不确定信息环境下的质量功能展开研究

摘要

1994年，著名的质量管理大师朱兰博士曾说，21世纪是质量的世纪。在质量世纪，随着竞争的加剧和买方市场的确立，顾客满意已成为企业在市场竞争中获得成功的关键因素。质量功能展开(quality function deployment，QFD)作为一种蕴含着源流管理思想的质量管理方法，在整个质量管理学科体系中占有十分重要的地位，其也是成功实现顾客满意的强有力武器。大量的实际应用表明，QFD能明显地缩短产品研发周期，增强内部沟通，提升产品质量，提高顾客满意度，并最终提升企业绩效。
　　 然而，由于QFD主要用在产品设计开发的早期阶段，随着社会经济系统的日益复杂，产品开发时所面对的各种信息往往具有模糊、不精确和不完备等特点，这都使得QFD所面临的是典型的不确定信息环境，QFD中的各种输入信息就必然具有内在的不精确性和不确定性。上述因素使得采用精确数字形式的传统QFD凸显了不足，在实践中难以取得预期的显著效果，因而亟待改进。为此，本文针对产品开发所面临的典型不确定信息环境，在QFD的理论和应用两方面都进行了深入而系统的研究，具体的研究成果和创新性主要体现在以下几个方面：
　　 1)针对QFD中顾客需求(customer requirements，CRs)分析过程的不确定群决策(uncertain group decision-making，UGDM)问题，给出了几种新的典型不确定信息环境下的CRs重要度确定方法。首次将基于粗糙集理论提出的粗糙数和粗糙边界区间两个概念引入层次分析法(analytic hierarchy process，AHP)的分析过程，提出了融合二者优点的粗糙层析分析法以求解CRs基本重要度；对近年来最新发展的语言信息决策理论做了扩展，给出了面向非平衡语言评估标度集的多粒度语言信息一致化方法，继而分别基于相对理想解和语言判断矩阵，给出了两种多粒度混合型语言信息的处理方法以确定CRs基本重要度；对市场竞争性信息做了深入挖掘，提出了基于不确定语言变量的CRs市场竞争重要度确定方法和“实现CRs满意度改进目标的重要度”等概念，并基于“CRs基本重要度、CRs市场竞争重要度以及实现CRs满意度改进目标的重要度”三个概念，给出了CRs最终重要度的确定方法。
　　 2)针对QFD中技术特性(technical characteristics，TCs)分析过程的UGDM问题，首先利用本文新开发的语言信息集成算子--依赖型语言有序加权平均算子来集结专家对CRs-TCs关联关系的评判，以保证评价结果的公平性，继而提出多粒度语言信息环境下TCs基本优先度的确定方法。其次，深入挖掘了技术竞争性分析信息，提出了基于不确定语言变量的技术竞争优先度确定方法。再次，对技术特性竞争表现的改进目标的实现进行了效率和风险分析，提出“实现TCs竞争表现改进目标的优先度”概念及其求解公式。最后，基于“TCs基本优先度、TCs技术竞争优先度及实现TCs竞争表现改进目标的优先度”三个概念，给出了TCs最终优先度的确定方法。
　　 3)针对产品开发中顾客需求的动态不确定性，提出基于改进灰色预测模型的动态QFD方法。首先通过对初始条件与背景值同时优化的方法对传统灰色预测模型进行了改进。其次，用模拟数据对改进后的灰色预测模型进行了比较和检验，证明改进后的灰色预测模型精度更高、适应性更强。再次，将改进的灰色预测模型融入QFD的质量屋模型，提出动态质量屋分析框架。最后，用动态质量屋框架分析了顾客需求的动态变化对技术特性等的影响，明确了二者的变化趋势，使得产品开发人员可以更好地管理和控制，实现有限资源的更佳配置。
　　 4)针对产品开发中常出现的技术冲突问题，提出基于发明问题解决理论(theory of inventive problem solving，TRIZ)的QFD中技术冲突解决方法。首先用QFD方法系统地识别产品开发中的技术冲突，继而用TRIZ理论来分析技术冲突，并生成创新的技术冲突解决方案。再次，邀请专家评估和选择最可行的产品创新方案。考虑到在创新方案评价时的复杂不确定性问题，本文用基于语言信息的决策理论来处理，分别提出了“基于多粒度语言信息的产品创新方案评价”和“基于自由混合语言信息的产品创新方案评价”等两种新方法来评估和选择最可行的技术冲突解决方案。
　　 最后，通过一系列的产品开发实例验证了各个章节所提方法的正确性和可行性。从理论角度而言，不确定信息环境下的QFD方法极大地增强了QFD的有效性和适用性，丰富和发展了QFD理论；从实践观点来看，不确定信息环境下的QFD方法为今后企业成功地开展QFD实践提供了参考，具有重要的现实意义。

目录

文摘

英文文摘

致谢

图目录

表目录

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 研究问题

1.3 研究方法与技术路线

1.4 主要研究内容

1.5 结构安排

2 相关理论及研究综述

2.1 QFD的起源与发展

2.1.1 QFD在日本的起源与发展

2.1.2 QFD在欧美的传播与实践

2.1.3 QFD在我国的传播与实践

2.2 QFD的基本概念与原理

2.2.1 QFD的定义

2.2.2 QFD的三种模式

2.2.3 QFD的核心工具--HOQ

2.3 QFD的作用和效果

2.4 QFD理论与方法研究进展

2.4.1 顾客需求的分析及重要度确定

2.4.2 技术特性的分析及优先度确定

2.4.3 技术特性目标值的优化与配置

2.4.4 QFD集成、应用及其他研究

2.5 当前研究的不足

3 不确定信息环境下的顾客需求分析方法

3.1 引言

3.2 需求基本重要度确定的粗糙层次分析法

3.2.1 现有需求基本重要度确定方法及其不足

3.2.2 问题解决思路

3.2.3 粗糙集、粗糙数与粗糙边界区间

3.2.4 顾客需求基本重要度确定的RAHP法

3.2.5 实例研究

3.3 复杂语言信息环境下的需求基本重要度确定

3.3.1 语言信息决策理论预备知识

3.3.2 多粒度语言信息的一致化方法

3.3.3 基于相对理想解的需求基本重要度确定方法

3.3.4 基于语言判断矩阵的需求基本重要度确定方法

3.3.5 案例讨论

3.4 考虑市场竞争性分析的顾客需求最终重要度确定

3.4.1 基于不确定语言变量的市场竞争重要度确定

3.4.2 确定实现顾客需求满意度改进目标的重要度

3.4.3 顾客需求最终重要度的确定

3.4.4 应用实例

3.5 本章小结

4 不确定信息环境下的技术特性分析方法

4.1 引言

4.2 传统的技术特性优先度确定方法

4.3 基于语言变量关联关系的TCs基本优先度确定

4.3.1 语言信息环境下TCs基本优先度的确定方法

4.3.2 实例研究

4.3.3 案例讨论

4.4 考虑技术竞争性分析的TCs最终优先度确定

4.4.1 基于不确定语言变量的技术竞争优先度确定

4.4.2 实现技术特性竞争表现的改进目标的优先度

4.4.3 技术特性最终优先度的确定

4.4.4 实例研究

4.5 本章小结

5 不确定信息环境下的动态QFD方法

5.1 引言

5.2 当前相关研究述评

5.3 基于改进灰色预测模型的动态QFD方法

5.3.1 改进的GM(1，1)模型

5.3.2 动态质量屋(DHOQ)分析方法

5.4 实例研究

5.4.1 数据模拟精度的比较分析

5.4.2 基于改进灰色预测模型的动态QFD分析

5.4.3 应用效果分析

5.5 本章小结

6 不确定信息环境下的技术冲突解决方法

6.1 引言

6.2 基于QFD与TRIZ的技术冲突消解方法

6.2.1 QFD与TRIZ结合的可行性分析

6.2.2 基于QFD和TRIZ的技术冲突消解模型

6.2.3 基于语言信息的产品创新方案评价

6.2.4 实例研究一

6.2.5 实例研究二

6.3 本章小结

7 研究结论与展望

7.1 研究结论

7.2 研究局限及展望

参考文献

作者简历及在学期间所取得的主要科研成果