值U14， 固定资产产出率U15， 造船单位面积产出率U16， 人均年造船修正总吨U17， 自主开发新产品能力U18， 造船综合能耗U19， 钢材综合利用率U110， 造船生产效率U111}。

(2) 生产设计因素集合。

U2={生产设计人员U21， 生产设计周期U22， 三维设计建模率U23， 设计资源数据库U24， 生产设计信息平台U25}。

(3) 生产管理因素集合。

U3={生产计划大节点实现率U31， 船舶建造周期U32， 安全生产U33，节能减排U34， 制造资源数据库U35， 生产管理信息平台U36}。

(4) 单船建造技术因素集合。

U4={钢材一次利用率U41， 分段无余量制造率U42， 无余量搭载率U43， 分段总组率U44， 上船台(进坞)前预舾装率U45，下水(出坞)前舾装工程完整率U46， 涂装技术指标U47}。

值得注意的是，在这一层级中的数据并不能从船厂采集到原始评估数据。因此就对《船舶建造技术水平评估方法》所确定的船舶建造技术水平评估指标体系中的65项评估项即集合中的每一项元素进一步分解和细化，得出组成评估项的基础数据及其对应的原始数据；并且分析和确定基础数据与原始数据的量纲，提出各项数据的统计方法与要求；同时，研究分析各项数据之间的关联关系，确定数据的大体区间范围，建立数据输入准确性的判定准则，从而避免异常数据、非法数据现象的出现，具体的层次及基础数据的分析方案如图1所示。

其中指标数据、基础数据、原始数据的定义与相互关系如下：

(1) 指标数据：是指CB/T4335《船舶建造技术水平评估方法》标准中4项一级指标、29项二级指标(共65项评估项目)经过计算后得出的量化数值；

(2) 基础数据：计算指标数据所需要的数据项；

(3) 原始数据：用于计算基础数据、从企业直接获取的数据。

三种数据的设置主要是通过对指标数据的层层细化，使所要采集的数据更为清晰、直观，提高可操作性。此外，由于不同数据采集、计算难易程度的不同，对部分数据而言，指标数据与基础数据、基础数据与原始数据、甚至指标数据与原始数据会存在属性重叠(即相同)的现象。

指标数据、基础数据、原始数据之间关系的举例。

对于《船舶建造技术水平评估方法》标准中二级指标“4.1.7 造船单位面积产出率”的计算：

(1) 造船单位面积产出率= 统计年度完工修正总吨/造船业务场地面积；

(2) 完工修正总吨=系数A×(完工船的载重吨×总吨转换系数B)系数C。

其中：“造船单位面积产出率”是指标数据；“统计年度完工修正总吨”、“造船业务场地面积”是基础数据；“完工船的载重吨”等都是原始数据，如图2所示。

3 构建船舶建造水平评价度集合

船舶建造水平评价度的集合应将评价指标体系中所有可能出现的评价结果都包含其中。值得注意的是，虽然评价的准确性与评价集合中的因素成正比关系，但若评价因素过多，评价过程将极其复杂，反而对评价过程本身产生负面的效应。在船舶建造技术水平评价的过程中，为了使评价结果和评价集合中因素的关系较为清晰，本文将各因素的评价分为五个等级(见表3)，即

V=(v1,v2,…v5)

4 评价因素权重的确定

在现实情况中用来确定权重的方法通常有层次分析法、德尔斐专家评议法、专家调查法等。本文主要采用层次分析理论对其进行研究，具体步骤如下：

(1) 构架递阶层级。

一般来说，每个层级中的所有因素应当包含在单一的评价准则之下进行两两比较，为了防止出现不必要的误判，同一层级的因素数量应保持在9个以下。若不能避免，则需通过增加层级再次分组。在构架层级的过程中，其个数并没有固定的要求，若问题越复杂、则需划分的详细度越高，随之层级也就越多。

(2) 建立比较矩阵。

层次分析理论要求同一层级中的各因素通过分别判断其对应上一个层级的准则因素的相应权重以区别其在这一层级的重要性。对于这类的复杂问题，通过主观直接判断的结果往往误差较大且脱离现实。因此在层次分析法中，往往通过两两比较同一层级的因素建立比较矩阵，计算该矩阵得出同一层级各因素相对于上一层级的权重。在各因素两两比较时，可通过1-9标度法来标定因素之间重要性的强弱程度，具体见表4。

为了使得比较矩阵中的数据具有代表性与客观性，对其开展的数据调查应依托于船舶行业行为中各环节的专家进行评判。

本文对各领域的专家可能给出的数据提前进行了部分预判，以便统计归类时可具有一定指向性。在预判阶段，将可能出现的结论分为直观、片面和保守三种。直观指该结论客观、准确且专业；片面指该结论由于角度上理解的不同造成偏差；保守指受传统模式和观念的影响造成的指向性较强的误差。具体分类见表5。

通过大规模的专家评判所获得的比较矩阵数据量大，而专家的不同立场又会使获得的数据存在一定的局限性和差异性，这些误差将导致矩阵难以满足一致性的原则。

(3) 层次单排序及一致性检验。

得到某一因素的判断矩阵A后，为了获取其对应于上一个层级的权重排序值，应将该矩阵最大特征值=λmax的特征向量W进行归一化处理，即层次单排序，其计算步骤为

① 得判断矩阵的最大特征根λmax；

②Aw=λmaxw，解出λmax所对应的特征向量w;

③ 归一化处理w,得出该因素的权重排序值。

如前文所述，比较矩阵的建立过程由于其差异性和局限性，难免包含一定程度的非一致性，这要求研究者检验其一致性并且判定非一致性的程度，从而确定该矩阵的可接受程度。一致性矩阵A的元素因当满足аikаkj=аij。当比较矩阵的最大特征根不等于其阶数n时，该矩阵则为非一致性矩阵。其检验步骤如下：

① 计算一致性指标CI。

CI= (λmax-N) / (N-1)

② 查找相应的平均随机一致性指标RI。n=1，…,9 可对应RI的值，如表6所示。

③ 计算一致性比例CR。

CR=CI/RI

若CR<0.10时，认为判断矩阵的一致性可以接受，否则应对矩阵做适当的修正。

5 评价因素隶属度的确定

目前确立隶属度函数并没有公认的成熟方法，在同一概念下不同的人建立起的隶属度函数往往也不一样，因此多通过经验或者实验来获取。对于船舶建造技术水平评价来说，其涉及的领域较为宽泛，且无历史数据可以参照，因此本文同样采取专家调查法来确定各评价因素的隶属度，具体步骤见图3。

6 建立船舶建造水平评价计算模型

根据评价集的建立和隶属度的确定，应由低层次到高层次地建立评价矩阵。如，在某单一准则Ci下，第四层n个因素为D=(d1,d2…dn),其中每个因素的评价集为Vi=(V1，V2…V3)T, (i=1,2…n),结合每个因素的隶属度，构成评价矩阵为V=(V1，V2…V5)T，若在Cj下D=(d1,d2…dn)的每个因素的排序权重为WD=(W1,W2…WN),那么Cj的隶属度可以由下式计算：

Rcj=WD×V=(W1,W2…Wn)

计算结果：Rcj=(r1,r2…r5)就是Cj因素的隶属度，同理可以计算得出与Cj同一层次的其他因素的隶属度，而该层次的各因素的排序权重是已知的，这就可以得到Cj上一层各因素的隶属度，这样由下而上逐层计算，得出最后的评价结果。

7 结论

(1) 本文对CB/T4335-2012《船舶建造技术水平评估方法》的深化提出了一种理论方法，为实现我国造船企业船舶建造技术水平的综合定量评估提供了方法依据。

(2) 在实际操作时，若判断矩阵出现非一致性，应考虑采用合适的方法(如遗传算法等)对其进行修正。

[1] 王莲芬，许树柏.层次分析法引论[M].北京：中国人民大学出版社，1990.

[2] 朱嘉龙，刘传茂.造船技术水平评价研究[J].船舶工程，1999，4.

[3] 鲁大鹏.船舶建造过程绿色度评价体系研究[D].大连：大连理工大学，2009.

[4] 中国船舶工业综合经济研究院.CB/T4335-2012船舶建造技术水平评估方法[S].2012.

Research on Evaluating Method on Shipbuilding Technological Level

GAO Yun-jian

(Chinese navy armament Shanghai division comprehensive planning office, Shanghai 200063, China)

Based on the index system of Evaluating Method on Shipbuilding Technology Level and theory of fuzzy comprehensive evaluation, a evaluating model is proposed. Through a combination of expert surveys and the theory of analytic hierarchy process, a new method to establish the weight coefficient of shipbuilding technology is provided.

Evaluating Method on Shipbuilding Technology Level Fuzzy comprehensive evaluation Weight coefficient

高云剑(1973-)，男，工程师。

U671

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