0 引言 世界经济重心正由制造业不断向服务业倾斜，服务业已成为当今世界经济增长的新引擎，因而倍受各国政府的重视。近年来，我国服务业增加值和就业规模也在不断增长，已成为国民经济的第一大产业。2019年我国的服务业增加值534 233亿元，占GDP比重为53.9%，比上年提高0.6个百分点①。在互联网和信息技术的支撑下，新的商务模式和服务业态不断涌现，许多传统的产品导向型企业开始转变盈利模式，蜕变为服务导向型企业。 在服务的开发和设计过程中，应对大规模个性化顾客需求的一个重要使能技术是模块化（modularization）。服务模块化的基本思路是将服务分解成若干模块，模块之间存在接口，而模块内部包含若干可替换的服务组件[1]。服务配置就是将服务模块中的服务组件按一定的方式组合起来，形成可以满足特定顾客需求的服务解决方案。目前服务配置方法已成功应用于物流服务、制造服务、旅游服务、IT服务、医疗服务、金融服务等领域[2]。服务模块化的优点主要包括降低费用、提高服务柔性、增强服务可复用性、改善服务标准化、降低系统复杂性等[3]。 服务是一种特殊类型产品。不同于实体产品，服务具备无形性、易逝性、异质性、可变性等特征，因此服务模块化无需考虑几何尺寸和物理接口，并且服务模块中的各服务组件不仅存在复杂配置约束，还存在串并行等时序执行关系。因此，服务配置中选择不同服务组件，可能会超过原定服务工期，导致不可行的配置结果。另外，服务在执行过程中需要各类服务资源支持（如人员和设备等），有必要在配置过程中考虑时变服务资源的限制，达到瓶颈资源的合理利用之目的。 本研究旨在解决服务配置过程中的优化问题，具体可描述为：已知服务的模块化结构、流程约束和时变资源约束等，根据顾客需求对预先定义的可配置服务的模块化组件进行组合，为顾客配置到最满意的个性化服务过程。该问题主要包括以下要点：1）在优化模型中需考虑多种优化目标，如最大化顾客需求指数、最小化总服务成本和最小化总服务处理时间等；2）服务配置中需考虑模块化组件之间的相容性关系和排斥性关系；3）在配置优化过程中，需考虑各服务模块之间存在时序关系和时变资源约束。 1 相关研究综述 产品配置的思想起源于20世纪70年代，目前已被广泛应用于计算机、汽车、电梯以及一些机电产品等。产品配置方法根据其知识表达方式和推理机制的不同，通常分为基于特征的配置方法、基于规则的配置方法、基于模型的配置方法、基于本体的配置方法等[4]。随着服务科学发展，由产品配置研究延伸出的服务配置研究受到众多学者关注。下面先简要回顾服务模块化的相关文献，再梳理和分析服务配置的最新研究进展。 1.1 服务模块化 服务模块化是改善服务效率的一种有效途径。通过使用模块化技术，服务企业可以更好的利用规模效应和服务资源，从而缓解服务过程的复杂度，起到降低服务成本和增加服务弹性的目的。服务模块化相关文献主要集中于以下几类：1）服务模块化的概念和框架模型[2，5]；2）医疗、旅游、物流、IT服务等几个典型服务领域的案例分析和解释[6-10]；3）基于实证分析方法的服务模块化过程的接口和效果评估等[11-13]；4）基于设计结构矩阵等方法的服务模块划分方法等[14]。这些文献的分类、比较和分析请参见相关综述论文[3，15，16]。 1.2 服务配置 服务配置的相关文献中，一些研究探讨了服务配置问题的概念、定义和概念模型等。例如，Heiskala等[17]给出服务配置问题的定义，并用统一建模语言提出服务配置的概念模型。Becker等[18]将产品工程的基本概念推及到服务产品，提出采用大规模定制策略来处理服务多样化问题，并建立一种基于规则的框架模型来表示不同的维修服务。Roy等[19]在考虑顾客、生产商和产品生命周期特点的基础上，提出一个产品服务系统的配置框架模型，并提供一个简单应用案例。Legnani等[20]为售后服务配置问题提出一种新框架模型，并结合三种不同类型公司的产品售后服务进行了分析。Mannweiler等[21]提出针对顾客需求为产品服务系统进行配置的一个框架模型，主要包括系统需求采集与分析、产品服务系统的矩阵生成与配置规则表示、顾客订单评估与生成等几部分。Guillon等[22]在对产品和服务配置评估后，构建了一个能够覆盖整个范围和多样性商业报价的基于知识模型，并在实际公司应用中得到验证。Campos等[23]以单顾客需求为驱动，构建了集成模块化产品的配置和可重构制造系统的非线性整数规划模型，最大限度降低大规模定制产品的制造成本，并提供了智能手机制造的案例分析。 和产品配置类似，服务配置也可认为是一类特殊类型的约束满足问题，其中配置约束的复杂程度和表示方法对配置结果影响很大。有许多研究借鉴了产品推荐系统的概念，采用不同知识表示模型来处理配置规则，提出一些基于知识的服务配置方法。例如，Baida等[24]分析了服务和有形产品的不同点，建立了支持模块化结构的服务本体模型，描述了在此模型基础上如何自动生成多种能源服务配置解决方案的案例分析。Jian等[25]提出了一种应用本体表示服务流程结构和知识的服务配置模型，该模型交互性能良好，支持服务内容和服务流程的动态定制。Shen等[26]提出了一种基于人工神经网络的方法，结合RULEX规则提取算法来从历史数据中获得产品配置系统中的配置知识。Dong等[27]构建了基于本体结构化知识的服务产品配置模型，应用语义网规则语言SWRL来表示配置约束，该方法可支持知识的复用和分享，帮助用户发现和配置符合要求的服务产品。Shen等[28]针对产品扩展服务采用网络本体语言OWL来表示配置规则，可以实现顾客需求满足表示、规则推理和结构化知识表达等，并建立了一个基于JESS的决策支持系统。沈瑾等[29]提出应用基于语义网规则语言等来表达结构及规则知识，通过专家系统实现配置方案的推理求解，并提供了楼宇产品服务的案例分析。Wang等[30]基于超图的智能服务系统配置框架，并引入场景信息作为辅助，建立了基于需求属性-产品-服务捆绑-使用场景数据模型的超图模型，更有效的解决了在线3D打印服务的实际问题。Chen等[31]采用新的粗糙模糊数据包络分析获取各模块信息，可以实现混合不确定环境下服务配置，并提供了智能汽车服务的案例分析。
