Kano模型与模糊聚类分析在QFD中的应用

樊磊磊

(重庆理工大学机械工程学院，重庆 400054)

随着经济全球一体化进程的加快，市场竞争越来越激烈，技术水平的提高和消费者意识的增强，使得产品的更新速度越来越快，用户对产品功能的需求也日益多样化和个性化［1－2］，能否制造出顾客所喜好的产品对企业的生存和发展至关重要。为了应对这种情况，质量功能展开(quality function development，QFD)成为许多企业和学者研究的对象。QFD是一种顾客驱动的产品设计方法，其目的是在产品设计阶段实现顾客满意［3］。然而，应用QFD最重要的便是如何准确而有效的理解顾客需求，为此，引入依照顾客感受和满意度进行质量分类的Kano模型，运用模糊聚类的分析方法对顾客需求进行分析并分类，从而为产品质量功能展开提供依据。

一、QFD概述与本文研究框架

(一)QFD概述

质量功能展开(QFD)是由日本质量专家赤尾洋二和几所大学的教授于20世纪60年代提出的，它是一种顾客为导向的源流管理理论，由于QFD适应了质量管理发展的趋势和现代经济关注顾客的要求，逐步得到世界各国的重视，现在已经成为一种重要的产品设计质量控制技术［3－6］。

QFD的核心是质量屋，质量屋的构成如图1所示，(Ⅰ)顾客需求展开。收集顾客需求信息，识别关键顾客需求。(Ⅱ)技术要求展开。根据顾客需求信息列出对应的技术要求以及技术之间的相互关系。(Ⅲ)市场竞争性评估。根据顾客需求，对本公司产品和其他公司产品之间的竞争性进行评价。(Ⅳ)质量表。揭示出顾客需求与技术要求之间的关系。(Ⅴ)输出质量特性。经过质量表的转换明确设计质量功能的要求。这五部分依次表明了由顾客需求向关键质量特性转换的过程。

图1 质量屋模型

(二)提出研究方法流程

质量屋的“左墙”即顾客需求展开是QFD的关键输入，为了更直观的分析，将质量屋中顾客需求展开模块看作一个子系统，其中系统的输入为顾客原始需求信息，输出为顾客需求分类结论。图2给出了本文的研究方法流程。

图2 研究方法流程

依据Kano模型将质量分为理所当然质量(A)、一元质量(B)、魅力质量(C)三类，通过模糊聚类理论对顾客需求数据进行分析，确定每种顾客需求的最终属性。

二、Kano模型与模糊聚类方法的应用

(一)基于Kano模型的质量分类

日本质量专家Kano把产品质量依照顾客感受及满足顾客需求的程度分成三种质量:理所当然质量、一元质量和魅力质量。

如图3中所示横坐标为质量特性，纵坐标为顾客满意程度，A、B、C分别代表三类质量的变化趋势:

A:理所当然质量。当其特性不充足(不满足顾客需求)时，顾客很不满意;当其特性充足(满足顾客需求)时，无所谓满意不满意，顾客充其量是满意。

B:一元质量。当其特性不充足时，顾客不满意，充足时，顾客满意。越充足越满意，越不充足越不满意。

C:魅力质量。当其特性不充足时，并且是无关紧要的特性，则顾客无所谓，当其特性充足时，顾客就十分满意。

Kano三种质量的划分反映了顾客对产品的不同层次的需求，为产品质量的提升提供了方向，也为企业进行产品的开发设计提供了依据［6－7］。值得注意的是，随着市场和时间的变化，三种质量也会相应的发生变化，魅力质量也往往会向一元质量转变。

图3 Kano模型

(二)基于模糊聚类的顾客需求分析

在顾客需求信息的获取过程中，需求信息往往比较零散，不系统，具有模糊性。运用模糊聚类分析对顾客需求信息进行系统的整理分类能够更加准确的识别顾客需求，进而引导产品开发设计［2，8－9］。模糊聚类法分析顾客需求的基本思想是［10－11］:在聚类分析中引入模糊集理论，从若干个用户对产品功能的需求特征中找出能度量需求特征之间相似程度(亲疏关系)的统计量，构成一个对称的相似性矩阵，在此基础上进一步找寻各个变量之间的相似程度，按相似程度的大小，把变量逐一归类，直到所有变量都聚集完成，一般通过以下步骤完成:

步骤1:建立顾客需求数据矩阵

设论域U={x1，x2，…，xn}为顾客需求分类的集合，每个分类又有m个指标表示其属性，即:xi={xi1，xi2，…，xim}(i=1，2，…，n)

于是，得到顾客需求的原始数据矩阵为

式中:xnm表示第n个顾客需求的第m个属性的指标值。

步骤2:数据标准化

在实际问题中，不同的数据一般有不同的量纲，为了消除不同量纲的影响，通常需要对数据做适当的变换。这里的标准化就是要根据模糊矩阵的要求，将数据压缩到区间［0，1］上。变化公式如下:

经过变换后，每个变量的均值为0，标准差为1，且消除了量纲的影响。

步骤3:建立模糊相似矩阵

建立模糊相似矩阵的方法可同聚类分析，设xi与xj的相似程度rij=R(xi，xj)，确定rij的方法一般借用夹角余弦法，相似系数法，距离法以及其他一些方法，其中相似系数法如下:

步骤4:改造相似关系为等价关系进行聚类

由以上变换得到的矩阵R只满足自反性和对称性，即rii=1，rij=rji，需将其改造成模糊等价矩阵，为此，采用平方法求出R的传递闭包t(R)，t(R)便是所求的模糊等价矩阵，对t(R)选取适当的阈值λ∈［0，1］，按λ截关系进行动态聚类。在实际应用中可以采取多种方法计算模糊相似矩阵，选取最适当的阈值，以便得到更可靠的分类结果。

(三)Kano模型与模糊聚类在QFD中的集成

在以顾客驱动为向导的产品开发设计中，顾客需求是首要的。Kano模型与模糊聚类分析在QFD中的集成(图4)对于QFD技术的应用具有重要作用。

三、案例研究

某摩托车企业面向山村地区用户进行整车开发设计，在产品质量功能展开初期，QFD小组通过市场调查统计得出相关顾客需求信息主要有9项，即 U={x1，x2，…，x9}，其中x1:起动性能;x2:加速性能;x3:最高时速;x4:可靠性;x5:刹车灵敏;x6:安全防护设备;x7:爬坡性能;x8:载物货架;x9:尾气排放。根据统计资料以及公司历史资料分析，技术人员分别得出了9项需求对于Kano模型中魅力质量、一元质量、理所当然质量的隶属度，

图4 QFD集成模型

得到顾客需求隶属度矩阵:

为了对这些需求信息进行分类，应用相关系数法对其进行变换，得到模糊相似矩阵:

运用Matlab求解传递闭包t(R):

在得到的模糊等价矩阵中，要判断某几项特征是否属于同一类，只需选取适当的阈值λ∈［0，1］，按λ截关系进行动态聚类，从1到0对λ进行取值。

当λ=0.993时，U分为七类:

当λ=0.991时，U分为五类:

当λ=0.982时，U分为四类:

当λ=0.962时，U分为一类:

当λ=0.980时，U分为三类:

在本例中，根据Kano模型的划分，显然λ取0.980时得到恰当的分类，根据隶属度和模糊聚类分类的结果，具体顾客需求与三种产品质量的从属关系可以描述为:

从以上结果可以看出，摩托车的爬坡能力和载货功能成为用户认可的兴趣需求，这也是和山村地区特殊地形和交通不便有关，同时加速性能和最高速度也是摩托车爱好者兴趣所在，而刹车、安全、尾气等相关功能被认为是理所当然的。另外，机车启动性能和可靠性影响着用户对产品的满意程度。通过对顾客需求深度分析，企业能挖掘出顾客对于产品的潜在要求，从而为产品质量功能展开的进一步工作奠定基础。

四、结论

如何准确而有效地理解顾客需求是QFD应用中最大的难点，Kano模型和模糊聚类理论集成的分析方法为QFD技术的实践提供了支持。但是，对于顾客需求信息的识别与理解，此方法仍存在不足，在对数据进行变换的同时，也会导致信息出现偏差。在以后的工作中，将进一步结合定性与定量分析等方法对顾客需求进行系统有效的分析和预测，使QFD技术与实践紧密结合，促进新产品的创新与质量的提升。

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