王斌喜+楚岩枫

摘要： 对复杂产品研发项目，本文综合运用核对表、解析结构模型与贝叶斯网络技术来完成技术风险的识别工作，为进一步量化研究技术风险发生的概率以及后果做好准备工作。此识别技术能够提高识别的效率与准确性。

关键词： 复杂产品；研发项目；技术风险识别；贝叶斯网络

中图分类号：C93 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2014）31-0018-03

0 引言

通过文献可以发现在新产品的研发这个范围内，各种技术风险、技术风险因素的定义内涵都相差不大，一般都认为复杂产品研制过程中项目在预订的资源约束条件下，达不到要求的技术指标的可能性及差额幅度。而技术风险因素就是导致技术风险发生的各种风险源，技术风险一旦发生则产生技术风险事件。但是由于研究问题或者研究的出发点不同，各种技术风险、技术风险因素的确定与寻找的侧重点都不相同。有两个大的方向，一个是从整体的角度来寻找技术风险、技术风险因素，即从整个项目进度、费用、性能方面的不确定性考虑问题。这样的文献有很多，比如[1][2][3]，这也是目前研究的最主要的方向。另一类研究是深入到复杂产品的内部来研究技术风险与技术风险因素，它是考虑导致产品中某个具体的功能缺陷的技术风险，考虑导致某个具体的部件失效的技术风险，并以此来寻找技术风险源，即技术风险因素。这类的文献有[4][5]，目前非常少，但是有很大的研究价值，因为它更加符合企业研发的实际需要。研发单位往往需要更加具体地来把握各种研发过程中的技术风险。

1 技术风险识别流程

技术风险的识别应做到两点：第一，必须比较好地找出潜在的技术风险以及影响其发生的潜在的技术风险因素；第二，能够精确地描述技术风险以及技术风险因素之间的相互关系，为技术风险的进一步量化研究做好准备。

本文的技术风险识别的着眼点在于深入到复杂产品的内部来研究技术风险与技术风险因素，考虑导致产品中某个具体的功能缺陷的技术风险，考虑导致某个具体的部件失效的技术风险，并以此来寻找技术风险源。由于复杂产品研发的复杂性，引入产品分解结构（PBS）与工作分解结构（WBS）来辅助进行识别。其中PBS可以指导风险识别人员来了解整个产品，知道整个产品的结构、模快，从而明确高风险的部件、模块；而WBS可以使技术风险识别人员熟悉在整个研发过程中进行的一系列具体工作，从而使风险识别人员明确高技术风险的步骤。这样为下一步利用核对表找出潜在的技术风险与技术风险因素做好准备。本文识别技术风险的基本思路是：首先借助于产品分解结构（PBS）与工作分解结构（WBS），利用核对表的方法找出导致功能模块内发生技术风险的风险因素，然后利用解析结构模型来研究各风险因素之间的相互关系，进而将其转化为贝叶斯网络模型，进一步量化地研究技术风险发生的概率以及后果。识别流程图如图1所示。

2 技术风险识别模型

2.1 识别技术风险因素 识别技术风险因素就是找出潜在的技术风险以及影响其发生的潜在的技术风险因子。在PBS与WBS的基础上，风险识别人员可以利用风险识别核对表来进行各技术风险与技术风险因素的识别，表1为技术风险识别核对表。

2.2 利用ISM建立技术风险因素间的相互关系 解析结构模型（ISM）可以把模糊不清的思想、看法转化为直观的具有良好结构关系的模型[6]。解析结构模型在复杂产品系统结构分析中有很高的应用价值，可以使研发人员借助结构模型了解对象系统的结构特点和系统内部各要素的相互关系。因此将其运用于复杂产品的技术风险因子的识别，具有很大的优势。借助于它，可以将各风险因素之间的相互关系分析透彻，这样就为进一步量化技术风险的研究提供了基础与前提。

2.3 转化为贝叶斯网络模型

2.3.1 向贝叶斯网络转化 反应风险因素之间相互影响的解释结构模型可以及其方便地转化为贝叶斯网络模型，因为两者在描述系统的结构关系上具有很大的相似性，这种相似性的结构同样具有描述变量之间相互依赖、相互影响的复杂系统的能力。而运用贝叶斯网络能够进行精确的概率推理与估计，这样为后续的技术风险评估工作做了最好的基础准备工作。

2.3.2 状态变量与状态变量值的定义 风险贝叶斯网络模型建立后，此时贝叶斯网络中每个节点便代表一种技术风险因素，这些技术风险因素存在不同的状态，每一种风险因素对应一种状态变量，状态值可以被定义为一系类的离散量。表2为一个贝叶斯网络中各状态变量与状态变量值的定义。

这样在研发过程中，实验或者仿真收集相应风险因素状态值，就可以利用贝叶斯网络的强大的推理、诊断功能进行复杂产品研发技术风险的评估与评价等后续量化工作。

3 案例分析

在飞机发动机研发过程中，充满了各种技术风险，参考学者对于发动机叶片断裂这样的技术风险的研究[7]，基于以上识别模型，可以进行如下识别步骤：

3.1 识别技术风险因素 通过核对表的方法识别出这样的一组技术风险因素，识别结果如表3所示。

3.2 利用ISM建立技术风险与风险因素间的相互影响关系 ISM小组用有向图表示各风险因素之间的复杂的相互影响结构，如图2所示。

根据相互影响关系图，建立连接矩阵为：

根据可达性矩阵，通过建立区域划分表与级别划分表进行区域与级别的划分：所有要素均属于同一个区域，级别划分为：π（S）={L1，建立结构模型，如图3所示。

3.3 转化为贝叶斯网络模型

对贝叶斯网络模型中状态变量与状态变量值进行定义，如表4。其它的识别出的风险因素状态变量可以依照此进行定义，按照出现问题的程度不一样，来定义不同的状态，这就需要研发的专业技术人员与风险管理人员一起来进行定义。

4 结束语

本文通过综合运用风险核对表、解析结构模型与贝叶斯网络技术进行复杂产品研发技术风险的识别，能够较好地解决由于复杂产品研发的独特特点所带来的一系列识别难题。这些成果对复杂产品研发过程中技术风险识别具有一定的借鉴作用。

参考文献：

[1]陈劲，景劲松，童亮.复杂产品系统创新项目风险因素实证研究[J].研究与发展管理，2005，17（6）：62-69.

[2]迟宝山，蒋科林，李永泰，邢俊文.基于不确定性的研制技术风险度量研究[J].北京理工大学学报，2006，26：126-130.

[3]孙志武，李平.航空发动机研制项目风险分析指标体系设计[J].北京航空航天大学学报，2010，23（3）：62-65.

[4]蒋明夫，郭昕，陈光宇，龚小琦.航空发动机高空模拟实验风险分析研究[J].燃气涡轮实验与研究，2010，23（2）：52-57.

[5]陈明.复杂产品研发的技术风险分析与应用研究[D].上海：同济大学，2006.

[6]谭跃进.系统工程原理[M].北京：科学出版社，2006.

[7]高云峰.高压压气机研制项目风险管理研究[D].长春：吉林大学，2010.endprint

摘要： 对复杂产品研发项目，本文综合运用核对表、解析结构模型与贝叶斯网络技术来完成技术风险的识别工作，为进一步量化研究技术风险发生的概率以及后果做好准备工作。此识别技术能够提高识别的效率与准确性。

关键词： 复杂产品；研发项目；技术风险识别；贝叶斯网络

中图分类号：C93 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2014）31-0018-03

0 引言

通过文献可以发现在新产品的研发这个范围内，各种技术风险、技术风险因素的定义内涵都相差不大，一般都认为复杂产品研制过程中项目在预订的资源约束条件下，达不到要求的技术指标的可能性及差额幅度。而技术风险因素就是导致技术风险发生的各种风险源，技术风险一旦发生则产生技术风险事件。但是由于研究问题或者研究的出发点不同，各种技术风险、技术风险因素的确定与寻找的侧重点都不相同。有两个大的方向，一个是从整体的角度来寻找技术风险、技术风险因素，即从整个项目进度、费用、性能方面的不确定性考虑问题。这样的文献有很多，比如[1][2][3]，这也是目前研究的最主要的方向。另一类研究是深入到复杂产品的内部来研究技术风险与技术风险因素，它是考虑导致产品中某个具体的功能缺陷的技术风险，考虑导致某个具体的部件失效的技术风险，并以此来寻找技术风险源，即技术风险因素。这类的文献有[4][5]，目前非常少，但是有很大的研究价值，因为它更加符合企业研发的实际需要。研发单位往往需要更加具体地来把握各种研发过程中的技术风险。

1 技术风险识别流程

技术风险的识别应做到两点：第一，必须比较好地找出潜在的技术风险以及影响其发生的潜在的技术风险因素；第二，能够精确地描述技术风险以及技术风险因素之间的相互关系，为技术风险的进一步量化研究做好准备。

本文的技术风险识别的着眼点在于深入到复杂产品的内部来研究技术风险与技术风险因素，考虑导致产品中某个具体的功能缺陷的技术风险，考虑导致某个具体的部件失效的技术风险，并以此来寻找技术风险源。由于复杂产品研发的复杂性，引入产品分解结构（PBS）与工作分解结构（WBS）来辅助进行识别。其中PBS可以指导风险识别人员来了解整个产品，知道整个产品的结构、模快，从而明确高风险的部件、模块；而WBS可以使技术风险识别人员熟悉在整个研发过程中进行的一系列具体工作，从而使风险识别人员明确高技术风险的步骤。这样为下一步利用核对表找出潜在的技术风险与技术风险因素做好准备。本文识别技术风险的基本思路是：首先借助于产品分解结构（PBS）与工作分解结构（WBS），利用核对表的方法找出导致功能模块内发生技术风险的风险因素，然后利用解析结构模型来研究各风险因素之间的相互关系，进而将其转化为贝叶斯网络模型，进一步量化地研究技术风险发生的概率以及后果。识别流程图如图1所示。

2 技术风险识别模型

2.1 识别技术风险因素 识别技术风险因素就是找出潜在的技术风险以及影响其发生的潜在的技术风险因子。在PBS与WBS的基础上，风险识别人员可以利用风险识别核对表来进行各技术风险与技术风险因素的识别，表1为技术风险识别核对表。

2.2 利用ISM建立技术风险因素间的相互关系 解析结构模型（ISM）可以把模糊不清的思想、看法转化为直观的具有良好结构关系的模型[6]。解析结构模型在复杂产品系统结构分析中有很高的应用价值，可以使研发人员借助结构模型了解对象系统的结构特点和系统内部各要素的相互关系。因此将其运用于复杂产品的技术风险因子的识别，具有很大的优势。借助于它，可以将各风险因素之间的相互关系分析透彻，这样就为进一步量化技术风险的研究提供了基础与前提。

2.3 转化为贝叶斯网络模型

2.3.1 向贝叶斯网络转化 反应风险因素之间相互影响的解释结构模型可以及其方便地转化为贝叶斯网络模型，因为两者在描述系统的结构关系上具有很大的相似性，这种相似性的结构同样具有描述变量之间相互依赖、相互影响的复杂系统的能力。而运用贝叶斯网络能够进行精确的概率推理与估计，这样为后续的技术风险评估工作做了最好的基础准备工作。

2.3.2 状态变量与状态变量值的定义 风险贝叶斯网络模型建立后，此时贝叶斯网络中每个节点便代表一种技术风险因素，这些技术风险因素存在不同的状态，每一种风险因素对应一种状态变量，状态值可以被定义为一系类的离散量。表2为一个贝叶斯网络中各状态变量与状态变量值的定义。

这样在研发过程中，实验或者仿真收集相应风险因素状态值，就可以利用贝叶斯网络的强大的推理、诊断功能进行复杂产品研发技术风险的评估与评价等后续量化工作。

3 案例分析

在飞机发动机研发过程中，充满了各种技术风险，参考学者对于发动机叶片断裂这样的技术风险的研究[7]，基于以上识别模型，可以进行如下识别步骤：

3.1 识别技术风险因素 通过核对表的方法识别出这样的一组技术风险因素，识别结果如表3所示。

3.2 利用ISM建立技术风险与风险因素间的相互影响关系 ISM小组用有向图表示各风险因素之间的复杂的相互影响结构，如图2所示。

根据相互影响关系图，建立连接矩阵为：

根据可达性矩阵，通过建立区域划分表与级别划分表进行区域与级别的划分：所有要素均属于同一个区域，级别划分为：π（S）={L1，建立结构模型，如图3所示。

3.3 转化为贝叶斯网络模型

对贝叶斯网络模型中状态变量与状态变量值进行定义，如表4。其它的识别出的风险因素状态变量可以依照此进行定义，按照出现问题的程度不一样，来定义不同的状态，这就需要研发的专业技术人员与风险管理人员一起来进行定义。

4 结束语

本文通过综合运用风险核对表、解析结构模型与贝叶斯网络技术进行复杂产品研发技术风险的识别，能够较好地解决由于复杂产品研发的独特特点所带来的一系列识别难题。这些成果对复杂产品研发过程中技术风险识别具有一定的借鉴作用。

参考文献：

[1]陈劲，景劲松，童亮.复杂产品系统创新项目风险因素实证研究[J].研究与发展管理，2005，17（6）：62-69.

[2]迟宝山，蒋科林，李永泰，邢俊文.基于不确定性的研制技术风险度量研究[J].北京理工大学学报，2006，26：126-130.

[3]孙志武，李平.航空发动机研制项目风险分析指标体系设计[J].北京航空航天大学学报，2010，23（3）：62-65.

[4]蒋明夫，郭昕，陈光宇，龚小琦.航空发动机高空模拟实验风险分析研究[J].燃气涡轮实验与研究，2010，23（2）：52-57.

[5]陈明.复杂产品研发的技术风险分析与应用研究[D].上海：同济大学，2006.

[6]谭跃进.系统工程原理[M].北京：科学出版社，2006.

[7]高云峰.高压压气机研制项目风险管理研究[D].长春：吉林大学，2010.endprint

摘要： 对复杂产品研发项目，本文综合运用核对表、解析结构模型与贝叶斯网络技术来完成技术风险的识别工作，为进一步量化研究技术风险发生的概率以及后果做好准备工作。此识别技术能够提高识别的效率与准确性。

关键词： 复杂产品；研发项目；技术风险识别；贝叶斯网络

中图分类号：C93 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2014）31-0018-03

0 引言

通过文献可以发现在新产品的研发这个范围内，各种技术风险、技术风险因素的定义内涵都相差不大，一般都认为复杂产品研制过程中项目在预订的资源约束条件下，达不到要求的技术指标的可能性及差额幅度。而技术风险因素就是导致技术风险发生的各种风险源，技术风险一旦发生则产生技术风险事件。但是由于研究问题或者研究的出发点不同，各种技术风险、技术风险因素的确定与寻找的侧重点都不相同。有两个大的方向，一个是从整体的角度来寻找技术风险、技术风险因素，即从整个项目进度、费用、性能方面的不确定性考虑问题。这样的文献有很多，比如[1][2][3]，这也是目前研究的最主要的方向。另一类研究是深入到复杂产品的内部来研究技术风险与技术风险因素，它是考虑导致产品中某个具体的功能缺陷的技术风险，考虑导致某个具体的部件失效的技术风险，并以此来寻找技术风险源，即技术风险因素。这类的文献有[4][5]，目前非常少，但是有很大的研究价值，因为它更加符合企业研发的实际需要。研发单位往往需要更加具体地来把握各种研发过程中的技术风险。

1 技术风险识别流程

技术风险的识别应做到两点：第一，必须比较好地找出潜在的技术风险以及影响其发生的潜在的技术风险因素；第二，能够精确地描述技术风险以及技术风险因素之间的相互关系，为技术风险的进一步量化研究做好准备。

本文的技术风险识别的着眼点在于深入到复杂产品的内部来研究技术风险与技术风险因素，考虑导致产品中某个具体的功能缺陷的技术风险，考虑导致某个具体的部件失效的技术风险，并以此来寻找技术风险源。由于复杂产品研发的复杂性，引入产品分解结构（PBS）与工作分解结构（WBS）来辅助进行识别。其中PBS可以指导风险识别人员来了解整个产品，知道整个产品的结构、模快，从而明确高风险的部件、模块；而WBS可以使技术风险识别人员熟悉在整个研发过程中进行的一系列具体工作，从而使风险识别人员明确高技术风险的步骤。这样为下一步利用核对表找出潜在的技术风险与技术风险因素做好准备。本文识别技术风险的基本思路是：首先借助于产品分解结构（PBS）与工作分解结构（WBS），利用核对表的方法找出导致功能模块内发生技术风险的风险因素，然后利用解析结构模型来研究各风险因素之间的相互关系，进而将其转化为贝叶斯网络模型，进一步量化地研究技术风险发生的概率以及后果。识别流程图如图1所示。

2 技术风险识别模型

2.1 识别技术风险因素 识别技术风险因素就是找出潜在的技术风险以及影响其发生的潜在的技术风险因子。在PBS与WBS的基础上，风险识别人员可以利用风险识别核对表来进行各技术风险与技术风险因素的识别，表1为技术风险识别核对表。

2.2 利用ISM建立技术风险因素间的相互关系 解析结构模型（ISM）可以把模糊不清的思想、看法转化为直观的具有良好结构关系的模型[6]。解析结构模型在复杂产品系统结构分析中有很高的应用价值，可以使研发人员借助结构模型了解对象系统的结构特点和系统内部各要素的相互关系。因此将其运用于复杂产品的技术风险因子的识别，具有很大的优势。借助于它，可以将各风险因素之间的相互关系分析透彻，这样就为进一步量化技术风险的研究提供了基础与前提。

2.3 转化为贝叶斯网络模型

2.3.1 向贝叶斯网络转化 反应风险因素之间相互影响的解释结构模型可以及其方便地转化为贝叶斯网络模型，因为两者在描述系统的结构关系上具有很大的相似性，这种相似性的结构同样具有描述变量之间相互依赖、相互影响的复杂系统的能力。而运用贝叶斯网络能够进行精确的概率推理与估计，这样为后续的技术风险评估工作做了最好的基础准备工作。

2.3.2 状态变量与状态变量值的定义 风险贝叶斯网络模型建立后，此时贝叶斯网络中每个节点便代表一种技术风险因素，这些技术风险因素存在不同的状态，每一种风险因素对应一种状态变量，状态值可以被定义为一系类的离散量。表2为一个贝叶斯网络中各状态变量与状态变量值的定义。

这样在研发过程中，实验或者仿真收集相应风险因素状态值，就可以利用贝叶斯网络的强大的推理、诊断功能进行复杂产品研发技术风险的评估与评价等后续量化工作。

3 案例分析

在飞机发动机研发过程中，充满了各种技术风险，参考学者对于发动机叶片断裂这样的技术风险的研究[7]，基于以上识别模型，可以进行如下识别步骤：

3.1 识别技术风险因素 通过核对表的方法识别出这样的一组技术风险因素，识别结果如表3所示。

3.2 利用ISM建立技术风险与风险因素间的相互影响关系 ISM小组用有向图表示各风险因素之间的复杂的相互影响结构，如图2所示。

根据相互影响关系图，建立连接矩阵为：

根据可达性矩阵，通过建立区域划分表与级别划分表进行区域与级别的划分：所有要素均属于同一个区域，级别划分为：π（S）={L1，建立结构模型，如图3所示。

3.3 转化为贝叶斯网络模型

对贝叶斯网络模型中状态变量与状态变量值进行定义，如表4。其它的识别出的风险因素状态变量可以依照此进行定义，按照出现问题的程度不一样，来定义不同的状态，这就需要研发的专业技术人员与风险管理人员一起来进行定义。

4 结束语

本文通过综合运用风险核对表、解析结构模型与贝叶斯网络技术进行复杂产品研发技术风险的识别，能够较好地解决由于复杂产品研发的独特特点所带来的一系列识别难题。这些成果对复杂产品研发过程中技术风险识别具有一定的借鉴作用。

参考文献：

[1]陈劲，景劲松，童亮.复杂产品系统创新项目风险因素实证研究[J].研究与发展管理，2005，17（6）：62-69.

[2]迟宝山，蒋科林，李永泰，邢俊文.基于不确定性的研制技术风险度量研究[J].北京理工大学学报，2006，26：126-130.

[3]孙志武，李平.航空发动机研制项目风险分析指标体系设计[J].北京航空航天大学学报，2010，23（3）：62-65.

[4]蒋明夫，郭昕，陈光宇，龚小琦.航空发动机高空模拟实验风险分析研究[J].燃气涡轮实验与研究，2010，23（2）：52-57.

[5]陈明.复杂产品研发的技术风险分析与应用研究[D].上海：同济大学，2006.

[6]谭跃进.系统工程原理[M].北京：科学出版社，2006.

[7]高云峰.高压压气机研制项目风险管理研究[D].长春：吉林大学，2010.endprint