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    基于理想點-矢量投影法的創(chuàng)新需求權(quán)重確定方法

    2020-10-24 02:19:18孔造杰
    運籌與管理 2020年2期
    關(guān)鍵詞:決策者成熟度矢量

    孔造杰, 李 斌

    (1.吉林大學 珠海學院,廣東 珠海 519041; 2.河北工業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院,天津 300401)

    0 引言

    社會經(jīng)濟的快速發(fā)展促進了公眾消費觀念的轉(zhuǎn)變,消費者對產(chǎn)品個性化的需求日益明顯,以往的賣方主導市場也逐漸轉(zhuǎn)變成買方主導市場,這讓企業(yè)不得不加快產(chǎn)品的研發(fā)速度以應(yīng)對復(fù)雜多變的市場環(huán)境。大量研究發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新需求在企業(yè)的產(chǎn)品開發(fā)過程中變得愈加的重要[1~3]。創(chuàng)新需求在企業(yè)產(chǎn)品設(shè)計和改進過程中發(fā)揮著舉足輕重的作用,它直接作用于產(chǎn)品概念設(shè)計的模糊前端,并間接地影響后續(xù)的產(chǎn)品制造和產(chǎn)品銷售等過程,此外它還對產(chǎn)品研發(fā)過程中的資源配置決策具有重要的影響作用。由于企業(yè)資源的有限性,往往要求企業(yè)的決策者在眾多的創(chuàng)新需求中做出適當?shù)娜∩嵋园l(fā)揮資源最大的價值,企業(yè)對創(chuàng)新需求的甄選成為產(chǎn)品研發(fā)過程最為關(guān)鍵的一環(huán),而其中創(chuàng)新需求權(quán)重成為需求取舍的重要參考標準。需求權(quán)重的研究已成學術(shù)界所關(guān)注的焦點,學者們致力于尋找一種客觀、科學合理有效和精確的權(quán)重計算方法[4,5]。通過眾多學者的不懈努力使得創(chuàng)新需求權(quán)重計算的方法從早期的AHP、德爾菲法等方法來計算創(chuàng)新需求權(quán)重,到現(xiàn)在的諸如粗糙集理論、模糊集、權(quán)重概率系數(shù)、多粒度語義、QFD、DEMATAL法、熵等理論和方法[6~12]。然而,遺憾的是現(xiàn)有的權(quán)重計算方法在計算創(chuàng)新需求權(quán)重的過程中往往只考慮顧客和決策者一方或兩方對需求權(quán)重的影響,鮮有方法將三方同時納入需求權(quán)重計算過程,這造成所得的需求權(quán)重值的精確度不夠,所以有必要對受多個方面同時影響的需求權(quán)重計算方法進行深入研究。

    創(chuàng)新需求是產(chǎn)品創(chuàng)新的核心內(nèi)容之一,創(chuàng)新需求往往受到多個因素的作用并最終影響產(chǎn)品創(chuàng)新過程??v觀工業(yè)產(chǎn)品的發(fā)展歷史,不難發(fā)現(xiàn),受社會經(jīng)濟與科技的發(fā)展以及環(huán)境生態(tài)等方面的制約,使得在新產(chǎn)品的設(shè)計過程中所考慮的因素越來越多,隨著考慮的因素的增加使新產(chǎn)品能夠更加符合社會需要。其中汽車就是一個很好的例子,從第一輛汽車誕生至今已有100多年歷史,經(jīng)過長期的不斷發(fā)展和創(chuàng)新,不同規(guī)格的汽車相繼問世。在汽車誕生初期,來自消費者的出行需求是汽車研發(fā)的主要驅(qū)動力,對于企業(yè)而言,這時汽車市場處于賣方市場,此時企業(yè)的生產(chǎn)力成為了企業(yè)的經(jīng)濟效益的關(guān)鍵性因素。在這一時期造就了一個著名的汽車企業(yè)-福特汽車公司,福特公司以T型汽車迅速占領(lǐng)市場,在短期內(nèi)獲得了巨大的成功。然而,由于福特忽視了消費者需求的變化以及沒能及時對其制造技術(shù)的升級和更新?lián)Q代,使得其被通用汽車公司和克萊斯勒汽車公司所超越,后期由于生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的污染問題被政府勒令整改,最終福特失去了行業(yè)領(lǐng)頭羊的位置,而他的競爭對手通用汽車公司憑借著先進的制造技術(shù)、高瞻遠矚的戰(zhàn)略、較強的環(huán)保意識實現(xiàn)了對福特公司的超越。通過這一案例不難發(fā)現(xiàn),產(chǎn)品創(chuàng)的新設(shè)計始終是朝著一個逐漸成熟和全面的方向發(fā)展,產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計過程考慮的影響因素越多,則其適應(yīng)市場的能力越強,因此十分有必要在產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計過程中綜合考慮多方面的影響。文獻[13]研究發(fā)現(xiàn)顧客和技術(shù)是產(chǎn)品創(chuàng)新的兩個關(guān)鍵因素。文獻[14]通過實證的方式得出高層管理人員對產(chǎn)品創(chuàng)新發(fā)揮著重要的影響作用。此外,根據(jù)創(chuàng)新需求與產(chǎn)品創(chuàng)新兩者之間的關(guān)系可知創(chuàng)新需求權(quán)重同樣也受到顧客、技術(shù)人員與決策者的影響。當決策者面臨多個創(chuàng)新需求并要從中做出相應(yīng)的取舍時,應(yīng)該綜合考慮三者對創(chuàng)新需求權(quán)重的影響再做決定,將這三者的影響納入到創(chuàng)新需求權(quán)重的計算過程,這樣才能得到一個更加精確的權(quán)重值。鑒于此,在分析已有研究的基礎(chǔ)上,本文提出一種基于理想點-矢量投影法的創(chuàng)新需求權(quán)重確定方法。

    1 需求權(quán)重相關(guān)影響參數(shù)的計算

    1.1 需求類別因子確定

    KANO模型由東京理工大學教授狩野紀昭最早提出。該模型主要被用來區(qū)分用戶需求對于用戶滿意度的影響,其對于提升產(chǎn)品質(zhì)量有著重要作用[15]。根據(jù)不同類型的需求與顧客滿意度之間的關(guān)系,KANO模型將需求分為基本需求、期望需求、魅力需求、無差異需求與逆向需求這五個類別。每種需求對顧客滿意度的影響各不相同,所以對產(chǎn)品需求進行準確分類對產(chǎn)品的研發(fā)顯得尤為重要。

    根據(jù)KANO模型對需求的分類標準對原始創(chuàng)新需求集進行分類,依次使用KANO調(diào)查表、KANO評價表和KANO結(jié)果表對原始創(chuàng)新需求集進行處理。

    表1 KANO調(diào)查表

    表2 KANO評價表

    其中,“M”表示基本需求,“O”表示期望需求,“A”表示魅力需求,“I”表示無差異需求,“R”表示反向需求,“Q”代表有問題的回答。

    表3 KANO分類表

    最終求得的創(chuàng)新需求類別由表3得出,綜合考慮各類創(chuàng)新需求對顧客滿意度的影響作用,依次對每類需求進行賦值處理得到各類創(chuàng)新需求的類別因子ai。

    1.2 需求技術(shù)成熟度的計算

    QFD(Quality Function Development)是一種對創(chuàng)新需求進行多層次演繹分析的方法,創(chuàng)新需求依次被轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品設(shè)計要求、零部件要求、工藝要求與生產(chǎn)要求[16]。QFD由赤尾洋二教授于20世紀70年代初所提出,QFD理論體現(xiàn)出了以創(chuàng)新需求為產(chǎn)品開發(fā)依據(jù)的指導思想和以市場為導向的產(chǎn)品設(shè)計思想。該理論最初主要應(yīng)用于日本的三菱重工并取得了不錯的效果,隨后,該理論陸續(xù)的在全世界范圍內(nèi)推廣開來并被運用到各行各業(yè),如家電、服飾、汽車等行業(yè)。QFD有三種主要的模式被學術(shù)界廣泛接受,它們分別是日本綜合質(zhì)量屋模式、美國供應(yīng)商協(xié)會的四階段模式,簡稱ASI模式、GOAL/QPC模式。由于ASI模式具有的簡單、通俗易懂和易操作等特點使得其在產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計領(lǐng)域受到越來越多的學者青睞。

    表4 技術(shù)成熟度調(diào)查表[20]

    對調(diào)查表所得數(shù)據(jù)進行整理可以得到技術(shù)成熟度的評價矩陣E1×5,根據(jù)公式(1)計算單項技術(shù)成熟度kj。

    kj=E15U/5

    (1)

    由于每項創(chuàng)新需求的實現(xiàn)依賴現(xiàn)有的技術(shù)而且需求與技術(shù)之間并非都是一對一的關(guān)系,所以現(xiàn)有技術(shù)的成熟度直接決定了創(chuàng)新需求被滿足概率的大小。需求與技術(shù)間的相互關(guān)系可以通過集合{CRi/TC1,TC2,…,TCn}的形式體現(xiàn),在求得每項技術(shù)成熟度ki的前提下,令λi為創(chuàng)新需求CRi的總體技術(shù)成熟度,λi可由公式(2)計算得出。

    (2)

    1.3 需求偏好度的計算

    借助多等級成對比較法來確定決策者對不同決策對象的多等級偏好關(guān)系,該方法最早應(yīng)用在多屬性權(quán)重計算領(lǐng)域[21~23]。由于該方法在計算權(quán)重的過程中具備同時實現(xiàn)多等級層面上的成對比較這一優(yōu)勢,使其備受學者們的青睞。同樣在本文的需求偏好參數(shù)環(huán)節(jié)引入該方法來計算決策者對于不同需求的偏好度。首先,定義一個分布式偏好關(guān)系,用來體現(xiàn)決策者對產(chǎn)品需求的多級偏好關(guān)系。分布式偏好關(guān)系通過一個多等級對稱框架來體現(xiàn),該對稱框架能夠同時描述成對對象間的優(yōu)于、劣于、無差異和不確定這四種相互關(guān)系,經(jīng)典的分布式偏好關(guān)系理論常用的識別框架為Ω={H-N,…,H-2,H-1,H0,H1,H2,…,HN}。其中H1,H2,H3,…,HN表示成對對象間相互關(guān)系由弱至強的優(yōu)于程度,H-1,H-2,H-3,…,H-N表示成對對象間相互關(guān)系由弱至強的劣于程度,中間位置處的H0則表示的是對象之間的無差異度,整個識別框架以H0為中心,兩邊等級呈現(xiàn)對稱排列。

    需求偏好度的主要計算步驟如下。

    1)根據(jù)實際情況的需要制定出相應(yīng)的對稱框架Ω和相應(yīng)的等級得分值SH,然后利用公式(3)計算得分矩陣S;

    (3)

    2)決策者從基于個人知識經(jīng)驗和偏好給出對象集上的分布式偏好關(guān)系表F;

    表5 分布式偏好關(guān)系表F

    (4)

    5)利用公式(5)求取pij,整理得到可能度P;

    (5)

    6)根據(jù)可能度矩陣P,利用式(6)計算各個對象的效用值ui(i=1,2,…,M):

    (6)

    效用值的大小可以反映出每個對象對于決策者的重要性,在這將效用值作為決策者對相關(guān)評價對象的偏好度ui。

    2 基于理想點-矢量投影法的需求權(quán)重計算

    經(jīng)過上述一系列過程分別獲得了需求類別因子、需求技術(shù)成熟度與需求偏好度這三個關(guān)鍵參數(shù),接下來要解決如何利用這三個參數(shù)來求取最終的需求權(quán)重這一關(guān)鍵性的問題。對于最終的需求權(quán)重而言,它需要能夠綜合體現(xiàn)需求類別因子、需求技術(shù)成熟度與需求偏好度這三個方面的信息,所以此類問題屬于一個集成問題。目前對于多指標集成問題的研究已經(jīng)取得了一定的研究成果,本文在分析現(xiàn)有方法的基礎(chǔ)上提出一種基于理想點法和矢量投影法的需求權(quán)重計算方法,該方法集中了主客賦權(quán)兩者的優(yōu)點,能夠有效地計算出需求權(quán)重。

    2.1 理想點與反理想點的確定

    理想點法常常和多指標問題聯(lián)系在一起,它有著廣泛的應(yīng)用范圍,國內(nèi)外眾多學者對其進行了一系列的深入研究[24,25]。鑒于理想點法在處理多指標問題上的優(yōu)勢,因此將其作為本文的基礎(chǔ)研究方法之一,用來獲取理想創(chuàng)新需求矢量。

    在利用理想點法對多指標對象進行評價時,評價對象所包含的多個指標之間的量綱往往是不同的,因此需對原始評價數(shù)據(jù)進行標準化處理,得到一個標準化的指標矩陣X={x1,x2,…,xn}。此外,根據(jù)指標之間影響效果的正向與負向,指標被分為正向指標和逆向指標這兩大類,正向指標取值越大越好,而逆向指標取值越小越好。理想點與逆理想點的定義如下。

    當指標為正向指標時,

    (7)

    當指標為逆向指標時,

    (8)

    通過公式(7)與公式(8)確定正理想點和反理想點。

    2.2 基于矢量投影法計算創(chuàng)新需求權(quán)重

    圖1 創(chuàng)新需求矢量空間投影意圖

    xmax=max{x1,x2,x3}ymax=max{y1,y2,y3}zmax=max{z1,z2,z3}

    (9)

    (10)

    由上述的式(9)與式(10)即可求得產(chǎn)品所有創(chuàng)新需求的最終權(quán)重。

    3 案例分析

    某汽車廠商要研發(fā)一款新的汽車方向盤,通過對市場調(diào)研獲得了:CR1方便轉(zhuǎn)向、CR2開關(guān)操作方便、CR3不干擾其他部件、CR4功能鍵操作舒適、CR5喇叭按鍵靈敏、CR6喇叭按鍵手感好、CR7方向盤材質(zhì)觸感好這七項需求。由于該企業(yè)資源有限不能在新產(chǎn)品中同時滿足上述的7項需求,該企業(yè)需對這些產(chǎn)品需求做適當?shù)娜∩?,而其中的產(chǎn)品需求權(quán)重則成為取舍重要參考標準之一,本案例的產(chǎn)品需求權(quán)重計算過程如下。

    3.1 計算相關(guān)參數(shù)

    1)借助KANO的調(diào)查表、評價表和結(jié)果表對上述的七項需求進行分類可知,包CR1方便轉(zhuǎn)向、CR2開關(guān)操作方便、CR3不干擾其他部件、CR7方向盤材質(zhì)觸感好這四項屬于基本需求,CR4功能鍵操作舒適、CR5喇叭按鍵靈敏、CR6喇叭按鍵手感好這三項屬于期望需求。根據(jù)分類結(jié)果可知CR1方便轉(zhuǎn)向、CR2開關(guān)操作方便、CR3不干擾其他部件、CR7方向盤材質(zhì)觸感好這四項需求的滿足將不會提升顧客對于方向盤的滿意度,相反,如果這四項需求得不到滿足將會降低顧客的滿意度。CR4功能鍵操作舒適、CR5喇叭按鍵靈敏、CR6喇叭按鍵手感好這三項需求的滿足將會提升顧客對于方向盤的滿意度,如果這些需求得不到滿足也不會導致顧客產(chǎn)生不滿。在對創(chuàng)新需求分類的基礎(chǔ)上,根據(jù)不同類別需求對于顧客滿意度的影響作用的大小分依次對基本需求、期望需求賦予a1=0.45,a2=0.55的權(quán)重系數(shù),該權(quán)重系數(shù)又稱為類別因子。

    2)將七項創(chuàng)新需求輸入到質(zhì)量屋的左墻,經(jīng)分析得到這七項創(chuàng)新需求的實現(xiàn)與九項主要關(guān)鍵技術(shù)有關(guān),它們分別是TC1外觀、TC2外形尺寸、TC3配合尺寸、TC4慣性矩、TC5震動音、TC6總布置、TC7喇叭操作方向、TC8方向盤表面硬度、TC9按鈕行程,根據(jù)創(chuàng)新需求與技術(shù)之間的相互關(guān)系可整理得到各項需求對于每項技術(shù)的依賴關(guān)系如表6所示。

    表6 創(chuàng)新需求-技術(shù)特性關(guān)系表

    專家對于這九項技術(shù)的評價結(jié)果如表7所示。

    表7 專家評價表

    根據(jù)表7顯示的結(jié)果,利用公式(1)計算得上述九項技術(shù)的成熟度依次為k1=0.8,k2=1,k3=0.8、k4=0.8,k5=0.8,k6=0.6,k7=1,k8=0.8,k9=0.8。然后根據(jù)表6和公式(2)依次計算得到的創(chuàng)新需求CRi的總體技術(shù)成熟度λi結(jié)果如表8所示。

    表8 創(chuàng)新需求技術(shù)成熟度表

    3)首先對框架中的等級進行賦值得S=(-1,-0.5,0,0.5,1),分別構(gòu)造分布式偏好關(guān)系表F1,F2依次對應(yīng)基本需求、期望需求這兩個類別。所構(gòu)建的F1,F2分別對應(yīng)于表9、表10。

    表9 基本型需求的分布式偏好關(guān)系表F1

    表10 期望需求的分布式偏好關(guān)系表F2

    根據(jù)表9、表10的偏好關(guān)系矩陣,由公式(3)可計算與之相對應(yīng)的得分矩陣S1與S2如下所示。

    由公式(6)可依次計算得基本需求集中各項需求的偏好度分別為u1=0.360,u2=0.237,u3=0.276,u7=0.125。期望需求集中各項需求的偏好度分別為u4=0.197,u5=0.303,u6=0.5。

    3.2 利用理想點-矢量投影法計算創(chuàng)新需求權(quán)重

    經(jīng)上述計算過程可得這七個創(chuàng)新需求的需求類別因子、需求技術(shù)成熟度和需求偏好度的值可以用表11表示。

    表11 需求參數(shù)計算結(jié)果表

    4 結(jié)論

    創(chuàng)新需求分析是當前產(chǎn)品創(chuàng)新領(lǐng)域研究的熱點問題,其中的創(chuàng)新需求權(quán)重的計算是學者們關(guān)注的焦點。本文將理想點法與矢量投影法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于理想點-矢量投影法的創(chuàng)新需求權(quán)重計算方法,該方法在計算創(chuàng)新需求權(quán)重的過程中綜合考慮了顧客、技術(shù)人員與決策者這三者對創(chuàng)新需求權(quán)重的影響,通過該方法計算求得的創(chuàng)新需求權(quán)重具有更高的精確性與科學合理性。在今后的研究中,關(guān)于需求權(quán)重計算新方法的開發(fā)與多種方法間的集成研究仍將會是研究熱點。

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