面向绿色设计的客户需求工程参数转化方法

高 洋 刘志峰 胡 迪 张 雷

合肥工业大学,合肥,230009

面向绿色设计的客户需求工程参数转化方法

高 洋 刘志峰 胡 迪 张 雷

合肥工业大学,合肥,230009

为了开发具有良好绿色性能和经济性能的绿色产品,使客户需求在向工程参数转化的过程中能够综合考虑绿色性能的改进和功能技术需求约束的影响,提出了基于数据包络分析和灰色关联分析方法的绿色客户需求工程参数转化方法。对传统质量屋进行改造,以绿色性能和功能技术需求关系矩阵代替技术竞争性矩阵,以功能技术需求约束和功能技术需求关系矩阵代替自相关矩阵。针对质量屋中信息模糊性的特点,采用模糊数学方法处理质量屋中的信息。利用数据包络分析方法,以功能技术需求为决策单元建立了改进质量屋的数据包络分析模型,以分析决策单元的相对有效性。在此基础上,通过灰色关联分析方法对影响功能技术需求决策单元技术效率的因素进行敏感性分析,确定功能技术需求的改进方向。通过在某洗碗机制造企业的实践,验证了该方法的合理性。

绿色设计;客户需求;质量功能配置;数据包络分析;敏感性分析

0 引言

随着能源、资源和环境问题的凸显,各国政府颁布了严格的环保法律法规,如欧盟的 RoHS[1]指令、WEEE[1]指令和EuP[2]指令等,同时政府开始鼓励消费者购买绿色产品,从而越来越多的企业开始关注绿色产品的开发,所以有必要寻求一种方法帮助企业开发绿色产品。客户对产品的需求将产品设计过程与产品市场紧密地连接在一起,质量功能配置(quality function dep loyment,QFD)是在业界得到广泛应用的、以客户需求为驱动的产品概念设计方法,它的主要功能是以客户需求为驱动来确定产品最主要的问题和参数,明确优先权及各参数与最终目标值的关系,并将其转换为设计和制造信息[3]。但是传统的QFD方法不能有效地支持产品绿色设计,针对这个问题,国内外学者开展了进一步的研究。Sakao等[4]提出了面向环境的质量功能配置(quality function dep loyment for environment,QFDE)方法,它是将QFD与产品生命周期中各个阶段的绿色性能相结合,利用质量功能配置的方法将客户绿色需求转换为功能技术需求的一种方法。Kuo等[5-6]将客户需求分为功能、外观、环境等几大类,并利用QFD将分类整理后的客户需求转换为功能技术需求。Kaebernick等[7]根据生命周期观点建立了环境矩阵,该矩阵主要分为能量使用、水使用、材料回收、再生利用和废物排放五大部分,并与客户需求相关联,通过QFD矩阵将客户需求转化为功能技术需求。

虽然通过上述方法可以开发满足客户需求的绿色产品,但是在客户需求向功能技术需求转化过程中存在3个不足:①仅以客户需求为参照,没有综合考虑功能技术需求的约束。在产品实际开发过程中,实施某项技术需求不单单仅以客户需求为参照,还必须考虑实施该项技术所投入的成本、时间等技术需求约束因素;②引入了新的参考因素以后,计算功能技术需求权重的方法无法权衡质量屋中各因素之间的关系,很难得到最优的决策结果,缺乏一定的科学性;③不能给出技术需求的改进方向。

Ramanathan等[8]验证了用功能技术需求的相对有效性分析代替其重要度分析的可行性。在此基础上,本文对传统质量屋进行改造,以绿色性能和功能技术需求关系矩阵代替技术竞争性矩阵,以功能技术需求约束和功能技术需求关系矩阵代替自相关矩阵。利用数据包络分析(DEA)方法建立改进质量屋的数据包络分析模型,使在客户需求向工程参数转化的过程中,能够综合考虑绿色性能的改进和功能技术需求的约束,并通过灰色关联分析方法对决策单元的输入输出因素进行敏感性分析,找出影响功能技术需求单元技术效率的主要因素,弥补了以上不足,提高了绿色设计中客户需求工程参数转化的科学性与实用性。

1 客户需求工程参数转化方法

为了综合考虑客户需求、绿色性能和功能技术需求约束在客户需求向工程参数转化过程中的影响,本文提出一个改进的QFD框图,如图1所示,把QFD下方的技术竞争性矩阵改为绿色性能和功能技术需求关系矩阵,其中绿色性能包括拆卸性能(DP)、回收性能(RP)、有毒有害物质(HS)、资源利用率(RE)、污染物排放(PE),其关系度的语言是:有效改善～严重恶化。把QFD上方的自相关矩阵改为绿色性能和功能技术需求约束关系矩阵,其中功能技术需求约束包括:技术成本(TC,指实施某项功能技术需求的成本,其关系度的语言是:低成本～高成本)、技术时间(TT,指实施某项功能技术需求所需要的时间,其关系度的语言是:短期～长期)、技术知识(TK,指企业具有的知识和经验对某项技术需求研发的影响,其关系度的语言是:具有丰富地知识/经验～没有知识/经验)、技术设备(TE,指企业具有的研发设备对某项技术需求研发的影响,其关系度的语言是具有齐全的设备～没有相关的设备)。客户需求工程参数转化的基本过程为:①通过模糊数学方法对质量屋中的信息进行模糊化处理;②识别质量屋中信息的输入与输出,建立改进质量屋的数据包络决策模型,通过模型求解来计算相对有效的功能技术需求决策单元;③利用灰色关联度分析方法对决策单元进行敏感性分析,确定影响决策单元技术效率的主要因素。

图1 改进的质量屋结构模型

2 质量屋中信息的模糊化处理

在质量功能配置中,构建质量屋的各种输入信息都是根据人的经验和知识,通过语言变量表达而加以判断和评估的[9]。由于人大脑判断事物的模糊性和不确定性,以及决策问题的模糊性,决策的评价往往需要采用模糊的语言来进行描述。如在描述客户需求重要度时经常采用“不重要”、“一般重要”和“绝对重要”等词语,在描述客户需求与功能技术需求关联程度时常采用“一般关联”、“中等关联”、“强关联”等词语。在QFD中通常需要采用精确的数字来表达以上具有模糊性的语言。模糊数学能有效地用数学方法研究和处理具有“模糊性”现象的问题[10]。文献[6-7,11]对质量屋信息的模糊化处理进行了研究。本文采用三角模糊数方法[12]对质量屋的信息进行模糊化处理。

3 基于DEA的功能技术需求相对有效性分析

3.1 面向改进QFD的DEA模型

数据包络分析方法是一种对具有多指标输入和多指标输出的决策单元进行相对有效性综合评价的方法[13]。DEA方法通过建立规划模型来实现对决策单元的评价,假设有n个决策单元(DMU),其中xij为第j个决策单元的输入,与之相对应的输出为yij,那么DEA分析法的框图如图2所示。

将DEA方法应用到改进QFD中需要识别决策单元的输入与输出,可以采用图3所示的方法来实现改进QFD中因素输入与输出的判定。从图3可以看出,实施某项功能技术的成本越高,那么该项功能技术需求越不易被采纳;实施某项功能技术越能使产品较好地满足客户需求,那么该项功能技术需求越易被采纳。

图2 DEA决策单元的输入与输出框图

图3 改进QFD中因素输入与输出的判定

根据图3的方法,识别改进质量屋中的输入与输出并建立DEA框图,第n个技术需求的决策单元为DMU n,则改进 QFD输入与输出的DEA框图如图4所示,这样就可将功能技术需求的重要度分析问题转化为功能技术需求决策单元的相对有效性分析。

图4 改进QFD的DEA框图

3.2 权重的确定

为了考虑输入输出因素的权重对DEA分析结果的影响,采用模糊层次分析法(FAHP)计算输入与输出因素的权重,其层次模型如图5所示。

图5 输入与输出因素的层次模型

3.3 模型求解方法

采用能够评价决策单元DMU规模有效性和技术有效性的具有非阿基米德无穷小的C2R模型[11]来进行求解,其模型描述如下:

式中,eTq=[1 1 … 1],eTp=[-1 -1 … -1];θ为技术效率值;xj为第j个决策单元的输入量;yj为第j个决策单元的输出量;S-、S+分别为输入和输出的松弛向量;ε为非阿基米德无穷小量,是一个大于零而小于任何正数的数。

在实际应用中,只要取ε足够小(如取ε=10-5或ε=10-6),就可以使用单纯性方法进行求解,从而可以判断出DMU是DEA有效,还是非DEA有效。其判断方法如下:假设上式的最优解为 λ0、θ0、S+0、S-0,当 θ0=1,并且S+0=0,S-0=0时,则有决策单元DMU为DEA有效;当θ0＜1时,则有决策单元DMU为非DEA有效。

4 基于灰色关联分析的敏感性分析

灰色关联分析是一种因素比较分析法,它通过对灰色系统内有限数据序列的分析,寻求系统内部诸因素间的关系,找出影响目标值的主要因素[14],所以可以通过灰色关联分析对影响功能技术需求决策单元的输入因素进行敏感性分析,找出影响功能技术需求单元技术效率值θ的主要因素,给出功能技术需求的改进方向。假设决策单元各因素组成的系统行为序列为

其中,X0为各决策单元的技术效率值θ,(X 1,X2,…,Xi)为影响技术效率值θ的因素,其计算步骤如下。

(1)标准化:效益型指标

(4)根据γi的值来确定影响技术效率值θ的主要因素。

5 实例研究

洗碗机(图6)是用来自动清洗碗、筷、盘、碟、刀、叉等餐具的设备,其洗涤机理是利用高温高压水柱冲刷的机械作用和洗涤剂强效去污的化学作用,达到清洁与除菌的目的。洗碗机在发达国家的普及率非常高,有的甚至超过了60%,所以国内洗碗机制造企业将国外洗碗机市场视为主要市场,本文以洗碗机为例验证上述方法的合理性。洗碗机系统组成及主要零部件如图7所示。

采用网络收集、客户调查表、市场调查分析等多种方法调查和收集客户对洗碗机的需求,表1为经整理后的客户需求,表2为洗碗机的功能技术需求。

图6 洗碗机三维模型

图7 洗碗机各个系统及关键零部件简图

表1 洗碗机的客户需求

表2 洗碗机的功能技术需求

首先,计算输入与输出因素的重要度,由三个来自不同领域的专家来进行评价,构建三角模糊数,并给出三角模糊数及其与重要度语言变量的对应关系(表3),其计算结果见表 4;然后,三位专家对改进质量屋中的信息进行评价并对改进质量屋中的信息进行模糊化处理。以绿色性能为例进行说明:第一步,三位专家对功能技术需求与绿色性能的关联程度进行评价,以平均三角模糊表示评价结果(表5);第二步,对表5中的平均三角模糊数进行加权,结果见表6;最后,利用文献[12]中三角模糊数清晰化处理公式对表6进行清晰化处理,最终结果见表7。

表3 语言变量及对应的三角模糊数

表4 输入输出因素的综合重要度

根据表7和改进QFD的DEA框图,建立非阿基米德无穷小的C2R模型:

表5 以平均三角模糊数表示的功能技术需求与绿色性能的关联矩阵

表6 加权后的功能技术需求与绿色性能的三角模糊数关联矩阵

为了方便、准确地计算上述模型,本文使用计算机编程来进行计算。目前常采用MATLAB软件来计算DEA模型,运算结果见表8。从结果可以看出功能技术决策单元 DMU 4、DMU 5和DMU 10的技术效率值 θ分别为0.84、0.98和0.85,小于1,为非DEA有效。因此优先考虑实施功能技术需求 DR1、DR2、DR3、DR6、DR7、DR8 、DR9、DR11、DR12、DR13、DR14、DR15 和DR16。

表7 功能技术需求与绿色性能和功能技术需求约束的关联矩阵

表8 模型求解结果

为了有效地提高技术需求 DR4、DR5和DR10的技术效率,用灰色关联分析对其进行敏感性分析,通过计算关联度找出重要影响因素,根据表7中的数据构建系统行为序列矩阵A,并利用式(1)、式(2)进行标准化。标准化后,利用式(3)和式(4)分别计算初值像和差序列,得到矩阵C和D。

根据式(5)～式(7)计算关联度,结果见表9。从表9中可以看出,输出指标中的能源效率高(CR6)、安全性高(CR5)和减少清洗剂的用量(CR3)为主要影响因素,输入指标中的拆卸性能(DP)、污染物排放(PE)和技术设备(TE)为主要影响因素。为了验证该方法的正确性与可行性,选择一个主要影响指标和次要影响指标,分析各指标的变化对技术效率的影响程度。以DR3为参照对DR4进行改进,将DR4主要影响因素拆卸性能(DP)的实际值调整为0.29,保持其他指标值不变,利用 DEA求得DR4的技术效率可从0.84提高到1。选择一个次要的影响指标,如资源利用率(IT),仍然以DR3为参照,将该指标值调整为0.46,而其他指标值不变,再用DEA评价方法计算其技术效率为0.87,变化幅度很小,证明了该方法的正确性与可行性。

通过上述方法,将绿色性能、功能技术成本和时间有效地整合到基于质量屋的绿色产品开发过程中,找出了技术效率值θ小于1的功能技术需求,提高了绿色产品开发过程中技术需求的实施效率。其次,技术效率值θ小于1的功能技术需求可以通过改进影响技术效率θ的主要因素来提高其技术效率,如上述功能技术需求DR10(加入LCD显示面板),可以通过改进LCD控制面板的结构,使LCD面板能够实现非破坏性拆卸,改进LCD面板的拆卸性能,从而提高技术需求DR10的技术效率。

表9 技术效率θ影响因素的关联度及非DEA有效功能技术需求的投影值

6 结论

(1)建立了改进QFD框架的DEA模型,将绿色性能和成本等因素整合到传统的QFD中,使客户需求向工程参数转化过程中,能够综合考虑客户需求、绿色性能和功能技术需求约束的影响。

(2)通过灰色关联分析找出影响技术效率的重要因素,为功能技术需求的改进提供了方向。

(3)除了本文引入质量中的因素外,企业可以根据产品自身的特点对绿色性能和功能技术需求约束进行添加和修改。

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Research on Conversion M ethod from Customer Requirements to Technical Parameters for Green Design

Gao Yang Liu Zhifeng Hu Di Zhang Lei
Hefei University of Technology,Hefei,230009

In order to develop green productsw ith good green perform ance and economic performance,the green performance and the constraints of function technical requirements were integrated into the transformation process from the customers'requirements to the technical parameters.A method based on DEA and gray connection analysis(GCA)was presented.Through substituting the technical com petitive analysismatrix w ith the relationship matrix between function technique and green perform ance,substituting the correlationm atrix w ith the relationship m atrix betw een function technique and the constraint of function technique,the structure o f conventional house of quality(HOQ)was modified.The inform ation fuzziness in HOQ was solved by using fuzzy mathematics.Then,the DEA model ofmodified HOQ were proposed to analyze the relative effectiveness of function technique requirements'decision making units(DMU).Based on these,thedirection of function techniqueneeded to improvew as determined through the sensitivity analysisused to analyze the key factors of DMU influencing technical efficiency based on GCA.Finally,them ethod w as proved to be valid andm eaningfu l through its app lications in a dishwasherm anu facturing enterp rise o f Guangzhou.

green design;customer requirement;quality function deployment;data envelopment analysis(DEA);sensitivity analysis

TH 122

1004—132X(2011)05—0580—08

2010—05—10

国家自然科学基金资助项目(50775061);粤港招标项目(TC07BF09-5)

(编辑 袁兴玲)

高 洋,男,1981年生。合肥工业大学机械与汽车工程学院博士研究生。主要研究方向为机电产品绿色设计与制造。发表论文3篇。刘志峰,男,1963年生。合肥工业大学机械与汽车工程学院教授、博士研究生导师。胡 迪,男,1983年生。合肥工业大学机械与汽车工程学院博士研究生。张 雷,男,1978年生。合肥工业大学机械与汽车工程学院副教授。