基于双层关联的用户需求重要度计算与转换方法

李 飞，李文强，李 彦

(四川大学 制造科学与工程学院，四川 成都 610065)

0 引言

用户需求是用户为满足自己需要而对企业产品的特征、功能等提出的要求，体现为用户在产品使用过程中的某种功能需要或性能提升，它是设计活动的动机和起点[1]。概念设计过程是将用户需求映射到具体产品方案的过程，它对用户需求的创造性实现起着决定性作用。如何准确评价和计算用户需求重要度并从中挖掘相应的创新机会，是设计出较高满意度产品的关键和前提[2-3]。用户需求重要度的评价方法包括主观评价和客观评价两类。由于主观评价法对评估专家经验的依赖程度较高且具有较大主观性，目前国内外学者对用户需求重要度的评价研究多采用客观评价法，这些研究主要包括两方面：

(1)采用各类评价算法直接对市场获得的各类用户需求数据进行重要度计算。例如王晓暾等[4]用粗糙数表征和处理用户需求问卷数据，通过构建粗糙比较矩阵计算用户需求重要度；Raharjo等[5]建立了基于层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)的用户需求重要度分析模型，对用户需求进行层次划分并计算用户需求重要度；Wang等[6]提出一种基于线性目标规划方法来计算用户需求的相对重要度；Nahm等[7]结合用户需求偏好评分法和用户满意度评分法确定用户需求重要度；耿秀丽等[8]采用基于条件概率的特征选择技术计算用户需求重要度；Zheng等[9]提出一种加权区间粗略数方法和粗糙集理论综合分析用户需求重要度；陈以增等[10]通过求解博弈过程的Pareto最优解来获得用户需求重要度；Wang等[11]结合灰色关联分析法确定用户需求重要度。这类计算方法虽然对收集到的用户需求数据进行了客观分析，但仅针对数据进行计算，没有考虑各用户需求数据之间的关联关系。

(2)通过引入重要度调整函数对不同属性用户需求重要度进行计算。例如吕锋等[12]引入决策实验、评价实验和Kano模型建立重要度调整函数，对用户需求基本重要度进行修正;李思丰等[13]利用三角模糊评价确定用户需求的基本重要度，再基于用户需求竞争性评价确定用户需求的最终重要度;Lou等[14]根据用户的主观语义确定用户需求的基本重要度，同时采用脑电实验检测用户对各项需求的心理认知状态，并形成用户需求的最终重要度;Li等[15]以集团决策、多类型偏好分析和最小二乘模型的集成方法获取用户的相对满意度和偏好信息，在此基础上计算用户需求重要度;Li等[16]以用户需求和工程特性之间的关系矩阵和改进的余弦方法确定用户需求的基本重要度，再以一种基于区间语言信息的修正熵方法对用户需求基本重要度进行修正;杨强等[17]采用语言变量、精确数和直觉模糊集表征用户的评估信息，建立了顾客需求偏好Kano修正系数确定方法，最终采用直觉模糊集确定用户需求最终重要度。这类计算方法对用户需求重要度的修正仅针对用户需求本身，没有考虑产品设计规范对用户需求合理性的修正作用。

上述关于用户需求重要度的计算方法研究虽然有效弥补了主观评价法的不足，在一定条件下提高了用户需求重要度计算的客观性，但是其均以各用户需求相互独立假设为前提，缺乏对各类用户需求间相互关联性的考虑。此外，由于用户需求的提出并未考虑产品实现过程中的各类设计约束，其需求间具有一定的不合理性甚至产生冲突。因此，在用户需求重要度计算过程中既考虑各用户需求间的相关性，又考虑设计规范与用户需求之间的相关性，是有效提高用户需求挖掘质量并建立合理设计方向的关键。基于此，本文提出一种基于双层关联的用户需求重要度计算与转换方法，通过建立包括设计规范控制层和用户需求网络层的双层关联网络，利用网络层次分析法(Analytic Network Process，ANP)计算各种相关性的关联关系和反馈关系，从而获得更具稳定性的用户需求重要度。同时，借助质量功能配置方法(Quality Function Deployment, QFD)将用户需求重要度转化为技术特征的重要度计算，从而明确产品设计方向，并为具体设计问题和设计策略的选择提供保证。

1 用户需求重要度确定与转换过程

用户虽然希望产品能够按自己的需要来设计，但由于非专业性和主观性，用户仅能提出对产品目标模糊性的感性需求。设计规范是对涉及产品设计目标、功能、技术和约束4方面的综合性表达，它不仅包括用户可以提出的感性设计目标和功能，还包括支持需求实现的各类技术和约束。产品设计过程是在满足设计规范下对用户需求的实现过程，需要基于设计规范对用户需求进行分析才能获得更利于设计过程的专业化设计需求。与传统ANP方法中将控制层设计为用户需求层不同，本文采用产品设计规范来建立控制网络层，通过设计规范控制元素对用户需求进行控制和评价，以保证用户需求分析结果的合理性和有效性。此外，各类用户需求之间是相互影响的，它们通过相互关联综合表达对产品的期望目标，并基于这些关联关系建立用户需求网络层。基于上述设计规范控制层和用户需求网络层，本文构建用户需求双层关联网络，并通过双层关联和反馈计算获得更加合理和符合实际的用户需求重要度。

AHP是分析和计算用户需求重要度最常用的方法之一，该方法通过建立具有不同粒度特征的用户需求层次模型，利用关系矩阵表达不同层次间的需求特征关系，并逐层递推计算不同用户需求特征的重要度。该方法以同层次用户需求间相互独立为前提，这种理想化处理将导致计算结果与实际情况存在偏差。此外，由于用户需求的主观性和非专业性，用户需求中有很多不合理甚至是冲突需求，需要提前对这些需求进行控制和评价，以提高用户需求分析的质量。ANP[18-19]作为一种兼顾同层次关联性的分析方法，一方面可兼顾各用户需求之间的内在关系，弥补由于用户需求独立假设带来的分析误差，另一方面也通过建立包括各类设计规范的控制层对不合理的用户需求进行控制和评估，从而确保用户需求分析的质量。基于以上两方面考虑，本文提出一种基于ANP双层关联的用户需求重要度计算方法，通过建立ANP控制层和网络层的双层关联关系，利用关联矩阵实现对不同用户需求的重要度计算。以网络结构表示出同层次不同用户需求之间的反馈和支配关系，并在控制层确定准则的控制下，将不同用户需求与设计目标价值结合，分析用户需求之间的关系，建立用户需求关联网络并计算需求重要度，实现控制层和用户需求网络层之间的双层关联。

用户需求只有转化为具体技术特征才能有效引导设计方向，QFD作为一种建立用户需求与技术特征关系的结构化分析工具，可有效实现两者间的这种转换[20]。本文通过建立用户需求与技术特征之间的关系矩阵，将用户需求的重要度计算转化为技术特征重要度的计算过程，建立了一种基于双层关联的用户需求重要度确定与转换过程模型。如图1所示，该模型包括两个阶段：第一阶段运用需求调查法获取用户需求，建立用户需求间的关联网络模型，通过ANP计算不同用户需求的重要度；第二阶段运用QFD将用户需求重要度计算转化为具体技术特征重要度计算，确定基于技术特征重要度的设计问题重要度，并运用问题消解方法解决设计问题，获得有效满足用户需求的设计方案。

2 基于ANP的用户需求重要度计算与转化

2.1 基于ANP的用户需求重要度计算

本文采用ANP方法对双层关联关系进行分析，并借助超矩阵计算各用户需求的重要度，具体步骤如下：

步骤1构建双层关联的用户需求重要度分析网络模型。该网络模型包括两个层次：①控制网络层，包括设计目标P和控制元素Ci(i=1,2,…,n)；②用户需求关联网络层，包括用户需求ri1,…,rini。根据两层网络元素之间的相关性建立双层关联的用户需求网络模型。

步骤2构建基于用户需求关联的无权重关系矩阵。以用户需求为判断准则，依次将用户需求{r11,r12,…,r1n1}按其与r11的相关度进行两两比较，构建基于用户需求r11相关度比较的判断矩阵A，

r11r12…r1n1

(1)

判断矩阵A中的相关度数值e,采用0～9标度法统一进行赋值[21]，且判断矩阵A为正互反矩阵，eii=1。在进行权重赋值前可以定性判断两需求间的关系，从而提前识别并剔除冲突需求。如果不易剔除冲突需求，则对冲突需求的相关度赋予小于1的数值。

依次将与控制元素Ci相关的用户需求rini作为判断准则，将与Cj相关的用户需求按其与rini的相关度进行两两比较，构建基于相关度比较的判断矩阵，获得各判断矩阵的最大特征根及其对应的特征向量。将这些特征向量按次序依次整理至矩阵Wij(式(2))中，则矩阵Wij表示了用户需求rini与用户需求rjnj间的关联度。依次比较用户需求的关联关系，获得无权重关系矩阵Wp。

(2)

(3)

Wp是由矩阵Wij构成的分块矩阵，而Wij仅表示以不同用户需求为判断准则下其余用户需求的相对重要度关系，故Wp并不能表示用户需求的最终重要度，还需通过由控制层元素建立的权重关系矩阵对其进行加权处理。

步骤3构建控制元素权重关系矩阵和用户需求加权超矩阵。以控制元素Cj为判断准则对控制元素Ci(i=1,…,n)间的关联性进行比较，构建判断矩阵B并求出其最大特征根对应的特征向量(a1j,…,anj)T，

C1C2…Cn

(4)

式中与Cj不相关的控制元素对应的特征向量的分量为0。

由最大特征根对应的特征向量组成权重关系矩阵SR，可得在满足设计目标P准则下的控制元素间关联性的重要度关系。

(5)

针对控制元素Ci，比较与其余元素Cj的关联度来确定其重要度，用该重要度对无权重超矩阵Wp中与该控制元素对应的由特征向量组成的分块矩阵Wij进行加权处理，获得表达用户需求重要度关系的加权超矩阵W，

(6)

(7)

上述4个步骤的用户需求重要度计算，不仅充分考虑了由产品设计规范建立的控制元素间的关联关系，还有效建立了用户需求间的关联关系，使获得的用户需求重要度更加准确可信。根据用户需求重要度排序，优先考虑重要度较高的需求，其次考虑不重要的需求和存在冲突的需求。

2.2 基于QFD方法的技术特征重要度计算

要将用户需求重要度体现到具体设计行为并指导具体设计过程，还需将用户需求重要度转化为具体技术特征重要度。QFD作为一种以用户需求为基础，通过质量屋(House of Quality, HoQ)将用户需求转换为技术特征的方法，可有效完成该任务[22]。技术特征与用户需求之间存在多种关联模式，技术特征重要度是与之相关用户需求对其综合影响的结果。通过构建用户需求与技术特征之间的关系矩阵，建立各技术特征与用户需求间的关联关系，可将用户需求重要度计算转换为技术特征重要度计算。采用一种定量分析的方式确定用户需求与技术特征之间的关联度Xm(m=0,1,2,3)，如表1所示。通过对技术特征之间的相关性进行分析，计算得到不同技术特征的重要度，形成具体的设计问题和设计策略。虽然建立的技术特征与用户需求间的关联关系通过专家主观打分确定，但作为过渡矩阵，其关联关系数值精度并不会影响矩阵计算后各技术特征的重要度排序，本文正是基于这个排序来确定设计方向和相应设计策略。

表1 用户需求与技术特征之间的关联度

t1t2…ta

(8)

矩阵中的数值为用户需求与技术特征间的关联度Xm(m=0,1,2,3)。

(9)

基于上述用户需求和技术特征重要度的计算过程，本文提出一种基于双层关联的产品创新设计过程。该过程通过客观准确分析用户的各类需求并明确设计方向，利用各类创新方法实现具体设计方向，从而保证设计方案的有效性。

2.3 基于双层关联的产品创新设计过程

本文提出的基于双层关联的产品创新设计方法如图2所示，该过程包括4个步骤：①通过产品需求调查分析确定用户需求；②根据用户需求与设计规范间的关联关系，建立相应的用户需求网络层和控制元素网络层，通过ANP获得各用户需求的重要度；③通过QFD将用户需求重要度转换为产品技术特征重要度；④根据产品技术特征重要度排序确定设计方向和相应设计策略，获得满足用户需求的创新方案。

3 应用实例

高墩桥梁支座是大跨度桥梁与底座间的连接结构，当桥梁结构受到地震载荷或风载作用时，支座在短时间内会产生大量的能量积聚，其破坏程度会对桥梁结构整体性能产生巨大影响[23]。因此，提高支座的减震性能和抵御失效能力对提高桥梁整体性能起重要作用。

3.1 用户需求获取

通过与高墩桥梁支座用户交流形成规范性用户需求列表，根据用户需求列表从桥梁支座设计规范中提取相关设计约束、性能要求和设计准则，依据这些约束、要求和准则对用户需求进行分析，建立关联关系，如表2所示。

表2 桥梁支座用户需求

3.2 用户需求重要度计算

通过分析用户需求之间的相关性，建立高墩桥梁支座用户需求重要度分析网络结构模型，如图3所示，采用ANP计算用户需求重要度。

根据用户需求间的相关性建立各用户需求间的判断矩阵，计算各判断矩阵的最大特征根并建立对应的特征向量，将所得的特征向量按次序整理形成矩阵，根据式(2)和式(3)获得无权重关系矩阵Wp。以用户需求网络层中用户需求C1为判断准则，分析用户需求{E1,E2,E3,E4}与C1的关联性并建立判断矩阵A，计算该矩阵的最大特征根对应的特征向量。

E1E2E3E4

(10)

式中0表示两用户需求之间不存在关联性。

矩阵A的最大特征根对应的特征向量为(0,0.208 13,0.660 76,0.131 11)T，表示在以用户需求C1为判断准则下各用户需求的重要度。同理，可根据用户需求相关性构建不同判断矩阵，获得对应判断矩阵的最大特征根的特征向量，将得到的特征向量按次序整理为无权重关系矩阵Wp中的分块组成部分，形成基于支座用户需求的无权重关系超矩阵Wp，如表3所示。

表3 桥梁支座用户需求无权重关系矩阵Wp

由控制元素间的相互关系构造判断矩阵B，以特征根法计算判断矩阵B的最大特征根对应的特征向量，建立关于控制元素重要度的关系矩阵SR，

CDES

(11)

建立无权重关系矩阵Wp和权重关系矩阵SR后，由式(6)获得关于桥梁支座用户需求的加权超矩阵W，如表4所示。

由式(7)计算可得稳定的极限加权超矩阵并获得各用户需求的重要度，如表5所示。

极限加权超矩阵W∞中每行的数值即为对应的用户需求重要度，如表6所示。

采用AHP得到的用户需求重要度如表7所示。

3.3 技术特征重要度计算与相关性分析

基于桥梁支座设计的用户需求分析，建立如表8所示的桥梁支座设计技术特征。

表4 桥梁支座用户需求加权超矩阵W

表5 桥梁支座用户需求极限加权超矩阵W∞

表6 采用ANP得出的用户需求重要度

表7 采用AHP得出的用户需求重要度

表8 支座技术特征

建立桥梁支座设计HoQ模型计算技术特征重要度，并且定性分析技术特征间的相关关系，如图4所示。

根据表7和图4计算采用AHP方法得出的技术特征重要度，如表9所示。

t1t2t3t4t5t6t7t8t9t10t111.025 672.682 543.470 771.319 673.288 962.498 310.665 691.377 931.050 283.278 792.606 17

从表10可知，采用AHP和ANP两种方法分别计算用户需求重要度，在最终确定出的桥梁支座技术特征重要度排序上存在一定差别。由AHP-QFD方法确定出的桥梁支座技术特征重要度排序顺序可知，支座设计首先考虑的是增强结构的韧性，但要改善支座的韧性需要选择韧性更好的材料，目前通过改善材料性能来提升支座的整体抗震性能具有一定的局限性;由ANP-QFD方法分析的技术特征重要度排序可知，支座设计首先应考虑支座的抗震耗能特性,它启发设计者可从支座的工作原理角度出发进行创新，通过多种耗能结构设计代替传统结构来提高支座的结构强度，从而有效提高支座的耗能性能，这个设计方向可极大扩展设计者对支座的设计空间。

表10 技术特征重要度优先排序对比

3.4 创新方案产生

根据技术特征重要度排序，可确定支座系统需优先考虑的设计方向是解决抗震耗能与限位能力之间的冲突。根据发明问题解决理论(Theory of Inventive Problem Solving, TRIZ)中的技术冲突确定方法定义改善参数为抗震耗能能力t10，恶化参数为限位能力t4。查询矛盾矩阵推荐的发明原理为动态特性15、多孔材料31、颜色改变32和物理或化学参数改变35，本文根据动态特性原理设计了一种有利于提高耗能性能的减震支座系统。在正常工况下，剪力螺栓将整个支座系统固定为一种约束体系，当地震发生时，剪力螺栓被剪断，整个系统转换为动态减震体系，如图5所示。在地震波作用下，剪力螺栓因受到较大的水平剪力而断裂，在中支座板与下支座板之间设计高摩擦系数摩擦副和凸球体，可在消耗扭转能量的同时限制水平方向移位。剪力螺栓断裂后，弧形钢板和液压系统可消耗地震波传递到支座系统上的能量，从而降低地震波对支座的震害程度，维持桥梁结构的稳定性。

4 结束语

针对目前用户需求重要度计算方法多基于各用户需求相互独立的假设，缺乏对各用户需求间关联性的考虑，本文提出一种基于双层关联网络的用户需求重要度计算与转换方法，建立了包括设计规范控制层和用户需求网络层的双层关联网络，并利用ANP计算各种相关性的关联关系和反馈关系，从而获得更具稳定性的用户需求重要度。然后，通过QFD方法将分析得出的用户需求重要度转换为产品技术特征重要度，根据其重要度排序确定设计方向，根据相应设计策略获得满足用户需求的创新方案。该方法已成功应用于高墩桥梁支座的具体设计过程，取得了较好的应用效果。

本文是对传统用户需求重要度分析方法的一种拓展，将双层关联分析方法应用于分析与挖掘用户潜在需求是需要进一步开展的工作。