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基于模糊故障树的会展物流展品运输风险评价

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  摘要:会展物流展品存在运输风险,传统的风险评价方法难以高效完成任务。以2020第三届中国庭院与花园园艺展览会为案例,提出基于模糊故障树的风险评价方法。建立会展物流展品运输失效故障树,使用一致性决策综合专家意见,通过去模糊化输出得到底事件的发生概率,对比模糊概率重要度得到顶事件的薄弱环节。结果表明,影响会展物流展品运输失效的薄弱环节主要是运输线路路况复杂、运输车辆驾驶员安全意识差。
  关键词:模糊故障树;会展物流展品;运输风险评价
  中图分类号:F542;U492.8+1         文献标识码:A
  文章编号:0439-8114(2020)18-0191-07
  DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2020.18.038
  Risk assessment of exhibition logistics exhibits transportation based on fuzzy fault tree
  LIU Rui-xian1,2, CAO Run-feng1, LIU Jing1
  (1.School of Economics and Management,North University of China,Taiyuan  030051,China;
  2.North University of China(Shuozhou), Shuozhou  036000,Shanxi,China)
  Abstract: Exhibition logistics exhibits had transportation risks, and the traditional risk assessment methods were difficult to complete the task efficiently. A risk assessment method based on fuzzy fault tree was proposed based on the case of the 3rd China Garden and Garden Horticulture Exhibition in 2020. The exhibition logistics exhibits transportion failure fault tree was established, the consistent decision was used to synthesize expert opinions, the de-fuzzy output was used to get the probability of the bottom event, and the weak links of the top event were obtained by comparing the importance of fuzzy probability. The results showed that the weak links that affecting the transportion failure of exhibition logistics exhibits  were mainly the complex road conditions of transportation lines, fatigue driving of transportion vehicle drivers and poor safety awareness of transportation vehicle drivers.
  Key words: fuzzy fault tree; exhibition logistics exhibits; transportation risk assessment
  隨着会展业的迅速发展,中国展览会数量也在逐年上升。2018年,中国展览会数量达10 889场,展览会场面积约14 456万m2,较2017年分别净增531场和171万m2,分别同比增长5.1%和1.2%。首届中国国际进口博览会于2018年在上海市国家会展中心开幕,这标志着中国正迈向展览强国。而在《2018年度中国展览数据统计报告》公布的各省(市、自治区)办展情况中,上海市均排名第一,上海市已成为中国会展业的风向标和聚集地[1]。
  会展物流业是在会展经济和物流经济相互交叉的基础上形成的,而随着上海市展览数量的增加和展览规模的扩大,参展商和会展组织者对会展物流服务的需求也在逐渐增大[2]。会展物流是展品从参展商经由会展中转最终流向购买者的物理运动过程,而会展物流展品运输是创造展品空间效用、消除空间位置背离、实现展品使用价值以满足社会需求的高效方式。在会展物流业的带动下,国内一部分会展物流企业应运而生,并已初具规模,其专业水平和服务质量可以保证会展的顺利进行。但是,优秀的会展物流企业数量毕竟有限,大部分在提供运输服务的过程中经常出现这样或那样的问题,主要包括运输过程中货损货差的出现;无法保证展品按时送达,难以保证运输流程的时效性;国内的信息化水平较为落后,对展品的实时信息难以实现跟踪;展品在运输过程中发生事故后,无法采取及时有效的补救措施。因此,如何使展品低风险、低货损、高时效地到达指定目标,是会展物流企业亟需解决的关键问题。
  近年来,国内外学者在运输风险评价及模糊故障树分析研究上,已取得丰硕的研究成果。David等[3]采用期望剩余最小化方法并结合平滑法、拟牛顿法和拉丁超立方体采样的新算法,来评估交通网络在气候变化和未来人口增长等不确定因素下的社会风险。Sahar等[4]利用作业风险分析法和模糊层次分析法对安全风险因子(SRCFS)和次安全风险因子(Sub-SRCFS)进行识别和加权,提出考虑失效模式和效应分析的道路油罐车安全风险评价模型。刘勇等[5]采用模糊层次分析法对危险化学品公路隧道运输风险进行评价,构建3层运输风险评价指标体系,结合实例量化危险化学品的运输风险。滕玥等[6]运用运输风险度量的方法,构建考虑运输风险和运输成本的双目标优化模型,并用混合算法和匹配策略求解模型,以验证路径优化方法的有效性。吴金中等[7]采用模糊综合评价法,建立风险评价模型,结合专家评价法进行实证分析,得到道路运输企业的风险安全管理薄弱点。于文杰等[8]采用模糊集合理论与专家语言判断相结合的方法,处理基于模糊故障树的风险定量预测模型,通过量化底事件的可能性,分析LNG船舶装卸作业的系统薄弱环节。   本研究运用模糊故障树分析法来评价会展物流展品的运输风险,主要考虑的风险因素为货物风险、人员风险、环境风险、设备风险和管理风险。根据所考虑的风险因素,采用专家评价法,量化与风险因素相关的底事件的发生概率,求得底事件的模糊概率重要度和排序,得到影响运输失效事故的薄弱环节。该评价方法对相关会展物流展品的运输风险评价具有一定的参考价值,也可为同类型运输风险事故分析研究提供数据支撑。
  1 会展物流展品运输风险的模糊故障树分析方法
  1.1 会展物流展品运输风险计算流程
  基于模糊故障树分析法的会展物流展品运输风险计算流程具体分为以下3个步骤(图1)。
  第一步:构建故障树。统计分析历年来上海市举办会展的展品运输情况和发生的运输失效事故。熟悉会展的运输方案和运输流程,分析运输失效事故发生的原因,对可能存在的运输危险源进行辨识。结合上海市会展物流环境,分析并识别运输风险,将运输失效事故确定为顶事件,由此构建故障树。系统收集上海市会展物流运输资料,并在原有基础上优化故障树。
  第二步:统计底事件的发生概率。由于缺少上海市会展物流展品运输失效事故的具体数据,采用专家判断评价,获取会展物流展品运输失效事故底事件的发生概率。计算专家组的意见相似度,并获取每位专家的意见权重,对专家组每位成员的评价打分进行归一化处理,得到利用最小割集算法处理运输失效事故的顶事件模糊数。
  第三步:解模糊化。将顶事件模糊数转化为模糊可能性分数,根据故障树底事件的发生概率,求得故障树底事件的模糊概率重要度,对其进行排序,并结合排序结果得到影响运输失效事故的薄弱环节。
  1.2 会展物流展品运输失效静态子树分析模糊算子
  在会展物流展品运输失效静态子树中,若静态子树不包含重复事件,则可以通过逻辑门算子对底事件的发生概率进行运算,得到子树顶事件的发生概率。若故障树底事件可能发生的概率不是一個精确数值且存在波动时,可以采用模糊数对其进行描述。
  在模糊故障树分析法中,底事件发生的概率通常用模糊数[Fi]来描述,若[Fi]通过三角模糊数来表达,则其对应的[λ]截集为[Fiλ=[(mi-ai)+aiλ,(mi+βi)-βiλ]]。会展物流展品运输失效静态子树与门区间算子、或门区间算子的公式分别如下:
  [Fandsλ=i=1nFiλ=[i=1n[(mi-αi)+αiλ],i=1n[(mi+βi)-βiλ]]]  (1)
  [Forsλ=1-i=1n(1-Fiλ)=[1-i=1n[1-(mi-αi)-αiλ],1-i=1n[1-(mi+βi)+βiλ]]]  (2)
  式(1)为会展物流展品运输失效静态子树与门区间算子,式(2)为会展物流展品运输失效静态子树或门区间算子。其中,[n]为三角模糊数的数量,[mi]为三角模糊数的均值,[ai]为三角模糊数的左模糊半径,[βi]为三角模糊数的右模糊半径。
  1.3 构建会展物流展品运输失效故障树
  本研究中,上海市会展物流运输失效故障树是将展品运输作业失效作为顶事件,先找出导致展品运输作业失效的次顶事件,再找出导致运输作业失效发生的层事件,最后找出所有可能导致顶事件发生的底事件,逐渐深入并设计上海市会展物流展品运输失效故障树模型。根据近几年的会展物流展品运输失效事故,对顶事件、中间事件和底事件进行编码(表1)。以会展物流展品运输故障为顶事件,构建上海市会展物流展品运输失效故障树(图2)。
  2 案例分析
  2.1 问题描述
  国内会展数目繁多,而无论是从会展数量还是质量来看,上海市都是国内第一,故本研究选取2020第三届中国庭院与花园园艺展览会为研究对象,该会展在上海市浦东新区世博展览馆召开,占地面积约10 000 m2,主办方是苏州花园集文化传媒有限公司。
  此次会展展品数量庞大且复杂,包含花园石材、户外配套设施、花园雕塑、花园木材、户外照明器械、花园景石、花园装饰小品、花园植物、花园养护工具、新型花园建材及设备、花园五金建材、花园肥料、庭院品牌等。主办方要求展品必须于会展召开前7日送达,并且要求展品的外包装必须以适合车辆长途运输和反复拆装为标准,有特殊要求的展品应在外包装刷制“向上”“防潮”“易碎”等标记,大件展品应在外包装上注明起吊线和起吊重心的位置。除此之外,主办方还规定自送展品须有指定联系人在现场收货,参展展品则由参展单位自行购买保险。
  2.2 获取底事件模糊数
  邀请5位对会展物流展品运输流程的展品包装、人员管理、车辆调度、运输车辆性能、运输车辆GPS动态监控系统等比较熟悉的专家组成评价小组,根据以往的专业经验、会展物流展品运输流程的设计、运输过程中复杂道路环境的综合考量,对会展物流展品运输风险各底事件的发生概率给出较为精确的范围。通过各专家填写表格的形式,获取各底事件的发生概率和信心指数,具体数据见表2。
  2.2.1 获取专家评价数据 在已有研究的专家评价法中,评价过程都会默认专家对自己的判断是完全有信心的,但从严谨的学术角度来说,这是不符合实际情况的。因此,本研究引入信心指数对已得到的专家评价数据进行修正[9],可有效提高评价结果的精确度。评价指标中,信心指数取 1~10,其中1为信心最低,10为信心最高。
  2.2.2 将专家评价数据转化为模糊数 将基于信心指数的会展物流展品运输作业底事件的发生概率转化为三角模糊数,引入修正范围[αk]以提高模糊数在运算过程中的精确度[10]。[αk]是由信心指数和底事件的发生概率区间间隔共同确定的,以底事件X20为例,计算过程如表3所示。
  2.2.3 综合专家组的意见 [Pj=i=1nωi?pij] (3)   式(3)中,Pj为底事件Xj的聚合模糊数,pij为专家组对底事件Xj评价得出的发生概率,n为底事件个数(本研究中n=35),[ωi]为各位专家的权重因子。
  本研究在进行专家评价时引入信心指数,并将信心指数划分为10个等级,但结合实际过程,采用9、8、7、6这几个信心指数,其中6为信心最低,9为信心最高,因此,本研究在信心指数评价上划分为4个等级。由于参与评价的专家数量有限,设各位参与评价的专家权重相同,在经过信心指数修正和各位专家权重累加后,底事件X20的发生概率模糊数为:[p20=i=15[ωi?(ki20,mi20,ti20)]=(0.247 5,0.295,0.342 5)]。
  根据底事件X20发生概率的计算过程,同理求得其他底事件的发生概率模糊数。
  2.2.4 求解底事件的模糊概率重要度并排序 在故障树中,由于各底事件的构成原因不同,每个最小割集对顶事件发生的作用和影响也不相同,因此找出各底事件对系统影响程度的大小,对改进系统的可靠性意义重大[11]。
  模糊概率重要度是定义底事件Xi的发生概率会对顶事件的发生概率产生影响大小的指标[12]。对发生概率函数的各个自变量求一次偏导数,可得到底事件Xi的模糊概率重要度[Ih(i)]为:
  [Ih(i)=?h(p)/?pi]  [i]=1,2,…,[n]  (4)
  式(4)中,[h(p)=h(p1,p2,?,pi,?,pn)]为顶事件发生的模糊概率函数,[pi]为第[i]个底事件Xi发生的模糊概率。
  在会展物流展品运输失效故障树分析中,最小割集之间完全不相交,可以将故障树看成是与门和或门组成,即
  [?h(p)=[1-i=1n[1-mi+αi-αiλ],1-i=1n[1-mi-βi+βiλ]]] (5)
  [?pj=[(mj-αj)+αjλ,(mj+βj)-βjλ]]  (6)
  则底事件Xi的模糊概率重要度[Ih(i)]为:
  [Ih(j) = ?h(p)?pn= i=1,i≠jn[(1-mi+αi-αiλ),  (1-mi-βi+βiλ)]] (7)
  式(7)中,[αi]、[βi]分别为底事件Xi的三角模糊数的左、右分布[13],[λ]为底事件发生的置信水平。以底事件X20为例,当[λ]=0时,由式(7)及表2可知,底事件X20的模糊概率重要度[Ih(20)]为:
  [Ih(20)=?h(p)?p20=[0.460 41,0.481 69]] (8)
  同理可求得其他底事件的模糊概率重要度并进行排序,得到顶事件的薄弱环节以及关键事件,底事件的模糊概率重要度排序如表4所示。
  由表4可知,对顶事件影响较大的底事件是X28(运输线路路况复杂)、X20(运输车辆驾驶员疲劳驾驶)和X18(运输车辆驾驶员安全意识差),其中,运输线路路况复杂是顶事件发生的关键事件,因此,要对展品运输线路中的危险因素进行风险评价,同时重新规划展品运输线路能够有效提高展品运输安全的可靠性。而运输车辆驾驶员疲劳驾驶和运输车辆驾驶员安全意识差这2项底事件,在运输过程中应当优先规避。
  3 小结
  近年来,国内关于会展物流的研究众多,但基于模糊故障树的会展物流展品运输风险评价研究较少,本研究的评价结果对类似会展物流展品运输风险的规避具有一定的参考作用[14]。
  本研究以2020年第三届中国庭院与花园园艺展览会为案例,运用模糊故障树分析法,对影响会展物流展品运输风险的因素建立故障树模型,拟定模糊概率范围及信心指数,并进行定性和定量分析,得到如下结论。
  1)花卉会展由于展品数量多且复杂,因而在运输过程中存在各种各样的问题[15]。通过模糊故障树的最小割集分析[16],可得展品在运输过程中共遇到10种风险基本途径、35个风险底事件,说明导致运输失效的原因可能是多方面的。
  2)在风险评价方面,引入信心指數将专家的评价数据修正为三角模糊数,运用故障树理论进行分析,可大幅度提高仅用故障树分析法所得的评价精确度。
  3)通过底事件的模糊概率重要度排序和比较,可得运输线路路况复杂、运输车辆驾驶员疲劳驾驶、运输车辆驾驶员安全意识差对会展物流展品运输风险影响较大。可通过重新规划运输线路、合理安排驾驶员休息时间、对驾驶员进行安全教育,从而达到改善。在规避风险发生的同时,应从自身角度进行完善。但关于故障树底事件运输线路路况复杂,则可以进行进一步的细分与风险评价。
  由于本研究所参考的底事件数据均来自于专家组对花卉会展物流展品运输风险的评价,因此,本研究的部分理论及分析结果对其他类型的会展物流展品运输而言有一定的参考意义。可结合会展物流展品的具体风险事故及相关数据,对风险评价模型进行进一步的修改和完善。
  参考文献:
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