面向大规模定制产品设计的客户需求处理关键技术研究

论文摘要

企业经营管理理念的更新、市场环境的变化、信息技术和先进制造技术的发展,使得大规模定制这种新的生产模式应运而生,并正在逐渐取代传统的大规模生产模式,从而成为现代企业的主流生产方式。大规模定制是一种以客户需求为起点与导向的需求拉动型生产模式,客户需求是驱动大规模定制产品设计的原动力,更是指导产品设计的重要依据,其处理的方法与技术贯穿了大规模定制产品的整个生命周期。本文在分析面向大规模定制产品设计流程的基础上,从客户需求的概念、分类、及特点出发.对客户需求的获取与规范、客户需求群的划分、客户需求的转换、产品快速设计阶段中客户需求处理和产品质量评价等问题进行了深入的研究和探讨,具体内容如下:第一章阐述了大规模定制的产生和发展,并对相关概念进行了归纳和总结;分析了面向大规模定制产品设计的流程中客户需求处理问题并对其研究现状进行了综述;介绍了课题的来源及意义,以及论文的主要研究内容。第二章从客户需求的定义出发,分析和归纳了客户需求的特点及分类,指出了客户需求获取的难点,给出了客户需求获取的基本步骤和三种方式;根据获取的原始的客户需求信息存在的问题,建立了从需求结构与需求描述两方进行的客户需求规范的过程模型;采用VisualC++为开发工具,开发了基于SQL Server2000的客户需求信息库系统,并对数据挖掘技术在客户需求分析中应用进行了研究。第三章首先分析了面向大规模定制产品设计的产品族规划,建立了基于客户需求群划分的产品族规划模型;然后针对当前的各种聚类算法都无法对模糊表达的客户需求属性指标直接进行相似度计算的问题,结合模糊集理论,将客户需求各属性指标转换为三角模糊数,依据基于模糊传递闭包的模糊聚类分析法,进行客户需求群体划分,最后通过一个划分示例对该方法进行了验证。第四章详细介绍了产品规划质量屋,并指出了当前的质量屋模型中存在的不足;针对当前的质量屋模型大多没有考虑到客户需求间相互影响关系的问题,建立了基于模糊网络分析法的客户需求转换HOQ模型;在此基础上,根据FANP计算出的技术需求重要度,以技术需求的总体改进程度为目标函数,综合考虑技术需求在成本、资源利用和可行性等方面的约束因素,建立了基于模糊线性规划的FANP-HOQ决策模型;最后通过一转换示例,对基于模糊网络分析法的客户需求转换质量屋模型的构建与决策进行了实例分析。第五章在处理设计实例检索中客户需求的模糊性与设计实例特征值的精确性之间的矛盾时,根据模糊客户需求表达方式,通过构建相应的隶属度函数将设计实例特征的精确值转化为对客户需求项模糊子集的隶属度,以加权隶属度最大原则来检索与客户需求最匹配的设计实例,并通过仿真示例说明了本方法的可行性与有效性;同时,对客户需求的重要度计算方法进行了研究,通过引入具有中分传递性的模糊一致矩阵来代替传统的层次分析法中比较判断矩阵,来确定客户需求的重要度;最后,采用基于相对隶属度的适应度函数的改进遗传算法来进行产品配置设计方案的决策,以产品的成本最小、交货期最短、客户需求满足度最大为优化目标建立了一个产品配置设计方案多目标优选模型,并结合实例进行了比较分析。第六章提出了以产品客户满意度作为大规模定制产品质量水平的评价标准;在详细分析了影响产品客户满意度各项因素的基础上,从产品的功能、形式、外延和价格四个方面构建了评价指标体系,用基于模糊一致矩阵的AHP法求各评价指标的权重,建立了一个用于产品客户满意度测评的多级模糊综合评价的数学模型;最后,通过实例说明了该方法的使用。第七章对全文的研究工作进行了总结,给出了本论文的主要创新点,并指出了有待进一步深入研究的问题。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 致谢
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 面向大规模定制产品设计概述
• 1.2.1 大规模定制生产模式概述
• 1.2.1.1 大规模定制的概念
• 1.2.1.2 大规模定制生产模式产生的原因
• 1.2.1.3 大规模定制生产模式产生的意义
• 1.2.2 面向大规模定制的产品设计
• 1.2.2.1 基本思想
• 1.2.2.2 基本方法
• 1.2.2.3 支持大规模定制产品设计的客户需求处理流程
• 1.3 研究现状
• 1.4 论文的课题来源及研究内容
• 1.4.1 课题来源
• 1.4.2 论文的研究内容及结构安排
• 第二章 客户需求的获取与规范方法研究
• 2.1 引言
• 2.2 客户需求
• 2.2.1 客户需求的定义及其特点
• 2.2.2 客户需求的分类
• 2.3 客户需求获取
• 2.3.1 客户需求获取的基本步骤
• 2.3.2 客户需求获取的方式
• 2.4 客户需求的规范
• 2.4.1 规范过程
• 2.4.2 结构规范
• 2.4.2.1 客户需求的结构模型
• 2.4.2.2 需求分解
• 2.4.3 基于框架表示的客户需求描述规范
• 2.4.3.1 客户需求的知识表示
• 2.4.3.2 知识表示方法
• 2.4.3.3 客户需求的框架描述
• 2.5 客户需求信息的存储与分析
• 2.5.1 客户需求的存储
• 2.5.1.1 客户需求信息库
• 2.5.1.2 数据库的设计
• 2.5.1.3 信息库的实现
• 2.5.2 基于数据挖掘技术的客户需求分析
• 2.5.2.1 客户需求分析的意义
• 2.5.2.2 数据挖掘技术
• 2.5.2.3 客户需求的挖掘处理过程
• 2.5.2.4 客户需求信息库中的关联规则挖掘
• 2.6 小结
• 第三章 面向产品族规划的客户需求群划分方法研究
• 3.1 引言
• 3.2 产品族规划
• 3.2.1 产品族
• 3.2.2 基于客户需求群划分的产品族规划模型
• 3.3 混合属性的客户需求群体划分方法
• 3.3.1 问题的提出
• 3.3.2 模糊集理论
• 3.3.2.1 模糊集
• 3.3.2.2 模糊数的概念及运算规则
• 3.3.2.3 三角模糊数的概念及其运算规则
• 3.3.2.4 模糊语言变量
• 3.3.3 模糊聚类分析方法
• 3.3.3.1 模糊聚类的概念
• 3.3.3.2 基于模糊传递闭包的动态聚类法
• 3.3.4 基于三角模糊数的客户需求群体聚类方法
• 3.3.4.1 客户需求属性指标处理
• 3.3.4.2 客户需求群体的聚类分析步骤
• 3.3.4.3 划分示例
• 3.4 小结
• 第四章 客户需求的转换方法研究
• 4.1 引言
• 4.2 传统的产品规划质量屋
• 4.2.1 QFD概述
• 4.2.2 传统的产品规划质量屋的结构
• 4.2.3 基于质量屋的产品规划过程
• 4.2.4 存在的问题
• 4.3 基于FANP-HOQ模型的客户需求转换
• 4.3.1 FANP-HOQ模型的构建
• 4.3.1.1 网络分析法
• 4.3.1.2 HOQ的ANP分析
• 4.3.1.3 模型的结构
• 4.3.2 基于FANP的技术需求综合重要度的计算方法
• 4.3.2.1 两两比较标度的三角模糊数表示
• 4.3.2.2 三角模糊数的大小比较
• 4.3.2.3 计算步骤
• 4.3.3 基于模糊线性规划的FANP-HOQ决策模型
• 4.3.3.1 模糊线性规划
• 4.3.3.2 FANP-HOQ决策模型的建立
• 4.3.4 基于FANP-HOQ模型的客户需求转换步骤
• 4.3.5 转换示例
• 4.4 小结
• 第五章 面向快速设计的客户需求处理技术研究
• 5.1 引言
• 5.2 基于产品族的客户定制产品快速设计
• 5.3 基于模糊客户需求信息的设计实例检索方法
• 5.3.1 设计实例检索
• 5.3.1.1 设计重用与设计实例检索
• 5.3.1.2 设计实例检索一般过程
• 5.3.2 基于模糊客户需求信息的设计实例检索问题描述
• 5.3.3 模糊客户需求与产品属性特征的映射匹配
• 5.3.3.1 隶属度函数
• 5.3.3.2 客户需求项模糊子集构造
• 5.3.3.3 映射匹配方法
• 5.3.4 基于模糊一致矩阵的客户需求权重确定方法
• 5.3.4.1 客户需求权重
• 5.3.4.2 模糊一致矩阵
• 5.3.4.3 计算步骤
• 5.3.5 基于模糊客户需求信息的设计实例检索步骤
• 5.3.6 检索示例
• 5.4 产品配置设计优化模型
• 5.4.1 产品配置设计概述
• 5.4.2 基于改进遗传算法的产品配置设计方案优化模型
• 5.4.2.1 问题分析
• 5.4.2.2 遗传算法概述
• 5.4.2.3 产品配置设计优化的数学模型
• 5.4.2.4 基于相对隶属度的相对适应度函数
• 5.4.2.5 应用示例
• 5.5 小结
• 第六章 大规模定制产品的质量评价方法研究
• 6.1 引言
• 6.2 基于产品客户满意度的大规模定制产品质量评价
• 6.2.1 客户满意与大规模定制产品质量
• 6.2.1.1 客户满意的涵义与特性
• 6.2.1.2 产品质量观念的发展
• 6.2.1.3 大规模定制下产品质量观
• 6.2.2 产品客户满意度
• 6.2.2.1 概念
• 6.2.2.2 提高产品客户满意度的关键
• 6.2.3 产品客户满意度的评价指标体系
• 6.2.3.1 建立产品客户满意度评价指标体系的原则
• 6.2.3.2 评价指标体系的建立
• 6.2.4 产品客户满意度的模糊综合评价
• 6.2.4.1 单级模糊综合评价
• 6.2.4.2 多级模糊综合评价
• 6.2.4.3 评价结果的转换
• 6.2.4.4 满意度调查及信度计算方法
• 6.2.4.5 评价示例
• 6.3 小结
• 第七章 总结与展望
• 7.1 全文总结
• 7.2 创新点
• 7.3 展望
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文