系统工程在农业机械化中的应用

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1、系统工程在农业机械化中的应用系统工程的主要任务是根据总体协调的需要，把自然科学和社会 科学中的基础思想、理论、策略和方法等从横的方面联系起来，应用 现代数学和电子计算机等工具,对系统的构成要素、组织结构、信息 交换和自动控制等功能进行分析研究,借以达到最优化设计，最优控 制和最优管理的目标。其大致可分为系统开发、系统制造和系统运用 等 3 个阶段，而每一个阶段又可分为若干小的阶段或步骤。针对农业机械化管理决策中需要对实施项目进行科学评价的实 际需要，结合农业机械化项目的基本情况和类型，以及绩效评价指标 的确定原则，建立了农业机械化项目绩效评价指标体系。并采用层次 分析法计算出农业机械化项目绩效

2、评价指标体系中的各指标变量权 重,然后在确定因素集、评语集、权重集和评判矩阵的基础上，构建 了适合农业机械化项目绩效的模糊综合评判模型，并进行了案例验证 分析，结论可供农机管理决策参考。农业现代化是实现我国社会主义现代化的主体和基础，农业机械 化水平是农业现代化的重要标志。农业机械化作为农业生物、信息等 高新技术研究成果得以有效实施和应用的关键载体，对于提高农业和 农村经济、促进农业产业结构调整、加快农村劳动力转移、增加农民 收入等方面都起着重要的作用。一、项目绩效评价指标体系与模糊评价1评价指标确定的原则 根据农业机械化项目的特点,结合其评价指标自身的性质、适用范围及评价要求,在选取绩效评价

3、指标时遵循以下原则：1）全面性原则。所选定的绩效评价指标要尽可能涵盖农机化项目 管理的各个因素,并在保证评价目标可实现的条件下 ,尽量简化指标 体系。2）科学性原则。指标体系的设计要力求科学,准确地反映农机化 项目绩效评价指标之间的关系和层次结构。3）系统性原则。指标体系必须层次结构合理、协调统一,比较全 面地反映农机化项目的基本状态,能为农机化项目绩效评价提供必要 数据。4）定性分析和定量分析相结合原则。为了进行综合评价,必须将 农机化项目基本特点的定性指标定量化、规范化,为采用定量方法评 价奠定基础。5）可行性和可操作性原则。设计的指标应具有可采集性和可量化 的特点,各项指标能够有效测量或

4、统计。2. 评价指标体系的构建根据指标体系设置的原则，采用平衡记分卡的设计思想，以农业 机械化项目的经营效益、农机化发展水平和农业机械化项目的投入为 主线,分层次建立各级评价指标体系。在对农业机械化项目的经营效 益、投入及农机化发展水平等方面进行深入分析的基础上,建立农业 机械化项目绩效指标体系,如表 1所示。该绩效评价体系由3 个 1 级 指 标 、 9 个 2 级 指 标 和 32 个 3 级 指 标 组 成去I応“龙瞇址氐I【绽誥评炸均槪乞慕長呛嵐权韋Tab I虹)牡 x si k Elmii s anidl Iht ir wtiyhls fur pvrf onio net 芒他 hLM

5、liiHL uur icnuhiuini I m erliun izu E iuei p ru jet1级持标:级曲后3级描饭总收AmQ 065&SW益PliW 323)葩生与费用sa 06S利润总卓s右155经誉效益Vi但455)技术开惫战果览3a 030科技施果口理。065)号利申请呈点a ojo膛衷论丈展甘善既出a oo 5冷竝益匕归也063)对农业发展和经斛埒隹的齡响町0 032新知识前产生抽0 032a 039农去化作业程度血個27J)a 07 &收茯乩社圮程度mla 07B农制产品釦工率山a 07$衣业背此农机垢性a oz j农扒化烷合愧障能力“卫代WU博币it：捏农机切上:宀0

6、021农就化发氏水弟5)农人昂旻教育程逬屮0 02 3农収.上盘化壮务体貳妊说直总“:a on农业为均年亠临aa oi a农业劳埋得冲丽戏屮ma oi &农机化辯合效益心兀a 091)壬元农机燥垃辻雌人2a oi s.T兀冈力衣机作业收入心a oi b至一 ：土业从业人於尺全上盘乩业人nl.億2: 01 g旦有械技术的人员比莖卫a 004JJ1 投入旳1(0 018耳有大学本科理口上学历前人甦的冗茧S3a 00 3高JS晉理人協的协作性和互打亡乂刘Q 01 1.耆匡资金便用到悝率a oio研究幵査经址支T的记：亠$a oioA 630 0?01財力投入丁認054农业拭檢购H戈:1的：亜止-a

7、oofi基本建诰支山的三常“対a 006科订推.亠支出的三莖询a oi.7人员堵i立出的三茎或a 006环境与设捷匕:帖0IB)就励、的豆址刷sa OOP产洋硏联菜程庚una 0093. 评价指标权重的确定为了求出各指标变量在农业机械化项目绩效指标体系中的权重系数，用德尔菲法，对某数据进行评分调查,据此构造出判断矩阵。判断矩阵元素应满足bii二 1 bij = 1 bj i (i、j = 1, 2,，n )另外，判断矩阵是在元素间两两比较的基础上赋值的，其准确性受人为因素影响很大，需要进行一致性检验，采用一致性比率CR为检验指标其中 式中C I判断矩阵一致性指标n判断矩阵的阶数R I平均随机一

8、致性指标二、绩效模糊评价1. 因素集设 U 为影响农业机械化项目绩效的因素集,根据农业机械化项 目的绩效指标体系可知：U可划分为U 1、U 2、U 3，3个第1级子因素集, U 1、U 2、U 3分别包含 3个子因素集,即U 1= U 11,U 12,U 13 U 2= U 21,U 22,U 23U 3= U 31,U 32,U 33U 11、U 12、U 13、U 21、U 22、U 23、U 31、U 32、U 33称为第2 级子因素集,第 2级子因素集同样分别包含若干个基本因素,如表 1 所示。u i称为基本因素或第3级子因素。2. 评语集评语集是一个表示评价目标优劣程度的集合。由于农

9、业机械化项 目的绩效通常可评定为若干个等级,由此便确定出一个多级评语集, 本文建立4级评语集V二v 1, v 2, v 3, v 4,分别表示优、良、 中、差。3. 评判矩阵通过对农业机械化项目实施过程中的数据进行收集与处理，可定 出隶属于农业机械化项目实施绩效评语集V中每个元素的隶属度，也 可由专家根据掌握的资料和积累的经验来确定适当的隶属度，对每个R严尸対1式中k评语集级数rimj因素U im属于第因素进行单因素评价可得到模糊评判矩阵 j个评语集V j的隶属度4. 权重向量如前所述,采用层次分析法构造比较判断矩阵，从而确定各因素 的权重向A(各因素子集和基本元素的权重分布)，即A = (a

10、 1, a 2,，a i,，an )工ai=l(i=l,2,3,4n)4. 模糊综合评价采用模糊变换法,对因素U i进行综合评价，则可得到Bi=AiRi=(bi1, bi2,，bik )，对其做归一化处理得总体评价向量B。最 后按最大隶属度原则进行模糊综合评判。三、模糊评价案例分析对某典型案例进行模糊评价分析，各因素集的权重集如表1所示, 调查分析确定各基本因素集ui的评判矩阵为QQ-Q*7Q(11ij(：QR乌二L Q使用模糊变换对基本因素集07347300000(10Q 2Q 10 600 bQ 1Q 600 3 00QQQ0Q632i进行模糊综合评判5(1(1QJB11=A11R11=(

11、0. 195,0, 0, 0)B12=A12R12=(0. 195,0. 195,0. 065,0.065)B13=A13R13=(0. 032,0. 032,0, 0)B21=A21R21=(0. 078,0. 078,0. 078,0)B22=A22R22=(0. 023,0. 023,0. 023,0.023)B23=A23R23=(0. 018,0. 018,0. 018,0.018B31=A31R31=(0. 011,0. 011,0. 011,0)6 得uB 32= A 32R 32= (0. 017, 0. 017, 0. 01, 0. 006)1000(1 8200R ii =

12、1000R12=00(1 9a-1000-(1 5Q500D 1 H08Q7 j_r0(iK 13-0.6Q40(i(13U 6n1I:fli)2U 7n f(11Q 8Q1L；1000R.21 =R22 0(1 6Q4i；1000-00i-1000 -0(19jL-a7(10(126Q2Rn=Q 2(Jg00(1 2(180000a8(12B 33= A 33R 33= (0. 009, 0. 009, 0, 0)。其次,确定第2级子因素集的评判矩阵H LiQ195000Ri =B a=1950. 195(J 065a 065-B :?Lq032Q 03200 -B2Ir q078Q 078

13、(J 07K0 _R尸B22二Q0230 023(1 023(1 023-B 25-Lq0180. ()18fl OISn oiaB 3101 I0. 011(1 0110R?=Q017(1 017(1 010 006-B 3J-0090 00900 -同样利用模糊变换对第二级子因素集进行模糊综合评价，得B1=A1R1=(0.195,0.065,0.065,0.065)B2=A2R2=(0.078,0.078,0.078,0.023)B3=A3R3=(0.017,0.017,0.011,0.006)最后,确定第1级子因素集的评判矩阵 B i5 1巧(1 0650 065(1 065R =B2(

14、i 078(1 0780 G78(1 023Ry-0. 0170. C17 Q Cl 1(1 006再利用模糊变换对第1级子因素集进行模糊综合评判，得综合评价模型B = AR = (0. 195, 0. 078, 0. 078, 0. 065)由于结果向量最大元素是0.195,是评价集元素“1”的隶属度，按最大隶属度原则，判别其绩效为优，但以结果向量为权对评判集加 权，计算结果为2.0313，偏向2，绩效为良，综合考虑其绩效评估结 论为优良。采用德尔菲法和层次分析法，建立了农业机械化项目绩效评价指 标体系，并计算了各指标变量的权重系数，从而构建出农业机械化项 目绩效的模糊评价模型，通过典型案例分析验证阐述了进行农机化项 目绩效模糊评价的方法和过程。在该评判模型中关系矩阵R和权重向 量A的建立尤为重要，直接关系到对农业机械化项目绩效评价的科学 性和客观性，应用中要予以重视。