Kano模型與模糊聚類分析在QFD中的應用

樊磊磊

(重慶理工大學機械工程學院，重慶 400054)

隨著經濟全球一體化進程的加快，市場競爭越來越激烈，技術水平的提高和消費者意識的增強，使得產品的更新速度越來越快，用戶對產品功能的需求也日益多樣化和個性化［1－2］，能否制造出顧客所喜好的產品對企業的生存和發展至關重要。為了應對這種情況，質量功能展開(quality function development，QFD)成為許多企業和學者研究的對象。QFD是一種顧客驅動的產品設計方法，其目的是在產品設計階段實現顧客滿意［3］。然而，應用QFD最重要的便是如何準確而有效的理解顧客需求，為此，引入依照顧客感受和滿意度進行質量分類的Kano模型，運用模糊聚類的分析方法對顧客需求進行分析并分類，從而為產品質量功能展開提供依據。

一、QFD概述與本文研究框架

(一)QFD概述

質量功能展開(QFD)是由日本質量專家赤尾洋二和幾所大學的教授于20世紀60年代提出的，它是一種顧客為導向的源流管理理論，由于QFD適應了質量管理發展的趨勢和現代經濟關注顧客的要求，逐步得到世界各國的重視，現在已經成為一種重要的產品設計質量控制技術［3－6］。

QFD的核心是質量屋，質量屋的構成如圖1所示，(Ⅰ)顧客需求展開。收集顧客需求信息，識別關鍵顧客需求。(Ⅱ)技術要求展開。根據顧客需求信息列出對應的技術要求以及技術之間的相互關系。(Ⅲ)市場競爭性評估。根據顧客需求，對本公司產品和其他公司產品之間的競爭性進行評價。(Ⅳ)質量表。揭示出顧客需求與技術要求之間的關系。(Ⅴ)輸出質量特性。經過質量表的轉換明確設計質量功能的要求。這五部分依次表明了由顧客需求向關鍵質量特性轉換的過程。

圖1 質量屋模型

(二)提出研究方法流程

質量屋的“左墻”即顧客需求展開是QFD的關鍵輸入，為了更直觀的分析，將質量屋中顧客需求展開模塊看作一個子系統，其中系統的輸入為顧客原始需求信息，輸出為顧客需求分類結論。圖2給出了本文的研究方法流程。

圖2 研究方法流程

依據Kano模型將質量分為理所當然質量(A)、一元質量(B)、魅力質量(C)三類，通過模糊聚類理論對顧客需求數據進行分析，確定每種顧客需求的最終屬性。

二、Kano模型與模糊聚類方法的應用

(一)基于Kano模型的質量分類

日本質量專家Kano把產品質量依照顧客感受及滿足顧客需求的程度分成三種質量:理所當然質量、一元質量和魅力質量。

如圖3中所示橫坐標為質量特性，縱坐標為顧客滿意程度，A、B、C分別代表三類質量的變化趨勢:

A:理所當然質量。當其特性不充足(不滿足顧客需求)時，顧客很不滿意;當其特性充足(滿足顧客需求)時，無所謂滿意不滿意，顧客充其量是滿意。

B:一元質量。當其特性不充足時，顧客不滿意，充足時，顧客滿意。越充足越滿意，越不充足越不滿意。

C:魅力質量。當其特性不充足時，并且是無關緊要的特性，則顧客無所謂，當其特性充足時，顧客就十分滿意。

Kano三種質量的劃分反映了顧客對產品的不同層次的需求，為產品質量的提升提供了方向，也為企業進行產品的開發設計提供了依據［6－7］。值得注意的是，隨著市場和時間的變化，三種質量也會相應的發生變化，魅力質量也往往會向一元質量轉變。

圖3 Kano模型

(二)基于模糊聚類的顧客需求分析

在顧客需求信息的獲取過程中，需求信息往往比較零散，不系統，具有模糊性。運用模糊聚類分析對顧客需求信息進行系統的整理分類能夠更加準確的識別顧客需求，進而引導產品開發設計［2，8－9］。模糊聚類法分析顧客需求的基本思想是［10－11］:在聚類分析中引入模糊集理論，從若干個用戶對產品功能的需求特征中找出能度量需求特征之間相似程度(親疏關系)的統計量，構成一個對稱的相似性矩陣，在此基礎上進一步找尋各個變量之間的相似程度，按相似程度的大小，把變量逐一歸類，直到所有變量都聚集完成，一般通過以下步驟完成:

步驟1:建立顧客需求數據矩陣

設論域U={x1，x2，…，xn}為顧客需求分類的集合，每個分類又有m個指標表示其屬性，即:xi={xi1，xi2，…，xim}(i=1，2，…，n)

于是，得到顧客需求的原始數據矩陣為

式中:xnm表示第n個顧客需求的第m個屬性的指標值。

步驟2:數據標準化

在實際問題中，不同的數據一般有不同的量綱，為了消除不同量綱的影響，通常需要對數據做適當的變換。這里的標準化就是要根據模糊矩陣的要求，將數據壓縮到區間［0，1］上。變化公式如下:

經過變換后，每個變量的均值為0，標準差為1，且消除了量綱的影響。

步驟3:建立模糊相似矩陣

建立模糊相似矩陣的方法可同聚類分析，設xi與xj的相似程度rij=R(xi，xj)，確定rij的方法一般借用夾角余弦法，相似系數法，距離法以及其他一些方法，其中相似系數法如下:

步驟4:改造相似關系為等價關系進行聚類

由以上變換得到的矩陣R只滿足自反性和對稱性，即rii=1，rij=rji，需將其改造成模糊等價矩陣，為此，采用平方法求出R的傳遞閉包t(R)，t(R)便是所求的模糊等價矩陣，對t(R)選取適當的閾值λ∈［0，1］，按λ截關系進行動態聚類。在實際應用中可以采取多種方法計算模糊相似矩陣，選取最適當的閾值，以便得到更可靠的分類結果。

(三)Kano模型與模糊聚類在QFD中的集成

在以顧客驅動為向導的產品開發設計中，顧客需求是首要的。Kano模型與模糊聚類分析在QFD中的集成(圖4)對于QFD技術的應用具有重要作用。

三、案例研究

某摩托車企業面向山村地區用戶進行整車開發設計，在產品質量功能展開初期，QFD小組通過市場調查統計得出相關顧客需求信息主要有9項，即 U={x1，x2，…，x9}，其中x1:起動性能;x2:加速性能;x3:最高時速;x4:可靠性;x5:剎車靈敏;x6:安全防護設備;x7:爬坡性能;x8:載物貨架;x9:尾氣排放。根據統計資料以及公司歷史資料分析，技術人員分別得出了9項需求對于Kano模型中魅力質量、一元質量、理所當然質量的隸屬度，

圖4 QFD集成模型

得到顧客需求隸屬度矩陣:

為了對這些需求信息進行分類，應用相關系數法對其進行變換，得到模糊相似矩陣:

運用Matlab求解傳遞閉包t(R):

在得到的模糊等價矩陣中，要判斷某幾項特征是否屬于同一類，只需選取適當的閾值λ∈［0，1］，按λ截關系進行動態聚類，從1到0對λ進行取值。

當λ=0.993時，U分為七類:

當λ=0.991時，U分為五類:

當λ=0.982時，U分為四類:

當λ=0.962時，U分為一類:

當λ=0.980時，U分為三類:

在本例中，根據Kano模型的劃分，顯然λ取0.980時得到恰當的分類，根據隸屬度和模糊聚類分類的結果，具體顧客需求與三種產品質量的從屬關系可以描述為:

從以上結果可以看出，摩托車的爬坡能力和載貨功能成為用戶認可的興趣需求，這也是和山村地區特殊地形和交通不便有關，同時加速性能和最高速度也是摩托車愛好者興趣所在，而剎車、安全、尾氣等相關功能被認為是理所當然的。另外，機車啟動性能和可靠性影響著用戶對產品的滿意程度。通過對顧客需求深度分析，企業能挖掘出顧客對于產品的潛在要求，從而為產品質量功能展開的進一步工作奠定基礎。

四、結論

如何準確而有效地理解顧客需求是QFD應用中最大的難點，Kano模型和模糊聚類理論集成的分析方法為QFD技術的實踐提供了支持。但是，對于顧客需求信息的識別與理解，此方法仍存在不足，在對數據進行變換的同時，也會導致信息出現偏差。在以后的工作中，將進一步結合定性與定量分析等方法對顧客需求進行系統有效的分析和預測，使QFD技術與實踐緊密結合，促進新產品的創新與質量的提升。

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