吳新麗 李仁旺 張思榮 徐 興,3 羅 昊

1.浙江理工大學,杭州,310018 2.浙江中煙工業(yè)有限責任公司,杭州,310008 3.浙江科技學院,杭州,310023

QFD與正交試驗混合方法在大批量定制中的應用研究

吳新麗1李仁旺1張思榮2徐 興1,3羅 昊1

1.浙江理工大學,杭州,310018 2.浙江中煙工業(yè)有限責任公司,杭州,310008 3.浙江科技學院,杭州,310023

提出了一種將QFD與正交試驗設計相結合的新型混合方法,并將該方法用于大批量定制的產(chǎn)品設計過程,目的是將大批量定制產(chǎn)品的顧客個性化需求更準確地轉化為產(chǎn)品的設計參數(shù)。首先將系列產(chǎn)品根據(jù)設計進程劃分出定制零部件族,從中選取受顧客需求影響較大的敏感零部件進行QFD分析設計,然后利用正交試驗設計中的信噪比分析確定QFD中的關聯(lián)關系,得到與某項顧客需求所對應的工程技術特性的參數(shù)組合,使得設計的產(chǎn)品具有令顧客滿意的穩(wěn)健性能。最后以某客車公司的車門開發(fā)設計為實例進行了詳細闡述。

大批量定制;質(zhì)量功能配置;正交試驗設計;質(zhì)量屋

0 引言

大批量定制是一種面向21世紀的新型生產(chǎn)模式,它以顧客個性化的需求為前提與大批量生產(chǎn)進行有機的結合,這就要求企業(yè),必須以比同行更快的交貨期、更低的成本、更好的質(zhì)量和更完善的服務去響應用戶的需求,滿足顧客的個性化需求[1]。質(zhì)量功能配置(quality function dep loym ent,QFD)是在產(chǎn)品設計過程中,從顧客的需求出發(fā),采用一定的規(guī)范化方式將顧客的需求特性轉化為一系列工程技術特性的方法。質(zhì)量屋工具強調(diào)將顧客需求明確轉化為產(chǎn)品設計、開發(fā)、工藝、制造、裝配等過程中的各項信息[2]。

面向大批量定制產(chǎn)品設計的一個重要特征是:產(chǎn)品的設計針對系列產(chǎn)品,即在同一時間段,設計的產(chǎn)品零部件數(shù)量龐大,顧客的需求極其多樣化,但設計時間卻有限,鑒于設計工作量及設計人員與顧客溝通的機會不充足等,有可能會與顧客的真正需求有所區(qū)別,為使產(chǎn)品設計對顧客需求具有更高的適應性,即能更好地將顧客需求融入到產(chǎn)品的設計過程中,本文提出一種QFD與正交試驗設計相結合的新型混合方法。首先通過大批量產(chǎn)品的設計進程區(qū)分出定制零部件族,然后將由市場調(diào)查等方式獲得的顧客需求進行歸一化處理,通過工程技術的映射關系選出受顧客需求影響較大的敏感零部件作為研究對象,運用QFD分析,建立敏感零部件的質(zhì)量屋設計系統(tǒng),結合正交試驗設計方法中的信噪比分析確定質(zhì)量屋中顧客需求與工程技術特性的相關關系,使獲得的設計參數(shù)組合具有令顧客滿意的穩(wěn)健性能。

1 面向大批量定制的產(chǎn)品設計

1.1 設計過程的體系結構

面向大批量定制的設計技術是實現(xiàn)大批量定制的核心和源頭[3]。產(chǎn)品開發(fā)可以描述為一組功能需求轉化為一個具體實現(xiàn)結構的過程。根據(jù)大批量定制產(chǎn)品的特點,首先建立大批量定制設計過程的體系結構,如圖1所示,將設計過程按時間維劃分成三個進程§-1、§-2、§-3,時間維描述的是從客戶提出訂單到產(chǎn)品交付給客戶的時間歷程。參見文獻[3],在每個設計進程中,分別從定制和通用兩個角度不斷地將訂單產(chǎn)品進行功能分解與集成,最終分解成定制零部件的設計和通用零部件的選擇。本文將針對定制零部件進行QFD分析和正交試驗設計,以期在滿足顧客需求的同時縮短產(chǎn)品設計周期和降低成本。

圖1 大批量定制的產(chǎn)品設計進程

1.2 提取敏感零部件過程

為使產(chǎn)品的設計平臺對顧客的需求具有更快的響應速度,在定制零部件族建立起來后,應通過顧客需求的重要度來確定此類零部件受顧客需求的影響大小,敏感零部件即為受顧客需求影響較大的定制零部件。

敏感零部件的選取是實現(xiàn)大批量定制QFD設計的關鍵,從客戶的角度看,敏感零部件的模塊化設計能夠使客戶實現(xiàn)自己的特定需求;從企業(yè)的角度看,使用這些規(guī)劃好的、或已經(jīng)標準化、或易于變型的零部件進行組裝,就更容易實現(xiàn)成本的降低和速度的提高。

1.2.1 顧客需求的規(guī)范過程

運用層次分析法(AHP)和模糊集理論[4]將一組顧客需求綜合起來進行歸一化處理,對每項顧客需求進行量化描述,如用G表示客戶訂單的M項顧客需求(如強度g1、剛度g2、材料要求g3等),則有

式中,ki為顧客需求的重要度,即獲得每項顧客需求的重要度。

1.2.2 敏感零部件的確定

通過如圖1所示的大批量定制產(chǎn)品的設計進程,能夠獲得定制零部件族。在分析階段采用面向定制零部件的方法,即根據(jù)用戶需求與工程指標和定制零部件族的對應關系,搭建出產(chǎn)品定制零部件族的結構關系,然后通過工程指標等構建定制零部件族與顧客需求之間的映射關系網(wǎng)絡[5],如圖2所示。

圖2 定制部件族與顧客需求間的映射關系示意圖

將每項顧客需求通過工程指標映射到各個定制的零部件,從而獲得每個定制零部件所對應的顧客需求項,如圖2所示,通過每項顧客需求的重要度獲得各個定制零部件在設計階段受客戶定制影響的影響系數(shù):

對于f cust＞50%的零部件,確定其為本文的研究對象,此類零部件受顧客的需求影響較大,有些甚至是要重新設計的零部件。針對這些敏感部件運用QFD方法進行分析和設計,從而能將一個產(chǎn)品的大質(zhì)量屋分解成若干個小的質(zhì)量屋,在更好地滿足顧客個性化需求的同時,提高QFD的運用效率。

2 QFD與正交試驗方法的應用

2.1 QFD分析

QFD的過程是由產(chǎn)品規(guī)劃、零件展開、工藝計劃和生產(chǎn)計劃4個階段組成的。在這個過程中,顧客要求被逐步展開為設計要求、零件特性、制造作業(yè)和生產(chǎn)要求[6]。在此過程中,QFD采用質(zhì)量屋這種直觀的矩陣展開框架。針對展開的第一階段——產(chǎn)品規(guī)劃階段,在質(zhì)量屋中,顧客需求首先應被轉化為工程技術特性(“如何”)。這其中最關鍵的就是關聯(lián)分析,即確定顧客需求與工程技術特性之間的關聯(lián)關系。

傳統(tǒng)的確定關聯(lián)關系的方法是由專家或工程設計人員根據(jù)經(jīng)驗確定顧客需求和工程特性的關聯(lián)程度,然后采用1、3、5、7、9等數(shù)值序列確定其強弱相關等關聯(lián)關系,這樣的數(shù)據(jù)獲取存在著很大的主觀性和誤差[7-8]。本文針對大批量定制系列產(chǎn)品的特殊性和復雜性,在傳統(tǒng)的QFD分析時,對敏感零部件結合正交試驗設計方法,將所獲得的試驗數(shù)據(jù)進行信噪比分析,以更準確地確定敏感零部件某項工程技術特性的最穩(wěn)健的參數(shù)組合。

2.2 正交試驗方法的運用

質(zhì)量屋中相關分析的目的是通過對設計要求之間相關關系的衡量,進而根據(jù)顧客需求確定設計要求的目標值。因此,在質(zhì)量屋中可將每個工程特性作為因素,各項顧客需求作為試驗指標,每項工程特性可作為一次正交試驗設計。質(zhì)量屋中顧客需求與工程特性關系的確定可看作是一個多因素多指標問題,采用正交試驗設計的信噪比分析方法確定最穩(wěn)健的參數(shù)組合。

(1)設與顧客需求CR1相關的工程特性共m項,即正交表安排m個因素的試驗,試驗總次數(shù)為n,各工程特性水平數(shù)可以相同,也可以不同,試驗結果即為各工程特性組合對顧客需求的滿意情況[9]。表1為 L9(34)正交表[10]。

表1 正交表L9(34)

(2)設由試驗設計測得y的望目特性數(shù)據(jù)為y1,y2,…,yn,根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計的知識,平均值μ和方差σ2的無偏估計分別為[2]

平均值μ2的無偏估計為

實際計算時,將取常用對數(shù)后再乘以10,并化為分貝單位:

(3)由η求(穩(wěn)健性)參數(shù)組合,取η越大,則輸出特性越穩(wěn)定,所以此時選擇的參數(shù)組合質(zhì)量波動小,在能最大地滿足顧客需求的同時抵抗各種干擾的能力最強。

對于關系矩陣圖中的某一項工程技術特性可能與多項顧客需求有關的情況,此時就需要設計師們根據(jù)質(zhì)量屋中的屋頂矩陣中各工程技術特性項目之間的相關性來做平衡。

3 實例分析

本文引用中國青年汽車公司的6120系列車型的開發(fā)設計實例來進行應用研究。汽車屬于大批量定制中典型的按訂單設計生產(chǎn)的產(chǎn)品,對每份訂單都需根據(jù)顧客的不同需求進行重新設計。通過市場調(diào)研和深入訪問,已獲得一批訂單的各項顧客需求特性及其重要度,通過映射關系已掌握顧客對6120系列車型中車門這一部件的定制影響系數(shù) f cust=60%,此系列客車均采用外擺門,對顧客需求特性進行分解,分成五項具體需求特性,其每項的重要性如表2所示,確定車門的門泵機構為敏感零部件。

表2 顧客需求表分解表

(1)由設計工程師確定與上述車門容易開啟、關閉這一顧客需求特性相關的工程技術特性,為外擺門泵的相關參數(shù):工作氣壓、負載能力、連接管徑、舉升高度。在正交試驗設計中,工作氣壓、負載能力、連接管徑、舉升高度即為4個因素,分別用A、B、C、D表示。而后確定各個因素的水平,4個因素水平都設高、中、低三個水平,分別用1、2、3表示,如表 3 所示。

表3 因子水平表

(2)用L9(34)的正交表安排試驗。試驗結果為車門開啟、關閉時門泵的推力大小,此力越小門就越容易開關,由式(1)計算出每組試驗的平均值,結果表可由軟件SPSS自動生成,如表4所示。

表4 試驗結果表

(3)計算上述9次試驗的信噪比(S/N):以第一次試驗的數(shù)據(jù)為例,運用式(3)～式(6)進行如下處理:

依此類推,分別計算出其他組數(shù)據(jù)并填入表5。

表5 S/N表

表5數(shù)據(jù)顯示,第7組試驗信噪比最大,其平均值為1.65kN,屬于中等水平,對于本次試驗而言,該組參數(shù)的穩(wěn)健性能是最好的。對于顧客需求——車門易于開關這一項,可確定質(zhì)量屋中的設計參數(shù)組合為:工作氣壓0.8MPa;負載能力1000N;連接管 徑 φ8mm ×φ10mm;舉升高度15mm。

4 結束語

本文針對大批量定制產(chǎn)品的特殊性,采用了一種新型的QFD與正交試驗設計相結合的方法來進行產(chǎn)品設計,在滿足了大批量定制產(chǎn)品顧客需求的同時,解決了傳統(tǒng)產(chǎn)品在設計階段數(shù)據(jù)難以獲得的問題,通過顧客需求的重要度進行定制零部件族的敏感劃分之后,運用正交試驗與QFD相結合的方法對敏感零部件進行設計,獲得了各個定制零部件設計階段能令顧客滿意的最穩(wěn)健的參數(shù)組合。

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Research on App lication of a Hybrid M ethod of QFD and Orthogonal Experim entalM ethod in Mass Custom ization

Wu Xinli1Li Renw ang1Zhang Sirong2Xu Xing1,3Luo Hao1
1.Zhejiang Sci-Tech University,Hangzhou,310018
2.China Tobacco Zhejiang Industrial Co.,Ltd.,Hangzhou,310008
3.Zhejiang University of Science and Technology,H angzhou,310023

A new hyb ridmethod of QFD and orthogonal experim ental design for the design p rocess ofmass customization p roduct was p roposed herein,the purpose was to change the customers'individual needs into design parameters accurately.First,the custom ization parts division wasmade according to the design p rocess,selecting the sensitive partsw hich w ere affected by customers greatly,using the QFD method to analysis and design,then using the signal and noise analysis among the orthogonal design method to determ ine the associated relationship during the QFD analysis,the engineering technology param eter group w as obtained,w hich corresponded w ith the customer requirem ents.Finally,the designed p roductsw ith customer satisfaction and robust performancew erem ade.And one bus com pany's door design was taken as an examp le to explain in detail.

m ass custom ization;quality function dep loyment(QFD);orthogonalexperimental design;house of quality(HOQ)

F279.23

1004—132X(2011)05—0576—04

2010—05—11

浙江省杰出青年團隊項目(R6080403);浙江省自然科學基金重點資助項目(Z6090572);教育部人文社會科學研究項目(06JD630006);國家自然科學基金資助項目(50976107,50675208,50805133);浙江省自然科學基金資助項目(Y6090718);浙江省科技計劃資助項目(2010C31052)

(編輯 袁興玲)

吳新麗,女,1987年生。浙江理工大學機械與自動控制學院碩士研究生。主要研究方向為企業(yè)信息化。李仁旺,男,1971年生。浙江理工大學機械與自動控制學院教授、博士研究生導師。張思榮,男,1970年生。浙江中煙工業(yè)有限責任公司杭州制造部主任。徐 興,男,1979年生。浙江理工大學機械與自動控制學院博士研究生,浙江科技學院機械與汽車工程學院講師。羅 昊,女,1985年生。浙江理工大學機械與自動控制學院碩士研究生。