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概率语言环境下考虑专家心理行为的QFD方法

作者:网站采编
关键词:
摘要:质量功能展开(Quality function deployment,QFD)是一种用于将产品顾客需求(Customer Requirements,CRs)转为工程技术(Engineering Characteristics,ECs)的产品规划方法[1],尽管传统QFD方法因其简单易操作的

质量功能展开(Quality function deployment,QFD)是一种用于将产品顾客需求(Customer Requirements,CRs)转为工程技术(Engineering Characteristics,ECs)的产品规划方法[1],尽管传统QFD方法因其简单易操作的特点而被广泛应用于汽车、电子和服务等各个领域[2-4],但在实际应用中仍存在许多问题. 本文主要关注的问题有:1)使用清晰的数值量化顾客需求和工程技术之间的关联程度,无法描述专家评估信息的模糊性和不确定性;2)确定顾客需求权重时忽略了顾客需求之间存在的关联关系;3)使用加权平均算法推导工程技术的重要度,忽略专家有限理性的心理行为,不适用于对工程技术重要度的精确排序.

针对问题1),三角模糊数[5]、犹豫模糊集[2]、区间直觉模糊数[6]、直觉模糊集[7]和毕达哥拉斯模糊集[8]等模糊集理论被广泛应用于表征顾客需求和工程技术关联强度. 但在实际应用过程中,由于人类认知的固有模糊性和不确定性,QFD团队专家更倾向于使用语言术语(Linguistic Term Set, LTS)进行判断评估,作为犹豫模糊语言集(Hesitant Fuzzy Linguistic Term Set, HFLTS)[9]的拓展. 文献[10]提出的概率语言术语集(Probabilistic Linguistic Term Sets, PLTS)不仅包含决策专家对多个语言术语的犹豫信息,而且还可以通过对不同语言术语增加概率信息来反映不同程度的偏好,有效地避免了偏好信息的丢失,提高了语言信息表达的灵活性,更加适用于描述专家评估信息的模糊性和不确定性[11].

针对问题2),当前研究主要使用决策实验与评估法(decision making trial and evaluation laboratory,DEMATEL)和网络分析法(analytic network process,ANP)刻画顾客需求间的关联关系,文献[12]提出集成DEMATEL和复杂比例评估法(complex proportional assessment, COPRAS)的QFD模型,研究了顾客需求间自相关关系对工程技术重要度确定的影响. 文献[2]运用犹豫模糊DEMATEL分析顾客需求间的相互关系并确定其权重. 文献[13]对顾客需求间存在的关联关系问题,提出综合ANP和QFD供应商选择模型,尽管DEMATEL和ANP是分析因素关联行为的有效工具,但存在专家多次主观判断易产生不一致性,不能描述顾客需求间存在正、负因果影响关系和顾客需求动态变化特性等问题.

针对问题3),QFD方法中工程技术重要度排序问题可以被视为一种多属性决策问题(multiple criteria decision making, MCDM),因此,COPRAS[12]、偏好结构排序法[14]和灰色关联法[15]等MCDM方法已被用于确定工程技术重要度. 文献[16]提出的TODIM方法是一种基于前景理论价值函数为基础的有效行为决策方法,相比于其他MCDM方法,TODIM充分考虑了专家有限理性的心理行为对工程技术重要度排序的影响,使得工程技术重要度排序结果更加合理可靠.

本文提出了一种概率语言环境下考虑专家心理行为的QFD方法,该方法综合考虑专家主观经验知识和顾客需求间自相关两方面因素,结合概率语言连乘层次分析法(probabilistic linguistic multiplicative analytic hierarchy process, PL-MAHP)和模糊认知图(fuzzy cognitive map,FCM)确定顾客需求权重,利用PLTS评估顾客需求和工程技术之间的关联程度,并基于PL-TODIM确定工程技术重要度. 最后将本文所提的QFD方法应用于电动汽车产品开发实例中,验证了该方法的有效性和适用性.

1 概率语言术语集

定义1[10]设LTS为S={sα|α=-τ,...,-1,0,1,...,τ},为了描述专家评估时的犹豫和不确定性,定义一个概率语言术语集PLTS为

L(p)={L(l)(p(l))|L(l)∈S,p(l)≥0,l=1,2,..., #L(p),

式中:L(l)(p(l))为概率信息为p(l)的语言术语L(l), #L(p)为所有L(p)中包含的语言术语的数目.

1.1 PLTS的标准化

定义2[10]若PLTS中则概率信息标准化的定义为

式中:令a(l)是语言术语L(l)的下标,则PLTS内所有元素按照α(l)p(l)的值升序排列;若PLTS内含有两个或多个具有相等α(l)p(l)值的元素,则按α(l)的值升序排列.

定义3[10]L1(P)={l1(l)(p1(l))|l=1,2,...,#L1(p)}和L2(P)={l2(l)(p2(l))|l=1,2,...,#L2(p)}是两个不同的PLTS,若#L1(p)>#L2(p),则将#L1(p)-#L2(p)个语言术语添加到L2(p)中,其中添加的语言术语是L2(p)中最小的语言术语,且其概率为0,使得L1(p)和L2(p)中包含的语言术语数相等.

基于定义2和定义3,可以获得标准化的其中

1.2 PLTS的集聚

定义4[17]设M={Mq|q=1,2,…,Q}是由Q位专家组成的专家团队,其权重向量为[λ1,λ2,…,λQ]T,且满足专家Mq提供的PLTS为其中为语言术语的概率信息,则综合PLTS为

式中:为Lq(p)中语言术语的权重

例1假设3位专家提供的PLTS分别为L1(p)={s1(0.5),s2(0.5)},L2(p)={s2(0.8),s3(0.2)},L3(p)={s2(1)},专家权重向量为[0.3,0.2,0.5]T,则依据定义4聚集得到的综合PLTS为L(p)={s1(0.15),s2(0.81),s3(0.04)}.


文章来源:《吉林工程技术师范学院学报》 网址: http://www.jlgcjssfxyxb.cn/qikandaodu/2020/1228/586.html



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