一种基于模糊层次分析法的单位质量保证能力评价方法技术

本发明专利技术提供一种基于模糊层次分析法的单位质量保证能力评价方法,其具体步骤是：一、将单位质量保证能力分解，初步建立单位质量保证评价框架；二、继续考察底层指标，建立单位质量保证能力评价体系；三、明确各底层指标具体定义与计算方法；四、应用三角模糊评价方法，计算标体系各节点权重；五、建立单位质量保证能力六级评价准则；六、将底层指标得分归一化，并自下向上计算单位质量保证能力得分；七、结合评价准则与底层数据情况，给出单位质量保证能力的评价与分析。本发明专利技术有效应用了底层定量质量数据，有效解决了主观判断导致评价结果准确度低的问题，在质量管理证领域有广阔的应用前景。

【技术实现步骤摘要】
一种基于模糊层次分析法的单位质量保证能力评价方法
本专利技术提供了一种基于模糊层次分析法的单位质量保证能力评价方法，属于质量管理领域。
技术介绍
随着国防科技工业的不断发展进步，以及未来战争对武器装备要求的不断提升，我国广大军工产品研制单位必须具有强大的质量保证能力作为前提。当前我国正在加速建设装备信息化，实现军队武器装备由工业时代向信息时代的跨时代跃升。推进用数据说话的精细化质量管理越来越成为军工企业，特别是高精尖产品研制单位的必然趋势。因此，对单位质量保证能力定量评价问题进行突破刻不容缓。然而，目前对将各类质量信息应用于研制单位质量保证能力综合评价的有关工作和研究中，其定量化程度普遍难以令人满意，且存在各类质量能力信息互相混杂、互相重叠的情况，这都将导致评价结果中含有较大的不确定性，这对单位质量保证能力的准确评估和有关分析决策构成了很大威胁。针对上述缺陷，本专利提出一种基于模糊层次分析法的单位质量保证能力评价方法,首先将单位质量保证能力分解，初步建立单位质量保证评价框架；随后继续考察底层指标，建立单位质量保证能力评价体系，明确各底层指标具体定义与计算方法，并应用三角模糊评价方法计算标体系各节点权重，随后建立单位质量保证能力六级评价准则，通过将底层指标得分归一化，并自下向上计算单位质量保证能力得分，最终结合评价准则与底层数据情况，给出单位质量保证能力的评价与分析。本专利技术给出的一种基于模糊层次分析法的单位质量保证能力评价方法,有效应用了底层定量质量数据，有效解决了主观判断导致评价结果准确度低的问题。
技术实现思路
(1)本专利技术的目的：针对目前的单位质量保证能力评价问题中过多主观判断导致评价结果准确度低的缺陷，本专利技术提出了一种基于模糊层次分析法的单位质量保证能力评价方法,首先将单位质量保证能力分解，初步建立单位质量保证评价框架；随后继续考察底层指标，建立单位质量保证能力评价体系，明确各底层指标具体定义与计算方法，并应用三角模糊评价方法计算标体系各节点权重，随后建立单位质量保证能力六级评价准则，通过将底层指标得分归一化，并自下向上计算单位质量保证能力得分，最终结合评价准则与底层数据情况，给出单位质量保证能力的评价与分析。。(2)技术方案：本专利技术是一种基于模糊层次分析法的单位质量保证能力评价方法，提出的基本假设如下：假设1单位内部质量数据可以获取且真实可靠(一)基于上述假设，本专利技术提出的一种基于模糊层次分析法的单位质量保证能力评价方法，其步骤如下：步骤1将单位质量保证能力分解，初步建立单位质量保证评价框架；步骤2继续考察底层指标，建立单位质量保证能力评价体系；步骤3明确各底层指标具体定义与计算方法；步骤4应用三角模糊评价方法，计算标体系各节点权重；步骤5建立单位质量保证能力六级评价准则；步骤6将底层指标得分归一化，并自下向上计算单位质量保证能力得分；步骤7结合评价准则与底层数据情况，给出单位质量保证能力的评价与分析；其中，步骤1中所述的“将单位质量保证能力分解，初步建立单位质量保证评价框架”，是指根据装备研制、生产和试验单位的质量保证能力评价需求，考虑设计方案能够满足客户需求的程度、生产的产品符合设计标准要求的程度，批量生产的认证产品与型式试验样品一致的程度等因素，将单位质量保证能力总体指标初步分解为各级二级与三级指标；具体而言，二级指标包含组织能力、管理能力、技术能力与支撑能力；进一步地，组织能力下包含三级指标人才结构、培训考核，管理能力下包括三级指标计划评审、总体策划，技术能力下包括三级指标需求识别、设计分析、试验评价、使用保障，支撑能力下包括三级指标供方管理、信息管理、设施设备。其中，步骤2中所述的“继续考察底层指标，建立单位质量保证能力评价体系”，是根据系统性、一致性、独立性、可测性、可比性原则的基础上，可进一步考察各底层指标，选取关键的、易于统计的、定量的参数指标，在兼顾可行性和正确性的基础上筛选和完善底层指标，进而完成单位质量保证能力评价体系的最终确定；具体而言，三级指标培训考核下包括四级指标技术人员人均培训次数、持证上岗率，三级指标人才结构下包括四级指标质量工程技术人员比重、技术员工流失率，三级指标总体策划下包括四级指标质量目标完成率、文件管理统计项、质量工作计划完成率、综合类不符合项比率，三级指标计划评审下包括四级指标设计评审平均问题数和质量评审平均问题数，三级指标需求识别下包括四级指标产品和服务要求不符合项比率、客户满意度，三级指标设计分析下包括四级指标专业技术机构资质、人员技术层次、新技术专利申请率、设计和开发不符合项比率，三级指标试验评价下包括四级指标关键质量特性验证率、检验和试验装备比重、试验成功率，三级指标使用保障下包括四级指标生产过程不符合项比率、产品返修率、一次交检合格率、质量损失率、重大质量事故数，三级指标供方管理下包括四级指标准时交货率、平均合格率，三级指标信息管理下包括四级指标质量信息电子化率、拉条挂账归零率，三级指标设备设施下包括四级指标技改投资完成率、设备更新计划完成率、设备修理改造完成率、设备合格率、设备故障停机率。最后，包含1个一级指标(单位质量保证能力)、4个二级指标、11个三级指标与33个四级指标的单位质量保证能力评价体系被最终建立。其中，步骤3中所述的“明确各底层指标具体定义与计算方法”，是指根据单位实际情况，明确各底层指标的定义、计算方法、数据统计范围和采集频率等要求，为随后的底层指标计算打好基础；具体而言，所述“定义”是指确定全部底层指标的物理内涵与实际意义，所述“计算方法”是指精确的定量化计算公式或模型，所述“数据统计范围”是指各底层质量数据产生的场所、场景和层次，所述“采集频率”是指对底层数据采集工作的时间频度要求。其中，步骤4中所述的“应用三角模糊评价方法，计算标体系各节点权重”，是指建立含6-8名质量管理专家的权重评估专家组，根据专业资质、工龄、工作经验等背景，对每名专家的意见重要程度进行打分评价，最低为1分，最高为5分；随后，每名专家应根据指标体系自下向上，每次选择同层间两个指标的相对重要度进行确定，并填写模糊评价矩阵，评价方式如下：若同层指标j极端重要于指标i，则对应三角模糊数为(0.1,0.1,0.2)；若指标j明显重要于指标i，则对应三角模糊数为(0.2,0.3,0.4)；若指标j同样重要于指标i，则对应三角模糊数为(0.4,0.5,0.6)；若指标i明显重要于指标j，则对应三角模糊数为(0.6,0.7,0.8)；若指标i极端重要于指标j，则对应三角模糊数为(0.8,0.9,0.9)；在得到P名不同专家对Q个不同元素间重要关系的互补判断矩阵后，考虑不同专家的权威性，对所有三角模糊互补判断矩阵进行加权组合，得到加权三角模糊互补判断矩阵AA＝(aij)n×n；其中，aij＝(alij,amij,auij)，计算方式为：其中，wp为第p位专家的权威性，apij＝(aplij,apmij,apuij)是第p位专家给出的第i个节点关于第j个节点的重要度三角模糊数；在满足一致性要求时，采用简单加权法即可得到各节点权重模糊数Ci，计算过程如下：随后，将Ci表示为Ci＝(Cli,Cmi,Cui)，对权重的三角模糊数求其期望值这里一般取λ＝0.5；最本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于模糊层次分析法的单位质量保证能力评价方法，假设单位内部质量数据能获取且真实可靠；其特征在于：其步骤如下：步骤1将单位质量保证能力分解，初步建立单位质量保证评价框架；步骤2继续考察底层指标，建立单位质量保证能力评价体系；步骤3明确各底层指标具体定义与计算方法；步骤4应用三角模糊评价方法，计算标体系各节点权重；步骤5建立单位质量保证能力六级评价准则；步骤6将底层指标得分归一化，并自下向上计算单位质量保证能力得分；步骤7结合评价准则与底层数据情况，给出单位质量保证能力的评价与分析；通过以上步骤，本专利技术在有效应用了底层定量质量数据的基础上，有效解决了在单位质量保证能力评价中由主观判断导致评价结果准确度低的问题，显著提升评价准确性。

【技术特征摘要】
1.一种基于模糊层次分析法的单位质量保证能力评价方法，假设单位内部质量数据能获取且真实可靠；其特征在于：其步骤如下：步骤1将单位质量保证能力分解，初步建立单位质量保证评价框架；步骤2继续考察底层指标，建立单位质量保证能力评价体系；步骤3明确各底层指标具体定义与计算方法；步骤4应用三角模糊评价方法，计算标体系各节点权重；步骤5建立单位质量保证能力六级评价准则；步骤6将底层指标得分归一化，并自下向上计算单位质量保证能力得分；步骤7结合评价准则与底层数据情况，给出单位质量保证能力的评价与分析；通过以上步骤，本发明在有效应用了底层定量质量数据的基础上，有效解决了在单位质量保证能力评价中由主观判断导致评价结果准确度低的问题，显著提升评价准确性。2.根据权利要求1所述的一种基于模糊层次分析法的单位质量保证能力评价方法，假设单位内部质量数据能获取且真实可靠；其特征在于：在步骤1中所述的“将单位质量保证能力分解，初步建立单位质量保证评价框架”，是指根据装备研制、生产和试验单位的质量保证能力评价需求，考虑设计方案能够满足客户需求的程度、生产的产品符合设计标准要求的程度，批量生产的认证产品与型式试验样品一致的程度等因素，将单位质量保证能力总体指标初步分解为各级二级与三级指标；具体而言，二级指标包含组织能力、管理能力、技术能力与支撑能力；进一步地，组织能力下包含三级指标人才结构、培训考核，管理能力下包括三级指标计划评审、总体策划，技术能力下包括三级指标需求识别、设计分析、试验评价、使用保障，支撑能力下包括三级指标供方管理、信息管理、设施设备。3.根据权利要求1所述的一种基于模糊层次分析法的单位质量保证能力评价方法，假设单位内部质量数据能获取且真实可靠；其特征在于：在步骤2中所述的“继续考察底层指标，建立单位质量保证能力评价体系”，是根据系统性、一致性、独立性、可测性、可比性原则的基础上，进一步考察各底层指标，选取关键的、易于统计的、定量的参数指标，在兼顾可行性和正确性的基础上筛选和完善底层指标，进而完成单位质量保证能力评价体系的最终确定；具体而言，三级指标培训考核下包括四级指标技术人员人均培训次数、持证上岗率，三级指标人才结构下包括四级指标质量工程技术人员比重、技术员工流失率，三级指标总体策划下包括四级指标质量目标完成率、文件管理统计项、质量工作计划完成率、综合类不符合项比率，三级指标计划评审下包括四级指标设计评审平均问题数和质量评审平均问题数，三级指标需求识别下包括四级指标产品和服务要求不符合项比率、客户满意度，三级指标设计分析下包括四级指标专业技术机构资质、人员技术层次、新技术专利申请率、设计和开发不符合项比率，三级指标试验评价下包括四级指标关键质量特性验证率、检验和试验装备比重、试验成功率，三级指标使用保障下包括四级指标生产过程不符合项比率、产品返修率、一次交检合格率、质量损失率、重大质量事故数，三级指标供方管理下包括四级指标准时交货率、平均合格率，三级指标信息管理下包括四级指标质量信息电子化率、拉条挂账归零率，三级指标设备设施下包括四级指标技改投资完成率、设备更新计划完成率、设备修理改造完成率、设备合格率、设备故障停机率；最后，包含1个一级指标即单位质量保证能力、4个二级指标、11个三级指标与33个四级指标的单位质量保证能力评价体系被最终建立。4.根据权利要求1所述的一种基于模糊层次分析法的单位质量保证能力评价方法，假设单位内部质量数据能获取且真实可靠；其特征在于：在步骤3中所述的“明确各底层指标具体定义与计算方法”，是指根据单位实际情况，明确各底层指标的定义、计算方法、数据统计范围和采集频率诸要求，为随后的底层指标计算打好基础；具体而言，所述“定义”是指确定全部底层指标的物理内涵与实际意义，所述“计算方法”是指精确的定量化计算公式及模型，所述“数据统计范围”是指各底层质量数据产生的场所、场景和层次，所述“采集频率”是指对底层数据采集工作的时间频度要求。5.根据权利要求1所述的一种基于模糊层次分析法的单位质量保证能力评价方法，假设单位内部质量数据能获取且真实可靠；其特征在于：在步骤4中所述的“应用三角模糊评价方法，计算标体系各节点权重”，是指建立含6-8名质量管理专家的权重评估专家组，根据专业资质、工龄、工作经验诸背景，对每名专家的意见重要程度进行打分评价，...

【专利技术属性】
技术研发人员：何益海，崔家铭，艾骏，刘枫棣，段潘婷，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11