平地機產品客戶需求智能化處理模型

郗 濤，王莉靜

（1.天津工業大學 機械學院，天津 300387；2.天津城建大學 控制與機械工程學院，天津 300384）

平地機產品客戶需求智能化處理模型

郗 濤1，王莉靜2

（1.天津工業大學 機械學院，天津 300387；2.天津城建大學 控制與機械工程學院，天津 300384）

針對通過網絡獲取的客戶需求信息中存在屬性沖突特點，采用物元概念的可拓理論和關聯規則對需求信息進行合理性和一致性判別，生成客戶需求信息表。針對信息表中存在的模糊語義、信息缺失等特性，建立了相關的需求信息處理模型。首先，采用粗糙集理論提出了缺失信息補全的方法；其次，利用模糊理論建立了模糊自然語義量化模型；最后，通過平地機實例驗證了其適用性。

平地機；需求信息；模糊；粗糙集

0 引言

平地機主要用于公路、機場、農田等地面的平整、挖溝、松土和壓實等工作。在智能化制造環境下，隨著網絡技術的應用，為企業和客戶提供了方便、高效的溝通渠道[1]。但是，由于客戶專業水平和自身表達習慣的不同，致使企業得到客戶需求信息量龐大和復雜，且通常含有語義模糊、信息冗余、缺失等個性化信息。客戶作為智能化制造的驅動力和最終評價者，其個性化信息中的標準化處理，已成為智能化制造首先應解決的問題。

文獻[2]針對需求信息不完備的情況，引入Bayes-Nash均衡理論建立產品多域節點之間的均衡模型，提出一種基于客戶需求的多目標推理求解方法。文獻[3]提出了一種基于自然語言理解的需求聚類和需求優選方法，即通過自然語言處理技術搜索相同語義的需求只保留一條，再采用聚類方法對大量需求進行聚類優選。文獻[4]針對需求獲取的模糊性、專業局限性、表述自然語言化等問題，提出一種基于本體論的信息系統需求獲取方法。文獻[5]從需求優先級設定入手來進行需求優化，提出以解釋結構模型和層次分析法相結合的需求優先級排序方法。上述研究主要集中在獲取客戶需求信息后的處理，通常沒有考慮在網絡化條件下，由于客戶專業知識及個體差異不同而造成信息表達模糊及不完備情況。

本文結合某工程機械公司的平地機產品客戶需求信息為例。首先，對網絡提交的客戶需求信息進行關聯規則判別，將存在沖突、不合理、不一致的需求信息反饋給客戶，并提供修改建議；其次，將客戶最終提交信息生成客戶需求信息表，完成對客戶需求信息的智能獲取。然后，針對需求信息表中存在的模糊語義和缺失等特性，利用模糊+粗糙集理論建立需求信息處理模型，將其快速轉化為規范化、形式化的定量形式，以便產品設計和制造系統的準確識別。

1 客戶需求合理性和一致性判別

由于客戶專業知識的匱乏和語言信息表達的不規范，可能造成提交的需求信息中存在語義矛盾或屬性沖突，使得客戶需求信息系統的不合理性或不一致性[6]。這時應引導客戶進行需求更改，消解相關的屬性沖突和語義矛盾。

收集該企業104個原始客戶需求樣本，其客戶需求屬性包括C1：作業對象，C2：輔助功能，C3：作業能力，C4：多臺并行工作，C5：最高作業速度，C6：最高行駛速度，C7：爬坡能力，C8：操作性，C9：自動化程度，C10：燃油種類，C11：舒適度，C12：機架結構，C13：傳動方式，C14：工作壽命，C15：安全等級，C16：環保標準，C17：可維護性，C18：價格。

基于可拓物元和模糊理論，定義客戶對某產品總需求N0的物元表達式為：

式中：N0是客戶需求產品的名稱；

1.1 基于可拓理論的合理性判別

基于物元可拓理論[7]的合理性判別是指通過分析客戶需求特征的量值范圍，判別客戶需求屬于現有標準需求信息集合的程度，從而消解需求信息中的語義矛盾。其判別過程如下：

Step 1：確定客戶需求的經典域。

定義客戶對某產品需求N1的物元表達式為：

Step 2：分別計算待判別需求N′和N0、N1的距離。

其計算公式分別如下：

Step 3：計算合理度待判別函數。

其計算公式如下：

Step 4：根據待判別函數的合理度，分析客戶需求的合理性。

通過可拓理論判別，可快速判斷出每項客戶提交需求信息的合理性，即對后續定制設計有價值的需求信息，從而減少客戶的主觀因素影響。

1.2 基于關聯規則的一致性判別

一致性判別[8]是指判別客戶提出的各需求屬性之間的邏輯關系是否符合產品結構、功能和性能等方面的要求。根據平地機產品特點，規定其客戶需求間的主要規則如表1所示。

根據式(1)，客戶購買“平地機”的需求表達模型如圖1所示。

表1 平地機產品客戶需求規則

圖1 需求表達模型

表2 客戶需求一致性判別

如果某客戶提出購買平地機需求信息如表2所示。

根據表1，對表2判別為：

1）作業對象C1和是否多臺并行C4為必選關系，即當客戶進行機場等大面積土地平整時，多臺并行工作的效率更高，C4應選擇“是”；

2）操作性C8“好”和自動化程度C9“高”，為可選關系，即只要滿足其中一項，另一項也應同時滿足；

3）操作性C8“好”、自動化程度C9“高”、符合環保標準C16“歐Ⅲ”、安全等級C15“高”和價格C18“低”之間將形成排斥關系，不符合產品設計的邏輯關系。因為，較高環保標準的電動機、較高配置的液壓系統和控制系統必將引起價格的增高。

所以，經一致性判別，應建議客戶修改“價格”屬性值。

2 客戶需求處理模型

提交的需求信息經合理性和一致性判別修改后，生成客戶需求信息表。但是，客戶中的某些語言表述信息易存在模糊和歧義性；同時存在數據缺失現象，具有不完備性。所以，在產品設計中，需將模糊、不完備的需求信息轉換為計算機可識別的定量表達形式，以便產品定制設計的準確識別。

2.1 缺失信息補全模型

某些缺失屬性值和已有屬性值之間存在一定的聯系，本文使用粗糙集理論[9]通過一定概率對需求屬性值進行處理，以補全缺失屬性值，并盡可能地反映需求信息系統體現的基本特征和隱含的內在規律，為后續的產品定制設計提供必要的數據。

定義經擴充的可辨識矩陣M為：

Step 3：刪除噪聲數據。

如果信息系統還含有缺失值未能補全，則認為其不具備粒化規則，此時采用平均值處理。

2.2 模糊語義處理模型

例如，用A表示“價格C18”的集合，認為2.5萬元以上屬于“高”價格；而1.5萬元以下屬于“低”價格；在1.5～2.5萬元范圍屬于“中”價格。用x表示某型號的價格值，則給出μ的隸屬函數為：

由此可知，當x分別取2.2萬和2.3萬元時，(x)Aμ分別等于0.6和0.45。即，當客戶提出價格分別為2.2萬和2.3萬元時，分別以0.6和0.45的程度屬于“高”價格。

3 應用

客戶通過圖2的在線訂購界面錄入購買平地機的需求信息。

圖2 平地機客戶需求提交界面

客戶需求信息經合理性和一致性判別后生成客戶需求信息表，如表3所示。

在表3中C6、C11、C12、C13、C14選項空缺，根據本文2.1節內容，對不完備信息進行補全處理，得到表4。

根據本文2.2節內容，對表4中的語義信息做量化處理，得到規范化數據，如表5所示。

表3 客戶需求信息表

表4 客戶需求信息補全處理表

表5 客戶需求數據表

【】【】

將其輸入產品定制設計系統，以實現產品設計過程。

4 結論

在智能化制造環境下，首先通過網絡獲取客戶需求信息；其次，對客戶提交的信息進行關聯規則判別，將存在沖突、不合理和不一致的客戶需求信息反饋給客戶，并提供修改建議，最后生成客戶需求信息表，從而完成對客戶需求信息的智能獲取。針對客戶需求信息中存在模糊自然語義、缺失等不完備性，建立了相關的需求信息處理模型。首先，采用粗糙集理論提出了缺失信息補全的方法；其次，利用模糊集理論建立了模糊自然語義量化模型。通過平地機實例，驗證了客戶需求信息的智能獲取及其快速轉化為適合產品設計的規范化、形式化的定量形式。

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The intelligent processing model of customer demands for brader

XI Tao1, WANG Li-jing2

TP391

：A

1009-0134(2017)03-0001-04

2016-10-26

2015年天津市自然科學基金聯合資助項目（15JCYBJC47900）； 2015年天津市科技特派員項目（15JCTPJC59800）；2016年天津城建大學創新創業“雙創”教師（KJZH-A2-1625）

郗濤（1974 -），男，山西陽泉人，副教授，博士研究生，研究方向為機械創新設計及智能制造等。