基于顾客需求满足度的产品总体设计方案评价

基于顾客需求满足度的产品总体设计方案评价研究＊耿秀丽，褚学宁，张在房(上海交通大学机械与动力工程学院，上海200240)摘要：针对传统方案评价中，指标及其权重或偏好的确定具有不一致性和不确定性的问题，提出了一种以顾客需求满足度为依据的方案评价方法。利用由顾客需求向工程特性映射的质量屋信息，按照构建质量屋的反方向将工程特性满足度转化为顾客需求满足度。为了有效处理模糊和不确定的工程特性评价信息，采用粗糙集理论将评价数据表达为粗糙数形式，进而计算工程特性满足度。考虑到工程特性满足度之间的补偿关系，采用非准确性计算方法（MethodofImprecision,MoI），利用顾客需求与工程特性的修正相关关系计算顾客需求满足度，最后计算总体顾客需求满足度作为方案排序的依据。以水平定向钻完整产品总体设计方案的评价为例，验证了所提方法的有效性。关键词：方案评价；质量屋；顾客需求；粗糙数；非准确性计算方法中图分类号:TH122文献标识码:AResearchonproductoutlinedesignschemeevaluationbasedoncustomerrequirementssatisfactiondegreeGENGXiu-li,CHUXue-ning,ZHANGZai-fang(Sch.ofMech.&PowerEng,ShanghaiJiaotongUniv.,Shanghai200240，China)Abstract：Todealwiththeproblemthatdeterminationofevaluationindicesandtheirweightsorpreferenceswereinconsistentanduncertainintraditionalschemeevaluation,aschemeevaluationmethodwasproposedbasedonsatisfactiondegreeofcustomerrequirements.Usingmappinginformationinhouseofquality(HoQ)fromcus-tomerrequirementstoengineeringcharacteristics(ECs),satisfactiondegreeofeachECwastransformedintosat-isfactiondegreeofeachCRintheoppositedirectionofconstructingHoQ.TodealwithimpreciseandfuzzyevaluatinginformationofECs,evaluationdatawereexpressedasroughnumbersbymeansofroughsettheory,andthensatisfactiondegreeofeachECwascalculated.ConsideringcompensationrelationshipofsatisfactiondegreeamongeachEC,methodofimprecision(MoI)wasusedtocalculatesatisfactiondegreeofeachCRbasedonmodifiedrelationshipsbetweenCRsandECs.Finally,overallsatisfactiondegreeofCRswascalculatedasreferenceofschemeranking.Acasestudyofhorizontaldirectionaldrillingoutlinedesignschemeevaluationwaspresentedtoillustrateeffectivenessoftheproposedmethod.Keywords：schemeevaluation;houseofquality;customerrequirement;roughnumber;methodofimprecise方案评价是产品方案设计中最重要的环节，其结果对后续详细设计与制造有着重要影响，基本决定了产品的主要性能和成本。传统决策方法有价值工程法、技术-经济评价法、决策矩阵法[1]等等，由于方案评价过程是复杂的多准则决策问题，单一的决策方法很难准确有效地进行方案优选。因此，多种决策技术被同时应用到方案评价过程中。例如，文献[2-3]将模糊理论和层次分析法相结合，文献[4]将仿真分析和层次分析法相结合，文献[5]将多属性效用理论和TOPSIS方法相结合，文献[6]基于模糊逻辑分别采用三种决策方法进行方案的层层优选，文献[7]则结合神经网络模型和物理规划法进行方案排序。这些方法一定程度上提高了方案评价的有效性，但是其前提是需要专家根据不同产品的特点和要求建立专门的评价指标及其权重或偏好。由于专家的知识背景以及专家对产品认知程度的不同都会导致指标体系的不一致性和不确定性。此外，不同的产品需要分别建立各自不同的指标体系，工作量很大；再者，顾客的需求没有得到直＊收稿日期：2009-02-27基金项目：国家863计划资助项目（2007AA04Z140）；教育部高等学校博士点基金资助项目（20070248020）；上海市重点学科建设资助项目（Y0102）。作者简介：耿秀丽（1984-），女，山东东营人，博士生，主要从事产品服务工程顾客需求研究。褚学宁（联系人），男，教授，博士生导师，电话（Tel.）:021-34206339；Email:[e-mail]。接反映，一般是通过专家在建立指标体系时间接考虑的。实际上，产品设计制造的最终目的是为了满足顾客的需求，产品设计成功与否在很大程度上也取决于顾客需求的满足程度。因此，产品总体方案的评价决策也应该以顾客需求满足度为主要依据。顾客需求既是设计的起点也是设计的终点，以顾客需求满足度为方案评价的依据可以很好地与设计的最初目标相吻合，提高方案评价的准确性。另外，将顾客需求处理过程中获得的需求指标及其指标重要度用于方案评价，可以减轻另行建立指标体系的工作量。以顾客需求满足度为依据评价产品设计方案成为新的研究方向。本文首先定量分析产品方案的工程特性满足度，再利用顾客需求向工程特性映射的产品规划质量屋信息，反向推理、计算出产品方案的顾客需求满足度。在计算过程中，为了有效处理模糊、不确定的专家评价信息，采用了粗糙集方法将方案工程特性的评价数据表达成粗糙数的形式。考虑工程特性满足度之间的补偿关系，采用非准确性计算方法（MethodofImprecision,MoI）将工程特性满足度转化为顾客需求满足度。最后以水平定向钻总体设计方案的评价为例，验证了所提方法的有效性。1.总体思路产品设计过程是一个由顾客需求向工程特性，再由工程特性向产品方案映射的过程，质量屋是实现顾客需求向工程特性映射的有效方法和工具。在由顾客需求到工程特性的质量屋构建过程中，通过专家的群体决策确定出顾客需求与工程特性之间的相关关系以及工程特性内部的自相关关系，这些关系是将顾客需求及其重要度映射、转化为工程特性及其重要度的主要依据，是设计知识和经验的体现。同样，工程特性及其重要度以及其他设计知识和经验是实现由工程特性到产品设计方案映射的依据。正是这些知识和经验实现了由需求到方案生成的产品正向设计过程。方案的评价过程，特别是基于顾客需求满足度的方案评价过程需要利用这些知识和经验，是一个由设计方案到工程特性再到顾客需求的逆向推理、计算过程（如图1所示）。包括以下主要步骤：顾客需求与工程特性之间的修正相关关系矩阵顾客需求满足度工程特性满足度工程特性项顾客需求项顾客需求相对重要度总体顾客需求满足度设计方案图1基于顾客需求满足度的方案评价过程Fig.1Schemeevaluationprocessbasedonsatisfactiondegreeofcustomerrequirements（1）获取所有候选方案工程特性的评价数据。为了有效处理专家评价数据的模糊性和不确定性，需要采用粗糙集方法将专家的评价数据表达成粗糙数形式。（2）计算方案工程特性的满足度。根据所有候选方案工程特性的评价数据，得到各项工程特性的基准值；计算某一方案g工程特性jEC评价值与基准值的偏差gjΔ，归一化处理后得到gj′Δ，方案g工程特性jEC的满足度即为（1gj′−Δ）。（3）将方案工程特性满足度转化为顾客需求满足度giCS。考虑到各项工程特性满足度之间的补偿关系，通过顾客需求和工程特性的修正相关关系，采用非准确性计算方法实现各项工程特性的满足度向各项顾客需求满足度的转化。（4）根据各项顾客需求满足度及其重要度，得到总体顾客需求满足度gCS，以此为依据进行各候选方案的排序。2.方案工程特性的评价专家对产品设计方案工程特性的评价通常是模糊和不确定的，模糊集方法在处理模糊性和不确定性信息方面有优势[8-9]，但是需要事先确定模糊术语的隶属度函数等先验信息，而这些信息的确定带有很强的主观因素。粗糙集是一种新的处理模糊和不确定性信息的数学工具[10]，能够从知识库中发现新知识或挖掘潜在的新知识，无需提供所需处理数据之外的任何先验信息,对问题的描述或处理比较客观。粗糙集以目标集合的下近似和上近似表达模糊信息。粗糙数采用区间数的形式表达信息的不确定性[11]，利用所需的处理数据确定区间下限和上限。粗糙数确定过程对数据量的大小没有要求，不需要任何外部信息以及数据的分析调整，保持了信息的客观性。假设U是包含在信息表中的所有对象组成的论域，所有的对象可以分为n个类，n个类组成集合R，12{,,,}nRCCC=。假如n个类的排序为：12nCCC，那么对于iCR∈，1in≤≤，iC的下近似域定义为：(){()}iiAprCYURYC=∈≤∪（1）iC的上近似域定义为：(){()}iiAprCYURYC=∈≥∪（2）iC的边界域定义为：(){()}iiBndCYURYC=∈≠∪{()}{()}iiYURYCYURYC=∈∪∈（3）()iLimC和()iLimC分别为iC的下限和上限，分别定义为：()iLimC1()()iLRYYAprCM=∈∑（4）()iLimC1()()iURYYAprCM=∈∑（5）其中，LM和UM分别为在iC下近似域和上近似域中对象的数量。采用粗糙数的概念将iC表示为()iRNC，()iRNC定义为：()[(),()]iiiRNCLimCLimC=（6）采用粗糙集方法对所有设计方案各项工程特性的专家评价数据进行处理，得到采用粗糙数表达的评价值，粗糙数区间的下界和上界不仅反映原始评价值的大小，而且还反映所有专家评价值的差异和分布。hgjx表示专家h对第g个设计方案第j个工程特性的评价值（1hH≤≤，1gG≤≤，1jn≤≤）。将所有的hgjx定义为粗糙集合R，{}hgjRx=。根据粗糙数的概念，可以得到hgjx的粗糙数()hgjRNx，()[,]hhhgjgjgjRNxxx−+=，hgjx−和hgjx+分别表示粗糙数()hgjRNx的区间下限和区间上限。采用算数平均法集结各个专家的评价值，得到采用粗糙数表达的方案g第j个工程特性的平均评价值()gjRNx，()gjRNx[,]gjgjxx−+=：11()()HhgjgjhRNxRNxH==∑（7）粗糙数的运算规则和一般区间数的运算规则相同，设111[,]RNLU=和222[,]RNLU=是两个粗糙数，1L和2L分别是它们的下限，1U和2U分别是它们的上限，那么：12RNRN+=11[,]LU+22[,]LU=1212[,]LLUU++（8）1RNk×=11[,]LUk×=11[,]kLkU（9）粗糙集方法可以有效地处理模糊和不确定的专家评价信息，简便地获取较为客观的评价数据。利用得到的所有设计方案各项工程特性的评价数据可以计算方案工程特性满足度。3.方案工程特性满足度的计算采用粗糙集方法以及算术平均法处理专家对方案工程特性的评价值，得到以粗糙数为表现形式的数据，将这些数据表