基于模糊評價信息的服務要素優化配置方法

惠春麗

（西安交通大學城市學院，西安710018）

0 引言

從20世紀以來，制造業的迅猛發展帶動了服務產業的發展[1]，所以制造業轉型以及產品區域服務化問題越來越受關注。近年來，國內學者對產品服務化、制造業服務轉型等領域進行了一些研究。張為民等提出一種支持復雜產品優化運行的協同服務模式，強調了服務協作以響應用戶的各種服務需求[2]。因為產品服務問題中涉及客戶交互以及服務無形化等特點，所以沈瑾根據本體知識理論建立模型進而對產品服務的問題進行了研究[3]。產品服務方案設計是產品服務問題中的重要組成部分，對此，許多專家學者作了很多有貢獻的研究。Nemoto等人提出了一個產品服務方案設計支持系統，用來對設計知識進行合理規劃以及重新分配使用等[4]。Kim等人從客戶的視角出發，創建了一個全新的設計框架和服務方案，盡可能的滿足客戶的需求[5]。Sadek等人采用知識輔助設計的方法提出產品服務方案，來滿足不同設計人員的不同需求[6]。

本文圍繞航空公司高端艙位的服務要素優化配置問題展開應用研究，以模糊評價以及優化配置方法等理論為研究基礎，創建高端艙位服務要素優化配置模型。通過航空公司高端艙位的服務要素優化配置的實際案例研究，在考慮服務要素滿足顧客需求程度的情況下，確定航空公司高端艙位的各個服務項的服務要素。

1 服務要素優化配置問題

1.1 問題描述以及服務要素的劃分

本文通過問卷調查的形式，對公司現有的高端艙位的旅客進行調查，為實現提供國際一流航空服務的目標，確定一套適合當前航空服務業發展的服務設計方案。此次問卷調查的時間設定為期半年，針對不同層次的顧客發放問卷大約500份，回收有效問卷446份，回收率為89.2%。根據調查調查的結果，可以得到如表1所示的五大類顧客需求，并統計了相應的權重。

表1 高端艙位顧客需求描述

針對上述的顧客需求，對各項顧客需求進行重點的研究和分析，并通過QFD的應用將顧客需求映射到服務項，對各個服務項進行服務要素的劃分，具體如下。

（1）SR1：座椅傾斜度。分為SA11（160至170度）、SA12（170至180度）和SA13（180度）三個服務要素。

（2）SR2：座位前后間距。分為SA21（165至210厘米）、SA22（210至255厘米）和SA23（255厘米以上）三個服務要素。

（3）SR3：機上WIFI。分為SA31（無）、SA32（機上局域網）和SA33（實時WIFI）三個服務要素。

（4）SR4：娛樂電視尺寸。分為SA41（9.5英寸）、SA42（10.4英寸）和SA43（11.5英寸）三個服務要素。

（5）SR5：餐食提前預定。分為SA51（不支持）和SA52（支持）兩個服務要素。

（6）SR6：娛樂節目更新。分為SA61（4至7天）、SA62（1至3天）和SA63（24小時之內）三個服務要素。

（7）SR7：節目類別數量。分為SA71（4類）、SA72（8類）和SA73（12類）三個服務要素。

（8）SR8：空乘人員服務。分為SA81（3星級）、SA82（4星級）和SA83（5星級）三個服務要素。

針對給出的各個服務項的備選服務要素服務設計給出了各個服務項的備選服務要素的成本為：

單位均為萬元。

1.2 符號說明

為了便于問題的說明和分析與計算，對本文的應用研究中所涉及到的符號做簡單的介紹。

（6）B：服務設計方案的總成本預算。

2 基于模糊評價信息的高端艙位服務項權重確定

2.1 服務項自關聯系數與關聯系數的群集結

本文首先選取5位專家進行打分，5位專家的權重向量為W=(0.3,0.2,0.1,0.2,0.2)。根據專家自身掌握的技術等方面的知識，針對每個顧客需求與服務選項關聯程度和各個服務選項之間的自關聯程度，采用五粒度語言評價短語進行評價。然后將其轉換成相應的三角模糊數，將每位專家給出的關聯矩陣表示為和自關聯矩陣表示為

2.2 顧客需求與服務項關聯關系確定

其中：

2.3 服務項權重確定

本文依據顧客需求權重向量WCR以及顧客需求和服務項的關聯矩陣給出基于模糊評價信息形式的服務項權重向量的公式為：

依據專家或者服務設計小組給出的顧客需求權重向量WCR以及規范化后的顧客需求和服務項的關聯矩陣，根據公式可以得到模糊信息形式的服務項權重向量即：

3 顧客的需求程度

3.1 問卷的設計與調查

為了獲取顧客群體針對各服務項中不同服務要素滿足顧客需求程度，這里對高端艙位服務要素滿足顧客需求程度的進行了統計。

本文根據所設定服務項SRj中各服務要素滿足程度給出的評價值向量，特設計關于航空公司高端艙位服務要素優化配置調查問卷，問卷調查的對象共計500人。問卷回收后，對有效的問卷進行統計分析，統計得到有效各個服務項中各個備選服務要素滿足顧客需求程度評價分值的統計表，具體見表2所示。

表2 服務要素評分統計

3.2 服務要素滿足需求程度評價值分布之間的隨機占優關系確定

本文首先計算不同服務項中各服務要素滿足顧客需求程度評價值的概率，并求不同服務項中各服務要素滿足顧客需求程度評價值的數學期望ujkj。計算結果如下頁表3所示。

同理，可以求得各個備選服務要素滿足顧客需求程度評價值分布信息的分布律和累計分布函數。

表3 服務要素滿足顧客需求程度計算結果

通過隨機占優關系可確定航空公司高端艙位各個服務項的備選服務要素的隨機占優關系矩陣如下所示：

3.3 服務要素滿足顧客需求程度的度量

計算各個服務項的兩兩服務要素評價值期望的差值，然后在此基礎上計算各個服務項SRj的偏好閾值εj，其計算結果為：ε1=1.01，ε2=1.00，ε3=2.03，ε4=1.29，ε5=2.44，ε6=0.63，ε7=1.80，ε8=0.68。

表4 服務要素的、和Sjkj的值

表4 服務要素的、和Sjkj的值

4 高端艙位服務要素優化配置模型的構建與求解

4.1 優化模型的構建

為了構建航空公司高端艙位服務要素優化配置模型，本文首先公司服務設計小組給出了航空公司高端艙位服務要素的成本，總成本預算為550萬元。具體如下頁表5所示。

上文中分別確定了航空公司高端艙位服務項的權重和度量了航空公司高端艙位服務要素滿足顧客需求程度。根據服務要素優化配置模型所需要考慮的目標函數和約束條件，結合服務要素的成本和預算，可以構建航空公司高端艙位的服務要素優化配置模型。具體地，確定服務設計方案的服務要素優化配置模型如下：

表5 高端艙位服務要素成本具體分配結果

4.2 優化模型的求解

本文根據構建的航空公司高端艙位的服務要素優化配置模型，從各個服務項的備選服務要素中選取成本最低的備選服務要素，即SA11、SA21、SA31、SA41、SA51、SA61、SA71和SA81。對應的總成本為336.2萬元，小于服務設計方案所給出的預算為550萬元，因而，可以判斷構建的航空公司高端艙位的服務要素優化配置模型存在可行解。

為了進一步求解構建的航空公司高端艙位的服務要素優化配置模型，針對航空公司高端艙位的服務要素優化配置模型的服務項和備選服務要素的決策變量數目的實際情況，如果選用Lingo等專用的軟件包的方法求解航空公司高端艙位的服務要素優化配置模型，則需要計算28=256次，計算相對比較困難。因此，針對航空公司高端艙位的服務要素優化配置模型的服務項和備選服務要素的決策變量數目比較多的實際情況，運用遺傳算法進行求解。結果如下：

x11=0，x12=0，x13=1，x21=0，x22=0，x23=1，x31=0，x32=1，x33=0，x41=0，x42=0，x43=1，x51=0，x52=1，x61=0，x62=1，x63=1 x71=0，x72=1，x73=0，x81=0，x82=0，x83=1

根據航空公司高端艙位的服務要素優化配置模型的求解結果，得到航空公司高端艙位的服務要素優化配置結果為：

座椅傾斜度180度（SA13）、座位前后間距大于257厘米（SA23）、提供機上局域網（SA32）、娛樂電視尺寸為11.5英寸（SA43）、支持x63=0餐食提前預定（SA52）、娛樂節目更新周期為1至3天（SA62）、節目類別數量為8類（SA72）以及空乘人員提供5星級服務（SA83）。

最優目標函數值為：U=1.34，表明方案的服務要素滿足顧客需求程度為1.34，說明該方案能夠滿足顧客的需求，為唯一最優的可行性方案，即航空公司高端艙位的服務要素優化配置方案。

5 結論

本文圍繞航空公司高端艙位的服務要素優化配置展開應用研究。以模糊評價和優化配置方法等理論為研究基礎，對航空公司高端艙位的服務要素優化配置問題進行描述，確定顧客需求與服務項關聯關系。利用基于模糊評價信息確定航空公司高端艙位服務項權重，獲取了航空公司高端艙位服務要素滿足顧客需求程度的評價值分布信息，確定航空公司高端艙位服務要素滿足需求程度評價值分布之間的隨機占優關系。構建航空公司高端艙位服務要素優化配置模型，運用遺傳算法對其進行求解。結果表明該方案能夠很好地滿足顧客的需求，是合理且可行的最優方案。

[1]邢厚媛.承接服務外包:市場前景與現實問題[J].國際經濟合作,2008,(12).

[2]張為民,虞敏,Horst·Meier,樊留群.復雜設備運行的協同服務支持[J].同濟大學學報:自然科學版,2008,(8).

[3]沈瑾,王麗亞,隆惠君,吳明興,江志斌.基于神經網絡規則抽取的產品服務配置規則獲取[J].工業工程與管理,2012,17(3).

[4]Nemoto Y,Akasaka F,Shimomura Y.Knowledge-Based Design Support System for Conceptual Design of Product-Service Systems[M].Heidelberg:Springer,2013.

[5]KIM.Congestion Control of Differentiated Service Network[J].Acta Electronica Sinica,2010,19(1).

[6]Sadek M,Tarighat A,Sayed A H.A Leakage-Based Precoding Scheme for Downlink Multi-User MIMO Channels[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2007,6(5).