張逢雨,謝俊燕
(江西理工大學經濟管理學院)
裝配式憑借其有利于縮短工期、節(jié)省勞動力,能有效提高建筑質量,在建筑工業(yè)化的發(fā)展背景下得到了廣泛的支持和運用。建筑供應鏈因其倡導的合作、共贏、集成,全面提高企業(yè)的綜合競爭力,具有很高的運用價值?;诖吮尘跋拢b配式建筑供應鏈風險的識別和評價即顯的尤為重要。
裝配式建筑供應鏈是從業(yè)主有效需求出發(fā),以總承包商為核心企業(yè),通過物流、信息流、資金流將設計單位、材料設備供應單位、構件生產單位、專業(yè)分包單位和業(yè)主等連成一個功能性整體的建設網絡。
本文基于裝配式建筑的特點和建筑供應鏈的定義,通過文獻調查和歸納總結的裝配式建筑供應鏈風險如下。
①外部環(huán)境風險A1:自然環(huán)境風險、政策法規(guī)風險、經濟環(huán)境風險。
②設計風險A2:設計能力差,方案可行性差、設計單位和設計人員行為風險、業(yè)主提供的技術資料不準確。
③供應風險A3:原材料及設備費用大幅度上漲、供應商履約交付能力、供應商數量風險、材料及設備質量。
④部品制造風險A4:標準化生產程度、構件質量風險、構件生產能力、預制件制造成本風險。
⑤施工裝配風險A5:工期進度控制風險、裝配施工質量風險、人員流動及專業(yè)能力、施工技術方案風險。
⑥管理風險A6:合同風險、信息共享及協(xié)調能力。
1)建立層次結構模型
首先將裝配式供應鏈風險影響因素,按指標相互之間的并列及包含關系,分為最高層、中間層、最低層。
2)構造判斷矩陣
采用一致矩陣法,從裝配式供應鏈風險結構模型最低層開始,邀請裝配式建筑領域的專家對其屬于上一層某個因素的同一層指標進行兩兩比較,根據1~9比較尺度構成判斷矩陣。
3)權向量及一致性檢驗
將判斷矩陣的每一列因素進行歸一化處理,根據數學運算計算特征向量及與之對應的最大特征根,根據一致性指標CI、隨機一致性指標RI的值,求得一致性比率CR=CI/RI,進行一致性檢驗。若CR<0.1,則判斷矩陣有滿意的一致性,通過一致性檢驗,特征向量即為權向量。
云模型是一種處理定性概念與定量評價的相互轉換模型,適用于不確定性風險決策領域。
3.2.1 確定評語集標準云特征參數及云圖
結合風險評價規(guī)律將風險指標的評語集分為n個等級,本文僅考慮5個風險等級,并按0~10分進行區(qū)間[Cmin,Cmax]估計,分別為:低風險[0,2)、較低風險[2,4)、中等風險[4,6)、較高風險[6,8)、高風險[8,10]。根據標準云模型的三個數字特征參數引入正向云發(fā)生器生成標準評價云圖。
標準云C的三個基本特征值計算公式為:Ex=(Cmin+Cmax)/2,En=(Cmax-Cmin)/6,He=k(k為常數,取0.02)。
標準云:低風險C低=(1,0.3333,0.02),較低風險C較低=(3,0.3333,0.02),中等風險 C中等=(5,0.3333,0.02),較高風險 C較高=(7,0.3333,0.02),高風險 C高=(9,0.3333,0.02)。
3.2.2 確認單一評價云特征參數及云圖
邀請n個權威專家學者根據自身工作經驗和相關評價原則對裝配式建筑供應鏈風險指標進行打分評價,記為Xi(i=1,2,...,n),通過逆向云發(fā)生器利用以下幾個公式計算評價云Cu的三個特征參數:
其中,S2為Xi(i=1,2,...,n)的樣本方差。
3.2.3 確認綜合評價云特征參數及云圖
對比之前步驟確認的標準云圖和評價云圖,根據兩云圖之間的空間位置對比,確定最終的評價標準。
小和山后勤公建項目1-B地塊D-4#學生宿舍位于浙江工業(yè)大學屏峰校區(qū)內。D-4#學生宿舍占地面積1448㎡,總建筑面積9414㎡。為地上七層學生宿舍,建筑高度23.95m,主體采用預制裝配式混凝土結構。
根據AHP層次分析法,確認的裝配式建筑供應鏈的風險指標權重如下:
一級指標權重為w(0.0475,0.2911,0.1491,0.1534,0.2817,0.0772)
二級指標權重為w1(0.4905,0.3119,0.1976),w2(0.7235,0.0833,0.1932),w3(0.0691,0.2398,0.1541,0.5370),w4(0.0930,0.5693,0.2486,0.0892),w5(0.1929,0.5458,0.1487,0.1125),w6(0.1125,0.333,0.6667)。
圖1 評價結果對比圖
針對本工程項目供應鏈風險評價,邀請8位裝配式建筑的權威,結合工程項目的現(xiàn)有資料對裝配式項目供應鏈風險指標進行定量打分,帶入評價云云參數公式計算各個評價指標的評價云的特征值。
一級指標:C1(1.5071,0.8719,0.2928)、C2(2.8537,0.7393,0.0786)、C3(1.8537,0.7407,0.2482)、C4(3.3191,0.5451,0.3163)、C5(2.7102,0.7318,0.1075)、C6(2.8334,0.7853,0.1124),
根據一級指標的權重與一級指標評價云求得最終的評價云為:C(2.67,0.7219,0.1613)。
通過借助云正向發(fā)生器生成評價結果與評價標準對比云圖1。由圖1可知,本裝配式項目供應鏈風險比較靠近較低風險的云圖,評價結果清晰明了,該項目供應鏈風險較低,處于良好范圍。
本文構建了裝配式建筑供應鏈風險評價指標體系,將云模型引入了裝配式建筑供應鏈風險評價體系中,通過云的數字特征值將定性概念和定量數值進行相互變換,某種程度上減少了主觀風險評價帶來的模糊性和隨意性,使評價結果更精確、可靠。這樣增強了建設單位發(fā)展裝配式建筑供應鏈的信心,有利于控制供應鏈發(fā)展過程中的供應鏈風險,為提高裝配式建筑供應鏈競爭力提供了新的途徑。