时间：2023-07-23 09:16:51
序论：在您撰写神经网络算法案例时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
摘 要 遗传算法具有很强的全局搜索能力，但是容易造成未成熟的收敛，而径向基函数RBF神经网络的优势在于采用全局收敛的线性优化算法，唯一最佳逼近点唯一，二者结合的应用能弥补各自的缺陷。两种方法结合应用到核电厂安全管理评价领域，建立基于遗传算法和RBF神经网络的核电厂安全管理评价模型，对核电厂安全管理存在的风险进行评价，有助于核电厂安全管理人员及时发现风险，采取应对措施，对于降低核电厂安全管理风险，确保人民群众生命财产安全和社会环境安全都具有极其重要的现实意义。
关键词 遗传算法 神经网络 核电厂 安全管理评价
核电厂的安全管理评价是对核电厂的安全管理现状进行的评价分析。科学合理准确的评价可以对核电厂的日常安全管理提供指导，为科学的开展安全管理提升提供参考。
利用遗传算法对RBF神经网络进行优化，保证了并行处理规模较大信息的能力，发挥了概括、联想、类比、推理等综合处理数据的能力。因此常被用来处理复杂问题，并做出科学的预测。建立基于遗传算法和RBF神经网络的核电厂安全管理评价模型，既确保了对大规模数据的处理能力，又提升了安全管理评价的科学化水平，对于准确掌握核电厂安全管理现状，提升核电厂日常管理水平，有效保障企业员工的生命安全、国家财产安全和生态环境安全具有重要意义。
一、遗传算法和RBF神经网路原理
遗传算法于1975年，由美国的J.Holland教授提出。该随机化搜索方法借鉴了自然进化法则，即优胜劣汰、适者生存的遗传机制。该方法直接对结构对象进行操作；选用概率化的寻优方法，自动获取和指导优化的搜索范围。但该方法在实际应用中也存在部分局限性：因借鉴了优胜劣汰、适者生存的遗传机制，所以如果出现优势个体（局部最优解）时，就造成了过早收敛现象，也就无法搜索产生全局最优解；其次在经过多次重组演化后，容易丢失上一代的的基因片段，即同样造成无法得到全局最优值；再次传统的遗传算法通过杂交变异的手段，确定搜索空间，导致相似模式的数据种群占据优势，同样无法产生全局最优解。
RBF神经网络是一种前馈式神经网络，网络结构分为三部分：输入层、隐含层、输出层。它依据输入层少数的神经元（基础数据），利用隐含层（高效径向基函数），决定神经网络的输出层（预测数据）。隐含层（高效径向基函数），实际是通过利用高斯函数，执行固定的非线性操作指令，即将输入层（基础数据）映射到一个新的空间，通过输出层节点线性加权组合，输出形成结果。
输出函数为：
为隐含层神经元的输出， 为权值，二者的乘积累加和即为RBF神经网络的输出。输入层、隐含层相互连接，其中隐含层为一系列同一类型的径向基函数（高斯函数）[3]。RBF神经网络由高斯函数表示为：
其中，Ci代表了基函数的中心， 代表了函数的宽度参数。从上述公式中可以看出：高斯函数的径向范围与 函数的宽度参数成反比。在实际计算中，函数宽度参数 的确定一般采用自适应梯度下降法确定，而确定Ci 、 、w的取值也就确定了为隐含层神经元的输出 。
二、对RBF神经网路原理的优化
依据生物神经网络的机理建立基于RBF神经网络安全管理评价模型，通过在不同网络传递环节选取恰当的算法对模型进行优化改进，以此得到安全管理评价的优化模型。但是在应用过程中RBF神经网络关键函数基函数中心值、网络权值等难以得到最优解，因此选择遗传算法，利用其优势对神经网络模型进行优化完善。
（一）最优基函数中心值的确定
应用遗传算法进行数据编码。将学习样本进行编号：1，2，3，……，N，进而从样本中随机选择M个数据为一组中心矢量作为种群中的一个个体进行编码。如下所示，以第i个染色体为例，神经网络的m应度函数 为期望输出 和实际输出 之差的绝对值累加和的倒数：
从上一代中任意选取两个母体进行交叉以此获得两个子个体，再将两个子个体以一定的概率进行变异，染色体其他位的编号值用1，2，3，……，N，中任意值以一定的变异概率替换。将母体与子体进行比较从中选择优势个体即完成一次进化。以此方式循环迭代，直到个体达到给定最大代数或满足给定的精度，此时个体则为最优基函数中心值。
（二）最优权值w的确定
权值的优化是一个长期复杂的过程，实数编码值能够较好地反应现实情况，用一个数码代表一个染色体，一个染色体则代表一个X值；群体初始化，根据遗传算法的搜索范围将权值以 分布随机确定（-0.8，0.4，0.65，0.5）；选取适应度函数，将输出样本的平方作为适应度函数：
根据遗传操作原理，采用染色体交叉变异，选择交叉的概率Pn、变异的概率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）变异：U22=（-0.8，0.4，0.5，0.5）
三、安全管理评价模型的建立
依据核电厂安全管理评价指标，建立基于遗传算法和RBF神经网络的核电厂安全管理评价模型。其实现流程如图所示：
四、结语
本文建立基于遗传算法和RBF神经网络的核电厂安全管理评价模型，对核电厂安全管理存在的风险进行评价，有助于核电厂安全管理人员及时发现风险，采取应对措施，切实降低了核电厂安全管理风险，并为核电厂科学管理，安全管理提升提供参考和技术支持。
参考文献：
[1] 郭赞.基于遗传算法和RBF神经网络的铀尾矿库安全预警模型[J].绿色科技，2015.3：243-245.
[2] 魏艳强.基于RBF神经网络的公路货运量预测方法研究[J].天津理工大学学报，2008.2（1）：17-20.
[3] 徐杰.基于遗传算法的RBF神经网络优化及应用[J].信息技术，2011（5）：165-168.
[关键词]持续经营；审计判断；预测模型
的持续经营能力状况直接到投资者的决策行为。因此，对上市公司持续经营能力进行判断和评价是注册师进行财务报告审计时所必须考虑的重要，也是政府监管部门关注的一个焦点。近年来，为了减少审计期望差距，审计界制定并完善了持续经营审计准则及相关指南，特别是加强了对持续经营审计判断模型的研究，期望提高持续经营审计判断的客观性和一致性。我们搜集了ABI/INFORMGlobal、BusinessSourcePremier（BSP）、和ElsevierScience等国际著名数据库以及期刊网中关于持续经营审计判断模型研究的70余篇，对审计判断模型的构建方法、应用效果及局限性进行了和整理，以期对改进我国持续经营审计手段及方法提供借鉴。
持续经营审计判断模型根据研究对象的不同可分成两大类：持续经营危机预测模型和持续经营审计意见预测模型。前者关注公司是否会向法院申请破产（国内研究以是否被ST为标准），后者关注公司是否会被出具涉及持续经营存在重大不确定性的非标准无保留审计意见（下简称持续经营审计意见），二者都可以为持续经营审计判断提供辅助决策信息。但是，这两类模型的研究目的并不相同，前者认为模型在预测公司是否破产的准确性上要高于审计师，借助模型有助于减少审计期望差距[1-2].后者认为提出破产申请和被出具持续经营审计意见并不是一一对应的，被出具持续经营审计意见的公司并非都会提出破产申请，而且持续经营危机预测模型未能包含审计师进行持续经营审计判断时所考虑的一些重要因素，如行业前景、管理层能力等[3].Hopwood[4]等还证实在控制样本配对比例及分类错误成本的条件下，持续经营危机预测模型在预测是否破产的准确性上并不优于审计师。
一、持续经营危机预测模型
持续经营危机预测模型按照所用概率统计方法的不同，可分成多元线性判别模型、多元概率比（Probit）模型、多元逻辑回归（Logistic）模型、人工神经模型等4类，下文将分别予以阐述。
（一）多元线性判别模型
Altman[1]以美国1946—1965年提出破产申请的33家公司和33家健康公司为研究样本，采用多元线性判别方法构建了如下预测模型，即“Z分值模型”：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5，其中：X1为营运资本/资产总额；X2为留存收益/资产总额；X3为息税前利润/资产总额；X4为优先股和普通股市值/负债账面价值；X5为销售收入/资产总额。当出来的Z值等于或低于1.8时，预示企业破产的可能性非常高；当Z值介于1.81和2.99之间时，企业是否破产不能确定；当Z等于或高于3时，企业则不可能破产。Z模型对破产公司样本的预测准确率为82%，而只有46%的破产公司在破产前被出具持续经营审计意见。Altman认为Z模型可以提高审计师在持续经营审计判断上的准确性和一致性。Altman[5]用1970—1982年间109家破产公司为样本对“Z分值模型”进行了有效性验证，发现模型对破产公司样本破产前一年的预测准确率达到86.2%，而审计师在公司破产前一年的预测准确率为48.1%，表明Z模型对持续经营危机的预测准确性高于审计师。
继Altman之后，Levitan、Knoblett[6]，Koh、Killough[2]，Cormier[7]，陈静[8]和张玲[9]等都采用多元判别分析方法构建了持续经营危机预测模型。这些模型的构建方法基本相同，所不同的是在持续经营危机标准界定上、样本时间窗口、对照组样本选取方法、变量选取上有差异。对这些模型的有效性验证表明预测模型比审计师在预测公司是否破产方面具有更高的准确性，应用模型有助于减少审计期望差距。
针对多元线性判别分析要求数据服从正态分布和等协方差的假设与企业数据实际状况的矛盾，以及配对抽样法因样本中两类公司比例与它们在总体中的比例严重不一致而夸大了预测模型判别准确性的缺陷[10]，不需要正态分布和等协方差假设的Probit、Logistic模型被大量采用，它们都是建立在累积概率函数的基础上，一般运用最大似然估计，而不需要满足自变量服从多元正态分布和等协方差的假设。
（二）多元概率比模型
Zmijewaki[10]选取了1972—1978年间发生破产的40家公司和800家健康公司作为样本，采用Probit方法建立了预测模型，即X模型：X=-4.3-4.5Xl+5.7X2-0.004X3，其中：Xl=净利润/总资产，X2=负债总额/资产总额，X3=流动资产/流动负债。陈明贤运用企业样本建立了如下Probit模型：X=0.29354+20.491X1+4.3209X2-29.515X3，其中：X1为In（流动资产/流动负债）；X2为In（固定资产/股东权益）；X3为营运资本/负债总额。结果表明Probit模型在持续经营危机出现之前1年至前5年的判别正确率分别为93.33%、83.33%、83.33%、83.33%和80%64%.
（三）多元逻辑回归模型
Ohlson[11]以美国1946—1965年期间提出破产申请的105家公司和2058家健康公司为研究样本，采用logistic建立了企业持续经营危机预测模型，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为Log（资产总额/GNP物价指数）；X2为负债总额/资产总额；X3为营运资本/资产总额；X4为流动负债/流动资产；X5为净利润/资产总额；X6为经营活动产生的现金净流量/负债总额；X7：如果前两年有一年亏损，为1；否则为0；X8：如果负债总额>资产总额，为1；否则为0；X9：（当年净利润-上年净利润）/（5当年净利润5+5上年净利润5）。Ohlson利用上述模型进行预测，结果发现破产公司前一年的Y值平均为27%，显著高于非破产公司的Y平均值4%.
Kuruppu、Laswad和Oyelere[12]将清算作为发生持续经营危机的标准，以新西兰1987—1993年间85家破产清算的公司和50家未清算但处于财务困境状况的公司为研究样本，用Logistic方法构建模型，研究结果表明在破产法案以债权人为导向的国家，清算预测模型可能比破产预测模型在判断准确度及误判成本方面更为优越。
吴世农、卢贤义[13]以我国1998—2000年上市公司为研究对象，选取了70家处于财务困境的公司和70家财务正常的公司为样本，应用逐步回归法，从21个财务指标中最后选定6个为预测指标：盈利增长指数、资产报酬率、流动比率、长期负债与股东权益比率、营运资本与总资产比、资产周转率。他们分别应用线性概率模型、Fisher二类线性判别模型、Logistic回归三种方法，建立了三种预测财务困境的模型。研究结果表明：三种模型均能在财务困境发生前作出相对准确的预测，在财务困境发生前4年的误判率在28%以内；其中Logistic预测模型的误判率最低，财务困境发生前1年的误判率仅为6.47%.
姜秀华和孙铮[14]还考虑了公司治理因素对持续经营能力的影响，他们运用Logistic逐步回归法从13个变量中最终选取了4个变量：毛利率、其他应收款与总资产比率、短期借款与总资产的比率、股权集中系数，模型对ST公司的判别准确率达到84.52%.他们的研究拓展了变量选择的传统财务框架，但股权集中度是否为治理效能的惟一、有效替代还有待检验。姜国华、王汉生[15]也证实主营业务利润水平和第一大股东持股比例是影响公司是否被ST的最重要因素。
（四）人工神经网络模型
人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是对人类大脑神经运作的模拟，模型具有较强的容错能力和自主能力，可随时依据新的数据资料进行自我学习，并调整其内部储存的权重参数。田伟福、周红晓[16]选取了A股市场30家公司作为样本构建了前向三层BP神经网络模型，模型包括反映偿债能力、资产管理能力、负债水平、盈利能力及成长能力等12项财务比率，测试的结果表明神经网络模型预测是否发生持续经营危机的准确性较高。周敏、王新宇[17]对判别分析、Logistic回归和神经网络进行了比较，她们以1999—2001年ST公司和健康公司各73家作为训练样本，以2002年ST公司和健康公司各43家作为检验样本，分析了15个财务指标，结果表明神经网络的预测效果要优于其他两种方法。
二、持续经营审计意见预测模型
持续经营审计意见预测模型同样按照所用概率统计的不同，可分成多元线性判别模型、多元逻辑回归（Logistic）模型、人工神经模型、持续经营审计专家系统等4类，模型的重点是持续经营审计意见是否可以用公开的信息进行预测。
（一）多元线性判别模型
Mutchler[18]选取了1981年被出具持续经营非标准审计意见的119家制造业公司，并选取了119家表现出一些经营困境征兆但却被出具标准审计意见的制造业公司作为参照物，采用多元判别法构建了预测模型，模型使用了Mutchler通过调查问卷获取的审计师进行持续经营审计判断最关注的8个变量，它们是：（1）经营性现金流量/负债；（2）流动比率；（3）所有者权益/负债；（4）长期负债/总资产；（5）资产负债率；（6）税前净收益/销售收入；（7）有关持续经营不确定性的好消息和坏消息数量；（8）总资产净利润率的变动率。模型对是否被出具持续经营非标准审计意见的预测准确率为82.8%，结果表明持续经营非标准审计意见可以用公开发表的会计信息进行预测。
（二）多元逻辑回归模型
Menon、Schwartz[19]以1974—1980年间89家破产公司为样本，其中37家被出具持续经营非标准审计意见。变量选取参照了SASNo.34和前人的研究结果，最终选取了7个变量采用了Logistic回归构建模型，分别是：（1）流动比率；（2）流动比率变动率；（3）留存收益/总资产；（4）资产负债率；（5）总资产净利润率；（6）是否发生持续的经营性亏损；（7）经营性现金流量/总负债，结果表明持续经营非标准审计意见与财务比率显著相关，最重要的解释变量是流动比率的变动率和持续发生经营性亏损。Menon、Schwartz还分别用1981—1983年间破产公司和非破产公司样本对模型的有效性进行了验证，破产公司样本数为39家，其中14家被出具持续经营非标准审计意见。非破产公司样本数为46家，其中11家被出具持续经营非标准审计意见，模型对持续经营非标准审计意见预测的准确率为78%.
Bell、Tabor[20]发现反映水平比率的财务指标对于持续经营审计意见的预测准确率高于反映趋势比率的财务指标。Chen、Church[21]研究证实在模型中增加反映偿还到期债务状况的变量可以显著提高模型的预测准确率性。
Mutchler[18]认为持续经营审计判断可以分成三个阶段：第一阶段是判断被审计单位持续经营能力是否存在重大疑虑；第二阶段是判断被审计单位是否应该被出具持续经营审计意见；第三阶段是应出具何种具体审计意见。Lasalle、Anandarajan和Miller[22]对第三阶段，即持续经营能力存在重大不确定性应出具何种具体审计意见进行了研究。他们收集了183份调查问卷（其中130份问卷的样本公司被出具持续经营强调无保留意见，53份问卷的样本公司被出具持续经营无法表示意见），按照审计意见的具体类型为被解释变量，以亏损持续年数、坏消息和好消息数量、被审计单位规模、内部控制水平、审计风险大小、审计任期、会计事务所规模等7个变量为解释变量，采用Logistic回归构建判别模型，模型对两种审计意见鉴别的准确率为83.85%，结果表明两种审计意见类型在持续经营不确定性程度上存在显著差异。
（三）人工神经网络模型
Lenard、Alam和Madey[23]选取了1982—1987年被出具持续经营审计意见的40家公司，并选取同时期40家被出具标准审计意见的公司为参照对象，构建了基于GRG2的神经网络模型，模型自主采用了8个变量，它们是：（1）经营性现金流量/负债；（2）流动比率；（3）所有者权益/负债；（4）长期负债/总资产；（5）资产负债率；（6）税前净收益/销售收入；（7）总资产净利润率；（8）上一年度是否亏损。神经网络模型对持续经营审计意见的预测准确率达到95%，而基于相同变量的Logistic模型预测的准确率为83%，结果表明人工神经网络模型对持续经营审计意见具有较好的预测能力。
（四）持续经营审计专家系统
持续经营审计专家系统是人工智能在持续经营审计判断领域的，它将该领域的专家知识经验转化为系统知识库的推理规则，被审计单位所处行业、外部经营环境、内部管理控制水平、异常事件等难以量化的因素都被加以考虑，并且专家系统具有自主学习知识功能，因此，专家系统能提高审计判断的一致性和可靠性。Biggs、Selfridge和Krupka[24]研究设计了一个GC X持续经营审计专家系统，该系统认为审计师进行持续经营审计判断需要依据三类知识：财务知识、事件知识及程序知识，持续经营危机（体现为异常的财务指标）则是某些具体事件的必然结果。GC X系统通过4个程序对持续经营审计判断提供决策支持作用，这4个程序分别是：持续经营不确定性识别、问题缘由的后向推理、对管理层拟采取改善措施的有效性和可行性评估、出具持续经营审计意见。Lenard、Madey和Alam（1998）[25]还将持续经营审计专家系统与一个基于马氏距离的聚类模型相结合构建了一个混合模型，并随机选取了1990年间26家破产公司和26家健康公司，对该混合模型与其他破产预测模型的预测准确率进行了验证，结果显示混合模型的预测准确率达到96.2%.
三、与评述
从以上的回顾可以看出，国内外审计学界对持续经营审计判断模型进行了大量的研究，有关涉及分类的定量方法在模型构建中得到了大量应用。这些模型的研究在总体方向上呈现出两个趋势：一方面，从仅考虑财务指标扩展到综合考虑财务、经营、股票市场表现、管理能力等因素，从定量向定性与定量分析相结合的方向发展；另一方面，从线性统计方法向更符合实际的非线性预测方法发展。尽管这些模型被证实在预测持续经营危机方面具有较高的准确性，但以下几个方面的问题仍有待于进一步研究和探讨：
（一）对持续经营危机的定义
对持续经营危机的定义在学术界尚未形成一致的意见，而对持续经营危机的不同定义会直接到样本的选择标准，从而得出不同的预测模型。持续经营审计意见预测模型建立在将被出具持续经营审计意见作为持续经营危机发生标准的基础上，而持续经营审计意见尚可进一步分为强调无保留、保留意见、无法表示意见和否定意见等4种具体意见类型。显然，这4种具体意见在持续经营不确定性程度上具有显著差异，不加区别地同等对待影响了模型参数估计的稳定性。持续经营危机预测模型则建立在将申请破产、破产清算作为发生标准的基础上，而在破产机制还不健全的国内，通常选用ST作为标准。将ST作为标准使得盈利能力低下是导致持续经营危机的主要原因，亏损与否将是持续经营危机与非持续经营危机公司之间存在显著差异的变量，这种变量的自选择问题也是国内相关研究的一个不足之处。
（二）变量选择
持续经营审计判断模型的变量选择依然处于试错原则阶段，缺乏基础。在如何选择变量及是否存在最佳的变量组合来预测持续经营危机发生的概率仍然存在较大分歧。Chen、Church[21]指出增加无力偿还到期债务这一变量可以显著提高持续经营审计意见的预测准确率，Koh、Killough[2]等研究表明现金流量信息能有效地反映公司发生持续经营危机的概率，Bell、Tabor[20]发现持续经营危机公司股票存在负的市场收益率，股票收益率可以用来预测持续经营危机，Goodman[26]证实管理当局的经营管理能力变量与是否被出具持续经营审计意见显著相关。新修订的《持续经营准则》明确规定审计师在进行持续经营审计判断时应密切关注管理层拟采取改善措施的可行性和有效性。
（三）样本选择
选择不同的样本会直接影响到模型的有效性，多元线性判别方法多采用等额配对抽样法，这样作可能因为样本量的限制，但却过分夸大了持续经营危机公司比例，使得系数对样本和模型设置都非常敏感，模型设置的微小变化、在样本总体中加入或删除案例等变动，都会导致系数估计的较大变化。其次，现有的样本选取忽略了行业特征，将一定期间不同行业的持续经营危机公司作为测试样本组，糅合在一起进行研究，损害了模型的价值，因为不同行业的公司具有不同的特征，即使影响持续经营的因素相同，但是其相对重要性却可能有所不同。最后，对于不同的样本选取时间，由于其外在环境的差异，得出的模型可能存在显著差异，模型的预测准确性也会因经济环境、时间区间的不同而产生变动。
（四）建模方法
多元线性判别方法、多元概率比回归、多元逻辑回归方法均被大量采用，而多元概率比回归、多元逻辑回归方法运用最大似然估计，克服了多元线性判别分析要求数据服从正态分布和等协方差的假设与公司数据实际状况不相符合的矛盾，在理论上更为完善。值得关注的是持续经营危机预测的研究方法又有新的进展，人工神经网络、遗传算法、模糊数学、专家系统开始被应用于构建预测模型，一些对持续经营审计判断有重要影响但却因难以量化而放弃的变量被重新予以考虑，而且这些新的方法整合了专家在该领域的知识经验，具有自主学习功能，显示了独特的优越性。
（五）误判成本
现有模型将分类的一类错误、二类错误等同看待，模糊了误受和误拒的成本，而事实上问题并非如此简单。一般而言，从投资者或银行的角度，一类错误成本要大于二类错误成本；而从看，由于借贷者、顾客、供货商、股东或其他投资人的不必要的戒备状态，会使二类错误的成本更高。对审计师而言，既要保证客户的正当权益，又要避免过高的诉讼风险。因此，如何综合权衡一类错误成本与二类错误成本也是未来模型研究的重点之一。
关键词:房地产决策支持系统;数据仓库;联机分析处理;数据挖掘
房地产投资不仅与国民经济的发展状况有关,而且还涉及到建筑业、金融业、商业、市政建设、能源、交通等各个重要部门。房地产市场变化快、投资巨大、风险极高,要完成这样一个决策需要决策者同时考虑主市场、材料、资金、市政建设等诸多因素,并且做出综合判断,这种复杂的决策已经很难仅凭经验正确地做出。房地产是一个综合性极强的系统工程,关系到国家、集体、个人的利益,影响到国民经济的起伏,其兴旺与低落从一个侧面反映了经济发展状况。因此,房地产业迫切需要一种能帮助决策者综合考虑多方面的因素,根据科学的决策方法,辅助决策者做出决策的工具。
决策支持系统为解决房地产投资决策中出现的种种问题提供了解决方案。决策支持系统是一种基于计算机的系统,帮助决策者通过与系统直接交互使用数据及分析模型解决非结构化的决策问题。通过决策支持系统,房地产开发商可以对要开发的项目的各种情况有一个更深入的了解,能综合各方面的因素对投资的项目做出一个合理的判断,从而减少房地产投资中的盲目性,使投资更准确,收益率更高。本文结合房地产项目投资的实际情况,提出了一种房地产投资决策支持系统,可以为房地产项目的投资提供决策支持,实现企业项目管理的快速辅助决策,提高投资者的决策水平。
一、房地产投资决策支持系统
房地产投资决策支持系统是将决策支持系统技术应用到房地产投资中,从而能有效地对房地产投资者进行辅助决策,提高决策的效率和准确性。
(一)房地产投资决策支持系统的基本功能
本系统分为房地产市场调查与预测、经济评价、风险分析和可行性报告生成等四大模块。通过房地产市场调查与预测模块,用户可以方便地了解到房地产市场的现状以及国民经济状况,并能对将来房地产市场的发展情况做出一个大概的预测。通过经济评价模块可以对所投资项目做出准确的评估,从而判断出此项目的盈利状况。风险分析模块可以对投资项目的风险作一个大体的分析,用户通过对各个投资方案的经济评价和风险的权衡,可以做出较为准确的判断。可行性报告生成模块则可以自动生成项目的可行性报告,用户可以根据具体情况来添加可行性报告中的内容。
(二)系统的基本结构
在房地产投资中遇到的可变性因素非常多,再加上房地产投资本身所具有的高风险性,这就使得传统的MIS系统不能满足房地产投资决策的需要,只有使用决策支持系统才能有效地解决这一问题。但是传统的决策支持系统也有着它的不足,不能很好的对房地产投资进行有效的辅助决策。因此,本系统借鉴了最近发展起来的决策支持系统的新技术,提出了一种新的房地产决策支持系统模型。
数据仓库、联机分析处理、数据挖掘是决策支持系统发展中的新兴技术,将这些技术引入到房地产决策支持系统中可增强系统的辅助决策功能。
其中,数据仓库是为了决策支持的需要而在数据库的基础上发展起来的一项新技术。数据仓库可将大量的用于事务处理的数据库中的数据进行清理、抽取和转换,按决策主体的需要重新进行组织。数据仓库中的各种数据可以适应决策问题多样性的要求,数据仓库侧重于对面向主题的数据的存储和管理。联机分析处理可以对数据仓库中的大量数据进行分析,从中提取出有用的信息,从而起到辅助决策的作用。数据挖掘是从知识发现的概念中引申出来的,把数据挖掘技术应用到数据仓库的分析可以有效地从数据仓库中挖掘出有价值的东西,从而有利于辅助决策。
二、房地产投资决策系统的相关技术
传统的决策支持系统是利用数据库、人机交互进行多模型的有机组合,辅助决策者实现科学决策的综合集成系统。自从决策支持技术形成以来,在全世界得到了广泛的应用,但是决策支持在发展中也遇到了一些问题,主要问题有以下几个方面:(1)DSS使用的数据库只能对原始数据进行一般的加工和汇总,而决策支持涉及大量历史数据和半结构化问题,传统的数据库管理系统难以求解复杂的半结构,不能满足DSS的需要;(2)决策支持系统以集成数据为基础,然而现实中的数据往往分散管理且大多分布于异构的数据平台,数据集成不易;(3)由于决策本身所涉及问题的动态性和复杂性,针对不同的情况应有不同的处理方法,而模型库提供的分析能力有限,所得到的分析结果往往不尽如人意;(4)决策支持系统的建立需要对数据、模型、知识和接口进行集成。数据库语言数值计算能力较低,因而采用数据库管理技术建立决策支持系统知识表达和知识综合能力比较薄弱,难以满足人们日益提高的决策要求。
数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术,给决策支持系统的发展注入了新的活力,数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术的出现,有利于解决上面传统的决策支持系统所遇到的问题,为决策支持的发展提供了一条新的途径。
(一)数据仓库(DW)技术
信息系统中有两种类型的数据:操作型数据和决策支持型数据。前者是由日常事务处理生成的,后者是把前者加工后(清理与集成)形成的。操作型数据服务于日常事务处理,决策支持型数据服务于信息增值。目前,理论界把存有决策支持型数据的系统称为数据仓库。当需要为决策部门提供及时、准确、详细和可靠的风险信息时,海量数据的存储与加工便成为首要问题,而这正是数据仓库的专长。
(二)联机分析处理(OLAP)
OLAP是一种决策分析工具,它是针对特定问题的联机数据访问和数据分析而产生的一种技术,它可以根据分析人员的要求,快速、灵活地对大量数据进行复杂地查询处理,并以直观的、易理解的形式将查询结果提供给各种决策人员,从而得到高度归纳的信息。OLAP是基于数据仓库的信息分析处理过程,是数据仓库的用户接口部分。通过OLAP这种独立于数据仓库的分析技术,决策者能灵活地掌握项目进度的数据,以多维的形式从多方面和多角度来观察项目进度的状态、了解项目进度的变化。OLAP技术分析方法有切片、钻取、维度自由组合、图标自由切换,并可形成表现友好、丰富的报表结果。
(三)数据挖掘(DM)技术
数据挖掘可以称为数据库中的知识发现,是从大量数据中提取出可信、新颖有效并能被人理解的模式的高级处理过程,是数据库技术、人工智能、神经网路、机器学习等领域的交叉学科。数据挖掘是一个过程,是从大型数据库中抽取隐藏其中的可理解的可操作的信息,目的是帮助分析、决策人员寻找数据之间的关联,发现被忽略的要素,而这些信息对于决策行为是至关重要的。
数据挖掘常用的技术和算法有决策树、神经网络、概念树、遗传算法、模糊数学、统计分析、可视化技术、粗糙集、公式发现等。数据挖掘的作用是可以实现自动预测趋势和行为、关联分析、聚类等。数据仓库、联机分析处理、数据挖掘是作为三种独立的信息处理技术出现的,但都是以解决决策支持分析问题为主要驱动力量发展起来的,具有一定的联系性和互补性。其中数据仓库用于数据的存储和组织,联机分析处理集中于数据的分析,数据挖掘则致力知识的自动发现。
三、房地产投资决策支持系统的功能模块
(一)市场调查与预测
市场调查是房地产投资中的一项非常重要的内容,常常关系着投资的成败。在本系统中,市场调查与预测模块主要包括国家经济状况、城市经济状况、城市综合情况、城市气象条件、城市发展计划、目标客户住房需求调查情况、城市土地住房情况、房地产供给市场状况、竞争对手和竞争楼盘状况,以及项目自身的相关情况等。在这个模块中,基本涵盖了房地产调查的主要内容。另外,大量的历史数据也为房地产市场的预测提供了便利条件。
(二)经济评价
经济评价是房地产投资决策中的一项必不可少的内容。建设项目经济评价是项目可行性研究的组成部分和重要内容,是项目决策科学化的重要手段。经济评价的目的是计算项目的效益和费用,通过多方案比较,对拟建项目的财务可行性和经济可行性进行分析讨论,做出全面的经济评价,为项目的科学决策提供依据。
经济评价包括项目管理、参数设置、方案计算、扶助报表、基本报表和综合财务指标等几个方面。其中项目管理包括项目的建立、选择和删除,对项目管理库进行操作。参数设置对房地产投资中的各项参数进行赋值,方案计算用现金流法和非现金流法对投资项目进行分析计算。辅助报表和基本报表用于生成各种报表。综合财务报表生成现金流法综合财务指标汇总表和非现金流综合财务指标汇总表,在这一模块中还生成直方图检验、饼图检验和拆线图等图表,更直观地反映出财务状况。
(三)风险分析
房地产投资虽说有着高收益,但是同时也存在着高风险,对其进行风险分析非常必要。正确评价房地产开发的风险可以指导投资者进行正确的开发决策,减少决策的盲目性和失误。对于上述风险,人们并不能明确的给一个答案,到底有没有这种风险,这是存在着模糊性的。为此可以把模糊数学方法引入到风险分析中来,采用模糊综合评价法可将定量与定性的指标结合起来,〖JP+1〗可以不受指标因量纲不同或量纲相同而量级不同的影响,对于问题比较复杂、信息不很全面的房地产开发投资是很适应的。此外,房地产投资风险因素层次比较多,可以采用多级模糊模型来分析。
(四)可行性报告生成
可行性报告生成模块的功能是根据房地产投资项目来生成一个可行性报告模板,这就省去了用户编写可行性报告的时间。用户可以根据自己的实际情况向可行性报告模板中添加一些项目的数据,甚至是根据项目数据生成的柱状图、饼图等图表。现在人们所用的字处理软件一般都为微软的Word,所以本系统中所生成的可行性报告为Word文档形式,这样便于用户对可行性报告的编辑。
该系统中的四个功能模块紧密协作,基本涵盖了房地产投资中所应考虑的各方面内容。用户(决策者)通过这些模块的运作,可以得到有力的辅助决策,从而提高决策水平。
四、小结
将决策支持系统技术应用到房地产投资决策,是房地产投资的一项重大变革。房地产投资决策支持系统不仅可以提高决策效率,同时也大大提高了决策的准确性。目前我国在房地产投资方面的决策支持系统还不多,有待于进一步发展。现有的房地产投资决策支持系统一般功能并不是很强大,还不能真正有效地起到辅助决策的作用。本文所提到的系统只是作了对房地产投资决策支持系统的一个初步探索,其中难免存在着一些不足,这就需要以后通过进一步的研究,使得系统不断得到完善。
参考文献:
[1]柳莺,赵艳红,钱旭,刘东红.数据仓库技术研究和应用探讨[J].计算机应用,2001(2):46-48.
[2]马丽娜,刘弘,张希林.数据挖掘,OLAP在决策支持系统中的应用[J].计算机应用研究,2001(11):10-12.
[3]刘智,桑国明,张维石.基于数据仓库连锁店决策支持系统模型的研究[J].计算机与数学工程,2005(8):22-24.
[4]王沛皇.房地产开发项目的特性及经济评价[J].工业技术经济,2000:52-53.
[5]王珊等.数据仓库技术与联机分析处理[M].北京:科学出版社,1998.
[6]高洪深.决策支持系统(DSS):理论方法案例[M].北京:清华大学出版社,2005.
[7]王丽珍,周丽华,陈红梅.数据仓库与数据挖掘原理及应用[M].北京:科学出版社,2005.
[8]王希迎,丁建臣,陆桂娟.房地产企业融资新解[M].北京:中国经济出版社,2005.
关键词: 房地产决策支持系统;数据仓库;联机分析处理;数据挖掘
房地产投资不仅与国民经济的发展状况有关,而且还涉及到建筑业、金融业、商业、市政建设、能源、交通等各个重要部门。房地产市场变化快、投资巨大、风险极高,要完成这样一个决策需要决策者同时考虑主市场、材料、资金、市政建设等诸多因素,并且做出综合判断,这种复杂的决策已经很难仅凭经验正确地做出。房地产是一个综合性极强的系统工程,关系到国家、集体、个人的利益,影响到国民经济的起伏,其兴旺与低落从一个侧面反映了经济发展状况。因此,房地产业迫切需要一种能帮助决策者综合考虑多方面的因素,根据科学的决策方法,辅助决策者做出决策的工具。
决策支持系统为解决房地产投资决策中出现的种种问题提供了解决方案。决策支持系统是一种基于计算机的系统,帮助决策者通过与系统直接交互使用数据及分析模型解决非结构化的决策问题。通过决策支持系统,房地产开发商可以对要开发的项目的各种情况有一个更深入的了解,能综合各方面的因素对投资的项目做出一个合理的判断,从而减少房地产投资中的盲目性,使投资更准确,收益率更高。本文结合房地产项目投资的实际情况,提出了一种房地产投资决策支持系统,可以为房地产项目的投资提供决策支持,实现企业项目管理的快速辅助决策,提高投资者的决策水平。
一、房地产投资决策支持系统
房地产投资决策支持系统是将决策支持系统技术应用到房地产投资中,从而能有效地对房地产投资者进行辅助决策,提高决策的效率和准确性。
(一)房地产投资决策支持系统的基本功能
本系统分为房地产市场调查与预测、经济评价、风险分析和可行性报告生成等四大模块。通过房地产市场调查与预测模块,用户可以方便地了解到房地产市场的现状以及国民经济状况,并能对将来房地产市场的发展情况做出一个大概的预测。通过经济评价模块可以对所投资项目做出准确的评估,从而判断出此项目的盈利状况。风险分析模块可以对投资项目的风险作一个大体的分析,用户通过对各个投资方案的经济评价和风险的权衡,可以做出较为准确的判断。可行性报告生成模块则可以自动生成项目的可行性报告,用户可以根据具体情况来添加可行性报告中的内容。
(二)系统的基本结构
在房地产投资中遇到的可变性因素非常多,再加上房地产投资本身所具有的高风险性,这就使得传统的mis系统不能满足房地产投资决策的需要,只有使用决策支持系统才能有效地解决这一问题。但是传统的决策支持系统也有着它的不足,不能很好的对房地产投资进行有效的辅助决策。因此,本系统借鉴了最近发展起来的决策支持系统的新技术,提出了一种新的房地产决策支持系统模型。
数据仓库、联机分析处理、数据挖掘是决策支持系统发展中的新兴技术,将这些技术引入到房地产决策支持系统中可增强系统的辅助决策功能。该系统的总体结构如图1所示。
其中,数据仓库是为了决策支持的需要而在数据库的基础上发展起来的一项新技术。数据仓库可将大量的用于事务处理的数据库中的数据进行清理、抽取和转换,按决策主体的需要重新进行组织。数据仓库中的各种数据可以适应决策问题多样性的要求,数据仓库侧重于对面向主题的数据的存储和管理。联机分析处理可以对数据仓库中的大量数据进行分析,从中提取出有用的信息,从而起到辅助决策的作用。数据挖掘是从知识发现的概念中引申出来的,把数据挖掘技术应用到数据仓库的分析可以有效地从数据仓库中挖掘出有价值的东西,从而有利于辅助决策。
二、房地产投资决策系统的相关技术
传统的决策支持系统是利用数据库、人机交互进行多模型的有机组合,辅助决策者实现科学决策的综合集成系统。自从决策支持技术形成以来,在全世界得到了广泛的应用,但是决策支持在发展中也遇到了一些问题,主要问题有以下几个方面:(1)dss使用的数据库只能对原始数据进行一般的加工和汇总,而决策支持涉及大量历史数据和半结构化问题,传统的数据库管理系统难以求解复杂的半结构,不能满足dss的需要;(2)决策支持系统以集成数据为基础,然而现实中的数据往往分散管理且大多分布于异构的数据平台,数据集成不易;(3)由于决策本身所涉及问题的动态性和复杂性,针对不同的情况应有不同的处理方法,而模型库提供的分析能力有限,所得到的分析结果往往不尽如人意;(4)决策支持系统的建立需要对数据、模型、知识和接口进行集成。数据库语言数值计算能力较低,因而采用数据库管理技术建立决策支持系统知识表达和知识综合能力比较薄弱,难以满足人们日益提高的决策要求。
数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术,给决策支持系统的发展注入了新的活力,数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术的出现,有利于解决上面传统的决策支持系统所遇到的问题,为决策支持的发展提供了一条新的途径。
(一)数据仓库(dw)技术
信息系统中有两种类型的数据:操作型数据和决策支持型数据。前者是由日常事务处理生成的,后者是把前者加工后(清理与集成)形成的。操作型数据服务于日常事务处理,决策支持型数据服务于信息增值。目前,理论界把存有决策支持型数据的系统称为数据仓库。当需要为决策部门提供及时、准确、详细和可靠的风险信息时,海量数据的存储与加工便成为首要问题,而这正是数据仓库的专长。
(二)联机分析处理(olap)
olap是一种决策分析工具,它是针对特定问题的联机数据访问和数据分析而产生的一种技术,它可以根据分析人员的要求,快速、灵活地对大量数据进行复杂地查询处理,并以直观的、易理解的形式将查询结果提供给各种决策人员,从而得到高度归纳的信息。olap是基于数据仓库的信息分析处理过程,是数据仓库的用户接口部分。通过olap这种独立于数据仓库的分析技术,决策者能灵活地掌握项目进度的数据,以多维的形式从多方面和多角度来观察项目进度的状态、了解项目进度的变化。olap技术分析方法有切片、钻取、维度自由组合、图标自由切换,并可形成表现友好、丰富的报表结果。
(三) 数据挖掘(dm)技术
数据挖掘可以称为数据库中的知识发现,是从大量数据中提取出可信、新颖有效并能被人理解的模式的高级处理过程,是数据库技术、人工智能、神经网路、机器学习等领域的交叉学科。数据挖掘是一个过程,是从大型数据库中抽取隐藏其中的可理解的可操作的信息,目的是帮助分析、决策人员寻找数据之间的关联,发现被忽略的要素,而这些信息对于决策行为是至关重要的。
数据挖掘常用的技术和算法有决策树、神经网络、概念树、遗传算法、模糊数学、统计分析、可视化技术、粗糙集、公式发现等。数据挖掘的作用是可以实现自动预测趋势和行为、关联分析、聚类等。数据仓库、联机分析处理、数据挖掘是作为三种独立的信息处理技术出现的,但都是以解决决策支持分析问题为主要驱动力量发展起来的,具有一定的联系性和互补性。其中数据仓库用于数据的存储和组织,联机分析处理集中于数据的分析,数据挖掘则致力知识的自动发现。
三、房地产投资决策支持系统的功能模块
(一)市场调查与预测
市场调查是房地产投资中的一项非常重要的内容,常常关系着投资的成败。在本系统中,市场调查与预测模块主要包括国家经济状况、城市经济状况、城市综合情况、城市气象条件、城市发展计划、目标客户住房需求调查情况、城市土地住房情况、房地产供给市场状况、竞争对手和竞争楼盘状况,以及项目自身的相关情况等。在这个模块中,基本涵盖了房地产调查的主要内容。另外,大量的历史数据也为房地产市场的预测提供了便利条件。
(二)经济评价
经济评价是房地产投资决策中的一项必不可少的内容。建设项目经济评价是项目可行性研究的组成部分和重要内容,是项目决策科学化的重要手段。经济评价的目的是计算项目的效益和费用,通过多方案比较,对拟建项目的财务可行性和经济可行性进行分析讨论,做出全面的经济评价,为项目的科学决策提供依据。
经济评价包括项目管理、参数设置、方案计算、扶助报表、基本报表和综合财务指标等几个方面。其中项目管理包括项目的建立、选择和删除,对项目管理库进行操作。参数设置对房地产投资中的各项参数进行赋值,方案计算用现金流法和非现金流法对投资项目进行分析计算。辅助报表和基本报表用于生成各种报表。综合财务报表生成现金流法综合财务指标汇总表和非现金流综合财务指标汇总表,在这一模块中还生成直方图检验、饼图检验和拆线图等图表,更直观地反映出财务状况。
(三)风险分析
房地产投资虽说有着高收益,但是同时也存在着高风险,对其进行风险分析非常必要。正确评价房地产开发的风险可以指导投资者进行正确的开发决策,减少决策的盲目性和失误。对于上述风险,人们并不能明确的给一个答案,到底有没有这种风险,这是存在着模糊性的。为此可以把模糊数学方法引入到风险分析中来,采用模糊综合评价法可将定量与定性的指标结合起来,〖jp+1〗可以不受指标因量纲不同或量纲相同而量级不同的影响,对于问题比较复杂、信息不很全面的房地产开发投资是很适应的。此外,房地产投资风险因素层次比较多,可以采用多级模糊模型来分析。
(四) 可行性报告生成
可行性报告生成模块的功能是根据房地产投资项目来生成一个可行性报告模板,这就省去了用户编写可行性报告的时间。用户可以根据自己的实际情况向可行性报告模板中添加一些项目的数据,甚至是根据项目数据生成的柱状图、饼图等图表。现在人们所用的字处理软件一般都为微软的word,所以本系统中所生成的可行性报告为word文档形式,这样便于用户对可行性报告的
该系统中的四个功能模块紧密协作,基本涵盖了房地产投资中所应考虑的各方面内容。用户(决策者)通过这些模块的运作,可以得到有力的辅助决策,从而提高决策水平。
四、小结
将决策支持系统技术应用到房地产投资决策,是房地产投资的一项重大变革。房地产投资决策支持系统不仅可以提高决策效率,同时也大大提高了决策的准确性。目前我国在房地产投资方面的决策支持系统还不多,有待于进一步发展。现有的房地产投资决策支持系统一般功能并不是很强大,还不能真正有效地起到辅助决策的作用。本文所提到的系统只是作了对房地产投资决策支持系统的一个初步探索,其中难免存在着一些不足,这就需要以后通过进一步的研究,使得系统不断得到完善。
参考文献:
[1]柳莺,赵艳红,钱旭,刘东红. 数据仓库技术研究和应用探讨[j].计算机应用,2001(2):46-48.
[2]马丽娜,刘弘,张希林. 数据挖掘,olap在决策支持系统中的应用[j].计算机应用研究,2001(11):10-12.
[3]刘智,桑国明,张维石. 基于数据仓库连锁店决策支持系统模型的研究[j].计算机与数学工程,2005(8):22-24.
[4]王沛皇. 房地产开发项目的特性及经济评价[j].工业技术经济,2000: 52 -53.
[5]王珊等.数据仓库技术与联机分析处理[m].北京:科学出版社,1998.
[6]高洪深.决策支持系统(dss):理论方法案例[m].北京:清华大学出版社,2005.
[7]王丽珍,周丽华,陈红梅. 数据仓库与数据挖掘原理及应用[m].北京:科学出版社,2005.
[8]王希迎,丁建臣,陆桂娟. 房地产企业融资新解[m].北京:中国经济出版社,2005.
【关键词】 内部控制； 内部控制质量； 整合观
中图分类号：F272.5 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2014）30-0054-05
一、问题的提出
内部控制质量的度量首先是实证研究范式在内部控制领域兴起的客观需要，是内部控制实证研究的前提。内部控制质量的度量除了为内部控制的影响因素、经济后果和市场反映等研究提供计量基础之外，还使得检验内部控制的治理机理以及与其他治理机制的协同效应成为可能，使内部控制实证研究走向深化，推动理论向前发展。从实践角度看，建立科学合理的内部控制评价体系是推动内部控制规范实施的重要环节。内部控制质量的度量作为内部控制评价的数量化表示，不仅可以完善企业内部控制体系建设、提升风险管控能力，而且对规范资本市场运行以及推动我国经济的可持续发展等都有着积极而深远的意义。
但是，内部控制质量的度量一直都是内部控制研究领域的难点问题。现实情况是，对于内部控制效率，理论上既没有合乎逻辑的理论框架，实务中又缺乏有效的评价方法，以至于人们在内部控制效率的语义内涵、衡量标准和测度方法上难以形成统一的意见。首先，对内部控制质量的概念本身就存在着争议。COSO委员会认为内部控制的质量是指内部控制制度设计的有效性和执行的有效性，而有些学者则认为内部控制的质量体现在对于内部控制目标的实现提供的保证程度上，这就产生了内部控制评价中关于“有效性”与“效率”两个基础概念的选择问题，基础概念的分歧进而带来了定性与定量评价的不同侧重以及度量方式的差异。其次，在度量方法上也存在着争议。内部控制质量的度量是一个涉及到多指标的综合评价过程，各种管理工程学方法和综合评价技术被引入其中，但各种方法莫衷一是，而且都无法很好地解决度量过程中定性指标向定量指标转化的主观性偏差。
针对这些问题，理论界与实务界展开了积极的探索，取得了一些进展，本文将对现有的关于内部控制质量度量的文献进行系统梳理，以期获得对现有研究进展的准确把握和深入理解，并在此基础上提出关于内部控制质量度量的新思路――整合观。
分类是理清思路、研究问题的一个重要方法。根据对相关文献的梳理，发现目前对于内部控制质量度量的分类方法不尽相同，各种分类方法相互重叠，尚未形成一种统一的分类方式。就研究需要来说，过多的分类方式将会带来研究上的混乱，而一种合理且统一的分类将对于研究体系的构建起到支撑作用。对于内部控制质量的度量，其分类方法首先应当与内容紧密联系，从研究的内容入手往往更有意义，体现对事物分类的目的。同时还要求分类具有明确的类别界限和一定的包容性，这样既可以清晰地划分各种类别，又可以涵盖现有内容。因此，从现有文献出发，结合对内部控制框架的借鉴以及上述原则的指导，将内部控制质量度量方式划分为缺陷观、要素观和目标观三种基本方式。
二、内部控制质量度量的缺陷观
追溯早期实证类的文献，笔者发现，在要素观与目标观度量方法尚未成型之前，为了实证研究的需要，学者们简单地根据披露的内部控制缺陷情况来度量内部控制质量，称之为缺陷观。国外的实证研究最早就是采用了这种方式。美国2002年通过了萨班斯法案之后，对财务报告内部控制自我评价和审计等方面提出了强制性要求，并很快被其他国家效仿，这种强制性披露制度的推行在很大程度上解决了内部控制信息的来源问题，为开展内部控制实证研究提供了新的契机。我国早期实证研究也多受此启发。
需要指出的是，对于2008年以前的研究，有的学者是用内部控制的自愿披露情况构造虚拟变量作为内部控制质量的度量指标的。例如张龙平等（2010）以公司是否披露内部控制鉴证报告作为内部控制质量的度量方式，根据2006至2008年数据研究了内部控制与盈余质量的关系。这与笔者这里定义的缺陷观是有区别的。上海证券交易所2006年6月《上海证券交易所上市公司内部控制指引》（2006年7月1日起施行），鼓励（而非强制）有条件的上市公司披露内部控制评价报告，深圳证券交易所2006年9月《深圳证券交易所上市公司内部控制指引》（2007年7月1日起施行），强制主板上市公司披露内部控制评价报告，2008年的内部控制基本规范要求2009年7月1日起在上市公司范围内施行，并且强制披露内部控制信息。由此可以看出，我国内部控制信息的披露制度经历了一个从自愿到半强制再到强制的发展过程。很显然，这种以是否自愿披露信息作为内部控制质量度量的方法已经失去了应用的制度基础。
从方法上来说，仅仅以是否披露信息作为内部控制的度量指标过于简单化，缺乏严谨性。在此之后，以公开的内部控制鉴证报告的类型、披露的内部控制缺陷以及缺陷的个数构造度量指标的缺陷观发展起来。
缺陷观更多地出现在具体的内部控制实证研究文献当中，其中国内具有代表性的文献包括：李万福、林斌、宋璐（2011）根据公司是否存在内部控制缺陷构造虚拟变量度量内部控制质量指标，检验了内部控制对投资效率的影响；单华军（2010）等以上市公司是否披露内部控制缺陷和披露的内部控制缺陷个数来衡量内部控制质量，并以此检验了内部控制缺陷与公司违规之间的相关性；方红星、金玉娜（2013）在前人的基础上，提出了可感知的内部控制度量方法，采用分类法将内部控制质量分为低、中、高三类，分别赋值-1、0、1。从外文文献来看，国外学者在做内部控制实证研究的时候主要采用的就是缺陷观。例如Doyle et al.（2007）、Ashbaugh-Skaife et al.（2008）分别利用披露的内部控制缺陷情况构造虚拟变量，实证检验了内部控制与应计质量的关系；Goh and Li（2011）利用披露的内部控制重大缺陷构造虚拟变量研究内部控制质量与财务稳健性的关系。Krishnan（2005）同样利用缺陷观构造虚拟变量检验了内部控制与审计委员会质量的关系。
内部控制质量度量的缺陷观的突出特点就是简单易行，但这也带来了诸多不足。很重要的一点在于缺陷观完全依赖于内部控制信息的披露情况，如果企业披露的内部控制信息存在缺陷，那么根据这种披露而进行的评价就会产生偏差。虽然我国内部控制自愿性披露转为强制性披露，但上市公司监管较弱，强制性披露流于形式。据财政部会计司颁布的上市公司2012年实施企业内部控制规范体系情况分析报告显示，2012年共有2 244家上市公司披露了内部控制评价报告，占沪、深交易所2 492家上市公司的比例为90.05%，但只有8家上市公司披露存在内部控制重大缺陷，披露比例为0.36%。因此不难发现，我国上市公司内部控制信息披露就数量而言比较可观，但是质量不尽人意。因而缺陷观在我国尚缺乏应用的基础；另外，简单地使用虚拟变量，无法反映内部控制质量的差异性。以披露的内部控制缺陷为例，对内部控制信息进行简单加总仅仅考虑了数量因素，没有考虑质量特征，同样是内部控制缺陷，但缺陷的大小程度不同，一个严重的内部控制缺陷对公司的影响很可能比多个中低程度内部控制缺陷的影响要大得多，采用对内部控制信息简单加总的方法可能导致较大偏差；并且这种度量方式完全忽略了对内部控制要素、过程的考量，无法全面、准确地评价内部控制的真实质量，缺乏说服力。
三、内部控制质量度量的要素观
内部控制归根结底是由基本要素组成的，要素是COSO整合框架的核心内容，是实现内部控制目标的基础。这些要素及其构成方式，决定着内部控制的内容与形式。
内部控制质量度量的要素观受到内部控制要素的启发，认为既然内部控制是一个控制过程，人们无法时刻关注内部控制的运行情况，而内部控制要素又构成了完整适用的控制体系，那么当要素安排得当、相对健全的时候，就可以合理保证内部控制过程的效率效果。从这个角度出发，对内部控制质量的衡量就成了对内部控制要素的考察。内部控制质量度量需要涉及到企业内部控制的各个方面，既要考虑到内部控制评价的主观性，又要使内部控制评价结果具有客观性，同时，评价过程还需要遵循系统性、全面性、重要性、可比性、定性与定量结合的原则，因此，需要一个合理的逻辑框架作为支撑。COSO整合框架的五要素论优化了内部控制的结构与体系，整合了对内部控制的不同理解，构造了一个共识性的概念平台和框架，因此不失为一个合理的度量逻辑框架。
要素观的本质是对内部控制要素的统计综合评价，在一定的数理统计和系统工程方法的帮助下以综合性的数值表示评价结果。这种方式与下面目标观的背后思想都是对于真实效率与可测效率之间理想与现实的妥协。真实效率由于其内在的复杂性是无法完全观测到的。即对于我们来说，内部控制效率其实就是一个“黑箱”。人们所能够观测和计算的，只是可以在某个能够观察到并且又可以用财务指标（或非财务指标）进行测算的那部分可测效率。这就决定着企业对内部控制效率的评价，只能建立在可观测效率的概念之上，也从一定程度上解释了为何内部控制质量度量是一个难点问题。
国内要素观具有代表性的文献包括：陈汉文（2010）根据内部控制五要素构建了由四级指标构成的评价体系，其中一级指标5个、二级指标24个、三级指标43个，四级指标144个，然后利用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP），遵循构造层次分析结构、建立判断矩阵群、计算权重及一致性检验的步骤最终获得内部控制质量的数值；林钟高、郑军、王书珍（2007）在借鉴内部控制五大要素的基础上结合公司治理指标设计的内容，构建了中国上市公司内部控制综合评价指数（ICI），基本涵盖了COSO框架下的控制环境、风险评估、控制手段、信息与沟通及监督五个主要方面；朱卫东等（2005）运用BP神经学网络算法，根据五要素把描述企业内部控制状况的特征信息作为神经网络的输入向量，而把代表相应综合评价结果的值作为神经网络的输出，并用足够的样本训练这个网络，使不同的输入向量得到不同的输出量值，从而对企业的内部控制状况进行了量化的评价；此外，还有骆良彬、王河流（2008），韩传模、汪士果（2009）运用AHP与模糊综合评价方法的研究都属于要素观。国外要素观的文献包括：EI Paso（2002）从COSO整合框架出发，构建了包含5级量度，93个指标的内部控制评价指标体系；Sung-Sik Hwang et al.（2004）按照COSO报告构建了EPP环境下的内部控制评价模型，该模型由5个维度28个评价指标组成，并且使用层次分析法对评价指标赋权。
要素观主要有以下两大优点：首先，内部控制要素框架是一个成熟的体系，可以作为我们借以度量内部控制质量的现成基础，使评价工作有据可循，并且这种从制度基础角度的评价方式具有逻辑上的合理性和现实中的可行性；其次，管理工程方法和数理统计知识的运用，摆脱了综合评价指标合成过程中的主观因素干扰，使得评价保持了方法上的客观性。
但是也应当看到，以内部控制要素为出发点的度量方法所具有的缺陷。首先，就数据的可获得性来说，内部控制要素内化于企业管理系统当中，作为外部的研究者很难获取数据。例如，于增彪、王竞达、瞿卫菁（2007）采用实地调研的方法探讨了亚新科安徽子公司如何设计和应用内控评价体系，但这种方式费时费力，对于大样本实证研究无能为力；其次，很多内部控制要素的衡量都是定性的，这种方法涉及到对内部控制要素从定性评价到定量化的转化过程，往往需要寻找替代变量或者引入虚拟变量，运用专家打分等方法，这会带来原始数据的主观性偏差，虽然做到了综合指标合成过程的客观性，但原始赋值的偏差后果是致命的。
四、内部控制质量度量的目标观
内部控制目标，是决定内部控制运行方式和方向的关键，是认识内部控制基本理论的出发点，是内部控制设计与执行的导向。内部控制质量度量的目标观同样受到COSO内部控制框架的启发，但目标观认为以要素为基础设置指数变量，指数的计算主要采用专家打分法，存在较大的主观性，难以无偏地反映上市公司的内部控制水平，因此从控制的效果、目标的达成情况来评价内部控制的质量更为合理。其背后的思想仍然是以可观测效率来推断实际效率，客观上简化了评价度量工作。
国内目标观具有代表性的观点包括：张先治等（2011）根据COSO风险管理框架内部控制四大目标，即战略目标、经营的效率效果、财务报告的可靠性和法律法规的遵守，从结果层指标、目标层指标、准则层指标、具体评价指标展开构建评价指标体系，同时建议使用分层模糊处理方法获取综合得分。除了提出具体的度量方法外，张先治还从我国内部控制实践和监管环境出发，分别从内部控制评价内涵、评价目的、评价模式、评价主体、评价客体、评价模型角度系统论述并构建了中国企业内部控制评价系统，为从目标观角度进行内部控制质量的度量提供了重要指引；中国上市公司内部控制指数研究课题组（2011）公布的中国上市公司内部控制指数，是由迪博公司基于时任财政部副部长王军批准的全国重点会计科研课题――中国上市公司内部控制指数研究设计而来，又叫迪博指数。迪博指数从内部控制目标出发，并结合我国的内部控制规范体系，根据2008年我国颁布的内部控制基本规范中的内部控制五目标，构建了内部控制基本指数体系，即战略指数变量、经营指数变量、报告指数变量、合规指数变量和资产安全指数变量以及对应的二级指标体系，并将内部控制重大缺陷作为修正指标，对内部控制基本指数进行补充与修正。在数据处理上，利用标准化法对指数变量进行无量纲化，使得各变量之间具有可比性，并采用算术平均法为各变量赋予权重，从而得到综合评价的结果；此外，程晓陵、王怀明（2008），张兆国、张旺峰、杨清香（2011）在实证研究中采用的方法都可以划分为这一类。国外文献中具有代表性的是Chih-Yang Tseng（2007）构建的企业风险管理指数，该指数基于企业风险管理整合框架，从战略目标、经营目标、报告目标和合规目标的实现程度来计算评分。
这种以目标为导向的评价方法最大的优点在于评价结果的客观可靠性。不同于内嵌于企业经营活动中那些千差万别、纷繁复杂的控制环节要素，内部控制目标的实现通过企业最终经营的一系列数据表现出来，具有数字化、精确化的特点，大大减少了要素观中定性评价指标定量化的环节，可靠性提升的同时加上指标的透明化又带来了评价结果的可比性，并且提高了评价效率。另外，以目标为导向的评价方法所需要的资料易于为外部研究者获取，可行性较高。
但是目标观的不足也是显而易见的，那就是以目标的实现来衡量内部控制质量时存在的相关性问题。以经营目标为例，内部控制只是实现经营效率效果的一个方面，而企业最终的经营成果还要受到宏观经济环境、竞争对手策略，甚至是自然气候因素的影响，是多重因素共同作用的结果，所以，目标实现程度来衡量内部控制有效性存在系统性偏差。
五、内部控制质量度量的新思路
从前文分析可以看出，现有的内部控制质量度量方法各有各的优势，其度量方式都具有一定的创造性与独特性，但是也普遍表现出无法全面衡量内部控制质量的缺陷。具体来说，缺陷观易于理解、操作简便，但无法对内控质量进行全面评价；要素观过程导向，相关性较强，但可靠性较弱，数据计算易受主观因素的影响；目标观结果导向，可靠性较强，但相关性较弱，因为目标的实现未必与内控的高质量相关。
其实，从最早的缺陷观到后来的要素观与目标观，各种度量方法一直在不断发展、完善，并且，正是由于单一度量观的不足，已经有学者意识到有必要结合不同度量观来评价内部控制质量。例如，迪博指数在设计之时就考虑了用内部控制重大缺陷对指标进行修正，尽量减少度量偏差；方红星的可感知度量方法实际上是用经过控制目标实现情况调整后的内部控制信息披露情况来度量内部控制质量。但是，这些结合或是简单地在一种方法的基础上引入另一种方法进行修正，或是简单地把两种方式生硬地糅合，这样的结合是否能够有效整合各种方式的优点，又在多大程度上克服现有方式的不足，仍值得商榷。例如，迪博指数引入的内部控制重大缺陷对指标进行修正并没有解决目标观度量的相关性问题，可感知方法也没能解决缺陷观无法对内部控制全面衡量的问题。可以说，在方法的整合上，现有的研究并不充分。
因此，如何将不同度量观有效结合，切实整合三种观点的优势并且克服各自的不足以获得内部控制质量的全面准确度量就成为了解决问题的关键。有鉴于此，笔者在这里提出内部控制质量度量的新思路――整合观。
整合观的核心思想是以要素观为基本框架，并融合目标观与要素观的内容，吸取其合理内核并克服其局限性，以我国企业内部控制规范指引为依据，结合美国COSO框架2013年最新进展，以期构建一套兼具科学性与可操作性的内部控制有效性评价体系，最终编制出具有广泛认可度的我国上市公司内部控制指数。
社会科学的研究目的在于发现各种社会现象及其规律并将其运用到实践中，因而更加关注的是相关性。虽然没有绝对的精确性要求，但是度量指标的信度和效度、相关性和可靠性是衡量度量指标恰当性的绝对标准，这也是对度量方式的合理性评价的出发点与落脚点。以要素观为基本框架最大的优势就是能够避免目标观在相关性上的不足以及缺陷观无法全面衡量内部控制质量的问题，从内部控制制度本身考量内部控制制度，全面评价内部控制质量，并且要素观能够利用成熟的内部控制框架，在理论上更加完备。与此同时，整合观吸收目标观与要素观的合理做法，全面地利用各种方式的优点对要素观进行有益补充，能够克服要素观在计算易受主观因素的影响而导致可靠性不足的缺点。
需要指出的是，虽然以要素观为基础存在着数据的可获得性问题，但是随着资本市场信息披露制度的不断完善和范围的扩大以及商品化数据平台的发展，这一问题将会得到很大程度的解决。因此，以要素观为基础的全面整合观将是解决内部控制质量度量问题的有效途径，这既从理论上实现了内部控制度量难题的突破，为解决内部控制评价难题提供了新的研究视角，推进内部控制评价方面的研究，促进内部控制领域研究的深入发展，又必将为内部控制的应用实践带来新的发展契机。
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关键词：先进制造技术；新工业革命；制造模式；新一代信息技术；
作者简介：周佳军(1989-)，男，湖北黄冈人，博士研究生，研究方向：计算机辅助设计、计算机辅助制造、计算机集成制造系统等
0引言
制造业是中国经济增长的主体和支柱，是综合国力的重要体现。当前我国制造业的总体情况依然落后，从资源与环境的角度看，我国制造业对能源和资源消耗巨大，环境污染严重；从技术与创新水平的角度看，我国制造产业的技术创新能力薄弱，科技含量低，技术水平落后，有自主知识产权的产品少，产品的附加值较低[1]；从产业内部价值链的角度看，我国传统制造业处在价值链上(研发、制造、营销)价值创造能力最低的环节，在研发和营销领域，科技创新能力弱、品牌建设不足；从市场环境的角度看，知识经济时代的市场竞争日趋激烈，消费更加个性化，传统的以追求生产效率为目的而进行的品种单一、大批量以及标准化的产品制造模式，很难适应现代市场中客户的个性化和多样化需求。
先进制造技术(AdvancedManufacturingTechnology，AMT)注重经济效益和技术的融合性，通过柔性生产、灵活生产、产品差异化、注重效率和质量等方式增强企业对市场的反应能力、提高自主创新能力，为客户提供更加人性化的服务，具有产品质量精良、技术含量高、资源消耗低、环境污染少、经济效益好等特性，通过发展AMT和战略性新兴产业改造提升传统的资源密集型和劳动密集型工业，以开辟一条科技含量高、资源消耗低和环境污染少的新型工业化道路，已成为提高我国高新技术发展、推动经济发展和满足人民日益增长需求的主要技术支撑。
2012年以来，新工业革命成为各国讨论的热点，以物联网(Internetofthings)和大数据(bigdata)为代表的信息技术、以绿色能源为代表的新能源技术、以3D打印技术为代表的数字化智能制造等技术系统协同创新，将柔性化、智能化、敏捷化、精益化、全球化和人性化融为一体，将改变制造业的生产模式和全球经济系统，引领人们的生活走向智能化时代。工业西方发达国家纷纷提出“再工业化战略”，试图实现从“产业空心化”到“再工业化”的回归，提出的再工业化战略并不是恢复传统制造业的生产能力，而是通过加快突破和应用AMT抢占新一轮科技和产业竞争的制高点，占领产业链的高端。为了保证我国制造业的持续发展，必须尽快完成制造业的转型升级，实现由制造大国向制造强国的转变。
1先进制造技术
AMT自20世纪80年代提出以来，世界各国都十分重视其理论和应用实践研究。AMT既包括先进加工技术(AdvancedProcessingTechnology，APT)(主要指材料加工工艺及方法)，又包括对先进装备、人的智慧等有机构成的现代集成制造系统的智能控制和组织管理的先进制造模式(AdvancedManufacturingMode，AMM)，主要指制造模式及系统。美国联邦科学、工程和技术协调委员会(FederalCoordinatingCouncilorScienceEngineeringandTechnology，FCCSET)下属的工业和技术委员会AMT工作组提出其主要包括三个技术群[2]：主体技术群(AMT的关键支撑，如计算机辅助设计、加工工艺规划、增材制造技术、并行工程，以及材料生产工艺、加工工艺、加工和测试技术等)、支撑技术群(如计算机技术、自动化技术、检测与转换技术、标准和框架等)和管理技术群(如质量管理、基础设施、人员培训、全局监督等)。虽然先进制造模式和AMT密不可分，实践中也常将二者混为一谈，但是它们是两个不同的概念。AMT注重制造单元功能效用的发挥(偏重技术)，AMM注重组织方式，强调的是人、组织结构和技术三者的协同。两者的关系如图1所示。
从社会技术系统的观点看，任何制造系统都有两个尺度，即技术系统和伴随技术系统的社会系统，社会技术系统强调系统中技术系统与社会系统两类因素的相互作用，技术影响社会系统投入的种类、转换过程的性质和系统的产出。然而，社会系统决定着技术利用的有效性和效率，如果孤立地试图使其中一个系统最优化，则可能使系统的总效能降低。AMT是各个单项技术在先进制造哲理下的有机集成，从最初关注技术和工程科学等自然科学的集成，慢慢过渡为重视在AMT应用过程中科学技术、组织结构以及人的智慧等的深度融合，尤其注重自然科学与社会科学的集成、系统体系观念和整体全局优化，最终目的是使整个制造系统能对外部市场环境的变化产生及时、高效、敏捷的反应。
1.1先进制造技术的概念、内涵及主要内容
制造指对原材料进行加工或再加工，以及对零部件装配过程的总称。AMT的概念起源于美国[3]，早期其定义是以计算机和信息技术为基础的制造技术群，主要包括计算机辅助设计、计算机辅助制造、计算机辅助工程、机器人及柔性制造技术、自动控制系统、数控技术及装备等[4-5]，从研究的角度看，先进制造技术在不同时代具有不同的含义，当前各种新出现的、先进的机械加工技术(纳米加工、激光切割、增材制造等)、精益生产、并行工程、柔性制造、虚拟制造、敏捷制造和现代集成制造模式等，都属于AMT的研究之列。
我国学者在对国外学者有关AMT定义的归纳和研究中，更为系统地对AMT进行了定义，认为AMT是一个多学科体系，包括从市场需求、产品设计、工艺规划到制造过程与市场反馈的人—机—物系统工程[6-7]。AMT本质上是自然科学(自动控制技术、工艺规划技术等)和社会科学(组织管理和经济学等)的有机融合体，是通过生产方式的智能化和柔性化来提高企业的核心竞争力和对市场环境的反应能力。
从制造系统的观点看，AMT是一个三层次的技术群，如图2所示：第一个层次(内层)为基础制造技术，主要指优质、高效、低耗、清洁的通用共性技术，对应AMT中的支撑技术(如图1)；第二层(中层)是新型制造单元技术，由制造技术与信息技术、新型材料加工技术、清洁能源、环境科学等结合而成，涉及多学科交叉、集成与融合，对应于先进制造技术中的主体技术和管理技术；第三层(外层)为先进制造模式/系统(集成技术)，是由先进制造单元技术和组织管理等融合而成的现代集成制造模式，强调技术系统和社会系统的协同与融合，对应于图1的先进制造模式，是人、技术、组织和管理等要素的集成，也是人机物协同制造系统。
1.1.1基础制造技术
优质、高效、低耗、清洁的基础制造技术，主要指传统的制造工艺技术(如毛坯测量下料、铸造/塑性成形、锻压、焊接、热处理、材料强韧化、表面保护、机械加工、优质高效连接技术、功能性防护涂层及各种与设计制造等)经过优化和改进后形成的基础制造工艺，是先进制造技术的核心组成部分。
1.1.2新型制造单元技术
新型制造单元技术由制造技术与互联网信息技术、人工智能、新型材料加工技术、清洁能源、环境科学等结合而成，涉及多学科交叉、集成与融合，主要包括以下内容：
(1)新型材料、纳米技术和激光加工传统材料的研制过程通过基本材料的组合反复试验配制获得，整个过程非常缓慢。2011年6月，美国先进制造业伙伴关系(AdvancedManufacturingPartnership，AMP)计划之一的“材料基因组计划”[8]，从分子结构的角度分析材料，通过原子排列找出相—显微组织—性能—环境参数—使用寿命的关系，建立了原子、分子的结构与材料性能的关系，极大地提高了研发、生产和应用先进材料的速度。纳米技术和激光加工引发了机械技术与电子技术在毫微米水平上的融合。
(2)增材制造与精密成型技术增材制造(如3D打印[9])是材料技术、粘结技术和打印技术的融合创新，由原材料直接制造成精密工件的材料近净成型技术(Near-netShapeForming，NSF)制作的零件不需要加工或少量加工即可投入使用，极大地改造了传统的毛坯成型技术[10]。
(3)机器人、自动化及智能化技术工业机器人在生产加工中可以完成某些过程复杂、费时耗力的标准化生产流程[11]；自动化促使机器或生产过程从自动控制发展到自学习、自组织、自维护和自修复等；智能化技术综合了信息技术、模糊算法、神经网络控制等智能优化算法，使机器在没有人工干预的情况下进行生产，具有人机一体化、自律能力强、自组织与超柔性、自学习与自我维护等特点。
(4)先进电子技术装备先进电子装备，如平板电脑、智能手机、穿戴设备等普适人机交互设备和移动终端会越来越普及，使人与物理世界的交互方式更加普适化、虚拟化、智能化和个性化，实现任何地点、任何时间、任何人都能访问任何信息的交互，传感器和嵌入式设备将会感知和采集各种环境和监测对象信息，并对这些信息进行处理，用户能够利用自然普适智能的方式无缝地实现资源共享和服务的获取。
(5)分子生物学和生物制造通过学习生物系统的结构、功能及其控制机制，解决制造过程中的一系列难题。强调生命科学的应用，方法包括基因算法、进化算法、强化学习和神经网络等。
(6)供应链管理制造过程是物质流、信息流在控制流的协调下实现从原料到产品的转换，供应链管理以整体效益最优化为目标，以系统化的观点综合考虑对人、技术、管理、设备、物料、信息等系统构成要素的优化组合，实现产品生命全周期经济效益、社会效益和生态效益的协调统一。
(7)清洁生产技术、绿色可持续制造清洁生产和绿色制造主要表现在以下几个方面：1绿色设计，设计阶段就充分考虑对资源和环境的影响；2绿色选材，将环境因素融入材料的选择过程中；3绿色制造，采用物料和能源消耗少、废弃物少、对环境污染小的制造方法；4回收和循环再制造，实现资源―产品―废弃物―再生资源或再生产品的反馈式循环模式[12]。
(8)物联网、大数据、云计算(cloudcomputing)等新一代信息技术IBM公司基于新一代信息技术提出的智慧地球(smartplanet)掀起了物联网研究的，引起了国内外学者和政府的广泛关注[13]。物联网是利用无线射频识别(RadioFrequencyIDentification，RFID)、嵌入式系统、传感器等技术获取现实世界信息，使物体与物体之间通过网络相互连接并进行信息交互，以实现智能化识别、跟踪、监控和管理的一种网络[14]。物联网技术融入产品的全生命周期及制造过程的各个阶段，将形成新的制造模式———制造物联。随着物联网时代的到来，社交网络、电子商务、信息物理系统、移动终端等迅速发展，数据量尤其是半结构化、非结构化数据呈爆发式增长，据著名咨询公司IDC的研究报告，2011年网络大数据总量为1.8ZB，预计到2020年，总量将达到35ZB，大数据时代正在来临[15]。一般意义上，大数据指无法在一定时间内用常规机器和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合[16]，具有大量、高速、多样、价值密度低的特点。对于制造业而言，数据积累和数据的广度还不够，数据应用大多针对传统企业内的结构化数据，有效整合大数据，包括微博、论坛、网站等数据源，分析发掘这些数据蕴藏的潜在价值，有助于快速预测市场趋势和客户的个性化需求，细分客户并提供量身定制的合适服务，及时了解整个供应链的供需变化等。此外，制造系统中包括大量的物料、人员、生产设备状态及加工过程等数据，研究制造系统中产生的大量不同来源的数据的动态演变过程，搜索、比较、聚类、分析、处理与融合制造过程的数据，可以支持制造过程的优化决策，优化生产流程和改进产品质量，有效提升制造企业的经营管理效率和市场竞争力。大数据分析需要高效的数据处理平台，目前制造业已经进入大数据时代，而大数据具有数据体量巨大、数据类型繁多、查询分析复杂等特点，超越了现有企业的IT架构和基础设施的承载能力，因此需要高性能的计算机和网络基础设施，必须依托云计算的分布式架构、分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术等。云计算[17]是能够提供动态资源池、虚拟化和高可用性的下一代计算平台，通过按需使用的方式为用户提供可配置的资源(包括网络、服务器、存储、IT基础设施、软件、服务等)。云计算融合物联网、面向服务、高性能计算和智能科学等技术形成云制造[18]，将各类制造资源或能力虚拟化、服务化，通过网络和云平台为用户提供可高效便捷、按需使用、优质廉价的制造全生命周期服务。
1.1.3先进制造模式/系统
制造模式是制造业为了提高产品质量、市场竞争力、生产规模和生产速度，以完成特定的生产任务而采取的一种有效的生产方式和一定的生产组织形式。先进制造模式是以计算机信息技术和智能技术为代表的高新技术为支撑技术，在先进制造思想的指导下，用扁平化、网络化组织结构方式组织制造活动，追求社会整体效益、顾客体验和企业盈利，是最优化的柔性、智能化生产系统。按照历史唯物主义的观点，社会存在决定社会意识，从制造业的发展进程来看，不同社会发展时期决定了不同的制造思想、生产组织方式和管理理念，它们相互作用、共同决定了特定时期的制造模式。如图3所示，按照制造技术的发展水平、生产组织方式和管理理念，将制造模式的发展历程归纳为手工作坊式生产、机器生产、批量生产、低成本大批量生产、高质量生产、网络化制造、面向服务的制造、智能制造8个阶段。
工业革命以前，产品主要以手工作坊式和单件小批量模式生产为主，产品质量主要依赖手工匠的技艺，其成本较高、生产批量小，零部件的质量可控性和兼容性比较差，供不应求成为制造业进一步发展必须解决的问题。产业革命后，新的生产技术和管理思想大量涌现，这一阶段的早期，制造技术的改进重点是规模化大批量生产和提高生产效率，流水线式生产方式使得专业分工和标准化规模生产从技术方法上成为可能，科学组织管理理念等又从组织、结构和方式上保障了流水线式生产的实现，使得大规模制造成为可能。然而，大规模、批量化生产方式的精细化分工和高度标准化形成了一种刚性的资源配置系统，在买方市场下，市场环境瞬息万变，这种生产模式会给企业带来巨大损失，20世纪90年代，随着先进制造理念、先进生产技术以及先进管理方式的不断成熟与发展，各种新的制造理念、先进制造新模式得到了迅猛发展，理论界相继出现了高质量生产、网络化制造、面向服务的制造、智能制造等一系列新概念，各种先进制造模式之间的关系如图4所示。
(1)高质量生产
并行工程、柔性制造、精益生产[19-20]这三类制造模式是基础的生产管理方法，是虚拟制造、敏捷制造、现代集成制造的基础技术；虚拟制造[21]是实现敏捷制造[22-23]的重要手段；生物制造[24]和绿色制造[25-26]是考虑环境影响和资源利用率的制造模式，相关文献已有介绍，不再赘述。
(2)网络化制造
网络化制造是指在产品全生命周期制造活动中，以信息技术和网络技术等为基础，实现快速响应市场需求和提高企业竞争力的制造技术/系统的总称。比较典型的应用模式有制造网格(MGrid)[27]、应用服务提供商(ApplicationServiceProvider，ASP)[28]。制造网格是运用网格技术对制造资源进行服务化封装和集成，屏蔽资源的异构性和地理上的分布性，以透明的方式为用户提供服务，从而实现面向产品全生命周期的资源共享、集成和协同工作；ASP是企业将其部分或全部流程业务委托给服务提供商进行管理的一种外包式服务，以优化资源配置、提高生产和管理效率。企业用户可以直接租用ASP平台提供的各类软件进行自己的业务管理，如产品生命周期管理(ProductLifecycleManagement，PLM)、企业资源规划(EnterpriseResourcePlanning，ERP)等，不必购买整个软件和在本地机器上安装该软件，从而节省了IT产品技术的购买和运行费用，降低了客户企业的应用成本，特别适用于中小型企业。
(3)面向服务的制造
制造的价值链正不断延伸和拓展，制造和服务逐渐融合，制造企业更加倾向于为顾客提品服务及其应用解决方案。面向服务的制造是为实现制造价值链的增值，通过产品和服务融合、客户全程参与、提供生产型服务或服务型生产，实现分散的制造资源整合和各自核心竞争力的高效协同，达到高效创新的一种制造模式[29]。面向服务的制造的典型应用有众包生产(CrowdSourcing，C-Sourcing)、工业产品服务系统(IndustrialProductServiceSystem，IPSS)等。众包生产源于众包，众包一词最早出现在2006年，由美国《连线》杂志一位名叫杰夫·豪的记者首次提出[30]。众包是一种分布式的问题解决和生产模式，它将工作任务通过互联网以公开、自由自愿的方式分发给非特定的大众。众包生产就是网络化社会生产，让更多产品和服务用户参与到产品的创新活动中来，打破企业创新来源的界限，聚集大众智慧，增加公众的参与度，并通过“用户创造内容”的形式生产出符合消费者需求的个性化产品[31]。众包生产对构建创新型制造企业非常重要，它具有开放式生产、组织构成的动态性、物理范围的分布性、参与者的主动性等特点，能够突破传统生产模式，通过外部资源的整合实现产品开发任务；另外，它还可以通过激励机制代替合约机制，以极低的成本聚集外部的零散个体用户和群体资源，为客户提品及其应用解决方案。面对多样化的个性需求和不断变化的市场环境，众包生产能够灵活、高效、低成本地进行资源的重新分配和整合，有效降低产品制造成本，减少企业风险，提高适应个性化需求的灵活性，它的出现给企业的研发、生产、销售、管理和售后服务带来了巨大影响。产品服务系统(ProductServiceSystem，PSS)通过系统地集成产品和服务，为用户提品功能而不是产品本身来满足用户需求，从而实现产品全生命周期内的价值增值和生产与消费的可持续性[32]。IPSS[33]是在PSS的基础上提出的。IPSS是工业产品及其相关服务的集成，它将产品与服务作为一个集成化的整体提供给用户，这里的产品既可以是用户所有，也可以是IPSS的提供者所有，不但关注产品本身质量而且考虑顾客体验，通过用户的参与来提高产品服务创新能力；服务则是覆盖整个产品全生命周期内的所有活动(设计、制造、运输、销售、使用、维护、售后服务等)，通过专业的服务共享降低用户的成本投入，从而集中更多的精力关注其核心竞争力。IPSS的核心是提供工业产品的工作能力，这依赖于提供者的知识水平和经验丰富程度，因此它具有知识服务和生产型服务的特点。
(4)智能制造
基于新一代信息技术和IBM智慧地球的研究框架，制造系统的集成协同越来越关注人的发展和周围环境的融合，研究的关注点从之前侧重信息技术和工程科学的集成，逐步转变为技术体系、组织结构、人及环境的深度融合与无缝集成，实现优势互补与可持续制造。此类制造包括云制造、制造物联、基于信息物理系统(Cyber-PhysicalSystem，CPS)的智能制造乃至智慧制造。德国政府于2013年4月举办的汉诺威工业博览会上正式推出了工业4.0战略，在该战略下提出的智能制造是面向产品全生命周期，实现泛在感知条件下的信息化制造。智能制造技术是在新一代信息技术、云计算、大数据、物联网技术、纳米技术、传感技术和人工智能等基础上，通过感知、人机交互、决策、执行和反馈，实现产品设计、制造、物流、管理、维护和服务的智能化，是信息技术与制造技术的集成协同与深度融合。在产品加工过程中，智能制造将传感器及智能诊断和决策软件集成到装备，由程序控制的装备上升到智能控制，能自适应反馈被加工工件在过程中的状况[34]。例如，基于CPS的智能制造生产过程与传统的数控加工技术相比，能感知温度、环境、加工材料的属性变化，并作出相应调整，不会死板地执行预定程序，能够保证加工出的产品精度。基于云计算、物联网、面向服务和智能科学等技术的云制造也是一种智能化的制造模式[35]，它利用网络和云制造服务平台，按需组织网上制造资源(制造云)，为用户提供可随时获取的、动态的、敏捷的制造全生命周期服务[36-38]。云制造能促进制造资源/能力的物联化、虚拟化、服务化、协同化和智能化。与传统的网络化制造相比，云制造具有更好的资源动态性、敏捷性以及产品和服务解决方案的灵活性，同时能更好地解决ASP模式的客户端智能性和数据安全性的不足问题，以实现更大范围的推广和应用；与制造网格相比，云制造在“分散资源集中使用”思想的基础上，还体现了“集中资源分散服务”的思想。制造物联[39]是基于互联网、嵌入式系统、RFID、传感网、智能技术等构建的现代制造物联网络，是以中间件、海量信息融合和系统集成技术为基础，基于物联网系统开发服务平台和应用系统，解决产品设计、制造、维护、管理、服务等过程中的信息感知、可靠传输与智能处理，增加制造的服务化与智能化水平的制造新模式。制造物联在制造系统中的应用能够有效地管理制造资源、监控制造过程、匹配制造需求等，将传统的产品制造从市场调研、研发设计、供应链、生产过程、销售、物流运输与售后服务融为一体，协同制造过程中物料流、能量流、信息流、价值流的优化运行，以支持产品智能化、生产过程自动化、供应链与物流的准时化和精益化、企业经营管理辅助决策等应用，极大地提高了制造企业的核心竞争力。
基于语义Web、务联网(InternetofService，IoS)、社会性网络服务(SocialNetworkService，SNS)等，智能制造/云制造的进一步发展将会诞生智慧制造(WisdomManufacturing，WM)[40-41]。WM将机器智能、普适智能和人的经验、知识与智慧结合在一起，形成以客户需求为中心、以人为本、面向服务、基于知识运用、人机物协同的制造模式。
综上所述，先进制造模式是以所追求的目标和生产开展方式的转变为基础而产生及发展的，体现的是消费者的个性化需求、科学技术发展水平和市场竞争形势，是由先进制造哲理、先进组织管理方式、先进制造技术及人的相互融合发展、相互协同作用的产物。这是一个系统灵活性不断增大、组织结构和过程不断优化的进程，将形成人机物协同制造系统，使制造资源得到最佳利用、生产效率得到极大提高，能够对市场变化和内部变化作出迅速响应。
1.2先进制造技术对产品生产活动的影响
从生产流程来看，AMT与传统制造技术对制造过程的影响如图5所示。传统制造是利用制造资源将原材料转换为产品的过程，仅为生产过程的一部分，一般包括产品的加工和装配两大内容，制造商自行生产或者从供应商购买零件，将其组装成产品并检验以符合要求。制造过程中输入的是原材料、能量、信息、人力资源等，输出的是符合要求的产品。传统的制造系统设计、制造与销售各部分之间信息的传递与反馈不畅，各部门按功能分解任务，容易只考虑本部门的利益，对系统的优化考虑较少，造成设计与制造部门间难以协调、矛盾突出。
AMT主要从材料设计、制造流程改造、产品服务融合的集成解决方案和循环利用四个方面拓展传统制造技术的内容：
(1)材料设计新型材料的成型和加工技术愈发重要，对材料分子层或原子层的定向改造极大地提高了产品性能，超硬材料、功能梯度复合材料的某些新的成形、加工技术将不断涌现，如超导材料成形加工等。
(2)制造流程改造传统制造是面向批处理、时间上和空间上分离的分布式加工，先进制造超效能加工和自动化技术能够促使连续流制造，减少零件库存。
(3)产品服务融合先进制造强调涵盖从产品研发直至客户应用的全过程，提品、软件和服务于一体的产品解决方案和端对端的服务。知识资本、人力资本和技术资本的高度聚合，使制造活动摆脱了传统制造低技术含量、低附加值的模式，通过产品设计、管理咨询等活动，技术和知识在生产过程中被实际运用，将技术进步转化为生产能力和竞争力，为企业产生更高的附加价值。
(4)循环利用[42]先进制造注重材料的回收利用，不但对环境友好而且节约原材料成本。传统的产品制造模式是一个开环系统，即原料工业生产产品使用报废弃入环境，是以大量消耗资源和破坏环境为代价的制造方式；而循环生产是一个闭环系统，整个生命周期考虑生态环境和资源效率，从单纯的产品功能设计扩展到生命周期设计，强调所有资源应该实现在经济体系内的循环利用。
基础制造技术、新型制造单元技术和现代先进集成制造技术对制造业的发展产生了重要影响。基础制造技术通过改进、整合形成新型制造单元技术，进而影响整个制造过程。诸如网络化制造、面向服务制造和智能制造等先进集成制造技术已在前文说明，这里着重探讨新型制造单元技术对制造过程的影响。具体来讲，新型制造单元技术(图2中第二层)对传统制造流程的改造如图6所示，增材/精准制造用于对加工阶段的改造；机器人/自动化技术用于组装和生产流程的自动化；先进电子技术用于产品和服务的融合以及加工过程的控制；供应链设计以整体效益最优化为目标，以系统化的观点综合考虑人、技术、管理、设备、物料、信息等系统构成要素的优化组合，在满足产品或服务供给要求的同时，达到成本最低；清洁生产技术主要用于材料的循环利用、回收等环节；分子生物学和生物制造用于材料设计及制造流程的改进；纳米材料技术用于合成与加工功能梯度材料、复合材料等；物联网、云计算和大数据用于对产品全生命周期制造过程进行全方位跟踪、分析、优化和控制，实现多维度、透明化的泛在感知，确保制造过程的高效、敏捷、可持续和智能化。
需要指出的是，AMT对传统制造流程的改造，不但使原有制造和装配工艺等制造中期阶段产生了质的变化，而且涵盖了市场信息分析、产品决策、产品设计、生产准备等生产前阶段，以及质量监测、销售使用、售前售后服务、产品报废的处理和回收再生产等后阶段，覆盖了产品生命周期的制造全过程，可提供集产品、软件和服务于一体的整体解决方案，实现优质、高效、低耗、清洁、灵活生产。
1.3各国先进制造技术发展情况和研究进展
近年来，美国、日本、德国等发达国家先后针对AMT的研发提出了国家层面的发展战略计划。美国在2009年12月颁布了《AFrameworkforRevitalizingAmericanManufacturing》(重振美国制造业框架)[43]；2011年6月宣布了《TheAdvancedManufacturingPartnership》(先进制造伙伴计划)[44]；2012年2月了《ANationalStrategicPlanForAdvancedManufacturing》(先进制造业国家战略)[45]，提出通过加强研究和试验税收减免、扩大和优化政府投资、建设智能制造技术平台，以加快智能制造的技术创新。
日本在1989年就发起“智能制造系统”计划，推动本国AMT的研究和发展；2010年5月公布了《产业结构蓝图》，同年6月通过《新增长战略》法案，规划了日本经济2011年~2020年的十年发展战略，其中包括对先进制造业的支持策略，通过大力调整制造业结构，加快发展机器人、无人化工厂、3D打印技术等尖端领域，提升制造业的国际竞争力[46]。
德国作为工业强国，为保持其制造业的竞争优势，采取积极有效的行动，将大量人力和物力投入到AMT中，推动AMT的发展，并制订了相关的计划[47]，特别是2010年7月制订了《高技术战略2020》，以支持制造领域新型革命性技术的研究与创新。其中“工业4.0”项目[48]是《高技术战略2020》确定的十大未来技术项目之一，用以支持工业技术领域新一代关键技术的研发和创新，该项目成为2013年汉诺威自动化展最热门的话题。工业4.0旨在通过互联网、物联网、CPS、IoS等技术提升制造系统的智能化水平，它包括两大主题：1智能工厂，重点研究智能化生产系统和过程，以及网络化分布式生产设施的实现；2智能生产，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。欧盟于1998年~2007年相继公布了第五框架计划(1998~2002)、第六框架计划(2002~2006)和第七框架计划(2007~2013)，于2009年颁布了《欧盟共同关键使能技术发展战略》，次年3月颁布了《欧洲2020战略》[49]。发达国家希望以高新技术为依托大力发展节能环保产品、清洁能源、新材料等新兴产业，构筑新的优势，消除不利因素，创造有利环境及符合自身优势的新兴市场，规避在传统制造领域与中国等发展中国家相比的竞争劣势，以树立其AMT的持续竞争优势，提高其先进制造业的竞争力。
我国也十分重视AMT的发展，国家863计划在清华大学建立了CIMS工程研究中心。先进制造技术作为一个主题在国家科技部领导下取得重大进展，如数字化制造与工业工程[50]、网络协同设计[51]、网络制造、仿生制造[52]、绿色制造与区域网络制造[53]、供应链、网络化制造、大批量定制和仿生制造[54-55]等。特别是国家“十二五”制造业信息化科技工程规划中，明确提出了大力发展新一代集成协同技术、制造服务技术和制造物联技术，该规划的实施将促进互联网、云计算、物联网等新一代信息技术与制造技术相融合，为加速制造业结构调整和转型升级、发展高端制造业等战略性新兴产业发挥极其重要的作用。制造业信息化工程的实施使我国在AMT领域取得了大批具有先进水平的研究成果，促进了制造业向精益化、全球化、协同化、服务化、绿色化、智能化的方向发展，为传统产业的升级改造和高技术产业的发展做出了贡献。
2新工业革命
工业革命是生产技术的变革，同时也是一场深刻的社会关系变革。新科技群的协同效应和深度融合将导致生产组织方式和制造模式发生重大变化，从而引发新的工业革命。目前正在出现一种新工业革命，但仍是一个十分模糊的概念，不同研究者对新工业革命的概念有各自的理解，主要有5种不同的观点：
(1)杰里米·里夫金[56]认为，历史上重要的工业革命都是在新通讯方式和新能源结合之际产生的，当前正由互联网和新能源结合引发新的经济和社会变革，即包括五大支柱的新工业革命，如图7所示，其中：1能源转型，向可再生能源转型，利用风和阳光等，不再消耗石化产品；2分散式生产，互联网信息技术等基础设施的建设大大减小了时间、空间对人们的经济活动交流的制约，基于知识的共享、创新和发展的扁平式、分散化、合作性的生产组织结构更加符合现代商业的需求；3存储，充分利用社会基础设施存储间歇式可再生能源；4构建能源互联网，利用互联网技术将电网转变为能源共享网，通过一种网格式的智能分布式电力系统和他人共享；5交通工具转变，将汽车、卡车、火车等运输工具转向插电式或者燃料电池等以可再生能源为动力的交通工具，电动车需要的电可在充电站购买。这五大支柱协同发展实现了1+1+1+1+1>5的整合效应，树立起一个新经济发展范例，带领世界进入新纪元。
(2)克里斯·安德森[57]认为，新型材料的应用和增材制造技术等数字化制造方式将引发新工业革命，采用新型材料、3D打印技术和基于网络的协同制造服务等智能化与数字化制造方法，能够迅速和精准地将计算机中的虚拟设计模型转化为真实物体，甚至直接打印出零件或模具，基于网络的新型数字化设计及制造的创新提供给网络用户以创造真实物体的能力，将制造延伸至范围更广的生产人群中，这些制造过程蕴藏着由普通人完成的无限可能，众多个人制造联合推动全面创造，将直接加快向新型工业化趋势发展的步伐，从而引领新工业革命。
(3)英国彼得·马什[58]在《新工业革命：消费者、全球化以及大规模生产的终结》一书中，将工业革命划分为五次，如表1所示，而将始于2005年的第五次工业革命称为新工业革命。
(4)保罗·麦基利的三次革命说[49，59]认为，以制造业数字化为核心的第三次工业革命(新工业革命)即将到来，互联网、智能软件、新能源、新材料、机器人、新的制造方法和以网络为基础的商业服务模式将使技术要素和市场配置要素发生革命性变革，产生改变社会发展历程的巨大能量。而制造业的数字化进程正从智能计算机软件、新材料、更灵巧的机器人、基于网络的制造业服务化、新的制造方法5个方面向前推进。
(5)德国政府于2013年4月举办的汉诺威工业博览会上，正式推出了工业4.0第四次工业革命[48]项目，目的是支持工业领域新一代革命性技术的研发与创新。工业4.0强调在工业生产过程中，以信息物理融合系统为核心，将众多智能体聚集在信息平台上，形成一种高度协同的互联互通关系，从而构建智能化的新型生产模式与产业结构。工业4.0正引领新一轮的工业革命，传统的行业界限将消失，并会产生各种新的活动领域、商业模式和合作形式，将导致工业结构、经济结构和社会结构从垂直向扁平转变，从集中向分散转变。
这些研究预言了新的工业革命即将来临，勾勒出了先进制造业的影响，描绘了未来制造业的走向。从上述观点可以看出，工业革命的实质是制造方式与模式的革命：保罗·麦基利认为生产工具发生很大变化将导致新工业革命；杰里米·里夫金认为生产动力的变革将引发新工业革命；彼得·马什认为新工业革命主要集中在材料、动力、加工工艺、制造模式等方面的变革；克里斯·安德森的新工业革命观点主要体现在生产方式的革新；德国工业4.0体现在在工业生产过程中，基于CPS建立了一种高度协同的产品与服务的生产模式。其实，任何一项单一的技术都不足以引发新一轮工业革命，判断工业革命的依据关键为是否有新科技群协同效应以及是否带来人类生产、生活方式的重大变革。因此，新工业革命是基于新能源、智能制造、数字化制造、机器人技术、新一代信息网络技术等先进技术综合系统协同创新及突破性的发展，融合信息、计算机、数字化、互联网技术创新变革，使工业生产方式与制造模式发生巨大变化，从而使交易方式与人们的生活方式发生重大变化。传统的自上而下、集中规模化的生产模式将逐步被新工业革命的分散、扁平和协作的模式取代，定制化、个性化、智能化、分散化和合作化是新工业革命的主要特征。
3先进制造技术与新工业革命之间关系
从主导技术和新兴产业的角度来看，以生产方式变革为主线的AMT的群体涌现、协同融合将导致新的工业革命，各种技术之间产生的耦合效应推动了工业革命的进程。新工业革命不是依赖单一学科或某几类技术，而应该是全方位的多学科、多技术层次、宽领域的协同效应和深度融合。人类制造模式的演变从原始手工生产模式到现代先进制造模式的演变过程中，经历了3次大的革命性变革。图8所示为由市场变化与技术发展推动的先进制造模式的变革。
图中：第一次工业革命中，由于蒸汽机、电气技术、内燃机的发明与改进，机器取代手工成为主导生产方式，制造业进入机械化制造时代，成为近代工业化大生产时代的开端。第二次工业革命中，大规模制造成为主导生产方式，20世纪20年代，随着电子技术、信息技术的发展，以流水线为典型代表的大规模制造模式在组织结构上追求纵向一体化与大规模，内部分工仔细，专业化程度高，简单熟练的操作提高了生产效率，使制造成本随规模递减，同时质量的稳定性也得到提高，制造模式进入批量大规模制造阶段。新工业革命是现代先进制造模式集成协同创新的结果，进入20世纪90年代后期，随着网络信息技术、智能控制技术研究的深入和以知识为基础的经济时代的到来，制造业的市场环境与技术变革发生了根本性的改变。大规模制造系统的刚性与市场的个性化需求以及环境快速变化所要求的响应速度之间的矛盾日益尖锐，正是在此背景下，各种新制造模式研究探索与试验如雨后春笋般迅速兴起，现代AMT融合自然科学和社会科学的最新进展，以绿色、低碳、可持续为发展理念，带来了产业组织模式的转变，对转变经济增长方式、政府管理模式和社会组织形态都有巨大的推动作用，使全球技术要素和市场要素配置方式发生了革命性变化。
AMT的发展将在新工业革命中发挥重要作用。如前所述，工业革命的实质是制造业生产方式与制造模式发生重大变化，它必然也是始于制造技术突破性的发展。AMT是制造业产生变革的根本力量，新一代信息技术(云计算、大数据、物联网、务联网、云平台等)、新能源(再生能源、清洁能源等)、新材料(复合材料、纳米材料等)技术等将为新工业革命创造强大的新基础设施；分散式制造(网络化制造、制造物联、云制造、智能制造)、众包生产、集群效应、利基思维等使生产方式产生变革，将整个工业生产体系提升到一个新的水平，工业生产、经济体系和社会结构将从垂直转向扁平、从集中转向分散；以智能制造为代表的新一代先进制造模式，必将使商业模式、管理模式、服务模式、企业组织结构和人才资源需求发生巨大变化，给工业领域、生产价值链、业务模式乃至生活方式带来根本性变革，进而推进和实现新的工业革命。
制造模式的演进与新工业革命的出现由市场发展、社会变革、技术突破、管理创新多种动因的综合作用决定。对新工业革命的内涵的理解必须通过与社会科学(如经济学和管理学)等跨学科的对话和交流，适当突破自然科学和工程技术学科的理论范畴。工业发展历程表明，新的生产模式的出现均为与特定的社会制度、组织结构和经济因素等相互作用的产物，而新的制造模式又会对既有社会制度和管理方式提出新的要求，从而推进企业管理模式、社会制度环境的变革[60]。综上所述，在市场、技术、社会经济环境变化与全球一体化趋势的推动下，制造业正在经历着一场革命，一场以实施先进制造技术和经营方式彻底变革为主要内容的先进制造模式的革命，涉及制造理念、制造战略、制造技术、制造组织与管理各个领域的全面变革。
4新一代先进制造技术的应用案例
产品制造的智能化变革绝不仅是优化现有的制造业，而是将制造延伸至范围更广的生产人群中———既有现存的制造商又有正成为创业者的普通民众。随着社会化网络的发展，通过充分开发大众的智慧、力量和资源，以用户创造内容(Usergeneratedcontent)为代表的社会化生产模式更能形成突破性创新，彰显出巨大的能量和商业价值。以思科(Cisco)为例[31]，2007年秋，思科借助Brightidea公司的创意网络平台，为其一个十亿美元的新业务寻找创意，通过征集创意—进行筛选—提炼创意三个阶段，最后从104个国家的2500多名参与者提交的约1200个创意中，成功筛选出最佳创意；再如美国越野赛车LocalMotors公司通过社会化生产方式，将越野赛车的个性化设计与制造分包给不同的社区，在社区内的微型工厂实现了快速小批量设计与生产；波音公司联合全球40多个国家和地区企业，通过网络协同和制造服务外包的形式协同研发制造了波音787，将研发周期缩短至原来的30%，成本也减少了50%[18]。如此一来，创意新阶层得以进入生产领域，将自己的设计产品模型转变成产品，却无需自行建立工厂或公司，制造变成了另外一种可由网络浏览器获取的云服务，实现了低成本的高技术，保持了小型化与全球化并存的能力。借助物联网、云服务、大数据等技术，用户参与不再局限于创意征集阶段，而向设计研发、制造、实验、检测、营销等纵深发展，向产品全生命周期拓展，这些生产方式将为开发出成功的产品、降低生产成本、提高效率作出巨大贡献。
以大数据、物联网/CPS、云计算等新一代信息技术为基础的先进制造技术将促进制造系统向服务化、智慧化、个性化、社会化的方向发展，智慧制造应运而生[40-41]。智慧制造将制造系统分为社会系统、信息系统和物理系统三个子系统，其中社会系统强调群体智慧和人的主观能动性，尤其是人及其隐性知识的集成，是基于人际网(Internetofpeople)所形成的社会化网络，注重客户参与的互动性、个性化和创新性；物理系统通过物联网实现物理实体的互联互通，利用RFID、嵌入在资源或产品内的感知器等获得资源状态和环境的数据信息；信息系统通过大数据技术对业务对象的属性、位置和状态等信息进行整合，从海量数据中抽取出所需的信息、知识和智慧，为需求分析、设计、生产、营销和回收等制造全生命周期过程提供知识支持。物联网获取的数据与知识的价值是通过服务的形式来体现的，通过云计算和“一切皆为服务”的理念，为用户提供按需即取的服务方式，将服务资源延伸到物理世界，最终得以在物理系统中实现产品生产。
新工业革命将促进社会制造/智慧制造理念的实现。社会制造将使传统的企业转变为能够主动感知并响应客户大规模个性化定制需求的智慧型企业，其核心就是主动、实时地将社会需求与社会制造能力有机地结合起来，从而高效、实时动态地满足客户需求。Shapeways公司就是一个典型的例子[61]，该公司于2007年创立于荷兰，后将总部移至美国曼哈顿，是一家利用3D打印技术为客户定制各种产品和服务的公司，至今已获数千万美元的风险投资支持，截止2012年6月20日，其生产产品已经超过100万款，产量超过60亿件。2012年10月19日，该公司位于纽约皇后区的“未来工厂”正式投入运营。该工厂占地2.5×104m2，可以容纳50台工业打印机，每年可按照消费者的需求生产上千万件产品。Shapeways的市场运营模式如下：通过Facebook和Twitter等社会媒体接受客户关于各种产品的3D设计方案，将顾客的需求发送给Shapeways工厂，由工作人员确定是否可行，评估并制定方案，并在数天内完成产品的打印生产，然后寄送给客户。同时，该公司还为商家和设计者设立平台，使他们可以利用公司的3D打印机生产并销售自己设计或收集的产品，用户提交他们的产品创意，如果有足够多的人喜欢(如通过Twitter，Facebook等独特社区)，则产品开发团队将制作产品原型，用户可在线对其进行投票、评分、提意见或建议，参与产品的设计开发、改进、预售和营销等，即通过聚集大众智慧的方式，让社区参与产品开发的整个过程。如果产品获得预期成功，则发明者和其他协作者可分享一定的产品销售收入。在过去的2014年，其月均订单已超过18.1万件，成为目前全球第一的在线3D打印社区。该案例成功地利用社会性网络、群体智慧和3D打印等技术实现了个性化产品的生产，涉及社会系统、信息系统及物理系统的各个层次，大批3D打印机形成制造网络，并与互联网、物联网、务联网和人际网(社会性网络)无缝连接，形成复杂的社会制造网络系统，从而将社会需求、虚拟设计与实物制造有机地衔接起来，在一定程度上为智慧制造/社会制造提供了例证。
5我国制造业发展的思考
新工业革命将对全球产业结构、生产资料、劳动者素质等生产力要素和人类生产生活方式、思想观念产生巨大影响，企业组织结构、管理方式、社会制度政策环境等因素决定了先进制造技术在制造业领域应用的广度和深度。我国应基于国情把握好新工业革命的发展机遇，高度重视AMT的发展动态，大力发展战略新兴产业，为新工业革命创造良好的环境条件，从而促进我国经济社会快速发展[62]。自2009年以来，我国密集部署未来新兴产业的重点发展方向和主要任务，提出积极发展新能源、新一代信息技术、新材料等七大战略性新兴产业，努力抓住“新工业革命”这一难得的发展机遇，发展知识技术密集、资源消耗小、成长潜力巨大、综合效益好的产业，增强自主发展能力。我国先进制造业目前主要由两大部分构成(如图9)：1由融合先进制造技术的传统制造业改造而成的先进制造业，如数控机床、海洋工程设备、航空航天装备等；2科技重大突破创新的成果落地应用后形成的新产业，如增量制造(3D打印)、生物制造、微纳制造等。
(1)信息化和工业化深度融合
新工业革命的兴起为我国探索资源消耗低、环境污染少的工业新类型和生产新方法带来了契机，新一代智能化技术、新能源、新材料等新科技正快速形成产业规模市场，该市场有利于发展循环生产和循环经济，实现经济效益与环境效益、社会效益的均衡发展。新工业革命以智能化微制造科技为关键科技支撑体系、以深层次循环式生产为主导，促使生产力和生产方式向更深层次和更广范围拓展。我国未来的现代产业体系应该更多地建立在新的工业生产方式、新的生产组织方式和新的生产制造模式基础上。
(2)发展战略新兴产业
战略性新兴产业[63]以重大科学技术突破性发展为基础，对社会发展具有重大引导带动作用，而且知识密集、资源消耗小、发展潜力巨大并且综合效益好，能增强我国的自主创新和可持续发展能力，更深入地参与国际竞争。发展战略新兴产业目前面临知识科技创新、组织管理创新、体制政策创新三大重要创新任务。我国十分重视战略新兴产业，2010年10月18日颁布了《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》，准备用20年左右时间，使节能环保能源产业、新一代电子信息技术、高端装备制造业等七大战略性新兴产业的创新能力和发展水平达到世界领先；在《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》中提出了七大战略性新兴产业的发展方向和任务，以重大技术突破和重大发展需求为基础，将知识技术密集型、引领作用强、发展潜力好和综合效益大的新兴产业作为发展重点，建立战略性新兴产业重点领域产业联盟，大力发展可再生新能源、生物技术、智慧物联网、云计算、普适人机交互等新技术，并且注重智力资源的开发、新能源和互联网的应用，将创新放在关键的位置。
(3)为新工业革命创造环境条件
新工业革命创造环境条件包括至关重要的制度改革、政策环境和商业模式等，新工业革命带来的不是个别政策的微量调整，而是系统化大规模变革问题。首先建立创新激励机制和知识产权保护，集聚大量的高端创新人才，将技术和管理、软科学和硬科学结合在一起协同创新，增强市场化导向和创新激励机制；其次加强政策引导企业技术创新及技术改造，鼓励企业和科研院所建立各种模式的创新联盟，促进产业集聚和资源整合；最后通过法律强制、财政资金支持、税收优惠等措施引导和支持企业突破核心关键技术，支持新技术新产品的推广应用。与新的制造技术相适应的企业管理方式和社会制度基础决定了其在制造业领域应用的广度和深度，同时也在一定程度上决定了AMT能在多大程度上转化为制造业的产业竞争力。
(4)培育知识创新能力与人力资本
关键词：制动尖叫；稳健设计；影响因素；综述
中图分类号：U463.51+文献标文献标识码：A文献标DOI：10.3969/j.issn.2095-1469.2013.03.01
制动尖叫频率高（1～16 kHz），强度大[超过70 dB（A）]，不仅严重影响车辆的乘坐舒适性和行驶安全性，而且会造成严重的噪声污染[1-2]。因此，研究制动尖叫的发生机理，确定制动尖叫的关键因素，寻求制动尖叫的有效控制措施一直在汽车业界倍受关注。
前期研究表明，制动尖叫会受到制动器材料、结构、制动工况和环境等因素的显著影响[3]。从是否可控的角度，可以将这些因素分为可控因素和不可控因素。可控因素是指能被设计者控制的因素，例如摩擦材料的配方与选型，制动器零部件的结构与形状尺寸，以及制动器的系统装配方式等；不可控因素又称噪声因素，是指不能被设计者控制的影响因素，例如多变的制动工况和环境因素等。事实上，由于受到制动器的生产制造过程、多变的运行条件和人类认知能力等的影响，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、随机的和时变的，具有不确定性和统计性特点。考虑这些因素的多变性，从系统性能稳健性的角度出发，必须降低制动尖叫对这些设计因素的敏感度[4]。因此，借鉴质量工程学领域中的稳健性设计方法，合理进行制动器的参数设计，提高制动器尖叫的稳健性，成为重要的研究方向之一。
稳健性设计方法最早由田口玄一博士于20世纪70年代提出，其目标是通过可控设计变量的最佳组合，使产品具有对不可控因素干扰的抵抗能力，从而实现高度稳定的产品性能，提高质量[5-6]。与一般的优化设计相比，稳健性设计方法更有助于获得质量稳定、高性能、低成本的产品，并已在电子、机械、化工等诸多领域得到广泛应用[7-9]。但迄今为止，有关制动尖叫稳健性设计的研究工作开展得还比较少，更没有针对性的综述性。在此背景下，本文将在深入分析制动尖叫结构影响因素的基础上，对全球范围内有关制动尖叫稳健性设计的研究进展进行综述，并提出未来的研究方向。为了方便感兴趣的读者开展研究，对稳健性设计的各种方法及其最新进展进行简要评述。
1 影响制动尖叫的制动器结构参数
制动器结构参数无疑是汽车制动器设计的最重要内容之一，也是改善制动器尖叫性能时需要重点考虑的控制要素。图1所示为典型的盘式制动器及其主要部件[10]。作为重要的可控设计参数，制动器各个构件的结构参数必然成为制动尖叫稳健性设计的重点。下面以日益广泛应用的盘式制动器为例，按照其主要组成构件，从制动盘、制动块、制动钳和保持架依次进行有关盘式制动器制动尖叫结构影响因素的综合分析，为稳健性设计评述奠定基础。
1.1 制动盘结构参数的影响
制动盘是制动器重要的摩擦副组成部件之一，一般采用灰铸铁铸造而成，由制动盘面、帽部和通风散热筋构成，具有回转对称的结构特点，如图1所示。近年来，为了达到更好的散热性能，逐渐由实心盘向通风盘转变。制动盘的结构参数对于制动尖叫具有重要影响，一方面是因为其表面积大，是主要的声辐射源；另一方面，在1～16 kHz的频率范围内，制动盘具有几十阶面内模态和面外模态，模态密度较大，成为制动器产生模态耦合的重要来源。
国内外有关制动盘结构参数对制动尖叫的影响研究主要集中在制动盘结构尺寸、材料属性和表面形貌的影响（表1）。通过表1可以看出：
（1）从研究方法来看，包括了部件模态试验与实模态有限元计算、制动器复模态计算以及制动器尖叫的台架和道路试验方法。
（2）从研究发现来看，改变制动盘盘面、帽部以及通风散热筋的结构尺寸都会产生结构模态频率的移频，从而对特定的结构模态频率产生影响，进而改变尖叫性能；不同的盘面开槽方式或者不同的表面形貌，则会同时对摩擦系数、接触压力以及制动尖叫性能产生影响。
1.2 制动块结构参数的影响
制动块是制动器另一重要摩擦副部件，工作时与制动盘面直接接触，产生摩擦力作用。制动块分为活塞侧和钳指侧制动块，一般由金属制动背板、石棉/半金属基摩擦衬片和消音片构成，如图1所示。
在1～16 kHz的频带内，制动块的模态密度不高，且其结构形状以及模态振型对接触状态具有重要影响，是制动器模态耦合产生尖叫的关键因素，因此历来是制动器尖叫设计的关注重点。针对制动块多样化的结构形式及不同的材料属性对制动尖叫的影响，广大学者开展了大量的研究（表2）。通过表2可以看出：
（1）从研究方法来看，涵盖了部件模态试验与实模态有限元计算、制动器复模态的计算、制动器多柔体动力学计算方法，以及接触压力测量试验、制动器尖叫的台架和道路试验方法。
（2）从研究发现来看，改变制动背板的结构尺寸和材料属性主要会产生结构模态移频，影响制动尖叫；摩擦衬片的总体尺寸变化、开槽、倒角以及材料属性的变化则会产生模态频率与模态振型变化、接触压力分布变化等综合效应，进而全面影响制动尖叫倾向性的变化；消音片的不同结构型式、尺寸以及材料属性会对阻尼效应以及接触压力分布都产生重要影响，进而影响制动尖叫的强度与特性。
1.3 制动钳结构参数的影响
作为制动块的压紧装置（图1），制动钳本身具有较大的质量和刚度，其结构参数的改变会引起制动器尖叫性能发生变化，但由于制动钳的结构复杂不规则，前期研究开展较少（表3）。由表3可知：研究主要集中在部件刚度参数以及接触刚度的影响方面，研究方法也以有限元计算和台架试验为主。连接刚度与接触刚度的改变会产生移频效应和接触压力变化效应，进而影响制动尖叫。
1.4 保持架结构参数的影响
保持架固定于转向节上，结构如图1所示。制动器工作时，制动钳沿导向销相对于保持架轴向滑动。作为制动器主要的固定、连接部件，保持架的结构参数对制动尖叫也有较大影响。目前的研究主要围绕保持架的结构形式及尺寸展开。从前期研究来看，改变保持架的体积、横梁刚度以及加设加强肋等，都会对制动尖叫的优化发挥一定的作用。
1.5 影响因素研究的综合评述
国内外研究者针对制动器结构参数对制动尖叫的影响开展了大量的研究工作，取得了重要的研究进展，但是也存在以下几个方面的缺陷。
（1）研究手段主要集中在有限元计算上，而台架试验和道路试验开展的相对较少，严重影响研究结论的准确性和实用性。这主要是因为按照不同的影响因素进行不同水平的部件试制以及试验会造成很高的研究费用和研究周期，实现比较困难。
（2）研究时往往针对某一特性尖叫频率或者笼统地针对全频率范围进行尖叫倾向性的计算与评价，而没有针对不同的频段进行有针对性的研究，这不仅不利于深入揭示不同频率尖叫的发生机理与影响因素，也妨碍了有针对性的结构参数设计。
（3）前期研究基本都是在确定性的假设条件下，假设影响因素参数都具有理想的可控性，而忽略了参数的时变性、随机性和不确定性特点，因此，设计结果与试验结果往往存在很大的不一致性，也严重影响控制措施的有效性。
2 制动尖叫的稳健性设计研究现状
2.1 研究现状
目前，国内外针对制动尖叫开展的稳健性设计研究还很少，且主要集中在国外。下面对该领域的研究进展进行文献综述。
1999年，福特公司Yu-Kan Hu，Kevin Zhang和CAE软件公司Sanjay Mahajan[42]建立制动器系统的有限元模型，将瞬态动力学分析法和试验设计法相结合，优化制动器的尖叫性能。他们选取6个对制动尖叫有较大影响且相互独立性强的可控因素作为设计变量，分别是制动钳钳指厚度、摩擦衬片开槽、摩擦衬片倒角、摩擦材料、制动盘厚度、摩擦衬片厚度。通过正交试验表进行仿真分析，通过仿真结果得到尖叫强度因子，并以尖叫强度因子为评价指标（优化目标），研究各设计变量对制动器尖叫性能的影响，以及不同设计变量之间的相互作用对制动器尖叫性能的影响，确定尖叫性能最优的设计变量组合。
Yu-Kan Hu等人的研究[42]虽然将试验设计方法应用于制动尖叫问题，改善了制动器的尖叫性能，具有重要的指导作用和借鉴意义，但其研究过程中并未考虑噪声因素的影响，优化结果不具有稳健性。2003年，美国通用公司Pravin Kapadnis等人[43]基于制动器系统复特征值分析，将田口方法应用于制动器尖叫性能的改善。他们选取的设计变量是散热筋高度、散热筋旋转角度及制动块厚度，而将线性阻尼系数和摩擦系数视为噪声因素，以制动器系统复特征值实部的最大值为设计目标变量，利用正交试验设计和数据分析，确定了各设计参数对制动器尖叫性能的影响，并确定了最终的稳健性参数组合方案。Kapadnis等人考虑了设计结果的稳健性，但是没有对稳健性设计方案的效果进行实际验证。
与Kapadnis等人的研究不同，M Nouby，
D Mathivanan和K Srinivasan等人[44]建立了只包含制动盘和制动块的简化的制动器有限元模型，通过响应面法进行制动尖叫的稳健性设计。研究时，他们重点针对6 200 Hz的尖叫频率，选取制动背板的杨氏模量、背板厚度、衬片倒角、衬片上两槽间的距离、槽的宽度及槽的角度为设计变量，以负阻尼比为目标变量，经过部分析因设计和中心复合设计[45]，计算并拟合出目标变量与设计变量之间的响应面，并根据该响应面分析各设计变量对尖叫性能的影响，从而实现了基于响应面法的对尖叫的预测和改善方法。
同样采用响应面法进行制动尖叫研究的还有密歇根大学的Heewook Lee[46]和亚拉巴马大学的
Yi Dai[36]。Heewook Lee[46]将复特征值法、灵敏度分析及响应面法相结合，通过对制动器部件模态和制动器系统复特征值的分析，得到使尖叫性能最优的制动器结构参数组合。Yi Dai[36]则基于复特征值法和响应面法，同时引入了神经网络算法，对制动块的开槽方式进行优化，改善了制动器的尖叫性能。
此外，Andreas Wagner等人[47]将改善制动器尖叫性能的措施定量化，提出以尖叫主频附近的特征频率分离的最小范围为评价指标，指导制动尖叫的稳健性设计。
2.2 存在的问题
前期针对制动尖叫的稳健性设计研究虽然取得了初步进展，但总体上还处于探索阶段，而且存在以下几个主要问题。
（1）选取的设计变量较少，尚未针对所有的制动器结构参数进行尖叫稳健性的设计与分析。
（2）未能充分考虑不可控噪声因素的影响，例如制动器热机耦合效应、摩擦接触时变效应等的影响。
（3）未能提出合理的、统一的评价指标，复特征值实部最大值、负阻尼比及特征频率分离的最小范围等指标均不能完全可靠地反映全频段内的制动尖叫特征。
（4）仅在参数确定的假设条件下进行稳健性设计，未能根据工程实际考虑各参数的概率分布特性。
因此需要建立更加科学合理的评价指标作为目标参数，考虑更多的影响因素，引入最新的稳健性设计方法进行制动尖叫的稳健性研究与设计。为此，下面对稳健性设计方法的研究进展进行概述。
3 稳健性设计方法研究进展
稳健性设计方法的研究始于二战后的日本，田口玄一提出的田口方法奠定了稳健性设计的理论基础[48]。在田口方法的基础上，经过广大学者的不断完善和改进，相继提出了很多新的稳健性设计方法。例如，在基于试验设计的传统稳健性设计方法方面，Shoenaker提出的响应面法[49]，减少了稳健性设计所需要的试验次数；Vining等人将田口方法与响应面模型有机结合，提出双响应面法[50]，避免了信噪比的计算；Pregibon提出广义线性模型法[51]，用于处理参数设计中不满足回归模型中假定方差齐性的要求时的方法。
近年来，随着计算机技术的发展，工程模型被广泛地应用于设计，在此基础上发展形成了基于工程模型和优化技术的工程稳健优化设计方法，可用于有约束的稳健性设计问题，主要有容差多面体法[52]、容差模型法[53]、随机模型法[54]、最小灵敏度法[55]等方法。
两大类型的稳健性设计方法及其发展历程如图2所示。其中，田口方法、响应面法、双响应面法和随机模型法的理论研究较为深入且工程应用广泛，本文将对这4种方法作重点介绍。
3.1 田口方法
田口方法由日本的田口玄一于20世纪70年代提出，是一种以试验设计为基础提高与改进产品质量的设计方法，是目前最为成熟、最基本的稳健性设计方法 [8-9，48]。田口玄一提出了质量损失函数和信噪比的概念，通过正交试验设计来确定产品参数值的最佳水平组合。田口方法通常主要适用于少参数、单质量指标和无约束问题[48，56-57]。
田口方法的优点是可以定量计算出产品性能对设计参数的敏感度，设计变量可以是连续变量、离散变量、非数值变量。其缺点则主要在于：必须事先知道最优解的大致范围和水平，即对优化时的初始点要求较高，否则就要进行多轮正交试验；信噪比的公式概念模糊，在应用中存在缺陷；按正交试验表进行试验需要多次试验，设计周期长[5-6，48-50]。
近半个世纪以来，田口方法不断完善和发展，研究的方法和技术手段越来越简化、巧妙，并有相应的商业化软件包出现，如RPDPACK软件[58]，应用范围也不断扩大。
3.2 响应面法
响应面法是Shoenaker等人于1991年提出的一种以试验设计为基础，用于处理多变量问题建模的统计处理方法，其基本思想是通过近似构造一个具有明确表达形式的多项式来表达隐式功能函数[49]。响应面法是数学方法和统计方法结合的产物，用来对所感兴趣的响应受多个变量影响的问题进行建模和分析，其目的是优化响应[49，59-61]。
响应面法克服了田口方法需要预先知道解的大致范围的不足，拟合响应面需要的试验次数也较少。但是，响应面法对试验数据非常敏感，数据的缺失会对结果造成较大影响；当参数维数较高时，模型的拟合将非常复杂和困难[59-62]。
随着计算机性能的提高，响应面法被频繁用于解决各种工程问题，如优化设计、可靠性分析、动力学研究及工程过程控制等。然而，目前将响应面法应用于制动尖叫问题的实例并不多见，只有一些初步的尝试，如M Nouby等人的研究[44]。此外，在仿真软件Hyperworks及车辆动力学软件ADAMS中有内含的响应面法软件包，可直接用于制动器模型的仿真，但这些程序都有待进一步完善和继续研究[27，59]。
3.3 双响应面法
双响应面法是Myers等人于1973年提出，Vining等人于1990年将其用于稳健性设计。其基本思想是将输出特性的均值和方差各建立一个响应曲面模型，以其中一个为目标，另一个为约束条件进行优化[50]。
双响应面法的优点是数学提法严格，用均值和方差的响应面模型代替了田口方法的信噪指标，设计结果更加准确可信，可以充分考虑影响因素间的相互作用，而且求解精度较高。其不足之处在于：难以同时获得均值最优和方差最小的结果；建立响应模型时，部分关键参数需要靠经验得出，会带来试验和计算上的反复；当参数维数较高时，模型的拟合也将变得非常复杂和困难[6，50，60-61，63]。
自双响应面法提出以来，广大学者相继对其进行了改进和发展，并大量用于工程实践。如大连理工大学的许焕卫将多项式响应面与神经网络响应面结合，提出混合响应面模型，减小了计算量并提高了计算精度[61]；Dennis K. J. Lin等人采用均方差准则，用均方差将均值的平方与方差统一到一个表达式中，从而将均值与方差的响应面模型有效地结合，解决了同时优化两个响应面时存在的冲突[64]；李玉强等人将质量管理中的6σ设计理念与双响应面法结合，构造了基于双响应面模型的6σ稳健设计方法，取得良好的效果[65]。然而，目前尚未出现应用双响应面法改善制动器尖叫性能的实例，有待尝试和探索。
3.4 随机模型法
随机模型法是将优化技术、概率论与数理统计、计算机技术相结合，处理含有随机因素工程问题的方法。其基本思想是：考虑各种随机因素对产品质量的影响，把产品质量设计表示为一个随机模型，通过求解该随机模型，同时确定产品设计参数及其容差，使产品保持性能指标稳定[66-67]。
在工程实际中，可控因素和不可控因素大多具有随机性，因此随机模型法具有重要的工程应用价值；其不足之处在于随机模型的建立和求解过程复杂，实际中不得不采用近似的数据和算法，降低了计算结果的精度[5-6，68-69]。
随着计算机技术的发展和多学科的结合，随机模型法也得到改进和完善，并在工程问题中得到广泛应用[6，54，70]，如工程结构的稳健性设计[69]，零缺陷设计模型[71]等。相应的软件系统如SOD[72]等的出现，也促进了随机模型法的发展和应用。遗憾的是，目前的制动尖叫的稳健性设计并未考虑设计参数的随机性，因此随机模型法在制动尖叫的稳健性设计中将具有重要价值及急需深化的应用研究。
3.5 稳健性设计综合评述
从以上稳健性设计方法介绍与分析可以发现：
（1）目前的各种稳健性设计方法仍然存在诸多的缺陷，尚未发展成为完全成熟的实用工程设计技术。例如，田口方法试验次数过多，对优化初始点要求高且信噪比存在缺陷；响应面法对试验数据非常敏感，模型拟合较为困难；双响应面法难以同时获得让人满意的均值和方差结果；随机模型法虽然考虑了设计参数的概率分布特性，但建模和求解过程复杂，求解精度低。
（2）进行具体工程问题的稳健性设计时，一方面可以结合具体工程问题的特点对已有的稳健性设计方法进行改进，例如进行多目标的稳健性设计[62]，建立均方差准则[64]以及采用新的评价指标[73]等，以弥补原有方法的不足；另一方面，应考虑不同的稳健性设计方法的结合，以及稳健性设计与其它学科的结合[6，71]，充分发挥各方法互补优势，获得满意的工程设计结果。
4 讨论与结论
制动尖叫的稳健性设计会涉及设计变量、干扰因素以及性能目标的选择，以及最适合的稳健性设计方法的应用。下面从这几个环节进行讨论，并指出未来的制动尖叫稳健性设计研究重点。
（1）制动尖叫的结构影响因素众多，但是目前针对这些因素尚未开展系统的稳健性设计，而以参数灵敏度分析为主进行制动尖叫的设计与控制，严重影响制动尖叫控制的实际效果。因此，建议一方面针对特定的尖叫频率进行尽可能多因素的稳健性设计，同时建立全频段的设计指标，确保制动器全频段内的制动尖叫性能。
（2）制动器的影响因素，无论是可控因素还是不可控因素都由于加工制造误差、运行条件变化等的影响具有显著的时变性、随机性和不确定性特征。因此，在进行稳健性设计的研究时必须改变原来的确定性假设条件，进行不确定性假设条件下的稳健性设计方法研究与应用。
（3）目前的制动尖叫稳健性设计尚处于初始的萌芽探索阶段，具有很大的研究前景。稳健性设计方法包括基于试验设计的传统稳健性设计方法和基于工程模型与优化技术的工程稳健性设计方法。这些方法具有各自的优缺点，建议在制动尖叫的稳健性设计实际应用中，结合不同方法的特点建立组合方案或者改进方案，以达到预期的设计效果。
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