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可持续性维修策略选择原作者：FarnazGhaziNezami&MehnetBayramYildirim翻译：王芳摘要：译文介绍了一个在综合考虑社会、环境和经济因素的基础上，如何选取最恰当维修策略的技术框架和可持续发展指标。并以生产制造业的具体案例加以说明。关键词：可持续发展维修选择模糊VIKOR1引言维修计划可以延长机器的使用寿命、预防昂贵故障维修费用、降低运营成本、提高盈利能力。维修成本包括备件、修理、材料和劳动力成本，占生产总成本的15-60。本文的主要贡献在于提出一个全面可持续的维修策略选择框架，综合考虑决策过程中涉及的不确定性。本文是第一次尝试在维修策略选择过程中考虑可持续发展因素：在提出的框架中，不仅考虑成本和技术问题，同时考虑社会和环境标准，由此选择最佳维修策略。本文的其他贡献如下：（1）本研究通过参考相关文献和专家的研究，提出了一系列全面可持续标准，并提出了将降维的决策树（DMT）用于维修策略选择问题（MSSP），基于不确定数据收集的因子分析法（FA）减少数量标准；（2）利用模糊数学对不确定性数据进行建模，为决策者的决策过程提供更多灵活便利条件；（3）模糊VIKOR算法首次被用于最佳维修策略选择；（4）本文提出的框架是通用的，适用于任何公司和设备在同等管理水平下的维修策略选择。系统组件的故障可能会带来整个系统灾难性的故障，导致高昂的修理费用，降低产品的质量，同时可能会导致生产线全面停工。因此，实施精确高效维修的一个关键就是必须解决降低成本和提高生产力的问题。此外，有效的维修策略可以降低环境风险，减少温室气体排放，防止水污染和土壤污染。随着设备寿命的不断降低，能源消耗成本逐渐增加。最优维修策略的实施，可能会在很大程度上节省能源消耗。设备故障需要一些不必要的修理设备，导致非计划性停产和停机。由于初始启动功率要求，每次机器开启都会带来能源消耗，并可能对设备的可靠性和寿命产生不利影响。传统维修策略的选择，首先考虑的是货币政策和技术标准，并将其作为选择最佳维修策略的关键因素。公众意识和政府规章，如“清洁空气法”、资源保护和恢复法案和“有毒物质控制法”，可能会迫使企业考虑一些非货币性等方面的社会和环境标准。可持续生产系统将生态、社会和经济问题贯穿于产品生命周期的所有阶段从最初的设计到成品交付给用户。可持续管理系统，可以通过有效控制，大幅节省时间、人员、能源和材料。可持续性维修策略选择问题是一个多准则决策问题，因为它是综合考虑各种各样的社会、环境和经济条件来确定维修策略。同时本文提出了一个框架，以有效解决所有这些标准之间的关系。维修策略选择问题在很大程度上依赖于决策者基于不同标准的判断（DMS）。模糊方法可以用来解决在评估过程中固有的模糊性和不确定性，特别是当一些决策标准的概念和评估过程中使用语言变量的情况。本文提出了使用两阶段框架来选择可持续性维修策略：在第一阶段的第一步，列出所有影响维修策略选择问题的可持续标准。接下来，一组研究可持续发展的专家对设备标准进行评估，确定主导因素。在第二阶段中，提出模糊VIKOR算法框架来选择最恰当的维修策略。这个框架总结如下：（1）在给定的系统、同等管理水平下确定所有可行维修策略；（2）运用第一阶段输出的可持续主因子，通过将语言变量转化为模糊数实现以决策系统评估所有备选维修策略（3）应用模糊VIKOR算法决策工具，选择最佳维修策略。1本文的组织结构如下：第2节提供了一个简短的文献回顾，回顾了维修策略选择问题的模糊方法。第3节介绍了维修策略的备选方案。第4节给出可持续性指标并解释了运用因子分析法确定每一可持续性主因子的过程。第5部分描述了模糊VIKOR评估框架（第2阶段）。第6节通过一家制造公司的具体案例分析具体讲述了了文章所提出的框架，第7节得出结论。2文献回顾2010年VanHorenbeek,Pintelon,Muchiri提供了一个维修最优化模型的文献综述，并提出了维修模型选择一般结构框架。在他们提出的总体框架中，考虑到了一些技术标准，如质量、可靠性、成本和库存，以及环境因素的影响。然而，并没有考虑到那些可以影响维修策略选择的社会因素。2003年Mechefske，wang开发了用多目标模型评估和选择最恰当维修策略。首先，他们给定目标，然后用模糊表达式评估每一策略满足想定目标的能力。然而，在他们的研究中并没有涉及对环境因素的关注。2003年Najjar和Alsyouf应用模糊多准则决策法对最流行的七种维修策略进行排序，以及涉及的十三种故障原因，比如湿度、辐射、载荷，速度等信息。2006年Bertolini和Bevilacqua提出了集成层次分析法（AHP）和将目标规划法应用于炼油厂最佳维修策略的选择。他们只考虑故障的发生、严重程度和监测，并将其作为选择标准。在另一项研究中，VanHorenbeek和Pintelon于2011年提出了维修优化问题，通过网络分析法（ANP）实现。2007，Wang,Chu,和Wu开发了维修策略选择模糊层次分析法。他们提出的结构包括四个标准，成本、安全性、可行性和附加值。Jafari等人于2008年提出了一个模糊德菲方法，用简单加权法确定维修策略。他们假定了四个具体目标，成本、可靠性、质量和库存水平，以及两个无形目标，竞争力和劳动力的接受程度。Mousavi等人于2009年提出了运用因子分析和TOPSIS方法来选择最佳维修策略的两步法，但他们并没有考虑环境因素。Vahdani等人于2010年提出了VIKOR算法，将区间数运用于维修策略选择，同时考虑货币和劳工接受因素。但他们并没有考虑环保标准，以及在评估过程中所涉及的多重模糊性。以上研究都没有考虑到维修策略选择问题同时影响经济、社会和环境标准，以及评估过程中的种种不确定性。3维修策略上述文献中提出了几种类型的维修策略。在决策过程中，将五种最常见的维修类型作为备选方案。在此假设以下五种备选方案处于同等管理水平：预防性维修（PM）：这种基于时间的策略，要求在特定的时间点（根据寿命或规定时间）不管设备状态如何，对其进行定期的检查和维修。不恰当的检查间隔期会给设备系统带来不必要的成本消耗。故障检测：这样的修复性维修策略，要求除非故障发生不然不采取任何维修行为。这一策略可以给公司带来大的边际利润。以可靠性为中心的维修（RCM）：RCM维修策略的主要目标是提高设备的正常运行时间、保持设备的可靠性水平而不是恢复到一个理想状态。基于状态的维修（CBM）：通过对传感器振动、润滑油液位、超声波声级数据的收集和分析，确定潜在故障发生的可能性。这一策略可能无法承担所有公司的重大投资，需要安装必要的传感器、采用相关监控技术才能得以实现。全员生产维修（TPM）：这种多选择集成的维修和质量概念，通过训练有素的操作人员进行日常巡查以消除停机时间，避免设备和产量在生产中的重大损失。成功实施这一战略需要高素质的员工。在接下来的部分，本文介绍了所有可能影响维修策略选择的基于可持性的标准。需要引起注意的是，本文所提出的的基于可持续发展的框架与模糊决策方法适用于同等管理水平前提下的维修方案选择，同时并不限定于上述维修策略。24第一阶段：可持续性和相关指标可持续计划的成功实施需要将一些预定的标准纳入所有业务活动水平。表1，表2和表3为第2节中引用文献的每一个可持续发展因子提供了一套广泛适用的标准，并且还可以与可持续发展方面的专家进行讨论。表1商业可持续性子标准主标准子标准1.硬件成本17.平均修复时间2.应用技术的复杂性18.生产系统类型3.软件成本19.具体生产计划4.平均故障间隔20.系统规划5.系统风险水平21.维修性6.研究和开发成本22.故障类型的严重性7.顾客满意度23.技术可行性卓越企业/经济因子8.产品多样性24.灵活性9.创造力25.投资回报10.产品开发阶段26.需求的紧迫性11.竞争力增强27.备用设备的可用性12.当前可靠性水平28.备件的可用性13.可靠性改进计划29.损坏和磨损率14.访问难度30.交货期15.产品/服务的质量31.生产成本损失16.时间效率32.员工培训费用表2社会可持续性子标准主标准子标准1.利益相关者的参与6.管理和工程专业的发展2.雇佣问题7.员工的健康社会/人类的贡献因子3.员工安全8.员工薪资4.员工培训9.政府法规5.员工的认同度10.控股与社会标准表3环境可持续性子标准主标准子标准1.能源消耗6.废弃物清理成本2.现有的环保标准7.废弃物类型环境因子3.环保规划8.有毒物质排放到空气、土壤、水中4.内部的有毒物质排放9.资源可用性5.原材料消耗10.环保管理系统第一份可持续性主标准，商业/经济部分，包括32项造价和技术相关的子标准，其中有关维修策略选择问题的大多已被其他研究论文考虑到（表1）。这些子标准提出了成本的概念以及维修策略涉及的效率、质量和技术因素等，并可以通过一个全面的文献综述获取这些信息。众所周知，硬件和软件的成本以及人员培训成本，解决了一个特定维修策略的实施成本。失去了生产和投资回报率的成本是维修策略的经济影响在生产系统中的指标。备用机和部件的可用性，以及可修复性，将会对维修策略的检查能力加以限制。自从知道维修策略可以影响成品可用时间和质量以来，在指定的交货时间渲染高品质的产品满足顾客期望成为可持续维修策略选择问题的一些3关键因素。故障间隔期，设备的磨损、破坏及严重的故障类型说明了选择一种恰当维修策略的重要性，因为这些因素可以广泛影响设备的退化状态。一旦确定了一个可用性强的生产计划，决策系统可以制订相应的维修计划，同时要考虑设备的可用性时间信息。系统设计是可持续性维修策略选择问题的另一因素，由于组件之间的相互依赖，系统设计的好坏可能会影响到整个系统。技术的可行性是维修策略选择要考虑的首要因素，因为并不是所有的维修策略都适合特定的设备。探测设备内部部件的难度可能会导致拆卸设备维修，由此造成更长的停机时间和更多的利益损失。同时，恰当的维修策略可以提供所需重要资源的精度和可用性水平，比如实验室和机器设备能够为公司开发新的服务和产品，给公司带来蓬勃生机。此外，恰当的维修可以防止设备在引进、使用和老化整个寿命周期中的不必要故障。当前以及预期的系统可靠性水平是维修策略选择的重要因素。考虑在维修过程中选择不同的生产系统，同样非常重要。加工车间的维修策略可能无法在流水车间和单元车间实现高效率。同时，系统的灵活性也是一个重要因素，可以通过实施恰当的维修策略得以实现。可持续性社会或道德因素提出了影响维修策略选择的人力资本或社会资本（表2）。公司任何策略的成功实施都需要利益相关者的支持和参与。同时还需要人员的验收，以保证目标的实现。目前的员工是否能够执行所选择的策略或需要雇佣新的或培训新的员工来执行维修策略。公司内部的安全、健康标准和政府法规一样，都可能会影响维修策略的选择。基于环保的可持续性子标准，如有毒物质的排放、能源消耗、资源耗损以及废物生产都可能会明显影响维修策略的选择（表3）。公司非常愿意修改自己的政策，以尽量减少负面影响。毫无疑问采用恰当的维修策略，可以有效减少有害排放以及废弃物的生产速度，反过来也节省了原材料，特别是由于一些废弃物是很危险的，难以回收或者需要昂贵的清理费用。此外，实施恰当的维修策略可以减少设备停机时间，通过防止设备闲置以及确保维修过的设备正常运行，达成降低能源消耗的目的。综上所述，我们确定了影响维修策略选择的32个经济/商业子标准，10个社会子标准和10个环境子标准。决策系统可能会发现有很多影响维修策略选择的复杂而混乱的子标准，决策结果可能会不准确、不一致。因此运用因子分析法（FA）确定主因子，并对52次标准进行降维处理，实现更有效的评估。4.1确定主因子因子分析法是一种有效的基于协方差的统计降维的方法，它可以识别潜结构影响变量。采用因子分析法的目的是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关较为密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子（之所以称其为因子，是因为它是不可观测的，即不是具体的变量），以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。图1表示了因子分析法的概念。然而，一个给定的变量因子所产生的一系列影响可能超过其他因子。这种影响取决于相关度。图1因子分析法(pt)因子分析法过程概述如下：41、收集每个变量的数据2、对于给定的变量，计算相关矩阵3、提取一组因子，看变量之间的相关性是否显著4、应用旋转方法，转换数据5、如果每个子标准显示了显著因子之一的载荷，停止。否则，请转到步骤2。在第三个步骤提取因子的基础上，可以解释为这些因子的数据方差。应用旋转方法，取得一种更简单、更可靠的解释因子。本文中，应用一个共同的正交旋转方法，获得最大方差。运用统计分析系统实施因子分析。为因子分析提供数据，由30个可持续发展领域专家通过相关语言问卷对最初的52个变量进行评估。这些语言，转化为模糊数（表4），考虑有关专家的意见列出影响目标实现的子标准。一些选定的因子，如人员对环境管理系统的影响，是概念性的标准，对可持续发展的影响很难用具体数字来表达。此外，不确定性和模糊性总会出现在决策过程中。如果将语言变量转化为模糊数，这些问题就迎刃而解了。可持续发展专家的评估集成，采取模糊数加权平均计算每个子标准的最后得分。表4运用模糊语言变量对每一种可持续主标准中子标准的影响进行评估语言变量模糊三角数Verylow(VL)(0,0,0.1)Low(L)(0,0.1,0.3)Mediumlow(ML)(0.1,0.3,0.5)Medium(M)(0.3,0.5,0.7)Mediumhigh(MH)(0.5,0.7,0.9)High(H)(0.7,0.9,1)Veryhigh(VH)(0.9,1,1)因子分析的第一次迭代实施于经济/商业子标准，显示所提取的五个子标准没有占到较大比重。这些标准被从32个标准的列表中删除，因子分析法作用于剩下的子标准，并运用统计分析系统软件。旋转后的结果列于表5。载荷因子显著的子标准都标有星号（*）。重要的是确定比较相关因子列表中其他载荷值是否成比例，主要假定大于45（几乎50的相关性）。表5旋转后商业和经济标准的因子分析结果因子1因子2因子3因子4因子5因子6Z118491*41012Z248*438131714Z35965*8148Z417412486*9Z51235419061*Z63076*09232Z81372*131666Z92688*5884Z10885*619216Z11191*13961Z1460*40442145Z1523322163*144Z16334023169*5Z1717101577*7Z189924281777*5Z20382534401447*Z2167*332517725Z2274*21316212Z2358*112745217Z2467*191763023Z26933465*1710Z2789*10318916Z2882*2310422Z2958*202212513Z30242780*2115Z31303547*1117Z3233571*14113”第一个因子，“技术可行性和可靠性，包括技术复杂性；机器设计规范，如可修复性，备件和设备的可用性；设备部件的磨损率；故障严重性类型以及设备的灵活性水平。这个因子揭示了技术规格和可靠性限制对于维修策略选择的重要性。第二个因子是“创新”，提出了研究的五个标准以及实施成本，提升产品开发阶段公司的创造力和竞争力。创新型企业需要更精确的维修策略，以获得更高层次的竞争优势和灵活性。第三个因子，“实施成本控制”，包括硬件和软件成本，人员培训成本以及生产成本损失。这个因子考察了策略的成本效益。第四个因子，“需求满意度”，主要针对基于客户满意度的标准，如成品或服务质量以及交货间隔时间是否刚好满足顾客需求。影响系统的停机时间的维修策略可以极大地影响交货时间。故障间隔时间，维修时间和时间效率的子标准，在第五个因子中表现出更高的载荷。最后一个因子，“系统兼容性”，指的是系统的设计特性，生产系统的类型和风险水平。如前所述，一个流水车间维修策略的选择与车间作业环境相比更重要，因为在一条生产线上任何节点的中断都可能导致整条生产线停工。此外，更高层次的系统组件之间的依赖关系，增加了整体故障的风险。同时，系统可承受风险水平也是影响维修策略选择的一个重要因子。运用因子分析法收集数据，通过问卷调查的形式实施，引发下面三种情况。关于初始旋转后的因子载荷，它是观察到的变量X2具有几乎相等的载荷因子1和2。该子标准（就业问题）考虑的相关值被删除，和其他变量（X1，X3，.，X10）再次进行因子分析。结果显示于表6。表6旋转后次要社会因子分析结果因子1因子2因子3X156*1116X3981*1X4191380*X5333855*X673*1711X7074*24X8312756*X984*422X1054*45表6中，每个变量对于三个提取因子之一有一个有意义的载荷。第一个因子，“利益相关者”的满意度，包括利益相关者的参与、管理工作进展和工程专业知识，政府法规以及社会标准。第二个因子，“安全”，指所选定策略的能力，以提供所需的安全水平并将健康的负面影响降到最低。第三个因子，包括其他标准，比如员工工资和实施特定类型维修策略人员的相关培训及员工的认可度。6表7列出进行旋转后的因子分析对环境标准的影响(Yi；i=1,10),导致以下三个基本因子。因子1，“废弃物排放控制”，包含在设备生产过程中有毒物质的排放，垃圾清理及回收成本，废弃物种类，以及有毒物质排放到空气、土壤和水中。因子2，引出了环境标准，环境规划和管理系统，被称为“环境管理体系保障”。因子3，或可称为“资源和能源消耗的控制和保护，包括剩下的环境指标以及在资源和能源保护层面评估维修策略的能力。表7旋转后环境因子分析结果因子1因子2因子3Y101272*Y2257*11Y31774*20Y453*144Y56859*Y646*2515Y763*34Y878*2218Y925653*Y103462*40总之，作为第1阶段的输出，通过因子分析法，将影响维修策略选择的子标准降维到12个因子（而不是原来提议的52项标准）。这种方法提供了一个简化的决策树法（DMT），使可持续发展的每一单元子标准数量减少、降维，确保了决策过程更加稳定、可靠。需要引起注意的是，要密切关注可持续发展专家咨询组，如若发生变化，那么主因子也会相应发生变化：对于一个特定的专家小组，文中提出的框架是通用的，而且适用于同等管理水平任何可持续性问题的策略选择。5第2个阶段：模糊的VIKOR评估框架第1阶段的输出，降维的决策树是第2阶段的输入。在这个阶段，给定维修策略可持续因子的备选和评级由决策系统执行，是利用模糊VIKOR评估框架来确定最佳维修策略。确定性的决策技术不能够准确模拟人类主观判断的固有不确定性。在这种情况下，一种模糊的方法得以应用，用建模的方法来解决相关决策问题。在建议的框架中，第一步运用决策系统识别第二层级决策树中主标准的权重，用以证实各因子在实现可持续维修策略选择中的重要性，运用表4中提供的随机变量。同时，对每种维修策略备选方案的能力进行评估，看其是否满足每一个可持续发展目标因子，使用表8中的随机变量。这些随机变量随之转化为模糊数。本研究中使用的主要模糊数学关系请看附录。表8.用语言变量为备选方案评级语言变量模糊三角数Verypoor(VP)(0,0,1)Poor(P)(0,1,3)Mediumpoor(MP)(1,3,5)Fair(F)(3,5,7)Mediumgood(MG)(5,7,9)Good(G)(7,9,1)Verygood(VG)(9,1,1)所应用的模糊VIKOR法包括以下步骤：（略)6案例研究这一案例提出将可持续发展规划应用于汽车制造公司，希望为他们选择最佳维修策略提供帮助。7第1阶段提供了一个降维的决策系统。在第2阶段的第2步，为公司的三位管理者提供了一组可行的维修方案。预防性维修（A1），基于故障的维修（A2），以可靠性为中心的维修（A3），基于状态的维修（A4）以及全员生产维修（A5）为五种备选维修策略，运用第二层级图2决策树中的十二种可持续因子进行评估。首席执行经理（D1），维修经理（D2）和生产经理（D3）在决策过程中是三个独立的个体，他们的决策都会得到同等的评估。社会，经济和环境三大主标准被假定为平等（Fair）和非常高（VH），因为这是成功实施一个可持续发展计划的基础。分析反应，人们可以观察到管理者对此有不同的见解。例如，首席执行经理，主要专注于利润，而生产部经理主要关心时间和质量，以及生产升本损失因子。维修经理则关心决策的可靠性及影响决策执行的种种障碍。经理们被要求使用表4中提供的随机变量来权衡可持续因子。具体结果在表9中。这些权重显示了层级2中各因子对于实现公司可持续发展目标的重要性。社会，经济和环境三个单元的权重被假定处于平等地位而且非常高，因为它们是确保可持续发展规划成功实施的基础。分析这些反应，你会发现每个管理者都会存在不同的见解。例如，首席执行经理主要关注利润，而生产部经理主要关心时间、质量和丧失生产升本的因素。维修经理则更加关注可靠性以及执行的障碍。表9用决策系统衡量各标准权重S1S2S3E1E2E3B1B2B3B4B5B6决策1VHMHMLHVHMHVHMHVHMHML决策2MVHVHVMVHHMHVHMHHMHH决策3MHHLVHMHMLVHVHMVHVHMH在接下来的步骤中，要求决策系统利用第二级因子中列于表8中的随机变量来评估备选方案的水平。结果显示于表13，S1-S3指三个社会利益相关者的支持度，安全性，和员工能力标准。E1-E3提出废弃物排放控制，环境管理体系保障，以及资源和能源消耗控制标准。B1-B6包括商业/经济主导因子，如图2所示。表13中显示的变化展示了每种维修策略的能力，以迎合管理者的期望，帮助公司实现可持续发展目标。图2降维的决策树由此可以看出，条件C1可接受备选方案J1，但并不完全契合。然而，备选方案A4是相对稳定的，因为它具有相同的评级排序集R和S。因为其中有条件不符合，那么就提出了一个折中的解决方案A4和A5，给定V=0.5。这个折中的解决方案包括排名第一的解决方案，它是首选方案。8策略的最大效益V，是确定折中解决方案的一个重要因素。表13提供了一些关于折中解决方案V的变化带来的影响，通过降维V的平均权重，同时需要将更高的权重加权到平均权重中去，基于状态的维修策略将是公司唯一入选的维修方案。然而，增加此值为1时，理想的备选方案均可用于所有标准，解集扩大，其中涵盖了基于状态的维修、以可靠性为中心的维修以及预防性维修。表13方案排序变化分析V折中解决0A40.25A40.5A4，A50.75A4，A51A4，A5，A1这个过程在很大程度上依赖于管理人员的意见。管理者考虑不同的权重，相关因子和子标准可能对结果产生重要影响。定义的因子权重要考虑到公司的期望和具体条件。在这一环节，上述案例研究的最重要情形就是V=0.5的情况，当在决策过程中只考虑社会因子时，就得到A5，A4和A1策略作为设备维修的折中选择：全员生产维修是社会标准的验证性策略。如果在决策过程中只考虑社会和环境标准，那么折中方法和以前一样（A4，A5），这证明了其他标准比经济标准更重要，这在以前有关维修策略选择问题的研究中大多被忽略。忽视社会和经济因子的影响（只考虑环境因素）也会导致同样的结果。如果只考虑经济标准，该模型给出折中方案集（A3，A4）。备选方案A3（基于可靠性）在以前的任何情形都不会被选择。这表明，仅仅考虑经济标准恐怕不足够确定一个可持续维修策略。根据经理们提出的意见，或许会引发众多争辩，基于可靠性的维修策略主要考虑的是设备的正常运行时间和故障可能性，这一策略对环境和社会问题并不太敏感。企业关注可持续发展，特别是在当前竞争日趋激烈大背景下的环境问题。虽然考虑环境影响可能会增加运营成本，但是企业更加注重对可持续发展的投资，并在整个供应链系统中实施这一标准。7结论考虑到影响基于可持续发展维修策略选择问题的大量子标准，本研究的第一阶段确定了可持续发展每一主标准起主导作用的因子。第二个阶段，运用模糊VIKOR法为维修策略备选方案使用可持续发展因子情况打分。据我们所知，先前的研究并未综合考虑维修策略选择问题所涉及的社会、环境和经济因素。由于VIKOR法提供了一种折中解决问题的方案，那么企业就可以通过整合所选策略的效益以实现更大的收益。本文所提供的案例研究认可维修策略选择中充分考虑社会和环境标准，这在以前的研究论文中是被忽略的。本文更多分析了决策过程可能会反复考虑全部的52项标准，并与研究中的输出结果对比，来通过因子分析法实现对数据丢失量的调查。此外，网络层次分析法可以应于可持续标准中，并可用网络分析法结果与想定的框架对比。参考文献11Al-Najjar,BasimandAlsyouf,Imad.2003.SelectingtheMostEfficientMaintenanceApproachUsingFuzzyMultipleCriteriaDecision-making.InternationalJournalofProductionEconomics,84(1):85100.doi:10.1016/S0925-5273(02)00380-8CrossRef,WebofScienc22Arunraj,N.S.andMaiti,J.2007.Risk-basedMaintenanceTechniquesandApplications.JournalofHazardousMaterials,142(3):653661.doi:10.1016/j.jhazmat.2006.06.069CrossRef,PubMed33Betrolini,MassimoandBevilacqua,Maurizio.2006.ACombinedGoalProgramming-AHPApproachtoMaintenanceSelectionProblem.ReliabilityEngineering&SystemSafety,91(7):839848.doi:10.1016/j.ress.2005.08.006CrossRef,WebofScienc44Buyukozkan,GulcinandRuan,Da.2008.EvaluationofSoftwareDevelopmentProjectsUsinga9FuzzyMulti-criteriaDecisionApproach.MathematicsandComputersinSimulation,77(56):464475.doi:10.1016/j.matcom.2007.11.015CrossRef55Cai,Kai-Yuan.1996.SystemFailureEngineeringandFuzzyMethodologyanIntroductoryOverview.FuzzySetsandSystems,83(2):113133.doi:10.1016/0165-0114(95)00385-1CrossRef66Chen,Chen-Tung.2000.ExtensionsoftheTOPSISforGroupDecision-makingUnderFuzzyEnvironment.FuzzySetsandSystems,114:19.doi:10.1016/S0165-0114(97)00377-1CrossRef,WebofScienc77Fruchter,Benjamin.1954.IntroductiontoFactorAnalysis,NewYork:D.VanNostrand.88Fuller,Robert.1995.NeuralFuzzySystems,Heidelberg:Physica-Verlag.99Ganoulis,Jacques.2009.RiskAnalysisofWaterPollution,Weinheim:Wiley-VCH.CrossRef1010Garg,AmilkandDeshmukh,S.G.2006.MaintenanceManagement:LiteratureReviewandDirections.JournalofQualityinMaintenanceEngineering,12(3):205238.doi:10.1108/13552510610685075CrossRef1111GhaziNezami,Farnaz,BayramYildirim,andPingfengWang.2012.“SustainableSingle-machineSchedulingProblemwithReliabilityandEnergyConsumption.”,2012IndustrialandSystemsEngineeringResearchConference,May19231212Heilala,Juhani,SaijaVatanen,HanneleTonteri,JariMontonen,SallaLind,BjrnJohansson,andJohanStahre.2008.“Simulation-basedSustainableManufacturingSystemDesign.”,2008WinterSimulationConference.19221930,December7101313Jafari,Azizollah.2008.UsingFuzzyDelphiMethodinMaintenanceStrategySelectionProblem.JournalofUncertainSystems,2(4):289298.1414Lattin,J.M,Carroll,D.andGreen,P.2003.AnalyzingMultivariateData,PacificGrove,CA:CurtHinrichs.1515Mechefske,ChrisandWang,Zheng.2003.UsingFuzzyLinguisticstoSelectOptimumMaintenanceandConditionMonitoringStrategies.MechanicalSystemsandSignalProcessing,17(2):305316.doi:10.1006/mssp.2001.1395CrossRef,CSA1616Mobley,R.Keith.2002.AnIntroductiontoPredictiveMaintenance,Waltham,MA:Butterworth-Heinemann.1717Mousavi,S.Mousavi,S.S,Nezami,F.,G,Heydar,M.andAryanejad,M.B.2009.AHybridFuzzyGroupDecisionMakingandFactorAnalysisforSelectingMaintenanceStrategy.InternationalConferenceonComputers&IndustrialEngineering(CIE):12041209.July691818Mouzon,Gilles,Yildirim,M.BayramandTwomey,Janet.2007.OperationalMethodsforMinimizationofEnergyConsumptionofManufacturingEquipment.InternationalJournalofProductionResearch,45(18):42474271.doi:10.1080/00207540701450013Taylor&FrancisOnlines1919Neugebauer,R.Wertheim,R.andHarzbecker,C.2011.EnergyandResourcesEfficiencyintheMetalCuttingIndustry.:249259.InAdvancesinSustainableManufacturing,editedbyGnther,Seliger,MarwanM.K.Khraisheh,andI.S.JawahirHeidelberg:Springer2020Nicolai,RobinP.andDekker,Rommert.2007.OptimalMaintenanceofMulticomponentSystems:Areview.ComplexSystemMaintenanceHandbook,:263286.editedbyKobbacy,KhairyA.H.andD.N.PrabhakarMurthyLondon:Springer2121Opricovic,SerafimandTzeng,G.Hshiung.2004.CompromiseSolutionbyMCDMMethods:AComparativeAnalysisofVIKORandTOPSIS.EuropeanJournalofOperationalResearch,156(2):445455.doi:10.1016/S0377-2217(03)00020-1CrossRef,WebofScienc2222Sharma,R.Kumar,Kumar,DineshandKumar,Pradeep.2005.FLMtoSelectSuitableMaintena