工程项目供应链风险管理研究

李诗瑶

（郑州大学管理工程学院，河南 郑州 450001）

由于建设工程项目的特殊性，项目受到许多不确定因素的制约，导致项目供应链存在风险扩散、价值浪费及质量缺陷等问题。因此众多学者针对工程供应链风险管理展开了研究，雷文辉探讨了工程供应链的构建和管理模式。李坤构建了项目供应链风险要素集。张云淞等运用精益六西格玛理论对建筑工程供应链风险控制进行了实证研究。

该文拟结合精益六西格玛理论和灰色关联分析法，通过案例研究对项目供应链中的风险因素进行分析研究。

1 精益六西格玛理论（Lean Six Sigma）

精益六西格玛理论结合了精益建设和六西格玛管理，可以从问题本身及项目整体两个角度优化问题的解决方案，为企业在生产过程中解决问题提供有效对策，以提升供应链各相关方的业务能力。

LSS管理中，DMAICL是流程管理的重要工具。对供应链中的资金流、信息流、物流及合作关系等进行分析并构建核心流程，可识别出重要影响因素，并在对这些因素的控制过程中达到降低成本的目标。在整体建筑项目中，将项目各参与方连成一个整体，并通过合同关系进行网络结构模式构建，进而提升供应链的敏捷性和柔性，具体的运行系统如图1所示。

图1 工程项目供应链运行系统

在供应链管理中，DMAICL六西格玛管理的创意从计划环节到整体的分配环节都被完全实现，分别为以下6个阶段：1）定义阶段（Define）。对系统进行分析并绘制框架。2）测量阶段（Measure）。运用六西格玛工具与价值流对项目各流程及对应内容进行测量。3）分析阶段（Analyze）。探究偏差发生的原因，结合六西格玛工具和价值流原理，检测影响结果的潜在变量，减少资源的浪费。4）改进阶段（Improve）。找到提升关键指标的最优解，进而提升优化方式，并以流动为原则，使流程稳健性增强，不仅使整个控制过程标准化，还对新问题进行归纳和完善。5）控制阶段（Control）。确保上述改进能够持续进行，并对每个阶段的结论进行固化。6）学习阶段（Learn）。对项目所取得的成果进行复制，在各个环节推广和实施。

2 工程项目供应链风险管理

2.1 建立风险故障树

故障树分析法（FTA）用于对风险进行综合评价和测定，从一个可能的事故结果开始，逐层分解，直至得到基本事件。并将结果事件作为顶事件，得出相关的逻辑关系，并用逻辑图表达。故障树图例见表1。

表1 故障树基本图例

该文通过现场调查，结合专家意见，对工程项目供应链中的重点风险因素、故障机制、故障原因以及工程风险指标进行了分析。评价体系见表2。

表2 工程项目供应链风险评价指标体系

上述是项目供应链故障的最主要事件，风险原因被逐层分解，由此找到基本的故障事件。基于故障数量建立供应链风险评估指标体系的展示，如图2所示。

图2 工程项目供应链风险故障树

2.2 灰色关联度分析（Grey Relation Analysis）

传统故障树分析法无法应对工程项目供应链的复杂程度，因此该文提出灰色关联度分析方法与之相结合，以求提高风险因素概率的准确性。理想状况下，如果故障树有个基本事件和个最小割集，则构成特征矩阵X，X（）即表示灰色评价系数。

特征矩阵X表达式如公式（1）所示。

式中：X（）表示第个最小割集的第个事件发生的概率，X（）=1即表示事件发生，X（）=0则表示不发生。

在故障树系统中，通常使用敏感度分析来确定每个基本事件的贡献度，即基本事件对顶事件发生的重要程度。因此可组成相关割集重要度向量X，然后向量X与特征矩阵X进行关联度计算，关联度越大则说明基本事件越需要重视。而分析得到的关联度序列及其最小割集可为项目供应链的风险管理提供数据。

待检验向量X表达式如公式（2）所示。

式中：X（）表示第个基本事件的重要度。

3 案例分析

中科合资广东炼化一体化项目，建设于广东省湛江市东海岛中科炼化基地，建设规模包括1000万t/a炼油、80万t/a乙烯以及储运、公用工程和相应配套设施，2020年6月已经正式投产。该项目为多家EPC和多家施工单位同时作业施工，项目体系过于庞大复杂，该文仅针对其中两个标段进行案例分析，即EPC3-B9安装工程及全厂工艺及热力管网安装工程，合计合同金额1.81亿元。

3.1 供应链风险评价指标体系

该文采用专家调查法，由25位石油化工领域的项目管理专家组成评估组，依据各自经验对每个基本事件的可能性F和严重度G进行判断打分，以此确定故障树基本事件发生的概率，从而得到顶事件的发生概率。

基本事件风险概率可由公式P= 0.5×（F×0.1G）（= 1，2，…，17）计算得出。

3.2 供应链风险关联度分析

为了得到故障树顶事件与最小割集之间的关系，需要建立故障树结构函数，如公式（3）所示。

通过计算基本事件的风险概率可得出顶事件的发生概率P,如公式（4）所示。

基本事件的重要度如公式（5）所示。

式中：I表示每件基本事件的重要程度，P表示基本事件的发生概率，P表示顶事件的发生概率。

得出每个基本事件的重要度之后，可进行待检验向量{（）}（=1，2，3…，）与特征矩阵X的关联度计算。

关联系数如公式（6）所示。

关联度如公式（7）所示。

式中：ε表示关联度系数，Δ为归一化处理之后的 {（）}与特征矩阵X的每行相减并取正，根据计算结果可得Δ=0，Δ=1，而分辨系数≤0.5463时分辨力最好，因此该文取值为0.5。

由以上公式计算得出基本事件的关联度r，结果见表3。

表3 基本事件关联度

从上述结果可以看出，基本事件X14、X15为工期控制和分包工程安全事故，关联度最高，说明这两种因素容易引起供应链的变动。由此可见，进度控制和分包管理是项目管理中应当加倍注意的重点。另外，基本事件X6、X10、X13所代表的供应链结构、采购需求变动及工程质量控制也是工程项目建设过程中需要始终关注的重要问题。项目实施过程中的风险事件有可能导致供应链发生故障甚至中断，因此，运用LSS管理方法可加强对供应链各风险因素的控制，优化风险解决方案，有效改善供应链结构，提高供应链柔性和快速反应、解决问题的能力，以便进行合理的风险管理，避免风险在实施过程中产生扩散的情况。

4 结论

该文采用精益六西格玛理念对工程项目风险因素进行了分析，提出了新的风险管理方案，进而优化了供应链结构，使其更具柔性和敏捷性，弥补了传统供应链的静态性和单次性的缺陷。另外，采用灰色关联分析法与故障树法对风险进行评估，进而找到可能存在的风险，并通过定量和定性相结合的方式，预判对项目管理产生影响的程度，从而对整个供应链进行预警。

针对工程项目供应链的动态管理过程，可以采用DMAICL模型对项目进行定量分析，并持续监控，积累可能出现的问题及不同的解决方案，进而在问题出现时用最快的速度解决。如果问题未能得到妥善解决，则反馈至决策层，再次回到DMAICL流程中，有针对性地进行分析和改进。通过流程的循环往复，持续优化，既可增强供应链的管理效果，提升供应链的整体效益，又能应对突发事件，加强供应链的柔性和敏捷性，从而达到效益最大化的目标。