基于D—S证据理论的生产计划敏捷性评价(2)

　　3 生产计划敏捷性评价模型的建立

　　采用合理的评价过程是保证评价合理性的关键之

　　一[13]。生产计划敏捷性评价的目的是为了使企业认识自身敏捷性的表现，同时可以找到影响本企业生产计划敏捷性的原因，从而可以在以后的生产过程中加以改进，提高整个企业的敏捷性。为了能够更准确的对生产计划敏捷性进行评价，本文构建了生产计划敏捷性的评价模型。

　　3.1 基于D-S证据理论的生产计划敏捷性评价 1976年美国学者Shafer—G创立了证据理论，他指出对于概率推断的理解，不仅要强调证据的客观性，也要强调证据估计的主观性。本文利用文献[14-16]中提出的证据推理拓展算法，并应用到面向多专家决策的生产计划敏捷性评价中。设生产计划敏捷性等级辨识框，取：Θ={优、良、中、及格、差}；模糊评语集为：H={H1，H2，H3，H4，H5}。赋予评价等级数值：P（H1）=100，P（H2）=75，P（H3）=50，P（H4）=25，P（H5）=0。

　　定义[16]：在生产计划敏捷性评价中，设一个底层指标集为X={X1，…，XM}；ωi是指标Xi的权重，且满足ωi≥0，■ωi=1；决策专家为D={D1，…，Dn}（n≥2）。其中，Dk（k=1，…，n）表示第k个专家，dk表示第k个专家判断结果的可信度，且满足0≤dk≤1。βi（Hn）表示专家对P在指标Xi上的评价等级为Hn的置信程度，若βi（Hn）值越大，表示专家对P在指标Xi上的评价等级为Hn的置信程度越高。如专家对该生产计划P评价分布可表示：S（f（Xi））={（H1，0.4），（H3，0.2），（H5，0.2）}。若专家置信程度之和为0.8小于1。即■β■（H■）=0.8<1，表示专家评价是不完全的，未作判断的程度为0.2，即βi（H）=0.2。

　　3.2 生产计划敏捷性的评价步骤 本文将生产计划敏捷性指标体系分为两个层次，记Yi（j=1，2，…，N）为一级指标，Xi（i=1，2，…，M）为二级指标。

　　Step1：建立基本概率分配函数。

　　Step2：二级指标i下k个专家给出证据信息进行合成。得到不同指标下的基本概率分配函数。

　　Step3：各个一级指标j下证据信息进行合成，得出不同评价等级下的置信度。

　　Step4：所有一级指标下证据信息进行合成，然后计算总置信度。

　　Step5：归一化处理的过程，表示对未知信任值进行适当分配；βn（P）、βH（P）表示k位专家对所有判断信息合成后的信任程度。

　　Step6：计算生产计划敏捷性的总评价值（P）。

　　4 算例分析

　　某一制造企业对其生产计划敏捷性进行评价，据架构的生产计划敏捷体系指标，聘用三位专家进行评价，三位专家的可信度分别为0.8、0.75、0.90。各层次权重及各位专家给出的二级指标置信度S（f（Xi））值见表1所示。

　　计算三位专家给出的各评价等级的基本概率分配值，见表2所示。

　　对不同指标i下三位专家的证据信息进行合成，见表3所示。

　　对二级指标评估等级置信度进行合成，得到一级指标评价下等级置信度及结合赋予的数值算出具体的数值，同样计算出总指标下不同评价等级的置信度以及具体的数值，见表4、5所示。

　　由表5可知，生产计划P评价值为62.3712。表明生产计划P的总体水平不高，又由表4可以进一步得知时间与自适应性方面表现比较差，成本与稳定性处于一般的状态。因此，未来提高生产计划的敏捷性的重点放在降低生产计划时间方面，综合提高其余三个方面的因素，竟而提高生产计划的总体敏捷性。

　　5 结束语

　　现代企业所处动态市场环境，想要取得相对竞争优势，势必要提高企业自身的敏捷性。生产计划是企业生产系统的重要组成部分，同时也是企业运营的核心内容。为了使企业适应动态变化，生产计划应具有动态响应能力，体现了生产计划敏捷性研究的意义所在。影响生产计划敏捷性的因素诸多，提供信息也是不完全的，同时企业在对现有计划的敏捷性判断时又是由多位专家参与的，这样势必使得生产计划敏捷性的评价显得十分的困难。本文基于证据理论，设计出面向多专家生产计划敏捷性评价模型，并运用实例进行了分析，为企业生产计划敏捷性评价提供了一定的依据。

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