張新衛(wèi)，王克勤，同淑榮

（西北工業(yè)大學(xué) 設(shè)計管理研究所，陜西 西安 710072）

0 引言

價值驅(qū)動設(shè)計是一種改進(jìn)的系統(tǒng)設(shè)計方法，即在消除不必要的約束或軟約束的情況下，使用價值模型和最優(yōu)化技術(shù)，促進(jìn)復(fù)雜系統(tǒng)設(shè)計的價值最優(yōu)化。通過價值驅(qū)動設(shè)計開發(fā)多層級價值模型，使各層級設(shè)計人員以各自的價值模型作為設(shè)計決策依據(jù)，能在很大程度上確保開發(fā)的系統(tǒng)具有最優(yōu)化的價值。目前，價值驅(qū)動設(shè)計主要應(yīng)用于航空、航天和國防領(lǐng)域。

價值模型是衡量價值的多屬性目標(biāo)函數(shù)，它將多屬性集合轉(zhuǎn)化為單一維度的數(shù)字價值。價值模型的構(gòu)建對于價值驅(qū)動設(shè)計的成功至關(guān)重要。有眾多學(xué)者就價值驅(qū)動設(shè)計情境下的價值模型構(gòu)建問題進(jìn)行了針對性研究。美國麻省理工學(xué)院Waitz等調(diào)研的“The Aviation Portfolio Management Tool”項目，利用成本利益分析法（Cost Benefit Analysis，CBA）將相關(guān)的系統(tǒng)屬性貨幣化：每單位的污染、噪聲、能源消費和宏觀經(jīng)濟影響都有對應(yīng)的貨幣價值；價值模型是利益和成本的差額，被用于航空領(lǐng)域的環(huán)境政策評價［1］。美國國防部Brown 等調(diào)研的“System F6”項目，采用貨幣化系統(tǒng)屬性和“成本／利益”等方法構(gòu)建價值模型，應(yīng)用于衛(wèi)星的價值最優(yōu)化設(shè)計［2］。價值驅(qū)動設(shè)計委員會前主席Collopy提出了基于剩余價值理論的系統(tǒng)價值模型構(gòu)建方法，認(rèn)為該方法可以規(guī)避系統(tǒng)不同設(shè)計層級上公司間的競爭并以剩余價值作為統(tǒng)一的優(yōu)化目標(biāo)，利用凈現(xiàn)值法計算價值［3］。美國麻省理工學(xué)院Hasting等提出基于多屬性效用和生命周期成本的二維設(shè)計空間，結(jié)合Pareto最優(yōu)構(gòu)建價值模型的方法，支持航天系統(tǒng)的概念設(shè)計方案探索［4-5］。事實上，成本利益分析、凈現(xiàn)值法和效用／成本二維空間等三種方法隱含了對“價值”的不同定義。成本利益分析假定價值是可貨幣化的，可以通過貨幣衡量所有需求，但需求的貨幣化數(shù)據(jù)有時很難獲取，且有些需求很難貨幣化，如安全性和可靠性等。凈現(xiàn)值法假定價值是以凈利潤或剩余價值衡量的，但以凈利潤或剩余價值衡量的價值過于狹窄。此外，成本利益分析和凈現(xiàn)值法利用系統(tǒng)屬性直接構(gòu)建系統(tǒng)價值模型，缺乏對顧客需求的深入理解，容易導(dǎo)致顧客需求與系統(tǒng)價值的不一致。而在效用／成本二維空間下，價值是包含多個維度的，使用／成本二維空間方法將每個維度的物理衡量轉(zhuǎn)化為單屬性效用函數(shù)，并依據(jù)獨立關(guān)系構(gòu)建多屬性價值模型；但是，該方法采用的價值維度是直接給定的，并沒有討論價值維度的來源以及如何識別價值維度。

系統(tǒng)設(shè)計的目的在于滿足顧客需求并提供具有更高價值的系統(tǒng)。根據(jù)顧客需求構(gòu)建價值模型的利益包括以下三個方面：①由于顧客需求包含多個方面或者維度，基于顧客需求的價值建?？梢詫ⅰ皟r值”從單一的經(jīng)濟維度拓展到顧客價值的各個方面；②有助于顯性地識別顧客價值的來源以及包括的不同維度；③構(gòu)建的顧客需求價值模型為系統(tǒng)價值模型的演化奠定了基礎(chǔ)，更能實現(xiàn)系統(tǒng)價值模型與顧客需求價值的一致性。該方法的理論基礎(chǔ)包括多屬性效用理論、手段—目的分析和部分—整體分析。

為此，本文提出一種說明性的（prescriptive）顧客需求價值建模方法，根據(jù)不規(guī)則的顧客需求陳述識別真實的顧客需求并建立其價值模型，不但能夠充分考慮顧客需求的多維度性，避免成本利益分析法在貨幣化需求時的難題，而且為演化基于顧客需求價值的系統(tǒng)價值模型奠定了基礎(chǔ)，從而有效地支持價值驅(qū)動設(shè)計。

1 顧客需求識別

顧客的最初需求陳述往往使用不同的表示方式，如不同的語法結(jié)構(gòu)和詞匯，包含顧客、系統(tǒng)、組件和零件等多層級的需求。顧客的需求陳述還包含不同粒度的信息，有些需求陳述清楚，而有些卻過于模糊［6-7］。例如，航空公司對大型民用飛機的最初需求陳述可能包括低運營成本、高盈利能力、盡量少的燃油消耗、與現(xiàn)有機隊的相似性、更好的安全性、更少的環(huán)境污染和采用高性能復(fù)合材料等。另外，顧客通常并不具有清楚、完整地表述其真實需求的能力。這些特征給顧客需求的理解帶來了困難。通過對顧客需求陳述的處理和基于啟發(fā)式問題的分析，可以幫助識別顧客的真實需求。

（1）標(biāo)準(zhǔn)化顧客的最初需求陳述 為了規(guī)范顧客需求的表達(dá)，需要定義特定的語法結(jié)構(gòu)，將顧客的最初需求陳述轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的形式，并保留最初的需求陳述作為參考。需求的語法結(jié)構(gòu)采用“動詞＋名詞”的形式。例如，可以將“更好地安全性”轉(zhuǎn)化為“最大化安全性”，其中最大化是動詞，安全性是名詞。在語義上，需求包含情境、對象和偏好方向三個方面。例如，“最大化安全性”的情境指大型民用飛機的設(shè)計與開發(fā)；對象是安全性；偏好的方向是越大越好。

（2）手段—目的分析 手段—目的分析（Means-Ends Analysis，MEA）是一種因果分析方法，可以幫助推理需求之間存在的因果關(guān)系，梳理需求之間的層次性，將表達(dá)的需求恰當(dāng)?shù)貧w類到顧客、系統(tǒng)、組件和零件級。在因果關(guān)系上：零件需求的實現(xiàn)程度影響到組件需求的實現(xiàn)程度；組件需求的實現(xiàn)程度影響系統(tǒng)需求的實現(xiàn)程度；系統(tǒng)需求的實現(xiàn)程度影響顧客需求的實現(xiàn)程度。這三級因果關(guān)系的每一級兩端分別是手段（means）和目的（ends）。顧客需求是當(dāng)前情境下的最終目的，即顧客真實需求的決定與情景的選擇相關(guān)聯(lián)。啟發(fā)式問題的引入有助于發(fā)現(xiàn)不同的手段和目的?！盀槭裁矗╓hy）？”類別的問題幫助識別目的；“怎么樣（How）？”類別的問題幫助識別手段。手段—目的分析也有助于識別隱含的顧客需求，即通過因果推理使其顯性化。

（3）部分—整體分析 部分—整體分析（Part-Whole Analysis，PWA）幫助澄清需求陳述所包含的不同粒度信息。例如，為了理解“最小化環(huán)境污染”（由“更少的環(huán)境污染”轉(zhuǎn)化而來），需要明確“環(huán)境污染”指的是什么、具體包含什么方面。啟發(fā)式問題的引入，如“這個需求是什么，包含什么（What）？”類別的問題可以支持部分—整體分析。通過問答，最終識別“環(huán)境污染”包括排放污染和噪聲污染。

標(biāo)準(zhǔn)化顧客的最初需求陳述和手段—目的分析的應(yīng)用，體現(xiàn)了需求理解的三個不同維度，即“為什么”、“怎么樣”和“是什么”，如圖1所示。對需求三個維度的探索有助于需求的深入理解和隱含需求的識別。

2 可衡量屬性識別和選擇

顧客需求的可衡量屬性是將定性的需求表達(dá)轉(zhuǎn)化為定量價值模型的中間橋梁。例如，選擇“單座英里成本X”作為“最小化民機的運營成本”的可衡量屬性，將使“運營成本”能夠用于數(shù)學(xué)建模。但是，當(dāng)前質(zhì)量功能展開的研究忽視了可衡量屬性的識別［8-9］，原因在于：①在質(zhì)量屋左墻的顧客需求通常具有較高的粒度和模糊性，缺乏對顧客需求的分析與理解；②缺乏相應(yīng)的方法支持顧客需求可衡量屬性的識別和選擇。

對顧客需求的深入理解是識別可衡量屬性的前提。例如，只有理解了“環(huán)境污染”的組成，才能確定“環(huán)境污染”的衡量單位：分貝用于衡量噪聲；千克或噸用于衡量排放物。需求的深入理解也有助于識別需求的多個可衡量屬性，如剩余價值和凈利潤都能衡量飛機的盈利能力。可衡量屬性的選擇是一個多目標(biāo)決策問題。Keeney將決策目標(biāo)的可衡量屬性分為自然的屬性、構(gòu)建的屬性和代理的屬性三類；識別和選擇的屬性需要滿足不模糊性、完整性、可直接衡量性、便于操作性和可理解性的標(biāo)準(zhǔn)［10］。由此，顧客需求可衡量屬性的選擇模型如圖2所示。

可衡量屬性識別和選擇的理想狀態(tài)是：所有顧客需求的可衡量屬性均是自然的屬性或構(gòu)建的屬性。代理屬性是一種間接的衡量屬性，它的引入將給顧客需求的衡量帶來困難，且易引起重復(fù)計算的問題。為了簡化問題，假設(shè)最終識別和選擇的可衡量屬性均是自然的屬性或構(gòu)建的屬性，且每項顧客需求對應(yīng)一個可衡量屬性。實證顯示該假設(shè)是合理的［11-12］。識別和選擇的屬性集合可表示為X=｛X1，Xi，…，XN｝，其中Xi是第i項顧客需求的可衡量屬性。

3 顧客需求價值模型構(gòu)建

顧客需求價值模型的構(gòu)建需要解決以下問題：①顧客單項需求的價值衡量；②顧客需求集合的價值衡量。雖然最小化或最大化代表了顧客價值的增長方向，如最大化盈利和最大化安全性，但顧客的單項需求所體現(xiàn)的顧客價值可能并不是線性增長的。由于顧客對不同需求及其對應(yīng)可衡量屬性的風(fēng)險偏好是不一致的，如風(fēng)險厭惡型、風(fēng)險傾向型或風(fēng)險中性型，評定的價值曲線可以是凹型、凸型或線性的。相似的例子有KANO 模型的三種需求分類、邊際效應(yīng)遞減效果等。同時，顧客需求的可衡量屬性之間存在不同的獨立關(guān)系，如偏好獨立、效用獨立和相加獨立等；不同的獨立關(guān)系使屬性之間的函數(shù)關(guān)系變得多樣化。針對顧客需求的價值特征，引入多屬性效用理論，以單屬性效用函數(shù)建模顧客單項需求的價值，以多屬性效用函數(shù)建模顧客需求集合的整體價值，如圖3所示。

通過將顧客需求（或可衡量屬性）以效用為媒介相互關(guān)聯(lián)，該價值建模方法還具有以下兩個優(yōu)點：①當(dāng)需求的貨幣化數(shù)據(jù)不可得或某項需求不能夠以貨幣的形式衡量時，需求之間將不能通過貨幣相關(guān)聯(lián)，而效用作為主觀的“價值”衡量可以建立需求之間的相互關(guān)聯(lián)；②多屬性效用理論已被證明是一種嚴(yán)謹(jǐn)?shù)亩嗄繕?biāo)決策分析技術(shù)，可以有效地支持多目標(biāo)或多需求之間的價值權(quán)衡。

當(dāng)顧客可衡量屬性集合為X且集合元素之間的相互關(guān)系被核實為相互效用獨立時，顧客價值模型滿足式（1）（相互效用獨立的評定方法參見文獻(xiàn)［11］）：

式中：ui為單屬性Xi的效用函數(shù)，ui∈［0，1］；ki為屬性Xi的相對權(quán)重，ki∈［0，1］；k為評定的常數(shù)。

為衡量顧客單項需求的價值，引入三類單屬性效用函數(shù)擬合需求的價值曲線，分別表示凹型、凸型和線性曲線，對應(yīng)式（4）～式（6）［12］。

式中：a和b是常量且b＞0，a和b的取值將確保ui∈［0，1］；當(dāng)c＞0 時，ui是遞增效用函數(shù)，當(dāng)c＜0時，ui是遞減效用函數(shù)。

當(dāng)式（6）對于所有的屬性X均合適時，即顧客需求的達(dá)成與價值的達(dá)成存在線性關(guān)系，式（3）將與質(zhì)量功能展開中的顧客滿意函數(shù)等價［3］。

由此可見，式（1）是多屬性效用函數(shù)的一種特殊形式。當(dāng)屬性之間的相互效用獨立關(guān)系不能滿足時，存在其他的多屬性效用函數(shù)。但是，經(jīng)過充分的需求理解過程以及可衡量屬性的選擇，式（1）～式（3）可以很好地擬合顧客需求的價值。在式（1）～式（3）中，相對權(quán)重k的評定由價值均衡過程決定。在式（4）～式（6）中，常數(shù)a，b和c的評定參考單屬性效用函數(shù)的評定程序［10］。

4 基于價值的等價交換

顧客單屬性效用函數(shù)和多屬性價值模型是無量綱的，位于［0，1］之間，可以有效地輔助設(shè)計人員進(jìn)行基于價值的設(shè)計方案評價和選擇。例如，經(jīng)過方案評價，兩個方案的價值分別是0.8和0.7，則方案的選擇是直接的。但是，無量綱的價值信息是抽象的，給設(shè)計人員對價值的具體感知造成困難；同時，設(shè)計人員也希望能夠向顧客提供更直接的方案比較結(jié)果。如果選擇一個標(biāo)準(zhǔn)的交換屬性，如剩余價值（最大化盈利的可衡量屬性），將其他可衡量屬性的價值達(dá)成轉(zhuǎn)移到標(biāo)準(zhǔn)交換屬性的達(dá)成，就可以實現(xiàn)基于標(biāo)準(zhǔn)交換屬性的方案比較，即將多維度的設(shè)計方案評價和選擇轉(zhuǎn)化為一個維度的設(shè)計方案評價和選擇。由于標(biāo)準(zhǔn)交換屬性是可衡量的，具有實際意義，可以給設(shè)計人員和顧客提供直接的價值感知。

將多屬性價值模型位于［0，1］之間的價值信息轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)交換屬性的屬性值，需要引入效用交換的概念［13-14］，即在一項需求上增加（或減少）的效用可以由在另一項需求上減少（或增加）的效用彌補，以實現(xiàn)等價交換，如式（7）所示：

式（7）在屬性Xi和Xj之間實現(xiàn)了等價交換，是交換后的屬性值。如果設(shè)定X1是標(biāo)準(zhǔn)的交換屬性（如剩余價值），即將Xi，i≥2的績效達(dá)成轉(zhuǎn)移到屬性X1，且將xi，i≥2轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的常數(shù)基于顧客價值模型的等價交換滿足式（8）：

當(dāng)k=0時，u滿足式（3），式（9）可以轉(zhuǎn)化為式（12）：

由于u1是可逆的，可以直接計算的值。另外，計算的值需要保證；反之，需要擴大X1的屬性值區(qū)間，并重新評定單屬性效用函數(shù)和多屬性價值模型。最終，式（12）可以將多屬性價值模型位于［0，1］之間的價值信息轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)交換屬性的屬性值。從而使設(shè)計方案的多屬性評價問題轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)交換屬性的比較問題。

5 顧客價值模型敏感度分析

在顧客價值模型中參數(shù)的評定是不精確的，將對模型的有效性產(chǎn)生影響。參數(shù)評定過程中引起誤差的主要來源有三類：①單屬性效用函數(shù)中常數(shù)a，b和c的評定；②多屬性價值模型中相對權(quán)重ki的評定；③屬性值xi的不確定性。

在單屬性效用函數(shù)評定過程中，為了評定常數(shù)a，b和c，需要至少三組｛xi，ui（xi）｝數(shù)據(jù)以求解三個未知量。由于顧客需求的價值評定是主觀的且隱含于大腦中，獲取的｛xi，ui（xi）｝數(shù)據(jù)可能存在偏差，導(dǎo)致評定的常數(shù)a，b和c建立的ui并不能準(zhǔn)確地反映顧客對需求的真實價值評定。在建立ui后，有必要收集額外的｛xi，ui（xi）｝數(shù)據(jù)以核實ui的有效性。如果建立的ui與額外收集的｛xi，ui（xi）｝數(shù)據(jù)相沖突，則需要進(jìn)一步修正ui。同時，在建立的ui基礎(chǔ)上，引入常數(shù)a，b和c的敏感度分析，例如，針對其變動區(qū)間的敏感度分析。當(dāng)常數(shù)a，b和c在區(qū)間內(nèi)變化時，如果一個設(shè)計方案所提供的顧客價值始終趨于前列，則設(shè)計者在決策時需要予以重點考慮。

對于誤差來源②，在收集顧客價值的評定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，引入基于相對權(quán)重的敏感度分析技術(shù)，包括以下兩種情形：

（1）隨機產(chǎn)生顧客需求的相對權(quán)重ki，且滿足特定的條件。例如，在顧客價值模型滿足相加效用函數(shù)時，隨機產(chǎn)生ki，滿足。其實現(xiàn)過程為：

1）通過隨機數(shù)產(chǎn)生器生成N-1個相互獨立的隨機數(shù)，且隨機數(shù)滿足在（0，1）上的均勻分布；

2）對生成的N-1個隨機數(shù)進(jìn)行排序，假設(shè)經(jīng)過排序后的隨機數(shù)如下：

3）生成N個ki，滿足

（2）隨機產(chǎn)生能夠滿足需求相對權(quán)重排序的ki，且滿足特定的條件。例如，在顧客價值模型滿足相加效用函數(shù)時，隨機產(chǎn)生滿足特定排序的其實現(xiàn)過程包括4個步驟，其中前3個步驟與第一種情形相同；在步驟4，將方程組（14）中的N個ki再進(jìn)行排序并與給定的需求相對權(quán)重排序建立對應(yīng)關(guān)系。該情形假設(shè)顧客能夠準(zhǔn)確地對需求的重要度進(jìn)行排序，利用重要度的排序信息對設(shè)計方案進(jìn)行篩選。篩選結(jié)果比情形（1）更加準(zhǔn)確，但結(jié)果仍可能包含多個設(shè)計方案。

針對誤差來源③，在準(zhǔn)確收集數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上引入基于變動區(qū)間的敏感度分析技術(shù)，分析輸入屬性值在區(qū)間內(nèi)變化時對顧客價值的影響。當(dāng)屬性值的變動滿足特定的可能性分布時，引入蒙特卡洛技術(shù)進(jìn)行可能性仿真，提高顧客價值評定的健壯性。

在敏感度分析的表現(xiàn)形式上采用二維／三維表格、曲面圖等。同時，以不同的顏色區(qū)分不同需求的重要度以及不同屬性值對顧客價值的影響程度，從而支持可視化的價值設(shè)計決策。

6 應(yīng)用案例

大型民用飛機的開發(fā)是極其復(fù)雜的。飛機的需求理解和建立過程已有系統(tǒng)工程和需求工程過程、方法和工具的支持。盡管如此，當(dāng)前的需求建立方法很可能帶來顧客需求在底層的失真和價值損失，其關(guān)鍵是需求之間價值均衡能力的缺失。針對該問題，將上述方法應(yīng)用于大型民用飛機的顧客需求價值建模，以建立航空公司需求的價值建模和仿真能力，并為后續(xù)的價值模型演化提供基礎(chǔ)。方法的研究和應(yīng)用得到了歐盟航空工業(yè)界和學(xué)術(shù)界7家單位的支持。

為簡化說明，假設(shè)飛機制造商已經(jīng)收集了顧客的最初需求陳述。抽取其中部分需求陳述作為案例的輸入，如表1所示。

表1 顧客需求陳述及需求理解

表中，第1列是抽取的部分需求陳述；第2列是標(biāo)準(zhǔn)化表示后的需求陳述。這些需求陳述屬于不同的類型，可能是顧客的真實需求，也可能是需求的實現(xiàn)方式，如設(shè)計方法和空氣動力學(xué)技術(shù)等。通過對上述需求陳述的手段—目的分析，可以推理需求陳述之間存在的因果關(guān)系，進(jìn)而揭示顧客的真實需求。例如，可以把“為什么（Why）？”類的問題應(yīng)用于需求陳述“最小化燃油消費”，以揭示顧客的思維邏輯。顧客認(rèn)為“最小化燃油消費”是重要的，這是因為燃油的消費量將影響飛機的運作成本，進(jìn)而影響飛機的盈利；同時，燃油的消費量也影響了污染物的排放量，從而造成不同程度的環(huán)境污染。同理，“采用自然層流技術(shù)”是重要的，因為該技術(shù)將減少飛行阻力、減少燃油消費，進(jìn)而增加盈利和減少環(huán)境污染；另一方面，“采用自然層流技術(shù)”也增加了技術(shù)風(fēng)險，影響了飛機的安全性［15］。最大化盈利、最小化環(huán)境污染和最大化安全性是重要的，因為這些需求在顧客采購飛機時被認(rèn)為是根本性的、最終的需求，即顧客的真實需求。

在此基礎(chǔ)上，通過部分—整體分析澄清對顧客需求的理解。例如，可以把“這個需求是什么，包含什么（What）？”類的問題應(yīng)用于顧客的真實需求。對于“最大化盈利”，顧客指飛機在其運營生命周期中能夠產(chǎn)生的剩余價值；對于“環(huán)境污染”，顧客指飛機在運營過程中排放的CO2、SO2和噪聲等。

經(jīng)過對顧客需求的充分理解，基于圖2中的顧客需求可衡量屬性決策模型選擇需求的可衡量屬性，如表2所示。

表2 顧客需求的可衡量屬性

針對選擇的顧客需求屬性集合X=｛X1，…，Xi，…，X6｝，評定屬性之間的獨立關(guān)系。以X1和X2的獨立關(guān)系評定為例，如圖4所示。經(jīng)過核實，顧客對圖4中的兩個方案（lotteries）L1和L2具有同等偏好，即顧客對L1和L2的偏好排序只依賴于X1和X2各自的邊際概率分布，因此，X1和X2滿足相加獨立關(guān)系（additive independence）。依此類推，經(jīng)過對任意兩個屬性之間關(guān)系的核實，相加獨立關(guān)系均能滿足，從而相加效用函數(shù)（式（3））可以很好地建模顧客需求的價值。

為了評定式（3）中的單屬性效用函數(shù)，收集顧客對屬性的最大偏好值、中等偏好值和最小偏好值等信息，確定屬性的單調(diào)性并選擇對應(yīng)的單屬性效用函數(shù)，即式（4）、式（5）或式（6）。例如，經(jīng)過評定，顧客對“可靠性”的偏好是遞增且具有風(fēng)險傾向型偏好，式（5）能很好地擬合顧客對可靠性的效用曲線，如圖5所示。

在評定所有的單屬性效用函數(shù)后，利用價值均衡過程，即選取對顧客具有相同偏好的兩組屬性值代入式（7）建立一個方程。利用同一方法建立至少6個方程組，以求解相對權(quán)重k。

為了更好地實現(xiàn)模型之間的集成和仿真，開發(fā)了顧客價值模型軟件，如圖6所示。

通過模型的軟件實現(xiàn)，可以對模型進(jìn)行敏感度分析，例如圖6中展示的敏感度分析，各參數(shù)值的不同灰度代表它們對航空公價值的不同影響程度。當(dāng)剩余價值的單屬性效用函數(shù)中評定的參數(shù)b以及航程在一定區(qū)間變動時，其對航空公司價值的影響由圖7所示。

為便于航空公司對模型的使用，實現(xiàn)了價值模型的網(wǎng)頁版，如圖8所示。航空公司只要在網(wǎng)頁上輸入相關(guān)數(shù)據(jù)，即可獲得對飛機的價值評價。

7 結(jié)束語

本文提出了顧客需求的價值建模技術(shù)，支持將顧客的主觀需求陳述轉(zhuǎn)化為可衡量的顧客價值模型；提供了需求之間的價值均衡、相互彌補能力，實現(xiàn)了顧客需求的數(shù)量化價值建模和仿真。同時，支持基于顧客價值模型的價值等價交換，實現(xiàn)從多維度價值模型的無量綱價值信息到單維度屬性值的轉(zhuǎn)化；提供了基于價值模型的敏感度分析能力。研究結(jié)果有助于顧客需求價值的深入理解，也為基于顧客價值的系統(tǒng)價值模型演化奠定了基礎(chǔ)，從而支持價值驅(qū)動設(shè)計。

本文方法已應(yīng)用于大型民用飛機價值驅(qū)動設(shè)計的研究與開發(fā)項目。應(yīng)用顯示，它可以有效地支持設(shè)計人員對顧客需求的價值建模，并強化設(shè)計人員在方案設(shè)計時對顧客價值的關(guān)注。目前，該方法的拓展研究，如基于（時間）動態(tài)性的顧客價值模型、系統(tǒng)價值模型和組件價值模型的演化技術(shù)等正在合作伙伴的支持下（空中客車公司和英國南安普頓大學(xué)）進(jìn)一步展開。

［1］MAHASHABDE A，WOLFE P，ASHOK A，et al.Assessing the environmental impacts of aircraft noise and emissions［J］.Progress in Aerospace Sciences，2011，47（1）：15-52.

［2］BROWN O，EREMENKO P，COLLOPY，P.Value-centric design methodologies for fractionated spacecraft：progress summary from phase 1of the DARPA system F6program［C］／／Proceedings of the AIAA Space 2009.Reston，Va.，USA：AIAA，2009：1-14.

［3］COLLOPY P，HOLLINGSWORTH M.Value-driven design［J］.Journal of Aircraft，2012，49（3）：749-759.

［4］ROSS A，HASTINGS D，WARMKESSEL J，DILLER N.Multi-attribute tradespace exploration as front end for effective space system design［J］.Journal of Spacecraft Rockets，2004，41（1）：8-20.

［5］ROSS A，O'NEILL M，HASTINGS D，et al.Aligning perspectives and methods for value-driven design［C］／／Proceedings of AIAA Space 2010.Reston，Va.，USA：AIAA，2010：20-28.

［6］ZHANG Xinwei，AURIOLG，ERES H，et al.A prescriptive approach to qualify and quantify customer value for valuebased requirements engineering［J］.Internatioanl Journal of Computer Integrated Manufacturing，2013，26（4）：327-345.

［7］ZHANG Xinwei，TONG Shurong，ERES Hakki，et al.A value-focused approach for establishing requirements specification of commercial aircraft［J］.Proceedings of the IMechE，Part G：Journal of Aerospace Engineering，DOI：10.1177／0954410013516302，2013.

［8］WANG Xiaotun，XIONG Wei.Rough AHP approach for determining the importance ratings of customer requirements in QFD［J］.Computer Integrated Manufacturing Systems，2010，16（4）：763-771（in Chinese）.［王曉墩，熊 偉.質(zhì)量功能展開中顧客需求重要度確定的粗糙層析分析法［J］.計算機集成制造系統(tǒng)，2010，16（4）：763-771.］

［9］WANG Zengqiang，LI Yanlai，PU Yun.Relationship values determination of customer requirements and engineering characteristics in QFD［J］.Computer Integrated Manufacturing Systems，2013，19（8）：2066-2074（in Chinese）.［王增強，李延來，蒲 云.質(zhì)量功能展開中顧客需求與工程特性的關(guān)聯(lián)度確定方法［J］.計算機集成制造系統(tǒng)，2013，19（8）：2066-2074.］

［10］KEENEY R，GREGORY R.Selecting attributes to measure the achievement of objectives［J］.Operations Research，2005，53（1）：1-11.

［11］KEENEY R.Decisions with multiple objectives［M］.USA：Cambridge University Press，1993.

［12］KEENEY R.Value-focused thinking［M］.Cambridge，Mass.，USA：Harvard University Press，1992.

［13］HAMMOND J，KEENEY R，RAIFFA H.Even-swaps：a rational methods for making trade-offs［J］.Harvard Business Review，1998，76（2）：137-149.

［14］BUTLER J，MORRICE D，MULLARKEY P.A multiple attribute utility theory approach to ranking and selection［J］.Management Science，2001，47（6）：800-816.

［15］JENKINSON L，SIMPKIN P，RHODES D.Civil jet aircraft design［M］.Reston，Va.，USA：AIAA，1999.