摘要：为推动产品质量提升，优化产品性能指标，针对竞争性研制需方如何遴选最优产品的问题，本文建立了产品性能评价指标体系，将模糊层次分析法和客观赋权法相结合，对待评价指标进行主、客观组合赋权，得到各评价指标的综合权重。最后以项目实例分析证明该方法的合理性与可行性。

Abstract： In order to promote the improvement of product quality and optimize product performance indicators， and aiming at the issue of how to select the best product for the demand side of competitive development， this article establishes a product performance evaluation index system， combines fuzzy analytic hierarchy process and objective weighting method to conduct subjective and objective combination empowerment of evaluation indicators and obtain the comprehensive weight of each evaluation indicator. Finally， a case study is used to prove the rationality and feasibility of the method.

关键词：竞争性研制;性能评价;模糊层次分析;客观赋权法

Key words： competitive development;performance evaluation;fuzzy analytic hierarchy process;objective weighting method

中图分类号：F273.2                                      文献标识码：A                                  文章編号：1006-4311（2020）09-0038-03

0  引言

为推动产品质量提升，优化产品性能指标，提高产品可靠性，需方对所需产品采用竞争性研制方式，广泛征集领域内相关技术单位共同参与研发[1]。该方式可充分调动各方资源，扩大产品研发领域的协作面，在竞争中驱动产品技术革新和产品多元发展。

在竞争性研制中，由于应标研制厂家及产品的多样性、产品性能要求的独特性、使用环境的特殊性，需具有相关资质的第三方机构对产品相关性能指标进行测试和试验，形成产品综合性能评价，为需方选择合适的产品供方提供技术依据。

产品综合性能测试及评价过程较为复杂，产品的性能指标繁多，测试及评价方式也多种多样，目前缺乏明确且统一的性能评价体系[2]。现有评价方式主要基于层次分析法与模糊综合评价法[3]，基于主观且缺乏对定量因素的分析，评价方法也过于单一;且大多仅针对某类特定产品，具有相当的局限性[4]。

针对竞争性研制目标及约束条件的明确性、产品的独创性，需要形成产品性能综合评价方法，为需方选择合适的产品供方提供准确可信的依据。本文旨在综合考虑主观和客观因素的影响，构建更为全面的评价体系，得到更加客观的评价结果。

1  产品综合评价体系建立

某类产品竞争性研制确立相关技术指标后下达至应标厂家，厂家针对指标进行生产;产品性能是否符合技术要求需第三方机构进行评价。不同应标厂家产品的设计理念、产品外形和功能实现方法差异较大，设计评价指标时首先须满足产品的性能与技术要求，同时也要考虑产品“六性”要求。

建立产品性能综合评价体系如图1所示。该评价体系整体设计框架以产品性能、环境适应性和可靠性为纵向维度。性能指标是产品是否满足技术要求精度的直接体现，需评价外形结构尺寸、性能功能及特定性能是否满足要求。环境适应性决定了产品能否在规定的使用环境下正常运行，也考察可能的恶劣环境下产品的耐受性。产品的可靠性决定了该产品的运行寿命、平均无故障时间等，可采用加速试验条件来缩短考察产品可靠性的时间。

2  构建产品综合指标评价模型

建立指标体系后，需综合考虑产品关键指标，分配合理的权重。为了克服专家主观偏好差异、知识结构差异等人为因素对评价带来的影响，采用模糊层次分析法（FAHP法）及客观赋权法对指标进行综合赋权，使评价更为科学合理。

2.1 FAHP法

FAHP法通过将多目标评价问题按层次进行分解，构建出一个由下而上的阶梯层次结构，通过确立系统各因素中的因果关系、对指标比较建立模糊判断矩阵、计算各要素的相对重要度、对方案进行排序四步骤决策。

2.1.1 建立模糊互补判断矩阵

在FAHP法中，对不同层级指标比较时定量表示重要程度的矩阵为模糊互补判断矩阵。针对某评价指标n，其模糊判断矩阵如下

aij为用0.1～0.9来表达相对重要程度的定量描述标度，两指标比较，数值大于0.5时，表明比较时前者比后者重要程度更高，小于0.5时反之;等于0.5时表明两者同等重要。

2.1.2 权重判断

模糊互补矩阵U的判断权重Wi的一种通用公式如下[6]：

3  案例分析

以某竞争性研制为例，根据需方产品的使用环境，需要对应标厂家提供的6种应标产品进行两轮试验最终选出最优产品。根据某型产品的特征，综合相关专家经验，利用FAHP法得到的各维度指标权重。根据该权重对6种应标产品进行初步打分，结合各产品指标测试的原始数据，建立客观赋权评价指标决策矩阵，可得到各个指标的综合权重如表1所示。

■

4  结论

竞争性研制有助于推动产品性能优化及多元良性发展，促进生产厂家找到自身产品的薄弱点，有针对性的对产品进行改进，助力生产水平的提升。本文综合考虑了产品技术指标、环境适应性、产品可靠性的综合影响，基于FAHP法和客观赋权法建立产品性能指标综合评价体系，解决了需方竞争性研制选取最优产品的问题，让需方选择产品时有所依据、有所可选。

该方法弥补了在指标建立时过于依赖主观经验客观性不足的缺点以及实际数据可能与设想权重相差较大的问题，采用綜合赋权进行评价，为在公平、公正情况下对比选出国内最高水平产品提供了准确有效的技术保障。

参考文献：

[1]杜文.竞争性军工产品研发项目管控技术研究[D].西南交通大学，2008.

[2]王小明.袋式除尘器数字样机的性能评价方法及其方案优化研究[D].南昌大学，2015.

[3]黎方元，汪永超，李波.面向绿色再制造的机械产品综合评价与应用[J].工具技术，2019.

[4]Wu D， Tang D S， Lu X W.The Application of Entropy Weight of Attribute Recognition Model in Reservoir Eutrophication Evaluation[J]. Applied Mechanics and Materials， 2013， 477-478：870-873.

[5]耿子惠，崔力民，舒勤.基于TOPSIS算法的电力通信网关键节点识别[J].电力系统保护与控制，2018，46（1）：78-86.

[6]单葆国，贾德香，李世豪.基于AHP-熵权法的省域节能减排动态综合评价方法[J].电网与清洁能源，2019，35（1）.

作者简介：张嘉慧（1993-），女，浙江杭州人，助理工程师，岗位：科研，研究方向为环境可靠性试验、产品性能评价、系统工程。