装配式建筑预制构件物流信息共享风险评估研究

摘 要：装配式建筑项目不同于一般建筑项目，涉及成品与半成品预制构件跨场地运输，预制构件运输过程中的物流信息关系到项目的顺利完工，因此，需要对预制构件物流信息共享风险因素进行评估与分析。文章运用贝叶斯网络推理对装配式建筑预制构件物流存在的信息共享风险进行定量分析。首先，确定了13个风险因素及其相互关系，其次通过算例模拟各风险因素的先验概率以及条件概率，最后利用netica软件构建贝叶斯风险网络并对其进行分析，确定关键信息共享风险因素，验证了贝叶斯网络模型评估预制构件物流信息共享风险的可行性。

关键词：预制构件物流信息共享;风险评估;贝叶斯网络

中图分类号：F253.9   文献标识码：A 文章编号：1005-6432（2023）10-0185-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2023.10.185

1 引言

任何一个工程项目在建设过程中都会面临各种各样的风险，某些细小的偏差很有可能引起极大的风险事故。近年来，随着经济快速、持续的增长，装配式建筑得到了快速的发展，装配式建筑相较于传统建筑具有绿色环保、建设效率高等优势，但由于装配式建筑是介于制造业和建筑业之间的特殊产品，与传统建筑业最大的区别在于，需要在工厂生产出建筑预制构件后运输至施工现场，项目各参与方分布在不同的地区，在制造、运输、装配等环节需要进行多种流程和信息的交互，各个独立公司之间频繁的信息交流极易产生预制构件物流信息共享风险。

近年来，已有学者针对装配式建筑信息协同问题进行研究。岳莹莹（2017）针对装配式建筑信息因素，创建了一个基于BIM的数据库，该数据库可以实现装配式建筑全寿命周期中的信息共享［1］；于淑萍（2018）对装配式建筑各阶段信息进行分类总结，研究了阻碍装配式建筑信息化管理的各种因素，并且建立了一个基于BIM的信息共享模型，来解决供应链可能出现的信息共享难题［2］；罗麒锐（2018）也特别针对装配式建筑设计、制造和施工三个阶段，分析了装配式建筑项目产生信息共享难题的原因［3］；肖帅（2019）对有无投资开发单位主导下的装配式建筑参与主体信息协同意愿进行了博弈分析。也有许多学者针对装配式建筑预制构件物流运输过程中存在的风险进行研究［4］。王江华（2019）基于界面管理、系统动力学等方法构建了基于TOC-界面-SD的装配式建筑供应链风险动态反馈管理模型［5］；陈伟斌等（2020）研究了装配式建筑企业供应链风险管理，研究结果指出了影响装配式建筑供应链风险的主要因素［6］；王翔等（2021）在利用因子分析识别出装配式建筑供应链风险控制重点的基础上，运用结构方程及SPSS软件，定量分析了各阶段风险因素之间的结构关系及其权重［7］。

通过回顾已有研究可以看出，国内外学者对装配式建筑工程项目信息问题以及预制构件供应链风险展开了许多研究，但少有学者针对装配式建筑预制构件物流运输过程中存在的信息共享风险因素进行全面识别以及评估。文章通过对装配式建筑预制构件物流运输过程中存在的信息共享风险因素进行全面识别，利用贝叶斯网络推理构建风险网络结构，对装配式建筑预制构件物流信息共享进行整体风险评估并识别出影响最大的风险因素，通过管理关键风险因素可以有效控制和降低風险事故的发生及后果。

2 风险评估模型

2.1 贝叶斯网络

贝叶斯网络（BN）由Pearl于1988年提出，是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。一个贝叶斯网络实际上是一个有向无环图（DAG），由代表变量节点及连接这些节点的有向边构成。节点代表随机变量，节点间的有向边代表了节点间的互相关系（由父节点指向其子节点），用条件概率进行表达关系强度，BN实际上是一个概率模型，可以计算任何未观察到的随机变量的后验概率分布，给定互补子集变量的观察值。贝叶斯网络由两部分组成，表示为B=（G，θ）。第一部分“G”是一个包含节点和弧的有向无环图。DAG可以直观地呈现网络结构中的因素关系，其中数据集X1， …， Xn表示节点，弧线表示节点之间的依赖关系。贝叶斯网络的第二部分是θ的条件依赖分布，其中θxiPxi=PB（xiPxi）是xi在G中的直接父节点。利用联合概率分布，网络B的联合概率表示如下（Rabbi等，2020）［8］：

PB（X1， …， Xn）=∏niPB（XiπXi）=∏niXiπXi

贝叶斯网络一般结构如图1所示。贝叶斯网络是表示各种因素之间因果关系和条件概率的有效方法，其能够处理问题中的不确定性，并且能够快速准确地提供可靠的结果，当因素本质上是概率性的事件时，可以采用这种方法，因此，贝叶斯网络是一种风险评估的有效方法，在给定父节点风险因素的先验概率的前提下，可以通过贝叶斯网络计算出子节点风险的发生概率，并且，贝叶斯网络的逆向推理能力，也可以帮助确定导致子节点事件发生的最可能情况（Neapolitan R E，2003）［9］。

2.2 贝叶斯网络定量分析

贝叶斯网络结构父节点的先验概率由专家打分获得，先验概率见表1，条件概率表一般可由专家经验获得（Ojha等，2018）［10］，并由条件概率表附录中给出。在构建好贝叶斯网络模型以及获取相应概率后可以进行贝叶斯推理，贝叶斯推理主要有两方面：①正向推理。正向推理是自上而下的一个推理过程，由父节点向子节点进行推理。正向推理可以求出子节点概率值，因此，正向推理通常用来对未知事件进行预测。②诊断推理。诊断推理则和正向推理完全相反，诊断推理是一个自下而上的推理过程，即由子节点向父节点进行推理，在已知某种问题出现的情况下，诊断推理用来找出导致或影响问题发生的原因或因素。文章使用软件netica进行贝叶斯正向推理以及诊断推理，可以评估装配式建筑预制构件物流信息共享风险发生概率水平以及找出对装配式建筑预制构件物流信息共享程度影响最大的风险因素。

2.3 研究框架

本研究旨在评估装配式建筑预制构件物流信息共享风险发生的概率水平，并找出影响装配式建筑预制构件物流信息共享程度的最重要风险因素。图2说明了这项研究的方法，拟议的研究步骤如下：

Step 1 风险识别：识别装配式建筑预制构件物流运输中存在的信息共享风险因素。风险因素通过文献综述确定，文献选择了有关装配式建筑信息协同以及供应链风险管理相关的研究论文。最终确定了13个风险因素。

Step 2 风险评估：确定各级指标之间的相互关系，绘制贝叶斯网络结构。通过问卷调查收集了相关数据用于计算贝叶斯网络中的先验概率和条件概率。通过模糊数处理初步收集的数据，计算得到最终贝叶斯网络所需的先验概率和条件概率。

Step 3 风险分析：通过贝叶斯正向推理计算得出装配式建筑预制构件物流信息共享风险水平，并通过贝叶斯网络逆向推理功能确定对装配式建筑预制构件物流信息共享影响程度最大的风险因素。

3 模型应用

3.1 风险网络结构建立及数据收集

文章通过文献回顾以及问卷调查得到，在装配式建筑预制构件物流运输过程中，极易发生信息共享风险，引起这一事故的原因主要分为三类：P1信息共享效率低；P2信息失真；P3信息协同体系不完善。根据项目人员以及相关资料进一步识别出10个风险因素。最终，在装配式建筑预制构件物流运输过程中确定了包括P1信息共享效率低、P2信息失真、P3信息协同体系不完善在内的13个关键风险因素。影响预制构件物流运输过程信息共享程度的其他风险因素主要有：主体协同意愿低（P4）、信息沟通方式落后（P5）、信息更新不及时（P6）、组织结构冗杂、信息传递层级多（P7）、缺少完善的信息协同平台（P8）、信息协同主导单位不明确（P9）、参与方缺乏沟通与信任（P10）、参与方相互独立，建设过程割裂（P11）、缺乏建筑专业与计算机复合型人才（P12）、信息管理系统功能覆盖不全面（P13）。并根据问卷调查确定了各个因素之间的相互关系以及所需概率，风险网络结构如图3所示，各风险因素先验概率如表1所示，条件概率表以节点L为例，如图4所示。

3.2 风险分析

文章使用商业软件Netica开发贝叶斯网络模型对装配式建筑预制构件物流信息共享程度进行风险分析，将图3风险网络结构转化为贝叶斯网络，由经验获得的先验概率与条件概率被录入模型中以便后续计算。贝叶斯网络结构以及计算结果如图5所示，通过贝叶斯正向推理，计算得到装配式建筑预制构件物流信息共享风险发生的概率为77.2%，风险概率已经超过50%，可以看出，如果在前期不进行风险预测和制订相应的风险控制计划，很容易出现物流信息共享风险，从而严重影响装配式建筑项目的成功实施。

假设在装配式建筑预制构件物流信息共享风险确定发生的前提下，对影响装配式建筑预制构件物流信息共享程度的风险网络进行贝叶斯逆向推理，结果如图6所示。当明确装配式建筑预制构件物流信息共享风险一定发生的情况下，可以得出，信息共享效率低（P1）是“贡献最大”的风险因素，即最严重的风险因素。其次依次是信息协同体系不完善（P3）和信息失真（P2）。

结合各个风险因素的发生概率，对各个风险因素进行优先级排序如下（按照严重程度）：P1>P3>P2；P4>P9>P8>P7>P6>P5；P10>P11>P13>P12。

4 结论

文章以装配式建筑为背景，运用贝叶斯网络分析对装配式建筑预制构件物流信息共享程度进行风险评估与风险分析。预制构件物流运输成功与否决定着装配式建筑项目成功与否，文章以裝配式建筑预制构件物流信息共享风险作为贝叶斯风险网络的节点事件，识别出影响新旧路基拼接的13个风险因素及其相互关系，通过贝叶斯网络推理，计算得出装配式建筑预制构件物流信息共享风险发生概率为77.2%，因此，必须事先对项目制定风险控制及应对计划。根据风险优先级排序结果可得，项目管理者需重点关注装配式建筑预制构件物流运输过程中信息共享效率问题，进一步需要重点关注物流供应链各参与方合作意愿，参与主体的协作意愿直接关系到项目实施效率，通常参与主体合作意愿低主要是由于参与方缺乏沟通与信任；装配式建筑各参与方相互独立，建设过程割裂，因此，管理者需要重点关注这一方面。

参考文献：

［1］岳莹莹.基于BIM的装配式建筑信息共享途径和方法研究［D］.聊城：聊城大学，2017.

［2］于淑萍.以BIM为导向的装配式建筑信息化管理研究［J］.价值工程，2018，37（36）：225-227.

［3］罗麒锐.基于装配式建筑的信息分析［J］.砖瓦，2018（7）.

［4］肖帅.装配式建筑建设过程多主体信息协同研究［D］.北京：北京交通大学，2019.

［5］王江华.装配式建筑供应链风险动态反馈管理研究［D］.青岛：青岛理工大学，2019.

［6］陈伟斌，李晓娟，杨婷.装配式建筑企业供应链风险管理研究［J］.上海节能，2020（12）：1418-1426.

［7］王翔，周诗雨，郭一斌，等.基于EFA与CFA的装配式建筑供应链风险研究［J］.数学的实践与认识，2018：1-12.

［8］MD RABBI，SYED MITHUN ALI，GOLAM KABIR，et al.Green supply chain performance prediction using a bayesian belief network［J］.Sustainability，2020，12（3）.

［9］NEAPOLITAN R E.Learning bayesian networks［Z］.2003.

［10］RITESH OJHA，ABHIJEET GHADGE，MANOJ KUMAR TIWARI，at el.Bayesian network modelling for supply chain risk propagation［J］.International journal of production research，2018，56（17）.

［作者简介］晏熙钰（1998—），女，汉族，四川自贡人，硕士研究生，研究方向：工程管理与智能建造。