基于模糊AHP和證據(jù)理論的產(chǎn)品族狀態(tài)評價*

高曉亮，王浩倫

(華東交通大學 機電工程學院，南昌330013)

摘要：針對不確定性動態(tài)演進環(huán)境下產(chǎn)品族復(fù)雜系統(tǒng)運營狀態(tài)評價問題，提出了基于模糊AHP和證據(jù)理論的產(chǎn)品族狀態(tài)綜合評價方法。從工程設(shè)計、市場需求-經(jīng)濟、生產(chǎn)能力和運營管理四個方面進行了產(chǎn)品族運行狀態(tài)分析，在此基礎(chǔ)上提出了產(chǎn)品族綜合評價指標體系。采用模糊AHP獲得各層次指標的權(quán)重值，并依據(jù)證據(jù)理論計算出各層指標的評價等級進而合成獲得產(chǎn)品族狀態(tài)的總評價等級。通過小型輪裝產(chǎn)品族狀態(tài)綜合評價案例研究，驗證了該方法的有效性。

關(guān)鍵詞：產(chǎn)品族；狀態(tài)；FAHP；證據(jù)理論；綜合評價

文章編號：1001-2265(2015)09-0151-06

收稿日期：2014-11-19；修回日期：2015-01-11

基金項目：*國家自然科學基金資助項目(71172055);江西省科技廳科技支撐計劃(20123bbf60169);江西省教育廳科技項目(GJJ13313)

作者簡介：高曉亮(1963—)，男，江西南昌人，華東交通大學講師，碩士，研究方向為大規(guī)模定制設(shè)計；王浩倫(1981—), 男,浙江金華人, 華東交通大學講師，博士，研究方向為產(chǎn)品族設(shè)計與評價，(E-mial)haolun123@163.com。

中圖分類號：TH164;TG506

Condition Evaluation of the Product Family Based on Fuzzy AHP and D-S Theory

GAO Xiao-liang,WANG Hao-lun

(School of Mechatronic Engineering, East China Jiaotong University, Nanchang 330013, China)

Abstract：In order to effectively evaluate the running state of the complex product family system in dynamic evolution with uncertainty factors, a comprehensive evaluation method of the product family state is proposedbased on FAHP and the D-S Theory.Firstly, the issue of running state in the product family evolution process is analyzed from four aspects of engineering design, market demand-economy, production capacity and operations management, and on that basis, the comprehensive evaluation index system of the product family running state is established. Then, the weight coefficient of the index in each level is obtained using FAHP, andthe qualitative and quantitative analysis methods are combined to make the evaluation process more objective, the evaluation rating of indexin each level is calculated according to the D-S Theory, then the overall rating of the product family running state is acquired synthetically.Finally, the effectiveness of this method is verified by the case study of the running state of the small size wheel loader family.

Key words： product family;state;FAHP;D-S theory;synthetic evaluation

0引言

隨著市場、技術(shù)及資源等發(fā)展和變化，作為大規(guī)模定制型企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略、核心技術(shù)以及組織管理的集中體現(xiàn)—產(chǎn)品平臺/產(chǎn)品族需要根據(jù)企業(yè)內(nèi)外環(huán)境特征的變化而不斷演進、優(yōu)化和升級，以使企業(yè)能夠持續(xù)保有和不斷提升產(chǎn)品創(chuàng)新能力。產(chǎn)品族動態(tài)演進成為了企業(yè)獲得持續(xù)競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵[1-2]。產(chǎn)品族狀態(tài)評估已成為產(chǎn)品族動態(tài)演進過程管理及企業(yè)平臺升級和轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略實施的關(guān)鍵任務(wù)之一，及時、準確和動態(tài)地掌握產(chǎn)品族的整體運營狀況，把握其總體發(fā)展水平，找出各方面潛在的困境或瓶頸問題以及可能發(fā)揮的潛力，為產(chǎn)品族進一步演進提供設(shè)計和管理等方面的依據(jù)，從而最大限度地發(fā)揮企業(yè)面向大規(guī)模定制的產(chǎn)品族系統(tǒng)的最佳效益。

目前，國內(nèi)外學者對產(chǎn)品族評價的研究主要有：文獻[3]集成層次分析法和物元分析理論，采用多維物元關(guān)聯(lián)模型對產(chǎn)品族設(shè)計方案進行評價；文獻[4]提出了產(chǎn)品族評價圖方法對產(chǎn)品族的通用性和多樣性之間的均衡關(guān)系進行量化評價；文獻[5]從多樣性、物料重用、制造裝配復(fù)雜性、零件通用性等7個方面對產(chǎn)品族配置設(shè)計進行了綜合評價；文獻[6]提出基于公理設(shè)計理論的產(chǎn)品族柔性程度評價方法。同時，也有學者對產(chǎn)品族品質(zhì)保證和成功基礎(chǔ)的產(chǎn)品平臺進行評價，文獻[2]提出用平臺效率和平臺效用來衡量產(chǎn)品族中產(chǎn)品平臺和衍生產(chǎn)品的開發(fā)績效；文獻[7]主要從技術(shù)性和經(jīng)濟型兩大方面構(gòu)建評價體系結(jié)構(gòu)對公共產(chǎn)品平臺設(shè)計進行綜合評價；文獻[8]在考慮產(chǎn)品平臺的社會生態(tài)效益的基礎(chǔ)上，采用平衡計分卡績效評價方法對產(chǎn)品平臺績效進行評價；文獻[9]從時間、成本、通用性、定制性等6個方面建立產(chǎn)品平臺的綜合評價體系；文獻[10]提出了一種包括6個維度19項平臺評價指標的產(chǎn)品平臺評價工具?，F(xiàn)有對產(chǎn)品族評價的研究主要集中在企業(yè)產(chǎn)品族概念設(shè)計問題，如，產(chǎn)品族設(shè)計方案排序選擇，產(chǎn)品族/產(chǎn)品平臺績效評價，以及注重提高產(chǎn)品平臺的通用性所帶來好處的評價方法；另一方面，對產(chǎn)品族或產(chǎn)品平臺的評價大多是靜態(tài)的，沒有考慮技術(shù)、市場客戶等因素引起的變化，這些評價方法也就難以有效地幫助企業(yè)管理者了解產(chǎn)品族演化的動態(tài)特性、產(chǎn)品族體系結(jié)構(gòu)變化的復(fù)雜性、新產(chǎn)品配置設(shè)計生產(chǎn)過程的可控性以及產(chǎn)品族演進對企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略性。因此，從動態(tài)演進角度對產(chǎn)品族的運營狀態(tài)問題進行系統(tǒng)和全面的評價對于深入理解和掌握產(chǎn)品族發(fā)展變化的就顯得非常必要。

由于產(chǎn)品族系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性以及其演進過程受外界各種因素的影響，從企業(yè)與產(chǎn)品族相關(guān)的各項業(yè)務(wù)中獲得的信息一般是不完整和模糊的，甚至可能是矛盾的，同時不同的評定人員采用不同的方法存在一定人為性和主觀性，可見產(chǎn)品族狀態(tài)評價有很大的不確定性。因而，選擇一種合適的不確定性理論對產(chǎn)品族的動態(tài)運行狀態(tài)進行準確評價是十分重要的。為此，本文提出了基于FAHP和證據(jù)理論的產(chǎn)品族狀態(tài)綜合評價方法。綜合各層指標評價等級獲得產(chǎn)品族狀態(tài)的評價等級，通過實際案例研究，驗證了該方法的有效性。

1產(chǎn)品族狀態(tài)分析與評價體系

企業(yè)不但采用基于平臺的產(chǎn)品族設(shè)計方法來實現(xiàn)大規(guī)模定制設(shè)計滿足市場個性需求，而且通過產(chǎn)品族演進保持其在市場上的競爭實力，以實現(xiàn)企業(yè)的產(chǎn)品發(fā)展戰(zhàn)略，因而產(chǎn)品族演進可以認為是企業(yè)戰(zhàn)略性產(chǎn)品創(chuàng)新和戰(zhàn)術(shù)性產(chǎn)品創(chuàng)新的綜合表現(xiàn)。從設(shè)計角度而言，產(chǎn)品族演進是基于時間和空間兩個維度來實現(xiàn)的：在空間維度上，由于市場網(wǎng)格區(qū)間個性化客戶需求的多樣性使產(chǎn)品族往往要基于產(chǎn)品平臺縱向和橫向擴展兩種策略來實現(xiàn)，這一結(jié)果就是產(chǎn)品品種數(shù)量的增加，產(chǎn)品族結(jié)構(gòu)體系變得更加復(fù)雜化；在時間維度上，技術(shù)和需求的變化使得產(chǎn)品族中的個性產(chǎn)品在功能或結(jié)構(gòu)上需要不斷進行改進或添加或刪除等，面向功能和物理結(jié)構(gòu)變換的產(chǎn)品變型設(shè)計以及設(shè)計變更使得產(chǎn)品族中的產(chǎn)品數(shù)據(jù)需要不斷動態(tài)更新，以避免產(chǎn)品數(shù)據(jù)龐大冗余和管理困難。同時，產(chǎn)品族的演進是與企業(yè)經(jīng)濟利益和發(fā)展意志相關(guān)聯(lián)的，在決定產(chǎn)品族演進方向的過程中企業(yè)產(chǎn)品族在市場競爭環(huán)境下狀態(tài)好壞的評估成為至關(guān)重要的問題。因而，本文的主要目的就是確立一個產(chǎn)品族狀態(tài)的綜合評價體系和方法，在此基礎(chǔ)上，幫助管理者了解產(chǎn)品族系統(tǒng)在各方面以及整體的優(yōu)劣情況，分析和改進產(chǎn)品族演進過程出現(xiàn)的缺點，使企業(yè)在設(shè)計與市場間取得平衡，并為產(chǎn)品族的演進決策提供依據(jù)。

產(chǎn)品族作為企業(yè)和市場聯(lián)系的橋梁，當產(chǎn)品族在工程設(shè)計能夠?qū)崿F(xiàn)客戶滿意度最大化，實現(xiàn)企業(yè)經(jīng)濟效益最大化時，這說明企業(yè)的產(chǎn)品族能夠很好地適應(yīng)與對手競爭的市場環(huán)境并且滿足市場個性需求，企業(yè)與市場之間能夠形成一種類供需關(guān)系的均衡狀態(tài)。若只強調(diào)產(chǎn)品族在設(shè)計和經(jīng)濟方面的適應(yīng)性的來決定產(chǎn)品族狀態(tài)程度顯然是不全面的，盡管設(shè)計和經(jīng)濟方面能夠直接影響產(chǎn)品族狀態(tài)變化，但在企業(yè)產(chǎn)品族實現(xiàn)上述適應(yīng)性時，還受到生產(chǎn)能力等企業(yè)內(nèi)部資源的制約以及運營管理方面協(xié)調(diào)和輔助對產(chǎn)品族整個系統(tǒng)運營的狀態(tài)間接產(chǎn)生影響?？梢?，產(chǎn)品族狀態(tài)是指在產(chǎn)品族演進過程中某一時期企業(yè)各種定制產(chǎn)品所達到的物理和功能特性、市場經(jīng)濟效益情況、生產(chǎn)和運營管理能力等系統(tǒng)各相關(guān)部分的優(yōu)劣程度的綜合描述。因此，本文對產(chǎn)品族狀態(tài)分別從產(chǎn)品族的工程設(shè)計、市場需求與經(jīng)濟效益、企業(yè)生產(chǎn)能力和產(chǎn)品族運營管理等四個方面進行綜合評價。圖1所示，產(chǎn)品族狀態(tài)綜合評價體系結(jié)構(gòu)。

圖1　產(chǎn)品族狀態(tài)評價體系結(jié)構(gòu)

2模糊AHP和證據(jù)理論

2.1模糊AHP

文獻[11]在層次分析法(AHP)的基礎(chǔ)上提出用模糊集取代判斷矩陣中的數(shù)，進而求得各元素的模糊權(quán)重，為FAHP的產(chǎn)生奠定了基礎(chǔ)。該方法主要是基于以下定義、定理和結(jié)論。

定義1[12]：若矩陣A=(aij)n×n滿足，(0≤aij≤1i,j=1,2,…,n)，則稱A是模糊矩陣；若模糊矩陣A=(aij)n×n滿足aij+aji=1，(i,j=1,2,…,n)，則稱模糊矩陣A是模糊互補矩陣；若模糊矩陣A=(aij)n×n滿足對?i,j,k有：aij=aik-ajk+0.5，(i,j=1,2,…,n)，則稱模糊矩陣A是模糊一致矩陣。

定理2[12]：模糊互補矩陣R=(rij)n×n是模糊一致矩陣的充要條件是：任意指定行(列)和其余各行(列)對應(yīng)元素之差為某一常數(shù)，或者存在一n階非負歸一化的向量W=(w1,w2,…,wn)T及一正數(shù)a使得

aij=a(wi-wj)+0.5，(i,j=1,2,…,n)

(1)

(2)

2.2證據(jù)理論

證據(jù)理論，也稱為D-S理論，是由Dempster首先提出，后由Shafer發(fā)展而形成的。D-S證據(jù)推理作為概率論的推廣，可有效地處理不確定性推理的問題，具有融合信任度上升、不確定性減小、信息量增加等優(yōu)點，是一種處理不確定性的決策算法[15]。設(shè)θ為一個有限的結(jié)果空間，稱為辨識框架。θ的子集稱為一個命題，θ的冪集2θ是由θ的所有子集構(gòu)成的集合，即2θ中的每個元素都對應(yīng)一個命題。

定義2[16]：對任意命題A，如果集函數(shù)m：2θ→[0,1]滿足：①m(φ)=0;②m(A)≥0,且∑A∈2θm(A)=1，則稱m為θ上的基本概率賦值，簡稱mass函數(shù)。如果A?θ，且m(A)>0，則稱A為焦元，m(A)表示證據(jù)對命題A的信任程度。

定義3[16-17]：設(shè)?A?θ，則由Bel(A)=∑B?Am(B)定義的函數(shù)Bel:2θ→[0,1]稱為信任函數(shù)。

可見，m(A)表示的是恰好對集合A的精確信任程度。而Bel(A)表示對A的總信任度，P(A)表示對所有與A有關(guān)(交集非空)集合的總信任度。設(shè)Bel1,Bel2,…,Beln是同一辨識框架θ上的信任函數(shù)，m1,m2,…,mn是其對應(yīng)的基本概率賦值函數(shù)，如果Bel1⊕Bel2⊕…⊕Beln存在，其基本概率賦值函數(shù)為：

(3)

式(3)即為D-S合成法則，它是一個反映證據(jù)聯(lián)合作用的法則。給出同一識別框架上基于不同證據(jù)的信任函數(shù)，如果這幾個證據(jù)不是完全沖突的，那么就可以用D-S合成法則計算出在這幾個證據(jù)聯(lián)合作用下產(chǎn)生的信任函數(shù)。

3產(chǎn)品族狀態(tài)綜合評價過程

在實施產(chǎn)品族演進過程的狀態(tài)評價時，首先必須確定分析狀態(tài)評價范圍，明確分析評估目的；接著根據(jù)構(gòu)建產(chǎn)品族狀態(tài)綜合評價指標體系結(jié)構(gòu)，通過FAHP獲得評價指標體系中各級指標的權(quán)重，分別對定性和定量指標進行分析和處理；然后運用證據(jù)理論對底層指標予以評價(明確處于優(yōu)、良、中、差等級的評價值)，最后從下而上對各級指標進行合成，獲得產(chǎn)品族狀態(tài)的綜合評價，并根據(jù)評價結(jié)果對產(chǎn)品族相關(guān)的四個方面進行改進分析，提出一些改進的措施。

3.1指標權(quán)重標度設(shè)定

在互補標度中0.1~0.9標度應(yīng)用最為廣泛，但是這種標度實際上縮小了元素之間重要性對比的范圍。例如，假設(shè)元素a1完全決定目標的實現(xiàn)程度，但是在0.1~0.9標度下卻無法給出a1分配權(quán)重w1=1。為了考慮極限情況，這里采用11個等級的0~1標度，見表1所示。

表1　指標間相對重要性與標度等級的對應(yīng)關(guān)系 [13]

3.2指標處理與一致性轉(zhuǎn)化

(1)定量指標的無量綱化

為了消除不同指標和量綱的影響，針對不同類型的定量指標，本文采用一種均值變換法，該方法首先求出所有指標值的平均值，然后用各指標值比上其平均值得到無量綱化后的指標值：

(4)

式中yi為產(chǎn)品族狀態(tài)評價體系的第i個指標當前實際數(shù)值，yi′為無量綱化后的指標值，d和M分別為定量指標和該指標歷史時段個數(shù)，本文取M=3。

(2)指標值的一致性轉(zhuǎn)化

假設(shè)將指標值按一定的標準劃分為N個評價等級，將每個評價等級看成一個灰類，則有N個評價灰類，H1,H2,…,HN。對于定量指標，將無量綱化的指標值看成灰類數(shù)，由決策者給出某一指標屬于第n個灰類的白化權(quán)函數(shù)[18]gn(n=1,2,…,N)；白化權(quán)函數(shù)的性質(zhì)有[0,1]，但由于各灰類的定義不具有排他性，因而可能有∑gn≠1，將其形式做歸一化處理為：

(5)

其中，βi,n表示指標i被決策者評估為級別的Hn可信程度。對于定性指標，可以直接把它評定為一個評語。

3.3基于證據(jù)推理的評估模型

步驟1：構(gòu)造基本概率分配函數(shù)。首先將影響產(chǎn)品族狀態(tài)的指標C={c1,c2,…,cM}看成是證據(jù)推理方法的證據(jù)，將評價等級H={Hn,n=1,2,…,5}作為識別框架。設(shè)mi,n是一個基本可信度，它表示在指標ci下判斷產(chǎn)品族狀態(tài)為Hn的程度，mi,H表示未被分配的可信度，則

mi,n=ωiβi,n

(6)

(7)

(8)

(9)

(n=1,2,…,5; i=1,2,…,M)

m(Hn)=

(10)

(11)

(12)

其中，K=

那么，

(13)

(14)

公式(13)、(14)提供了歸一化過程，表示對未知信任度值適當?shù)剡M行分配，βn(A)和βH(A)表示產(chǎn)品族狀態(tài)A的所有判斷信息合成后的信任程度。其中βn(A)表示對產(chǎn)品族狀態(tài)在總指標下為Hn等級的置信程度，而βH(A)則表示未知程度。

步驟3： 計算產(chǎn)品族狀態(tài)A的總評價值，并進行總體評價。由于產(chǎn)品族狀態(tài)評價系統(tǒng)是不完備的，所以專家對產(chǎn)品族狀態(tài)A總得評價值是一個區(qū)間，即[Pmin(A)，Pmax(A)]，其中Pmin(A)和Pmax(A)分別表示專家對產(chǎn)品族狀態(tài)A的最小評價值和最大評價值。若Pmax(A)-Pmin(A)的值越大，說明評價結(jié)果不確定性越大。為了便于評價，本文采用百分之對各評價等級進行賦值，即：P(H1)=100,P(H2)=75,P(H3)=50,P(H4)=25,P(H5)=0。

那么，對該產(chǎn)品族狀態(tài)A做出總體評價Paver(A)，根據(jù)公式(19)計算總評價值：

(15)

4案例分析

某小型輪式裝載機生產(chǎn)企業(yè)最初的小型輪裝產(chǎn)品品種就15型一種，較單一，之后再此機型上改進陸續(xù)開發(fā)了16、18、20等三類機型，同時各型號都有多種變型配置設(shè)計的品種產(chǎn)品。因而，隨著企業(yè)多樣機型設(shè)計技術(shù)發(fā)展和生產(chǎn)能力的不斷提升，該小型輪裝產(chǎn)品族也在不斷發(fā)展演進。應(yīng)用上述方法，對該企業(yè)小型輪裝產(chǎn)品族的狀態(tài)進行評價和分析。

4.1確定指標權(quán)重

小型輪裝產(chǎn)品族的評價指標體系包括工程設(shè)計、市場-經(jīng)濟、生產(chǎn)能力和運營管理四個方面，首先以指標體系結(jié)構(gòu)的中的“工程設(shè)計B1”8個子指標為例。指標權(quán)重確定過程如下：

第1位專家為8個子指標確定的模糊互補判斷矩陣A，用定理2檢驗該矩陣可知它并不一致，根據(jù)定理4可得模糊一致判斷矩陣B。

利用定理3可得第1位專家給出的指標權(quán)重為W1=(0.11,0.18,0.11,0.14,0.08,0.11,0.13,0.14)T。同理，可得另外兩位專家給出的指標權(quán)重分別為：W2=(0.12,0.20,0.10,0.12,0.08,0.11,0.16,0.11)T；W3=(0.13,0.17,0.12,0.13,0.10,0.10,0.12,0.13)T。設(shè)三位專家的權(quán)威性相同，得到指標權(quán)重綜合判斷：W=(0.12,0.18,0.11,0.13,0.08,0.11,0.14,0.13)T。由此計算得到C級和B級指標的權(quán)重值。

4.2基于證據(jù)推理的評價過程

本文將小型輪裝產(chǎn)品族狀態(tài)的評估等級分為5個等級，即H={很好H1，好H2，一般H3，差H4，很差H5}。針對定性指標，根據(jù)該企業(yè)專家的知識背景和工作經(jīng)歷給出各評價等級Hn(n=1,2,…,5)的信度；對于定量指標，由式(4)將各定量指標進行無量綱化，本文給出白化權(quán)函數(shù)為g1[-,-,0.1,0.5],g2[0.1,0.5,-,0.9],g3[0.5,0.9,-,0.3],g4[0.9,1.3,-,1.7],g5[1.3,1.7,-,-]，根據(jù)式(5)將定量指標轉(zhuǎn)換成評價等級。仍以指標體系結(jié)構(gòu)的中的“工程設(shè)計B1”8個子指標為例。見表2，工程設(shè)計的C級指標情況。

表2　工程設(shè)計的 C級指標情況

其中，根據(jù)式(5)將定量指標c1的評價轉(zhuǎn)化成信度形式，而其余定性指標的評價由專家直接給出信度評價。再由式(6)~(9)可以得到底層(C級)指標的評價等級的基本可信度值，見表3，工程設(shè)計C級指標評價等級的基本可信度值。

表3　工程設(shè)計 C級指標評價等級基本可信度及評價值

根據(jù)式(10)~(15)，先對C級指標評價等級信度進行合成，得到B級指標下評價等級置信度及評價值，見表4。同理，再對B級指標進行合成得到產(chǎn)品族狀態(tài)的總體評價，即Paver(A)=51.951。評價結(jié)果見表5所示。

表4　B級指標評價等級置信度及評價值

表5　總指標下各評價等級的置信度及評價值

4.3分析

應(yīng)用模糊AHP和證據(jù)理論方法對產(chǎn)品族狀態(tài)進行評價，表6呈現(xiàn)了該企業(yè)的小型輪裝產(chǎn)品族狀態(tài)評價主要的結(jié)果。

表6　小型輪裝產(chǎn)品族狀態(tài)評價指標體系表

小型輪裝產(chǎn)品族的狀態(tài)評價值為Paver(A)=51.951，表明該輪裝產(chǎn)品族總體狀態(tài)處于中等偏下水平，介于“一般”和“差”等級之間。從表6中可以進一步看出，該小型輪裝產(chǎn)品族在工程設(shè)計、需求-經(jīng)濟、生產(chǎn)品和運營管理四個方面中，B3生產(chǎn)能力為較差部分，其中如c14自制購件比、c15物料供應(yīng)和c16生產(chǎn)柔性方面都處在“差”的級別上，這些需要進一步加以改善。例如合理調(diào)整自制購件比率，尤其是減少小型輪裝產(chǎn)品中個性定制程度較高的零部件的生產(chǎn)，包括一些可以協(xié)同制造的關(guān)鍵零部件；在物料供應(yīng)協(xié)調(diào)管理方面，應(yīng)加快完善企業(yè)信息化建設(shè)，提高小型輪裝產(chǎn)品族基礎(chǔ)信息分析和管理能力；提高小型輪裝產(chǎn)品的大型結(jié)構(gòu)件的焊接工藝工裝的重用性和制造柔性等。另外，B1工程設(shè)計中c5設(shè)計重用、B2需求-經(jīng)濟中c11產(chǎn)品競爭力、B3生產(chǎn)管理中c18員工素質(zhì)和B4運營管理中c22突發(fā)事件處理等方面的評價結(jié)果為“一般”偏“差”，這些也是企業(yè)亟待改進的方面。綜上，盡管小型輪裝產(chǎn)品族的狀態(tài)整體評價低于“一般”水平，但是從B級和C級指標的評價情況來看，并非處在極度困境中，而且企業(yè)通過這一評價可以有針對性地進行解決問題并有效地優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部資源。

5結(jié)論

在大規(guī)模定制生產(chǎn)模式下，產(chǎn)品族狀態(tài)評價是產(chǎn)品族動態(tài)演進過程中的關(guān)鍵一環(huán)。通過對產(chǎn)品族演進過程中產(chǎn)品族狀態(tài)的分析，提出了產(chǎn)品族狀態(tài)評價指標體系結(jié)構(gòu)，進一步，針對在動態(tài)演進環(huán)境下評價信息的不完整性、模糊性和不確定性問題，研究了基于模糊AHP和證據(jù)理論的產(chǎn)品族狀態(tài)綜合評價方法，并給出小型輪裝產(chǎn)品族的狀態(tài)評價案例。從案例應(yīng)用來看，評價的結(jié)果與實際遇到的問題吻合，從而驗證了該方法的有效性。產(chǎn)品族狀態(tài)評價結(jié)果為企業(yè)管理者和設(shè)計人員發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品族在演進過程中存在的問題提供了指導(dǎo)。因此下一步的工作重點是在本文方法的基礎(chǔ)上如何篩選和解決產(chǎn)品族深層次的技術(shù)上和管理上有助于推動產(chǎn)品族演進的創(chuàng)新性問題。

[參考文獻]

[1] 王毅, 范保群. 新產(chǎn)品開發(fā)中的動態(tài)平臺戰(zhàn)略[J]. 科研管理, 2004, 25(4): 97-103.

[2] Meyer M H, Tertzakian P, Utterback J M. Metrics for managing research and development in the context of the product family[J]. Management Science, 1997,43:88-111.

[3] 單汨源,李果,陳丹. 大規(guī)模定制產(chǎn)品族設(shè)計方案多維物元關(guān)聯(lián)評價研究[J]. 計算機集成制造系統(tǒng), 2006,12(7): 1146-1152.

[4] Xiaoli Ye, Henri J Thevenot, FabriceAlizon, et al. Using product family evaluation graphs in product family design [J]. International Journal of Production Research, 2009, 47(13):3559-3585.

[5] Thevenot H J, T W Simpson. A comprehensive metric for evaluating component commonality in a product family [J]. Journal of Engineering Design, 2007, 18(6): 577-598.

[6] Dan B,Tseng M M. Assessing the inherent flexibility of product families for meeting customization requirements[J].Int. J. Manufacturing Technology and Management, 2007, 10(2/3):227-246.

[7] 秦紅斌,肖人彬,鐘毅芳,等. 面向產(chǎn)品族設(shè)計的公共產(chǎn)品平臺評價與決策[J]. 計算機集成制造系統(tǒng), 2007, 13(7): 1286-1294.

[8] 丁振華.基于加權(quán)模糊邏輯推理的產(chǎn)品平臺績效評價[J]. 大連理工大學學報(社會科學版), 2009, 30(4):17-22.

[9] 貢智兵,李東波,于敏健. 大規(guī)模定制產(chǎn)品平臺的綜合評價模型研究[J]. 中國機械工程, 2007,18(13): 1576-1580.

[10] Kevin Otto, KatjaHoltta-Otto. A multi-criteria assessment tool for screening preliminary product platform concepts [J]. J. Intell. Manuf. 2007, 18:59-75.

[11] P J M van Laarhoven, W Pedrycz. A fuzzy extension of Saaty’s priority theory [J]. Fuzzy Sets and Systems, 1983, 11(1-3):199-227.

[12] 張吉軍. 模糊層次分析法(FAHP) [J]. 模糊系統(tǒng)與數(shù)學, 2000, 14(2): 80-88.

[13] 王陽, 李延喜, 鄭春艷, 等. 基于模糊層次分析法的風險投資后續(xù)管理風險評估研究[J]. 管理學報, 2008,5(1): 54-58.

[14] 呂躍進.基于模糊一致矩陣的模糊層次分析法的排序[J]. 模糊系統(tǒng)與數(shù)學, 2002,16(2):79-85.

[15] 段新生. 證據(jù)理論與決策、人工智能[M]. 北京: 中國人民大學出版社, 1993.

[16] Ronald R. Yager. On the dempster-shafer framework and new combination rules [J]. Information Science, 1987,41:93-137.

[17] Yang J B. Rule and utility based evidential reasoning approach for multiattribute decision analysis under uncertainties [J]. European Journal of Operational Research,2001, 131(1): 31-61.

[18] 劉思峰,黨耀國,方志耕,等.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M]. 5版,北京：科學出版社, 2010.

(編輯李秀敏)