机械产品回收与再制造系统中绿色影响因子关联仿真模型

邓乾旺　李卫明　李　珣　刘霞辉

湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,长沙,410082

机械产品回收与再制造系统中绿色影响因子关联仿真模型

邓乾旺李卫明李珣刘霞辉

湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,长沙,410082

从系统工程的角度分析提炼了系统的绿色影响因子，从技术、过程、主体等多维度归纳了控制因素集，从经济、资源、环境、人因等维度归纳了绿色绩效输出集。提出关联规则并进行关联仿真，结合仿真结果对绿色绩效输出集进行聚类分析，最终得到了50个系统因素。建立了系统结构有向图，基于解释结构矩阵建立了整体结构，分析了要素之间的层级关联以及对比关系，为回收与再制造系统绿色绩效输出提供了优化方向。

回收与再制造;绿色绩效;关联仿真建模;解释结构模型

0　引言

废旧产品经过回收、拆卸、清洗、检测、分类、再制造等过程得到新产品，可实现资源的重复利用，减少环境污染。回收与再制造方面的研究已有许多研究成果，并集中在两个方面：内部控制因素和绿色绩效输出[1]。内部控制因素为回收与再制造系统的内部状态集合，绿色绩效为系统输出集合。在控制方面,文献[2-3]研究了政府政策奖惩、经济激励、教育宣传以及消费者意识等限制条件下回收与再制造问题；文献[4]研究了回收产品中回收定价策略；文献[5-7]论述了数量及时间不确定性条件下运输库存控制、物流设施选址、逆向物流网络优化等；文献[8-10]对再制造决策、再制造计划以及工艺路线设计等问题进行了研究；文献[11-12]对不同限制条件下再制造品定价以及供应链问题进行了研究。而在绿色绩效方面,文献[13-16]对经济、环境、资源、人因等方面作出了综合评价。现有的研究成果,从经济角度主要包含回收成本、运输与库存成本、拆卸回收成本与利润[17]等方面；从环境角度，研究了三废排放、能耗问题，噪声污染等问题；从资源消耗角度，研究了电力资源、人力资源、设施资源和物质资源等；从人因角度，研究了工作环境改善以及环境污染改善、行业规模以及可持续性等人因因素。通过分析上述研究可知，目前文献对回收与再制造系统因素的研究日益广泛，但是研究中并未涉及回收与再制造系统整个框架模型以及系统边界问题，对回收与再制造系统中控制因素和绿色影响输出因素之间的关系缺乏因果表述，且对影响系统输出的主要关键性因素缺乏明确研究表述，只是从某一个角度考虑因素对系统的影响，缺乏系统因素整体结构框架以及系统因素之间的比对关系。本文从系统角度构建回收与再制造系统结构模型，进行系统结构仿真研究，分析了系统内部状态集合以及输出集合，并利用结构模型化技术建立了整体模型，分析了要素之间关联关系以及相互重要性程度。本文建立的系统结构模型，运用了关联仿真[18-19]、结构模型化技术[20-21],并进行了数学形式化处理[22]，具有较好的通用性。

1　回收与再制造绿色系统因素选取

1.1回收与再制造绿色系统控制因素

在回收与再制造系统控制因素的研究中,阳成虎等[4]考虑了废旧产品的质量和用户心理回收价格等因素,制定了基于回收价格、回收数量和再制造成本阈值的最优回收策略。赵忠等[10]论述了国内外废旧产品回收计划、拆卸计划、生产计划等方面的研究现状,阐述了再制造中不确定性特征、产品回收后状态、再制造生产计划控制方面的不足。倪霖等[13]指出当前逆向物流研究主要集中于体系结构研究、回收策略、网络优化和逆向物流供应商选择上。王旭等[14]讨论了技术属性所包含的装备先进性、管理手段先进性、物流技术先进性。韩小花等[23]分析了闭环供应链回收渠道决策，得出制造商竞争、废旧产品回收的难易和再制造成本共同影响回收渠道演化结果的结论。代应等[24-25]对回收系统的主体功能，系统要素(主体、物流、信息、回收渠道)，组织结构和内外环境因素进行了研究,建立了由生产商、消费者、报废回收中心等多节点集成的绿色回收系统结构模型;认为实现绿色回收需要提高全民意识且法律手段与经济杠杆并行，提高再制造技术理论应用，推行汽车绿色设计。周丹等[26]研究了回收中EPR(extended producer responsibility)的实施手段，包括强制法律手段以及非强制经济(价格补贴等)和教育手段(环境意识、绿色消费)等。刘笑萍等[27]分析了用户主动返回的激励性因素，其中回收距离、手续的便利性、经济性、再制造能力、企业形象规模、个人的经济状况、社会责任感等都与用户主动参与回收息息相关。周育红等[28]从法制建设、回收网络构建、回收技术研究、宣传教育等方面提出了针对回收与再制造的建议。赵宜等[29]针对回收产品收集、预处理和再制造等问题,建立了回收物流设施选址模型。毛玉如等[30]从立法、循环经济、政策和回收体系等方面探讨了回收处理情况。周永圣等[31]对政府监控行为进行了定量描述，研究了政府监视下的三种回收模式。刘志峰等[32]探讨了废旧产品有效的回收途径，并基于工艺、环境、经济、设备等相关数据和专家知识,建立了回收工艺流程评价决策系统。谢家平等[33]构建了废弃产品返回数量及时间、回收处理过程中的再造零部件和可再生材料的比例等预测模型。李清等[34]从产品维(产品磨损),市场维(认可度、销售水平、价格水平)，过程维(环境和处理成本、投资、处理能力、经济效益)，政策维(政府支持与关注)，环境维五个方面研究了回收处理策略的决策要素。顾巧论等[35]在再制造系统信息网络模型研究过程中发现，再制造政策法规、废旧产品信息、新产品需求以及回收方式价格、相关宣传等会严重影响再制造与制造系统之间的博弈，此外，他们还研究了再制造库存问题。曹华军等[36]以低成本、节能、环境友好为改进目标，提出了再制造技术框架。张萌等[37]阐述了回收成本包括回收能力建设和投资以及支付给消费者的成本。

综上所述，回收与再制造系统是考虑回收、拆解、再制造、再利用各个过程环节，围绕主体、过程、技术、物流、资源、资本、政策、社会、人因等不同维度，将过程、主体、结构、功能等要素集成的系统。因此回收与再制造系统是在资本和技术的支撑控制下，寻找系统所需信息，将系统组织集成，在主体参与下实现绿色绩效输出的过程。本文从技术、过程、主体、组织、控制、信息、资本七个维度归纳出回收与再制造绿色系统中控制因素属性集,并提炼出分类属性集因素,形成回收与再制造系统项目控制因素集，如表1所示。

1.2回收与再制造绿色系统绿色绩效输出因素

经济因素方面,倪霖等[13]从利润率、运输储存、拆卸清洗、废品处理、管理服务等成本经济角度评价了回收与再制造价值;代应等[24-25]提出经济绩效水平包含盈利能力如资金周转、净资产利用率、总资产利用率,成本水平包含运输成本、投资成本、运营成本、补偿和监督成本,以及惩罚成本和环境污染治理成本;魏洁等[38]考虑了回收物流主体的利润;黄祖庆等[39]研究了回收中主体间期望收益及税收价格;李响等[40]分析了回收价格对再制造企业收益的影响;董景峰等[41]以物流成本最小为目标进行了网络设计;范体军等[42]分析了考虑激励与不考虑激励情况下再制造产品成本对回收率和利润关系;李丽等[43]分析了系统中回收价格、转移价格、回收量、制造商利益、分销商利益、消费者利益和政府利益之间的相互制约关系;

表1回收与再制造系统项目控制因素集

项目控制集(It)项目控制因素具体分类技术集(T) T1,回收设施/技术[16,36];T2,物流设施/技术[14];T3,拆卸清洗设施/技术[16,36];T4,检测分类设施/技术[16];T5,再制造设施/技术[16,36];T6,优化设计技术[16];T7,环境友好性改进技术[36]过程集(P) P1,产品回收;P2,拆卸清洗;P3,检测评估;P4,再处理;P5,再制造;P6,质量检测;P7,装配;P8,停滞[29]主体集(S) S1,消费者;S2,政府;S3,回收商;S4,物流供应商;S5,制造商;S6,再制造商;S7,处理商;S8,其余[2425]组织集(O) O1,回收网络[28];O2,运输路径[41];O3,企业规模与分布[27];O4,再制造工艺[8,32];O5,设施与车间布局[32];O6,逆向物流网络[29];O7,回收体系[13,30];O8,再制造体系[4,34];O9,再制造供应链[12,23]控制集(C) C1,认知行为控制[44];C2,回收策略[4,13];C3,拆卸评估及计划[23];C4,生产计划[23];C5,库存运输控制[35];C6,质量控制[33];C7,强制性法律约束[26];C8,非强制性经济激励与教育宣传[26,35];C9,企业管理[14]信息集(I) I1,回收产品结构[23];I2,回收产品质量[33,35];I3,回收时间[33];I4,信息共享[35];I5,市场分布[29];I6,经济水平及人口分布[27];I7,报废总量[4];I8,消费者接受程度[27];I9,回收数量[4]资本集(F) F1,基础设施建设[37];F2,适应性扩建投资[37];F3,回收价格[4,35];F4,销售价格[27,29,35];F5,政府投入[31]

谢家平等[45]分析了废弃处理策略的成本和效益,从制造费用、销售收入、材料采购费用、环保费用等方面量化分析了再用收益、再生收益、填埋成本、回收净收益、再生项数等目标。在人因方面,倪霖等[13]评价了体系中企业核心竞争力，包括顾客满意度、信誉度、快速响应、品牌保护、拆解利用技术水平、三废处理能力，社会角度涉及满足国家法律要求、改善环境等;代应等[24-25]提出改善员工素质、信誉度、工作环境等相关内容；陆莹莹等[46]讨论了消费者的态度、主观性意识、习惯和回收信息及经济因素等主导回收行为的发生条件；余福茂等[44]探究了知觉行为控制、环境意识、舆论宣传等因素对回收行为的影响。在环境方面,胡剑波等[16]分析了基于绿色再制造的企业运营,从资源综合利用率、排放物利用率、环境污染率、原材料减量使用、减少三废排放、减少噪声产生、减少对工人健康危害等方面对环境污染进行了阐述;代应等[24-25]从环境方面出发提出研究总能耗以及三废处理问题的方法;刘志峰等[47]提出环境污染包含大气影响、水质影响、固体废弃物排放和噪声影响。在资源方面,倪霖等[13]研究了废旧汽车回收率、材料再利用率等指标;王旭等[14]指出绿色资源属性方面包含人力、设备、再利用三个方面,具体包括员工素质、拆解设施利用率、环保设施利用率、材料回收率;代应等[24-25]讨论了材料利用率和包装利用率以及增加就业岗位等指标。结合引言中关于文献[13-16]的总结以及经济[48]、环境[49]、资源数据库[50]对上述绩效指标进行总结归纳,最终得到绿色绩效输出为以下四个方面——经济集、环境集、资源集、人因集。表2归纳出了绿色绩效输出Tr,包含经济集Ec、环境集En、资源集Re、人因集Hf。

表2　回收与再制造系统绿色绩效输出因素集

2.1关联模型

2.1.1定义关联规则

分析系统结构因素,定义项目控制因素集合P、T、S、O、C、F、I;项目控制集合It={Tx,Py,Sz,On,Cm,Ij,Fl}(x,y,z,n,m,j,l∈N);序列δ={x,y,z,n,m,j,l};项目数据库D={It1,It2,…,Iti,…,Itp};It中的任一子集X⊆D、Y⊆D;定义绿色事务输出集合Tr={Ec,En,Re,Hf},控制函数为fx,系统结构集合M={It,fx,Tr}。

图1　系统结构关联机理

规则2控制项目集优化。控制项目集X形成事务集Trx，数量为项目集X的支持数σx,支持度sup(X)=σx/∑|Tr|,sup(X)越大,则称X为大项目集,否则X为小项目集;X中项目元素出现在各项目集中的次数称为频数,如元素P出现在各项目集中的次数，记为|P|,频数越大，项目元素越重要。

规则4系统结构集合输出。根据规则1～3中控制项目集It与绿色事务集Tr以及关联控制函数f得到系统结构集合M(X,f,Tr)。

2.1.2关联仿真程序流程

根据上述规则制定系统结构仿真程序流程如图2所示，具体步骤如下：

(1) 数据库D根据规则1产生项目子集Xi,若Xi≠Xi-n转到步骤(2),否则继续执行步骤(1)。

(2)根据规则1判断Xi是否能通过控制函数fxi产生事务集Trxi;若不能产生事务集,则i←i+1，返回步骤(1);否则,判断支持度与频数,输出大项目集Xi中元素,转到步骤(3)。

(3)判断事务目标数据库T中是否存在元素Trxi;若存在,转步骤(4);否则返回步骤(1)。

(4)计算支持度sup(Xi),记录序列δ,记录关联M{Xi,fi,Tri};转到步骤(5)。

(6)判断项目数据库D是否能产生有效子集;若是,i←i+1,跳转到步骤(1);若不是,则输出系统结构集合M{X,f,Tr},程序结束。

图2　系统结构关联仿真程序流程

2.2回收与再制造绿色系统关联仿真结果聚类分析

(1)系统结构集合结果。根据表1和表2中因素，进行系统关联仿真，得到结构集合M{X,f,Tr},以环境事务集为例,结果如表3所示。

表3　系统关联仿真结果(以绿色绩效输出-环境子系统为例)

TrS50=f(I7,I9)

(1)

I7=f1(I6)

(2)

I9=f2(F3,C2,C1,T1,f1(I6))

(3)

T1=f21(F1)

(4)

C1=f22(C7,C8,O1,C2,F3)

(5)

C2=f23(C7,C8,C1)

(6)

F3=f24(C7,C8,C1)

(7)

O1=f221(I5)

(8)

依据绿色绩效事务形成过程(式(1)～式(8),对回收与再制造绿色系统内绿色绩效输出进行聚类分析。环境事务集元素En3和En4项目控制集均为(T5,P5,S6,8,O4,5,8,C4,I1,2,5～10,F1)；En6和En7的控制集因素均为(T1,P1,S1,3,6,8,O1,C2,7,8,I5～7,9,F1,3),En5与En8控制集之间很相似,且形成过程一致；故可以将两元素进行合并，进而对系统结果进行简化，生成新的元素代替原有的两种元素,如将再制造气体排放和再制造污染水量合并为再制造污染，未回收品搁置土地污染和未回收品搁置气体排放合并为未回收产品导致污染;填埋固体废弃物与再处理(拆卸清洗)污染实行合并构成再处理污染，从而达到系统最简化的效果。具体聚类结果如表4所示。

3　回收与再制造绿色系统结构模型

3.1回收与再制造绿色系统因素

总结系统结构集合中项目控制因素(表1)和聚类后的绿色绩效输出因素(表4),得到回收与再制造绿色系统因素,如表5所示。

表4回收与再制造系统绿色绩效输出

绿色绩效(Tr)绿色绩效具体分类经济(Ec) 环境污染治理成本*,再处理成本及收益,运输库存成本,再制造成本及收益,支付消费者资金,政府投入及收益资源(Re) 员工素质及职业岗位,设施利用率,材料回收利用率,汽车回收率,物质资源消耗环境(En) 节约总能耗*,运输污染及成本*,再制造污染,再处理污染,噪声污染,未回收品搁置占用土地及污染和安全隐患*人因(Hf) 工人工作环境质量,回收便利度,公众满意水平,企业形象及法律规范,产业化企业规模

*表示多属性因素

表5　回收与再制造系统因素

3.2回收与再制造系统绿色系统解释结构模型

根据上述关联规则，根据系统结构集合M中映射关系、仿真结果(表3)以及过程分析(式(1)～式(8)),建立回收与再制造绿色系统有向图,如图3所示。

根据上述有向图信息确定邻接矩阵,运用布尔运算得到系统结构的可达矩阵如下:

图3　系统结构有向图

在可达矩阵的基础上,划分系统要素之间的关联类型,分析要素类型，找出整个系统中重要要素。确定系统共分17层，并分析系统结构如图4所示。

3.3回收与再制造绿色系统解释结构模型分析

依据可达矩阵及可达集和先行集的概念,即可达集R(Si)为系统要素Si可达要素的集合;先行集A(Si)为可达系统要素Si要素的集合;计算系统元素可达总数和先行总数。可达总数为系统要素Si可达其他要素的总数(可达矩阵元素行1的个数总数),为系统驱动力因素；先行总数为可达系统要素Si要素的总数(可达矩阵中元素列1的个数总数)，为系统依赖性因素；统计结果见图5。

为了更清晰地分清系统要素的依赖性和驱动性，并找出关键性的要素，将元素消除自身影响，建立可达数Y和先行数X坐标系，元素坐标为(X,Y)。构建因素可达性与因素依赖性为相对概念。第一步，将X,Y分别减去1。第二步，如果X=0，则X=-Y;若Y=0,则Y=-X;其他情况X、Y值不变。得到依赖驱动因素坐标如图6所示。由此可知,第一象限为中间元素集,要素具有驱动性，也具有依赖性；第二象限为纯驱动元素集，第四象限为纯依赖元素集，故第二象限内不分析因素依赖性，第四象限不分析因素驱动性，即图6中负值不予以考虑。

图4　回收与再制造系统层级结构图

图5　可达数与先行数统计图

图6　依赖驱动因素坐标图

从图4的结构角度分析,S28基础设施建设投入成本和S49经济水平及人口分布以及S11市场退役机电产品拥有总量为回收与再制造系统的基础输入层,经济性投入为系统人为主动发生因素,而经济水平制约下的机电产品数量是系统发生客观因素,主动发生因素以及客观因素分别对系统绿色输出起着决定性作用；技术设施类因素是系统技术层，是构建专业化生产体系的基础性因素。外部环境如S46、S45、S4、S23、S3等共同影响着消费者对产品的购买，市场需求、产品分布等是背景范畴系统性影响因素；S44和S40从回收角度影响报废产品回收率；S22和S9从再制造角度对系统中生产和协同等过程产生影响。中间层控制因素包含再制造生产计划、拆卸计划、运输物流网络等，属于决策执行结果层，在底层控制因素影响下由系统结构输出。最上层因素为绿色绩效输出因素，即经济、环境、资源和人因等，是系统结构集合输出的系统绿色影响因素。由图5和图6可知,在依赖区域内包含S21、S24、S34、S1、S2、S18、S48等元素,此区域内元素为系统的输出要素，从坐标图中可以看出S34、S24与S21为第一梯队依赖性元素,在调节输出时外部环境的影响因素复杂;其次,S1、S2、S18、S48属于依赖元素的第二梯队,依赖数值介于10～20之间,为中等复杂输出因素;第三梯队中数值介于1～10之间，如S5、S14、S7、S27、S35、S37、S47等系统输出,这类系统输出元素受到其他因素的影响较小；由图6可知,为了调节系统输出,首先应该针对依赖性较小元素进行改进,如S37、S7等,输出要素的影响因素少,改进时具有更加明确的针对性。在系统的输入要素区域(第二象限),S28是整个系统根本驱动力因素;其次，S49、S22、S23、S43、S45、S46是系统次级重要影响因素;可达数越大说明元素的影响力越大，故在进行系统分析及改进时应该考虑驱动数大的因素，即应考虑S28、S49等。同理,在驱动因素和依赖因素交叉区域的第一象限内,S26、S17、S33、S29等依赖性明显大于驱动性,故应为系统上层因素；而S11、S12、S20、S25等系统元素驱动性比较大,为系统底层因素。S19、S39、S10等依赖性与驱动性均很大，为较重要中间元素。

综上所述,找出关键绿色影响因子对回收与再制造系统进行优化，依据图4～图6综合分析可知,从绿色输出的角度,政府投入收益、材料回收利用率、设施利用率、环境污染治理成本处于第一级依赖性指标,这类绿色输出指标的影响要素很多，优化过程需要涉及系统全过程，涉及诸多方面的因素，优化时需要重点控制，以保证有效的绿色输出；物质资源消耗、再制造成本与收益、节约总能耗、报废产品回收率处于依赖性第二级,仅次于第一级指标,为了实现有效的绿色输出同样需要对全系统进行控制;第三级依赖性指标为公众满意度、再处理成本与收益、工作环境和质量、创造职业岗位数量、报废产品回收便利度、支付消费者资金等,这类绿色输出指标的影响要素较少,为系统局部输出,只需要对系统某个局部组织加以控制就能得到很好的绿色输出，这类指标的调控应该放在首位，只有在这些指标较好输出的前提下才能对第一级和第二级的输出指标进行优化，最终取得全系统绿色输出最优。

为获得更好的输出,需要调节系统输入,故对系统的输入因素进行分析。首先从系统角度,基础设施投入、经济水平以及人口分布从根本上制约着回收与再制造系统，故应该考虑加大对再制造行业的投入，如再制造技术、回收技术和先进设施的研发和应用,增大行业的投入,促使技术的进步以提高资源利用率。其次研究外部环境,从市场的购买与回收等方面分析再制造系统,研究市场情况与经济水平、增强消费者意识以及相关环保意识,从再制造的源头提高回收利用率;加强宣传教育投入,增强再制造品的市场竞争力;调节再制造品销售价格以及策略,促进对再制造品的使用,提高消费者对再制造产品的接受认可度，只有在市场接受认可的情况下,再制造才能得到更深层次的发展。再次制定完善环境法律，制定行业技术规范，加强运行监管，只有强有力的市场规范，才能使再制造系统从宏观背景层上得以完善。最后，从回收与再制造系统中的骨架因素进行分析,第一,需要完善回收物流网络，保证回收产品的数量和质量，并赢得社会的认可;第二，对再制造生产系统，需要制定生产计划以实现生产过程有序控制,应用先进技术减少污染，在节约成本的同时改善生产环境;第三,建立信息化系统网络，实行节点间信息共享，充分节约资源和能源，节约成本，减少环境污染和资源浪费。

4　结语

本文从系统工程和智能仿真的角度分析回收与再制造系统绿色影响因素间的关联关系，充分挖掘出系统因素以及系统因素间的相关关系，通过制定关联规则进行关联仿真，消除主观影响，形成回收与再制造系统边界,得出回收与再制造系统内环境、资源、经济、人因等绿色影响子系统因素，并在找出因素相关性的基础上构建解释结构模型，得到系统递阶结构，清楚系统整体结构以及层级关系，找出关键影响因素，为系统结构研究优化提供理论依据。

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(编辑王艳丽)

Associated Simulation Model of Key Green Factors in Recycling and Remanufacturing System of Mechanical Products

Deng QianwangLi WeimingLi XunLiu Xiahui

State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacturing for Vehicle Body,Hunan University,Changsha,410082

This paper analyzed the green factors of system from the perspective of systems engineering, then they were divided into one sets of control factors in view of technology and process and put into the other sets of green performance in light of economy, resources, environment, human factors.An associated simulation model was also proposed via establishing the association rules, and the output sets of green performance was studied by using clustering analysis based on the simulation results, thus obtaining 50 system factors. Then the system architecture was established on the basis of interpretative structural matrix,after proposing a directed graph of the system structure. Finally, this structure was utilized to analyze hierarchical relationships between the factors, in order to provide an optimization direction to the green outputs of the recycling and remanufacturing system.

recycling and remanufacturing；green performance;associated simulation modeling;interpretative structural modeling(ISM)

2014-06-11

国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2013AA040206)； 国家自然科学基金资助项目(71473077);湖南省自然科学基金资助项目(13JJA003)

N945.23DOI：10.3969/j.issn.1004-132X.2015.22.014

邓乾旺,男,1972年生。湖南大学机械与运载工程学院教授、博士研究生导师。主要研究方向为生产系统设计与优化、制造业信息化。出版专著1部,发表论文40余篇。李卫明，男，1990年生。湖南大学机械与运载工程学院硕士研究生。李珣，男,1973年生。湖南大学机械与运载工程学院博士研究生。刘霞辉，女，1989年生。湖南大学机械与运载工程学院硕士研究生。