支持價(jià)值驅(qū)動設(shè)計(jì)的顧客需求價(jià)值建模

張新衛(wèi)，王克勤，同淑榮

（西北工業(yè)大學(xué) 設(shè)計(jì)管理研究所，陜西 西安 710072）

0 引言

價(jià)值驅(qū)動設(shè)計(jì)是一種改進(jìn)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，即在消除不必要的約束或軟約束的情況下，使用價(jià)值模型和最優(yōu)化技術(shù)，促進(jìn)復(fù)雜系統(tǒng)設(shè)計(jì)的價(jià)值最優(yōu)化。通過價(jià)值驅(qū)動設(shè)計(jì)開發(fā)多層級價(jià)值模型，使各層級設(shè)計(jì)人員以各自的價(jià)值模型作為設(shè)計(jì)決策依據(jù)，能在很大程度上確保開發(fā)的系統(tǒng)具有最優(yōu)化的價(jià)值。目前，價(jià)值驅(qū)動設(shè)計(jì)主要應(yīng)用于航空、航天和國防領(lǐng)域。

價(jià)值模型是衡量價(jià)值的多屬性目標(biāo)函數(shù)，它將多屬性集合轉(zhuǎn)化為單一維度的數(shù)字價(jià)值。價(jià)值模型的構(gòu)建對于價(jià)值驅(qū)動設(shè)計(jì)的成功至關(guān)重要。有眾多學(xué)者就價(jià)值驅(qū)動設(shè)計(jì)情境下的價(jià)值模型構(gòu)建問題進(jìn)行了針對性研究。美國麻省理工學(xué)院Waitz等調(diào)研的“The Aviation Portfolio Management Tool”項(xiàng)目，利用成本利益分析法（Cost Benefit Analysis，CBA）將相關(guān)的系統(tǒng)屬性貨幣化：每單位的污染、噪聲、能源消費(fèi)和宏觀經(jīng)濟(jì)影響都有對應(yīng)的貨幣價(jià)值；價(jià)值模型是利益和成本的差額，被用于航空領(lǐng)域的環(huán)境政策評價(jià)［1］。美國國防部Brown 等調(diào)研的“System F6”項(xiàng)目，采用貨幣化系統(tǒng)屬性和“成本／利益”等方法構(gòu)建價(jià)值模型，應(yīng)用于衛(wèi)星的價(jià)值最優(yōu)化設(shè)計(jì)［2］。價(jià)值驅(qū)動設(shè)計(jì)委員會前主席Collopy提出了基于剩余價(jià)值理論的系統(tǒng)價(jià)值模型構(gòu)建方法，認(rèn)為該方法可以規(guī)避系統(tǒng)不同設(shè)計(jì)層級上公司間的競爭并以剩余價(jià)值作為統(tǒng)一的優(yōu)化目標(biāo)，利用凈現(xiàn)值法計(jì)算價(jià)值［3］。美國麻省理工學(xué)院Hasting等提出基于多屬性效用和生命周期成本的二維設(shè)計(jì)空間，結(jié)合Pareto最優(yōu)構(gòu)建價(jià)值模型的方法，支持航天系統(tǒng)的概念設(shè)計(jì)方案探索［4-5］。事實(shí)上，成本利益分析、凈現(xiàn)值法和效用／成本二維空間等三種方法隱含了對“價(jià)值”的不同定義。成本利益分析假定價(jià)值是可貨幣化的，可以通過貨幣衡量所有需求，但需求的貨幣化數(shù)據(jù)有時(shí)很難獲取，且有些需求很難貨幣化，如安全性和可靠性等。凈現(xiàn)值法假定價(jià)值是以凈利潤或剩余價(jià)值衡量的，但以凈利潤或剩余價(jià)值衡量的價(jià)值過于狹窄。此外，成本利益分析和凈現(xiàn)值法利用系統(tǒng)屬性直接構(gòu)建系統(tǒng)價(jià)值模型，缺乏對顧客需求的深入理解，容易導(dǎo)致顧客需求與系統(tǒng)價(jià)值的不一致。而在效用／成本二維空間下，價(jià)值是包含多個(gè)維度的，使用／成本二維空間方法將每個(gè)維度的物理衡量轉(zhuǎn)化為單屬性效用函數(shù)，并依據(jù)獨(dú)立關(guān)系構(gòu)建多屬性價(jià)值模型；但是，該方法采用的價(jià)值維度是直接給定的，并沒有討論價(jià)值維度的來源以及如何識別價(jià)值維度。

系統(tǒng)設(shè)計(jì)的目的在于滿足顧客需求并提供具有更高價(jià)值的系統(tǒng)。根據(jù)顧客需求構(gòu)建價(jià)值模型的利益包括以下三個(gè)方面：①由于顧客需求包含多個(gè)方面或者維度，基于顧客需求的價(jià)值建?？梢詫ⅰ皟r(jià)值”從單一的經(jīng)濟(jì)維度拓展到顧客價(jià)值的各個(gè)方面；②有助于顯性地識別顧客價(jià)值的來源以及包括的不同維度；③構(gòu)建的顧客需求價(jià)值模型為系統(tǒng)價(jià)值模型的演化奠定了基礎(chǔ)，更能實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)價(jià)值模型與顧客需求價(jià)值的一致性。該方法的理論基礎(chǔ)包括多屬性效用理論、手段—目的分析和部分—整體分析。

為此，本文提出一種說明性的（prescriptive）顧客需求價(jià)值建模方法，根據(jù)不規(guī)則的顧客需求陳述識別真實(shí)的顧客需求并建立其價(jià)值模型，不但能夠充分考慮顧客需求的多維度性，避免成本利益分析法在貨幣化需求時(shí)的難題，而且為演化基于顧客需求價(jià)值的系統(tǒng)價(jià)值模型奠定了基礎(chǔ)，從而有效地支持價(jià)值驅(qū)動設(shè)計(jì)。

1 顧客需求識別

顧客的最初需求陳述往往使用不同的表示方式，如不同的語法結(jié)構(gòu)和詞匯，包含顧客、系統(tǒng)、組件和零件等多層級的需求。顧客的需求陳述還包含不同粒度的信息，有些需求陳述清楚，而有些卻過于模糊［6-7］。例如，航空公司對大型民用飛機(jī)的最初需求陳述可能包括低運(yùn)營成本、高盈利能力、盡量少的燃油消耗、與現(xiàn)有機(jī)隊(duì)的相似性、更好的安全性、更少的環(huán)境污染和采用高性能復(fù)合材料等。另外，顧客通常并不具有清楚、完整地表述其真實(shí)需求的能力。這些特征給顧客需求的理解帶來了困難。通過對顧客需求陳述的處理和基于啟發(fā)式問題的分析，可以幫助識別顧客的真實(shí)需求。

（1）標(biāo)準(zhǔn)化顧客的最初需求陳述 為了規(guī)范顧客需求的表達(dá)，需要定義特定的語法結(jié)構(gòu)，將顧客的最初需求陳述轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的形式，并保留最初的需求陳述作為參考。需求的語法結(jié)構(gòu)采用“動詞＋名詞”的形式。例如，可以將“更好地安全性”轉(zhuǎn)化為“最大化安全性”，其中最大化是動詞，安全性是名詞。在語義上，需求包含情境、對象和偏好方向三個(gè)方面。例如，“最大化安全性”的情境指大型民用飛機(jī)的設(shè)計(jì)與開發(fā)；對象是安全性；偏好的方向是越大越好。

（2）手段—目的分析 手段—目的分析（Means-Ends Analysis，MEA）是一種因果分析方法，可以幫助推理需求之間存在的因果關(guān)系，梳理需求之間的層次性，將表達(dá)的需求恰當(dāng)?shù)貧w類到顧客、系統(tǒng)、組件和零件級。在因果關(guān)系上：零件需求的實(shí)現(xiàn)程度影響到組件需求的實(shí)現(xiàn)程度；組件需求的實(shí)現(xiàn)程度影響系統(tǒng)需求的實(shí)現(xiàn)程度；系統(tǒng)需求的實(shí)現(xiàn)程度影響顧客需求的實(shí)現(xiàn)程度。這三級因果關(guān)系的每一級兩端分別是手段（means）和目的（ends）。顧客需求是當(dāng)前情境下的最終目的，即顧客真實(shí)需求的決定與情景的選擇相關(guān)聯(lián)。啟發(fā)式問題的引入有助于發(fā)現(xiàn)不同的手段和目的?！盀槭裁矗╓hy）？”類別的問題幫助識別目的；“怎么樣（How）？”類別的問題幫助識別手段。手段—目的分析也有助于識別隱含的顧客需求，即通過因果推理使其顯性化。

（3）部分—整體分析 部分—整體分析（Part-Whole Analysis，PWA）幫助澄清需求陳述所包含的不同粒度信息。例如，為了理解“最小化環(huán)境污染”（由“更少的環(huán)境污染”轉(zhuǎn)化而來），需要明確“環(huán)境污染”指的是什么、具體包含什么方面。啟發(fā)式問題的引入，如“這個(gè)需求是什么，包含什么（What）？”類別的問題可以支持部分—整體分析。通過問答，最終識別“環(huán)境污染”包括排放污染和噪聲污染。

標(biāo)準(zhǔn)化顧客的最初需求陳述和手段—目的分析的應(yīng)用，體現(xiàn)了需求理解的三個(gè)不同維度，即“為什么”、“怎么樣”和“是什么”，如圖1所示。對需求三個(gè)維度的探索有助于需求的深入理解和隱含需求的識別。

2 可衡量屬性識別和選擇

顧客需求的可衡量屬性是將定性的需求表達(dá)轉(zhuǎn)化為定量價(jià)值模型的中間橋梁。例如，選擇“單座英里成本X”作為“最小化民機(jī)的運(yùn)營成本”的可衡量屬性，將使“運(yùn)營成本”能夠用于數(shù)學(xué)建模。但是，當(dāng)前質(zhì)量功能展開的研究忽視了可衡量屬性的識別［8-9］，原因在于：①在質(zhì)量屋左墻的顧客需求通常具有較高的粒度和模糊性，缺乏對顧客需求的分析與理解；②缺乏相應(yīng)的方法支持顧客需求可衡量屬性的識別和選擇。

對顧客需求的深入理解是識別可衡量屬性的前提。例如，只有理解了“環(huán)境污染”的組成，才能確定“環(huán)境污染”的衡量單位：分貝用于衡量噪聲；千克或噸用于衡量排放物。需求的深入理解也有助于識別需求的多個(gè)可衡量屬性，如剩余價(jià)值和凈利潤都能衡量飛機(jī)的盈利能力。可衡量屬性的選擇是一個(gè)多目標(biāo)決策問題。Keeney將決策目標(biāo)的可衡量屬性分為自然的屬性、構(gòu)建的屬性和代理的屬性三類；識別和選擇的屬性需要滿足不模糊性、完整性、可直接衡量性、便于操作性和可理解性的標(biāo)準(zhǔn)［10］。由此，顧客需求可衡量屬性的選擇模型如圖2所示。

可衡量屬性識別和選擇的理想狀態(tài)是：所有顧客需求的可衡量屬性均是自然的屬性或構(gòu)建的屬性。代理屬性是一種間接的衡量屬性，它的引入將給顧客需求的衡量帶來困難，且易引起重復(fù)計(jì)算的問題。為了簡化問題，假設(shè)最終識別和選擇的可衡量屬性均是自然的屬性或構(gòu)建的屬性，且每項(xiàng)顧客需求對應(yīng)一個(gè)可衡量屬性。實(shí)證顯示該假設(shè)是合理的［11-12］。識別和選擇的屬性集合可表示為X=｛X1，Xi，…，XN｝，其中Xi是第i項(xiàng)顧客需求的可衡量屬性。

3 顧客需求價(jià)值模型構(gòu)建

顧客需求價(jià)值模型的構(gòu)建需要解決以下問題：①顧客單項(xiàng)需求的價(jià)值衡量；②顧客需求集合的價(jià)值衡量。雖然最小化或最大化代表了顧客價(jià)值的增長方向，如最大化盈利和最大化安全性，但顧客的單項(xiàng)需求所體現(xiàn)的顧客價(jià)值可能并不是線性增長的。由于顧客對不同需求及其對應(yīng)可衡量屬性的風(fēng)險(xiǎn)偏好是不一致的，如風(fēng)險(xiǎn)厭惡型、風(fēng)險(xiǎn)傾向型或風(fēng)險(xiǎn)中性型，評定的價(jià)值曲線可以是凹型、凸型或線性的。相似的例子有KANO 模型的三種需求分類、邊際效應(yīng)遞減效果等。同時(shí)，顧客需求的可衡量屬性之間存在不同的獨(dú)立關(guān)系，如偏好獨(dú)立、效用獨(dú)立和相加獨(dú)立等；不同的獨(dú)立關(guān)系使屬性之間的函數(shù)關(guān)系變得多樣化。針對顧客需求的價(jià)值特征，引入多屬性效用理論，以單屬性效用函數(shù)建模顧客單項(xiàng)需求的價(jià)值，以多屬性效用函數(shù)建模顧客需求集合的整體價(jià)值，如圖3所示。

通過將顧客需求（或可衡量屬性）以效用為媒介相互關(guān)聯(lián)，該價(jià)值建模方法還具有以下兩個(gè)優(yōu)點(diǎn)：①當(dāng)需求的貨幣化數(shù)據(jù)不可得或某項(xiàng)需求不能夠以貨幣的形式衡量時(shí)，需求之間將不能通過貨幣相關(guān)聯(lián)，而效用作為主觀的“價(jià)值”衡量可以建立需求之間的相互關(guān)聯(lián)；②多屬性效用理論已被證明是一種嚴(yán)謹(jǐn)?shù)亩嗄繕?biāo)決策分析技術(shù)，可以有效地支持多目標(biāo)或多需求之間的價(jià)值權(quán)衡。

當(dāng)顧客可衡量屬性集合為X且集合元素之間的相互關(guān)系被核實(shí)為相互效用獨(dú)立時(shí)，顧客價(jià)值模型滿足式（1）（相互效用獨(dú)立的評定方法參見文獻(xiàn)［11］）：

式中：ui為單屬性Xi的效用函數(shù)，ui∈［0，1］；ki為屬性Xi的相對權(quán)重，ki∈［0，1］；k為評定的常數(shù)。

為衡量顧客單項(xiàng)需求的價(jià)值，引入三類單屬性效用函數(shù)擬合需求的價(jià)值曲線，分別表示凹型、凸型和線性曲線，對應(yīng)式（4）～式（6）［12］。

式中：a和b是常量且b＞0，a和b的取值將確保ui∈［0，1］；當(dāng)c＞0 時(shí)，ui是遞增效用函數(shù)，當(dāng)c＜0時(shí)，ui是遞減效用函數(shù)。

當(dāng)式（6）對于所有的屬性X均合適時(shí)，即顧客需求的達(dá)成與價(jià)值的達(dá)成存在線性關(guān)系，式（3）將與質(zhì)量功能展開中的顧客滿意函數(shù)等價(jià)［3］。

由此可見，式（1）是多屬性效用函數(shù)的一種特殊形式。當(dāng)屬性之間的相互效用獨(dú)立關(guān)系不能滿足時(shí)，存在其他的多屬性效用函數(shù)。但是，經(jīng)過充分的需求理解過程以及可衡量屬性的選擇，式（1）～式（3）可以很好地?cái)M合顧客需求的價(jià)值。在式（1）～式（3）中，相對權(quán)重k的評定由價(jià)值均衡過程決定。在式（4）～式（6）中，常數(shù)a，b和c的評定參考單屬性效用函數(shù)的評定程序［10］。

4 基于價(jià)值的等價(jià)交換

顧客單屬性效用函數(shù)和多屬性價(jià)值模型是無量綱的，位于［0，1］之間，可以有效地輔助設(shè)計(jì)人員進(jìn)行基于價(jià)值的設(shè)計(jì)方案評價(jià)和選擇。例如，經(jīng)過方案評價(jià)，兩個(gè)方案的價(jià)值分別是0.8和0.7，則方案的選擇是直接的。但是，無量綱的價(jià)值信息是抽象的，給設(shè)計(jì)人員對價(jià)值的具體感知造成困難；同時(shí)，設(shè)計(jì)人員也希望能夠向顧客提供更直接的方案比較結(jié)果。如果選擇一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的交換屬性，如剩余價(jià)值（最大化盈利的可衡量屬性），將其他可衡量屬性的價(jià)值達(dá)成轉(zhuǎn)移到標(biāo)準(zhǔn)交換屬性的達(dá)成，就可以實(shí)現(xiàn)基于標(biāo)準(zhǔn)交換屬性的方案比較，即將多維度的設(shè)計(jì)方案評價(jià)和選擇轉(zhuǎn)化為一個(gè)維度的設(shè)計(jì)方案評價(jià)和選擇。由于標(biāo)準(zhǔn)交換屬性是可衡量的，具有實(shí)際意義，可以給設(shè)計(jì)人員和顧客提供直接的價(jià)值感知。

將多屬性價(jià)值模型位于［0，1］之間的價(jià)值信息轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)交換屬性的屬性值，需要引入效用交換的概念［13-14］，即在一項(xiàng)需求上增加（或減少）的效用可以由在另一項(xiàng)需求上減少（或增加）的效用彌補(bǔ)，以實(shí)現(xiàn)等價(jià)交換，如式（7）所示：

式（7）在屬性Xi和Xj之間實(shí)現(xiàn)了等價(jià)交換，是交換后的屬性值。如果設(shè)定X1是標(biāo)準(zhǔn)的交換屬性（如剩余價(jià)值），即將Xi，i≥2的績效達(dá)成轉(zhuǎn)移到屬性X1，且將xi，i≥2轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的常數(shù)基于顧客價(jià)值模型的等價(jià)交換滿足式（8）：

當(dāng)k=0時(shí)，u滿足式（3），式（9）可以轉(zhuǎn)化為式（12）：

由于u1是可逆的，可以直接計(jì)算的值。另外，計(jì)算的值需要保證；反之，需要擴(kuò)大X1的屬性值區(qū)間，并重新評定單屬性效用函數(shù)和多屬性價(jià)值模型。最終，式（12）可以將多屬性價(jià)值模型位于［0，1］之間的價(jià)值信息轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)交換屬性的屬性值。從而使設(shè)計(jì)方案的多屬性評價(jià)問題轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)交換屬性的比較問題。

5 顧客價(jià)值模型敏感度分析

在顧客價(jià)值模型中參數(shù)的評定是不精確的，將對模型的有效性產(chǎn)生影響。參數(shù)評定過程中引起誤差的主要來源有三類：①單屬性效用函數(shù)中常數(shù)a，b和c的評定；②多屬性價(jià)值模型中相對權(quán)重ki的評定；③屬性值xi的不確定性。

在單屬性效用函數(shù)評定過程中，為了評定常數(shù)a，b和c，需要至少三組｛xi，ui（xi）｝數(shù)據(jù)以求解三個(gè)未知量。由于顧客需求的價(jià)值評定是主觀的且隱含于大腦中，獲取的｛xi，ui（xi）｝數(shù)據(jù)可能存在偏差，導(dǎo)致評定的常數(shù)a，b和c建立的ui并不能準(zhǔn)確地反映顧客對需求的真實(shí)價(jià)值評定。在建立ui后，有必要收集額外的｛xi，ui（xi）｝數(shù)據(jù)以核實(shí)ui的有效性。如果建立的ui與額外收集的｛xi，ui（xi）｝數(shù)據(jù)相沖突，則需要進(jìn)一步修正ui。同時(shí)，在建立的ui基礎(chǔ)上，引入常數(shù)a，b和c的敏感度分析，例如，針對其變動區(qū)間的敏感度分析。當(dāng)常數(shù)a，b和c在區(qū)間內(nèi)變化時(shí)，如果一個(gè)設(shè)計(jì)方案所提供的顧客價(jià)值始終趨于前列，則設(shè)計(jì)者在決策時(shí)需要予以重點(diǎn)考慮。

對于誤差來源②，在收集顧客價(jià)值的評定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，引入基于相對權(quán)重的敏感度分析技術(shù)，包括以下兩種情形：

（1）隨機(jī)產(chǎn)生顧客需求的相對權(quán)重ki，且滿足特定的條件。例如，在顧客價(jià)值模型滿足相加效用函數(shù)時(shí)，隨機(jī)產(chǎn)生ki，滿足。其實(shí)現(xiàn)過程為：

1）通過隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生器生成N-1個(gè)相互獨(dú)立的隨機(jī)數(shù)，且隨機(jī)數(shù)滿足在（0，1）上的均勻分布；

2）對生成的N-1個(gè)隨機(jī)數(shù)進(jìn)行排序，假設(shè)經(jīng)過排序后的隨機(jī)數(shù)如下：

3）生成N個(gè)ki，滿足

（2）隨機(jī)產(chǎn)生能夠滿足需求相對權(quán)重排序的ki，且滿足特定的條件。例如，在顧客價(jià)值模型滿足相加效用函數(shù)時(shí)，隨機(jī)產(chǎn)生滿足特定排序的其實(shí)現(xiàn)過程包括4個(gè)步驟，其中前3個(gè)步驟與第一種情形相同；在步驟4，將方程組（14）中的N個(gè)ki再進(jìn)行排序并與給定的需求相對權(quán)重排序建立對應(yīng)關(guān)系。該情形假設(shè)顧客能夠準(zhǔn)確地對需求的重要度進(jìn)行排序，利用重要度的排序信息對設(shè)計(jì)方案進(jìn)行篩選。篩選結(jié)果比情形（1）更加準(zhǔn)確，但結(jié)果仍可能包含多個(gè)設(shè)計(jì)方案。

針對誤差來源③，在準(zhǔn)確收集數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上引入基于變動區(qū)間的敏感度分析技術(shù)，分析輸入屬性值在區(qū)間內(nèi)變化時(shí)對顧客價(jià)值的影響。當(dāng)屬性值的變動滿足特定的可能性分布時(shí)，引入蒙特卡洛技術(shù)進(jìn)行可能性仿真，提高顧客價(jià)值評定的健壯性。

在敏感度分析的表現(xiàn)形式上采用二維／三維表格、曲面圖等。同時(shí)，以不同的顏色區(qū)分不同需求的重要度以及不同屬性值對顧客價(jià)值的影響程度，從而支持可視化的價(jià)值設(shè)計(jì)決策。

6 應(yīng)用案例

大型民用飛機(jī)的開發(fā)是極其復(fù)雜的。飛機(jī)的需求理解和建立過程已有系統(tǒng)工程和需求工程過程、方法和工具的支持。盡管如此，當(dāng)前的需求建立方法很可能帶來顧客需求在底層的失真和價(jià)值損失，其關(guān)鍵是需求之間價(jià)值均衡能力的缺失。針對該問題，將上述方法應(yīng)用于大型民用飛機(jī)的顧客需求價(jià)值建模，以建立航空公司需求的價(jià)值建模和仿真能力，并為后續(xù)的價(jià)值模型演化提供基礎(chǔ)。方法的研究和應(yīng)用得到了歐盟航空工業(yè)界和學(xué)術(shù)界7家單位的支持。

為簡化說明，假設(shè)飛機(jī)制造商已經(jīng)收集了顧客的最初需求陳述。抽取其中部分需求陳述作為案例的輸入，如表1所示。

表1 顧客需求陳述及需求理解

表中，第1列是抽取的部分需求陳述；第2列是標(biāo)準(zhǔn)化表示后的需求陳述。這些需求陳述屬于不同的類型，可能是顧客的真實(shí)需求，也可能是需求的實(shí)現(xiàn)方式，如設(shè)計(jì)方法和空氣動力學(xué)技術(shù)等。通過對上述需求陳述的手段—目的分析，可以推理需求陳述之間存在的因果關(guān)系，進(jìn)而揭示顧客的真實(shí)需求。例如，可以把“為什么（Why）？”類的問題應(yīng)用于需求陳述“最小化燃油消費(fèi)”，以揭示顧客的思維邏輯。顧客認(rèn)為“最小化燃油消費(fèi)”是重要的，這是因?yàn)槿加偷南M(fèi)量將影響飛機(jī)的運(yùn)作成本，進(jìn)而影響飛機(jī)的盈利；同時(shí)，燃油的消費(fèi)量也影響了污染物的排放量，從而造成不同程度的環(huán)境污染。同理，“采用自然層流技術(shù)”是重要的，因?yàn)樵摷夹g(shù)將減少飛行阻力、減少燃油消費(fèi)，進(jìn)而增加盈利和減少環(huán)境污染；另一方面，“采用自然層流技術(shù)”也增加了技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，影響了飛機(jī)的安全性［15］。最大化盈利、最小化環(huán)境污染和最大化安全性是重要的，因?yàn)檫@些需求在顧客采購飛機(jī)時(shí)被認(rèn)為是根本性的、最終的需求，即顧客的真實(shí)需求。

在此基礎(chǔ)上，通過部分—整體分析澄清對顧客需求的理解。例如，可以把“這個(gè)需求是什么，包含什么（What）？”類的問題應(yīng)用于顧客的真實(shí)需求。對于“最大化盈利”，顧客指飛機(jī)在其運(yùn)營生命周期中能夠產(chǎn)生的剩余價(jià)值；對于“環(huán)境污染”，顧客指飛機(jī)在運(yùn)營過程中排放的CO2、SO2和噪聲等。

經(jīng)過對顧客需求的充分理解，基于圖2中的顧客需求可衡量屬性決策模型選擇需求的可衡量屬性，如表2所示。

表2 顧客需求的可衡量屬性

針對選擇的顧客需求屬性集合X=｛X1，…，Xi，…，X6｝，評定屬性之間的獨(dú)立關(guān)系。以X1和X2的獨(dú)立關(guān)系評定為例，如圖4所示。經(jīng)過核實(shí)，顧客對圖4中的兩個(gè)方案（lotteries）L1和L2具有同等偏好，即顧客對L1和L2的偏好排序只依賴于X1和X2各自的邊際概率分布，因此，X1和X2滿足相加獨(dú)立關(guān)系（additive independence）。依此類推，經(jīng)過對任意兩個(gè)屬性之間關(guān)系的核實(shí)，相加獨(dú)立關(guān)系均能滿足，從而相加效用函數(shù)（式（3））可以很好地建模顧客需求的價(jià)值。

為了評定式（3）中的單屬性效用函數(shù)，收集顧客對屬性的最大偏好值、中等偏好值和最小偏好值等信息，確定屬性的單調(diào)性并選擇對應(yīng)的單屬性效用函數(shù)，即式（4）、式（5）或式（6）。例如，經(jīng)過評定，顧客對“可靠性”的偏好是遞增且具有風(fēng)險(xiǎn)傾向型偏好，式（5）能很好地?cái)M合顧客對可靠性的效用曲線，如圖5所示。

在評定所有的單屬性效用函數(shù)后，利用價(jià)值均衡過程，即選取對顧客具有相同偏好的兩組屬性值代入式（7）建立一個(gè)方程。利用同一方法建立至少6個(gè)方程組，以求解相對權(quán)重k。

為了更好地實(shí)現(xiàn)模型之間的集成和仿真，開發(fā)了顧客價(jià)值模型軟件，如圖6所示。

通過模型的軟件實(shí)現(xiàn)，可以對模型進(jìn)行敏感度分析，例如圖6中展示的敏感度分析，各參數(shù)值的不同灰度代表它們對航空公價(jià)值的不同影響程度。當(dāng)剩余價(jià)值的單屬性效用函數(shù)中評定的參數(shù)b以及航程在一定區(qū)間變動時(shí)，其對航空公司價(jià)值的影響由圖7所示。

為便于航空公司對模型的使用，實(shí)現(xiàn)了價(jià)值模型的網(wǎng)頁版，如圖8所示。航空公司只要在網(wǎng)頁上輸入相關(guān)數(shù)據(jù)，即可獲得對飛機(jī)的價(jià)值評價(jià)。

7 結(jié)束語

本文提出了顧客需求的價(jià)值建模技術(shù)，支持將顧客的主觀需求陳述轉(zhuǎn)化為可衡量的顧客價(jià)值模型；提供了需求之間的價(jià)值均衡、相互彌補(bǔ)能力，實(shí)現(xiàn)了顧客需求的數(shù)量化價(jià)值建模和仿真。同時(shí)，支持基于顧客價(jià)值模型的價(jià)值等價(jià)交換，實(shí)現(xiàn)從多維度價(jià)值模型的無量綱價(jià)值信息到單維度屬性值的轉(zhuǎn)化；提供了基于價(jià)值模型的敏感度分析能力。研究結(jié)果有助于顧客需求價(jià)值的深入理解，也為基于顧客價(jià)值的系統(tǒng)價(jià)值模型演化奠定了基礎(chǔ)，從而支持價(jià)值驅(qū)動設(shè)計(jì)。

本文方法已應(yīng)用于大型民用飛機(jī)價(jià)值驅(qū)動設(shè)計(jì)的研究與開發(fā)項(xiàng)目。應(yīng)用顯示，它可以有效地支持設(shè)計(jì)人員對顧客需求的價(jià)值建模，并強(qiáng)化設(shè)計(jì)人員在方案設(shè)計(jì)時(shí)對顧客價(jià)值的關(guān)注。目前，該方法的拓展研究，如基于（時(shí)間）動態(tài)性的顧客價(jià)值模型、系統(tǒng)價(jià)值模型和組件價(jià)值模型的演化技術(shù)等正在合作伙伴的支持下（空中客車公司和英國南安普頓大學(xué)）進(jìn)一步展開。

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