呂 鋒，楊印生，湯 晉

（1.吉林大學(xué) 工程仿生教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，長(zhǎng)春130022；2.河南科技大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，河南 洛陽(yáng)471023）

0 引 言

質(zhì)量功能展開（Quality function deployment，QFD）是一種顧客需求驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品規(guī)劃和改進(jìn)方法［1］，其實(shí)質(zhì)是用矩陣展開方法來(lái)分析和處理目的和手段的二維關(guān)系。質(zhì)量屋（HOQ）是驅(qū)動(dòng)整個(gè)QFD過(guò)程的核心，而質(zhì)量屋構(gòu)建過(guò)程中，獲取顧客需求重要度是其關(guān)鍵的步驟［2］。顧客需求重要度反映了顧客對(duì)產(chǎn)品屬性的重視程度和偏好，是QFD規(guī)劃過(guò)程中有效進(jìn)行資源分配和科學(xué)決策的重要依據(jù)。

針對(duì)QFD 中顧客需求重要度的確定方法，國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者展開了相應(yīng)的研究。Ho 和Raharjo等［3－4］建立了基于AHP的顧客需求重要度分析模型，將顧客需求按層次分解，進(jìn)而進(jìn)行了需求重要度評(píng)判。但其準(zhǔn)確度過(guò)于依賴專家經(jīng)驗(yàn)。張樹山等［5］在應(yīng)用群組決策特征根法（GEM）確定顧客需求權(quán)重的基礎(chǔ)上，對(duì)物流服務(wù)能力進(jìn)行了設(shè)計(jì)、仿真與優(yōu)化。但GEM 法考慮問(wèn)題時(shí)過(guò)于籠統(tǒng)，結(jié)構(gòu)模糊。車阿大等［6］應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，研究了如何從學(xué)習(xí)后的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重中提取顧客需求的重要度信息，并應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法消除網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)初始權(quán)重對(duì)最終評(píng)估結(jié)果的影響。但人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定困難的缺點(diǎn)。Zhang等［7］為準(zhǔn)確刻畫QFD 的內(nèi)在模糊性，探討了用模糊理論來(lái)確定多粒度多語(yǔ)義的顧客需求重要度，但模糊理論中隸屬函數(shù)的確定是困難且不精確的。鐘曉芳等［8］應(yīng)用熵權(quán)重法對(duì)客戶需求信息進(jìn)行賦權(quán)，找出了某新型電機(jī)開發(fā)設(shè)計(jì)階段應(yīng)首先滿足的關(guān)鍵功能需求項(xiàng)目，但信息熵中應(yīng)用的對(duì)數(shù)函數(shù)存在誤差較大的缺點(diǎn)。Chen等［9］提出了基于Kano 模型的顧客需求重要度調(diào)整方法，但引入Kano模型進(jìn)行的修正沒(méi)有合理體現(xiàn)需求間的差別。上述方法缺乏對(duì)顧客需求分類的科學(xué)處理，忽略了顧客需求之間的自相關(guān)關(guān)系等，因此獲取的顧客需求重要度存在較大誤差。

基于以上分析，本文將處理不精確、不確定、不完全的離散數(shù)字信息功能強(qiáng)大的粗糙集理論，能夠客觀揭示因素之間綜合影響程度的DEMATEL法和能夠?qū)︻櫩偷牟煌枨筮M(jìn)行區(qū)分處理的改進(jìn)Kano模型相集成，改進(jìn)評(píng)判顧客需求重要度，以期更科學(xué)客觀地進(jìn)行產(chǎn)品規(guī)劃，達(dá)到以合理的資源投向獲得顧客滿意度最大的目的。

1 應(yīng)用粗糙集理論確定顧客需求基本重要度

1.1 粗糙集理論

粗糙集［10］理論通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行近似分類，推理數(shù)據(jù)間的關(guān)系，找出隱含知識(shí)，不需要其他先驗(yàn)信息（除所需處理的數(shù)據(jù)集合外），客觀性強(qiáng)［11］。

在粗糙集中，四元數(shù)組S ＝（U，A，V，f）是一個(gè)信息表達(dá)系統(tǒng)，其中，U 是非空的對(duì)象有限集，稱為論域；A ＝C ∪D（C ∩D ＝?）是非空的屬性有限集，其中C 是條件屬性，D 為決策屬性；V 是屬性取值的集合；f：U×A →V 是一個(gè)信息函數(shù)，它指定了U 中每一個(gè)對(duì)象的屬性值。

1.2 顧客需求基本重要度確定

如果刪除某條件屬性會(huì)引起相應(yīng)分類變化較大，則說(shuō)明其重要性較高；反之，則較低。

（1）決策表構(gòu)建

收集評(píng)價(jià)樣本組成論域，構(gòu)建屬性集。將評(píng)價(jià)對(duì)象的原始數(shù)據(jù)經(jīng)離散化處理，構(gòu)建二維決策表，將顧客需求視為決策表中的條件屬性C ＝｛C1，C2，…，Cn｝，顧客滿意度y 視為決策屬性，則決策屬性集D ＝｛y｝。

（2）單個(gè)屬性重要度確定

決策屬性D 對(duì)條件屬性C 的依賴度為：

剔除某一屬性Ci后，決策屬性D 對(duì)條件屬性的依賴度為：

則第i個(gè)條件屬性Ci對(duì)決策屬性D 的重要度為：

式中：i＝1，2，…，n。

（3）歸一化處理

通過(guò)歸一化計(jì)算第i個(gè)條件屬性的權(quán)重系數(shù)，即對(duì)應(yīng)顧客需求的基本重要度：

2 考慮顧客需求自相關(guān)關(guān)系的重要度修正

2.1 DEMATEL方法

DEMATEL是一種運(yùn)用圖論與矩陣工具進(jìn)行系統(tǒng)因素分析的方法，可以改進(jìn)對(duì)特定相互關(guān)聯(lián)的問(wèn)題群和復(fù)雜簇問(wèn)題的理解，可以通過(guò)因果關(guān)系圖確定系統(tǒng)各因素的相互關(guān)聯(lián)性，判斷各因素之間關(guān)系的有無(wú)及強(qiáng)弱［12］。

2.2 顧客需求基本重要度修正

顧客需求之間通常是相互影響的，并且影響和被影響之間的強(qiáng)弱可能不同。因而，本文應(yīng)用DEMATEL法確定顧客需求之間的相互影響關(guān)系，基于這種相互影響關(guān)系作為交叉矩陣，再利用交叉增援矩陣法對(duì)由粗糙集方法得到的顧客需求基本重要度向量進(jìn)行修正。

基本重要度修正計(jì)算步驟如下［13］：

（1）直接影響矩陣建立

通過(guò)對(duì)顧客需求間的比較，設(shè)定相應(yīng)的標(biāo)度，建立顧客需求相互影響有向圖，確定顧客需求間的直接影響程度。記直接影響矩陣為：式中：元素Cij表示顧客需求Ci對(duì)顧客需求Cj的直接影響程度。

（2）直接影響矩陣標(biāo)準(zhǔn)化

即xij＝scij；i，j＝1，2，…，n。

（3）總影響矩陣確定

（4）顧客需求基本重要度修正

將總影響矩陣T 作為交叉增援矩陣，對(duì)顧客需求基本重要度進(jìn)行修正，則：

3 基于競(jìng)爭(zhēng)性分析Kano模型的最終重要度確定

Kano模型以顧客滿意度為依據(jù)，把顧客需求分為基本需求、期望型需求和興奮型需求等3個(gè)層次。為更好地識(shí)別顧客需求的類型，Matzler等給出了修正的Kano模型需求分類評(píng)估表［14］，如表1所示。

表1 Kano模型需求分類評(píng)估表Table 1 Customer requirements category evaluation based on Kano＇s model

表1中，M、O、A、I、R 和Q 分別表示基本需求、期望型需求、興奮型需求、無(wú)關(guān)需求、相反需求以及問(wèn)題型需求。

Berger定義了質(zhì)量改善的指標(biāo)公式［15］。即對(duì)于某顧客需求Ci，確定顧客選擇M、O、A、I 的比例，分別為Mi、Oi、Ai、Ii。

式中：SIi表示具備此屬性顧客滿意度的提升率；DIi表示不具備此屬性顧客滿意度的下降率。

顧客需求Ci的卡諾因子aji由式（10）得出［16］：

式中：ki為卡諾分類系數(shù)；aj0為考慮競(jìng)爭(zhēng)的改進(jìn)系數(shù)。

如果Ci屬于基本需求，則ki＝0.5；期望型需求，魅力型需求和無(wú)關(guān)需求的ki分別取1，1.5和0。

由此，可得顧客需求的卡諾因子：

通過(guò)集結(jié)顧客需求的重要度修正向量和相應(yīng)的卡諾因子，得到顧客需求重要度的最終向量：

將顧客需求的最終重要度進(jìn)行規(guī)范化：

依據(jù)規(guī)范化重要度對(duì)各項(xiàng)顧客需求進(jìn)行排序，以確定資源的合理投向。

4 應(yīng)用實(shí)例

某農(nóng)機(jī)生產(chǎn)企業(yè)應(yīng)用QFD 法開發(fā)新型農(nóng)用拖拉機(jī)，以更好地滿足顧客需求。QFD 團(tuán)隊(duì)利用顧客問(wèn)卷調(diào)查、研究競(jìng)爭(zhēng)者產(chǎn)品、深度訪談等方法，確定了顧客需求：易于維護(hù)（C1）、穩(wěn)定性和可靠性高（C2）、工作效率高（C3）、適應(yīng)性強(qiáng)（C4）、人因工程設(shè)計(jì)合理（C5）和運(yùn)營(yíng)費(fèi)用低（C6）。

運(yùn)用模糊聚類法對(duì)目標(biāo)市場(chǎng)和目標(biāo)顧客群進(jìn)行適當(dāng)分類，篩選有代表性的10名顧客（農(nóng)機(jī)合作社，農(nóng)機(jī)大戶，個(gè)體消費(fèi)者）作為調(diào)查樣本，通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查獲取顧客需求信息的表達(dá)，如表2所示。

表2 顧客需求信息表達(dá)系統(tǒng)Table 2 Information expression system of customer requirements

根據(jù)等價(jià)類劃分規(guī)則，由表2可知：

剔除客戶需求C1后，有：

計(jì)算顧客需求C1的重要度：

同理：k2＝0.4，k3＝0.2，k4＝0.4，k5＝0.3，k6＝0.2。

由式（4）得顧客需求的基本重要度：

采用Delphi法構(gòu)造標(biāo)度，如表3所示。

表3 顧客需求的自相關(guān)關(guān)系標(biāo)度Table 3 Correlations scale of customer requirements

應(yīng)用DEMANTEL 法分析顧客需求之間的自相關(guān)程度，確定顧客需求間直接影響矩陣，如表4所示。

表4 顧客需求間直接影響矩陣Table 4 Direct influence matrix between customer requirements

取尺度因子s＝1／7，計(jì)算出綜合影響的總影響關(guān)系矩陣：

由T作為交叉增援矩陣，利用式（7）求得顧客需求影響權(quán)重值為：

調(diào)查人員通過(guò)獲取和統(tǒng)計(jì)顧客對(duì)該產(chǎn)品屬性分類的頻率，可得顧客需求的Kano分類，如表5所示。

表5 顧客需求的Kano分類Table 5 Kano category of customer requirements

根據(jù)式（10），可得基于競(jìng)爭(zhēng)性分析Kano模型的顧客需求重要度調(diào)整，如表6 所示。從表6可以看出，顧客需求重要度的最終向量為：

將顧客需求的最終重要度進(jìn)行規(guī)范化：

由圖1可知，考慮顧客需求的自相關(guān)關(guān)系和卡諾屬性后的顧客需求基本重要度變化較大。優(yōu)先次序?yàn)椋篊6＞C4＞C3＞C5＞C2＞C1。C6對(duì)提高顧客滿意度的貢獻(xiàn)最大，其重要度有較大的提高，因此如何降低運(yùn)營(yíng)費(fèi)用，應(yīng)成為首要的關(guān)注點(diǎn)和資源支持方向。C4、C3和C5的重要度較大，因此提高適應(yīng)性、工作效率以及使得人因工程設(shè)計(jì)更加合理需給予較高的關(guān)注。C1和C2的重要度較低，給予一定的關(guān)注即可。

表6 基于競(jìng)爭(zhēng)性分析Kano模型的客戶需求重要度調(diào)整Table 6 Adjustment based on competitive analysis of Kano model

圖1 顧客需求重要度的變化Fig.1 Variation of importance rating of customer requirements

5 結(jié)束語(yǔ)

顧客需求重要度是HOQ 構(gòu)建中的關(guān)鍵問(wèn)題。本文構(gòu)建了粗糙集、DEMATEL 法和基于競(jìng)爭(zhēng)性Kano模型的集成方法，對(duì)顧客需求基本重要度進(jìn)行了合理調(diào)整。該方法充分挖掘了QFD團(tuán)隊(duì)的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，綜合考慮了顧客需求之間的自相關(guān)關(guān)系和顧客需求屬性的準(zhǔn)確分類，使得結(jié)果更加客觀合理。應(yīng)用實(shí)例證明，該方法具有良好的系統(tǒng)性和可操作性，能在一定程度上修正顧客需求重要度，從而使產(chǎn)品的開發(fā)效率和經(jīng)濟(jì)性得以改善。

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