徐士东，耿秀丽，董雪琦

XU Shidong,GENG Xiuli,DONG Xueqi

上海理工大学 管理学院，上海 200093

Business School,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China

1 引言

随着顾客对产品或服务需求水平的日益提高，产品全生命周期的安全性、可靠性和稳定性已经成为顾客的基本需求，如何降低产品或服务故障所带来的风险是实现顾客满意的最基本保障。故障模式与影响分析（Failure Mode and Effects Analysis，FMEA）是用于发现和分析系统中潜在故障模式的一种常用风险评估方法，发生度O、严重度S和难检度D是进行风险评估的三个风险因子。以往研究中，传统FMEA常常与模糊理论相结合来实现风险评估，这是因为专家更倾向于采用语义变量来评价模糊和不确定性的故障模式发生度O、严重度S和难检度D。文献[1]提出了基于三角模糊软集的FMEA风险评估方法。文献[2]针对专家倾向于给出多粒度语言评价信息的问题，研究了风险评估中多专家多粒度模糊评价值的统一和集结问题。文献[3]利用模糊理论将定量分析过程中的三因素模糊化，建立模糊评判模型，并给出基于α截集的解模糊方法对模糊数进行清晰化。然而这些研究未能从风险的客观性和随机性等本质方面进行研究，在考虑专家评价过程模糊性的同时未能考虑到评价的随机性。文献[4]将云模型引入风险评估中，提出了基于云模型的信任评估模型，实现了信任的定性与定量的转换，客观地反映了信任的随机性、模糊性和不可预测性。随机性是不确定性概念的另一个重要性质，云模型是李德毅院士于1995年在概率论和模糊数学基础上提出的概念，它同时研究了模糊性和随机性以及两者之间的关联性，更好地刻画了自然语言中概念的不确定性[5-6]。……