姚 路，刘之萌，解 锋

(海军工程大学，湖北 武汉 430033)

随着战略转型，装备建设进入快速发展时期，大量新型船舶陆续服役海军，在不断增强海军力量的同时，也给船舶维修保障工作提出了更高要求[1]。船舶维修是典型的复杂大型项目，需要调动大量资源，项目资源管理一般开始于项目计划阶段，是整个项目工作的基础环节，能否对项目资源需求进行科学预测将很大程度决定项目后续工作的顺利开展[2]。

船舶维修资源包括人力资源、物力资源、财力资源和信息资源等，可分为消耗类资源和占用类资源，由于国防工作对于国家而言具有优先属性，因此军队项目考虑的主要制约为人员、设备、设施等占用类资源。本文将以某型船舶坞修项目为例，对船舶坞修时的各类资源进行分析梳理，采用关键因素分析法选取待修船舶状态评估指标，建立待修船舶状态评估模型和项目资源需求预测模型，可为船舶修理厂的资源配置和建设提供参考。

1 某型船舶坞修项目资源分析

船舶种类繁多，各型船舶的维修保障工作各具特点，要预测其保障资源相当复杂。某型船舶是我国新一代多用途轻型护卫船，数量多、使用广，具有较强的代表性。本文以该型船舶为代表，开展船舶坞修项目资源预测的分析研究。

1.1 项目主要工作划分

船舶坞修，是指船舶定期进坞或者上排进行检修，清除船体污锈，恢复船体防护性能，排除船舶进坞修理的故障。其主要工作如下。

1)检查水线以下船体的外观，外板除锈涂漆和局部除锈补漆。

2)原位检修水下装置及其附件，研磨海底门以及船舷阀，更换填料和牺牲阳极，修补或者更换损坏的降噪涂敷层。

该型船舶在坞修时，可根据项目结构分解分为6大工程分项。

1)坞内工程。包括：结构、艏艉柱、舱柜、海底阀箱检修；螺旋桨、艉轴及密封、舵、减摇鳍、海底门检修；淡海水、生活污水管系检修；搭设坞墩、玻璃钢包覆；外板、舱柜涂装工程；进出坞、吊运保障。

2)动力工程。包括：主机、齿轮箱、支点轴承检修；发电机组；锅炉本体清洗；锅炉附件检修；泵、通风机、空压机、制冷机、空调装置、海水淡化装置检修；甲板机械检修。

3)电气工程。包括：发电机组和配电装置检修；电动机及控制箱检修；动力、照明线路及灯具检修；主副机监控系统检修。

4)管系工程。包括：燃滑油系统管系检修；淡海水系统管系检修；舱底、消防系统管系检修；通风系统管系检修；蒸汽系统管系检修；液压、空气系统管系检修；暖气系统管系检修。

5)居装工程。包括：坞墩搭设；管路及舱室绝缘拆装；内装房间装修；玻璃钢修复工程。

6)涂装工程。包括：外板涂装工程；舱、柜清洁；主副机舱清洁刷漆；船体下部设备涂装。

1.2 项目资源分类

船舶维修项目资源可分为经费、水、电、气、油等消耗类资源和人员、设备、设施等占用类资源，占用类资源受编制数量、培训时间等因素限制，难以在短期内快速形成，因此是项目资源管理的重点关键。这里主要考虑的占用类资源为人员、设备、设施3种，该型船舶坞修项目涉及的人员、设备、设施资源可作以下分类。

1)人员分类。①技术人员的专业和级别。专业：船体、轮机、电工、管工、居装、涂装、吊运。级别：助理工程师、工程师、高级工程师。②作业人员的专业和级别。专业：钣金、电气焊、钳工、木工、轮机、船体、管工、居装、涂装、吊运。级别：初级、中级、高级。

2)保障设备分类。①变距桨叶划螺距、静平衡工装；②高压泵-油头试验台；③拖船；④真空浸漆设备；⑤烤炉；⑥过程效验仪；⑦负荷箱。

3)保障设施分类。①码头；②厂房；③船坞。

2 构建船舶坞修项目资源预测模型

针对船舶维修保障项目资源中的人员、设备、设施，围绕船舶坞修项目资源保障工作范围，开展对这3种保障资源的需求预测分析与研究。

2.1 船舶坞修项目资源需求特点分析

坞修项目保障资源也就是本课题的预测对象，具有其自身的特点规律：一是预测对象总体的必然性和个体的偶然性。项目具有相同的一般流程，但在流程的各个阶段又具有其特殊性，维修所需的各类资源不尽相同。对每一艘待维修船舶来说，其维修项目的资源需求存在总体的必然性，但同时存在个体的偶然性。在经验数据中的体现就是，每一艘船舶所需要的维修资源均有一个底数，如一定的维修人员类型和数量、一定的维修工时、一定的维修设备，而个体船舶坞修项目所需的项目资源为在此基础上资源量的适当增加或减少。二是预测对象的无序性。项目资源需求与待修船舶状态有关，而与其到来的顺序无关。

针对这种典型带不确定信息的统计预测问题，从以往维修数据能够给出坞修资源较为明显的分类。因此，如果能够在坞修之前初步估计该待维修船舶的坞修级别，我们就能据此给出一个较为合理的坞修资源预测。这就需要综合分析历史的经验数据、目前的实时数据、数据的类型等相互关联的带一定模糊性的信息，并建立合适的预测模型，给出船舶坞修的项目资源需求预测。

2.2 船舶维修项目资源需求预测输入与方法

预测模型可划分为2个部分，一部分是以待坞修船舶的实时数据为输入的船舶状态评估模型，另一部分为基于模糊信息的统计加权预测模型。

1)历史数据处理。考虑维修资源需求预测对经验数据的要求，提出历史数据采集及预处理方法。主要工作是对以往的项目信息进行统计收集，分别统计各类资源的需求消耗量，为资源需求预测提供有效参考。

采集数据类型包括：技术人员的专业、级别、数量、时间(天数)；作业人员的专业、级别、数量、时间(小时)；保障设备和设施的类型、型号(规模)、数量、时间。对于数据的预处理主要是采用聚类的方式分类，将船舶坞修项目的所需资源分为3个档次，计算各档次的统计平均值，以此对应坞修项目各级别(一般、较严重、严重)的资源需求量。同理可以得出船舶各工程分项的坞修各级别的资源需求量。

2)船舶状态评估。考虑维修资源需求预测对待维修船舶实时数据的要求，提出船舶当前状态评估方法。

(1)船舶待修状态关键因素分析。决定船舶待修状态的影响因素众多，待维修船舶状态的初步评估需筛选出科学合理的评估指标。根据指标确定的理论，理想指标往往应满足完整性、可运算性、可分解性、无冗余性等原则[3]。考虑待修船舶实时状态评估指标的特点以及理想指标原则要求，本文采用合理性、必要性、独立性和可测性作为指标筛选的属性原则,指标筛选属性含义如表1所示。

表1 指标筛选的属性含义

首先考虑待修船舶实时状态可从客观和主观2个方面进行评估：①船舶的常规运行即上次维修至今航行参数；②操作者根据航行过程对于船舶状态的判断。根据指标筛选原则要求，常规航行参数可选取3个：航行时间、航行里程、运行时间，操作者根据航行过程对船舶状态的判断指标可设计为该船舶指挥人员对于船舶状态的打分评估情况。

(2)船舶待修状态评价模型。根据上述关键因素分析得到的评估指标，我们建立如下模型：

I2i=0.4I1+0.6Pi，

其中：T0、S0、T1均为常数，表示船舶维修后至下一次维修的理论航行时间、航行里程、间隔时间；Th、Sh、Tw表示该船上次维修后的实际航行时间、航行里程、间隔时间;I1表示该船总体的维修指数;L0表示该船总体的坞修级别；I2i表示该船第i个工程分项的维修指数;Li表示该船第i个工程分项的维修级别；Pi表示该船船长对于该船使用过程中的初步评估，取值1、2、3,对应6大工程分项的状况为一般、较严重、严重。

3)基于模糊信息的统计加权预测模型。在得到待维修船舶坞修级别的初步评估后，我们再结合经验数据得到3聚类统计平均值，建立如下对资源数量的预测模型：

R=∝R1+βR2+γR3，

其中,R表示维修过程中某类资源的需求数量；R1、R2、R3则分别表示该类资源对应坞修级别的历史统计均值。∝、β、γ代表加权系数，根据专家评定，暂定取值为：

3 案例分析

某厂计划对一艘某型船舶进行坞修，该船维修后至下一次维修的理论航行时间、航行里程、维修间隔时间为1×104h、7.4×103km、2 a，实际航行时间、航行里程、维修间隔时间为9×103h、8.33×103km、1.8 a，对于该船使用过程进行初步评估，对工程分项的评估结果分别为1、3、2、2、3、2。

以坞内工程为例分析，所需技术人员与作业人员部分保障信息见表2，作业人员工时数需求表见表3。

下面以作业人员工时数为例，当i=1时，根据船舶状态模型计算可得：

L0=1，

I21=0.4I1+0.6P1=0.996，

L1=1。

即坞内工程评价状态为一般，再根据基于模糊信息的统计加权预测模型。

Rij=∝Rij1+βRij2+γRij3，

其中，Rij表示该坞修项目的坞内工程i专业j级别作业人员作业工时数，Rij1、Rij2、Rij3表示坞内工程i专业j级别作业人员作业工时数在坞修级别为一般、较严重、严重时的历史统计均值。可得坞内工程作业人员工时数预测结果见表4。

表2 坞内工程所需技术人员与作业人员保障信息表

表3 坞内工程作业人员工时数需求表 h

表4 坞内工程作业人员工时数预测结果表 h

同理，我们可按此法分类得到各工程分项人员、设备、设施资源需求预测结果。

4 结束语

船舶维修保障项目资源需求预测是船舶维修保障项目中的重要一环，本文所建立的模型方法具有一定的普适性，预测结果对船舶修理厂及海军有关业务部门制定维修项目计划和配置项目资源能够提供一些参考，但不足之处在于项目历史数据的准确性还需要在工作中通过大量采集数据和研究分析来不断提高，船舶状态评估系数还可进一步论证，项目各级别加权系数可根据舰船状态进行优化处理，以提高预测结果的准确性。