基于狩野模型和QFD的可變功能機械產(chǎn)品需求分析

□ 黃 華 □ 鄧益民

寧波大學(xué) 機械工程與力學(xué)學(xué)院 浙江寧波 315211

1 研究背景

當(dāng)前,機械產(chǎn)品的功能需求日益多樣化,機械產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜。在這一背景下,多功能集成的可變功能機械成為機械設(shè)計的一個重要方向[1]。提升用戶的使用便捷性,提升產(chǎn)品的利用率、節(jié)約資源等,都是可變功能機械帶來的實質(zhì)性好處?？勺児δ軝C械的設(shè)計基于用戶需求,合理的需求可以減少產(chǎn)品功能之間的耦合關(guān)系,提升每項功能的利用率[2]。現(xiàn)實情況是,目前大多數(shù)機械是為專門客戶設(shè)計的,缺少對產(chǎn)品需求分析的系統(tǒng)方法。

常用的需求分析工具狩野模型多用于對單個需求進行定性分析,對需求較多、較復(fù)雜的情況,應(yīng)用存在局限性。另一方面,經(jīng)狩野模型處理的需求概念性較強,與產(chǎn)品功能結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)性較低,對設(shè)計的導(dǎo)向作用較弱。質(zhì)量功能展開是將需求、期望轉(zhuǎn)換為設(shè)計要求的常用工具[3],方法較為復(fù)雜,用其處理可變功能機產(chǎn)品的需求需要進一步與狩野模型融合。對狩野模型和質(zhì)量功能展開進行改進、結(jié)合,可以達到充分發(fā)揮兩者優(yōu)勢,解決單個模型局限性的問題,由此為可變功能機械的需求分析提供新方法。

筆者基于以下路線開展可變功能機械產(chǎn)品需求分析研究:第一,改進狩野模型,提出針對可變功能機械產(chǎn)品的需求類別判別方法;第二,量化狩野模型,獲得需求重要度,篩選出有效的需求;第三,使用質(zhì)量功能展開方法將獲取的有效需求轉(zhuǎn)換為設(shè)計要求[4],并進行排序篩選。最后以多功能鉗為例,驗證研究所獲得的需求分析方法的可行性。

2 基于狩野模型的需求分析

狩野模型用于細(xì)分用戶需求,擁有業(yè)內(nèi)第一套有規(guī)范結(jié)構(gòu)的需求分析調(diào)查問卷[5]。通過需求狩野模型獲得的用戶需求有完善的理論基礎(chǔ)和較高的準(zhǔn)確性。狩野模型于1984年提出[6],這一理論在機械、電子、通信等產(chǎn)品中有非常重要的應(yīng)用[7]。

2.1 需求問卷調(diào)查

根據(jù)初始需求,設(shè)計需求狩野模型問卷[8-9],見表1。通過需求狩野模型問卷對每個功能需求進行調(diào)研,獲取實現(xiàn)這種功能需求的客戶態(tài)度及忽略這種功能需求的客戶態(tài)度。

表1 需求狩野模型問卷

筆者引入需求分類方法,將需求按照狩野模型調(diào)研結(jié)果劃分為五類:興奮型需求A、基本型需求M、期望型需求O、無差異型需求I、反向型需求R。五類需求的劃分標(biāo)準(zhǔn)參照需求分類,見表2。表2中,Q代表無效。

表2 狩野模型需求分類

2.2 需求類別確定

傳統(tǒng)狩野模型采用頻率法確定需求類型,即問卷結(jié)果中哪個類別支持者的比例大,需求就屬于哪個類別。這種方法的原理和操作都較為簡單,但是存在較為明顯的缺陷。一方面,當(dāng)兩種甚至三種類別的支持?jǐn)?shù)量相差不多時,頻率法確定的需求類別不能代表客戶群體的意見,準(zhǔn)確性較低。另一方面,當(dāng)需求數(shù)量較多時,頻率法忽略需求之間的聯(lián)系,局限性較大。因此,頻率法只有在需求單一且需求狩野模型問卷的結(jié)果中有一類支持?jǐn)?shù)量遠(yuǎn)多于其它幾類支持?jǐn)?shù)量的條件下使用。

筆者提出通過滿意因數(shù)和不滿意因數(shù)進行綜合分析,確定需求類別[10]。第i個需求的滿意因數(shù)Pi為:

(1)

式中:N1為基本型需求支持?jǐn)?shù)量;N2為期望型需求支持?jǐn)?shù)量;N3為興奮型需求支持?jǐn)?shù)量;N4為無差異型需求支持?jǐn)?shù)量。

滿意因數(shù)表示需求對用戶的滿意度提升效果,值在0～1之間,越接近1,效果越好。

第i個需求的不滿意因數(shù)Qi為:

(2)

不滿意因數(shù)表示需求對用戶的不滿意度影響,值在-1～0之間,越接近-1,影響越大。由滿意因數(shù)和不滿意因數(shù)繪制象限圖,象限原點的橫坐標(biāo)是不滿意因數(shù)的平均值,縱坐標(biāo)是滿意因數(shù)的平均值。在第一象限內(nèi),滿意因數(shù)和不滿意因數(shù)的絕對值同時接近1,表示產(chǎn)品滿足需求,客戶的滿意度會上升,產(chǎn)品不滿足需求,客戶的滿意度會下降。第一象限內(nèi)分布的需求性質(zhì)與期望型需求相同,因此需求分布在第一象限可以作為期望型需求的判定依據(jù)。同理,第二象限的需求可以作為興奮型需求的判定依據(jù),第三象限的需求可以作為無差異型需求的判定依據(jù),第四象限的需求可以作為基本型需求的判定依據(jù)。

對于象限圖,在計算滿意因數(shù)和不滿意因數(shù)的過程中,考慮需求自身的客戶滿意度和客戶不滿意度,確定需求在象限圖中的絕對位置。滿意因數(shù)和不滿意因數(shù)的修正還解決了頻率法在多類別支持?jǐn)?shù)都較多時的局限性。另一方面,在確定象限原點的過程中,從全體需求角度去衡量需求的迫切程度,確定需求在象限圖中的相對位置,需求分類還融入需求之間的聯(lián)系。以上方法解決了頻率法復(fù)雜需求類別判斷失準(zhǔn)的問題。

2.3 量化狩野模型重要度

對于各類需求,按照受歡迎程度依次算作5分、4分、3分、2分、1分,由此第i個需求的初始需求重要度Hi為:

(3)

式中:N5為反向型需求支持?jǐn)?shù)量。

通過式(3)計算重要度,會存在偏離需求類別的問題。為了解決這一問題,將滿意因數(shù)與不滿意因數(shù)引入,進一步確定修正參數(shù)。綜合考慮滿意因數(shù)和不滿意因數(shù),對兩者的絕對值取大值。作為第i個需求的客戶滿意度指數(shù)Ti為:

Ti=max(|Pi||Qi|)

(4)

Chaudha等[11]提出變換函數(shù),作為滿意度指數(shù)的修正形式,以實現(xiàn)根據(jù)需求類別進一步修正需求重要度。第i個需求的變換函數(shù)fi為:

fi=(1+Ti)K

(5)

式中:K為不同需求類型對應(yīng)的變化參數(shù)。

客戶對需求越迫切,K值越大?；拘托枨?、期望型需求、興奮型需求K值由高到低依次取2、1、0.5。

將需求重要度修正參數(shù)與初始需求重要度相乘,獲得第i個需求的最終重要度Si,為:

Si=fiHi

(6)

將需求按照最終重要度進行排序,獲得重要度排序表。重要度排序表能夠直觀反映各項需求的重要性差異,為需求篩選提供依據(jù)。

3 基于質(zhì)量功能展開的需求要素轉(zhuǎn)換

質(zhì)量功能展開能夠?qū)π枨笈c設(shè)計要求進行關(guān)聯(lián),依據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系的程度及需求的重要程度進行設(shè)計要求重要度排序,為產(chǎn)品設(shè)計提供必要的導(dǎo)向,提升可變功能機械產(chǎn)品的市場競爭力[12]。

第一步,根據(jù)各需求確認(rèn)產(chǎn)品的設(shè)計要求。設(shè)計要求根據(jù)需求與產(chǎn)品結(jié)構(gòu)特點獲得,這個過程在一定程度上依賴主觀經(jīng)驗。

第二步,采用專家三階打分制,確定第i個需求和第j個設(shè)計要求的關(guān)聯(lián)關(guān)系分值Nij。三階打分分別為1分、3分、5分。關(guān)聯(lián)關(guān)系分值越高,表示關(guān)聯(lián)關(guān)系越密切。沒有關(guān)聯(lián)關(guān)系,關(guān)聯(lián)關(guān)系分值為0。

第三步,確定設(shè)計要求重要度。產(chǎn)品共包含n個需求,所對應(yīng)的第j個設(shè)計要求重要度Wj為:

(7)

通過比較設(shè)計要求重要度的大小,進行設(shè)計要求重要度排名。按照設(shè)計要求重要度排名,確定哪些設(shè)計要求優(yōu)先融入可變功能機械產(chǎn)品設(shè)計,即將所對應(yīng)的需求融入產(chǎn)品設(shè)計。

4 多功能組合鉗實例

筆者通過多功能組合鉗來說明需求分析的過程。多功能組合鉗需求分析見表3。根據(jù)需求制作需求狩野模型問卷,完成客戶調(diào)研。匯總調(diào)研問卷,計算初始需求重要度、滿意因數(shù)、不滿意因數(shù),以及需求最終重要度。

表3 多功能組合鉗需求分析

根據(jù)滿意因數(shù)、不滿意因數(shù)確定需求象限圖,如圖1所示。

▲圖1 多功能組合鉗需求象限圖

圖1中,象限原點O(-0.611,0.613)的坐標(biāo)為所有點橫坐標(biāo)平均值與縱坐標(biāo)平均值。按照需求編號,編號K7對應(yīng)的需求處于第一象限,屬于期望型需求,編號K1～K6對應(yīng)的需求處于第二象限,屬于興奮型需求,編號K8～K11對應(yīng)的需求處于第四象限,屬于基本型需求。此處得到的分類結(jié)果與頻率法分類結(jié)果有較大差別,如K7的興奮型需求、基本型需求、期望型需求支持?jǐn)?shù)量相差不大,通過頻率法判斷屬于興奮型需求,根據(jù)象限圖判斷屬于基本型需求。K7的需求內(nèi)容為使用省力,若不能實現(xiàn)這一需求,使用較費力,則客戶應(yīng)該不會滿意。從需求自身分析,K7與興奮型需求的定義不符合,與基本型需求的定義更相符。出現(xiàn)以上問題的原因是需求的多個類別支持?jǐn)?shù)量都較高,頻率法判斷失準(zhǔn)。筆者提出的根據(jù)象限圖判斷的方法解決了這一問題。

需求最終重要度能夠較為客觀地反映客戶對需求的態(tài)度,需求最終重要度值越大,對需求越迫切。表3顯示功能切換順暢、方便攜帶這類提升產(chǎn)品使用體驗的需求是客戶較為迫切的需求,但是這類需求概念性較強,對產(chǎn)品設(shè)計的指導(dǎo)性較弱。通過質(zhì)量功能展開方法將需求轉(zhuǎn)換為設(shè)計要求,賦予需求相應(yīng)的質(zhì)量屬性,由此增強對設(shè)計的指導(dǎo)作用。

由產(chǎn)品開發(fā)人員結(jié)合需求和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)要素,確認(rèn)每項需求對應(yīng)的設(shè)計要求,得到需求和設(shè)計要求轉(zhuǎn)換表,見表4。需求編號和設(shè)計要求編號是組成質(zhì)量功能展開矩陣的基本元素。通過專家打分制評價需求和設(shè)計要求之間的相關(guān)性,根據(jù)式(7)計算出設(shè)計要求重要度。根據(jù)需求和設(shè)計要求之間的定量關(guān)系,確定需求與設(shè)計要求相關(guān)矩陣,如圖2所示。根據(jù)求出的設(shè)計要求重要度大小進行設(shè)計要求重要度排序,排序靠前的設(shè)計要求在進行產(chǎn)品設(shè)計時應(yīng)當(dāng)優(yōu)先考慮。

表4 需求和設(shè)計要求轉(zhuǎn)換表

▲圖2 需求與設(shè)計要求相關(guān)矩陣

根據(jù)圖2排序,分析可得結(jié)構(gòu)緊密合理是該多功能組合鉗最重要的設(shè)計要求。另外,可切換刀頭、優(yōu)質(zhì)材料、尖嘴鉗功能都是有迫切需求的項目,打火功能是需求最少的項目。對比設(shè)計要求重要度排序結(jié)果和需求最終重要度排序結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)需求與對應(yīng)的設(shè)計要求排序存在一定關(guān)系,但是并不完全相同。例如,結(jié)構(gòu)緊密合理是重要度最高的設(shè)計要求,但是所對應(yīng)的幾個需求重要度并非最高。從設(shè)計要求內(nèi)容分析,結(jié)構(gòu)緊密合理對多功能組合鉗在體驗上的優(yōu)化,相比其它設(shè)計要求更為直接。由此可見,需求重要度和設(shè)計要求重要度存在一定差異,使用質(zhì)量功能展開方法進行轉(zhuǎn)換,可以獲得更好的方案。需求分析結(jié)果符合實際生產(chǎn)中面臨的需求,多功能組合鉗從流程上說明了將狩野模型和質(zhì)量功能展開方法結(jié)合,應(yīng)用于可變功能機械產(chǎn)品需求分析的可行性。

5 結(jié)束語

需求分析對于可變功能機械產(chǎn)品成功面向市場而言至關(guān)重要。筆者提出基于狩野模型和質(zhì)量功能展開的可變功能機械產(chǎn)品需求分析方法。相對于原始狩野模型,這一方法改進需求類別判斷方法,結(jié)合需求象限圖,融合滿意因數(shù)、不滿意因數(shù),從全體需求角度判斷需求類別。通過滿意因數(shù)、不滿意因數(shù)、滿意度等加權(quán)指標(biāo),對需求重要度進行進一步修正,獲得更加準(zhǔn)確的需求重要度排序,實現(xiàn)對初始需求的篩選。通過質(zhì)量功能展開方法的應(yīng)用,建立需求和設(shè)計要求的關(guān)聯(lián)關(guān)系矩陣,根據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系與需求重要度綜合計算,獲得設(shè)計要求重要度,形成對產(chǎn)品設(shè)計有直接參考價值的設(shè)計要求重要度排名。設(shè)計要求重要度排名較高的設(shè)計要求,擁有的客戶群體更廣泛,更容易被市場所接受。因此,設(shè)計要求重要度高的設(shè)計要求可以在產(chǎn)品設(shè)計中優(yōu)先考慮。通過多功能組合鉗實例進一步說明所提出方法的具體流程與效果。