大數據時代下基于QFD和TRIZ的產品研發過程研究

（河北工業大學 經濟管理學院，天津 300401）

0 引言

QFD和TRIZ作為產品研發領域兩個重要的理論，很早就被結合起來使用，通過QFD將市場需求轉化為技術需求，再利用TRIZ將研發中遇到的技術沖突化解。馬懷宇和孟明辰（2001）提出了基于QFD和TRIZ的概念設計過程的集成模型，闡述了從設計需求到設計方案的全過程，并給出了各個過程分析解決問題的工具[1]。張彩麗等人（2014）深入研究QFD應用過程中可借助TRIZ解決問題的結合點，得出在四個階段的質量屋分解過程中，分別至少有3結合點將TRIZ嵌入質量屋中[2]。許多學者將QFD和TRIZ與實驗設計相結合，通過實驗設計優化工程參數，彌補了QFD和TRIZ共同存在的工程參數選擇優化等方面存在的缺陷[3～6]。為了彌補研發產品的可制造性，胡江華（2010）將QFD、TRIZ和CE三者有機的結合[7]。李貴平（2010）提出利用QFD和TRIZ對專利進行開發，將產品分功能以及實現分功能的鄰域解組合開發，最終達到區別與現有專利，確保研發的創新性[8]。陳媛等人（2017）使用AHP確定QFD的客戶需求權重，提高了QFD發掘用戶需求的準確性[9]。學者們還積極將理論研究應用于實踐，目前QFD和TRIZ理論已在家用電器、汽車、材料、醫療器械、機械產品、服務模式、教育等諸多領域投入使用，提高了研發創新效率。

在運用QFD和TRIZ理論時，準確的識別客戶需求并快速的找到技術沖突的解決途徑是產品研發的關鍵。傳統調查問卷識別客戶需求的方式，問卷的質量和數量都難以保障，使得據此分析出的客戶需求存在較大偏差。設計源頭存在問題，分解到設計要求、零部件特性、工藝要求、生產要求，以及最終生產的產品都難以滿足客戶需求，而大數據時代的到來為識別客戶需求提供了新的途徑。通過TRIZ化解技術矛盾需要將具體問題轉化為一般問題，再將一般解轉化為具體解，這一過程通常耗費較多時間。而市場需求具有時效性，研發時間過長，很可能生產出的產品已經過時。如果建立TRIZ大數據庫，將研發中使用過TRIZ的案例都記錄、分類、存儲，新的研發項目中遇到技術沖突問題時，根據沖突的特點在數據庫中查詢類似的案例，類比設計從而能大大節約研發的時間。

1 QFD理論、TRIZ理論及其與大數據的關系

1.1 QFD理論的基本原理及質量屋

質量機能展開（Quality Function Deployment，QFD）是將客戶需求通過質量屋逐步分解為產品的設計要求、零部件特性、工藝要求、生產要求的質量工程工具，據此設計并生產能夠滿足客戶需求的產品[5]。

QFD最早作為一項質量管理系統由日本學者Akao等在20世紀60年代提出，它通過親和圖、質量屋等方法，將客戶需求轉化為相應的技術要求，并以此設計、生產能充分滿足客戶需求的產品[10]。QFD為了實現從客戶需求到技術特性的轉化運用了質量屋，它以客戶需求出發，分析哪些技術特性與客戶的需求關聯，并分析其相關關系強弱，從而將客戶的需求語言轉化成工程師的技術語言[11]（如圖1所示）。通過質量屋的轉換，搭建起了客戶與工程師的橋梁，使工程師設計出的產品更加符合客戶的需求，并且通過程序化的流程推進了研發的進程，從而縮短了研發的時間。

圖1 質量屋

1.2 TRIZ理論的基本內容及解決問題的過程

發明問題解決理論（Theory of Inventive Problem Solving，TRIZ）是由前蘇聯G.S Altshuller為首的一批研究人員在50多年間通過分析研究世界各國數百萬計的發明專利的基礎上所總結歸納出的一套系統化的、基于知識面的、面向人的發明工程方法論[5]。總結研發中遇到的不同類型的技術沖突，強調解決沖突不是采用折衷的方式，而是完全解決沖突，滿足各方的需求，并且揭示了研發的內在規律和原理[2]。

通過研究，總結出39個系統矛盾對立的技術參數，并且提煉出了解決沖突的40個標準方法，進而由39個矛盾對立的技術參數和40個標準解組成了矛盾矩陣。當需要解決特定工程問題時，首先，利用39個技術參數，將具體的沖突表述為一般問題；然后，在沖突矩陣中找到一般問題的一般解；最后，根據具體的工程問題，設計出具體的解決方案（如圖2所示）[12]。

圖2 TRIZ技術矛盾的解決過程

1.3 QFD、TRIZ和大數據的關系

QFD理論和TRIZ理論相結合可以彌補自身的缺陷，從而達到研發的目的。大數據為QFD理論和TRIZ理論的實踐提供了支持，使研發過程更加高效。與此同時，QFD理論和TRIZ理論又為大數據的分析提供了理論基礎，使大數據的分類、建模更加合理。三者相互關聯，關系如圖3所示。

圖3 QFD、TRIZ和大數據的關系

1.3.1 QGD與TRIZ的關系

QFD以客戶需求為起點，將客戶需求逐步分解為技術特性需求，為產品研發指明了方向和明確了目標，但是在具體的研發過程中遇到矛盾沖突時卻無法給出解決方案。TRIZ理論在具體的產品研發過程中遇到矛盾沖突時可以提供解決方案，但是不能為工程師指出具體需要解決的問題，并將整個產品研發的過程展現出來[6,7]。利用兩者各自的優勢，從而能夠實現產品研發的目的。

1.3.2 QFD與大數據的關系

QFD的核心在于客戶需求分析[9]。隨著互聯網時代和經濟全球化的到來，用戶需求變化迅速，傳統用戶需求獲取方法存在固有局限性，具有獲取成本高、時間長、主觀性強和偏離實際需求的缺陷，已經不能支持現在的產品研發。隨著信息技術的發展，應用數據倉庫來獲取客戶需求方法越來越普遍，通過對大數據的分析研究識別出的客戶需求更加精準和快速[14]。同時，由于數據采集和存儲技術的高速發展，企業獲取了大量與產品相關的數據，其主要來源于企業自有數據、公開數據和有償獲取數據。目前大數據分析方法主要重視算法的提高，而對數據內在存在的固有關系缺乏關注，QFD能將復雜的數據類抽象為變量集，并識別出變量之間的固有關系[10]。這些變量關系有助于企業進行預測市場，進一步識別需求，為新一輪的產品研發提供指導。

1.3.3 TRIZ與大數據的關系

圖4 大數據時代下基于QFD和TRIZ的產品研發模型

TRIZ研究學者分析數百萬的發明專利，通過統計發明原理在其中的使用頻率發現，絕大多數的創新活動使用的發明原理，正是沖突矩陣中被使用頻率最高的幾個發明原理，這表明對于沖突矩陣進行統計分析是有意義的[2]。如果建立TRIZ大數據庫，將研發中使用過TRIZ的案例都記錄、分類并儲存于數據庫中，新的研發項目中遇到技術沖突問題時，根據沖突的特點在數據庫中查詢類似的案例，運用類比法就能快速找出沖突的解決辦法。同時，企業的大量研發案例記錄需要分類儲存，TRIZ理論的39個矛盾對立的技術參數和解決矛盾的40個標準方法就為大數據的分類提供了依據。

2 大數據時代下基于QFD和TRIZ的產品研發模型

根據三者關系的分析，本文提出了大數據時代下基于QFD和TRIZ的產品研發模型，如圖4所示。該模型分為數據層、問題分析層和問題解決層三個層次。

2.1 數據層

數據層主要由市場數據庫和案例數據庫組成，為需求分析和問題解決提供支持。市場數據庫的數據來源主要是電子商務平臺的交易數據和用戶評論、產品云端的使用數據、企業自媒體平臺的公眾評論、行業協會和監管機構公布的行業數據以及從數據公司購買的相關數據。企業可以利用QFD理論描述數據及其之間的關系實現各類信息之間的轉化，從而識別數據之間的固有關系。將大數據的需求分析結果輸入問題分析層中的質量屋中，保障質量屋的源頭數據的可靠性。案例數據庫的來源主要是企業的歷史案例、同行業的案例和相關行業案例。利用案例數據庫中類似案例的類比，有助于尋找到合適的發明原理和適當的解決方案。整個研發項目結束，將新案例記錄并根據TRIZ分類儲存在案例數據庫中，不斷豐富數據庫的內容。

2.2 問題分析層

問題分析層主要由質量屋構成，將大數據中分析出的客戶需求及重要性輸入質量屋中，根據客戶需求判斷需改進的技術特性，再根據客戶需求與技術特性關系矩陣計算出技術的重要性并確定技術優先級。然而，產品特性之間可能出現正相關關系或負相關關系，即優化一種技術特性導致另一種技術特性上升或優化一種技術特性導致另一種技術特性下降，技術特性自相關矩陣呈現出了這種關系。

2.3 問題解決層

問題解決層主要由TRIZ理論解決問題的過程構成，將技術特性關系矩陣中呈負相關的問題輸入問題解決層。首先，將具體問題轉化為TRIZ問題并判斷沖突類型；然后，根據不同的沖突查找推薦的發明原理，并識別適用的發明原理；最后，根據發明原理并參考案例數據庫，設計具體的解決方案。

圖5 吸塵器簡化質量屋

3 吸塵器的研發設計

3.1 質量屋的建立

通過對電子商務平臺的交易數據和用戶評論、產品云端的使用數據、企業自媒體平臺的公眾評論、行業協會和監管機構公布的行業數據以及從數據公司購買的相關數據的收集和分析，將需求分類歸納為對產品性能的需求、對產品使用便利性的需求和對產品環保的需求三個方面。為了更好的識別技術需求，將這三個大方面的客戶需求進行細分。產品的性能需求具體包括：吸塵器的吸力、吸力維持性能、地板地毯的清潔能力以及集塵容量。產品使用便利性需求具體包括：可移動性、便于維護以及重量輕。產品環保方面需求具體包括：灰塵泄露、低噪音以及節能。

依據客戶需求和現有技術，將吸塵器的技術需求指標分為：結構外觀（尺寸大小、外殼材質、重量）、電機（功率、效率和噪聲）、蓄電池（蓄電量、充電速度）、吸塵系統（吸塵孔直徑、吸塵孔面積）、集塵桶容積[15]。客戶需求與技術特征關系質量屋如圖5所示，該質量屋清楚地呈現了吸塵器的客戶需求與技術特性的相關性，同時也反應了技術特性之間的相關關系。

3.2 沖突分析及矩陣構建

通過技術需求的自相關矩陣可知，尺寸大小與集塵桶容積、電機功率與電機噪音之間存在負相關性。對其進行分析如下：

1）尺寸大小與集塵桶容積：吸塵器尺寸直接影響集塵容積，為了保證集塵容量集塵桶容積應盡可能大，但是集塵箱容積太大會造成吸塵器外形尺寸增加，從而影響整體重量和移動的便捷性。

2）電機功率與電機噪音：為了增大吸塵器的吸力，電機的功率應盡可能大，但是功率增大時往往伴隨著大量熱量產生。為了排熱電機風扇產生噪音增大，不能滿足客戶低噪音的需求。

通過上述分析可得：尺寸大小與集塵桶容積屬于物理矛盾，物理沖突可以利用4種分離原理求解，分離原理與40個發明原理存在關系，如表1所示。此矛盾涉及到產品容積，那么通過空間分離原理即可解決矛盾。電機功率與電機噪音為技術沖突。在TRIZ理論中，技術沖突首先通過39個工程參數將具體工程問題表述為一般技術沖突，然后查閱沖突矩陣找到推介的發明原理，最后結合具體問題運用發明原理設計解決方案。此技術沖突可表達為：改善參數：21功率，惡化參數：30作用于對象的有害因素。查閱矛盾矩陣，可以得出推薦的發明原理為：19、22、31、02，如表2所示。

表1 分離原理與發明原理關系

3.3 沖突解決方法

在理解推薦的相關原理的基礎上，經過查閱數據庫相關案例和綜合分析，發現在空間分離方法中，原理1最有助于解決此類問題。在矛盾沖突中，原理31對為題的解決最有幫助。原理1和原理31的具體描述如表3所示。

根據發明原理1和31設計出具體解決方案如下：

1）為解決尺寸大小與集塵桶容積之間的矛盾，借鑒分割原理中的把一個物體分成容易組裝和拆卸的部分的方法。可以做成類似抽屜的形式，集塵桶可以像抽屜一樣抽出來，并可以輕松的裝卸。當集塵桶收集了一定的垃圾灰塵時，使用者可以輕松抽出集塵桶將垃圾灰塵倒入垃圾筒，從而解決了為了多儲存垃圾灰塵增大集塵桶容積，但不方便移動的問題。

表2 矛盾矩陣表

表3 發明原理具體描述

2）為解決電動機功率與電動機噪音的矛盾，借鑒多空材料原理中的加入多孔覆蓋物的方法。加入多細孔的隔音罩，使其阻隔噪音但不影響風速，如圖6所示。隔音罩的加入可以有效降低電動機噪音的傳播，同時多孔的結構又可以保障熱量的排散，從而解決了電動機功率與電動機噪音的矛盾。

圖6 吸塵器電機噪音隔離結構

3.4 總體設計方案

根據以上需求和技術相關分析，并通過技術沖突辨析和解決，設計出總體方案，如圖7所示。

圖7 吸塵器總體方案

1）灰塵隨著空氣流動到集塵桶中，在集塵倉經過灰塵分析系統將灰塵和空氣進行分類，空氣進入電機并通過排氣孔排除，灰塵則積攢到集塵桶中，集塵桶灰塵集滿后可拆卸傾倒。

2）空氣從電機排出時會把噪音一起帶出，追加電機隔音罩并使用多孔的海綿可以有效的降低噪音。

5 結論

本文從產品研發過程中遇到的問題出發，論述了如何通過大數據、QFD理論和TRIZ理論解決這些問題，在此基礎上提出了大數據時代下基于QFD和TRIZ的產品研發模型，并將其應用于具體的吸塵器研發項目中。

1）闡述了QFD理論與TRIZ理論的優勢與不足，提出了將QFD與TRIZ理論結合，以QFD作為產品設計的方向，以TRIZ理論作為創新設計方法的工具。

2）全面分析了QFD、TRIZ和大數據之間的關系，將大數據作為QFD理論和TRIZ理論運用時的數據支持，同時，QFD理論和TRIZ理論又為數據的分析及分類提供了理論指導。

3）構建了大數據時代下基于QFD和TRIZ的產品研發模型，系統的講述了從需求到產品的整個研發過程中遇到的問題，及如何運用大數據、QFD理論和TRIZ理論解決這些問題。

4）將模型應用于吸塵器的研發，解決了吸塵器設計過程中所遇到的問題，具體說明了模型如何應用并證明了模型的有效性。