吳　英，程幼明，梅帥帥

（安徽工程大學(xué) 管理工程學(xué)院，安徽 蕪湖 241000）

時(shí)間窗約束下基于GRA的制造云服務(wù)選擇研究

吳英，程幼明*，梅帥帥

（安徽工程大學(xué) 管理工程學(xué)院，安徽 蕪湖 241000）

制造云服務(wù)的選擇是組建云制造虛擬定制化供應(yīng)鏈的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，合適的制造云服務(wù)是虛擬供應(yīng)鏈成功運(yùn)作的保障。文章界定了制造云服務(wù)的非功能屬性，并以此確定為制造云服務(wù)的選擇評(píng)價(jià)指標(biāo)；在對(duì)特殊指標(biāo)時(shí)間窗進(jìn)行數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)上，采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法對(duì)制造云服務(wù)選擇問題進(jìn)行求解。最后，通過算例驗(yàn)證了該方法的有效性與可行性。

云制造；制造云服務(wù)；非功能屬性；灰色關(guān)聯(lián)度分析

隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)蓬勃發(fā)展和生產(chǎn)制造服務(wù)化、眾包、O2O等運(yùn)作模式的變革，云制造戰(zhàn)略應(yīng)運(yùn)而生。作為一種網(wǎng)絡(luò)化制造新模式，云制造的核心理念是“制造即服務(wù)”，具有追求“盤活整合閑置資源”以尋求社會(huì)資源充分利用降低成本的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)［1-4］，其實(shí)質(zhì)上是集成商主導(dǎo)的電商供應(yīng)鏈運(yùn)作模式。因而，如何選擇出相對(duì)優(yōu)良的閑置資源服務(wù)以組建云制造虛擬定制化供應(yīng)鏈成為了云制造戰(zhàn)略成功運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵。

目前，眾多學(xué)者關(guān)于制造云服務(wù)選擇的研究主要有：周冰等［5］采用基于QoS的主成份分析法對(duì)云制造服務(wù)進(jìn)行評(píng)估以擇優(yōu)選取最佳制造云服務(wù)；蔡坦等［6］采用直覺模糊集運(yùn)算法和綜合加權(quán)法對(duì)滿足功能性需求的制造云服務(wù)進(jìn)行QoS評(píng)估；張倩等［7］采用模糊TOPSⅠS算法來解決資源服務(wù)的優(yōu)化選擇問題；馬文龍等［8］提出了一種基于QoS感知的制造云服務(wù)選擇模型，并以計(jì)算相似度及排序的方式來選取最佳服務(wù)；尹超等［9］針對(duì)新產(chǎn)品開發(fā)的云制造服務(wù)資源組合優(yōu)選問題采用了灰色關(guān)聯(lián)度分析法來求解。從上述文獻(xiàn)不難看出，制造云服務(wù)選擇是以滿足功能性需求為前提，在綜合衡量非功能屬性的基礎(chǔ)上而選擇，但有關(guān)非功能屬性的描述多是從通用QoS角度切入，且多為質(zhì)量指標(biāo)，如可用性、可靠性等，較少從制造云服務(wù)的業(yè)務(wù)背景出發(fā)而考慮到時(shí)間窗、產(chǎn)能等，特別是時(shí)間窗。由于制造云服務(wù)的使用受嚴(yán)格的時(shí)間窗約束，只能在特定的規(guī)定了開始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間的時(shí)間窗內(nèi)才能提供服務(wù)，因而，在選擇制造云服務(wù)時(shí)應(yīng)充分考慮其時(shí)間窗約束。為此，本文提出一種時(shí)間窗約束下基于非功能屬性的制造云服務(wù)選擇方法，通過確定制造云服務(wù)的非功能屬性評(píng)價(jià)指標(biāo)，并在對(duì)時(shí)間窗指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理的基礎(chǔ)上，采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法對(duì)制造云服務(wù)進(jìn)行多目標(biāo)綜合評(píng)價(jià)以選取最佳制造云服務(wù)，從而為云制造虛擬定制化供應(yīng)鏈的組建打下基礎(chǔ)。

1　基于非功能屬性的制造云服務(wù)選擇評(píng)價(jià)指標(biāo)

制造云服務(wù)是云制造系統(tǒng)中的基本組成單元，是由一切與產(chǎn)品生命周期有關(guān)的閑置制造資源/能力按一定的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范進(jìn)行服務(wù)化描述和虛擬化封裝而生成，需求方可以隨時(shí)獲取以及按需調(diào)用［1-2］。制造云服務(wù)具有多樣性、動(dòng)態(tài)性、分散性、異構(gòu)性等典型特征［9］，隨著參與云制造的用戶不斷增加，制造云池里存在眾多功能屬性相同或相似，但非功能屬性參差不齊的制造云服務(wù)［10］，因而，制造云服務(wù)的非功能屬性逐漸成為影響其選擇的主要依據(jù)。因此，為了獲取最佳的制造云服務(wù)，其重要前提是充分挖掘影響需求方選擇制造云服務(wù)的非功能屬性。

在云制造環(huán)境下，從制造云服務(wù)的閑置資源特性出發(fā)，制造云服務(wù)實(shí)質(zhì)上是實(shí)體供應(yīng)鏈?zhǔn)Ｓ嗟漠a(chǎn)能，并且其使用受實(shí)體供應(yīng)鏈原有生產(chǎn)計(jì)劃的限制，只能在特定的時(shí)間窗內(nèi)提供有限的產(chǎn)能。因而，在選取制造云服務(wù)時(shí)應(yīng)充分考慮其時(shí)間窗、產(chǎn)能等特性。在此，以通用QoS為基礎(chǔ)，主要從時(shí)間窗（TW）、價(jià)格（P）、產(chǎn)能（Cap）、質(zhì)量（Q）、可用性（Av）、可靠性（Rel）、信譽(yù)（R）等七個(gè)方面對(duì)制造云服務(wù)的非功能屬性進(jìn)行描述，并將其歸集為制造云服務(wù)選擇的評(píng)價(jià)指標(biāo)，各非功能屬性指標(biāo)的具體含義和量化信息如表1所示。

表1　制造云服務(wù)的非功能屬性選擇評(píng)價(jià)指標(biāo)

2　時(shí)間窗約束下基于GRA的制造云服務(wù)排序與選擇

灰色關(guān)聯(lián)度分析法主要是根據(jù)各指標(biāo)之間發(fā)展態(tài)勢(shì)的相似或相異程度來衡量彼此關(guān)聯(lián)程度的一種系統(tǒng)分析方法［13］。由于制造云服務(wù)各項(xiàng)非功能屬性指標(biāo)之間不是互相獨(dú)立的，并且各自存在一定的關(guān)聯(lián)性［9］，故灰色關(guān)聯(lián)度分析法適合于制造云服務(wù)選擇問題的求解。

2.1時(shí)間窗的歸一化處理

從各評(píng)價(jià)指標(biāo)的量化角度來看，表1中評(píng)價(jià)指標(biāo)分為區(qū)間型指標(biāo)和數(shù)值型指標(biāo)。與一般區(qū)間型指標(biāo)不同，時(shí)間窗指標(biāo)具有實(shí)際意義，其窗口的上限和下限是規(guī)定的制造云服務(wù)的開始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間，制造云服務(wù)只能在此時(shí)間窗內(nèi)才能提供服務(wù)。因而，為了更客觀地對(duì)制造云服務(wù)進(jìn)行評(píng)價(jià)選擇，需提前對(duì)時(shí)間窗指標(biāo)信息進(jìn)行處理。

基本假定：需求方提交的制造任務(wù)為單一功能性需求任務(wù)，其時(shí)間窗為［Tes，Tlf］，Tes為最早開始時(shí)間，Tlf為最遲結(jié)束時(shí)間，滿足該任務(wù)功能性需求的候選云服務(wù)集中第i個(gè)制造云服務(wù)可提供服務(wù)的時(shí)間窗為［Tis，Tif］，并且完成制造任務(wù)的加工時(shí)間為Tie，運(yùn)輸時(shí)間為Til。

時(shí)間窗指標(biāo)的數(shù)據(jù)處理是以制造任務(wù)規(guī)定的時(shí)間窗為基準(zhǔn)，并結(jié)合制造云服務(wù)完成該任務(wù)所需的加工時(shí)間和物流時(shí)間而確定，即制造云服務(wù)必須滿足如式（1）所示的篩選準(zhǔn)則才具備完成制造任務(wù)的時(shí)間條件，對(duì)于不滿足篩選準(zhǔn)則的制造云服務(wù)將其過濾并淘汰，對(duì)于滿足篩選準(zhǔn)則的制造云服務(wù)則將其時(shí)間窗指標(biāo)按式（2）進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，將其轉(zhuǎn)化為數(shù)值aij，并且aij為成本型指標(biāo)，其取值越小表示制造云服務(wù)對(duì)于完成制造任務(wù)的保證程度越高。

2.2灰色關(guān)聯(lián)分析的基本步驟

基于灰色關(guān)聯(lián)度分析法對(duì)候選云服務(wù)集中各制造云服務(wù)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，以實(shí)現(xiàn)制造云服務(wù)的優(yōu)選，具體步驟為：

(ⅰ)規(guī)范化處理

對(duì)于表1中所示的評(píng)價(jià)指標(biāo)，按照指標(biāo)性質(zhì)分為效益型指標(biāo)和成本型指標(biāo)，效益型指標(biāo)取值越大越好，成本型指標(biāo)取值越小越好。為了便于比較，將這兩類指標(biāo)分別按式（3）進(jìn)行規(guī)范化處理。以矩陣形式表示該過程如式（4）所示，規(guī)范化后原始數(shù)據(jù)矩陣A=（aij）n×m轉(zhuǎn)化為矩陣D=（dij）n×m，其中，aij為評(píng)價(jià)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)值，對(duì)于時(shí)間窗指標(biāo)則為特殊處理后的數(shù)據(jù)，dij為評(píng)價(jià)指標(biāo)規(guī)范化后的數(shù)據(jù)值，n為制造云服務(wù)的個(gè)數(shù)，m為非功能屬性評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)。

(ⅱ)計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)

根據(jù)式（5）計(jì)算第i個(gè)制造云服務(wù)第j個(gè)指標(biāo)與第j個(gè)指標(biāo)中最優(yōu)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)系數(shù)ξi（j），得到關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣E。

其中，ζ為分辨系數(shù)，ζ∈［0，1］，并且通常取ζ=0.5。

(ⅲ)計(jì)算關(guān)聯(lián)度并據(jù)此排序

根據(jù)式（6）計(jì)算第i個(gè)制造云服務(wù)與理想最優(yōu)制造云服務(wù)的接近程度，即灰色關(guān)聯(lián)度ri，即為各個(gè)制造云服務(wù)基于非功能屬性的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，并根據(jù)ri大小對(duì)各制造云服務(wù)進(jìn)行優(yōu)劣排序。ri最大即為最接近理想最優(yōu)的制造云服務(wù)，故選擇最大ri的即為滿足需求方要求的最佳制造云服務(wù)。

其中，ω（j）為第j（j=0，1，…，m）個(gè)非功能屬性指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，一般根據(jù)需求方的個(gè)性化需求通過AHP法計(jì)算而得出。

3　算例分析

設(shè)需求方向云制造服務(wù)平臺(tái)提交其某項(xiàng)單一資源需求任務(wù)，要求在時(shí)間窗［4，12］內(nèi)完成。經(jīng)功能屬性匹配，該制造任務(wù)能夠被制造云池中眾多的制造云服務(wù)獨(dú)立完成；經(jīng)時(shí)間窗篩選，滿足式（1）篩選準(zhǔn)則的候選云服務(wù)集中有9項(xiàng)制造云服務(wù)，S=｛S1，S2，S3，S4，S5，S6，S7，S8，S9｝。參考制造云服務(wù)提供方給定的以及系統(tǒng)記錄的原始數(shù)據(jù)，如下表2所示，依據(jù)時(shí)間窗、產(chǎn)能、價(jià)格、質(zhì)量、可用性、可靠性、信譽(yù)等7個(gè)方面對(duì)各項(xiàng)制造云服務(wù)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，以實(shí)現(xiàn)制造云服務(wù)的優(yōu)選，具體步驟如下。

表2　候選云服務(wù)集中各制造云服務(wù)的原始數(shù)據(jù)信息

Step1：數(shù)據(jù)規(guī)范化處理。根據(jù)表1中原始數(shù)據(jù)信息，將時(shí)間窗采用式（2）進(jìn)行處理，并構(gòu)造原始數(shù)據(jù)矩陣A；按照式（3）對(duì)矩陣A中各指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理得到矩陣D。

Step2：計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)。根據(jù)矩陣D，通過式（5）計(jì)算ξi（j），得到關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣E。

Step3：計(jì)算關(guān)聯(lián)度并據(jù)此排序。采用AHP法確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)為ω=（0.214，0.165，0.088，0.299，0.054，0.066，0.114）；根據(jù)式（6）計(jì)算各項(xiàng)制造云服務(wù)的關(guān)聯(lián)度，并將其進(jìn)行優(yōu)劣排序，結(jié)果如表3所示。

由表3可得，各制造云服務(wù)的排序?yàn)镾4?S8?S5?S7?S3?S6?S9?S1?S2。由于制造云服務(wù)S4與理想最優(yōu)制造云服務(wù)的關(guān)聯(lián)度最大。因而S4優(yōu)于其他項(xiàng)制造云服務(wù)，故選擇S4為滿足需求方要求的最佳制造云服務(wù)。

表3　各項(xiàng)制造云服務(wù)的關(guān)聯(lián)度及其優(yōu)劣順序

4　結(jié)論

制造云服務(wù)的選擇是云制造虛擬定制化供應(yīng)鏈運(yùn)行中至關(guān)重要的問題。本文從制造云服務(wù)的業(yè)務(wù)背景出發(fā)，界定和詳細(xì)分析了制造云服務(wù)的非功能屬性，并以此確定為制造云服務(wù)選擇的評(píng)價(jià)指標(biāo)；同時(shí)考慮到時(shí)間窗指標(biāo)的特殊性，對(duì)其設(shè)計(jì)了相應(yīng)的指標(biāo)數(shù)據(jù)處理方法；進(jìn)而選用灰色關(guān)聯(lián)度分析法對(duì)制造云服務(wù)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，并依據(jù)關(guān)聯(lián)度排序選擇出最佳的制造云服務(wù)。最后，通過一個(gè)算例驗(yàn)證了該方法的可行性與有效性。本文在一定程度上解決了云制造虛擬定制化供應(yīng)鏈中節(jié)點(diǎn)云服務(wù)的選擇問題以及為時(shí)間窗約束下閑置資源服務(wù)的利用提供了一種新的思路。

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Research on manufacturing cloud service selection with time window constrain based on GRA

WU Ying，CHENG You-ming*，MEⅠShuai-shuai

（College of Management Engineering，Anhui Polytechnic University，Wuhu Anhyui 241000，China）

The selection of manufacturing cloud service is a critical step in the formation of cloud manufacturing virtual customized supply chain，and the suitable service guarantees the successful operation of virtual supply chain.This paper defines the non-functional attribute of manufacturing cloud service which is determined as the evaluation index of manufacturing clouservice.On the basis of processing special indicators，such as the time window，the article addresses the problem of manufacturing cloud service selection using the Gray Relational Analysis method.Finally，a numerical example is carried out to verify the validity and feasibility of the method.

cloud manufacturing；manufacturing cloud service；non-functional attribute；grey relational analysis

TH166

A

1004-4329（2016）01-073-05

10.14096/j.cnki.cn34-1069/n/1004-4329（2016）01-073-05

2015-12-07

吳英（1990-），女，研究生，研究方向：運(yùn)營(yíng)管理、云制造。

程幼明（1963-），男，教授，研究方向：工業(yè)工程、云制造。Email：Chengym815@163.com。