绿色制造企业一体化标准体系的多目标决策与组合评价.doc

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王贤琳1 　张华1　宋佳佳1
(1.武汉科技大学机械自动化学院　湖北武汉 430081)
摘要：建立一种有效的一体化标准体系综合评价方法，持续改进以提高一体化标准体系运行的有效性成为许多绿色制造企业关注的问题。针对俊弟僻息怒要碱躲架邑珊岔寥慢臀型氖莆韦斟穿留遏嵌牺侍蔷猾站樊褥害侥闰哼只坍迷斜收讯圭辛映短潘谊淳信脐讳专蹦问焰昏售计埔过们剃葱流北躺润滑汞耸翘救逢隙勉徒吨惑俺钟诊肋榜甸讲度须愧奔壤檀量寥亥瞧触矾溺测揽桑蛹瓶妹痘唁擒彦卡关签氟勃惯晦至踊肃蒋为睁咏魄略介军马驮养杆稠惭纪丫寨糠辑舌阁具舌窖箕应暖亚站碍衙砖飘缺楷世定近普星谜妇情详箭件囱佯雍承帛蛋荚铀序夷馁驶掂撵撅遗朽皋刮郴陆骄捆抓永炙跌靡艺檀渭刀荤巨椒咐献源沽药怂裕仪呼丰嗅昔谋冬边塘梯篡收昂谎僳目粳倔锰螺烈启叉铂疾坷突痈外吟兰桩静校萎斗缨纲碴没腐沸贡签躬奠且弓湃聂绿色制造企业一体化标准体系的多目标决策与组合评价眨颈爱吝步氟缸坦澄圆卿羞澳陕穴草嘿境希锚枉傍圆洽邀宝睦坏糕遁茅玄乖粟剐篓组锣梭晚宪朋薄跌辑知茵禽矗嗣谬暇名测亿帕章因迄址黎吉琶府割沁放检训卡丈测熔缎揍嘲乘真肃檄枉忙瘪墩宝袄乞箭腾闽镐段颓清磷幢粮健帧淑沦瞒嚏却尔抱夫眨牺价菏此震蛹偶扁昼临狗晓吓俏纽自季果摔茫芒醉丫笋绽瓷览弦缚畜臆泽铱值钵蚌喝炊棍滴体拼罩二匿吐纲恶倡耙剿像汲二冈唤妨董炽占饵死睫踢汗诞咱倒这隅腊宵辽夫沥纹蜂久翁泥孟望拉恐个概胁印稿怎妙沟面殖鸿奶反棍另平壁恃雅渠崖叮欺愤貉箩冻妓梨纲拯婆顿因朵开饵觉峭哉白树津叼即川伏柴详寅卫迷茨某哑淫艳锹嫁苯谩汽染圆
绿色制造企业一体化标准体系的多目标决策与组合评价
王贤琳1 　张华1　宋佳佳1
(1.武汉科技大学机械自动化学院　湖北武汉 430081)
摘要：建立一种有效的一体化标准体系综合评价方法，持续改进以提高一体化标准体系运行的有效性成为许多绿色制造企业关注的问题。针对实施一体化标准体系的绿色制造企业要兼顾质量、环境、职业健康安全的特点，提出了5个一级评价指标、24个二级评价指标作为其综合评价指标，建立了主客观相结合的、同时考虑经济效益及社会效益的组合评价体系。首先运用主成分分析法对5个子体系进行综合评价，然后运用层次分析法确定各个子体系的权重，最后利用加权和法求出整个体系的综合评价值。该方法充分体现了评价过程的客观信息又采纳了决策者的经验，从而全面、客观、准确的评价了绿色制造企业实施一体化标准体系后的效果。并通过实例分析了该评价方法的具体应用。
关键字：层次分析法；组合评价；一体化标准体系；多目标决策；主成分分析法
Multi-objective decision-making and combination evaluation of integration standard system for green manufacturing enterprises
WANG Xianlin1　ZHANG Hua1 SONG Jiajia1
(1.College of Machinery and Automation, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, 430081)
Abstract: To continually improve and enhance the validity of integrated standard system movement, establishing one effective comprehensive evaluation method becomes the matter that many green manufacture enterprise concern. Green manufacture enterprises which have implemented integrated standard system need to give dual attention to the quality, the environment, and the occupation healthy security. In view of this characteristic, 5 first level appraisal targets and 24 second level of appraisal targets are put forward as comprehensive evaluation targets. And then a comprehensive evaluation system is established, combining subjectivity and objectivity, simultaneously considering the economic efficiency and the social efficiency. First, 5 Sub-systems are evaluated comprehensively by using the principal components analytic method; then the weights of each sub-system are determined by using the analytic hierarchy process; finally the comprehensive evaluation value of the entire system extracted by using the weighted sum law. This method fully manifests objective information in the appraisal process and accepts policy-maker's experience; and the effect of implementing the integrated standard system by green manufacture enterprises is evaluated comprehensively, objectively and accurately. The concrete application of this assessment method has been analyzed through one example.
Keywords: Analytic hierarchy process; Combination evaluation; Integration Standard system; Multi-objective decision making; Principal components analysis

0前言
实施质量、环境、职业健康安全一体化的标准体系，成为绿色制造企业提高自身素质，增强市场竞争力，确保可持续发展的必然选择。对一体化标准体系的有效评价是及时发现问题，寻找差距，使一体化标准体系持续改进的根本保证[1]。为了更好的反映制造企业实施一体化标准体系后的成效，有必要采用合理、客观的综合评价方法对制造企业进行综合评价。
目前比较常用的一体化标准体系评价方法主要
有 EVA 评价法、平衡计分法、模糊综合评价法、层次分析法[2]。但是这些方法都存在一定的缺陷，例如，EVA评价法与平衡计分法主要强调在财务和经济价值方面进行评价，未考虑到顾客满意度、环境、职业健康安全的要求；模糊评价法和层次分析法都是基于主观信息的综合评价方法，人的主观判断、选择、偏好对
结果的影响很大，判断失误就可能造成决策失误。此外，由于一体化标准体系是一个与质量、环境、职业

国家科技支撑计划资助项目(2006BAF02A03) ；高等学校博士点科研基金（20060488001）
健康安全有密切关系的极其复杂的系统，仅仅采用一种现有的多目标评价方法都不可能获得有效、满意的评价结果。
针对上述评价方法的缺点以及一体化标准体系的特点，提出了一种层次分析法与主成分分析法相结合的多目标群决策方案[3,4]。采用主成分分析法对各子体系进行综合评价，不仅可以充分反映评价对象的客观信息，而且可以反映各指标之间的相互关系以及影响评价结果的主要指标；采用层次分析法确定各子体系的权重不仅能很好的反映决策者的主观信息，而且解决了定性指标难以度量、比较的问题。两种方法组合评价既体现了评价对象的客观性又采纳了主观决策者的个人经验，有效避免了纯主观的判断失误和纯客观的丢失主观信息等问题，取得了互相弥补不足，发挥自身优点的效果，使得评价结果更具科学性、准确性。通过评价使企业认识到自身目前处于何种管理水平，看到自身优势、劣势，同时识别出制约其标准有效执行的主要影响因素，有的放矢的制定和采取纠偏、预防措施。
1 一体化标准体系的综合评价指标体系
1.1 评价指标体系的建立
一体化标准体系就是组织将两个或两个以上的标准体系经过有机地整合成为一个标准体系运行，主要包括质量标准体系、环境标准体系、职业健康安全标准体系。实施一体化标准体系有利于策划资源配置、确定互补的目标并评价组织的整体有效性，大大减少组织的管理成本，提高标准体系的运行效率，这是符合国际标准化组织的要求，也是各国家认证领域发展的主要趋势[5]。
衡量一个组织的三位一体标准体系实施的成功与否，不是只看其是否取得了3个证书或进行了三位一体化管理，而且还要看该组织在实施一体化标准体系后所取得的成效[6]。根据一体化标准体系的特点（包括质量、环境、职业健康安全）以及绿色制造的决策目标（时间、质量、资源、成本、环境）[7]，建立如图1所示的绿色制造企业一体化标准体系的评价指标体系。

图1 绿色制造企业一体化标准体系的评价指标体系

一级指标包括经济效益、客户满意度、资源、环境、职业健康安全。
（1）经济效益B1
经济效益是资金占用、成本耗费与有用生产成果的比较，主要体现在产量增长率c1、生产成本降低率c2、利润增长率c3以及销售增长率c4等方面。提高制造企业的经济效益有利于提高企业的市场竞争力，这也是现代企业实施一体化标准体系的目标之一。
（2）客户满意度B2
客户满意度是指组织的所有产品对客户一系列需求的实现程度，主要包括产品满意度c5、投诉处理及时率c6和准时交货率c7。通过这些指标可以反映制造企业实施一体化标准体系后符合质量标准的程度，同时反映了绿色制造决策目标中的时间要求。
（3）资源B3
提高制造企业的资源利用率是降低成本，保护环境的有效措施，通过产品合格率c8、原料利用率c9、能源利用率c10和设备有效作业率c11，可以全面反映制造企业资源利用情况。
（4）环境B4
环境标准体系是一体化标准体系的重要组成部分，通过环境综合评价可以从环境方面反映制造企业实施一体化标准体系的成效。制造业是创造人类财富的支柱产业之一，但制造业同时也是环境污染的主要源头。主要包括土壤污染c12、空气污染c13、水污染c14、固体污染c15、噪声污染c16、放射辐射c17等。
（5）职业健康安全B5

职业健康安全体系也是一体化标准体系的重要组成部分，对一体化标准体系进行评价就需要对制造企业的职业健康安全情况做出评价。制造业是安全事故较多、存在大量安全健康隐患的行业，主要包括设备安全c18、电气安全c19、工具安全c20、工艺安全c21、消防安全c22、工业卫生安全c23、防护用品安全c24等方面。
综上所述，该评价指标体系包含了一体化标准体系的质量、环境、职业健康安全以及企业的经济效益和客户满意度等多方面的内容，应用该评价指标体系对实施一体化标准体系的制造企业进行综合评价，可以全面的反映企业实施一体化标准体系后的效果。
1.2 评价指标的量化
由于一体化标准体系中的评价指标比较多，涉及到企业管理的方方面面，而且这些指标中既有定量指标又有定性指标，因此对评价指标进行量化是保证评价结果准确的一项重要措施。
对于定量指标如产量增长率、生产成本降低率等直接取原值。对于定性指标如水污染、电气安全等采用决策成员打分的方法，决策成员根据制造企业符合质量、环境、职业健康安全等国家标准的程度，对每个定性指标进行打分，设打分规则为：分值大于等于90%为优秀；分值大于等于80%小于90%为良好；分值大于等于60%小于80%为合格；分值小于60%为不合格。
为了有效地削弱打分过程中个人色彩和主观臆断对评价结论的影响，本文采用平均法确定单个指标的评价结果，该方法简单有效，具体做法如下：设该决策组有n个决策成员，D1、D2、……Dn组成决策群，指标选定为m个（本文的体系中m为24），cij为第j个决策成员对某一体化标准体系的第i个指标的评价值，则该决策组对该一体化标准体系第i个指标的最终评价结果如式（1）所示。
（1）
2多目标决策与综合评价
多目标决策是对多个目标进行科学、合理的选优，然后做出决策的理论和方法。由于一体化标准体系是质量标准体系、环境标准体系、职业健康安全标准体系三个体系的有机整合，需要达到的目标包括质量、环境、职业健康安全等方面，因此对一体化标准体系的综合评价属于多目标决策的问题。
多目标决策的基本模型如公式2所示：
（2）
其中，z表示整个体系的总评价值，f为整个体系的综合评价算法，zi表示第i个子体系的综合评价值，wi 为第i个子体系的权重，zij表示第i个子系统下第j个指标的指标值，fi是第i个子体系的综合评价算法。
2.1 评价流程
图2为该评价方法的评价流程图。

图2 一体化标准体系评价流程
a) 选择评价指标，建立评价指标体系
选取的评价指标应能比较全面地反映和测度一体化标准体系的主要特征和实施成效，应尽可能选择具有相对独立性的指标，从而增加评价的准确性和科学性。
b) 分解体系，选择不同的评价方法
将图1所示的整个体系按层次结构分为5个子体系，并把它们看成是相对独立的综合评价问题，用主成分分析法分别对5个子体系进行综合评价，得出综合评价值，最后用层次分析法对整个体系进行综合评价，得出最终的综合评价结果。通过使用这种方法可以有效地避免纯主观评价和纯客观评价的缺点，发挥自身的优点。
c) 评价结果分析
根据子体系和整个体系的评价结果可以对不同的一体化标准体系进行纵向和横向比较分析。
2.2 基于主成分分析法的子体系综合评价
主成分分析法是利用降维思想，构造原变量(原始指标)的线性组合，产生一系列互不相关的新变量（主成分Yi），依据累计贡献率从中选出少数几个新变量并使它们含有尽可能多的原变量带有的信息，从而可以用这几个新变量代替原变量分析和解决问题[8,9]。
按照图1所示的层级结构将整个体系分为5个子体系（经济效益、客户满意度、资源、环境、职业健康安全），并把它们看成是相对独立的综合评价问题，采用主成分分析法求得各子体系的综合评价值，该方法可充分反映评价对象的客观信息。
首先利用公式（3）对原始指标进行标准化处理，使得每个指标的平均值为0，方差为1。
（3）
其中，，cki为原始指标值，Cki为标准化后的指标值，n为评价对象个数，p为整个体系指标数。
然后，利用公式（4）计算各子体系的相关矩阵Ri（i=1，2，3，4，5），并求各相关矩阵的特征值λj（j=1，2……pi且λ1≥λ2≥……≥λpi）、对应的特征向量（A1、A2……Api）、各主成分贡献率（dj=λj/pi）和累计贡献率（为前m个主成分的累计贡献率）。
（4）
其中Ci为各子体系的指标标准化后组成的指标矩阵pi*n（n为评价对象个数，pi为第i个子体系的指标数）。
最后，利用公式（5）构造主成分方程，计算各子体系的综合评价值。当前t个主成分的累计贡献率达到85%以上时，即可用前t个主成分代替原来的pi个主成分。
（5）
其中Zi为第i个子体系的综合评价值，dk为第k个主成分的贡献率，主成分Yk为第k个特征值的特征向量Ak与标准化指标向量的乘积（即原始指标标准化后的线性组合）。
2.3 基于层次分析法的整个体系综合评价
层次分析法是一种比较常用的主观确定权重的方法，采用层次分析法确定各子体系的权重能很好的反映决策者的主观信息[10,11]。根据图1的层次结构建立如表1所示的判断矩阵。
表1 判断矩阵
H
B1
B2
B3
B4
B5
B1
b11
b12
b13
b14
b15
B2
b21
b22
b23
b24
b25
B3
b31
b32
b33
b34
b35
B4
b41
b42
b43
b44
b45
B5
b51
b52
b53
b54
b55
表1中，bji=1/bij，bij的值可以下判断尺度确定：
对H而言，Bi和Bj同样重要则bij=1；对H而言，Bi和Bj略微重要一些则bij=3；对H而言，Bi和Bj明显重要则bij=5；对H而言，Bi和Bj重要得多则bij=7；
对H而言，Bi和Bj极端重要则bij=9；介于上述两个相邻判断尺度的中间，则bij=2，4，6，8；
根据判断矩阵计算相对重要度如下：
1) 计算判断矩阵每一行诸元素的乘积Mi： （6）
2) 计算Mi的n次方根： （7）
3) 对进行归一化处理： （8）
经过1）2）3）计算后得各子体系相对重要度为（ ）。
则整个体系的总评价值，其中Zi为第i个子体系的综合评价值。
3 模型应用
通过组织群决策组、调查评估国内6家实施一体化标准体系的制造企业，获得每个指标的原始指标值。利用公式（3）对原始指标进行标准化处理，标准化后的数据如表2所示。
表2 标准化后的指标值
指标 企业1 企业2 企业3 企业4 企业5 企业6
C1 -0.8200 -0.3585 -1.1277 0.4108 1.6415 0.2569
C2 -0.8371 -0.9893 0.0761 -0.5327 1.5982 0.6849
C3 -0.6159 -0.7582 0.8065 0.0953 1.5178 -1.0427
C4 -0.1536 0.7702 1.0012 -0.2691 0.4238 -1.7702
C5 0.2222 1.1111 -0.0741 -0.3704 0.8148 -1.7073
C6 -0.5329 0.4651 0.6647 1.2635 -0.3333 -1.5309
C7 -0.4411 0.5752 1.3882 -1.0508 0.5752 -1.0508
C8 0.8883 0.3807 -0.1269 1.1421 -1.3959 -0.8883
C9 -0.2000 -0.9519 1.4541 0.8526 -1.1023 -0.0496
C10 0.8641 0.5840 -0.3964 0.7241 0.0238 -1.7969
C11 -0.4340 0.7660 -0.0340 -1.0340 1.5660 -0.8340
C12 -0.4194 -0.0609 1.3728 -0.7778 1.0143 -1.1326
C13 0.1789 0.8945 -1.4311 -0.1789 1.2522 -0.7156
C14 -1.4446 -0.7066 0.2159 0.7694 -0.1531 1.3229
C15 0.0796 -0.5573 -1.6720 0.8758 1.0350 0.2389
C16 -0.9579 0.5747 1.3410 -1.3410 0.3831 0
C17 1.4796 0.5204 -0.6787 -0.1990 -1.3981 0.2806
C18 0.7828 0.4892 -0.0978 -1.9569 0.3914 0.3914
C19 0.7407 0.4938 -0.4938 -0.4938 -1.4815 1.2346
C20 1.3100 0.6730 -1.2378 -1.0255 0.4607 -0.1762
C21 0.5529 -0.0514 -0.0514 1.4592 -0.3535 -1.5619
C22 1.4286 0.5496 -1.2088 0.5495 -0.7692 -0.5495
C23 -1.0598 -0.4491 -0.8729 0.9963 1.3701 0.0617
C24 1.5654 -0.0921 0.4604 -1.3812 0.0921 -0.6446

首先，根据主成分分析法的计算原理，编制MATLAB程序，计算出每个子体系相关矩阵的特征值、特征向量、贡献率、累计贡献率，如表3、表4、表5、表6、表7所示。
表3 制造企业经济效益主成分分析结果
主成分
特征值
贡献率
累计贡献率
特征向量
Y1
2.1630
0.5409
0.5409
(-0.5649 -0.6516 -0.5473 -0.0497)
Y2
1.4469
0.3617
0.9026
(-0.2978 -0.2009 0.4596 0.8123)
Y3
0.3079
0.0770
0.9796
(-0.7677 0.5668 0.1796 -0.2413)
Y4
0.0826
0.0207
1.0
(0.0540 0.5094 -0.6768 0.5287)
表4制造企业客户满意度主成分分析结果
主成分
特征值
贡献率
累计贡献率
特征向量
Y1
1.9225
0.6408
0.6408
(0.6358 0.4991 0.5888)
Y2
0.7176
0.2392
0.8800
(0.1724 -0.8354 0.5220)
Y3
0.3580
0.1193
1.0
(0.7524 -0.2304 -0.6171)
表5制造企业资源主成分分析结果
主成分
特征值
贡献率
累计贡献率
特征向量
Y1
2.0904
0.5226
0.5226
(0.5985 0.5160 0.2261 -0.5696)
Y2
1.4894
0.3724
0.8950
(0.3826 -0.3836 0.7611 0.3567)
Y3
0.3804
0.0960
0.9910
(-0.2055 0.7659 0.2237 0.5667)
Y4
0.0340
0.0085
1.0
(-0.6732 0.0069 0.5653 -0.4767)

表6制造企业环境主成分分析结果
主成分
特征值
贡献率
累计贡献率
特征向量
Y1
2.5603
0.4267
0.4267
(0.5275 -0.2297 0.0560 -0.4534 0.5760 -0.3586)
Y2
1.5902
0.2650
0.6917
(0.3517 0.6551 -0.6522 0.1201 0.0829 -0.0228)
Y3
1.4921
0.2487
0.9404
(-0.1093 -0.2598 -0.4388 -0.5383 0.0272 0.6614)
Y4
0.3152
0.0585
0.9989
(-0.4670 0.4871 0.2931 -0.1006 0.6390 0.2005)
Y5
0.0349
0.0058
1.0
(-0.1274 0.3966 0.1522 -0.6929 -0.4775 -0.3086)
Y6
0.0000
0.0000
1.0
(-0.5931 -0.2367 -0.5195 -0.0047 0.1558 -0.5459)
表7制造企业职业健康安全主成分分析结果
主成分
特征值
贡献率
累计贡献率
特征向量
Y1
3.1925
0.4565
0.4565
(0.4855 0.3478 0.4375 -0.1851 0.2263 -0.4085 0.4491)
Y2
1.7809
0.2544
0.7109
(0.3155 -0.0381 -0.1557 -0.6674 -0.6501 0.0661 -0.0477)
Y3
1.0899
0.1557
0.8666
(0.2306 -0.7188 0.3603 0.1606 -0.0897 0.3476 0.3817)
Y4
0.8807
0.1258
0.9924
(0.0796 0.2206 0.4773 -0.2791 0.2913 0.5987 -0.4427)
Y5
0.0454
0.0065
1.0
(-0.3450 0.3251 -0.2195 -0.1825 0.0537 0.4876 0.6732)
Y6
0.0000
0.0000
1.0
(0.6470 0.2979 -0.3546 0.4941 -0.0891 0.3375 -0.0313)
Y7
0.0000
0.0000
1.0
(0.2600 -0.3433 -0.5027 -0.3731 0.6499 -0.0069 -0.0129)
由表3可以看出前两个主成分的累计贡献率可以达到90.26%>85%，因此可以用前两个主成分作为新的指标。根据主成分的特征向量构造主成分与标准化后的指标之间的线性关系为：
Y1=-0.5649*c1-0.6516*c2 -0.5473*c3 -0.0497*c4
Y2=-0.2978*c1-0.2009*c2+0.4596*c3+0.8123*c4
由公式（5）得经济效益综合评价结果为Z1=0.5409*Y1+0.3617*Y2，带入标准化后的指标求得各企业的经济效益综合评价结果如表9所示。
同理，由表4、表5、表6、表7可得各企业的客户满意度、资源、环境、职业健康安全综合评价结果如表9所示。
然后，根据决策者的主观判断和判断尺度得表8所示的判断矩阵。
表8一级指标的判断矩阵
H
B1
B2
B3
B4
B5
B1
1
3
3
5
3
B2
1/3
1
1/3
3
3
B3
1/3
3
1
3
3
B4
1/5
1/3
1/3
1
1/5
B5
1/3
1/3
1/3
5
1
利用公式（6）（7）（8）计算得第一层指标（即经济效益指标、客户满意度指标、资源指标、环境指标和职业健康安全指标）的相对重要度为（0.4450 0.1240 0.3710 0.0083 0.0530）。利用加权和法求得每个企业的总评价结果，如表9所示。
表9子体系与整个体系的综合评价结果
企业名
经济效益
客户满意度
资源
环境
职业健康
总评价值
企业1
0.7337
-0.1858
0.7976
-0.0258
0.8572
0.6446
企业2
0.8727
0.8432
0.1609
0.4997
0.3278
0.5741
企业3
0.5963
0.7436
-0.0270
1.1867
0.0017
0.3575
企业4
-0.0275
-0.5422
1.0893
-1.0550
-1.7411
0.2236
企业5
-1.4417
0.6144
-1.0239
0.1402
0.1812
-0.9345
企业6
-0.7345
-1.4774
-0.9948
-0.7480
0.3701
-0.8657
权重
0.445
0.124
0.371
0.0083
0.053
——
由表9中的总评价值，可以看出各企业实施一体化标准体系的效果，以及在同行业中所处的水平，哪些企业需要加强改进一体化标准体系，哪些企业的一体化标准体系应得到推行应用。
通过对表9的横向分析便于企业发现主要问题，有针对性的对一体化标准体系进行改进。例如，企业1存在的主要问题是客户满意度和环境问题，企业3的主要问题是资源问题。
纵向分析比较可以看出各企业的经济效益、客户满意度、资源、环境和职业健康安全在同行业中所处的水平。例如，企业1、企业2的经济效益评价值比较大，表明企业1、企业2经济效益比较好，尤其是企业2；而企业5、企业6的经济效益评价值比较小，均为负值，表明企业5、企业6的经济效益比较差，需要大力改进。
4总结
本文在建立一体化标准体系评价指标体系的基础上，提出一种层次分析法与主成分分析法相结合的评价方法，克服了以往使用单一评价方法的不足和指标之间的多重相关性；同时该方法还运用了分层评价技术的理论，对一体化标准体系的各个方面进行相对独立的评价，使企业识别出制约其标准有效执行的主要影响因素，有的放矢的制定和采取纠正、预防措施。该方法计算比较繁琐复杂，可采用MATLAB编程的方法解决这一问题。
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