面向客戶需求的機床產(chǎn)品配置及優(yōu)化決策研究*

王鵬家，鞏亞東，謝華龍，劉永賢

(東北大學 機械工程與自動化學院 先進制造與自動化技術(shù)研究所，沈陽　110819)

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面向客戶需求的機床產(chǎn)品配置及優(yōu)化決策研究*

王鵬家，鞏亞東，謝華龍，劉永賢

(東北大學 機械工程與自動化學院 先進制造與自動化技術(shù)研究所，沈陽110819)

為了解決產(chǎn)品配置設計中客戶需求的不確定性與模糊性，提出了一種基于灰色粗糙集模型的客戶需求分析方法。在沒有任何人為因素的干擾下，建立了客戶需求與產(chǎn)品技術(shù)特性指標間的映射，有效的實現(xiàn)了從客戶需求到產(chǎn)品配置參數(shù)的轉(zhuǎn)換。同時，為了幫助企業(yè)在成本和時間的約束下能夠快速選擇出關鍵的技術(shù)特性進行配置以最大程度的提高客戶滿意度，建立了產(chǎn)品配置優(yōu)化決策模型，并在此方法的基礎上利用MATLABGUI開發(fā)了產(chǎn)品配置優(yōu)化決策系統(tǒng)。以機床產(chǎn)品為例進行實例驗證,結(jié)果表明了該方法的有效性和實用性。

灰色粗糙集；優(yōu)化決策模型；計算機輔助系統(tǒng)

0　引言

隨著經(jīng)濟的全球化，客戶定制化產(chǎn)品在面向市場的制造業(yè)環(huán)境中是一種趨勢[1]。企業(yè)需要在接到訂單后快速的提供個性化的產(chǎn)品[2]。作為先進制造技術(shù)的象征，機床產(chǎn)品也面臨著同樣的問題。目前，很多新的方法和原理像質(zhì)量功能展開(QFD)，公理化設計(AD)等已經(jīng)被用來幫助設計者識別客戶需求與產(chǎn)品特性之間的關系[3-4]。但是，從客戶需求到設計需求的轉(zhuǎn)化以及設計方案的選擇仍大量的依賴設計者的經(jīng)驗和知識，這需要浪費大量的時間，并會影響到客戶定制化產(chǎn)品設計的效率和效果，甚至影響到設計自動化的發(fā)展[5]。

在客戶需求的轉(zhuǎn)化和映射方面，很多學者進行了大量的研究并取得了一定的成果。袁等[6]提出了需求單元以及需求單元粒度的概念，并對客戶需求進行了合理的分解。李等[7]構(gòu)建了基于語義的客戶需求模型，并用規(guī)則加框架的方式來表達客戶需求。樓等[8]和郭等[9]主要通過Web對客戶需求進行獲取與分析。上述方法主要集中在對客戶需求的定性描述。Hauge等[10]提出了需求分類樹以輔助傳統(tǒng)的定性研究，但此分類樹過于籠統(tǒng)，它很難反映產(chǎn)品設計中的詳細特性。還有一些研究人員從客戶的角度出發(fā)，直接建立了客戶化產(chǎn)品的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但它既不能反映客戶需求也不能說明產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)和性能[11-12]。這幾種方法主要關注于產(chǎn)品的全新設計，但在實際工程應用中，新產(chǎn)品的產(chǎn)生主要是從現(xiàn)有產(chǎn)品中變型產(chǎn)生的。在工程領域，質(zhì)量功能展開(QFD)一直被廣泛的應用，其核心是使用質(zhì)量屋(HoQ)在客戶需求與產(chǎn)品設計特性之間進行轉(zhuǎn)換。但是，質(zhì)量屋中的信息需要大量的人為判斷，預測以及估計，在許多情況下會產(chǎn)生模糊性和不確定性，而且QFD本身只是揭示了客戶需求，而同配置設計沒有什么關聯(lián)。

因此，針對客戶需求的不確定性和模糊性，本文提出了一種基于灰色粗糙模型的分析方法，在沒有人為因素的干擾下實現(xiàn)了客戶需求到產(chǎn)品配置參數(shù)的轉(zhuǎn)化。另外，為了利于企業(yè)在成本和時間的約束下選擇出關鍵的產(chǎn)品技術(shù)特性進行配置并使客戶滿意度達到最大值，本文建立了產(chǎn)品配置優(yōu)化決策模型，并基于此模型用MATLABGUI開發(fā)了計算機輔助系統(tǒng)以便于設計人員決策。

1　客戶需求的獲取

客戶需求是客戶從他們的角度以及用他們的表達方式對產(chǎn)品所進行的描述。決定產(chǎn)品功能和性能的客戶需求是產(chǎn)品進行設計和制造的基礎。若在不知道客戶需求的前提下進行產(chǎn)品的設計和制造，將會造成產(chǎn)品庫存的積壓并降低企業(yè)的市場競爭力。在產(chǎn)品的配置設計中，獲取客戶需求是首要的。客戶需求的獲取方法主要包括問卷調(diào)查法，直接訪問法和主動分析法等。

2　客戶需求的轉(zhuǎn)換算法

粗糙集理論是由波蘭學者Pawlak(1981)提出的一種處理模糊性及不確定性系統(tǒng)的數(shù)學工具，它提供了分析目標的輸出形式，而且粗糙集分析不需要任何附加的信息，額外的參數(shù)或主觀解釋去決定集的成員，它所需的信息全部由給定的數(shù)據(jù)提供[13]。因此，使用粗糙集理論進行客戶需求的轉(zhuǎn)換可以避免人為因素的干擾。另外，灰色系統(tǒng)理論是由鄧聚龍教授于1982年提出的一種研究少數(shù)樣本、貧信息不確定性問題的數(shù)學方法[13]。因此，本文針對機床產(chǎn)品客戶需求的特點，將二者結(jié)合提出了一種基于灰色粗糙模型的客戶需求轉(zhuǎn)換方法。運用此方法，從給定的信息中提取有價值的信息，來實現(xiàn)對配置參數(shù)的正確描述。灰色粗糙模型將根據(jù)客戶所提出的粗糙集，通過其上、下近似算子和灰色信息的白化方法來進行構(gòu)建。

其中，相關定義如下：

ui(?)=(ui1(?)，ui2(?)，……uim(?))，i=1，2，...n

基于灰色粗糙模型算法的詳細步驟如下：

(1)建立灰色信息表及每個灰數(shù)的取值范圍。

(2)將灰色信息表中的數(shù)據(jù)歸一化處理：

(1)

(2)

1≤i≤n，j=1,2,……，m

將uij(?)歸一化后得到的評估向量為：

(3)計算客戶需求的理想產(chǎn)品的評估向量：

(3)

(4)計算灰色關聯(lián)系數(shù)。

(4)

其中，λ∈[0,1]，且一般取值為0.5。

(6)求出產(chǎn)品的各技術(shù)特性(屬性)的權(quán)重值。

(5)

(7)計算產(chǎn)品關于灰類的綜合聚類系數(shù)及判定產(chǎn)品各技術(shù)特性的所屬類別。

根據(jù)該系數(shù)中最大值的位置，確定產(chǎn)品對象每個屬性的所屬類別，即屬于在產(chǎn)品配置設計中客戶需求信息所必須考慮的核心技術(shù)特性、候選技術(shù)特性和非因素特性中的哪一類。

關于灰類的綜合聚類系數(shù)σi計算公式如下：

(6)

產(chǎn)品每個屬性的所屬類別可根據(jù)下式判定：

(7)

3　產(chǎn)品配置優(yōu)化決策模型

通過客戶需求的轉(zhuǎn)換，模糊的客戶需求被轉(zhuǎn)化為對應的配置技術(shù)特性，并同時得到了各技術(shù)特性的權(quán)重。然而企業(yè)在進行產(chǎn)品配置設計時要受到時間與成本的限制，在約束條件下，并不能保證所有的技術(shù)特性指標都在配置設計中被考慮。所以有必要構(gòu)建產(chǎn)品配置的優(yōu)化決策模型，便于企業(yè)在一定的時間與成本約束下，選出能使客戶滿意度達到最大的重要技術(shù)特性進行配置設計。

(8)

構(gòu)建的產(chǎn)品配置優(yōu)化決策模型如下所示：

(9)

(10)

式中，M為客戶需求滿意度的最大值，nj=1說明在設計中實施第j個技術(shù)特性，nj=0則不實施。

為方便求解所建立的模型，本文采用決策態(tài)度因子ε將區(qū)間估計決策變?yōu)辄c決策。以配置設計資金Cj為例：

(11)

ε為產(chǎn)品配置設計人員針對決策問題的態(tài)度，一般包括樂觀、折中與悲觀三種類型，它們對應的取值范圍分別為：0<ε≤0.5，ε=0，-0.5≤ε<0。

與此類似，配置設計的周期tj也可求出。

4　實例驗證

本文以重要的基礎裝備制造產(chǎn)品—機床為例對所提出方法在產(chǎn)品配置設計中的實用性及有效性進行驗證。

4.1機床產(chǎn)品客戶需求的處理及轉(zhuǎn)換

本文以ETC系列數(shù)控機床產(chǎn)品為例，通過灰色粗糙集模型客觀地將模糊的需求信息向機床產(chǎn)品配置參數(shù)表映射，同時確定了配置機床產(chǎn)品時所要考慮的技術(shù)特性。

表1　某數(shù)控機床產(chǎn)品特性指標結(jié)構(gòu)

對于ETC系列車床，客戶一般要求配置的機床具有加工范圍廣、加工精度高、效率高和數(shù)控系統(tǒng)穩(wěn)定等特點。本文假定客戶需求主要集中在機床的功能和性能需求之上。ETC系列某型號數(shù)控機床產(chǎn)品性能指標參數(shù)表結(jié)構(gòu)如表1所示。

對客戶需求整理分類后可知，客戶對機床產(chǎn)品最為關心的指標為：性能、功能和壽命。本文以需求的機床產(chǎn)品特性指標為例，在已有產(chǎn)品實例的特性指標中選出八個指標作為待分析因素：A1：機床最大切削長度(mm)，A2：最大切削直徑(mm)，A3：X軸行程(mm)，A4：Z軸行程(mm)，A5：主軸最大轉(zhuǎn)速(r/min)，A6：X軸定位精度(mm)，A7：Z軸定位精度(mm)，A8：工件表面粗糙度(μm)。將現(xiàn)有六種不同型號的ETC系列機床作為待評估產(chǎn)品，則U={1,2,3,4,5,6}。具體分析步驟如下。

由已有產(chǎn)品實例的技術(shù)特性指標參數(shù)數(shù)據(jù)，建立待評估機床指標的灰色信息表，如表2所示。

表2　待評估機床產(chǎn)品的技術(shù)特性指標灰色信息表

通過公式(1)、(2),歸一化后的待評估機床技術(shù)特性指標灰色信息表，如表3所示。

表3　歸一化后待評估機床特性指標灰色信息表

通過公式(3),計算出客戶需求的理想產(chǎn)品的評估向量為：

由公式(4)計算出每個產(chǎn)品關于客戶需求產(chǎn)品的灰色區(qū)間關聯(lián)系數(shù)矩陣為：

基于客戶需求，本文把產(chǎn)品技術(shù)特性指標設為三個灰類，由關聯(lián)系數(shù)矩陣，根據(jù)每個特性指標中的取值，找出分段函數(shù)中間點，構(gòu)造出的白化權(quán)函數(shù)分別為：

由于機床產(chǎn)品的技術(shù)特性指標A6、A7在每個待評估產(chǎn)品中均一致，在分析產(chǎn)品技術(shù)特性指標權(quán)重時可不予考慮。

由公式(5)計算得出各特性指標的權(quán)重：

ω1=0.173,ω2=0.182,ω3=0.162,ω4=0.164,ω5=0.193,ω8=0.126。

由公式(6)可以計算出各產(chǎn)品關于灰類的綜合聚類系數(shù)為：

σ1=(0.481,0.206,0.103)σ2=(0.653,0.254,0.120)

σ3=(0.301,0.206,0.176)σ4=(0.382,0.306,0.160)

σ5=(0.702,0.382,0.143)σ8=(0.176,0.333,0.156)

按照設定的三個灰類，由所求的聚類系數(shù)，根據(jù)公式(7)，可得特性指標A1、A2、A3、A4、A5屬于第一類灰類，指標A8屬于第二類灰類。

4.2機床產(chǎn)品配置優(yōu)化決策模型求解

假設機床企業(yè)對機床產(chǎn)品進行配置設計的投入成本為25萬元，設計周期為10天，并且使配置出的機床產(chǎn)品盡可能的滿足客戶需求。根據(jù)客戶需求的轉(zhuǎn)化，進行配置設計的技術(shù)特性為A1：最大切削直徑，A2：最大回轉(zhuǎn)直徑，A3：X軸行程，A4：Z軸行程，A5：主軸最大轉(zhuǎn)速，A8：工件表面粗糙度。設計員在對每個技術(shù)特性實施配置設計中的成本及周期的區(qū)間估計分別如表4和表5所示。

表4　設計成本的區(qū)間估計

表5　設計周期的區(qū)間估計

基于本文所提出的理論，運用MATLABGUI開發(fā)了產(chǎn)品配置規(guī)劃階段優(yōu)化決策系統(tǒng)，如圖1所示。將相應系數(shù)輸入系統(tǒng)，可快捷準確的求得n1=1, n2=1, n3=1, n4=1, n5=1, n8=0。

圖1　產(chǎn)品配置優(yōu)化決策系統(tǒng)

可見，企業(yè)在25萬元資金和10天時間約束條件下，為使客戶滿意度達到最大值，在配置設計中需首先考慮A1,A2,A3,A4和A5這幾個技術(shù)特性。另外，如果追加資金和時間的投入可提高客戶的滿意度，在本實例中如果將資金投入追加到30萬則可滿足客戶所有的技術(shù)要求。

5　結(jié)論

(1)提出的基于灰色粗糙模型的方法可以有效的解決客戶需求的不確定性和模糊性，在沒有人為因素干預的前提下實現(xiàn)了從客戶需求到產(chǎn)品配置參數(shù)的轉(zhuǎn)換。

(2)建立的產(chǎn)品配置優(yōu)化決策模型可有效的幫助企業(yè)選擇出在固定時間和成本約束下達到最大客戶滿意度的最佳配置設計方案，同時企業(yè)也可根據(jù)實際情況追加資金或時間以提高客戶滿意度。

(3)充分利用MATLABGUI界面友好的特點以及MATLAB科學計算功能強大的優(yōu)勢，開發(fā)了產(chǎn)品配置優(yōu)化決策系統(tǒng)，解決了很多學者的研究理論無法實際應用到企業(yè)的現(xiàn)狀。在產(chǎn)品配置設計中，該系統(tǒng)可以準確、快捷的得出合理的配置方案且對其它裝備制造業(yè)產(chǎn)品的設計具有通用性。

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(編輯李秀敏)

ResearchonMachineToolProductConfigurationandOptimizationDecisionOrientedtoCustomerRequirements

WANGPeng-jia,GONGYa-dong,XIEHua-long,LIUYong-xian

(InstituteofAdvancedManufacturingandAutomationTechnology,SchoolofMechanicalEngineeringandAutomation,NortheasternUniversity,Shenyang110819,China)

Tosolvetheproblemoffuzzinessanduncertaintyofcustomerrequirementsinproductconfigurationdesign,ananalysismethodbasedongreyroughmodelwaspresented.Basedonthismethod,thecustomerrequirementscanbeconvertedtotechnicalcharacteristicseffectively.Moreimportantly,theinfluenceofhumanfactorscanbeavoidedintheconversionprocess.Inaddition,anoptimizationdecisionmodelforproductplanningwasestablishedtohelptheenterprisestoselectthekeytechnicalcharacteristicsundertheconstraintofcostandtimetoservethecustomertomaximumsatisfaction.Furthermore,basedontheproposedmethods,acomputer-aidedsystemisdevelopedbyusingMATLABGUItoassistthemachinetoolproductplanning.Theactualexampleandtheresultshowthattheproposedmethodologyiseffective,rapidandaccurateintheprocessofproductconfiguration.

greyroughmodel;optimizationdecisionmodel;computeraidedsystem

1001-2265(2016)08-0148-05DOI:10.13462/j.cnki.mmtamt.2016.08.040

2015-09-03

國家科技支撐計劃項目(2012BAF12B08)；遼寧省科技重大專項和科技攻關項目(2010020076-301, 2011216010)

王鵬家(1985—)，男，山東龍口人，東北大學博士研究生，研究方向為模塊化設計、CAD/CAM、制造業(yè)信息化，(E-mail)pjwneu@163.com。

TH164;TG659

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