基于理想点-矢量投影法的创新需求权重确定方法

孔造杰， 李 斌

(1.吉林大学 珠海学院，广东 珠海 519041； 2.河北工业大学 经济管理学院，天津 300401)

0 引言

社会经济的快速发展促进了公众消费观念的转变，消费者对产品个性化的需求日益明显，以往的卖方主导市场也逐渐转变成买方主导市场，这让企业不得不加快产品的研发速度以应对复杂多变的市场环境。大量研究发现创新需求在企业的产品开发过程中变得愈加的重要[1～3]。创新需求在企业产品设计和改进过程中发挥着举足轻重的作用，它直接作用于产品概念设计的模糊前端，并间接地影响后续的产品制造和产品销售等过程，此外它还对产品研发过程中的资源配置决策具有重要的影响作用。由于企业资源的有限性，往往要求企业的决策者在众多的创新需求中做出适当的取舍以发挥资源最大的价值，企业对创新需求的甄选成为产品研发过程最为关键的一环，而其中创新需求权重成为需求取舍的重要参考标准。需求权重的研究已成学术界所关注的焦点，学者们致力于寻找一种客观、科学合理有效和精确的权重计算方法[4,5]。通过众多学者的不懈努力使得创新需求权重计算的方法从早期的AHP、德尔菲法等方法来计算创新需求权重，到现在的诸如粗糙集理论、模糊集、权重概率系数、多粒度语义、QFD、DEMATAL法、熵等理论和方法[6～12]。然而，遗憾的是现有的权重计算方法在计算创新需求权重的过程中往往只考虑顾客和决策者一方或两方对需求权重的影响，鲜有方法将三方同时纳入需求权重计算过程，这造成所得的需求权重值的精确度不够，所以有必要对受多个方面同时影响的需求权重计算方法进行深入研究。

创新需求是产品创新的核心内容之一，创新需求往往受到多个因素的作用并最终影响产品创新过程。纵观工业产品的发展历史，不难发现，受社会经济与科技的发展以及环境生态等方面的制约，使得在新产品的设计过程中所考虑的因素越来越多，随着考虑的因素的增加使新产品能够更加符合社会需要。其中汽车就是一个很好的例子，从第一辆汽车诞生至今已有100多年历史，经过长期的不断发展和创新，不同规格的汽车相继问世。在汽车诞生初期，来自消费者的出行需求是汽车研发的主要驱动力，对于企业而言，这时汽车市场处于卖方市场，此时企业的生产力成为了企业的经济效益的关键性因素。在这一时期造就了一个著名的汽车企业-福特汽车公司，福特公司以T型汽车迅速占领市场，在短期内获得了巨大的成功。然而，由于福特忽视了消费者需求的变化以及没能及时对其制造技术的升级和更新换代，使得其被通用汽车公司和克莱斯勒汽车公司所超越，后期由于生产过程中产生的污染问题被政府勒令整改，最终福特失去了行业领头羊的位置，而他的竞争对手通用汽车公司凭借着先进的制造技术、高瞻远瞩的战略、较强的环保意识实现了对福特公司的超越。通过这一案例不难发现，产品创的新设计始终是朝着一个逐渐成熟和全面的方向发展，产品创新设计过程考虑的影响因素越多，则其适应市场的能力越强，因此十分有必要在产品创新设计过程中综合考虑多方面的影响。文献[13]研究发现顾客和技术是产品创新的两个关键因素。文献[14]通过实证的方式得出高层管理人员对产品创新发挥着重要的影响作用。此外，根据创新需求与产品创新两者之间的关系可知创新需求权重同样也受到顾客、技术人员与决策者的影响。当决策者面临多个创新需求并要从中做出相应的取舍时，应该综合考虑三者对创新需求权重的影响再做决定，将这三者的影响纳入到创新需求权重的计算过程，这样才能得到一个更加精确的权重值。鉴于此，在分析已有研究的基础上，本文提出一种基于理想点-矢量投影法的创新需求权重确定方法。

1 需求权重相关影响参数的计算

1.1 需求类别因子确定

KANO模型由东京理工大学教授狩野纪昭最早提出。该模型主要被用来区分用户需求对于用户满意度的影响,其对于提升产品质量有着重要作用[15]。根据不同类型的需求与顾客满意度之间的关系，KANO模型将需求分为基本需求、期望需求、魅力需求、无差异需求与逆向需求这五个类别。每种需求对顾客满意度的影响各不相同，所以对产品需求进行准确分类对产品的研发显得尤为重要。

根据KANO模型对需求的分类标准对原始创新需求集进行分类，依次使用KANO调查表、KANO评价表和KANO结果表对原始创新需求集进行处理。

表1 KANO调查表

表2 KANO评价表

其中，“M”表示基本需求，“O”表示期望需求，“A”表示魅力需求，“I”表示无差异需求，“R”表示反向需求，“Q”代表有问题的回答。

表3 KANO分类表

最终求得的创新需求类别由表3得出，综合考虑各类创新需求对顾客满意度的影响作用，依次对每类需求进行赋值处理得到各类创新需求的类别因子ai。

1.2 需求技术成熟度的计算

QFD(Quality Function Development)是一种对创新需求进行多层次演绎分析的方法，创新需求依次被转化为产品设计要求、零部件要求、工艺要求与生产要求[16]。QFD由赤尾洋二教授于20世纪70年代初所提出，QFD理论体现出了以创新需求为产品开发依据的指导思想和以市场为导向的产品设计思想。该理论最初主要应用于日本的三菱重工并取得了不错的效果，随后，该理论陆续的在全世界范围内推广开来并被运用到各行各业，如家电、服饰、汽车等行业。QFD有三种主要的模式被学术界广泛接受,它们分别是日本综合质量屋模式、美国供应商协会的四阶段模式,简称ASI模式、GOAL/QPC模式。由于ASI模式具有的简单、通俗易懂和易操作等特点使得其在产品创新设计领域受到越来越多的学者青睐。

表4 技术成熟度调查表[20]

对调查表所得数据进行整理可以得到技术成熟度的评价矩阵E1×5，根据公式(1)计算单项技术成熟度kj。

kj=E15U/5

(1)

由于每项创新需求的实现依赖现有的技术而且需求与技术之间并非都是一对一的关系，所以现有技术的成熟度直接决定了创新需求被满足概率的大小。需求与技术间的相互关系可以通过集合{CRi/TC1,TC2,…,TCn}的形式体现，在求得每项技术成熟度ki的前提下，令λi为创新需求CRi的总体技术成熟度，λi可由公式(2)计算得出。

(2)

1.3 需求偏好度的计算

借助多等级成对比较法来确定决策者对不同决策对象的多等级偏好关系，该方法最早应用在多属性权重计算领域[21～23]。由于该方法在计算权重的过程中具备同时实现多等级层面上的成对比较这一优势，使其备受学者们的青睐。同样在本文的需求偏好参数环节引入该方法来计算决策者对于不同需求的偏好度。首先，定义一个分布式偏好关系，用来体现决策者对产品需求的多级偏好关系。分布式偏好关系通过一个多等级对称框架来体现，该对称框架能够同时描述成对对象间的优于、劣于、无差异和不确定这四种相互关系，经典的分布式偏好关系理论常用的识别框架为Ω={H-N,…,H-2,H-1,H0,H1,H2,…,HN}。其中H1,H2,H3,…,HN表示成对对象间相互关系由弱至强的优于程度，H-1,H-2,H-3,…,H-N表示成对对象间相互关系由弱至强的劣于程度，中间位置处的H0则表示的是对象之间的无差异度，整个识别框架以H0为中心，两边等级呈现对称排列。

需求偏好度的主要计算步骤如下。

1)根据实际情况的需要制定出相应的对称框架Ω和相应的等级得分值SH,然后利用公式(3)计算得分矩阵S；

(3)

2)决策者从基于个人知识经验和偏好给出对象集上的分布式偏好关系表F;

表5 分布式偏好关系表F

(4)

5)利用公式(5)求取pij，整理得到可能度P；

(5)

6)根据可能度矩阵P，利用式(6)计算各个对象的效用值ui(i=1,2,…,M):

(6)

效用值的大小可以反映出每个对象对于决策者的重要性，在这将效用值作为决策者对相关评价对象的偏好度ui。

2 基于理想点-矢量投影法的需求权重计算

经过上述一系列过程分别获得了需求类别因子、需求技术成熟度与需求偏好度这三个关键参数，接下来要解决如何利用这三个参数来求取最终的需求权重这一关键性的问题。对于最终的需求权重而言，它需要能够综合体现需求类别因子、需求技术成熟度与需求偏好度这三个方面的信息，所以此类问题属于一个集成问题。目前对于多指标集成问题的研究已经取得了一定的研究成果，本文在分析现有方法的基础上提出一种基于理想点法和矢量投影法的需求权重计算方法，该方法集中了主客赋权两者的优点，能够有效地计算出需求权重。

2.1 理想点与反理想点的确定

理想点法常常和多指标问题联系在一起，它有着广泛的应用范围，国内外众多学者对其进行了一系列的深入研究[24,25]。鉴于理想点法在处理多指标问题上的优势，因此将其作为本文的基础研究方法之一，用来获取理想创新需求矢量。

在利用理想点法对多指标对象进行评价时，评价对象所包含的多个指标之间的量纲往往是不同的，因此需对原始评价数据进行标准化处理，得到一个标准化的指标矩阵X={x1，x2,…,xn}。此外，根据指标之间影响效果的正向与负向，指标被分为正向指标和逆向指标这两大类，正向指标取值越大越好，而逆向指标取值越小越好。理想点与逆理想点的定义如下。

当指标为正向指标时，

(7)

当指标为逆向指标时，

(8)

通过公式(7)与公式(8)确定正理想点和反理想点。

2.2 基于矢量投影法计算创新需求权重

图1 创新需求矢量空间投影意图

xmax=max{x1,x2,x3}ymax=max{y1,y2,y3}zmax=max{z1,z2,z3}

(9)

(10)

由上述的式(9)与式(10)即可求得产品所有创新需求的最终权重。

3 案例分析

某汽车厂商要研发一款新的汽车方向盘，通过对市场调研获得了：CR1方便转向、CR2开关操作方便、CR3不干扰其他部件、CR4功能键操作舒适、CR5喇叭按键灵敏、CR6喇叭按键手感好、CR7方向盘材质触感好这七项需求。由于该企业资源有限不能在新产品中同时满足上述的7项需求，该企业需对这些产品需求做适当的取舍，而其中的产品需求权重则成为取舍重要参考标准之一，本案例的产品需求权重计算过程如下。

3.1 计算相关参数

1)借助KANO的调查表、评价表和结果表对上述的七项需求进行分类可知，包CR1方便转向、CR2开关操作方便、CR3不干扰其他部件、CR7方向盘材质触感好这四项属于基本需求，CR4功能键操作舒适、CR5喇叭按键灵敏、CR6喇叭按键手感好这三项属于期望需求。根据分类结果可知CR1方便转向、CR2开关操作方便、CR3不干扰其他部件、CR7方向盘材质触感好这四项需求的满足将不会提升顾客对于方向盘的满意度，相反，如果这四项需求得不到满足将会降低顾客的满意度。CR4功能键操作舒适、CR5喇叭按键灵敏、CR6喇叭按键手感好这三项需求的满足将会提升顾客对于方向盘的满意度，如果这些需求得不到满足也不会导致顾客产生不满。在对创新需求分类的基础上，根据不同类别需求对于顾客满意度的影响作用的大小分依次对基本需求、期望需求赋予a1=0.45，a2=0.55的权重系数，该权重系数又称为类别因子。

2)将七项创新需求输入到质量屋的左墙，经分析得到这七项创新需求的实现与九项主要关键技术有关，它们分别是TC1外观、TC2外形尺寸、TC3配合尺寸、TC4惯性矩、TC5震动音、TC6总布置、TC7喇叭操作方向、TC8方向盘表面硬度、TC9按钮行程，根据创新需求与技术之间的相互关系可整理得到各项需求对于每项技术的依赖关系如表6所示。

表6 创新需求-技术特性关系表

专家对于这九项技术的评价结果如表7所示。

表7 专家评价表

根据表7显示的结果，利用公式(1)计算得上述九项技术的成熟度依次为k1=0.8，k2=1，k3=0.8、k4=0.8，k5=0.8，k6=0.6，k7=1，k8=0.8，k9=0.8。然后根据表6和公式(2)依次计算得到的创新需求CRi的总体技术成熟度λi结果如表8所示。

表8 创新需求技术成熟度表

3)首先对框架中的等级进行赋值得S=(-1,-0.5,0,0.5,1)，分别构造分布式偏好关系表F1,F2依次对应基本需求、期望需求这两个类别。所构建的F1,F2分别对应于表9、表10。

表9 基本型需求的分布式偏好关系表F1

表10 期望需求的分布式偏好关系表F2

根据表9、表10的偏好关系矩阵，由公式(3)可计算与之相对应的得分矩阵S1与S2如下所示。

由公式(6)可依次计算得基本需求集中各项需求的偏好度分别为u1=0.360,u2=0.237,u3=0.276,u7=0.125。期望需求集中各项需求的偏好度分别为u4=0.197,u5=0.303,u6=0.5。

3.2 利用理想点-矢量投影法计算创新需求权重

经上述计算过程可得这七个创新需求的需求类别因子、需求技术成熟度和需求偏好度的值可以用表11表示。

表11 需求参数计算结果表

4 结论

创新需求分析是当前产品创新领域研究的热点问题，其中的创新需求权重的计算是学者们关注的焦点。本文将理想点法与矢量投影法的基础上，提出了一种基于理想点-矢量投影法的创新需求权重计算方法，该方法在计算创新需求权重的过程中综合考虑了顾客、技术人员与决策者这三者对创新需求权重的影响，通过该方法计算求得的创新需求权重具有更高的精确性与科学合理性。在今后的研究中，关于需求权重计算新方法的开发与多种方法间的集成研究仍将会是研究热点。