為解決傳統(tǒng)質(zhì)量功能展開（QFD）在實際運用過程中存在關(guān)于顧客需求和工程技術(shù)之間的關(guān)系評估,顧客需求權(quán)重的確定和工程技術(shù)的優(yōu)先級排序等方面的固有缺陷,提出一種概率語言環(huán)境下考慮專家心理行為的QFD方法.運用概率語言連乘層次分析法（PL-MAHP）確定顧客需求初始權(quán)重,針對顧客需求之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,運用模糊認知圖（FCM）對顧客需求進行推理分析并獲取其最終權(quán)重;為有效地處理QFD團隊專家評估信息中的模糊性和不確定性,使用概率語言術(shù)語集（PLTS）表征顧客需求和工程技術(shù)之間的關(guān)聯(lián)強度,并將交互式多屬性決策（TODIM）拓展到概率語言環(huán)境中,依據(jù)各個工程技術(shù)的全局占優(yōu)度來最終確定工程技術(shù)的重要度,充分考慮了專家心理行為對工程技術(shù)的優(yōu)先級排序的影響.在電動汽車產(chǎn)品開發(fā)實例中運用本文方法結(jié)果表明,該方法能合理有效地確定最終重要度.與現(xiàn)有其他方法對比分析,驗證了本文方法的優(yōu)越性. 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學學報. 2020,52(07)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

提出的QFD方法的流程圖

為驗證本文提出的改進QFD方法的合理性和有效性,將其與傳統(tǒng)QFD方法、文獻[2]提出的改進QFD方法作對比分析,工程技術(shù)重要度排序結(jié)果如圖2所示.由圖2可知,雖然3種方法獲得的工程技術(shù)重要度排序結(jié)果不完全相同,但都將E2和E5分別確定為重要度最高和最低的工程技術(shù),一定程度上驗證了本文方法的有效性. 與傳統(tǒng)FMEA方法相比,本文提出的方法重要度排序順序E3和E4發(fā)生互換,而與文獻[2]方法排序結(jié)果對比,則是E3和E1的排序產(chǎn)生變化. 導致這些差異可能原因為:

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于直覺模糊集的質(zhì)量屋顧客需求優(yōu)先度及靈敏度分析[J]. 楊強,李延來.  計算機集成制造系統(tǒng). 2018(04)



本文編號：3234597