在成本管理受到廣泛關注和研究的背景下，如何在項目活動中準確估算項目成本，合理分配有限的項目資源成為普遍關注的焦點。資源分解結構(Resources Break up Structure，RBS)作為一類典型的項目結構，將項目資源分解成為若干較小的單位，為資源的計劃、估算和管理提供一個一致性的框架。利用這些單位元素和項目不同科目的對應關系計算出項目各級科目的成本和項目總成本。可以說，資源分解結構為細化項目資源，明細項目成本結構做出了重要的貢獻。然而，傳統的資源分解結構只是對項目資源進行簡單的統計分類，雖然細化了資源的類別和計量方式，但是對于資源結構中相似資源的取舍，以及各種資源的重要程度沒有給出評測方法。這在以研發活動為代表的項目總資源擬定的項目成本控制中是不利的。本文通過模糊數據統計方法的引入，改善資源分解結構過程。優化分解結果，便于項目成本的估算和控制。
1 資源分解結構
作為項目結構中3個典型結構之一的資源分解結構RBS，雖然在結構重要性以及應用普及率上略遜于工作分解機構(WBS)，然而由于RBS在資源統計、測量、分類上具有簡單易行、結構明晰等優點，并且當它和WBS協調工作時，可以幫助項目管理者詳細計算項目成本，包括最低級別科目成本明細以及項目不同工作內容的成本等，它已經被眾多國外項目管理者應用于項目成本測算。尤其作為一種高效的結構體系，RBS使得項目成本的前瞻性測算成為可能。RBS可以幫助項目管理人員了解項目全過程的所有資源內容，還可以將這些資源內容和工作科目對應起來以掌握項目成本結構和進度。
RBS涵蓋項目全周期的資源，它將項目所需要的資源按照一定的準則分為不同類別，主要分解基準包括：人(勞動力)、工具機械、原料和安裝設備、費用和授權等。例如，勞動力包括所有的項目人力資源，工具和機械指項目成員履行職責所需要的物理要素。
RBS將各個類別的資源逐漸細化和分級，最終達到不可再分的資源單位，即標準資源要素，這些資源要素的可測度應該相同的，具有一致性的標準的測量單位。由此，項目管理人員可以了解詳細的資源信息，預測在后續的項目工作中何時何地可能使用何種資源，不同的工作科目使用不同類別的資源，而每種資源有自己獨立的測度單位，這樣，通過工作分解結構得到的所有科目同與之匹配的資源的合集就是項目成本。
2 模糊數據統計方法的引入
2.1 模糊數據統計方法簡介
自扎德(L.A.Zadel，1965)提出模糊集合及模糊理論以來。此種思維可以解釋許多事物現象。隨著人類思維對自然想象和社會現象的認識逐漸深入，人們發現很多時候對于環境的測度和分類是模糊的，充滿多元復雜的曖昧關系與不確定現象。在這種情況下，基于形式化思維的傳統二元測度很難準確表達人類思考的多元邏輯性。模糊思維(Fuzzy Thinking)應運而生，這種思維方式可以很方便地解決一些不十分清晰或者無法用精確數值表達的問題，隨著模糊理論的逐漸成熟，元素與集合間的關系不再僅限于布爾代數的二值邏輯，隸屬度等評測標準也逐漸受到廣泛應用。
2.2 模糊數據統計方法在資源分解結構中的應用
在傳統的資源分解結構中，雖然有不同標準區分資源類型，并將同類資源層級化。但這只是從資源定義和資源可分性上做出的判斷，而在實際的項目實施過程中，有些資源之間存在可替換關系，有些資源在某些工作科目處于非必要消耗的范疇，有些資源在項目活動中重要性不同。這個時候，如果仍然按照傳統定義做資源分解，勢必不能滿足項目活動的選擇性要求。也就是說，從RBS的角度出發，資源確實做到了分類明確、層級清晰，然而當它和WBS整合時，就會出現尷尬。例如當不同類資源或同類不同層級資源都可以用于同一個項目科目，并且活動結果區別不大。至少在項目初期影響不大時究竟選擇何種資源？同一項目活動需求多種資源時。不同資源在活動中需要考慮權重，尤其對于成本控制要求較高的項目。如何取舍資源使用不單是資源成本的節約，還會減少不必要的項目活動，帶來的漣漪效應在成本控制范疇是不容忽視的。
對于資源的分析取舍有時候不能簡單地用好或不好、用或不用判斷，基于二元的判別標準不再適合，而模糊數據統計中的模糊數據樣本眾數和模糊權重法卻可以有效解決資源分解結構面臨的上述問題。
在資源結構獨立分解階段，將模糊數據樣本眾數帶入分解，可以有效解決資源選配取舍的問題。我們將總資
目工作取集合的時候，采用模糊眾數法決定資源樣本中元素的權重大小。我們將某一資源在項目工作中的重要性定義為一個偏好效用序列r={r1，r2，...，rf}，則定義r1＜r2＜...＜rf為偏好效用遞增序列，假定論域集合s代表若干資源要素。S={S1，S2，...，Sk}。且Sk在rf的隸屬度為μsf，則把論域因子的模糊權重FW=(FWs，...，FWsk)定義為
3 改進的資源分解結構在MES研發過程的應用
某企業針對某一型號的變速箱裝配線訂制制造執行系統(MES)，系統分析后確定的資源分解結構如圖1，條碼設備的二級分解結構如圖2。
圖1 資源分解結構圖
圖2 二級資源分解圖
(1)對于設備工具分解結構采用模糊權重法，偏好序列為r＝{r1，r2，...，ri}分別代表很不重要、不重要、普通、重要、很重要，評估項目即資源要素定義為論域n＝{n1，n2，...，nj}，nj在rf的隸屬度為μnf則論域因子的模糊權重和相對權重為：
(2)對于條碼設備資源結構采用模糊數據眾數建立模型，論域U為條碼設備，L＝{L1，L2，...，L6}代表圖2的6件設備，M＝{M1，M2，...，M7}代表評測人員；Mij代表每件設備的模糊隸屬度，i＝1，2，...，6；j=1，2，...，7
mij代表不同設備的模糊樣本眾數，評測數據見表1。
表1 設備評測數據表
因此，此模糊樣本具有多重共識，即L1和L4均為樣本眾數。據此在該二級結構中只保留L1和L4兩個資源要素。
4 總結
應用模糊數據統計方法改進資源分解結構后，不但優化了結構自身，使得資源因子不再冗余，而且帶有相對模糊權重數值的資源因子和WBS中的底層工作科目集合產生的成本數據更具有參考價值，它不單顯示了具體成本大小，還為資源緊缺時優先選擇工作科目順序，精簡項目科目提供了依據。當然，本文中隸屬度的確立仍然有待不斷優化，但筆者相信，隨著模糊數據統計本身不斷完善和發展，必將引起相關學者的關注從而對項目成本估算產生重大作用。
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本文標題：基于SFD的資源分解結構優化研究
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