時間：2023-07-23 09:16:51
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摘 要 遺傳算法具有很強的全局搜索能力，但是容易造成未成熟的收斂，而徑向基函數RBF神經網絡的優勢在于采用全局收斂的線性優化算法，唯一最佳逼近點唯一，二者結合的應用能彌補各自的缺陷。兩種方法結合應用到核電廠安全管理評價領域，建立基于遺傳算法和RBF神經網絡的核電廠安全管理評價模型，對核電廠安全管理存在的風險進行評價，有助于核電廠安全管理人員及時發現風險，采取應對措施，對于降低核電廠安全管理風險，確保人民群眾生命財產安全和社會環境安全都具有極其重要的現實意義。
關鍵詞 遺傳算法 神經網絡 核電廠 安全管理評價
核電廠的安全管理評價是對核電廠的安全管理現狀進行的評價分析?？茖W合理準確的評價可以對核電廠的日常安全管理提供指導，為科學的開展安全管理提升提供參考。
利用遺傳算法對RBF神經網絡進行優化，保證了并行處理規模較大信息的能力，發揮了概括、聯想、類比、推理等綜合處理數據的能力。因此常被用來處理復雜問題，并做出科學的預測。建立基于遺傳算法和RBF神經網絡的核電廠安全管理評價模型，既確保了對大規模數據的處理能力，又提升了安全管理評價的科學化水平，對于準確掌握核電廠安全管理現狀，提升核電廠日常管理水平，有效保障企業員工的生命安全、國家財產安全和生態環境安全具有重要意義。
一、遺傳算法和RBF神經網路原理
遺傳算法于1975年，由美國的J.Holland教授提出。該隨機化搜索方法借鑒了自然進化法則，即優勝劣汰、適者生存的遺傳機制。該方法直接對結構對象進行操作；選用概率化的尋優方法，自動獲取和指導優化的搜索范圍。但該方法在實際應用中也存在部分局限性：因借鑒了優勝劣汰、適者生存的遺傳機制，所以如果出現優勢個體（局部最優解）時，就造成了過早收斂現象，也就無法搜索產生全局最優解；其次在經過多次重組演化后，容易丟失上一代的的基因片段，即同樣造成無法得到全局最優值；再次傳統的遺傳算法通過雜交變異的手段，確定搜索空間，導致相似模式的數據種群占據優勢，同樣無法產生全局最優解。
RBF神經網絡是一種前饋式神經網絡，網絡結構分為三部分：輸入層、隱含層、輸出層。它依據輸入層少數的神經元（基礎數據），利用隱含層（高效徑向基函數），決定神經網絡的輸出層（預測數據）。隱含層（高效徑向基函數），實際是通過利用高斯函數，執行固定的非線性操作指令，即將輸入層（基礎數據）映射到一個新的空間，通過輸出層節點線性加權組合，輸出形成結果。
輸出函數為：
為隱含層神經元的輸出， 為權值，二者的乘積累加和即為RBF神經網絡的輸出。輸入層、隱含層相互連接，其中隱含層為一系列同一類型的徑向基函數（高斯函數）[3]。RBF神經網絡由高斯函數表示為：
其中，Ci代表了基函數的中心， 代表了函數的寬度參數。從上述公式中可以看出：高斯函數的徑向范圍與 函數的寬度參數成反比。在實際計算中，函數寬度參數 的確定一般采用自適應梯度下降法確定，而確定Ci 、 、w的取值也就確定了為隱含層神經元的輸出 。
二、對RBF神經網路原理的優化
依據生物神經網絡的機理建立基于RBF神經網絡安全管理評價模型，通過在不同網絡傳遞環節選取恰當的算法對模型進行優化改進，以此得到安全管理評價的優化模型。但是在應用過程中RBF神經網絡關鍵函數基函數中心值、網絡權值等難以得到最優解，因此選擇遺傳算法，利用其優勢對神經網絡模型進行優化完善。
（一）最優基函數中心值的確定
應用遺傳算法進行數據編碼。將學習樣本進行編號：1，2，3，……，N，進而從樣本中隨機選擇M個數據為一組中心矢量作為種群中的一個個體進行編碼。如下所示，以第i個染色體為例，神經網絡的m應度函數 為期望輸出 和實際輸出 之差的絕對值累加和的倒數：
從上一代中任意選取兩個母體進行交叉以此獲得兩個子個體，再將兩個子個體以一定的概率進行變異，染色體其他位的編號值用1，2，3，……，N，中任意值以一定的變異概率替換。將母體與子體進行比較從中選擇優勢個體即完成一次進化。以此方式循環迭代，直到個體達到給定最大代數或滿足給定的精度，此時個體則為最優基函數中心值。
（二）最優權值w的確定
權值的優化是一個長期復雜的過程，實數編碼值能夠較好地反應現實情況，用一個數碼代表一個染色體，一個染色體則代表一個X值；群體初始化，根據遺傳算法的搜索范圍將權值以 分布隨機確定（-0.8，0.4，0.65，0.5）；選取適應度函數，將輸出樣本的平方作為適應度函數：
根據遺傳操作原理，采用染色體交叉變異，選擇交叉的概率Pn、變異的概率Pm。
U11=（-0.8，0.4，0.65，0.5），U21=（0.3，0.7，0.6，-0.8），交叉：U21=（-0.8，0.4，0.6，0.5）變異：U22=（-0.8，0.4，0.5，0.5）
三、安全管理評價模型的建立
依據核電廠安全管理評價指標，建立基于遺傳算法和RBF神經網絡的核電廠安全管理評價模型。其實現流程如圖所示：
四、結語
本文建立基于遺傳算法和RBF神經網絡的核電廠安全管理評價模型，對核電廠安全管理存在的風險進行評價，有助于核電廠安全管理人員及時發現風險，采取應對措施，切實降低了核電廠安全管理風險，并為核電廠科學管理，安全管理提升提供參考和技術支持。
參考文獻：
[1] 郭贊.基于遺傳算法和RBF神經網絡的鈾尾礦庫安全預警模型[J].綠色科技，2015.3：243-245.
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[3] 徐杰.基于遺傳算法的RBF神經網絡優化及應用[J].信息技術，2011（5）：165-168.
[關鍵詞]持續經營；審計判斷；預測模型
的持續經營能力狀況直接到投資者的決策行為。因此，對上市公司持續經營能力進行判斷和評價是注冊師進行財務報告審計時所必須考慮的重要，也是政府監管部門關注的一個焦點。近年來，為了減少審計期望差距，審計界制定并完善了持續經營審計準則及相關指南，特別是加強了對持續經營審計判斷模型的研究，期望提高持續經營審計判斷的客觀性和一致性。我們搜集了ABI/INFORMGlobal、BusinessSourcePremier（BSP）、和ElsevierScience等國際著名數據庫以及期刊網中關于持續經營審計判斷模型研究的70余篇，對審計判斷模型的構建方法、應用效果及局限性進行了和整理，以期對改進我國持續經營審計手段及方法提供借鑒。
持續經營審計判斷模型根據研究對象的不同可分成兩大類：持續經營危機預測模型和持續經營審計意見預測模型。前者關注公司是否會向法院申請破產（國內研究以是否被ST為標準），后者關注公司是否會被出具涉及持續經營存在重大不確定性的非標準無保留審計意見（下簡稱持續經營審計意見），二者都可以為持續經營審計判斷提供輔助決策信息。但是，這兩類模型的研究目的并不相同，前者認為模型在預測公司是否破產的準確性上要高于審計師，借助模型有助于減少審計期望差距[1-2].后者認為提出破產申請和被出具持續經營審計意見并不是一一對應的，被出具持續經營審計意見的公司并非都會提出破產申請，而且持續經營危機預測模型未能包含審計師進行持續經營審計判斷時所考慮的一些重要因素，如行業前景、管理層能力等[3].Hopwood[4]等還證實在控制樣本配對比例及分類錯誤成本的條件下，持續經營危機預測模型在預測是否破產的準確性上并不優于審計師。
一、持續經營危機預測模型
持續經營危機預測模型按照所用概率統計方法的不同，可分成多元線性判別模型、多元概率比（Probit）模型、多元邏輯回歸（Logistic）模型、人工神經模型等4類，下文將分別予以闡述。
（一）多元線性判別模型
Altman[1]以美國1946—1965年提出破產申請的33家公司和33家健康公司為研究樣本，采用多元線性判別方法構建了如下預測模型，即“Z分值模型”：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5，其中：X1為營運資本/資產總額；X2為留存收益/資產總額；X3為息稅前利潤/資產總額；X4為優先股和普通股市值/負債賬面價值；X5為銷售收入/資產總額。當出來的Z值等于或低于1.8時，預示企業破產的可能性非常高；當Z值介于1.81和2.99之間時，企業是否破產不能確定；當Z等于或高于3時，企業則不可能破產。Z模型對破產公司樣本的預測準確率為82%，而只有46%的破產公司在破產前被出具持續經營審計意見。Altman認為Z模型可以提高審計師在持續經營審計判斷上的準確性和一致性。Altman[5]用1970—1982年間109家破產公司為樣本對“Z分值模型”進行了有效性驗證，發現模型對破產公司樣本破產前一年的預測準確率達到86.2%，而審計師在公司破產前一年的預測準確率為48.1%，表明Z模型對持續經營危機的預測準確性高于審計師。
繼Altman之后，Levitan、Knoblett[6]，Koh、Killough[2]，Cormier[7]，陳靜[8]和張玲[9]等都采用多元判別分析方法構建了持續經營危機預測模型。這些模型的構建方法基本相同，所不同的是在持續經營危機標準界定上、樣本時間窗口、對照組樣本選取方法、變量選取上有差異。對這些模型的有效性驗證表明預測模型比審計師在預測公司是否破產方面具有更高的準確性，應用模型有助于減少審計期望差距。
針對多元線性判別分析要求數據服從正態分布和等協方差的假設與企業數據實際狀況的矛盾，以及配對抽樣法因樣本中兩類公司比例與它們在總體中的比例嚴重不一致而夸大了預測模型判別準確性的缺陷[10]，不需要正態分布和等協方差假設的Probit、Logistic模型被大量采用，它們都是建立在累積概率函數的基礎上，一般運用最大似然估計，而不需要滿足自變量服從多元正態分布和等協方差的假設。
（二）多元概率比模型
Zmijewaki[10]選取了1972—1978年間發生破產的40家公司和800家健康公司作為樣本，采用Probit方法建立了預測模型，即X模型：X=-4.3-4.5Xl+5.7X2-0.004X3，其中：Xl=凈利潤/總資產，X2=負債總額/資產總額，X3=流動資產/流動負債。陳明賢運用企業樣本建立了如下Probit模型：X=0.29354+20.491X1+4.3209X2-29.515X3，其中：X1為In（流動資產/流動負債）；X2為In（固定資產/股東權益）；X3為營運資本/負債總額。結果表明Probit模型在持續經營危機出現之前1年至前5年的判別正確率分別為93.33%、83.33%、83.33%、83.33%和80%64%.
（三）多元邏輯回歸模型
Ohlson[11]以美國1946—1965年期間提出破產申請的105家公司和2058家健康公司為研究樣本，采用logistic建立了企業持續經營危機預測模型，即“Y模型”：Y=-1.32-0.4X1+6.03X2-1 .43X3+0.76X4-2.37X5-1.83X6+0.285X7-1.72X8-0.52X9，其中：X1為Log（資產總額/GNP物價指數）；X2為負債總額/資產總額；X3為營運資本/資產總額；X4為流動負債/流動資產；X5為凈利潤/資產總額；X6為經營活動產生的現金凈流量/負債總額；X7：如果前兩年有一年虧損，為1；否則為0；X8：如果負債總額>資產總額，為1；否則為0；X9：（當年凈利潤-上年凈利潤）/（5當年凈利潤5+5上年凈利潤5）。Ohlson利用上述模型進行預測，結果發現破產公司前一年的Y值平均為27%，顯著高于非破產公司的Y平均值4%.
Kuruppu、Laswad和Oyelere[12]將清算作為發生持續經營危機的標準，以新西蘭1987—1993年間85家破產清算的公司和50家未清算但處于財務困境狀況的公司為研究樣本，用Logistic方法構建模型，研究結果表明在破產法案以債權人為導向的國家，清算預測模型可能比破產預測模型在判斷準確度及誤判成本方面更為優越。
吳世農、盧賢義[13]以我國1998—2000年上市公司為研究對象，選取了70家處于財務困境的公司和70家財務正常的公司為樣本，應用逐步回歸法，從21個財務指標中最后選定6個為預測指標：盈利增長指數、資產報酬率、流動比率、長期負債與股東權益比率、營運資本與總資產比、資產周轉率。他們分別應用線性概率模型、Fisher二類線性判別模型、Logistic回歸三種方法，建立了三種預測財務困境的模型。研究結果表明：三種模型均能在財務困境發生前作出相對準確的預測，在財務困境發生前4年的誤判率在28%以內；其中Logistic預測模型的誤判率最低，財務困境發生前1年的誤判率僅為6.47%.
姜秀華和孫錚[14]還考慮了公司治理因素對持續經營能力的影響，他們運用Logistic逐步回歸法從13個變量中最終選取了4個變量：毛利率、其他應收款與總資產比率、短期借款與總資產的比率、股權集中系數，模型對ST公司的判別準確率達到84.52%.他們的研究拓展了變量選擇的傳統財務框架，但股權集中度是否為治理效能的惟一、有效替代還有待檢驗。姜國華、王漢生[15]也證實主營業務利潤水平和第一大股東持股比例是影響公司是否被ST的最重要因素。
（四）人工神經網絡模型
人工神經網絡（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是對人類大腦神經運作的模擬，模型具有較強的容錯能力和自主能力，可隨時依據新的數據資料進行自我學習，并調整其內部儲存的權重參數。田偉福、周紅曉[16]選取了A股市場30家公司作為樣本構建了前向三層BP神經網絡模型，模型包括反映償債能力、資產管理能力、負債水平、盈利能力及成長能力等12項財務比率，測試的結果表明神經網絡模型預測是否發生持續經營危機的準確性較高。周敏、王新宇[17]對判別分析、Logistic回歸和神經網絡進行了比較，她們以1999—2001年ST公司和健康公司各73家作為訓練樣本，以2002年ST公司和健康公司各43家作為檢驗樣本，分析了15個財務指標，結果表明神經網絡的預測效果要優于其他兩種方法。
二、持續經營審計意見預測模型
持續經營審計意見預測模型同樣按照所用概率統計的不同，可分成多元線性判別模型、多元邏輯回歸（Logistic）模型、人工神經模型、持續經營審計專家系統等4類，模型的重點是持續經營審計意見是否可以用公開的信息進行預測。
（一）多元線性判別模型
Mutchler[18]選取了1981年被出具持續經營非標準審計意見的119家制造業公司，并選取了119家表現出一些經營困境征兆但卻被出具標準審計意見的制造業公司作為參照物，采用多元判別法構建了預測模型，模型使用了Mutchler通過調查問卷獲取的審計師進行持續經營審計判斷最關注的8個變量，它們是：（1）經營性現金流量/負債；（2）流動比率；（3）所有者權益/負債；（4）長期負債/總資產；（5）資產負債率；（6）稅前凈收益/銷售收入；（7）有關持續經營不確定性的好消息和壞消息數量；（8）總資產凈利潤率的變動率。模型對是否被出具持續經營非標準審計意見的預測準確率為82.8%，結果表明持續經營非標準審計意見可以用公開發表的會計信息進行預測。
（二）多元邏輯回歸模型
Menon、Schwartz[19]以1974—1980年間89家破產公司為樣本，其中37家被出具持續經營非標準審計意見。變量選取參照了SASNo.34和前人的研究結果，最終選取了7個變量采用了Logistic回歸構建模型，分別是：（1）流動比率；（2）流動比率變動率；（3）留存收益/總資產；（4）資產負債率；（5）總資產凈利潤率；（6）是否發生持續的經營性虧損；（7）經營性現金流量/總負債，結果表明持續經營非標準審計意見與財務比率顯著相關，最重要的解釋變量是流動比率的變動率和持續發生經營性虧損。Menon、Schwartz還分別用1981—1983年間破產公司和非破產公司樣本對模型的有效性進行了驗證，破產公司樣本數為39家，其中14家被出具持續經營非標準審計意見。非破產公司樣本數為46家，其中11家被出具持續經營非標準審計意見，模型對持續經營非標準審計意見預測的準確率為78%.
Bell、Tabor[20]發現反映水平比率的財務指標對于持續經營審計意見的預測準確率高于反映趨勢比率的財務指標。Chen、Church[21]研究證實在模型中增加反映償還到期債務狀況的變量可以顯著提高模型的預測準確率性。
Mutchler[18]認為持續經營審計判斷可以分成三個階段：第一階段是判斷被審計單位持續經營能力是否存在重大疑慮；第二階段是判斷被審計單位是否應該被出具持續經營審計意見；第三階段是應出具何種具體審計意見。Lasalle、Anandarajan和Miller[22]對第三階段，即持續經營能力存在重大不確定性應出具何種具體審計意見進行了研究。他們收集了183份調查問卷（其中130份問卷的樣本公司被出具持續經營強調無保留意見，53份問卷的樣本公司被出具持續經營無法表示意見），按照審計意見的具體類型為被解釋變量，以虧損持續年數、壞消息和好消息數量、被審計單位規模、內部控制水平、審計風險大小、審計任期、會計事務所規模等7個變量為解釋變量，采用Logistic回歸構建判別模型，模型對兩種審計意見鑒別的準確率為83.85%，結果表明兩種審計意見類型在持續經營不確定性程度上存在顯著差異。
（三）人工神經網絡模型
Lenard、Alam和Madey[23]選取了1982—1987年被出具持續經營審計意見的40家公司，并選取同時期40家被出具標準審計意見的公司為參照對象，構建了基于GRG2的神經網絡模型，模型自主采用了8個變量，它們是：（1）經營性現金流量/負債；（2）流動比率；（3）所有者權益/負債；（4）長期負債/總資產；（5）資產負債率；（6）稅前凈收益/銷售收入；（7）總資產凈利潤率；（8）上一年度是否虧損。神經網絡模型對持續經營審計意見的預測準確率達到95%，而基于相同變量的Logistic模型預測的準確率為83%，結果表明人工神經網絡模型對持續經營審計意見具有較好的預測能力。
（四）持續經營審計專家系統
持續經營審計專家系統是人工智能在持續經營審計判斷領域的，它將該領域的專家知識經驗轉化為系統知識庫的推理規則，被審計單位所處行業、外部經營環境、內部管理控制水平、異常事件等難以量化的因素都被加以考慮，并且專家系統具有自主學習知識功能，因此，專家系統能提高審計判斷的一致性和可靠性。Biggs、Selfridge和Krupka[24]研究設計了一個GC X持續經營審計專家系統，該系統認為審計師進行持續經營審計判斷需要依據三類知識：財務知識、事件知識及程序知識，持續經營危機（體現為異常的財務指標）則是某些具體事件的必然結果。GC X系統通過4個程序對持續經營審計判斷提供決策支持作用，這4個程序分別是：持續經營不確定性識別、問題緣由的后向推理、對管理層擬采取改善措施的有效性和可行性評估、出具持續經營審計意見。Lenard、Madey和Alam（1998）[25]還將持續經營審計專家系統與一個基于馬氏距離的聚類模型相結合構建了一個混合模型，并隨機選取了1990年間26家破產公司和26家健康公司，對該混合模型與其他破產預測模型的預測準確率進行了驗證，結果顯示混合模型的預測準確率達到96.2%.
三、與評述
從以上的回顧可以看出，國內外審計學界對持續經營審計判斷模型進行了大量的研究，有關涉及分類的定量方法在模型構建中得到了大量應用。這些模型的研究在總體方向上呈現出兩個趨勢：一方面，從僅考慮財務指標擴展到綜合考慮財務、經營、股票市場表現、管理能力等因素，從定量向定性與定量分析相結合的方向發展；另一方面，從線性統計方法向更符合實際的非線性預測方法發展。盡管這些模型被證實在預測持續經營危機方面具有較高的準確性，但以下幾個方面的問題仍有待于進一步研究和探討：
（一）對持續經營危機的定義
對持續經營危機的定義在學術界尚未形成一致的意見，而對持續經營危機的不同定義會直接到樣本的選擇標準，從而得出不同的預測模型。持續經營審計意見預測模型建立在將被出具持續經營審計意見作為持續經營危機發生標準的基礎上，而持續經營審計意見尚可進一步分為強調無保留、保留意見、無法表示意見和否定意見等4種具體意見類型。顯然，這4種具體意見在持續經營不確定性程度上具有顯著差異，不加區別地同等對待影響了模型參數估計的穩定性。持續經營危機預測模型則建立在將申請破產、破產清算作為發生標準的基礎上，而在破產機制還不健全的國內，通常選用ST作為標準。將ST作為標準使得盈利能力低下是導致持續經營危機的主要原因，虧損與否將是持續經營危機與非持續經營危機公司之間存在顯著差異的變量，這種變量的自選擇問題也是國內相關研究的一個不足之處。
（二）變量選擇
持續經營審計判斷模型的變量選擇依然處于試錯原則階段，缺乏基礎。在如何選擇變量及是否存在最佳的變量組合來預測持續經營危機發生的概率仍然存在較大分歧。Chen、Church[21]指出增加無力償還到期債務這一變量可以顯著提高持續經營審計意見的預測準確率，Koh、Killough[2]等研究表明現金流量信息能有效地反映公司發生持續經營危機的概率，Bell、Tabor[20]發現持續經營危機公司股票存在負的市場收益率，股票收益率可以用來預測持續經營危機，Goodman[26]證實管理當局的經營管理能力變量與是否被出具持續經營審計意見顯著相關。新修訂的《持續經營準則》明確規定審計師在進行持續經營審計判斷時應密切關注管理層擬采取改善措施的可行性和有效性。
（三）樣本選擇
選擇不同的樣本會直接影響到模型的有效性，多元線性判別方法多采用等額配對抽樣法，這樣作可能因為樣本量的限制，但卻過分夸大了持續經營危機公司比例，使得系數對樣本和模型設置都非常敏感，模型設置的微小變化、在樣本總體中加入或刪除案例等變動，都會導致系數估計的較大變化。其次，現有的樣本選取忽略了行業特征，將一定期間不同行業的持續經營危機公司作為測試樣本組，糅合在一起進行研究，損害了模型的價值，因為不同行業的公司具有不同的特征，即使影響持續經營的因素相同，但是其相對重要性卻可能有所不同。最后，對于不同的樣本選取時間，由于其外在環境的差異，得出的模型可能存在顯著差異，模型的預測準確性也會因經濟環境、時間區間的不同而產生變動。
（四）建模方法
多元線性判別方法、多元概率比回歸、多元邏輯回歸方法均被大量采用，而多元概率比回歸、多元邏輯回歸方法運用最大似然估計，克服了多元線性判別分析要求數據服從正態分布和等協方差的假設與公司數據實際狀況不相符合的矛盾，在理論上更為完善。值得關注的是持續經營危機預測的研究方法又有新的進展，人工神經網絡、遺傳算法、模糊數學、專家系統開始被應用于構建預測模型，一些對持續經營審計判斷有重要影響但卻因難以量化而放棄的變量被重新予以考慮，而且這些新的方法整合了專家在該領域的知識經驗，具有自主學習功能，顯示了獨特的優越性。
（五）誤判成本
現有模型將分類的一類錯誤、二類錯誤等同看待，模糊了誤受和誤拒的成本，而事實上問題并非如此簡單。一般而言，從投資者或銀行的角度，一類錯誤成本要大于二類錯誤成本；而從看，由于借貸者、顧客、供貨商、股東或其他投資人的不必要的戒備狀態，會使二類錯誤的成本更高。對審計師而言，既要保證客戶的正當權益，又要避免過高的訴訟風險。因此，如何綜合權衡一類錯誤成本與二類錯誤成本也是未來模型研究的重點之一。
關鍵詞:房地產決策支持系統;數據倉庫;聯機分析處理;數據挖掘
房地產投資不僅與國民經濟的發展狀況有關,而且還涉及到建筑業、金融業、商業、市政建設、能源、交通等各個重要部門。房地產市場變化快、投資巨大、風險極高,要完成這樣一個決策需要決策者同時考慮主市場、材料、資金、市政建設等諸多因素,并且做出綜合判斷,這種復雜的決策已經很難僅憑經驗正確地做出。房地產是一個綜合性極強的系統工程,關系到國家、集體、個人的利益,影響到國民經濟的起伏,其興旺與低落從一個側面反映了經濟發展狀況。因此,房地產業迫切需要一種能幫助決策者綜合考慮多方面的因素,根據科學的決策方法,輔助決策者做出決策的工具。
決策支持系統為解決房地產投資決策中出現的種種問題提供了解決方案。決策支持系統是一種基于計算機的系統,幫助決策者通過與系統直接交互使用數據及分析模型解決非結構化的決策問題。通過決策支持系統,房地產開發商可以對要開發的項目的各種情況有一個更深入的了解,能綜合各方面的因素對投資的項目做出一個合理的判斷,從而減少房地產投資中的盲目性,使投資更準確,收益率更高。本文結合房地產項目投資的實際情況,提出了一種房地產投資決策支持系統,可以為房地產項目的投資提供決策支持,實現企業項目管理的快速輔助決策,提高投資者的決策水平。
一、房地產投資決策支持系統
房地產投資決策支持系統是將決策支持系統技術應用到房地產投資中,從而能有效地對房地產投資者進行輔助決策,提高決策的效率和準確性。
(一)房地產投資決策支持系統的基本功能
本系統分為房地產市場調查與預測、經濟評價、風險分析和可行性報告生成等四大模塊。通過房地產市場調查與預測模塊,用戶可以方便地了解到房地產市場的現狀以及國民經濟狀況,并能對將來房地產市場的發展情況做出一個大概的預測。通過經濟評價模塊可以對所投資項目做出準確的評估,從而判斷出此項目的盈利狀況。風險分析模塊可以對投資項目的風險作一個大體的分析,用戶通過對各個投資方案的經濟評價和風險的權衡,可以做出較為準確的判斷。可行性報告生成模塊則可以自動生成項目的可行性報告,用戶可以根據具體情況來添加可行性報告中的內容。
(二)系統的基本結構
在房地產投資中遇到的可變性因素非常多,再加上房地產投資本身所具有的高風險性,這就使得傳統的MIS系統不能滿足房地產投資決策的需要,只有使用決策支持系統才能有效地解決這一問題。但是傳統的決策支持系統也有著它的不足,不能很好的對房地產投資進行有效的輔助決策。因此,本系統借鑒了最近發展起來的決策支持系統的新技術,提出了一種新的房地產決策支持系統模型。
數據倉庫、聯機分析處理、數據挖掘是決策支持系統發展中的新興技術,將這些技術引入到房地產決策支持系統中可增強系統的輔助決策功能。
其中,數據倉庫是為了決策支持的需要而在數據庫的基礎上發展起來的一項新技術。數據倉庫可將大量的用于事務處理的數據庫中的數據進行清理、抽取和轉換,按決策主體的需要重新進行組織。數據倉庫中的各種數據可以適應決策問題多樣性的要求,數據倉庫側重于對面向主題的數據的存儲和管理。聯機分析處理可以對數據倉庫中的大量數據進行分析,從中提取出有用的信息,從而起到輔助決策的作用。數據挖掘是從知識發現的概念中引申出來的,把數據挖掘技術應用到數據倉庫的分析可以有效地從數據倉庫中挖掘出有價值的東西,從而有利于輔助決策。
二、房地產投資決策系統的相關技術
傳統的決策支持系統是利用數據庫、人機交互進行多模型的有機組合,輔助決策者實現科學決策的綜合集成系統。自從決策支持技術形成以來,在全世界得到了廣泛的應用,但是決策支持在發展中也遇到了一些問題,主要問題有以下幾個方面:(1)DSS使用的數據庫只能對原始數據進行一般的加工和匯總,而決策支持涉及大量歷史數據和半結構化問題,傳統的數據庫管理系統難以求解復雜的半結構,不能滿足DSS的需要;(2)決策支持系統以集成數據為基礎,然而現實中的數據往往分散管理且大多分布于異構的數據平臺,數據集成不易;(3)由于決策本身所涉及問題的動態性和復雜性,針對不同的情況應有不同的處理方法,而模型庫提供的分析能力有限,所得到的分析結果往往不盡如人意;(4)決策支持系統的建立需要對數據、模型、知識和接口進行集成。數據庫語言數值計算能力較低,因而采用數據庫管理技術建立決策支持系統知識表達和知識綜合能力比較薄弱,難以滿足人們日益提高的決策要求。
數據倉庫、聯機分析處理和數據挖掘技術,給決策支持系統的發展注入了新的活力,數據倉庫、聯機分析處理和數據挖掘技術的出現,有利于解決上面傳統的決策支持系統所遇到的問題,為決策支持的發展提供了一條新的途徑。
(一)數據倉庫(DW)技術
信息系統中有兩種類型的數據:操作型數據和決策支持型數據。前者是由日常事務處理生成的,后者是把前者加工后(清理與集成)形成的。操作型數據服務于日常事務處理,決策支持型數據服務于信息增值。目前,理論界把存有決策支持型數據的系統稱為數據倉庫。當需要為決策部門提供及時、準確、詳細和可靠的風險信息時,海量數據的存儲與加工便成為首要問題,而這正是數據倉庫的專長。
(二)聯機分析處理(OLAP)
OLAP是一種決策分析工具,它是針對特定問題的聯機數據訪問和數據分析而產生的一種技術,它可以根據分析人員的要求,快速、靈活地對大量數據進行復雜地查詢處理,并以直觀的、易理解的形式將查詢結果提供給各種決策人員,從而得到高度歸納的信息。OLAP是基于數據倉庫的信息分析處理過程,是數據倉庫的用戶接口部分。通過OLAP這種獨立于數據倉庫的分析技術,決策者能靈活地掌握項目進度的數據,以多維的形式從多方面和多角度來觀察項目進度的狀態、了解項目進度的變化。OLAP技術分析方法有切片、鉆取、維度自由組合、圖標自由切換,并可形成表現友好、豐富的報表結果。
(三)數據挖掘(DM)技術
數據挖掘可以稱為數據庫中的知識發現,是從大量數據中提取出可信、新穎有效并能被人理解的模式的高級處理過程,是數據庫技術、人工智能、神經網路、機器學習等領域的交叉學科。數據挖掘是一個過程,是從大型數據庫中抽取隱藏其中的可理解的可操作的信息,目的是幫助分析、決策人員尋找數據之間的關聯,發現被忽略的要素,而這些信息對于決策行為是至關重要的。
數據挖掘常用的技術和算法有決策樹、神經網絡、概念樹、遺傳算法、模糊數學、統計分析、可視化技術、粗糙集、公式發現等。數據挖掘的作用是可以實現自動預測趨勢和行為、關聯分析、聚類等。數據倉庫、聯機分析處理、數據挖掘是作為三種獨立的信息處理技術出現的,但都是以解決決策支持分析問題為主要驅動力量發展起來的,具有一定的聯系性和互補性。其中數據倉庫用于數據的存儲和組織,聯機分析處理集中于數據的分析,數據挖掘則致力知識的自動發現。
三、房地產投資決策支持系統的功能模塊
(一)市場調查與預測
市場調查是房地產投資中的一項非常重要的內容,常常關系著投資的成敗。在本系統中,市場調查與預測模塊主要包括國家經濟狀況、城市經濟狀況、城市綜合情況、城市氣象條件、城市發展計劃、目標客戶住房需求調查情況、城市土地住房情況、房地產供給市場狀況、競爭對手和競爭樓盤狀況,以及項目自身的相關情況等。在這個模塊中,基本涵蓋了房地產調查的主要內容。另外,大量的歷史數據也為房地產市場的預測提供了便利條件。
(二)經濟評價
經濟評價是房地產投資決策中的一項必不可少的內容。建設項目經濟評價是項目可行性研究的組成部分和重要內容,是項目決策科學化的重要手段。經濟評價的目的是計算項目的效益和費用,通過多方案比較,對擬建項目的財務可行性和經濟可行性進行分析討論,做出全面的經濟評價,為項目的科學決策提供依據。
經濟評價包括項目管理、參數設置、方案計算、扶助報表、基本報表和綜合財務指標等幾個方面。其中項目管理包括項目的建立、選擇和刪除,對項目管理庫進行操作。參數設置對房地產投資中的各項參數進行賦值,方案計算用現金流法和非現金流法對投資項目進行分析計算。輔助報表和基本報表用于生成各種報表。綜合財務報表生成現金流法綜合財務指標匯總表和非現金流綜合財務指標匯總表,在這一模塊中還生成直方圖檢驗、餅圖檢驗和拆線圖等圖表,更直觀地反映出財務狀況。
(三)風險分析
房地產投資雖說有著高收益,但是同時也存在著高風險,對其進行風險分析非常必要。正確評價房地產開發的風險可以指導投資者進行正確的開發決策,減少決策的盲目性和失誤。對于上述風險,人們并不能明確的給一個答案,到底有沒有這種風險,這是存在著模糊性的。為此可以把模糊數學方法引入到風險分析中來,采用模糊綜合評價法可將定量與定性的指標結合起來,〖JP+1〗可以不受指標因量綱不同或量綱相同而量級不同的影響,對于問題比較復雜、信息不很全面的房地產開發投資是很適應的。此外,房地產投資風險因素層次比較多,可以采用多級模糊模型來分析。
(四)可行性報告生成
可行性報告生成模塊的功能是根據房地產投資項目來生成一個可行性報告模板,這就省去了用戶編寫可行性報告的時間。用戶可以根據自己的實際情況向可行性報告模板中添加一些項目的數據,甚至是根據項目數據生成的柱狀圖、餅圖等圖表?，F在人們所用的字處理軟件一般都為微軟的Word,所以本系統中所生成的可行性報告為Word文檔形式,這樣便于用戶對可行性報告的編輯。
該系統中的四個功能模塊緊密協作,基本涵蓋了房地產投資中所應考慮的各方面內容。用戶(決策者)通過這些模塊的運作,可以得到有力的輔助決策,從而提高決策水平。
四、小結
將決策支持系統技術應用到房地產投資決策,是房地產投資的一項重大變革。房地產投資決策支持系統不僅可以提高決策效率,同時也大大提高了決策的準確性。目前我國在房地產投資方面的決策支持系統還不多,有待于進一步發展?，F有的房地產投資決策支持系統一般功能并不是很強大,還不能真正有效地起到輔助決策的作用。本文所提到的系統只是作了對房地產投資決策支持系統的一個初步探索,其中難免存在著一些不足,這就需要以后通過進一步的研究,使得系統不斷得到完善。
參考文獻:
[1]柳鶯,趙艷紅,錢旭,劉東紅.數據倉庫技術研究和應用探討[J].計算機應用,2001(2):46-48.
[2]馬麗娜,劉弘,張希林.數據挖掘,OLAP在決策支持系統中的應用[J].計算機應用研究,2001(11):10-12.
[3]劉智,桑國明,張維石.基于數據倉庫連鎖店決策支持系統模型的研究[J].計算機與數學工程,2005(8):22-24.
[4]王沛皇.房地產開發項目的特性及經濟評價[J].工業技術經濟,2000:52-53.
[5]王珊等.數據倉庫技術與聯機分析處理[M].北京:科學出版社,1998.
[6]高洪深.決策支持系統(DSS):理論方法案例[M].北京:清華大學出版社,2005.
[7]王麗珍,周麗華,陳紅梅.數據倉庫與數據挖掘原理及應用[M].北京:科學出版社,2005.
[8]王希迎,丁建臣,陸桂娟.房地產企業融資新解[M].北京:中國經濟出版社,2005.
關鍵詞: 房地產決策支持系統;數據倉庫;聯機分析處理;數據挖掘
房地產投資不僅與國民經濟的發展狀況有關,而且還涉及到建筑業、金融業、商業、市政建設、能源、交通等各個重要部門。房地產市場變化快、投資巨大、風險極高,要完成這樣一個決策需要決策者同時考慮主市場、材料、資金、市政建設等諸多因素,并且做出綜合判斷,這種復雜的決策已經很難僅憑經驗正確地做出。房地產是一個綜合性極強的系統工程,關系到國家、集體、個人的利益,影響到國民經濟的起伏,其興旺與低落從一個側面反映了經濟發展狀況。因此,房地產業迫切需要一種能幫助決策者綜合考慮多方面的因素,根據科學的決策方法,輔助決策者做出決策的工具。
決策支持系統為解決房地產投資決策中出現的種種問題提供了解決方案。決策支持系統是一種基于計算機的系統,幫助決策者通過與系統直接交互使用數據及分析模型解決非結構化的決策問題。通過決策支持系統,房地產開發商可以對要開發的項目的各種情況有一個更深入的了解,能綜合各方面的因素對投資的項目做出一個合理的判斷,從而減少房地產投資中的盲目性,使投資更準確,收益率更高。本文結合房地產項目投資的實際情況,提出了一種房地產投資決策支持系統,可以為房地產項目的投資提供決策支持,實現企業項目管理的快速輔助決策,提高投資者的決策水平。
一、房地產投資決策支持系統
房地產投資決策支持系統是將決策支持系統技術應用到房地產投資中,從而能有效地對房地產投資者進行輔助決策,提高決策的效率和準確性。
(一)房地產投資決策支持系統的基本功能
本系統分為房地產市場調查與預測、經濟評價、風險分析和可行性報告生成等四大模塊。通過房地產市場調查與預測模塊,用戶可以方便地了解到房地產市場的現狀以及國民經濟狀況,并能對將來房地產市場的發展情況做出一個大概的預測。通過經濟評價模塊可以對所投資項目做出準確的評估,從而判斷出此項目的盈利狀況。風險分析模塊可以對投資項目的風險作一個大體的分析,用戶通過對各個投資方案的經濟評價和風險的權衡,可以做出較為準確的判斷。可行性報告生成模塊則可以自動生成項目的可行性報告,用戶可以根據具體情況來添加可行性報告中的內容。
(二)系統的基本結構
在房地產投資中遇到的可變性因素非常多,再加上房地產投資本身所具有的高風險性,這就使得傳統的mis系統不能滿足房地產投資決策的需要,只有使用決策支持系統才能有效地解決這一問題。但是傳統的決策支持系統也有著它的不足,不能很好的對房地產投資進行有效的輔助決策。因此,本系統借鑒了最近發展起來的決策支持系統的新技術,提出了一種新的房地產決策支持系統模型。
數據倉庫、聯機分析處理、數據挖掘是決策支持系統發展中的新興技術,將這些技術引入到房地產決策支持系統中可增強系統的輔助決策功能。該系統的總體結構如圖1所示。
其中,數據倉庫是為了決策支持的需要而在數據庫的基礎上發展起來的一項新技術。數據倉庫可將大量的用于事務處理的數據庫中的數據進行清理、抽取和轉換,按決策主體的需要重新進行組織。數據倉庫中的各種數據可以適應決策問題多樣性的要求,數據倉庫側重于對面向主題的數據的存儲和管理。聯機分析處理可以對數據倉庫中的大量數據進行分析,從中提取出有用的信息,從而起到輔助決策的作用。數據挖掘是從知識發現的概念中引申出來的,把數據挖掘技術應用到數據倉庫的分析可以有效地從數據倉庫中挖掘出有價值的東西,從而有利于輔助決策。
二、房地產投資決策系統的相關技術
傳統的決策支持系統是利用數據庫、人機交互進行多模型的有機組合,輔助決策者實現科學決策的綜合集成系統。自從決策支持技術形成以來,在全世界得到了廣泛的應用,但是決策支持在發展中也遇到了一些問題,主要問題有以下幾個方面:(1)dss使用的數據庫只能對原始數據進行一般的加工和匯總,而決策支持涉及大量歷史數據和半結構化問題,傳統的數據庫管理系統難以求解復雜的半結構,不能滿足dss的需要;(2)決策支持系統以集成數據為基礎,然而現實中的數據往往分散管理且大多分布于異構的數據平臺,數據集成不易;(3)由于決策本身所涉及問題的動態性和復雜性,針對不同的情況應有不同的處理方法,而模型庫提供的分析能力有限,所得到的分析結果往往不盡如人意;(4)決策支持系統的建立需要對數據、模型、知識和接口進行集成。數據庫語言數值計算能力較低,因而采用數據庫管理技術建立決策支持系統知識表達和知識綜合能力比較薄弱,難以滿足人們日益提高的決策要求。
數據倉庫、聯機分析處理和數據挖掘技術,給決策支持系統的發展注入了新的活力,數據倉庫、聯機分析處理和數據挖掘技術的出現,有利于解決上面傳統的決策支持系統所遇到的問題,為決策支持的發展提供了一條新的途徑。
(一)數據倉庫(dw)技術
信息系統中有兩種類型的數據:操作型數據和決策支持型數據。前者是由日常事務處理生成的,后者是把前者加工后(清理與集成)形成的。操作型數據服務于日常事務處理,決策支持型數據服務于信息增值。目前,理論界把存有決策支持型數據的系統稱為數據倉庫。當需要為決策部門提供及時、準確、詳細和可靠的風險信息時,海量數據的存儲與加工便成為首要問題,而這正是數據倉庫的專長。
(二)聯機分析處理(olap)
olap是一種決策分析工具,它是針對特定問題的聯機數據訪問和數據分析而產生的一種技術,它可以根據分析人員的要求,快速、靈活地對大量數據進行復雜地查詢處理,并以直觀的、易理解的形式將查詢結果提供給各種決策人員,從而得到高度歸納的信息。olap是基于數據倉庫的信息分析處理過程,是數據倉庫的用戶接口部分。通過olap這種獨立于數據倉庫的分析技術,決策者能靈活地掌握項目進度的數據,以多維的形式從多方面和多角度來觀察項目進度的狀態、了解項目進度的變化。olap技術分析方法有切片、鉆取、維度自由組合、圖標自由切換,并可形成表現友好、豐富的報表結果。
(三) 數據挖掘(dm)技術
數據挖掘可以稱為數據庫中的知識發現,是從大量數據中提取出可信、新穎有效并能被人理解的模式的高級處理過程,是數據庫技術、人工智能、神經網路、機器學習等領域的交叉學科。數據挖掘是一個過程,是從大型數據庫中抽取隱藏其中的可理解的可操作的信息,目的是幫助分析、決策人員尋找數據之間的關聯,發現被忽略的要素,而這些信息對于決策行為是至關重要的。
數據挖掘常用的技術和算法有決策樹、神經網絡、概念樹、遺傳算法、模糊數學、統計分析、可視化技術、粗糙集、公式發現等。數據挖掘的作用是可以實現自動預測趨勢和行為、關聯分析、聚類等。數據倉庫、聯機分析處理、數據挖掘是作為三種獨立的信息處理技術出現的,但都是以解決決策支持分析問題為主要驅動力量發展起來的,具有一定的聯系性和互補性。其中數據倉庫用于數據的存儲和組織,聯機分析處理集中于數據的分析,數據挖掘則致力知識的自動發現。
三、房地產投資決策支持系統的功能模塊
(一)市場調查與預測
市場調查是房地產投資中的一項非常重要的內容,常常關系著投資的成敗。在本系統中,市場調查與預測模塊主要包括國家經濟狀況、城市經濟狀況、城市綜合情況、城市氣象條件、城市發展計劃、目標客戶住房需求調查情況、城市土地住房情況、房地產供給市場狀況、競爭對手和競爭樓盤狀況,以及項目自身的相關情況等。在這個模塊中,基本涵蓋了房地產調查的主要內容。另外,大量的歷史數據也為房地產市場的預測提供了便利條件。
(二)經濟評價
經濟評價是房地產投資決策中的一項必不可少的內容。建設項目經濟評價是項目可行性研究的組成部分和重要內容,是項目決策科學化的重要手段。經濟評價的目的是計算項目的效益和費用,通過多方案比較,對擬建項目的財務可行性和經濟可行性進行分析討論,做出全面的經濟評價,為項目的科學決策提供依據。
經濟評價包括項目管理、參數設置、方案計算、扶助報表、基本報表和綜合財務指標等幾個方面。其中項目管理包括項目的建立、選擇和刪除,對項目管理庫進行操作。參數設置對房地產投資中的各項參數進行賦值,方案計算用現金流法和非現金流法對投資項目進行分析計算。輔助報表和基本報表用于生成各種報表。綜合財務報表生成現金流法綜合財務指標匯總表和非現金流綜合財務指標匯總表,在這一模塊中還生成直方圖檢驗、餅圖檢驗和拆線圖等圖表,更直觀地反映出財務狀況。
(三)風險分析
房地產投資雖說有著高收益,但是同時也存在著高風險,對其進行風險分析非常必要。正確評價房地產開發的風險可以指導投資者進行正確的開發決策,減少決策的盲目性和失誤。對于上述風險,人們并不能明確的給一個答案,到底有沒有這種風險,這是存在著模糊性的。為此可以把模糊數學方法引入到風險分析中來,采用模糊綜合評價法可將定量與定性的指標結合起來,〖jp+1〗可以不受指標因量綱不同或量綱相同而量級不同的影響,對于問題比較復雜、信息不很全面的房地產開發投資是很適應的。此外,房地產投資風險因素層次比較多,可以采用多級模糊模型來分析。
(四) 可行性報告生成
可行性報告生成模塊的功能是根據房地產投資項目來生成一個可行性報告模板,這就省去了用戶編寫可行性報告的時間。用戶可以根據自己的實際情況向可行性報告模板中添加一些項目的數據,甚至是根據項目數據生成的柱狀圖、餅圖等圖表?，F在人們所用的字處理軟件一般都為微軟的word,所以本系統中所生成的可行性報告為word文檔形式,這樣便于用戶對可行性報告的
該系統中的四個功能模塊緊密協作,基本涵蓋了房地產投資中所應考慮的各方面內容。用戶(決策者)通過這些模塊的運作,可以得到有力的輔助決策,從而提高決策水平。
四、小結
將決策支持系統技術應用到房地產投資決策,是房地產投資的一項重大變革。房地產投資決策支持系統不僅可以提高決策效率,同時也大大提高了決策的準確性。目前我國在房地產投資方面的決策支持系統還不多,有待于進一步發展?，F有的房地產投資決策支持系統一般功能并不是很強大,還不能真正有效地起到輔助決策的作用。本文所提到的系統只是作了對房地產投資決策支持系統的一個初步探索,其中難免存在著一些不足,這就需要以后通過進一步的研究,使得系統不斷得到完善。
參考文獻:
[1]柳鶯,趙艷紅,錢旭,劉東紅. 數據倉庫技術研究和應用探討[j].計算機應用,2001(2):46-48.
[2]馬麗娜,劉弘,張希林. 數據挖掘,olap在決策支持系統中的應用[j].計算機應用研究,2001(11):10-12.
[3]劉智,桑國明,張維石. 基于數據倉庫連鎖店決策支持系統模型的研究[j].計算機與數學工程,2005(8):22-24.
[4]王沛皇. 房地產開發項目的特性及經濟評價[j].工業技術經濟,2000: 52 -53.
[5]王珊等.數據倉庫技術與聯機分析處理[m].北京:科學出版社,1998.
[6]高洪深.決策支持系統(dss):理論方法案例[m].北京:清華大學出版社,2005.
[7]王麗珍,周麗華,陳紅梅. 數據倉庫與數據挖掘原理及應用[m].北京:科學出版社,2005.
[8]王希迎,丁建臣,陸桂娟. 房地產企業融資新解[m].北京:中國經濟出版社,2005.
【關鍵詞】 內部控制； 內部控制質量； 整合觀
中圖分類號：F272.5 文獻標識碼：A 文章編號：1004-5937（2014）30-0054-05
一、問題的提出
內部控制質量的度量首先是實證研究范式在內部控制領域興起的客觀需要，是內部控制實證研究的前提。內部控制質量的度量除了為內部控制的影響因素、經濟后果和市場反映等研究提供計量基礎之外，還使得檢驗內部控制的治理機理以及與其他治理機制的協同效應成為可能，使內部控制實證研究走向深化，推動理論向前發展。從實踐角度看，建立科學合理的內部控制評價體系是推動內部控制規范實施的重要環節。內部控制質量的度量作為內部控制評價的數量化表示，不僅可以完善企業內部控制體系建設、提升風險管控能力，而且對規范資本市場運行以及推動我國經濟的可持續發展等都有著積極而深遠的意義。
但是，內部控制質量的度量一直都是內部控制研究領域的難點問題?，F實情況是，對于內部控制效率，理論上既沒有合乎邏輯的理論框架，實務中又缺乏有效的評價方法，以至于人們在內部控制效率的語義內涵、衡量標準和測度方法上難以形成統一的意見。首先，對內部控制質量的概念本身就存在著爭議。COSO委員會認為內部控制的質量是指內部控制制度設計的有效性和執行的有效性，而有些學者則認為內部控制的質量體現在對于內部控制目標的實現提供的保證程度上，這就產生了內部控制評價中關于“有效性”與“效率”兩個基礎概念的選擇問題，基礎概念的分歧進而帶來了定性與定量評價的不同側重以及度量方式的差異。其次，在度量方法上也存在著爭議。內部控制質量的度量是一個涉及到多指標的綜合評價過程，各種管理工程學方法和綜合評價技術被引入其中，但各種方法莫衷一是，而且都無法很好地解決度量過程中定性指標向定量指標轉化的主觀性偏差。
針對這些問題，理論界與實務界展開了積極的探索，取得了一些進展，本文將對現有的關于內部控制質量度量的文獻進行系統梳理，以期獲得對現有研究進展的準確把握和深入理解，并在此基礎上提出關于內部控制質量度量的新思路――整合觀。
分類是理清思路、研究問題的一個重要方法。根據對相關文獻的梳理，發現目前對于內部控制質量度量的分類方法不盡相同，各種分類方法相互重疊，尚未形成一種統一的分類方式。就研究需要來說，過多的分類方式將會帶來研究上的混亂，而一種合理且統一的分類將對于研究體系的構建起到支撐作用。對于內部控制質量的度量，其分類方法首先應當與內容緊密聯系，從研究的內容入手往往更有意義，體現對事物分類的目的。同時還要求分類具有明確的類別界限和一定的包容性，這樣既可以清晰地劃分各種類別，又可以涵蓋現有內容。因此，從現有文獻出發，結合對內部控制框架的借鑒以及上述原則的指導，將內部控制質量度量方式劃分為缺陷觀、要素觀和目標觀三種基本方式。
二、內部控制質量度量的缺陷觀
追溯早期實證類的文獻，筆者發現，在要素觀與目標觀度量方法尚未成型之前，為了實證研究的需要，學者們簡單地根據披露的內部控制缺陷情況來度量內部控制質量，稱之為缺陷觀。國外的實證研究最早就是采用了這種方式。美國2002年通過了薩班斯法案之后，對財務報告內部控制自我評價和審計等方面提出了強制性要求，并很快被其他國家效仿，這種強制性披露制度的推行在很大程度上解決了內部控制信息的來源問題，為開展內部控制實證研究提供了新的契機。我國早期實證研究也多受此啟發。
需要指出的是，對于2008年以前的研究，有的學者是用內部控制的自愿披露情況構造虛擬變量作為內部控制質量的度量指標的。例如張龍平等（2010）以公司是否披露內部控制鑒證報告作為內部控制質量的度量方式，根據2006至2008年數據研究了內部控制與盈余質量的關系。這與筆者這里定義的缺陷觀是有區別的。上海證券交易所2006年6月《上海證券交易所上市公司內部控制指引》（2006年7月1日起施行），鼓勵（而非強制）有條件的上市公司披露內部控制評價報告，深圳證券交易所2006年9月《深圳證券交易所上市公司內部控制指引》（2007年7月1日起施行），強制主板上市公司披露內部控制評價報告，2008年的內部控制基本規范要求2009年7月1日起在上市公司范圍內施行，并且強制披露內部控制信息。由此可以看出，我國內部控制信息的披露制度經歷了一個從自愿到半強制再到強制的發展過程。很顯然，這種以是否自愿披露信息作為內部控制質量度量的方法已經失去了應用的制度基礎。
從方法上來說，僅僅以是否披露信息作為內部控制的度量指標過于簡單化，缺乏嚴謹性。在此之后，以公開的內部控制鑒證報告的類型、披露的內部控制缺陷以及缺陷的個數構造度量指標的缺陷觀發展起來。
缺陷觀更多地出現在具體的內部控制實證研究文獻當中，其中國內具有代表性的文獻包括：李萬福、林斌、宋璐（2011）根據公司是否存在內部控制缺陷構造虛擬變量度量內部控制質量指標，檢驗了內部控制對投資效率的影響；單華軍（2010）等以上市公司是否披露內部控制缺陷和披露的內部控制缺陷個數來衡量內部控制質量，并以此檢驗了內部控制缺陷與公司違規之間的相關性；方紅星、金玉娜（2013）在前人的基礎上，提出了可感知的內部控制度量方法，采用分類法將內部控制質量分為低、中、高三類，分別賦值-1、0、1。從外文文獻來看，國外學者在做內部控制實證研究的時候主要采用的就是缺陷觀。例如Doyle et al.（2007）、Ashbaugh-Skaife et al.（2008）分別利用披露的內部控制缺陷情況構造虛擬變量，實證檢驗了內部控制與應計質量的關系；Goh and Li（2011）利用披露的內部控制重大缺陷構造虛擬變量研究內部控制質量與財務穩健性的關系。Krishnan（2005）同樣利用缺陷觀構造虛擬變量檢驗了內部控制與審計委員會質量的關系。
內部控制質量度量的缺陷觀的突出特點就是簡單易行，但這也帶來了諸多不足。很重要的一點在于缺陷觀完全依賴于內部控制信息的披露情況，如果企業披露的內部控制信息存在缺陷，那么根據這種披露而進行的評價就會產生偏差。雖然我國內部控制自愿性披露轉為強制性披露，但上市公司監管較弱，強制性披露流于形式。據財政部會計司頒布的上市公司2012年實施企業內部控制規范體系情況分析報告顯示，2012年共有2 244家上市公司披露了內部控制評價報告，占滬、深交易所2 492家上市公司的比例為90.05%，但只有8家上市公司披露存在內部控制重大缺陷，披露比例為0.36%。因此不難發現，我國上市公司內部控制信息披露就數量而言比較可觀，但是質量不盡人意。因而缺陷觀在我國尚缺乏應用的基礎；另外，簡單地使用虛擬變量，無法反映內部控制質量的差異性。以披露的內部控制缺陷為例，對內部控制信息進行簡單加總僅僅考慮了數量因素，沒有考慮質量特征，同樣是內部控制缺陷，但缺陷的大小程度不同，一個嚴重的內部控制缺陷對公司的影響很可能比多個中低程度內部控制缺陷的影響要大得多，采用對內部控制信息簡單加總的方法可能導致較大偏差；并且這種度量方式完全忽略了對內部控制要素、過程的考量，無法全面、準確地評價內部控制的真實質量，缺乏說服力。
三、內部控制質量度量的要素觀
內部控制歸根結底是由基本要素組成的，要素是COSO整合框架的核心內容，是實現內部控制目標的基礎。這些要素及其構成方式，決定著內部控制的內容與形式。
內部控制質量度量的要素觀受到內部控制要素的啟發，認為既然內部控制是一個控制過程，人們無法時刻關注內部控制的運行情況，而內部控制要素又構成了完整適用的控制體系，那么當要素安排得當、相對健全的時候，就可以合理保證內部控制過程的效率效果。從這個角度出發，對內部控制質量的衡量就成了對內部控制要素的考察。內部控制質量度量需要涉及到企業內部控制的各個方面，既要考慮到內部控制評價的主觀性，又要使內部控制評價結果具有客觀性，同時，評價過程還需要遵循系統性、全面性、重要性、可比性、定性與定量結合的原則，因此，需要一個合理的邏輯框架作為支撐。COSO整合框架的五要素論優化了內部控制的結構與體系，整合了對內部控制的不同理解，構造了一個共識性的概念平臺和框架，因此不失為一個合理的度量邏輯框架。
要素觀的本質是對內部控制要素的統計綜合評價，在一定的數理統計和系統工程方法的幫助下以綜合性的數值表示評價結果。這種方式與下面目標觀的背后思想都是對于真實效率與可測效率之間理想與現實的妥協。真實效率由于其內在的復雜性是無法完全觀測到的。即對于我們來說，內部控制效率其實就是一個“黑箱”。人們所能夠觀測和計算的，只是可以在某個能夠觀察到并且又可以用財務指標（或非財務指標）進行測算的那部分可測效率。這就決定著企業對內部控制效率的評價，只能建立在可觀測效率的概念之上，也從一定程度上解釋了為何內部控制質量度量是一個難點問題。
國內要素觀具有代表性的文獻包括：陳漢文（2010）根據內部控制五要素構建了由四級指標構成的評價體系，其中一級指標5個、二級指標24個、三級指標43個，四級指標144個，然后利用層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP），遵循構造層次分析結構、建立判斷矩陣群、計算權重及一致性檢驗的步驟最終獲得內部控制質量的數值；林鐘高、鄭軍、王書珍（2007）在借鑒內部控制五大要素的基礎上結合公司治理指標設計的內容，構建了中國上市公司內部控制綜合評價指數（ICI），基本涵蓋了COSO框架下的控制環境、風險評估、控制手段、信息與溝通及監督五個主要方面；朱衛東等（2005）運用BP神經學網絡算法，根據五要素把描述企業內部控制狀況的特征信息作為神經網絡的輸入向量，而把代表相應綜合評價結果的值作為神經網絡的輸出，并用足夠的樣本訓練這個網絡，使不同的輸入向量得到不同的輸出量值，從而對企業的內部控制狀況進行了量化的評價；此外，還有駱良彬、王河流（2008），韓傳模、汪士果（2009）運用AHP與模糊綜合評價方法的研究都屬于要素觀。國外要素觀的文獻包括：EI Paso（2002）從COSO整合框架出發，構建了包含5級量度，93個指標的內部控制評價指標體系；Sung-Sik Hwang et al.（2004）按照COSO報告構建了EPP環境下的內部控制評價模型，該模型由5個維度28個評價指標組成，并且使用層次分析法對評價指標賦權。
要素觀主要有以下兩大優點：首先，內部控制要素框架是一個成熟的體系，可以作為我們借以度量內部控制質量的現成基礎，使評價工作有據可循，并且這種從制度基礎角度的評價方式具有邏輯上的合理性和現實中的可行性；其次，管理工程方法和數理統計知識的運用，擺脫了綜合評價指標合成過程中的主觀因素干擾，使得評價保持了方法上的客觀性。
但是也應當看到，以內部控制要素為出發點的度量方法所具有的缺陷。首先，就數據的可獲得性來說，內部控制要素內化于企業管理系統當中，作為外部的研究者很難獲取數據。例如，于增彪、王競達、瞿衛菁（2007）采用實地調研的方法探討了亞新科安徽子公司如何設計和應用內控評價體系，但這種方式費時費力，對于大樣本實證研究無能為力；其次，很多內部控制要素的衡量都是定性的，這種方法涉及到對內部控制要素從定性評價到定量化的轉化過程，往往需要尋找替代變量或者引入虛擬變量，運用專家打分等方法，這會帶來原始數據的主觀性偏差，雖然做到了綜合指標合成過程的客觀性，但原始賦值的偏差后果是致命的。
四、內部控制質量度量的目標觀
內部控制目標，是決定內部控制運行方式和方向的關鍵，是認識內部控制基本理論的出發點，是內部控制設計與執行的導向。內部控制質量度量的目標觀同樣受到COSO內部控制框架的啟發，但目標觀認為以要素為基礎設置指數變量，指數的計算主要采用專家打分法，存在較大的主觀性，難以無偏地反映上市公司的內部控制水平，因此從控制的效果、目標的達成情況來評價內部控制的質量更為合理。其背后的思想仍然是以可觀測效率來推斷實際效率，客觀上簡化了評價度量工作。
國內目標觀具有代表性的觀點包括：張先治等（2011）根據COSO風險管理框架內部控制四大目標，即戰略目標、經營的效率效果、財務報告的可靠性和法律法規的遵守，從結果層指標、目標層指標、準則層指標、具體評價指標展開構建評價指標體系，同時建議使用分層模糊處理方法獲取綜合得分。除了提出具體的度量方法外，張先治還從我國內部控制實踐和監管環境出發，分別從內部控制評價內涵、評價目的、評價模式、評價主體、評價客體、評價模型角度系統論述并構建了中國企業內部控制評價系統，為從目標觀角度進行內部控制質量的度量提供了重要指引；中國上市公司內部控制指數研究課題組（2011）公布的中國上市公司內部控制指數，是由迪博公司基于時任財政部副部長王軍批準的全國重點會計科研課題――中國上市公司內部控制指數研究設計而來，又叫迪博指數。迪博指數從內部控制目標出發，并結合我國的內部控制規范體系，根據2008年我國頒布的內部控制基本規范中的內部控制五目標，構建了內部控制基本指數體系，即戰略指數變量、經營指數變量、報告指數變量、合規指數變量和資產安全指數變量以及對應的二級指標體系，并將內部控制重大缺陷作為修正指標，對內部控制基本指數進行補充與修正。在數據處理上，利用標準化法對指數變量進行無量綱化，使得各變量之間具有可比性，并采用算術平均法為各變量賦予權重，從而得到綜合評價的結果；此外，程曉陵、王懷明（2008），張兆國、張旺峰、楊清香（2011）在實證研究中采用的方法都可以劃分為這一類。國外文獻中具有代表性的是Chih-Yang Tseng（2007）構建的企業風險管理指數，該指數基于企業風險管理整合框架，從戰略目標、經營目標、報告目標和合規目標的實現程度來計算評分。
這種以目標為導向的評價方法最大的優點在于評價結果的客觀可靠性。不同于內嵌于企業經營活動中那些千差萬別、紛繁復雜的控制環節要素，內部控制目標的實現通過企業最終經營的一系列數據表現出來，具有數字化、精確化的特點，大大減少了要素觀中定性評價指標定量化的環節，可靠性提升的同時加上指標的透明化又帶來了評價結果的可比性，并且提高了評價效率。另外，以目標為導向的評價方法所需要的資料易于為外部研究者獲取，可行性較高。
但是目標觀的不足也是顯而易見的，那就是以目標的實現來衡量內部控制質量時存在的相關性問題。以經營目標為例，內部控制只是實現經營效率效果的一個方面，而企業最終的經營成果還要受到宏觀經濟環境、競爭對手策略，甚至是自然氣候因素的影響，是多重因素共同作用的結果，所以，目標實現程度來衡量內部控制有效性存在系統性偏差。
五、內部控制質量度量的新思路
從前文分析可以看出，現有的內部控制質量度量方法各有各的優勢，其度量方式都具有一定的創造性與獨特性，但是也普遍表現出無法全面衡量內部控制質量的缺陷。具體來說，缺陷觀易于理解、操作簡便，但無法對內控質量進行全面評價；要素觀過程導向，相關性較強，但可靠性較弱，數據計算易受主觀因素的影響；目標觀結果導向，可靠性較強，但相關性較弱，因為目標的實現未必與內控的高質量相關。
其實，從最早的缺陷觀到后來的要素觀與目標觀，各種度量方法一直在不斷發展、完善，并且，正是由于單一度量觀的不足，已經有學者意識到有必要結合不同度量觀來評價內部控制質量。例如，迪博指數在設計之時就考慮了用內部控制重大缺陷對指標進行修正，盡量減少度量偏差；方紅星的可感知度量方法實際上是用經過控制目標實現情況調整后的內部控制信息披露情況來度量內部控制質量。但是，這些結合或是簡單地在一種方法的基礎上引入另一種方法進行修正，或是簡單地把兩種方式生硬地糅合，這樣的結合是否能夠有效整合各種方式的優點，又在多大程度上克服現有方式的不足，仍值得商榷。例如，迪博指數引入的內部控制重大缺陷對指標進行修正并沒有解決目標觀度量的相關性問題，可感知方法也沒能解決缺陷觀無法對內部控制全面衡量的問題?？梢哉f，在方法的整合上，現有的研究并不充分。
因此，如何將不同度量觀有效結合，切實整合三種觀點的優勢并且克服各自的不足以獲得內部控制質量的全面準確度量就成為了解決問題的關鍵。有鑒于此，筆者在這里提出內部控制質量度量的新思路――整合觀。
整合觀的核心思想是以要素觀為基本框架，并融合目標觀與要素觀的內容，吸取其合理內核并克服其局限性，以我國企業內部控制規范指引為依據，結合美國COSO框架2013年最新進展，以期構建一套兼具科學性與可操作性的內部控制有效性評價體系，最終編制出具有廣泛認可度的我國上市公司內部控制指數。
社會科學的研究目的在于發現各種社會現象及其規律并將其運用到實踐中，因而更加關注的是相關性。雖然沒有絕對的精確性要求，但是度量指標的信度和效度、相關性和可靠性是衡量度量指標恰當性的絕對標準，這也是對度量方式的合理性評價的出發點與落腳點。以要素觀為基本框架最大的優勢就是能夠避免目標觀在相關性上的不足以及缺陷觀無法全面衡量內部控制質量的問題，從內部控制制度本身考量內部控制制度，全面評價內部控制質量，并且要素觀能夠利用成熟的內部控制框架，在理論上更加完備。與此同時，整合觀吸收目標觀與要素觀的合理做法，全面地利用各種方式的優點對要素觀進行有益補充，能夠克服要素觀在計算易受主觀因素的影響而導致可靠性不足的缺點。
需要指出的是，雖然以要素觀為基礎存在著數據的可獲得性問題，但是隨著資本市場信息披露制度的不斷完善和范圍的擴大以及商品化數據平臺的發展，這一問題將會得到很大程度的解決。因此，以要素觀為基礎的全面整合觀將是解決內部控制質量度量問題的有效途徑，這既從理論上實現了內部控制度量難題的突破，為解決內部控制評價難題提供了新的研究視角，推進內部控制評價方面的研究，促進內部控制領域研究的深入發展，又必將為內部控制的應用實踐帶來新的發展契機。
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關鍵詞：先進制造技術；新工業革命；制造模式；新一代信息技術；
作者簡介：周佳軍(1989-)，男，湖北黃岡人，博士研究生，研究方向：計算機輔助設計、計算機輔助制造、計算機集成制造系統等
0引言
制造業是中國經濟增長的主體和支柱，是綜合國力的重要體現。當前我國制造業的總體情況依然落后，從資源與環境的角度看，我國制造業對能源和資源消耗巨大，環境污染嚴重；從技術與創新水平的角度看，我國制造產業的技術創新能力薄弱，科技含量低，技術水平落后，有自主知識產權的產品少，產品的附加值較低[1]；從產業內部價值鏈的角度看，我國傳統制造業處在價值鏈上(研發、制造、營銷)價值創造能力最低的環節，在研發和營銷領域，科技創新能力弱、品牌建設不足；從市場環境的角度看，知識經濟時代的市場競爭日趨激烈，消費更加個性化，傳統的以追求生產效率為目的而進行的品種單一、大批量以及標準化的產品制造模式，很難適應現代市場中客戶的個性化和多樣化需求。
先進制造技術(AdvancedManufacturingTechnology，AMT)注重經濟效益和技術的融合性，通過柔性生產、靈活生產、產品差異化、注重效率和質量等方式增強企業對市場的反應能力、提高自主創新能力，為客戶提供更加人性化的服務，具有產品質量精良、技術含量高、資源消耗低、環境污染少、經濟效益好等特性，通過發展AMT和戰略性新興產業改造提升傳統的資源密集型和勞動密集型工業，以開辟一條科技含量高、資源消耗低和環境污染少的新型工業化道路，已成為提高我國高新技術發展、推動經濟發展和滿足人民日益增長需求的主要技術支撐。
2012年以來，新工業革命成為各國討論的熱點，以物聯網(Internetofthings)和大數據(bigdata)為代表的信息技術、以綠色能源為代表的新能源技術、以3D打印技術為代表的數字化智能制造等技術系統協同創新，將柔性化、智能化、敏捷化、精益化、全球化和人性化融為一體，將改變制造業的生產模式和全球經濟系統，引領人們的生活走向智能化時代。工業西方發達國家紛紛提出“再工業化戰略”，試圖實現從“產業空心化”到“再工業化”的回歸，提出的再工業化戰略并不是恢復傳統制造業的生產能力，而是通過加快突破和應用AMT搶占新一輪科技和產業競爭的制高點，占領產業鏈的高端。為了保證我國制造業的持續發展，必須盡快完成制造業的轉型升級，實現由制造大國向制造強國的轉變。
1先進制造技術
AMT自20世紀80年代提出以來，世界各國都十分重視其理論和應用實踐研究。AMT既包括先進加工技術(AdvancedProcessingTechnology，APT)(主要指材料加工工藝及方法)，又包括對先進裝備、人的智慧等有機構成的現代集成制造系統的智能控制和組織管理的先進制造模式(AdvancedManufacturingMode，AMM)，主要指制造模式及系統。美國聯邦科學、工程和技術協調委員會(FederalCoordinatingCouncilorScienceEngineeringandTechnology，FCCSET)下屬的工業和技術委員會AMT工作組提出其主要包括三個技術群[2]：主體技術群(AMT的關鍵支撐，如計算機輔助設計、加工工藝規劃、增材制造技術、并行工程，以及材料生產工藝、加工工藝、加工和測試技術等)、支撐技術群(如計算機技術、自動化技術、檢測與轉換技術、標準和框架等)和管理技術群(如質量管理、基礎設施、人員培訓、全局監督等)。雖然先進制造模式和AMT密不可分，實踐中也常將二者混為一談，但是它們是兩個不同的概念。AMT注重制造單元功能效用的發揮(偏重技術)，AMM注重組織方式，強調的是人、組織結構和技術三者的協同。兩者的關系如圖1所示。
從社會技術系統的觀點看，任何制造系統都有兩個尺度，即技術系統和伴隨技術系統的社會系統，社會技術系統強調系統中技術系統與社會系統兩類因素的相互作用，技術影響社會系統投入的種類、轉換過程的性質和系統的產出。然而，社會系統決定著技術利用的有效性和效率，如果孤立地試圖使其中一個系統最優化，則可能使系統的總效能降低。AMT是各個單項技術在先進制造哲理下的有機集成，從最初關注技術和工程科學等自然科學的集成，慢慢過渡為重視在AMT應用過程中科學技術、組織結構以及人的智慧等的深度融合，尤其注重自然科學與社會科學的集成、系統體系觀念和整體全局優化，最終目的是使整個制造系統能對外部市場環境的變化產生及時、高效、敏捷的反應。
1.1先進制造技術的概念、內涵及主要內容
制造指對原材料進行加工或再加工，以及對零部件裝配過程的總稱。AMT的概念起源于美國[3]，早期其定義是以計算機和信息技術為基礎的制造技術群，主要包括計算機輔助設計、計算機輔助制造、計算機輔助工程、機器人及柔性制造技術、自動控制系統、數控技術及裝備等[4-5]，從研究的角度看，先進制造技術在不同時代具有不同的含義，當前各種新出現的、先進的機械加工技術(納米加工、激光切割、增材制造等)、精益生產、并行工程、柔性制造、虛擬制造、敏捷制造和現代集成制造模式等，都屬于AMT的研究之列。
我國學者在對國外學者有關AMT定義的歸納和研究中，更為系統地對AMT進行了定義，認為AMT是一個多學科體系，包括從市場需求、產品設計、工藝規劃到制造過程與市場反饋的人—機—物系統工程[6-7]。AMT本質上是自然科學(自動控制技術、工藝規劃技術等)和社會科學(組織管理和經濟學等)的有機融合體，是通過生產方式的智能化和柔性化來提高企業的核心競爭力和對市場環境的反應能力。
從制造系統的觀點看，AMT是一個三層次的技術群，如圖2所示：第一個層次(內層)為基礎制造技術，主要指優質、高效、低耗、清潔的通用共性技術，對應AMT中的支撐技術(如圖1)；第二層(中層)是新型制造單元技術，由制造技術與信息技術、新型材料加工技術、清潔能源、環境科學等結合而成，涉及多學科交叉、集成與融合，對應于先進制造技術中的主體技術和管理技術；第三層(外層)為先進制造模式/系統(集成技術)，是由先進制造單元技術和組織管理等融合而成的現代集成制造模式，強調技術系統和社會系統的協同與融合，對應于圖1的先進制造模式，是人、技術、組織和管理等要素的集成，也是人機物協同制造系統。
1.1.1基礎制造技術
優質、高效、低耗、清潔的基礎制造技術，主要指傳統的制造工藝技術(如毛坯測量下料、鑄造/塑性成形、鍛壓、焊接、熱處理、材料強韌化、表面保護、機械加工、優質高效連接技術、功能性防護涂層及各種與設計制造等)經過優化和改進后形成的基礎制造工藝，是先進制造技術的核心組成部分。
1.1.2新型制造單元技術
新型制造單元技術由制造技術與互聯網信息技術、人工智能、新型材料加工技術、清潔能源、環境科學等結合而成，涉及多學科交叉、集成與融合，主要包括以下內容：
(1)新型材料、納米技術和激光加工傳統材料的研制過程通過基本材料的組合反復試驗配制獲得，整個過程非常緩慢。2011年6月，美國先進制造業伙伴關系(AdvancedManufacturingPartnership，AMP)計劃之一的“材料基因組計劃”[8]，從分子結構的角度分析材料，通過原子排列找出相—顯微組織—性能—環境參數—使用壽命的關系，建立了原子、分子的結構與材料性能的關系，極大地提高了研發、生產和應用先進材料的速度。納米技術和激光加工引發了機械技術與電子技術在毫微米水平上的融合。
(2)增材制造與精密成型技術增材制造(如3D打印[9])是材料技術、粘結技術和打印技術的融合創新，由原材料直接制造成精密工件的材料近凈成型技術(Near-netShapeForming，NSF)制作的零件不需要加工或少量加工即可投入使用，極大地改造了傳統的毛坯成型技術[10]。
(3)機器人、自動化及智能化技術工業機器人在生產加工中可以完成某些過程復雜、費時耗力的標準化生產流程[11]；自動化促使機器或生產過程從自動控制發展到自學習、自組織、自維護和自修復等；智能化技術綜合了信息技術、模糊算法、神經網絡控制等智能優化算法，使機器在沒有人工干預的情況下進行生產，具有人機一體化、自律能力強、自組織與超柔性、自學習與自我維護等特點。
(4)先進電子技術裝備先進電子裝備，如平板電腦、智能手機、穿戴設備等普適人機交互設備和移動終端會越來越普及，使人與物理世界的交互方式更加普適化、虛擬化、智能化和個性化，實現任何地點、任何時間、任何人都能訪問任何信息的交互，傳感器和嵌入式設備將會感知和采集各種環境和監測對象信息，并對這些信息進行處理，用戶能夠利用自然普適智能的方式無縫地實現資源共享和服務的獲取。
(5)分子生物學和生物制造通過學習生物系統的結構、功能及其控制機制，解決制造過程中的一系列難題。強調生命科學的應用，方法包括基因算法、進化算法、強化學習和神經網絡等。
(6)供應鏈管理制造過程是物質流、信息流在控制流的協調下實現從原料到產品的轉換，供應鏈管理以整體效益最優化為目標，以系統化的觀點綜合考慮對人、技術、管理、設備、物料、信息等系統構成要素的優化組合，實現產品生命全周期經濟效益、社會效益和生態效益的協調統一。
(7)清潔生產技術、綠色可持續制造清潔生產和綠色制造主要表現在以下幾個方面：1綠色設計，設計階段就充分考慮對資源和環境的影響；2綠色選材，將環境因素融入材料的選擇過程中；3綠色制造，采用物料和能源消耗少、廢棄物少、對環境污染小的制造方法；4回收和循環再制造，實現資源―產品―廢棄物―再生資源或再生產品的反饋式循環模式[12]。
(8)物聯網、大數據、云計算(cloudcomputing)等新一代信息技術IBM公司基于新一代信息技術提出的智慧地球(smartplanet)掀起了物聯網研究的，引起了國內外學者和政府的廣泛關注[13]。物聯網是利用無線射頻識別(RadioFrequencyIDentification，RFID)、嵌入式系統、傳感器等技術獲取現實世界信息，使物體與物體之間通過網絡相互連接并進行信息交互，以實現智能化識別、跟蹤、監控和管理的一種網絡[14]。物聯網技術融入產品的全生命周期及制造過程的各個階段，將形成新的制造模式———制造物聯。隨著物聯網時代的到來，社交網絡、電子商務、信息物理系統、移動終端等迅速發展，數據量尤其是半結構化、非結構化數據呈爆發式增長，據著名咨詢公司IDC的研究報告，2011年網絡大數據總量為1.8ZB，預計到2020年，總量將達到35ZB，大數據時代正在來臨[15]。一般意義上，大數據指無法在一定時間內用常規機器和軟硬件工具對其進行感知、獲取、管理、處理和服務的數據集合[16]，具有大量、高速、多樣、價值密度低的特點。對于制造業而言，數據積累和數據的廣度還不夠，數據應用大多針對傳統企業內的結構化數據，有效整合大數據，包括微博、論壇、網站等數據源，分析發掘這些數據蘊藏的潛在價值，有助于快速預測市場趨勢和客戶的個性化需求，細分客戶并提供量身定制的合適服務，及時了解整個供應鏈的供需變化等。此外，制造系統中包括大量的物料、人員、生產設備狀態及加工過程等數據，研究制造系統中產生的大量不同來源的數據的動態演變過程，搜索、比較、聚類、分析、處理與融合制造過程的數據，可以支持制造過程的優化決策，優化生產流程和改進產品質量，有效提升制造企業的經營管理效率和市場競爭力。大數據分析需要高效的數據處理平臺，目前制造業已經進入大數據時代，而大數據具有數據體量巨大、數據類型繁多、查詢分析復雜等特點，超越了現有企業的IT架構和基礎設施的承載能力，因此需要高性能的計算機和網絡基礎設施，必須依托云計算的分布式架構、分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術等。云計算[17]是能夠提供動態資源池、虛擬化和高可用性的下一代計算平臺，通過按需使用的方式為用戶提供可配置的資源(包括網絡、服務器、存儲、IT基礎設施、軟件、服務等)。云計算融合物聯網、面向服務、高性能計算和智能科學等技術形成云制造[18]，將各類制造資源或能力虛擬化、服務化，通過網絡和云平臺為用戶提供可高效便捷、按需使用、優質廉價的制造全生命周期服務。
1.1.3先進制造模式/系統
制造模式是制造業為了提高產品質量、市場競爭力、生產規模和生產速度，以完成特定的生產任務而采取的一種有效的生產方式和一定的生產組織形式。先進制造模式是以計算機信息技術和智能技術為代表的高新技術為支撐技術，在先進制造思想的指導下，用扁平化、網絡化組織結構方式組織制造活動，追求社會整體效益、顧客體驗和企業盈利，是最優化的柔性、智能化生產系統。按照歷史唯物主義的觀點，社會存在決定社會意識，從制造業的發展進程來看，不同社會發展時期決定了不同的制造思想、生產組織方式和管理理念，它們相互作用、共同決定了特定時期的制造模式。如圖3所示，按照制造技術的發展水平、生產組織方式和管理理念，將制造模式的發展歷程歸納為手工作坊式生產、機器生產、批量生產、低成本大批量生產、高質量生產、網絡化制造、面向服務的制造、智能制造8個階段。
工業革命以前，產品主要以手工作坊式和單件小批量模式生產為主，產品質量主要依賴手工匠的技藝，其成本較高、生產批量小，零部件的質量可控性和兼容性比較差，供不應求成為制造業進一步發展必須解決的問題。產業革命后，新的生產技術和管理思想大量涌現，這一階段的早期，制造技術的改進重點是規模化大批量生產和提高生產效率，流水線式生產方式使得專業分工和標準化規模生產從技術方法上成為可能，科學組織管理理念等又從組織、結構和方式上保障了流水線式生產的實現，使得大規模制造成為可能。然而，大規模、批量化生產方式的精細化分工和高度標準化形成了一種剛性的資源配置系統，在買方市場下，市場環境瞬息萬變，這種生產模式會給企業帶來巨大損失，20世紀90年代，隨著先進制造理念、先進生產技術以及先進管理方式的不斷成熟與發展，各種新的制造理念、先進制造新模式得到了迅猛發展，理論界相繼出現了高質量生產、網絡化制造、面向服務的制造、智能制造等一系列新概念，各種先進制造模式之間的關系如圖4所示。
(1)高質量生產
并行工程、柔性制造、精益生產[19-20]這三類制造模式是基礎的生產管理方法，是虛擬制造、敏捷制造、現代集成制造的基礎技術；虛擬制造[21]是實現敏捷制造[22-23]的重要手段；生物制造[24]和綠色制造[25-26]是考慮環境影響和資源利用率的制造模式，相關文獻已有介紹，不再贅述。
(2)網絡化制造
網絡化制造是指在產品全生命周期制造活動中，以信息技術和網絡技術等為基礎，實現快速響應市場需求和提高企業競爭力的制造技術/系統的總稱。比較典型的應用模式有制造網格(MGrid)[27]、應用服務提供商(ApplicationServiceProvider，ASP)[28]。制造網格是運用網格技術對制造資源進行服務化封裝和集成，屏蔽資源的異構性和地理上的分布性，以透明的方式為用戶提供服務，從而實現面向產品全生命周期的資源共享、集成和協同工作；ASP是企業將其部分或全部流程業務委托給服務提供商進行管理的一種外包式服務，以優化資源配置、提高生產和管理效率。企業用戶可以直接租用ASP平臺提供的各類軟件進行自己的業務管理，如產品生命周期管理(ProductLifecycleManagement，PLM)、企業資源規劃(EnterpriseResourcePlanning，ERP)等，不必購買整個軟件和在本地機器上安裝該軟件，從而節省了IT產品技術的購買和運行費用，降低了客戶企業的應用成本，特別適用于中小型企業。
(3)面向服務的制造
制造的價值鏈正不斷延伸和拓展，制造和服務逐漸融合，制造企業更加傾向于為顧客提品服務及其應用解決方案。面向服務的制造是為實現制造價值鏈的增值，通過產品和服務融合、客戶全程參與、提供生產型服務或服務型生產，實現分散的制造資源整合和各自核心競爭力的高效協同，達到高效創新的一種制造模式[29]。面向服務的制造的典型應用有眾包生產(CrowdSourcing，C-Sourcing)、工業產品服務系統(IndustrialProductServiceSystem，IPSS)等。眾包生產源于眾包，眾包一詞最早出現在2006年，由美國《連線》雜志一位名叫杰夫·豪的記者首次提出[30]。眾包是一種分布式的問題解決和生產模式，它將工作任務通過互聯網以公開、自由自愿的方式分發給非特定的大眾。眾包生產就是網絡化社會生產，讓更多產品和服務用戶參與到產品的創新活動中來，打破企業創新來源的界限，聚集大眾智慧，增加公眾的參與度，并通過“用戶創造內容”的形式生產出符合消費者需求的個性化產品[31]。眾包生產對構建創新型制造企業非常重要，它具有開放式生產、組織構成的動態性、物理范圍的分布性、參與者的主動性等特點，能夠突破傳統生產模式，通過外部資源的整合實現產品開發任務；另外，它還可以通過激勵機制代替合約機制，以極低的成本聚集外部的零散個體用戶和群體資源，為客戶提品及其應用解決方案。面對多樣化的個性需求和不斷變化的市場環境，眾包生產能夠靈活、高效、低成本地進行資源的重新分配和整合，有效降低產品制造成本，減少企業風險，提高適應個性化需求的靈活性，它的出現給企業的研發、生產、銷售、管理和售后服務帶來了巨大影響。產品服務系統(ProductServiceSystem，PSS)通過系統地集成產品和服務，為用戶提品功能而不是產品本身來滿足用戶需求，從而實現產品全生命周期內的價值增值和生產與消費的可持續性[32]。IPSS[33]是在PSS的基礎上提出的。IPSS是工業產品及其相關服務的集成，它將產品與服務作為一個集成化的整體提供給用戶，這里的產品既可以是用戶所有，也可以是IPSS的提供者所有，不但關注產品本身質量而且考慮顧客體驗，通過用戶的參與來提高產品服務創新能力；服務則是覆蓋整個產品全生命周期內的所有活動(設計、制造、運輸、銷售、使用、維護、售后服務等)，通過專業的服務共享降低用戶的成本投入，從而集中更多的精力關注其核心競爭力。IPSS的核心是提供工業產品的工作能力，這依賴于提供者的知識水平和經驗豐富程度，因此它具有知識服務和生產型服務的特點。
(4)智能制造
基于新一代信息技術和IBM智慧地球的研究框架，制造系統的集成協同越來越關注人的發展和周圍環境的融合，研究的關注點從之前側重信息技術和工程科學的集成，逐步轉變為技術體系、組織結構、人及環境的深度融合與無縫集成，實現優勢互補與可持續制造。此類制造包括云制造、制造物聯、基于信息物理系統(Cyber-PhysicalSystem，CPS)的智能制造乃至智慧制造。德國政府于2013年4月舉辦的漢諾威工業博覽會上正式推出了工業4.0戰略，在該戰略下提出的智能制造是面向產品全生命周期，實現泛在感知條件下的信息化制造。智能制造技術是在新一代信息技術、云計算、大數據、物聯網技術、納米技術、傳感技術和人工智能等基礎上，通過感知、人機交互、決策、執行和反饋，實現產品設計、制造、物流、管理、維護和服務的智能化，是信息技術與制造技術的集成協同與深度融合。在產品加工過程中，智能制造將傳感器及智能診斷和決策軟件集成到裝備，由程序控制的裝備上升到智能控制，能自適應反饋被加工工件在過程中的狀況[34]。例如，基于CPS的智能制造生產過程與傳統的數控加工技術相比，能感知溫度、環境、加工材料的屬性變化，并作出相應調整，不會死板地執行預定程序，能夠保證加工出的產品精度?；谠朴嬎?、物聯網、面向服務和智能科學等技術的云制造也是一種智能化的制造模式[35]，它利用網絡和云制造服務平臺，按需組織網上制造資源(制造云)，為用戶提供可隨時獲取的、動態的、敏捷的制造全生命周期服務[36-38]。云制造能促進制造資源/能力的物聯化、虛擬化、服務化、協同化和智能化。與傳統的網絡化制造相比，云制造具有更好的資源動態性、敏捷性以及產品和服務解決方案的靈活性，同時能更好地解決ASP模式的客戶端智能性和數據安全性的不足問題，以實現更大范圍的推廣和應用；與制造網格相比，云制造在“分散資源集中使用”思想的基礎上，還體現了“集中資源分散服務”的思想。制造物聯[39]是基于互聯網、嵌入式系統、RFID、傳感網、智能技術等構建的現代制造物聯網絡，是以中間件、海量信息融合和系統集成技術為基礎，基于物聯網系統開發服務平臺和應用系統，解決產品設計、制造、維護、管理、服務等過程中的信息感知、可靠傳輸與智能處理，增加制造的服務化與智能化水平的制造新模式。制造物聯在制造系統中的應用能夠有效地管理制造資源、監控制造過程、匹配制造需求等，將傳統的產品制造從市場調研、研發設計、供應鏈、生產過程、銷售、物流運輸與售后服務融為一體，協同制造過程中物料流、能量流、信息流、價值流的優化運行，以支持產品智能化、生產過程自動化、供應鏈與物流的準時化和精益化、企業經營管理輔助決策等應用，極大地提高了制造企業的核心競爭力。
基于語義Web、務聯網(InternetofService，IoS)、社會性網絡服務(SocialNetworkService，SNS)等，智能制造/云制造的進一步發展將會誕生智慧制造(WisdomManufacturing，WM)[40-41]。WM將機器智能、普適智能和人的經驗、知識與智慧結合在一起，形成以客戶需求為中心、以人為本、面向服務、基于知識運用、人機物協同的制造模式。
綜上所述，先進制造模式是以所追求的目標和生產開展方式的轉變為基礎而產生及發展的，體現的是消費者的個性化需求、科學技術發展水平和市場競爭形勢，是由先進制造哲理、先進組織管理方式、先進制造技術及人的相互融合發展、相互協同作用的產物。這是一個系統靈活性不斷增大、組織結構和過程不斷優化的進程，將形成人機物協同制造系統，使制造資源得到最佳利用、生產效率得到極大提高，能夠對市場變化和內部變化作出迅速響應。
1.2先進制造技術對產品生產活動的影響
從生產流程來看，AMT與傳統制造技術對制造過程的影響如圖5所示。傳統制造是利用制造資源將原材料轉換為產品的過程，僅為生產過程的一部分，一般包括產品的加工和裝配兩大內容，制造商自行生產或者從供應商購買零件，將其組裝成產品并檢驗以符合要求。制造過程中輸入的是原材料、能量、信息、人力資源等，輸出的是符合要求的產品。傳統的制造系統設計、制造與銷售各部分之間信息的傳遞與反饋不暢，各部門按功能分解任務，容易只考慮本部門的利益，對系統的優化考慮較少，造成設計與制造部門間難以協調、矛盾突出。
AMT主要從材料設計、制造流程改造、產品服務融合的集成解決方案和循環利用四個方面拓展傳統制造技術的內容：
(1)材料設計新型材料的成型和加工技術愈發重要，對材料分子層或原子層的定向改造極大地提高了產品性能，超硬材料、功能梯度復合材料的某些新的成形、加工技術將不斷涌現，如超導材料成形加工等。
(2)制造流程改造傳統制造是面向批處理、時間上和空間上分離的分布式加工，先進制造超效能加工和自動化技術能夠促使連續流制造，減少零件庫存。
(3)產品服務融合先進制造強調涵蓋從產品研發直至客戶應用的全過程，提品、軟件和服務于一體的產品解決方案和端對端的服務。知識資本、人力資本和技術資本的高度聚合，使制造活動擺脫了傳統制造低技術含量、低附加值的模式，通過產品設計、管理咨詢等活動，技術和知識在生產過程中被實際運用，將技術進步轉化為生產能力和競爭力，為企業產生更高的附加價值。
(4)循環利用[42]先進制造注重材料的回收利用，不但對環境友好而且節約原材料成本。傳統的產品制造模式是一個開環系統，即原料工業生產產品使用報廢棄入環境，是以大量消耗資源和破壞環境為代價的制造方式；而循環生產是一個閉環系統，整個生命周期考慮生態環境和資源效率，從單純的產品功能設計擴展到生命周期設計，強調所有資源應該實現在經濟體系內的循環利用。
基礎制造技術、新型制造單元技術和現代先進集成制造技術對制造業的發展產生了重要影響?；A制造技術通過改進、整合形成新型制造單元技術，進而影響整個制造過程。諸如網絡化制造、面向服務制造和智能制造等先進集成制造技術已在前文說明，這里著重探討新型制造單元技術對制造過程的影響。具體來講，新型制造單元技術(圖2中第二層)對傳統制造流程的改造如圖6所示，增材/精準制造用于對加工階段的改造；機器人/自動化技術用于組裝和生產流程的自動化；先進電子技術用于產品和服務的融合以及加工過程的控制；供應鏈設計以整體效益最優化為目標，以系統化的觀點綜合考慮人、技術、管理、設備、物料、信息等系統構成要素的優化組合，在滿足產品或服務供給要求的同時，達到成本最低；清潔生產技術主要用于材料的循環利用、回收等環節；分子生物學和生物制造用于材料設計及制造流程的改進；納米材料技術用于合成與加工功能梯度材料、復合材料等；物聯網、云計算和大數據用于對產品全生命周期制造過程進行全方位跟蹤、分析、優化和控制，實現多維度、透明化的泛在感知，確保制造過程的高效、敏捷、可持續和智能化。
需要指出的是，AMT對傳統制造流程的改造，不但使原有制造和裝配工藝等制造中期階段產生了質的變化，而且涵蓋了市場信息分析、產品決策、產品設計、生產準備等生產前階段，以及質量監測、銷售使用、售前售后服務、產品報廢的處理和回收再生產等后階段，覆蓋了產品生命周期的制造全過程，可提供集產品、軟件和服務于一體的整體解決方案，實現優質、高效、低耗、清潔、靈活生產。
1.3各國先進制造技術發展情況和研究進展
近年來，美國、日本、德國等發達國家先后針對AMT的研發提出了國家層面的發展戰略計劃。美國在2009年12月頒布了《AFrameworkforRevitalizingAmericanManufacturing》(重振美國制造業框架)[43]；2011年6月宣布了《TheAdvancedManufacturingPartnership》(先進制造伙伴計劃)[44]；2012年2月了《ANationalStrategicPlanForAdvancedManufacturing》(先進制造業國家戰略)[45]，提出通過加強研究和試驗稅收減免、擴大和優化政府投資、建設智能制造技術平臺，以加快智能制造的技術創新。
日本在1989年就發起“智能制造系統”計劃，推動本國AMT的研究和發展；2010年5月公布了《產業結構藍圖》，同年6月通過《新增長戰略》法案，規劃了日本經濟2011年~2020年的十年發展戰略，其中包括對先進制造業的支持策略，通過大力調整制造業結構，加快發展機器人、無人化工廠、3D打印技術等尖端領域，提升制造業的國際競爭力[46]。
德國作為工業強國，為保持其制造業的競爭優勢，采取積極有效的行動，將大量人力和物力投入到AMT中，推動AMT的發展，并制訂了相關的計劃[47]，特別是2010年7月制訂了《高技術戰略2020》，以支持制造領域新型革命性技術的研究與創新。其中“工業4.0”項目[48]是《高技術戰略2020》確定的十大未來技術項目之一，用以支持工業技術領域新一代關鍵技術的研發和創新，該項目成為2013年漢諾威自動化展最熱門的話題。工業4.0旨在通過互聯網、物聯網、CPS、IoS等技術提升制造系統的智能化水平，它包括兩大主題：1智能工廠，重點研究智能化生產系統和過程，以及網絡化分布式生產設施的實現；2智能生產，主要涉及整個企業的生產物流管理、人機互動以及3D技術在工業生產過程中的應用等。歐盟于1998年~2007年相繼公布了第五框架計劃(1998~2002)、第六框架計劃(2002~2006)和第七框架計劃(2007~2013)，于2009年頒布了《歐盟共同關鍵使能技術發展戰略》，次年3月頒布了《歐洲2020戰略》[49]。發達國家希望以高新技術為依托大力發展節能環保產品、清潔能源、新材料等新興產業，構筑新的優勢，消除不利因素，創造有利環境及符合自身優勢的新興市場，規避在傳統制造領域與中國等發展中國家相比的競爭劣勢，以樹立其AMT的持續競爭優勢，提高其先進制造業的競爭力。
我國也十分重視AMT的發展，國家863計劃在清華大學建立了CIMS工程研究中心。先進制造技術作為一個主題在國家科技部領導下取得重大進展，如數字化制造與工業工程[50]、網絡協同設計[51]、網絡制造、仿生制造[52]、綠色制造與區域網絡制造[53]、供應鏈、網絡化制造、大批量定制和仿生制造[54-55]等。特別是國家“十二五”制造業信息化科技工程規劃中，明確提出了大力發展新一代集成協同技術、制造服務技術和制造物聯技術，該規劃的實施將促進互聯網、云計算、物聯網等新一代信息技術與制造技術相融合，為加速制造業結構調整和轉型升級、發展高端制造業等戰略性新興產業發揮極其重要的作用。制造業信息化工程的實施使我國在AMT領域取得了大批具有先進水平的研究成果，促進了制造業向精益化、全球化、協同化、服務化、綠色化、智能化的方向發展，為傳統產業的升級改造和高技術產業的發展做出了貢獻。
2新工業革命
工業革命是生產技術的變革，同時也是一場深刻的社會關系變革。新科技群的協同效應和深度融合將導致生產組織方式和制造模式發生重大變化，從而引發新的工業革命。目前正在出現一種新工業革命，但仍是一個十分模糊的概念，不同研究者對新工業革命的概念有各自的理解，主要有5種不同的觀點：
(1)杰里米·里夫金[56]認為，歷史上重要的工業革命都是在新通訊方式和新能源結合之際產生的，當前正由互聯網和新能源結合引發新的經濟和社會變革，即包括五大支柱的新工業革命，如圖7所示，其中：1能源轉型，向可再生能源轉型，利用風和陽光等，不再消耗石化產品；2分散式生產，互聯網信息技術等基礎設施的建設大大減小了時間、空間對人們的經濟活動交流的制約，基于知識的共享、創新和發展的扁平式、分散化、合作性的生產組織結構更加符合現代商業的需求；3存儲，充分利用社會基礎設施存儲間歇式可再生能源；4構建能源互聯網，利用互聯網技術將電網轉變為能源共享網，通過一種網格式的智能分布式電力系統和他人共享；5交通工具轉變，將汽車、卡車、火車等運輸工具轉向插電式或者燃料電池等以可再生能源為動力的交通工具，電動車需要的電可在充電站購買。這五大支柱協同發展實現了1+1+1+1+1>5的整合效應，樹立起一個新經濟發展范例，帶領世界進入新紀元。
(2)克里斯·安德森[57]認為，新型材料的應用和增材制造技術等數字化制造方式將引發新工業革命，采用新型材料、3D打印技術和基于網絡的協同制造服務等智能化與數字化制造方法，能夠迅速和精準地將計算機中的虛擬設計模型轉化為真實物體，甚至直接打印出零件或模具，基于網絡的新型數字化設計及制造的創新提供給網絡用戶以創造真實物體的能力，將制造延伸至范圍更廣的生產人群中，這些制造過程蘊藏著由普通人完成的無限可能，眾多個人制造聯合推動全面創造，將直接加快向新型工業化趨勢發展的步伐，從而引領新工業革命。
(3)英國彼得·馬什[58]在《新工業革命：消費者、全球化以及大規模生產的終結》一書中，將工業革命劃分為五次，如表1所示，而將始于2005年的第五次工業革命稱為新工業革命。
(4)保羅·麥基利的三次革命說[49，59]認為，以制造業數字化為核心的第三次工業革命(新工業革命)即將到來，互聯網、智能軟件、新能源、新材料、機器人、新的制造方法和以網絡為基礎的商業服務模式將使技術要素和市場配置要素發生革命性變革，產生改變社會發展歷程的巨大能量。而制造業的數字化進程正從智能計算機軟件、新材料、更靈巧的機器人、基于網絡的制造業服務化、新的制造方法5個方面向前推進。
(5)德國政府于2013年4月舉辦的漢諾威工業博覽會上，正式推出了工業4.0第四次工業革命[48]項目，目的是支持工業領域新一代革命性技術的研發與創新。工業4.0強調在工業生產過程中，以信息物理融合系統為核心，將眾多智能體聚集在信息平臺上，形成一種高度協同的互聯互通關系，從而構建智能化的新型生產模式與產業結構。工業4.0正引領新一輪的工業革命，傳統的行業界限將消失，并會產生各種新的活動領域、商業模式和合作形式，將導致工業結構、經濟結構和社會結構從垂直向扁平轉變，從集中向分散轉變。
這些研究預言了新的工業革命即將來臨，勾勒出了先進制造業的影響，描繪了未來制造業的走向。從上述觀點可以看出，工業革命的實質是制造方式與模式的革命：保羅·麥基利認為生產工具發生很大變化將導致新工業革命；杰里米·里夫金認為生產動力的變革將引發新工業革命；彼得·馬什認為新工業革命主要集中在材料、動力、加工工藝、制造模式等方面的變革；克里斯·安德森的新工業革命觀點主要體現在生產方式的革新；德國工業4.0體現在在工業生產過程中，基于CPS建立了一種高度協同的產品與服務的生產模式。其實，任何一項單一的技術都不足以引發新一輪工業革命，判斷工業革命的依據關鍵為是否有新科技群協同效應以及是否帶來人類生產、生活方式的重大變革。因此，新工業革命是基于新能源、智能制造、數字化制造、機器人技術、新一代信息網絡技術等先進技術綜合系統協同創新及突破性的發展，融合信息、計算機、數字化、互聯網技術創新變革，使工業生產方式與制造模式發生巨大變化，從而使交易方式與人們的生活方式發生重大變化。傳統的自上而下、集中規?；纳a模式將逐步被新工業革命的分散、扁平和協作的模式取代，定制化、個性化、智能化、分散化和合作化是新工業革命的主要特征。
3先進制造技術與新工業革命之間關系
從主導技術和新興產業的角度來看，以生產方式變革為主線的AMT的群體涌現、協同融合將導致新的工業革命，各種技術之間產生的耦合效應推動了工業革命的進程。新工業革命不是依賴單一學科或某幾類技術，而應該是全方位的多學科、多技術層次、寬領域的協同效應和深度融合。人類制造模式的演變從原始手工生產模式到現代先進制造模式的演變過程中，經歷了3次大的革命性變革。圖8所示為由市場變化與技術發展推動的先進制造模式的變革。
圖中：第一次工業革命中，由于蒸汽機、電氣技術、內燃機的發明與改進，機器取代手工成為主導生產方式，制造業進入機械化制造時代，成為近代工業化大生產時代的開端。第二次工業革命中，大規模制造成為主導生產方式，20世紀20年代，隨著電子技術、信息技術的發展，以流水線為典型代表的大規模制造模式在組織結構上追求縱向一體化與大規模，內部分工仔細，專業化程度高，簡單熟練的操作提高了生產效率，使制造成本隨規模遞減，同時質量的穩定性也得到提高，制造模式進入批量大規模制造階段。新工業革命是現代先進制造模式集成協同創新的結果，進入20世紀90年代后期，隨著網絡信息技術、智能控制技術研究的深入和以知識為基礎的經濟時代的到來，制造業的市場環境與技術變革發生了根本性的改變。大規模制造系統的剛性與市場的個性化需求以及環境快速變化所要求的響應速度之間的矛盾日益尖銳，正是在此背景下，各種新制造模式研究探索與試驗如雨后春筍般迅速興起，現代AMT融合自然科學和社會科學的最新進展，以綠色、低碳、可持續為發展理念，帶來了產業組織模式的轉變，對轉變經濟增長方式、政府管理模式和社會組織形態都有巨大的推動作用，使全球技術要素和市場要素配置方式發生了革命性變化。
AMT的發展將在新工業革命中發揮重要作用。如前所述，工業革命的實質是制造業生產方式與制造模式發生重大變化，它必然也是始于制造技術突破性的發展。AMT是制造業產生變革的根本力量，新一代信息技術(云計算、大數據、物聯網、務聯網、云平臺等)、新能源(再生能源、清潔能源等)、新材料(復合材料、納米材料等)技術等將為新工業革命創造強大的新基礎設施；分散式制造(網絡化制造、制造物聯、云制造、智能制造)、眾包生產、集群效應、利基思維等使生產方式產生變革，將整個工業生產體系提升到一個新的水平，工業生產、經濟體系和社會結構將從垂直轉向扁平、從集中轉向分散；以智能制造為代表的新一代先進制造模式，必將使商業模式、管理模式、服務模式、企業組織結構和人才資源需求發生巨大變化，給工業領域、生產價值鏈、業務模式乃至生活方式帶來根本性變革，進而推進和實現新的工業革命。
制造模式的演進與新工業革命的出現由市場發展、社會變革、技術突破、管理創新多種動因的綜合作用決定。對新工業革命的內涵的理解必須通過與社會科學(如經濟學和管理學)等跨學科的對話和交流，適當突破自然科學和工程技術學科的理論范疇。工業發展歷程表明，新的生產模式的出現均為與特定的社會制度、組織結構和經濟因素等相互作用的產物，而新的制造模式又會對既有社會制度和管理方式提出新的要求，從而推進企業管理模式、社會制度環境的變革[60]。綜上所述，在市場、技術、社會經濟環境變化與全球一體化趨勢的推動下，制造業正在經歷著一場革命，一場以實施先進制造技術和經營方式徹底變革為主要內容的先進制造模式的革命，涉及制造理念、制造戰略、制造技術、制造組織與管理各個領域的全面變革。
4新一代先進制造技術的應用案例
產品制造的智能化變革絕不僅是優化現有的制造業，而是將制造延伸至范圍更廣的生產人群中———既有現存的制造商又有正成為創業者的普通民眾。隨著社會化網絡的發展，通過充分開發大眾的智慧、力量和資源，以用戶創造內容(Usergeneratedcontent)為代表的社會化生產模式更能形成突破性創新，彰顯出巨大的能量和商業價值。以思科(Cisco)為例[31]，2007年秋，思科借助Brightidea公司的創意網絡平臺，為其一個十億美元的新業務尋找創意，通過征集創意—進行篩選—提煉創意三個階段，最后從104個國家的2500多名參與者提交的約1200個創意中，成功篩選出最佳創意；再如美國越野賽車LocalMotors公司通過社會化生產方式，將越野賽車的個性化設計與制造分包給不同的社區，在社區內的微型工廠實現了快速小批量設計與生產；波音公司聯合全球40多個國家和地區企業，通過網絡協同和制造服務外包的形式協同研發制造了波音787，將研發周期縮短至原來的30%，成本也減少了50%[18]。如此一來，創意新階層得以進入生產領域，將自己的設計產品模型轉變成產品，卻無需自行建立工廠或公司，制造變成了另外一種可由網絡瀏覽器獲取的云服務，實現了低成本的高技術，保持了小型化與全球化并存的能力。借助物聯網、云服務、大數據等技術，用戶參與不再局限于創意征集階段，而向設計研發、制造、實驗、檢測、營銷等縱深發展，向產品全生命周期拓展，這些生產方式將為開發出成功的產品、降低生產成本、提高效率作出巨大貢獻。
以大數據、物聯網/CPS、云計算等新一代信息技術為基礎的先進制造技術將促進制造系統向服務化、智慧化、個性化、社會化的方向發展，智慧制造應運而生[40-41]。智慧制造將制造系統分為社會系統、信息系統和物理系統三個子系統，其中社會系統強調群體智慧和人的主觀能動性，尤其是人及其隱性知識的集成，是基于人際網(Internetofpeople)所形成的社會化網絡，注重客戶參與的互動性、個性化和創新性；物理系統通過物聯網實現物理實體的互聯互通，利用RFID、嵌入在資源或產品內的感知器等獲得資源狀態和環境的數據信息；信息系統通過大數據技術對業務對象的屬性、位置和狀態等信息進行整合，從海量數據中抽取出所需的信息、知識和智慧，為需求分析、設計、生產、營銷和回收等制造全生命周期過程提供知識支持。物聯網獲取的數據與知識的價值是通過服務的形式來體現的，通過云計算和“一切皆為服務”的理念，為用戶提供按需即取的服務方式，將服務資源延伸到物理世界，最終得以在物理系統中實現產品生產。
新工業革命將促進社會制造/智慧制造理念的實現。社會制造將使傳統的企業轉變為能夠主動感知并響應客戶大規模個性化定制需求的智慧型企業，其核心就是主動、實時地將社會需求與社會制造能力有機地結合起來，從而高效、實時動態地滿足客戶需求。Shapeways公司就是一個典型的例子[61]，該公司于2007年創立于荷蘭，后將總部移至美國曼哈頓，是一家利用3D打印技術為客戶定制各種產品和服務的公司，至今已獲數千萬美元的風險投資支持，截止2012年6月20日，其生產產品已經超過100萬款，產量超過60億件。2012年10月19日，該公司位于紐約皇后區的“未來工廠”正式投入運營。該工廠占地2.5×104m2，可以容納50臺工業打印機，每年可按照消費者的需求生產上千萬件產品。Shapeways的市場運營模式如下：通過Facebook和Twitter等社會媒體接受客戶關于各種產品的3D設計方案，將顧客的需求發送給Shapeways工廠，由工作人員確定是否可行，評估并制定方案，并在數天內完成產品的打印生產，然后寄送給客戶。同時，該公司還為商家和設計者設立平臺，使他們可以利用公司的3D打印機生產并銷售自己設計或收集的產品，用戶提交他們的產品創意，如果有足夠多的人喜歡(如通過Twitter，Facebook等獨特社區)，則產品開發團隊將制作產品原型，用戶可在線對其進行投票、評分、提意見或建議，參與產品的設計開發、改進、預售和營銷等，即通過聚集大眾智慧的方式，讓社區參與產品開發的整個過程。如果產品獲得預期成功，則發明者和其他協作者可分享一定的產品銷售收入。在過去的2014年，其月均訂單已超過18.1萬件，成為目前全球第一的在線3D打印社區。該案例成功地利用社會性網絡、群體智慧和3D打印等技術實現了個性化產品的生產，涉及社會系統、信息系統及物理系統的各個層次，大批3D打印機形成制造網絡，并與互聯網、物聯網、務聯網和人際網(社會性網絡)無縫連接，形成復雜的社會制造網絡系統，從而將社會需求、虛擬設計與實物制造有機地銜接起來，在一定程度上為智慧制造/社會制造提供了例證。
5我國制造業發展的思考
新工業革命將對全球產業結構、生產資料、勞動者素質等生產力要素和人類生產生活方式、思想觀念產生巨大影響，企業組織結構、管理方式、社會制度政策環境等因素決定了先進制造技術在制造業領域應用的廣度和深度。我國應基于國情把握好新工業革命的發展機遇，高度重視AMT的發展動態，大力發展戰略新興產業，為新工業革命創造良好的環境條件，從而促進我國經濟社會快速發展[62]。自2009年以來，我國密集部署未來新興產業的重點發展方向和主要任務，提出積極發展新能源、新一代信息技術、新材料等七大戰略性新興產業，努力抓住“新工業革命”這一難得的發展機遇，發展知識技術密集、資源消耗小、成長潛力巨大、綜合效益好的產業，增強自主發展能力。我國先進制造業目前主要由兩大部分構成(如圖9)：1由融合先進制造技術的傳統制造業改造而成的先進制造業，如數控機床、海洋工程設備、航空航天裝備等；2科技重大突破創新的成果落地應用后形成的新產業，如增量制造(3D打印)、生物制造、微納制造等。
(1)信息化和工業化深度融合
新工業革命的興起為我國探索資源消耗低、環境污染少的工業新類型和生產新方法帶來了契機，新一代智能化技術、新能源、新材料等新科技正快速形成產業規模市場，該市場有利于發展循環生產和循環經濟，實現經濟效益與環境效益、社會效益的均衡發展。新工業革命以智能化微制造科技為關鍵科技支撐體系、以深層次循環式生產為主導，促使生產力和生產方式向更深層次和更廣范圍拓展。我國未來的現代產業體系應該更多地建立在新的工業生產方式、新的生產組織方式和新的生產制造模式基礎上。
(2)發展戰略新興產業
戰略性新興產業[63]以重大科學技術突破性發展為基礎，對社會發展具有重大引導帶動作用，而且知識密集、資源消耗小、發展潛力巨大并且綜合效益好，能增強我國的自主創新和可持續發展能力，更深入地參與國際競爭。發展戰略新興產業目前面臨知識科技創新、組織管理創新、體制政策創新三大重要創新任務。我國十分重視戰略新興產業，2010年10月18日頒布了《關于加快培育和發展戰略性新興產業的決定》，準備用20年左右時間，使節能環保能源產業、新一代電子信息技術、高端裝備制造業等七大戰略性新興產業的創新能力和發展水平達到世界領先；在《“十二五”國家戰略性新興產業發展規劃》中提出了七大戰略性新興產業的發展方向和任務，以重大技術突破和重大發展需求為基礎，將知識技術密集型、引領作用強、發展潛力好和綜合效益大的新興產業作為發展重點，建立戰略性新興產業重點領域產業聯盟，大力發展可再生新能源、生物技術、智慧物聯網、云計算、普適人機交互等新技術，并且注重智力資源的開發、新能源和互聯網的應用，將創新放在關鍵的位置。
(3)為新工業革命創造環境條件
新工業革命創造環境條件包括至關重要的制度改革、政策環境和商業模式等，新工業革命帶來的不是個別政策的微量調整，而是系統化大規模變革問題。首先建立創新激勵機制和知識產權保護，集聚大量的高端創新人才，將技術和管理、軟科學和硬科學結合在一起協同創新，增強市場化導向和創新激勵機制；其次加強政策引導企業技術創新及技術改造，鼓勵企業和科研院所建立各種模式的創新聯盟，促進產業集聚和資源整合；最后通過法律強制、財政資金支持、稅收優惠等措施引導和支持企業突破核心關鍵技術，支持新技術新產品的推廣應用。與新的制造技術相適應的企業管理方式和社會制度基礎決定了其在制造業領域應用的廣度和深度，同時也在一定程度上決定了AMT能在多大程度上轉化為制造業的產業競爭力。
(4)培育知識創新能力與人力資本
關鍵詞：制動尖叫；穩健設計；影響因素；綜述
中圖分類號：U463.51+文獻標文獻標識碼：A文獻標DOI：10.3969/j.issn.2095-1469.2013.03.01
制動尖叫頻率高（1～16 kHz），強度大[超過70 dB（A）]，不僅嚴重影響車輛的乘坐舒適性和行駛安全性，而且會造成嚴重的噪聲污染[1-2]。因此，研究制動尖叫的發生機理，確定制動尖叫的關鍵因素，尋求制動尖叫的有效控制措施一直在汽車業界倍受關注。
前期研究表明，制動尖叫會受到制動器材料、結構、制動工況和環境等因素的顯著影響[3]。從是否可控的角度，可以將這些因素分為可控因素和不可控因素。可控因素是指能被設計者控制的因素，例如摩擦材料的配方與選型，制動器零部件的結構與形狀尺寸，以及制動器的系統裝配方式等；不可控因素又稱噪聲因素，是指不能被設計者控制的影響因素，例如多變的制動工況和環境因素等。事實上，由于受到制動器的生產制造過程、多變的運行條件和人類認知能力等的影響，即使是可控因素也并非完全理想可控。例如，很多因素是不均一的、隨機的和時變的，具有不確定性和統計性特點?？紤]這些因素的多變性，從系統性能穩健性的角度出發，必須降低制動尖叫對這些設計因素的敏感度[4]。因此，借鑒質量工程學領域中的穩健性設計方法，合理進行制動器的參數設計，提高制動器尖叫的穩健性，成為重要的研究方向之一。
穩健性設計方法最早由田口玄一博士于20世紀70年代提出，其目標是通過可控設計變量的最佳組合，使產品具有對不可控因素干擾的抵抗能力，從而實現高度穩定的產品性能，提高質量[5-6]。與一般的優化設計相比，穩健性設計方法更有助于獲得質量穩定、高性能、低成本的產品，并已在電子、機械、化工等諸多領域得到廣泛應用[7-9]。但迄今為止，有關制動尖叫穩健性設計的研究工作開展得還比較少，更沒有針對性的綜述性。在此背景下，本文將在深入分析制動尖叫結構影響因素的基礎上，對全球范圍內有關制動尖叫穩健性設計的研究進展進行綜述，并提出未來的研究方向。為了方便感興趣的讀者開展研究，對穩健性設計的各種方法及其最新進展進行簡要評述。
1 影響制動尖叫的制動器結構參數
制動器結構參數無疑是汽車制動器設計的最重要內容之一，也是改善制動器尖叫性能時需要重點考慮的控制要素。圖1所示為典型的盤式制動器及其主要部件[10]。作為重要的可控設計參數，制動器各個構件的結構參數必然成為制動尖叫穩健性設計的重點。下面以日益廣泛應用的盤式制動器為例，按照其主要組成構件，從制動盤、制動塊、制動鉗和保持架依次進行有關盤式制動器制動尖叫結構影響因素的綜合分析，為穩健性設計評述奠定基礎。
1.1 制動盤結構參數的影響
制動盤是制動器重要的摩擦副組成部件之一，一般采用灰鑄鐵鑄造而成，由制動盤面、帽部和通風散熱筋構成，具有回轉對稱的結構特點，如圖1所示。近年來，為了達到更好的散熱性能，逐漸由實心盤向通風盤轉變。制動盤的結構參數對于制動尖叫具有重要影響，一方面是因為其表面積大，是主要的聲輻射源；另一方面，在1～16 kHz的頻率范圍內，制動盤具有幾十階面內模態和面外模態，模態密度較大，成為制動器產生模態耦合的重要來源。
國內外有關制動盤結構參數對制動尖叫的影響研究主要集中在制動盤結構尺寸、材料屬性和表面形貌的影響（表1）。通過表1可以看出：
（1）從研究方法來看，包括了部件模態試驗與實模態有限元計算、制動器復模態計算以及制動器尖叫的臺架和道路試驗方法。
（2）從研究發現來看，改變制動盤盤面、帽部以及通風散熱筋的結構尺寸都會產生結構模態頻率的移頻，從而對特定的結構模態頻率產生影響，進而改變尖叫性能；不同的盤面開槽方式或者不同的表面形貌，則會同時對摩擦系數、接觸壓力以及制動尖叫性能產生影響。
1.2 制動塊結構參數的影響
制動塊是制動器另一重要摩擦副部件，工作時與制動盤面直接接觸，產生摩擦力作用。制動塊分為活塞側和鉗指側制動塊，一般由金屬制動背板、石棉/半金屬基摩擦襯片和消音片構成，如圖1所示。
在1～16 kHz的頻帶內，制動塊的模態密度不高，且其結構形狀以及模態振型對接觸狀態具有重要影響，是制動器模態耦合產生尖叫的關鍵因素，因此歷來是制動器尖叫設計的關注重點。針對制動塊多樣化的結構形式及不同的材料屬性對制動尖叫的影響，廣大學者開展了大量的研究（表2）。通過表2可以看出：
（1）從研究方法來看，涵蓋了部件模態試驗與實模態有限元計算、制動器復模態的計算、制動器多柔體動力學計算方法，以及接觸壓力測量試驗、制動器尖叫的臺架和道路試驗方法。
（2）從研究發現來看，改變制動背板的結構尺寸和材料屬性主要會產生結構模態移頻，影響制動尖叫；摩擦襯片的總體尺寸變化、開槽、倒角以及材料屬性的變化則會產生模態頻率與模態振型變化、接觸壓力分布變化等綜合效應，進而全面影響制動尖叫傾向性的變化；消音片的不同結構型式、尺寸以及材料屬性會對阻尼效應以及接觸壓力分布都產生重要影響，進而影響制動尖叫的強度與特性。
1.3 制動鉗結構參數的影響
作為制動塊的壓緊裝置（圖1），制動鉗本身具有較大的質量和剛度，其結構參數的改變會引起制動器尖叫性能發生變化，但由于制動鉗的結構復雜不規則，前期研究開展較少（表3）。由表3可知：研究主要集中在部件剛度參數以及接觸剛度的影響方面，研究方法也以有限元計算和臺架試驗為主。連接剛度與接觸剛度的改變會產生移頻效應和接觸壓力變化效應，進而影響制動尖叫。
1.4 保持架結構參數的影響
保持架固定于轉向節上，結構如圖1所示。制動器工作時，制動鉗沿導向銷相對于保持架軸向滑動。作為制動器主要的固定、連接部件，保持架的結構參數對制動尖叫也有較大影響。目前的研究主要圍繞保持架的結構形式及尺寸展開。從前期研究來看，改變保持架的體積、橫梁剛度以及加設加強肋等，都會對制動尖叫的優化發揮一定的作用。
1.5 影響因素研究的綜合評述
國內外研究者針對制動器結構參數對制動尖叫的影響開展了大量的研究工作，取得了重要的研究進展，但是也存在以下幾個方面的缺陷。
（1）研究手段主要集中在有限元計算上，而臺架試驗和道路試驗開展的相對較少，嚴重影響研究結論的準確性和實用性。這主要是因為按照不同的影響因素進行不同水平的部件試制以及試驗會造成很高的研究費用和研究周期，實現比較困難。
（2）研究時往往針對某一特性尖叫頻率或者籠統地針對全頻率范圍進行尖叫傾向性的計算與評價，而沒有針對不同的頻段進行有針對性的研究，這不僅不利于深入揭示不同頻率尖叫的發生機理與影響因素，也妨礙了有針對性的結構參數設計。
（3）前期研究基本都是在確定性的假設條件下，假設影響因素參數都具有理想的可控性，而忽略了參數的時變性、隨機性和不確定性特點，因此，設計結果與試驗結果往往存在很大的不一致性，也嚴重影響控制措施的有效性。
2 制動尖叫的穩健性設計研究現狀
2.1 研究現狀
目前，國內外針對制動尖叫開展的穩健性設計研究還很少，且主要集中在國外。下面對該領域的研究進展進行文獻綜述。
1999年，福特公司Yu-Kan Hu，Kevin Zhang和CAE軟件公司Sanjay Mahajan[42]建立制動器系統的有限元模型，將瞬態動力學分析法和試驗設計法相結合，優化制動器的尖叫性能。他們選取6個對制動尖叫有較大影響且相互獨立性強的可控因素作為設計變量，分別是制動鉗鉗指厚度、摩擦襯片開槽、摩擦襯片倒角、摩擦材料、制動盤厚度、摩擦襯片厚度。通過正交試驗表進行仿真分析，通過仿真結果得到尖叫強度因子，并以尖叫強度因子為評價指標（優化目標），研究各設計變量對制動器尖叫性能的影響，以及不同設計變量之間的相互作用對制動器尖叫性能的影響，確定尖叫性能最優的設計變量組合。
Yu-Kan Hu等人的研究[42]雖然將試驗設計方法應用于制動尖叫問題，改善了制動器的尖叫性能，具有重要的指導作用和借鑒意義，但其研究過程中并未考慮噪聲因素的影響，優化結果不具有穩健性。2003年，美國通用公司Pravin Kapadnis等人[43]基于制動器系統復特征值分析，將田口方法應用于制動器尖叫性能的改善。他們選取的設計變量是散熱筋高度、散熱筋旋轉角度及制動塊厚度，而將線性阻尼系數和摩擦系數視為噪聲因素，以制動器系統復特征值實部的最大值為設計目標變量，利用正交試驗設計和數據分析，確定了各設計參數對制動器尖叫性能的影響，并確定了最終的穩健性參數組合方案。Kapadnis等人考慮了設計結果的穩健性，但是沒有對穩健性設計方案的效果進行實際驗證。
與Kapadnis等人的研究不同，M Nouby，
D Mathivanan和K Srinivasan等人[44]建立了只包含制動盤和制動塊的簡化的制動器有限元模型，通過響應面法進行制動尖叫的穩健性設計。研究時，他們重點針對6 200 Hz的尖叫頻率，選取制動背板的楊氏模量、背板厚度、襯片倒角、襯片上兩槽間的距離、槽的寬度及槽的角度為設計變量，以負阻尼比為目標變量，經過部分析因設計和中心復合設計[45]，計算并擬合出目標變量與設計變量之間的響應面，并根據該響應面分析各設計變量對尖叫性能的影響，從而實現了基于響應面法的對尖叫的預測和改善方法。
同樣采用響應面法進行制動尖叫研究的還有密歇根大學的Heewook Lee[46]和亞拉巴馬大學的
Yi Dai[36]。Heewook Lee[46]將復特征值法、靈敏度分析及響應面法相結合，通過對制動器部件模態和制動器系統復特征值的分析，得到使尖叫性能最優的制動器結構參數組合。Yi Dai[36]則基于復特征值法和響應面法，同時引入了神經網絡算法，對制動塊的開槽方式進行優化，改善了制動器的尖叫性能。
此外，Andreas Wagner等人[47]將改善制動器尖叫性能的措施定量化，提出以尖叫主頻附近的特征頻率分離的最小范圍為評價指標，指導制動尖叫的穩健性設計。
2.2 存在的問題
前期針對制動尖叫的穩健性設計研究雖然取得了初步進展，但總體上還處于探索階段，而且存在以下幾個主要問題。
（1）選取的設計變量較少，尚未針對所有的制動器結構參數進行尖叫穩健性的設計與分析。
（2）未能充分考慮不可控噪聲因素的影響，例如制動器熱機耦合效應、摩擦接觸時變效應等的影響。
（3）未能提出合理的、統一的評價指標，復特征值實部最大值、負阻尼比及特征頻率分離的最小范圍等指標均不能完全可靠地反映全頻段內的制動尖叫特征。
（4）僅在參數確定的假設條件下進行穩健性設計，未能根據工程實際考慮各參數的概率分布特性。
因此需要建立更加科學合理的評價指標作為目標參數，考慮更多的影響因素，引入最新的穩健性設計方法進行制動尖叫的穩健性研究與設計。為此，下面對穩健性設計方法的研究進展進行概述。
3 穩健性設計方法研究進展
穩健性設計方法的研究始于二戰后的日本，田口玄一提出的田口方法奠定了穩健性設計的理論基礎[48]。在田口方法的基礎上，經過廣大學者的不斷完善和改進，相繼提出了很多新的穩健性設計方法。例如，在基于試驗設計的傳統穩健性設計方法方面，Shoenaker提出的響應面法[49]，減少了穩健性設計所需要的試驗次數；Vining等人將田口方法與響應面模型有機結合，提出雙響應面法[50]，避免了信噪比的計算；Pregibon提出廣義線性模型法[51]，用于處理參數設計中不滿足回歸模型中假定方差齊性的要求時的方法。
近年來，隨著計算機技術的發展，工程模型被廣泛地應用于設計，在此基礎上發展形成了基于工程模型和優化技術的工程穩健優化設計方法，可用于有約束的穩健性設計問題，主要有容差多面體法[52]、容差模型法[53]、隨機模型法[54]、最小靈敏度法[55]等方法。
兩大類型的穩健性設計方法及其發展歷程如圖2所示。其中，田口方法、響應面法、雙響應面法和隨機模型法的理論研究較為深入且工程應用廣泛，本文將對這4種方法作重點介紹。
3.1 田口方法
田口方法由日本的田口玄一于20世紀70年代提出，是一種以試驗設計為基礎提高與改進產品質量的設計方法，是目前最為成熟、最基本的穩健性設計方法 [8-9，48]。田口玄一提出了質量損失函數和信噪比的概念，通過正交試驗設計來確定產品參數值的最佳水平組合。田口方法通常主要適用于少參數、單質量指標和無約束問題[48，56-57]。
田口方法的優點是可以定量計算出產品性能對設計參數的敏感度，設計變量可以是連續變量、離散變量、非數值變量。其缺點則主要在于：必須事先知道最優解的大致范圍和水平，即對優化時的初始點要求較高，否則就要進行多輪正交試驗；信噪比的公式概念模糊，在應用中存在缺陷；按正交試驗表進行試驗需要多次試驗，設計周期長[5-6，48-50]。
近半個世紀以來，田口方法不斷完善和發展，研究的方法和技術手段越來越簡化、巧妙，并有相應的商業化軟件包出現，如RPDPACK軟件[58]，應用范圍也不斷擴大。
3.2 響應面法
響應面法是Shoenaker等人于1991年提出的一種以試驗設計為基礎，用于處理多變量問題建模的統計處理方法，其基本思想是通過近似構造一個具有明確表達形式的多項式來表達隱式功能函數[49]。響應面法是數學方法和統計方法結合的產物，用來對所感興趣的響應受多個變量影響的問題進行建模和分析，其目的是優化響應[49，59-61]。
響應面法克服了田口方法需要預先知道解的大致范圍的不足，擬合響應面需要的試驗次數也較少。但是，響應面法對試驗數據非常敏感，數據的缺失會對結果造成較大影響；當參數維數較高時，模型的擬合將非常復雜和困難[59-62]。
隨著計算機性能的提高，響應面法被頻繁用于解決各種工程問題，如優化設計、可靠性分析、動力學研究及工程過程控制等。然而，目前將響應面法應用于制動尖叫問題的實例并不多見，只有一些初步的嘗試，如M Nouby等人的研究[44]。此外，在仿真軟件Hyperworks及車輛動力學軟件ADAMS中有內含的響應面法軟件包，可直接用于制動器模型的仿真，但這些程序都有待進一步完善和繼續研究[27，59]。
3.3 雙響應面法
雙響應面法是Myers等人于1973年提出，Vining等人于1990年將其用于穩健性設計。其基本思想是將輸出特性的均值和方差各建立一個響應曲面模型，以其中一個為目標，另一個為約束條件進行優化[50]。
雙響應面法的優點是數學提法嚴格，用均值和方差的響應面模型代替了田口方法的信噪指標，設計結果更加準確可信，可以充分考慮影響因素間的相互作用，而且求解精度較高。其不足之處在于：難以同時獲得均值最優和方差最小的結果；建立響應模型時，部分關鍵參數需要靠經驗得出，會帶來試驗和計算上的反復；當參數維數較高時，模型的擬合也將變得非常復雜和困難[6，50，60-61，63]。
自雙響應面法提出以來，廣大學者相繼對其進行了改進和發展，并大量用于工程實踐。如大連理工大學的許煥衛將多項式響應面與神經網絡響應面結合，提出混合響應面模型，減小了計算量并提高了計算精度[61]；Dennis K. J. Lin等人采用均方差準則，用均方差將均值的平方與方差統一到一個表達式中，從而將均值與方差的響應面模型有效地結合，解決了同時優化兩個響應面時存在的沖突[64]；李玉強等人將質量管理中的6σ設計理念與雙響應面法結合，構造了基于雙響應面模型的6σ穩健設計方法，取得良好的效果[65]。然而，目前尚未出現應用雙響應面法改善制動器尖叫性能的實例，有待嘗試和探索。
3.4 隨機模型法
隨機模型法是將優化技術、概率論與數理統計、計算機技術相結合，處理含有隨機因素工程問題的方法。其基本思想是：考慮各種隨機因素對產品質量的影響，把產品質量設計表示為一個隨機模型，通過求解該隨機模型，同時確定產品設計參數及其容差，使產品保持性能指標穩定[66-67]。
在工程實際中，可控因素和不可控因素大多具有隨機性，因此隨機模型法具有重要的工程應用價值；其不足之處在于隨機模型的建立和求解過程復雜，實際中不得不采用近似的數據和算法，降低了計算結果的精度[5-6，68-69]。
隨著計算機技術的發展和多學科的結合，隨機模型法也得到改進和完善，并在工程問題中得到廣泛應用[6，54，70]，如工程結構的穩健性設計[69]，零缺陷設計模型[71]等。相應的軟件系統如SOD[72]等的出現，也促進了隨機模型法的發展和應用。遺憾的是，目前的制動尖叫的穩健性設計并未考慮設計參數的隨機性，因此隨機模型法在制動尖叫的穩健性設計中將具有重要價值及急需深化的應用研究。
3.5 穩健性設計綜合評述
從以上穩健性設計方法介紹與分析可以發現：
（1）目前的各種穩健性設計方法仍然存在諸多的缺陷，尚未發展成為完全成熟的實用工程設計技術。例如，田口方法試驗次數過多，對優化初始點要求高且信噪比存在缺陷；響應面法對試驗數據非常敏感，模型擬合較為困難；雙響應面法難以同時獲得讓人滿意的均值和方差結果；隨機模型法雖然考慮了設計參數的概率分布特性，但建模和求解過程復雜，求解精度低。
（2）進行具體工程問題的穩健性設計時，一方面可以結合具體工程問題的特點對已有的穩健性設計方法進行改進，例如進行多目標的穩健性設計[62]，建立均方差準則[64]以及采用新的評價指標[73]等，以彌補原有方法的不足；另一方面，應考慮不同的穩健性設計方法的結合，以及穩健性設計與其它學科的結合[6，71]，充分發揮各方法互補優勢，獲得滿意的工程設計結果。
4 討論與結論
制動尖叫的穩健性設計會涉及設計變量、干擾因素以及性能目標的選擇，以及最適合的穩健性設計方法的應用。下面從這幾個環節進行討論，并指出未來的制動尖叫穩健性設計研究重點。
（1）制動尖叫的結構影響因素眾多，但是目前針對這些因素尚未開展系統的穩健性設計，而以參數靈敏度分析為主進行制動尖叫的設計與控制，嚴重影響制動尖叫控制的實際效果。因此，建議一方面針對特定的尖叫頻率進行盡可能多因素的穩健性設計，同時建立全頻段的設計指標，確保制動器全頻段內的制動尖叫性能。
（2）制動器的影響因素，無論是可控因素還是不可控因素都由于加工制造誤差、運行條件變化等的影響具有顯著的時變性、隨機性和不確定性特征。因此，在進行穩健性設計的研究時必須改變原來的確定性假設條件，進行不確定性假設條件下的穩健性設計方法研究與應用。
（3）目前的制動尖叫穩健性設計尚處于初始的萌芽探索階段，具有很大的研究前景。穩健性設計方法包括基于試驗設計的傳統穩健性設計方法和基于工程模型與優化技術的工程穩健性設計方法。這些方法具有各自的優缺點，建議在制動尖叫的穩健性設計實際應用中，結合不同方法的特點建立組合方案或者改進方案，以達到預期的設計效果。
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