基于AHP-灰云模型的智能制造企业生产安全评价研究.pdf
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1、2023年第49 卷第8 期August 2023工业安全与环保Industrial Safety and Environmental Protection29基于AHP-灰云模型的智能制造企业生产安全评价研究曾阿锋1 方金城胡增开1.2(1.福建工程学院管理学院,福建福州350 1 1 8;2.福建清景铜箔有限公司,福建龙岩36 42 0 0)摘要为解决智能制造新生产模式的企业生产安全评价问题,从人-机-料-法-环的视角,设计了含智造人员、智能设备、工业互联网与数据、智能制造安全管理、智能生产控制平台五大维度的智能制造企业生产安全评价指标体系。继而,引入一种基于AHP的灰云评价模型,来解决安
2、全评价中信息灰性与随机性问题,并可运用该模型生成的灰云图像更加直观的进行薄弱因素识别。最后对福建4家电子类智能制造试点示范企业的生产安全进行实证研究。系统评价结果表明:模型评价结果与实际相符合;智能制造企业中智造人员与智能安全管理的安全水平存在明显的滞后现象;网络入侵防御、数据安全及智能安全监管与预警是目前智能智造企业生产安全的薄弱因素。关键词智能制造安全评价人-机-料-法-环灰云模型层次分析(AHP)Research on production safety evaluation of intelligent manufacturing enterprises based onAHP-gre
3、y cloud modelZENG AfengFANG JinchengHU Zengkail-(1.School of Management,Fujian University of Technology,Fuzhou Fujian 350118,China)Abstract In order to solve the problem of enterprise production safety evaluation in the new production mode of in-telligent manufacturing,this paper designs the product
4、ion safety evaluation index system of intelligent manufacturingenterprises from the perspective of man-machine material method,which is based on five dimensions:intelligentmanufacturing personnel,intelligent equipment,industrial internet and data,inteligent manufacturing safety manage-ment and intel
5、ligent production control platform.Following that,a gray cloud evaluation model based on AHP is intro-duced to solve the problem of information grayness and randomness in safety evaluation,and the gray cloud imagesgenerated by the model can be used to identify weak factors more intuitively.Finally,a
6、n empirical study is conductedon the production safety of four pilot demonstration enterprises ofelectronic smart manufacturing in Fujian.The systemevaluation shows that the model evaluation results are consistent with the reality.There is an obvious lag in the safetylevel of intelligent manufacturi
7、ng personnel and intelligent safety management in intelligent manufacturing enterpri-ses.At present,the weak factors of production safety in intelligent manufacturing enterprises include network intrusionprevention,data security,and intelligent security supervision,and early warning.Key words intell
8、igent manufacturing safety evaluation man-machine-material-method-environment grey cloudmodelanalytic hierarchy process(AHP)0引言智能制造与传统制造相比具有高度集成、信息融合、异构网络、互联互通等特征,这使得生产安全风险变得更加复杂化且具有涟漪效应,给智能制造企业生产安全带来了巨大的挑战。因此,研究并建立具有智能制造特征的企业生产安全评价指标体系,对提高智能制造企业生产安全水平,推动智能制造*基金项目:福建省社会科学基金(FJ2021Z022);福建省自然科学基金(2 0
9、 1 7 J01512);福建省中科院STS计划配套项目(2 0 2 1T3102)。安全的发展具有重要意义。目前,国内外关于智能制造生产安全的研究主要从人机协同安全、智能制造安全管理、智能制造网络信息安全以及各类安全监管等方面展开。在人机协同安全方面,DEDEG等 2 1 从优先考虑人类安全需求的角度为人机共生协作系统(Human-Robot Col-laboration Systems,HRC)安全设计提供帮助。智能30.制造安全管理方面,宋利3分析了智能制造对传统智能制造安全管理的挑战,提出从大系统思维和集群协作、安全集成、数据共享等方面展开智能制造安全管理创新。LIUZ等 4 基于对安
10、全原则、技术和模式的考虑,确定了智能制造安全管理发展的3个阶段,并提出了一个集成安全3.0 和工业4.0 的理论框架。智能制造网络信息安全方面,王卫红等 5 提出了基于改进区块链的智能制造安全模型有效降低传统区块链智能制造安全模型存在的数据安全风险。李欣等 6 指出网络风险与数据安全风险是当下智能制造所面临的主要挑战,并提出数字李生技术的网络安全保障方案以促进数字李生技术和应用的安全发展。安全监管方面,李浩等 7 建立了面向人机交互的数字李生系统工业安全与控制体系架构,实验表明该安全控制体系有效提高了生产安全水平。从已有的文献来看,目前研究主要是从智能制造技术应用角度来考虑如何降低或预防系统安
11、全风险,但在评价智能制造企业生产安全方面的研究还较少。基于此,本研究将从人-机-料-法-环的角度设计智能制造企业生产安全评价指标体系。构建基于层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)的灰云评价模型,对4家福建省智能制造试点示范企业进行实证研究。最后,根据系统评价结果分析模型的有效性,识别企业生产安全水平薄弱因素,为智能制造企业提升自身生产安全水平提供参考。1智能制造企业生产安全评价指标体系设计从人-机-料-法环视角来看智能制造企业生产系统主要由智造人员(S1)、智能设备(S2)、工业互联网与数据(S3)、智能制造安全管理(S4)、智能生产控制平台(S5)5个维
12、度构成,其中工业互联网与生产控制平台共同组成智能制造生产的主要环境,工业大数据是智能制造中不可或缺的生产“原料”。根据指标设计的科学性、系统性、实用性等原则,本研究通过智能制造技术专家与研究学者的访谈和意见征集,同时结合智能工厂安全控制要求国家智能制造标准体系建设指南,从上述5个维度对智能制造企业生产安全的多层次评价指标体系进行细化设计 8-9 。其中,智造人员作为生产活动中的意识主体,其安全性主要由技术水平、安全意识、身心健康等要素反映;智能设备的安全性反映了基本生产单元智能化生产的安全性,可由智能设备的可靠性、故障预警、人机交互性等要素决定;工业互联网与数据的安全性表征企业生产中各生产要素
13、互联互通及内部网络与信息法的安全性,可由网络硬件、入侵防御、数据库可靠性等要素反映;智能制造安全管理的安全性表征了企业对安全生产工作进行管理和控制的安全水平,在智能制造企业生产安全中智能制造安全管理可由智能安全监管水平、智能制造安全管理机构、智造安全教育等要素反映【1 0 ;智能生产控制平台是智能制造生产中的智慧大脑,它的安全性表征着智能制造企业生产中决策分析、生产控制、信息管理等方面的安全水平,可由平台运行稳定性、智能决策分析、安全分析及预警等要素反映,具体如表1 所示。表1 中定量指标数据由企业统计数据获取,而定性指标数据由参与调研的所有专家打分后,取平均值。问卷采用5级李克特量表打分。表
14、1 智能制造企业生产安全评价指标体系目标评价维度智造技术水平S11智造人员S1安全意识S12工作强度S13智能设备可靠性S21设备操作权限S22智能设备S2人机交互性S23智设备安全智能分析与故障预警S24能制造企工业互联网网络入侵防御S33业与数据S3数据输入与传输准确性S34生产安全智能制造安安全管理机构与人员配置S42S全管理S4消防设备配置S43智造安全教育培训S44平台运行稳定性S51智能生产控空平台智能安全监控与预警S52制平台S5平台控制权限S53平台智能决策分析水平S542基于AHP-灰云模型及其应用步骤灰云模型是将云模型与灰聚类评价技术相结合,提出的一种用于处理复杂系统问题评
15、价的有效方法。正态灰云白化权模型既能表征信息的灰性即不完全性也能表征专家评判的随机性,是一种可综合表示灰性和随机性的定性与定量相互转化的模型。目前灰云模型已广泛应用于风险评价、智能控制、故障诊断和决策分析等多个领域 1 2 。在智能制造企业生产安全评价中所获取的评价信息往往带有不完全性,指标计算机网络硬件S31网络稳定性S32数据库可靠性S35智能安全监管S4131且大多评价因素的安全水平是依靠专家评判。因此,则称为上限测度正态灰云白化权模型。本研究利用AHP法来确定各指标的权重,继而运用若j指标K子类的白化权函数满足以下公式:灰云模型技术,确定各指标的灰云白化权函数与综1,x eLx,C合聚
16、类系数。在此基础上,计算各评价维度及目标(x-C.)2Jk(x)=expl-的综合评定值,并据此开展系统评价。1)利用 AHP 测算指标权重。AHP 法是一种定性与定量结合分析,能够解决复杂系统问题的多准则决策方法,指标权重测算步骤参照文献 1 3,这里将测算结果记为n(j=1,2,,n),其中n表示评价指标个数。2)指标灰类与指标评价样本灰云参数计算。将安全评价指标的安全等级分为个灰类等级,K=(1,2,3,m),依据专家经验确定各指标灰类的灰云模型边界值L和Rx,按式(1)一式(3)计算各指标灰类的灰云模型峰值Cx、熵E,和超熵He,得到各指标灰类的灰云参数GL*L,R,C,Em,He)。
17、其中E,的大小反映了评价信息的灰性,H.的大小反映了白化权值的随机性大小。C,=(R,+L)/2E,=(R,-L,)/6H=E,/式(3)中,为给定常数,其取值不宜过大,这里取=3。设指标评价值集合为V=(vi,V2,,v p),其中p表示指标评价值个数;指标i的评价样本灰云模型边界值L和R,以及峰值C,按式(4)一式(6)计算,熵En和超熵H与指标灰类的灰云参数的计算方式相同。得到指标评价样本的灰云参数GL(L,R,C,E,H)。L,=min(V)(4)R,=max(V)(5)(6)Pi-13)按以下公式,确定各指标灰类的正态灰云白化权函数f(x)。若j指标K子类的白化权函数满足以下公式:_
18、(x-C)2expl,xeLx,R.f(x)2(em)20,xLx,R,则称其为适中测度正态灰云白化权模型,其中em是以E.为期望值,H为标准差的正态随机数,下同。若j指标K子类的白化权函数满足以下公式:0,xLx,R._(x-C,)2f(x)=/expl2(em-Jx L,C.1,xECx,R.(9)2(em-Jx c,R.10,xLx,R,则称为下限测度正态灰云白化权模型。4)计算指标灰类的白化权值。将指标数据代入到正态灰云白化权函数f(x),计算各灰类的随机白化权(x)。为避免随机性带来的误差,根据大数定理,重复上述步骤,运算h次,取h个白化权值的均值作为最终的白化权值。(10)h5)综
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