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決策系統化分析在工程中的應用

2024-04-22 09:53解倩闖超
時代汽車 2024年4期
關鍵詞:系統化決策分析

解倩 闖超

摘 要:文章通過具體的實際案例詳細說明了決策分析如何運用在工程中,論證了決策分析的特點是要用定量的方法處理決策者的價值判斷,它是自然科學與社會科學的交叉,它所采取的研究方法既不同于純自然科學,也有別于傳統的社會科學,它綜合了管理學、統計學、運籌學、系統科學等各科知識和理論。

關鍵詞:決策 系統化 分析

1 前言

制定決策并承擔相應的責任是管理人員的基本工作之一。當代著名管理學家西蒙教授說“管理就是決策”,這一精辟論斷突出了決策在現代化管理中的核心地位。自然科學研究的是客觀世界,是客觀世界中的事實元素,采用的方法以定量為主,而社會科學主要研究由人組成的時候、社會中的人及人際關系,其核心是價值元素,使用的方法以定性為主。而決策分析的特點則是要用定量的方法處理決策者的價值判斷,它是自然科學與社會科學的交叉;它所采取的研究方法既不同于純自然科學,也有別于傳統的社會科學,它綜合了管理學、統計學、運籌學、系統科學等各科知識和理論[1-3]。

2 應用

公司新開發車型試生產過程中發現,車身側圍局部有肉眼不可見但專業檢測可見的輕微凹坑現象,而對外觀質量的要求取決于每個客戶的主觀感受,部分客戶會注重車輛外觀質量,而部分客戶則更重視車輛的使用性能。所以,是否要投入人力資源和資金去改善這個現象以提升整車的外觀品質,以及如若需要改善應采取何種方案,公司經過分析得出以下結果表1:

公司項目組開展了前期的調查工作。首先,按照市場對該款車外觀品質提升的預期需求,按照提升品質投入資金100萬,得出其預期收益,見表2:

由不確定型決策的定義及其應滿足的條件可知,該問題屬于不確定型決策問題。由于樂觀準則和悲觀準則都過于極端,因此我們分別選擇折中決策準則和后悔值準則對該問題進行分析。

取樂觀系數為0.55,采用折中決策準則進行分析,得出結果如表3:

由表3可知,運用折中決策準則,應該選擇投入資金以提升外觀品質。

而由于折中決策原則的樂觀系數確定存在較大的主觀性,而且對中需求的這一信息沒有加以利用,導致信息利用的不夠充分,所以,再使用后悔值準則對該問題進行進一步的分析,以期避免較大的決策失誤,得到一個更加合理的結果。

運用后悔值決策準則,分析結果如表4所示:

由表4可得,運用后悔值決策準則,也應選擇投入資金以提升外觀品質的方案。

故,公司最終決定,投入資金以提升該車型的外觀品質,確定投入項目資金控制在100萬元以內。

以上分析結果為,對該外觀品質進行立項提升。關于提升方案,現有兩個方向,一是后期補救,即逐臺檢測,有問題則進行修復,該方向外觀品質提升成功率為0.6;二是從源頭入手,即設計變更,從造型、成型工藝、結構設計等方面進行優化,該方向外觀品質提升成功率為0.8。而每個方向的方案成功與否以及與該車型不同銷量情況下的盈虧情況(單位:萬元)見表5所示:

針對該決策的選擇,我們選用的畫決策樹的方法進行分析,因為決策樹是對決策局面的一種圖解,也是風險型決策中常用的方法。用決策樹可以使決策問題形象化,它把各種備選方案、可能出現的自然狀態以及各種損益值簡明地繪制在一張圖表上,便于我們審度決策局面,分析決策過程,使整個過程簡單明了。該問題的決策樹繪制見圖1:

由此決策樹可知,選擇前期設計變更提升外觀品質為更優的解決方案。

項目組對于影響該外觀品質問題(側圍輕微凹坑)的各個因素進行了研討,分析一致認為產品減薄率偏低,整體剛性不足,涂裝受熱后應力不均是引起變形的主要原因,并隨之制訂了三套前期設變方案,分別如下:

H1修改造型

H2增加零件料厚

H3增加支撐件及膨脹膠

根據前期多個項目經驗,各個方案所能提升該車型外觀的品質對銷量的影響見下表,其中,先驗概率為p(θ1暢銷)=0.4,p(θ2一般)=0.4,p(θ3滯銷)=0.2。

相對銷售情況,每個方案所帶來的盈利值見表6:

現在想對各個方案的預期效果及銷量進行更精準的評估,需要對各個方案先進行CAE分析,進行分析所需要的費用為30萬元,其似然函數表如表7所示:

由此可知,該車型銷售預測情況有三種,即θ1(暢銷),θ2(一般),θ3(滯銷),可采取的實施方案也有三種,即H1,H2,H3。利用貝葉斯決策分析相關知識,于是得

無補充信息期望收益

=-200×0.4+50×0.4+(-100)×0.2=80(萬元)

=-150×0.4+100×0.4+(-50)×0.2=90(萬元)

=-180×0.4+50×0.4+(-20)×0.2=88(萬元)

由風險型決策的期望值準則得到目前最滿意方案:無論該車型市場銷量如何,提升方案H2為最佳方案,最大期望盈利值為90萬元。

接著我們要對是否先做CAE分析再確定最優方案進行決策計算,首先要計算CAE分析后的各個期望值,必須先計算全概率和后驗概率(=)。根據全概率公式,有

計算結果如表8所示。

利用貝葉斯公式計算后驗概率,有

相關計算結果如表9所示。

(1)當分析結果為采用方案H1時:

1200×0.5714+50×0.3810

+(-100)×0.0476=128.57

150×0.5714+100×0.3810

+(-50)×0.0476=121.43

180×0.5714+50×0.3810

+(-20)×0.0476=120.95

最大期望收益值 max{128.57,121.43,120.95}=128.57

(2)當分析結果為采用方案H2時:

1=200×0.5263+50×0.4211+(-100)×0.0526=121.05

=150×0.5263+100×0.4211+(-50)×0.0526=118.42

=180×0.5263+50×0.4211+

(-20)×0.0526=114.74

最大期望收益值 max{121.05,118.42,114.74}=121.05

(3)當分析結果為采用方案H3時:

1=200×0.4444+50×0.4444+(-100)×0.1111=100

=150×0.4444+100×0.4444

+(-50)×0.1111=105.56

=180×0.4444+50×0.4444

+(-20)×0.1111=100

最大期望收益值 max{100,105.56,100}=105.56

該決策問題經過CAE分析后所得到的期望收益值為:

E3=128.57×0.42+121.05×0.38+105.56×0.36=138

根據補充信息價值定義,EVAI=不完全信息期望收益-無補充信息期望收益,

可得EVAI=138-90=48萬元>20萬元

所以,我們是值得花費20萬元先進行CAE分析的,根據CAE分析結果確定最優方案。

3 思考

由此可見,在工作中運用系統分析法做決策,會讓我們處理問題更加科學和高效,避免一些無用的工作或者錯過最佳解決方法。決策分析的理論和方法,不僅僅在我們的工作中體現其重要性和優越性,小到日常生活的瑣碎,大到政府國家的方針政策,都離不開系統分析決策的思路的運用,我們只有深刻理解并熟練掌握,才能使這個科學的方法真正地為我所用。

當然,任何事物都有其兩面性,我們也不能忽略問題本身的價值,而一味地追求最優的解決方案,這樣也可能使我們付出遠高于問題本身價值的更高的代價,或者暫用了大量的時間和精力而錯失了最佳時機,被別人搶占了先機。時間、價值、效率等都是我們要綜合衡量的因素。

總之,利劍在手,如何運用,還需要大家各顯神通。

參考文獻:

[1]陶廠琪. 決策理論與方法[M].北京:高等教育出版社,2017.

[2]岳超源. 決策理論與方法[M].北京:科學出版社,2012.

[3]簡禎富. 決策分析與管理[M].北京:清華大學出版社,2019.

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