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中小型企业环境绩效评价
P. Pusporini1, K. Abhary2
1印度尼西亚格雷西克穆罕默迪耶大学工业工程系
2澳大利亚阿德莱德南澳大利亚大学工程学院
(pregiwati_pusporini@umg.ac.id; pregiwati@gmail.com)
摘要：随着对绿色制造和环境友好型产品需求的不断增加，环境绩效评价（EPE）已经成为制造企业的一项重要工作。环境绩效评价是每个制造组织用以确定对环境具有最大负面影响的环境指标（例如能耗，固体废物和再加工材料）的内部过程。本文提出了一种适用于中小型企业的环境绩效评价模型，该模型可以容纳不同的环境指标作为投入值，产出语言形式（适度、满意、最优）的评价。这有助于公司通过控制其环境指标来持续监测其对环境的影响。
关键词：环境绩效评价、环境指标、中小型企业
一、 导言
随着对环保产品的需求增加以及来自政府和利益相关者的公共压力，制造业开始关注包括环境绩效评价在内的环境因素，以确保它们被纳入其活动和运营环境当中。环境问题也必须由中小型企业（SMEs）来解决。与大型或跨国企业相比，这些企业的规模通常要小得多[1]，但实际上，中小型企业是经济发展的支柱。这些企业占发展中国家工业的80%，在这些国家，中小型企业已经成为国内经济活动的主要参与者。因为它们占所有公司的99.98%以上，雇用了96.2%的劳动力[2]， 能影响创造就业机会、吸纳就业机会和增强经济能力。此外，这些企业在发展村民，特别是妇女作为企业家的才能方面发挥了重要作用（39%）。中小型企业影响女性参与商业行业的比例。中小企业对国内生产总值的贡献也很大，贡献率在38％到76％之间[2]。
另一方面，中小型企业实际上并没有充分认识环境管理的意义，尽管它们能通过将其应用到商业活动中会获得许多好处[1]。这些企业在其自身的商业活动中无法成功地完成其产品设计与开发过程[3]。许多中小型企业仍旧是生产力低下的企业，其中大多数仍然需要技术和知识转让的传播以改善其业务活动和运营情况。中小型企业在改变制造业工作环境方面发挥着重要作用，大多数研究者认为，中小型企业的经营必须是清洁和绿色的[1]。中小型企业要实现产业绿色化，必须建立环境绩效评价体系。环境问题和环境绩效需要整合到产品设计过程中，以实现产品的可持续发展[4，5]。还需要在产品设计的早期阶段制定环境绩效评估流程，以显著提高对产品设计和包括环境绩效评估在内的开发流程的理解，，从而达到生产环境友好型产品的目的[6-8]。
论文提出的模型对于包括中小型企业在内的企业有两个主要好处：第一，协助专家组以确定适用于其业务的适当环境指标；第二，允许他们邀请和吸收专家知识以提供灵活性。这一方案可以进一步修改，并与其他具有主观和定性信息的工具或方法结合起来。该计划预计将是用户友好的，并有助于包括中小型企业在内的制造业生产更环保的产品。
二、方法
本文提出了一种适用于中小型企业的环境绩效评价设计方法。该方法主要分为两个阶段：利用模糊质量功能配置法（FQFD）确定环境要求和环境指标，以及利用模糊推理系统（FIS）和Taguchi实验建立环境绩效模型。提出的方法包括11个步骤，解释如下：
（1）：确定环境要求和环境指标。步骤1
（2）：将环境要求和指标转化为质量屋（HOQ）。如果模糊质量功能配置（FQFD）结果令人满意并满足环境要求，则转到下一步，否则返回步骤1。步骤2
（3）：定义环境绩效评价的传递算法。步骤3
（4）：以模糊格式进行环境绩效评估。步骤4
（5）：确定模糊隶属函数。步骤5
（6）：确定模糊规则。步骤6
（7）：从MATLAB模糊逻辑工具箱生成结果。如果FIS结果符合环境目标，则转到步骤7，否则转到步骤5。步骤7
（8）：定义Taguchi方法的参数设计。步骤8
（9）：确定因子和正交数组的级别。步骤9
（10）：根据FIS结果运行Taguchi的实验。步骤10
（11）：分析结果。步骤11
三、 结果
A.输入变量
输入变量实际上是从模糊QFD结果中选择的环境指标。假设示例中，与环境绩效有显著相关性的三个环境指标，即再加工材料（R）、固体废物（S）和能源消耗（E）是EPE模型的输入变量，输出变量是环境绩效。应用FIS方法，开发了表示输入输出变量之间关系的传递算法。然后，环境绩效（EP）是环境绩效指标（EI）的函数，如等式1所示：
EP=f（EI）（1）
使用MATLAB模糊逻辑工具箱以模糊格式表示模型的输入和输出变量，如图1所示。
图1 模糊格式的输入输出变量
对于正在进行的示例，隶属函数的构建如下：
-再加工材料（R）
再加工材料是根据生产过程中再加工材料的百分比来衡量的，这里假设有五类：非常高（即大于5%）、高、中、低和非常低（即小于1%）。再加工材料的语言术语见表一。
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语言术语 |
范围（再加工材料的百分比） |
|
非常高 |
gt;5个 |
|
高 |
从3到5 |
|
中等 |
从2到4 |
|
低 |
从1到3 |
|
非常低 |
lt;1个 |
表一
再加工材料的语言术语
-固体废物
固体废物是根据生产过程中产生的固体废物量来衡量的，这里假设有五类：非常高（即大于0.9%）、高、中、低和非常低（即小于0.5%）。固体废物的语言术语见表二。
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语言术语 |
范围（固体废物百分比） |
|
非常高 |
gt;0.9分 |
|
高 |
从0.7到0.9 |
|
中等 |
从0.6到0.8 |
|
低 |
从0.5到0.7 |
|
非常低 |
lt;0.5分 |
表二
固体废物的语言术语
-能耗（E）
能源消耗是根据产品消耗的能源量来衡量的，这里假设有三种类型：高（大于0.15千瓦时/单位）、中、低（小于0.05千瓦时/单位）。能源消耗的语言术语见表三。
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语言术语 |
单位产品能耗 （千瓦时/单位产品） |
|
高 |
gt;0.15分 |
|
中等 |
从0.05到0.15 |
|
低 |
lt;0.05分 |
表三
能源消费的语言术语
B.输出变量
输出变量是基于作为输入变量提供指标的环境绩效。它用可以转换成数值的语言来表示，即：非常差（介于0和0.30之间）、差（介于0.31和0.50之间）、中等（介于0.51之间和0.70），满意（在0.71和0.90之间）和最佳（在0.91和1之间），如表四所示。最佳范围表明环境绩效已达到满足要求的水平，且要求对环境评价过程和环境指标进行持续监测和维护。
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语言术语 |
价值 |
|
最佳 |
0.91-1.0 |
|
满意 |
0.71-0.90 |
|
中等 |
0.51-0.70 |
|
差 |
0.31-0.50 |
|
非常差 |
0.00- 0.30 |
表四
输出变量的语言术语
C.制定if-then规则
如果规则将变得模糊，则将开发条件（条件x）和（条件y）然后（结果z）。 例如：如果能源消耗高，后处理的材料高，固体废物高，那么环境质量就很差。 图2展示了来自模糊推理系统（FIS）的相应规则查看器的示例，用于上述三个环境指标（能耗，再加工材料和固体废物）的示例。
R=1 S=0.5 E=0.04 EP=0.95
图2 FIS中的规则查看器示例
利用MATLAB模糊逻辑工具箱生成一组模糊解。设定每个输入变量的规格上限和下限，然后将输出响应计算为得分，并转换为语言术语。图形表面显示了两个输入变量对环境绩效（输出变量）的影响，共有三种：再加工材料和固体废物的影响，再加工材料和能源消耗的影响，以及固体废物和能源消耗的影响。
图3 再加工材料和固体废物对环境性能影响的图形表面
图3表明，再加工材料和固体废物对环境绩效的影响很小，而能源消耗比再加工材料更具影响力。采用Taguchi方法对模糊结果进行分析，以确定环境绩效指标的显著性程度。事实上，Taguchi的实验结果将优先考虑环境指标，作为对公司的建议，以改进其环境指标。Taguchi实验参数设计的识别涉及前一步模糊结果的输入与输出变量，在此基础上，假设实例中有三个重要的环境指标（再加工材料、固体废物和能源消耗）。如果环境绩效的改善达到最高范围，则环境绩效被分类为最优，也就是越大越好（LTB）。为了进行Taguchi的实验，假设示例中选择的三个环境指标被设置为可控因素，专家组确定了每个因素（参数）的水平，比如高、中、低。正交阵列的选择取决于先前确定的因子水平。对于正在进行的假设性示例，选择正交阵列L9（34）进行实验。
图4 序列号的绘图比率
图4显示出了Taguchi结果中各因素对环境绩效的重要性的优先级。图4显示，能源消耗对输出变量（环境绩效）的影响最大，其次是（不重要的）固体废物和再加工材料。Taguchi的结果还显示出与FIS类似的结论，即能源消耗因素是重中之重。
四、 案例研究
以某制造企业为例进行研究，以验证该模型的有效性。三个专家小组参与了确定环境指标（EI）的工作，EI可以作为已构建模型的输入变量。专家组决定目前重点关注四个重要的环境指标，即再加工材料（R）、固体废物（S）、能耗（E）和废水处理系统（W），因此，
EP=f（R、S、E、W）（2）
专家组确定了各环境指标隶属函数的范围，并确定了各范围的规格上下限。利用专家知识确定模糊规则。在这种情况下，模糊规则的数目是375个。图5显示，如果再加工材料、固体废物、能耗和废水处理系统的值分别为3、0.7、0.04、4，则环境性能为0.8（规则编号288）。
R=3 S=0.7 E=0.04 W=4 EP=0.8
图5 FIS的规则查看器
模糊解决方案的结果产生了六个响应表面图，以两个环境指标的函数形式表示环境绩效：再加工材料和固体废物、再加工材料和能源消耗、再加工材料和废水处理系统、固体废物和能源消耗、固体废物和废水处理系统、能源消耗和废水处理系统。图6显示了废水处理系统和能源消耗对环境绩效的影响。
图6 污水处
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