一种高风险不确定性的维修决策方法

一、高风险维修决策步骤及原则

信息是决策的基础,信息的质量决定着决策的质量。在信息不准确、不及时或不适用,但又必须马上决策的情况下,作为决策者,首先要对决策的问题有清晰认识,在归纳、筛选和提炼后,抓住有价值的部分,把握其关键和实质,搞清事实,明确问题;其次要对决策的目标有清晰的认识,了解哪些目标对决策的成功是绝对关键的。有了目标后,在不确定决策过程中,对自然状态的估计至关重要。只有当决策者能够确认出客观存在的自然状态,才能以此为基础进行策略的选择。为了规避风险,在维修决策中应遵循以下原则。

1.合法性

决策是在一定的复杂环境下进行的,决策内容要符合相关的法规、规范和标准的要求,应在充分考虑了上述制约因素的基础上进行决策。一个不合法的决策肯定是不可行的。

2.安全可靠性

决策实施后要保证系统设备的安全可靠运行,不存在重大隐患,就要依靠专家的知识、经验和智慧作出定性或定量的判断分析,所选择的备择方案的风险是可接受的。

3.经济性

应研究决策所花的代价和取得收益的关系、投入与产出的关系,不一味追求技术上的完全达标和零缺陷。如果一项决策所花的代价大于所得,这项决策就是不科学的。

二、不确定条件下的定量分析

决策结果受随机因素影响,这些随机因素决定了决策执行中的各种状况,每一种可能的状况称为自然状态。在不确定信息情况下,事件的发生是随机的。为解决在不确定信息情况下维修决策的定量分析问题,可采用等可能性准则(拉普拉斯准则)进行计算。该准则认为各种自然状态具有相同的可能性,即每一种自然状态的概率等于1/自然状态数,其分析和决策步骤为:首先对每一种备择方案计算所有自然状态下的平均收益,然后选择具有最大平均收益或最小代价的备择方案。

备择方案i中所有自然状态下的平均损益

式中:i为备择方案序数,i=1,2,……m;

j为自然状态序数,j=1,2,……n;

Xij为备择方案i中第j个自然状态下的损益。

备择方案中代价最小的方案损益为

Fmin=min[F1,F2,……Fm]

在多重决策情况下,第i个备择方案中第j个自然状态发生后还要进行下一个顺序的决策时,设fk为下一个顺序决策第k个备择方案中所有自然状态下的平均损益,且满足

fk=min[f1,f2,……fm]

称fk为顺序决策最佳方案的平均损益,其中f1,f2,……fm分别为第1,2……m个备择方案中所有自然状态下的平均损益,则Xij选取下一个顺序决策中平均代价最小的方案k,即

Xij= fk=min[f1,f2,……fm]

等可能性准则的引入为在不确定信息情况下的维修决策如何遵循经济性原则提供了定量分析的手段。例如在大亚湾核电站的百万千瓦汽轮机组大修中,在对1#低压缸末级叶片进行荧光磁粉探伤检查时,发现F22叶片的叶根槽上有三条长约50mm的异常显示,可能是裂纹,但现场无法判断,需将该异常叶片送回英国检查后才能确定。但受大修工期的限制,必须现场立即决定是否对2#、3#低压缸作全面检查。如果能确认F22叶片上确实有裂纹,也必须对另外两台低压缸作开缸检查。但英国厂方的检测和确认需要3~4天,一旦检测结果出来后要求开缸检查,大修工期则会损失3~4天,经济损失高达1千万元。若选择在英国厂方进行检测和确认的同时开缸检查,对大修工期的影响较小;若3~4天后F22叶片检查结果是无裂纹,则额外承担了开缸检查的巨额费用,以及开缸过程中的设备损坏风险。如果在这个案例中运用等可能性准则,就可假设F22叶片检查结果好与坏具有相同的可能性。另外,如果决定开缸检查,假设在叶片上查出有裂纹和无裂纹同样具有相同的可能性,然后按以下步骤进行分析、计算和决策:通过分析列出所有的备择方案;画出决策树,排除不满足合法性原则和安全可靠性原则的备择方案;对其余的备择方案计算所有自然状态下的平均收益;选择平均收益最大的或代价最小的备择方案。

三、叶片裂纹案例分析

决策树如图1所示,图中决策节点用方块表示,即在这一点需要进行决策。从决策点画出若干条支线,每条支线代表一个备择方案。圆圈表示状态节点,在这一点上会发生随机事件,从状态节点上再画出若干条支线,每条代表一个自然状态。

在决策点A可有三个选择,A-1:不开缸;A-2:开一个缸;A-3:开两个缸。选择A-1可以避免不必要的开缸检查,但有损失大修工期3~4天的风险;选择A-2有影响工期1~2天和多开一个缸的费用开支风险;选择A-3有多开两个缸带来的费用开支风险,但工期损失风险较小。假设工期损失一天的费用为300万元人民币,揭开一个汽缸的检查费用为100万元人民币。

按安全可靠性原则,排除隐患风险为中或高的方案,如对图1决策树枝末端打“x”的四个备择方案不再进行平均损益的计算,只对其它满足合法性原则和安全可靠性原则的九个备择方案进行平均损益的计算。

按等可能性准则计算各点损益值

按经济性原则作出选择:开一个缸和开两个缸的平均期望损益均最小为200万元,但开两个缸的维修风险较大,所以首选方案A-2,先开一个缸检查;次选方案A-3,立即开两个缸检查;第三个方案A-1,暂不开缸,等F22叶片检查结果,一旦结果不好,应选择B-5,同时开两个缸检查。

在本决策案例中,最佳选择是在将可疑叶片送英国检查的同时,先揭开一个汽缸进行转子和叶片的检查,可减少期望损失350万元。

四、讨论和总结

采用本文介绍的方法,可以用定量分析择优决策取代在信息不确定的情况下维修决策主要凭经验、感觉和主观判断进行定性的决策,但上述方法有其局限性。案例计算的前提是叶片出现或不出现裂纹具有相同的概率,这是在对这种故障机理和发生概率认识不足的前提下进行的假设,一旦能够证明某些自然状态比其它自然状态具有更大的可能性发生,比如转子末级叶片不出现裂纹的概率是0.90,那么采用等可能性准则的假设显然是不合适的。此情况下,可采用贝叶斯决策规则,将每一项损益乘以相应自然状态下的估计概念,再把乘积相加得到损益的加权平均,显然决策结果将会产生变化。此外,上述分析中没有考虑揭缸检查作为一项维修活动所存在的固有维修失效概率和设备部件损伤风险,这些概率和风险的大小与维修管理水平、人员技能和状态、时间压力及准备的充分性等因素有关。在实际决策过程中,上述概率和风险应该作为一项重要因素予以考虑。

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