劉芮葭,章 輝,李旭杰
(遼寧工程技術(shù)大學(xué) 工商管理學(xué)院,葫蘆島 125105)
產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案優(yōu)選是繼產(chǎn)品概念設(shè)計(jì)之后的又一個(gè)重要的環(huán)節(jié),通過(guò)對(duì)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行評(píng)價(jià)并選擇最佳設(shè)計(jì)方案,其將對(duì)后續(xù)的詳細(xì)設(shè)計(jì)及優(yōu)化環(huán)節(jié)產(chǎn)生重要影響。產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案優(yōu)選過(guò)程需要對(duì)多重指標(biāo)進(jìn)行整合,并對(duì)多個(gè)可行方案進(jìn)行評(píng)價(jià)和排序S,因此產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案優(yōu)選是一種典型的多屬性決策問(wèn)題[1]。企業(yè)在產(chǎn)品的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中,對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案的優(yōu)選是企業(yè)所要面臨的一個(gè)重要難題,為了更好地解決這個(gè)難題,需要以顧客需求為出發(fā)點(diǎn)對(duì)不同方案進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)價(jià),并從中篩選出最有助于提高產(chǎn)品性能的產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案[2]。將客戶(hù)需求轉(zhuǎn)移到產(chǎn)品設(shè)計(jì)中去,對(duì)企業(yè)做出正確的方案決策具有重要意義[3]。
產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案優(yōu)選一直是制造行業(yè)最關(guān)心的問(wèn)題,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)如何進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案優(yōu)選已經(jīng)做了大量研究,曾有學(xué)者采用模糊ANP[4]、灰色關(guān)聯(lián)分析法[5]、案例推理法[6]和層次分析法[7]等對(duì)類(lèi)似問(wèn)題進(jìn)行了研究。程曉娟等[8]立足于個(gè)性化定制行業(yè),針對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)決策過(guò)程中出現(xiàn)的過(guò)約束現(xiàn)象,提出一種基于模糊偏好和約束層次理論的產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案優(yōu)選模型。王娟麗等[9]。
為了對(duì)設(shè)計(jì)方案作出更為全面和準(zhǔn)確的評(píng)價(jià),運(yùn)用QFD、整數(shù)規(guī)劃、全因子實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)等方法建立了一種有效的設(shè)計(jì)方案評(píng)價(jià)模型。梁海明等[10]將決策小組的分布式群體感性評(píng)價(jià)值考慮進(jìn)來(lái),結(jié)合具有硬性一致型、硬性?xún)?yōu)勢(shì)型和允許違反型三種類(lèi)型的推理方法,提出了以隨機(jī)占優(yōu)準(zhǔn)則為排序方法的產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案優(yōu)選方法。呂欣等[11]以產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案評(píng)價(jià)過(guò)程中存在的片面性和主觀(guān)性為出發(fā)點(diǎn),經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的文獻(xiàn)研究和問(wèn)卷調(diào)查,提出一種結(jié)合了AHP和TOPSIS法的方案評(píng)價(jià)優(yōu)選方法。張文召等[12]針對(duì)方案評(píng)價(jià)過(guò)程中的主觀(guān)性和模糊性問(wèn)題,以問(wèn)卷調(diào)查為手段,建立了一種基于模糊集、R-KANO、灰色關(guān)聯(lián)分析和G-TOPSIS法的產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案優(yōu)模型。楊東[13]利用QFD方法建立了有效的產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案指標(biāo)體系和對(duì)應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重。李金海[14]將QFD與TRIZ相結(jié)合,建立了新的產(chǎn)品研發(fā)模型,提高了研發(fā)效率。LUOXG[15]提出一種基于質(zhì)量功能展開(kāi)的(QFD)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法,通過(guò)質(zhì)量屋和關(guān)聯(lián)性分析將顧客最為關(guān)切的需求轉(zhuǎn)化為工程設(shè)計(jì)相關(guān)屬性。SHIPEI LI[16]提出一種基于模糊QFD的擴(kuò)展概率語(yǔ)言方法,根據(jù)開(kāi)放式設(shè)計(jì)中的顧客需求來(lái)確定工程特性的重要性權(quán)重。上述研究從不同角度對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的確定以及方案評(píng)價(jià)過(guò)程中突發(fā)問(wèn)題的解決進(jìn)行了開(kāi)創(chuàng)性探索,并取得了顯著的成效。但以上研究對(duì)指標(biāo)權(quán)重初始值以及指標(biāo)屬性初始值中部分值的精確性要求過(guò)高,在實(shí)際產(chǎn)品設(shè)計(jì)中,決策者往往很難得到所有有關(guān)設(shè)計(jì)指標(biāo)的精確數(shù)值,對(duì)于某些屬性值就需要結(jié)合有關(guān)專(zhuān)家的模糊評(píng)估來(lái)進(jìn)行確定。并且這些研究都是基于可行方案集內(nèi)部之間的比較評(píng)價(jià)與排序來(lái)確定最優(yōu)方案的,由于缺少期望標(biāo)桿方案,很難找到可行方案相對(duì)于期望方案的不足之處,無(wú)法提供后期設(shè)計(jì)的改進(jìn)意見(jiàn)。因此,本文圍繞產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案優(yōu)選問(wèn)題,將模糊集理論與QFD相結(jié)合,從顧客需求出發(fā)建立產(chǎn)品設(shè)計(jì)特性及模糊關(guān)聯(lián)關(guān)系矩陣,并運(yùn)用模糊偏好關(guān)系分析確定了設(shè)計(jì)指標(biāo)權(quán)重,最后引入期望方案,通過(guò)兼具精確和模糊信息處理功能的高斯相似性理論,對(duì)可行方案進(jìn)行了有效評(píng)價(jià)與優(yōu)選。
本文對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案進(jìn)行優(yōu)選的框架如圖1所示。
圖1 研究框架
為了便于產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案優(yōu)選后續(xù)工作的進(jìn)行,本文首先利用三角模糊數(shù)對(duì)不確定性語(yǔ)言信息進(jìn)行處理。
利用三角模糊數(shù)將表示專(zhuān)家Et(t=1,2,…,q)對(duì)顧客需求CRi(i=1,2,…,n)以及顧客需求CRi與產(chǎn)品設(shè)計(jì)特性DFj(j=1,2,…,m)間關(guān)聯(lián)關(guān)系的不確定性語(yǔ)言信息轉(zhuǎn)化成具體數(shù)值。
設(shè)Rqij是與專(zhuān)家Et對(duì)顧客需求CRi與產(chǎn)品設(shè)計(jì)特性DFj之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的評(píng)估結(jié)果相對(duì)應(yīng)的三角模糊數(shù),同樣地,本文用其算數(shù)平均值均值來(lái)表示顧客需求與產(chǎn)品設(shè)計(jì)特性之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的群決策值:
因此,顧客需求與產(chǎn)品設(shè)計(jì)特性之間關(guān)聯(lián)關(guān)系矩陣R表示如下:
如式(4)所示三角模糊數(shù)是具有分段線(xiàn)性隸屬函數(shù)μA的模糊數(shù)[17]。本文采用三粒度的語(yǔ)言信息集合,即S={差,中,好},表1為語(yǔ)言信息變量與三角模糊數(shù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系,根據(jù)該關(guān)系將專(zhuān)家語(yǔ)言信息轉(zhuǎn)化為三角模糊數(shù),如式(1)的計(jì)算結(jié)果表示顧客需求的三角模糊數(shù),式(2)的結(jié)果表示顧客需求與產(chǎn)品設(shè)計(jì)特性之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的三角模糊數(shù)。
表1 語(yǔ)言信息與三角模糊數(shù)的對(duì)應(yīng)轉(zhuǎn)換關(guān)系
其中,A為三角模糊數(shù),記A=(al,am,au),且al≤am≤au,其中al,au為三角模糊數(shù)A的上限和下限。
令X={x1,x2,…,xn}為一組三角模糊數(shù),其中xi=(xil,xim,xiu),則該組三角模糊數(shù)的算術(shù)平均值表達(dá)式為:
其中‖T‖的表達(dá)式如下:
1)首先需要構(gòu)建與在QFD分析過(guò)程中得到的產(chǎn)品設(shè)計(jì)特性相對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。假設(shè)一共有s個(gè)可行方案,首先計(jì)算可行方案與期望方案各指標(biāo)之間的差異程度[18],Δ(pkj,poj)表示pkj與poj之間的差異程度,其中pkj指的是第k個(gè)可行方案Hk在第j個(gè)指標(biāo)DCj下的屬性值;poj指的是期望方案Ho在第j個(gè)指標(biāo)DCj下的的屬性值。
當(dāng)屬性值為具體數(shù)值時(shí),Δ(pkj,poj)的表達(dá)式為:
在實(shí)際操作中,某些指標(biāo)的屬性值難以直接用明確數(shù)值來(lái)衡量,而通常是以語(yǔ)言信息來(lái)表示,因此pkj,poj之間的差異程度此時(shí)就不能直接進(jìn)行計(jì)算,所以本文需要將這類(lèi)指標(biāo)屬性語(yǔ)言信息轉(zhuǎn)化為三角模糊數(shù)進(jìn)行計(jì)算。
假設(shè)pkj,poj對(duì)應(yīng)的三角模糊數(shù)分別為(plkj,pmkj,prkj)和(ploj,pmoj,proj),則Δ(pkj,poj)的表達(dá)式為:
2)運(yùn)用高斯相似性計(jì)算方法[19]計(jì)算可行方案與期望方案在第j個(gè)指標(biāo)下的相似性。用Sim(pkj,poj)表示第k個(gè)可行方案Hk與期望方案Ho在第j個(gè)指標(biāo)DCj下的相似性,Sim(pkj,poj)的表達(dá)式為:
其中δj表示第j個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)高斯曲線(xiàn)上的撓度。當(dāng)指標(biāo)為明確數(shù)值時(shí),δj的表達(dá)式為:
當(dāng)指標(biāo)為語(yǔ)言變量時(shí),δj的表達(dá)式為:
3)求得可行方案與期望方案各指標(biāo)的相似性之后,還需計(jì)算各可行方案與期望方案的整體相似性,令Sim(Hk,Ho)表示第k個(gè)可行方案Hk與期望方案Ho的整體相似性,Sim(Hk,Ho)的表達(dá)式為:
綜上,基于QFD、模糊偏好關(guān)系和高斯相似性分析來(lái)對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案進(jìn)行優(yōu)選的步驟如下:
第一步:通過(guò)QFD分析確定以顧客需求為出發(fā)點(diǎn)的各產(chǎn)品設(shè)計(jì)特性及其與顧客需求之間的相互關(guān)聯(lián)關(guān)系,并結(jié)合表1確定對(duì)應(yīng)的三角模糊數(shù),然后通過(guò)式(1)~式(8)中的相關(guān)算法分別求得顧客需求相對(duì)重要度以及產(chǎn)品設(shè)計(jì)特性相對(duì)重要度,并利用式(9)計(jì)算各產(chǎn)品設(shè)計(jì)特性的權(quán)重。
第二步:構(gòu)建與在QFD分析過(guò)程中得到的產(chǎn)品設(shè)計(jì)特性相對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并確定產(chǎn)品各指標(biāo)下的期望值,找出指標(biāo)中屬于語(yǔ)言變量的部分,通過(guò)表1中的對(duì)應(yīng)關(guān)系將其轉(zhuǎn)化。
第三步:求各可行方案與期望方案對(duì)應(yīng)指標(biāo)之間的相似性,首先,通過(guò)式(10)、式(11)計(jì)算各設(shè)計(jì)方案與期望間不同指標(biāo)下的差異程度,接著通過(guò)式(12)、式(13)和式(14)計(jì)算各設(shè)計(jì)方案與期望方案間不同指標(biāo)下的相似性。
第四步:求整體相似性,計(jì)算出各可行方案與期望間不同指標(biāo)下的相似性之后,利用式(15)計(jì)算各可行方案與期望方案之間的整體相似性。
第五步:排序選優(yōu),根據(jù)整體相似性的數(shù)值由大到小排序,排名越靠前說(shuō)明方案越理想。
為了驗(yàn)證該模型的有效性,實(shí)例采用文[20]某重工企業(yè)有關(guān)裝載機(jī)設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù),并將原五粒度語(yǔ)言信息變量重新分類(lèi)為三粒度語(yǔ)言信息變量。在實(shí)例中,通過(guò)顧客訪(fǎng)談和調(diào)研獲得以下六種主要的顧客需求:動(dòng)力強(qiáng)勁(CR1)、靈活高效(CR2)、易操控(CR3)、穩(wěn)定可靠(CR4)、服務(wù)及時(shí)(CR5)和低能耗(CR6)。從顧客需求出發(fā)而確定的產(chǎn)品設(shè)計(jì)特性對(duì)應(yīng)的有:發(fā)動(dòng)機(jī)額定功率(DF1)、最大掘起力(DF2)、斗容量(DF3)、最大卸載高度(DF4)、三項(xiàng)和時(shí)間(DF5)、最小轉(zhuǎn)彎半徑(DF6)、變速操縱方式(DF7)、預(yù)防性維修策略(DF8)、服務(wù)響應(yīng)效率(DF9)、服務(wù)完成效率(DF11)、節(jié)能方案(DF10)、尾氣排放標(biāo)準(zhǔn)(DF12)。
首先,運(yùn)用專(zhuān)家語(yǔ)言信息對(duì)顧客需求進(jìn)行評(píng)估,并計(jì)算出每種需求的相對(duì)重要度,結(jié)果如表2所示。
表2 顧客需求重要度的語(yǔ)言評(píng)估信息及其相對(duì)重要度
顧客需求相對(duì)重要度結(jié)果顯示,各需求相對(duì)重要度都在0.5左右擺動(dòng),其中動(dòng)力需求的相對(duì)重要度值最大,為0.57,服務(wù)及時(shí)性需求方面的相對(duì)重要度值最小,為0.45。但總的來(lái)說(shuō),各結(jié)果相對(duì)接近,說(shuō)明顧客對(duì)每種需求的期待程度幾乎都在同一水平上。
接著,采用專(zhuān)家語(yǔ)言信息對(duì)顧客需求和設(shè)計(jì)特性之間關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行評(píng)估,然后通過(guò)表1將評(píng)估結(jié)果轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)三角模糊數(shù),在此基礎(chǔ)上,通過(guò)式(2)和式(3)建立顧客需求與產(chǎn)品設(shè)計(jì)特性間的模糊關(guān)聯(lián)關(guān)系矩陣,并將表2得到的顧客需求相對(duì)重要度與該關(guān)聯(lián)矩陣相乘求得各設(shè)計(jì)特性的模糊重要度,最后,根據(jù)式(5)~式(7)和式(9)計(jì)算產(chǎn)品各設(shè)計(jì)特性的相對(duì)重要度及權(quán)重,結(jié)果如表3所示。
表3 產(chǎn)品設(shè)計(jì)特性相對(duì)重要性
針對(duì)企業(yè)額定載荷為3t的裝載機(jī),建立裝載機(jī)設(shè)計(jì)方案指標(biāo)體系,指標(biāo)的類(lèi)型、說(shuō)明、變量類(lèi)型以及取值如表4所示。
表4 設(shè)計(jì)方案評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與描述
針對(duì)該類(lèi)重工產(chǎn)品,設(shè)計(jì)部門(mén)給出六種裝載機(jī)設(shè)計(jì)方案,分別為H1、H2、H3、H4、H5和H6,本文以每個(gè)指標(biāo)的最優(yōu)值集合作為期望方案H0的方案指標(biāo)來(lái)對(duì)各設(shè)計(jì)方案進(jìn)行優(yōu)選,各方案的指標(biāo)信息如表5所示。
根據(jù)表1中的提到的各語(yǔ)言信息變量與相對(duì)應(yīng)的三角模糊數(shù)的轉(zhuǎn)換關(guān)系,對(duì)表5中的語(yǔ)言信息進(jìn)行轉(zhuǎn)化,具體需要轉(zhuǎn)化的有DF7、DF8、DF11和DF12這四個(gè)指標(biāo),轉(zhuǎn)化結(jié)果如表6所示。
表5 各方案的指標(biāo)信息
表6 語(yǔ)言信息轉(zhuǎn)化為三角模糊數(shù)
確定了各指標(biāo)的具體數(shù)值后,通過(guò)式(10)和式(11)計(jì)算各設(shè)計(jì)方案指標(biāo)值與期望指標(biāo)值之間的差異程度,結(jié)果如表7所示。其值越小,說(shuō)明差異越小,比如當(dāng)值為0時(shí),說(shuō)明設(shè)計(jì)指標(biāo)值與期望指標(biāo)值之間無(wú)差異;反之則差異越大,比如當(dāng)值為1時(shí)說(shuō)明設(shè)計(jì)指標(biāo)值與期望指標(biāo)值之間差異最大。而中間值則代表無(wú)差異至最大差異之間的差異程度。
表7 各設(shè)計(jì)指標(biāo)值與期望值之間的差異
接著,通過(guò)式(12)、式(13)和式(14)計(jì)算各設(shè)計(jì)指標(biāo)值與期望指標(biāo)之間的相似性,結(jié)果如表8所示。其值越大,說(shuō)明相似性越大,如當(dāng)值為1時(shí)說(shuō)明設(shè)計(jì)指標(biāo)與期望指標(biāo)的值相同;反之則相似性則越小。需要說(shuō)明的是此處沒(méi)有相似度為0的值存在,對(duì)應(yīng)于表7中的無(wú)差異和最大差異,相似性的結(jié)果也只有相同(完全相似)和最小相似性。并且,可以發(fā)現(xiàn)各可行方案與期望方案之間在某些指標(biāo)下相似性并不高,說(shuō)明設(shè)計(jì)仍然不夠完美,還有改善的空間,以方案H3為例,其在發(fā)動(dòng)機(jī)額定功率DF1、最大卸載高度DF4、三項(xiàng)和時(shí)間DF5、最小轉(zhuǎn)彎半徑DF6、變速操縱方式DF7等方面與期望方案還有一定差距,在后期設(shè)計(jì)中有必要加以提升。
表8 各設(shè)計(jì)指標(biāo)值與期望值之間的相似性
根據(jù)各產(chǎn)品設(shè)計(jì)特性權(quán)重值和各設(shè)計(jì)指標(biāo)值與期望值之間的相似性值,通過(guò)式(15)計(jì)算各可行方案與期望方案之間的整體相似性,并對(duì)結(jié)果由大到小進(jìn)行排序,最終結(jié)果如表9所示。
表9 各設(shè)計(jì)方案與期望方案之間的整體相似性
由排序結(jié)果可以看出,各設(shè)計(jì)方案與期望方案的相似性結(jié)果為H3>H2>H6>H5>H4>H1,因此對(duì)于額定載荷為3T的裝載機(jī)的六種設(shè)計(jì)方案中,方案H3與期望方案最為相似,相似性值為0.7549,H3是最有可能應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)中去的方案。通過(guò)初始指標(biāo)值可以看出,設(shè)計(jì)方案H3與期望方案在最大掘起力DF2、斗容量DF3、預(yù)防性維修策略DF8、服務(wù)響應(yīng)效率DF9、服務(wù)完成效率DF10、節(jié)能方案DF11、尾氣排放標(biāo)準(zhǔn)DF12七個(gè)指標(biāo)上完全一致。而與期望方案相似性最小的方案H1,其相似性?xún)H為0.3505,同樣對(duì)初始指標(biāo)值進(jìn)行比對(duì),不難發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)方案H1與期望方案僅在三項(xiàng)和時(shí)間DF5、最小轉(zhuǎn)彎半徑DF6兩個(gè)指標(biāo)上的值相同。當(dāng)然并不是具有相同指標(biāo)值的指標(biāo)數(shù)目越多就一定相似性最高,還必須考慮各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重及其指標(biāo)值的具體大小,才能保證結(jié)果的客觀(guān)準(zhǔn)確性,如方案H4和H1,方案H4雖然排名靠前,但其只有一項(xiàng)指標(biāo)最小轉(zhuǎn)彎半徑DF6的值是與期望值一致的,而方案H1雖排名靠后,但其存在兩項(xiàng)指標(biāo)三項(xiàng)和時(shí)間DF5、最小轉(zhuǎn)彎半徑DF6的值與期望值一致。
本文運(yùn)用QFD、模糊偏好關(guān)系、高斯相似性分析等方法,將顧客對(duì)于產(chǎn)品的需求轉(zhuǎn)化為對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案進(jìn)行評(píng)價(jià)優(yōu)選的動(dòng)因??朔嗽跀?shù)據(jù)精確度和方案評(píng)價(jià)中無(wú)期望標(biāo)桿等方面存在的部分弊端,建立了有效的產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案優(yōu)選模型,使得企業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)者以及決策者能夠快速地按照顧客需求,選出最能激發(fā)產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案。實(shí)例分析過(guò)程及結(jié)果證明,該方法能夠?qū)⑺写_定和不確定的決策信息都納入考慮范疇,與期望方案進(jìn)行相似性對(duì)比,既能有效選出最佳設(shè)計(jì)方案,也能顯示出各方案與期望方案相比而存在的不足,有利于企業(yè)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行進(jìn)一步的改進(jìn)升級(jí),幫助企業(yè)在行業(yè)內(nèi)同類(lèi)產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)中贏(yíng)得更大優(yōu)勢(shì)。