基于客户需求的产品绿色模块划分方法研究*

邓体立，容芷君,b，曹云飞

(武汉科技大学 a.机械传动与制造工程湖北省重点实验室；b.冶金装备及其控制教育部重点实验室，武汉 430081)

0 引言

随着人们对物质和精神需求的快速提高，绿色观念逐渐深入人心，产品的绿色设计[1]研发愈来愈重要。将产品的绿色设计、客户需求信息和产品零部件之间模块划分联系起来，不仅能达到客户对产品的绿色需求、性能需求和使用需求，还能减少产品研究与开发时间，降低产品的设计成本，改善资源的循环使用效率，高效率的满足市场消费需求，从而来响应市场。

魏巍等[2]从绿色理念角度出发，将环境资源因子和零部件关联矩阵引入到产品平台模块划分模型，满足了客户对产品的功能需求以及绿色需求。刘电霆等[3]从绿色设计中不确定性因素角度，以模块内部最大聚合度量、模块之间最小耦合度量和模块划分最高绿色度量为目标函数，建立了产品绿色模块划分的不确定优化模型。Algeddawy等[4]从设计结构矩阵出发，采用层次聚类算法的方法进行产品模块划分，并在此基础上采用聚类树的方法讨论模块划分的粒度。Yang J R[5]从绿色度和模块度的双因素角度来分析和评估模糊模型，采用层次分析法和模糊综合评判法计算和评价产品的绿色度和模块度，从而满足产品的绿色度和模块度。以上方法从产品结构、功能以及绿色某一属性等方面进行产品的模块划分，很少从客户需求的角度来考虑产品的模块划分，然而企业推出的一切产品都是以满足客户需求为基础的。

基于此，通过研究产品的绿色设计、客户需求信息和产品零部件之间模块划分，提出一种基于客户需求的产品绿色模块划分方法，并通过案例进行分析和论证。

1 客户需求和绿色需求重要度

通过问卷调查，获取客户对产品的绿色需求，但是这些客户需求[6]仍然是客户的主观判断，仍然不能够直接用于后面的绿色模块划分。因此需要把这些主观的需求信息转化为所需要的信息做进一步分析，即进行参数化处理得出个客户绿色需求之间的重要程度及其目标值。由于问卷调查时李克特量表法容易完成，调查效果比较良好，便于后期的客户需求分析，故本文采用李克特量表法进行调查。李克特量表常用于问卷调查中，当被调查者回答问卷调查相应的题目时，可以很容易的完成而且易于表达对客户需求的偏爱程度，通常在重要度方面使用5个等级(例如被调查者A对于某个需求的重要度为3，因此在对应的位置给出相应的数字3进行说明)。

产品绿色需求重要度[7]是反映客户对产品绿色需求的重要程度，是绿色模块划分的关键因素。由于不同的产品绿色需求在产品的绿色模块划分中所起的作用不同，具有不同的绿色需求重要度。传统的绿色需求重要度确定方法有客户调查法，专家打分法，层次分析法，但是都存在计算量大、效率低等问题。本文采用SPSS软件因子分析法得到产品绿色需求的需求重要度，SPSS软件因子分析可以满足大批量数据计算，可以清晰看到各个因子所占的成分，以客户调查法为基础，通过因子分析描述多个客户需求之间的联系，实现绿色需求重要度的量化分析。

因子分析通过因子表现原始数据的信息，采用这种方法可以容易且清晰的得到影响客户绿色需求的主要因子以及他们的需求重要度。因子分析的模型表示为：设有m个公共因子表示为F=(F1，F2，…，Fm)，p个原有变量表示为X=(X1，X2，…，Xp)，且都是潜在可观测的，因子载荷为aij，则

矩阵表达为：X=AF+ε，其中A为因子载荷矩阵，ε为不能被m个公共因子线性解释的部分。

2 基于遗传算法的产品绿色模块划分

2.1 遗传算法

遗传算法[8]是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解，解决潜在解集最优的方法。通常采用二进制编码，随机产生初始种群，按照自然选择的原理逐代产生更好的种群，根据种群个体的适应度选择个体，并借助遗传算子进行组合交叉和变异，从而产生最优的解集，或无限接近最优的解集。遗传算法一般包含6个基本要素：①参数编码，②初始种群，③适应度，④选择，⑤交叉，⑥变异。遗传算法进行求解的流程如图1所示。

图1 遗传算法流程

2.2 产品绿色模块划分

产品模块划分是以满足产品的功能为前提，结构交互关系是实现产品功能的基础，产品的绿色属性是产品对周围环境属性的影响。因此对产品零部件的基本属性和绿色属性的分析对产品模块的划分具有直接的影响。

产品的基本属性包括功能属性和结构属性[9]，产品的功能交互关系是根据结构属性来联系的，而结构交互关系是实现产品功能的基础。结构交互关系和功能交互关系如表1、表2所示。

表1 结构交互关系

表2 功能交互关系

通常产品的绿色需求包括容易拆卸、便于装配、便于回收、减少材料消耗、使用寿命长和能源利用率高等[10]，通过这些需求可以得到产品绿色因子为拆卸因子、回收因子、材料因子、寿命因子、能量因子等，将这5个绿色因子选择为客户对产品的绿色属性需求。

(1)拆卸因子

产品联接的强度越大，拆卸消耗的能量越高，产品拆卸所需能量与产品联接方式和拆卸难度有关。产品的拆卸因子表示解除产品联接得复杂程度，对任意零部件i和j，其拆卸因子定义如下：

(1)

其中，md表示零部件i和j之间拆卸因子值。

(2)回收因子

产品回收是将部分损坏或者完全损坏的零部件，经过重复使用、材料回收利用、能量回收利用、废弃处理等能够使其重新获得使用价值。产品回收应最大化地利用其资源，尽可能使同一模块中的零部件具有相同或相近的回收价值。产品的回收因子表示重获产品价值的指数，对任意零部件i和j，其回收因子定义如下：

(2)

其中，Vi、Vj分别表示零部件i和j的回收价值。

(3)材料因子

产品绿色材料是在实现产品功能的要求下具有良好的材料相容性，就是尽可能使同一模块中的元素相同或相似。如果零部件之间具有同种材料，则可以归为一类回收利用，从而较少产生报废时材料的消耗。材料因子表示产品零部件之间材料相容的程度，对任意零部件i和j，其材料因子定义如下：

(3)

其中，mm表示零部件i和j之间材料因子值。

(4)寿命因子

产品在使用时需要有较长的使用寿命，当产品某个零部件损坏时可以方便地替换，为了更好地节约资源这就要求替换的模块有相近的寿命，实现零部件的多次循环使用；产品寿命因子表示产品模块寿命的指数，对任意零部件i和j，其寿命因子定义如下：

(4)

其中，Li、Lj分别表示零部件i和j的物理寿命。

(5)能量因子

产品在使用过程中会产生能量的损耗，如产生的排放物、热量、以及振动等，产品的损耗越小，产品对环境造成的影响就越小。产品的能量因子表示产品能量转换过程中能量的转化效率，对任意零部件i和j，其能量因子定义如下：

(5)

其中，ep、eo分别是零部件i到零部件j之间的输入能量和输出能量。

本文以上述的5项绿色属性因子(拆卸因子、回收因子、材料因子、寿命因子、能量因子)为产品绿色属性的设计标准，由此获取产品绿色属性的交互关系值。将产品的基本属性与绿色属性的设计准则相结合，对其交互关系值以及其对应的交互关系矩阵进行加权求和获得零部件间的综合关系值，如式(6)所示。

M(i,j)=ω1M1(i,j)+ω2M2(i,j)

(6)

其中，M(i,j)表示零部件i和j之间的综合关系值，ω1,ω2分别为基本属性和绿色属性对应的权重，且ω1+ω2=1，M1(i,j)、M2(i,j)分别为零部件i和j的基本属性交互关系值和绿色属性的交互关系值。

模块本身内部之间的平均聚合度：

(7)

各个模块之间的平均耦合度 ：

(8)

模块度优化函数：

(9)

D为聚类生成的模块数量，N为零部件个数，nk、mk分别为生成的第k个模块中第一个和最后一个零部件的序列号。

模块度[11]表示了各个模块之间以及模块本身内部之间的关系，模块度越高，则模块划分的结果越好。由得到的产品的综合关系构建产品的综合矩阵，通过综合矩阵计算产品模块本身内部零部件之间的平均聚合度和各个模块之间的平均耦合度，以此得到产品的模块度优化函数，通过遗传算法进行分析计算，得到产品的绿色模块。

3 案例

本文以冰箱为例，其中冰箱包括25个零部件[12]，包含了冰箱所必须的基本结构部件，具体零部件名称见表3。

表3 冰箱零部件

通过问卷调查得到客户对冰箱产品的绿色需求，其绿化因子为能量因子，拆卸因子，回收因子，材料因子，寿命因子。获取需求后需将主观的客户需求转化为产品绿色需求重要度，通过李克特量表法进行参数化处理得出客户需求之间的重要程度及其目标值。由于简化模型的需要，本文选取1000个客户，篇幅所限只列出部分数据，通过李克特量表进行参数化，得到如表4所示，表中行表示客户，列表示绿色因子，数值表示客户对绿色因子的量值。

表4 客户需求信息表

将得到的大量客户需求信息通过SPSS软件进行因子分析如表5、表6所示，通过公因子方差得到冰箱绿色属性的提取值，从而得出被调查的客户对冰箱的绿色属性需求依次是拆卸因子、材料因子、能量因子、寿命因子和回收因子，通过解释总方差得到绿色因子的贡献率，即产品的绿色属性需求重要度，其大小体现了客户对绿色属性的要求程度。

表5 公因子方差

表6 解释的总方差

根据产品基本属性和绿色属性得到产品的属性权重，对产品的绿色模块划分有重要作用，权重分配系数如表7所示。

表7 产品属性权重分配

通过上述方法获得基本属性交互关系矩阵和绿色属性交互关系矩阵后，结合产品属性权重分配，通过公式(5)计算得到冰箱的综合关系矩阵，如表8所示。

表8 冰箱的综合关系矩阵

各参数设置如下：最大模块数为D=7，种群规模大小为400，遗传代数为300，交叉概率为0.9，变异概率为0.1。运行遗传算法，其相应迭代历程如图2所示。

图2 遗传算法迭代历程

由图2可知，最优模块度值为0.5308，最优模块聚类结果见表9。

表9 聚类结果

表9中行表示聚类模块，列表示冰箱的零部件，表中数字1表示相应的零部件在聚类模块中，0则表示零部件不在模块中，因此，冰箱模块划分方案如表10所示。

表10 冰箱绿色模块划分方案

4 结论

在产品绿色模块划分前期，通过获取客户需求并通过李克特量表法进行参数化处理，利用因子分析得到产品绿色属性权值。通过综合考虑产品零部件之间的基本属性和绿色属性，建立了产品的综合矩阵，以产品模块度为适应度函数，运用遗传算法计算出产品最佳的绿色模块划分结果，既满足了客户对产品的绿色需求，也满足了产品的模块划分。以冰箱为例划分冰箱的绿色模块，验证了该方法的有效性。通过对基于客户需求的绿色模块划分方法研究，对国内企业产品绿色设计提供研究思路。