基于云化QFD的采煤機服務型制造模型構建

丁 華，劉恒強，楊 琨，楊兆建

(1.太原理工大學 機械與運載工程學院，山西 太原 030024; 2.煤礦綜采裝備山西省重點實驗室，山西 太原 030024)

《中國制造2025》指出，協同發展制造業與服務業，促進生產型制造向SOM轉變。SOM是制造與服務相融合的制造模式，其方案是滿足用戶需求的產品服務系統[1-2]。制造業價值獲取演變為向客戶提供“產品+服務”的整體解決方案[3]。

以產品為中心的設計被廣泛研究，KANG Yuyun等[4]構建功能-結構設計模型，推理映射獲得滿意可行解。楊波等[5]在功能描述基礎上提出擴展功能建模方法。劉偉等[6]提出基于產品基因和物理表達與推理的產品變型設計模型。丁華等[7-8]圍繞采煤機產品設計階段建立融合推理模型和生態學模型。以產品為中心的設計未能考慮服務對產品設計的促進和影響，未拓展到服務空間以更好地滿足用戶需求。在融合服務后的設計中，ZHANG Dongmin等[9]將服務工程師引入設計過程以支持產品服務系統的開發。朱琦琦等[10]為了充分保障并發揮數控裝備功能，構建面向數控裝備的產品服務系統配置和運行框架。MANNWEILWER C等[11]從用戶使用的生命周期出發，提出面向生命周期的產品與服務配置框架。SHENG Zhongqi等[12]分析產品服務集成策略，實現產品與服務有機集成。張凱等[2]提出面向SOM的產品設計信息集成方法，實現產品的可服務性。LONG H J等[13]基于支持向量機模型提出從預先定義組件和服務庫中選擇產品組件和服務模塊的產品服務系統配置方法。沈瑾等[14]基于本體與神經網絡規則抽取技術，提出基于知識的產品服務配置方法。耿秀麗[15]以顧客價值為驅動建立基于價值域、功能域和方案域的產品服務系統設計過程。但上述研究未能從用戶購買產品的內在價值出發，在顧客價值的傳遞與分配及方案生成中實現產品與服務間相互促進的螺旋式增長過程。

為解決上述問題，筆者構建SOM模型框架，從顧客購買產品的內在價值需求出發深入挖掘顧客價值，再將價值要素傳遞分配到方案域，進而實現產品與服務交互配置設計并生成產品與服務相互促進的整體解決方案。

1 SOM模型框架

為了規劃SOM設計過程，本文建立包含價值域、性能域、方案域3個域之間映射關系及產品與服務交互設計的SOM框架，如圖1所示。首先建立價值域、性能域和方案域模型以獲取相應的價值要素、性能特征和方案特征，然后利用域間映射模型將價值要素重要度傳遞分配至性能特征和方案特征，最后根據方案特征目標值利用配置模型進行產品與服務交互配置設計獲取產品與服務相互促進的整體解決方案。以有形產品為載體，利用無形服務完善產品設計并與其共同提高顧客滿意度、提升企業競爭力。

1.1 SOM模型構建

(1)價值域:本文基于手段-目的鏈理論[16]提出包含結果層和屬性層的價值域模型，從顧客期望系統實現的目標出發，通過期望目標—期望結果—期望屬性遞進過程挖掘顧客價值。結果層即顧客使用情景下所期望的系統任務，屬性層表達顧客期望系統任務所應具備的屬性，采用顧客期望價值要素來表達。顧客期望系統任務間相互影響，存在并行、依賴和使能關系。價值域如圖1所示。

圖1 SOM模型框架Fig.1 Framework of SOM model

(2)性能域:SOM性能域是針對價值域中的顧客期望系統任務從功能和質量的角度對執行工程任務的SOM方案的技術表達，包含產品性能和服務性能。產品性能包含功能模塊和質量模塊[17]，其中將質量定義為功能實現的程度和對該功能的保持度。產品性能黑箱的輸入流和輸出流包括物質、信息和能量，服務性能黑箱的輸入流和輸出流包括物質、信息和人員，根據黑箱獲取相應的產品性能特征(功能特征和質量特征)和服務性能特征，將其作為價值要素到方案特征傳遞的橋梁。性能域如圖1所示。

(3)方案域:SOM方案域是指為實現顧客價值而采取的產品與服務的整體解決方案。方案域包含產品方案和服務方案，兩者之間相互聯系和影響，組成復雜的網狀系統，如圖1所示。通過方案域獲取相應方案特征后，就可利用域間映射關系將價值要素重要度傳遞分配至方案特征，進而根據方案特征目標值進行產品與服務交互配置設計。產品方案特征目標值包含產品結構及相應的模塊特征取值;服務方案特征目標值包含策略層和模塊層取值，策略層是對服務的整體界定，模塊層是對服務活動流程的描述。

1.2 SOM模型域間映射關系

SOM模型域間映射是將價值域模型中價值要素重要度傳遞分配至性能特征和方案域特征，包含域間映射關系模型和方式模型。其中，映射關系是對價值要素與性能特征、性能特征與方案特征的關聯關系及價值要素和性能特征各自的自相關關系的抽象表達，其具體實現方式采用云化質量功能配置實現，即質量功能配置傳遞分配價值要素、云模型處理群決策信息。映射關系存在一對一、一對多及多對多關系，如圖2所示。

圖2 域間映射關系及實現技術Fig.2 Mapping relations and implementation techniques between domains

2 價值域到方案域的顧客價值傳遞與分配

2.1 顧客價值要素綜合重要度計算

由云模型[18]處理專家評價信息得到價值要素基本重要度，利用市場競爭性分析和卡諾模型對基本重要度進行修正，得到價值要素綜合重要度。

2.1.1 價值要素基本重要度計算

(1)

式中，Exil=Exi-3Eni;Exir=Exi+3Eni;Exl=Ex-3En;Exr=Ex+3En;

(2)

2.1.2 顧客價值的競爭性修正分析

由于顧客價值基本重要度的計算未考慮市場競爭性的影響，故需利用市場競爭性影響對基本重要度進行修正。

(3)

在進行價值要素重要度的修正時存在兩種情況，一是各個企業之間價值要素Ci的差異較小，那么在提高該項價值要素時遇到瓶頸或者該項價值要素處于行業一般水平，提高該項價值要素對提高顧客滿意度的影響較小，此時應適當降低該項價值要素重要度;二是各個企業之間價值要素Ci的差異比較大時，說明提高該項價值要素對提升競爭力、提高顧客滿意度的影響較大，此時應適當增大該項價值要素重要度。故可構建均方差極大化模型來反映顧客價值Ci的競爭性重要度修正因子，記為Fi，該模型為

(4)

0≤Fi≤1

通過構造拉格朗日函數求解上述模型，并對拉格朗日函數中Fi和λ求偏導數，得到顧客價值要素Ci的競爭性修正因子Fi，結果如式(5)所示。

(5)

2.1.3 顧客價值的卡諾模型修正分析

當價值要素隸屬于不同卡諾分類時，價值要素的實現與否對顧客滿意度的影響不同，故需利用卡諾因子對價值要素基本重要度進行修正。首先由卡諾問卷分析顧客價值的實現與否對顧客滿意度的影響，判斷該項價值要素對應于該用戶的卡諾分類，然后計算顧客滿意度系數并確定顧客價值的卡諾分類，最終確定價值要素Ci的卡諾因子Hi,即

Hi=[1+max(Mi,Ni)]ki

(6)

其中，Mi，Ni為顧客滿意度系數，分別表示魅力型與期望型評價個數之和、期望型與基本型評價個數之和占總評價數的比值;ki為卡諾分類系數，當價值要素分別隸屬于魅力型、期望型、基本型、無關型時，ki分別取1.5，1.0，0.5，0。

2.1.4 綜合重要度計算

采用Fi與Hi對顧客價值要素基本重要度進行修正，得到價值要素綜合重要度Si，即

Si=BiFiHi(i=1,2,…,m)

(7)

2.2 價值要素傳遞與分配

在確定價值要素綜合重要度后就可利用圖2的云化質量功能配置將其傳遞分配至方案域，從而依據方案特征目標值配置出合理的SOM方案。

在價值域到性能域的傳遞與分配中，首先將專家Pk(1≤k≤q)對價值要素Ci與性能特征Ej的關聯關系評分值表示為Tij(1≤i≤m,1≤j≤n)，以Tij為輸入，采用逆向云發生器生成價值要素與性能特征關聯關系云模型，記作Bij(Exij,Enij,Heij)，故得由Bij構成的關聯關系矩陣R1。

(8)

將顧客價值要素綜合重要度與式(8)相乘，可得性能特征Ej的重要度W(Ej)，即

(9)

2.3 方案特征目標值確定

方案特征目標值是與產品和服務相關的屬性最優取值，其中產品方案特征包括規格參數、可靠性等級指標等;服務方案特征包括維修策略、維修周期以及維修等級等。

在產品模塊方案特征目標值的確定過程中，由于以往采煤機產品設計中積累了大量的數據，故可利用極限學習機理論進行模型推理輔助分析[20]，結合各產品模塊重要度、方案實現的難易程度確定產品模塊方案特征目標值。在服務方案特征目標值的確定過程中，首先將模塊重要度與閾值相比較確定其維修策略(圖3)，結合各服務模塊重要度以及服務方案實現的難易程度確定剩余服務方案特征目標值。其中，當設備分別屬于關鍵設備(I類)、重要設備(II類)和次要設備(III類)時，其權重分別為I>Ic，Ip

圖3 維修策略判斷流程Fig.3 Process of maintenance strategy judgment

3 SOM方案交互配置設計

SOM方案交互配置設計是根據方案特征目標值進行產品與服務模塊的交互選擇和實例化信息交互的過程，如圖4所示。

圖4 產品與服務的交互設計流程Fig.4 Interactive design process of products and services

步驟1:以方案特征目標值為輸入，并以其為依據進行產品與服務模塊的選擇。

步驟2:從根節點對配置模型中各個模塊進行配置，根據配置規則和約束并結合模塊的方案特征，確定該模塊是否應該被選擇。

步驟3:根據配置模型確定該模塊的可行解，若無可行解則重新設計該模塊。

步驟4:對配置生成的模塊進行實例化信息交互，根據產品模塊信息確定服務模塊的詳細內容，同時將服務對產品產生的要求反饋到產品模塊，實現產品與服務間的信息交互。

步驟5:檢查所有模塊是否都有確定的方案，然后根據設計約束庫檢查是否違背設計約束，若無則保存該方案，若存在則返回步驟2。

其中步驟2中SOM方案配置模型如圖5所示，配置過程如下。

圖5 產品與服務模塊方案配置模型Fig.5 Scheme configuration model of products and services

(1)首先采用與SOM實例相同的層次標準對方案層次進行劃分。

(2)根據不同的配置需求，采用配置規則篩選出不可行的備選模塊，如圖中深色部分的產品模塊備選項1和服務策略備選項1。

(3)判斷任意兩個擁有互斥約束的模塊中某一模塊的唯一性，如果唯一，那么剔除另一模塊，如果不唯一，則選擇另外擁有互斥關系的兩個模塊，重復該過程。圖中服務策略備選項2為必選項，那么剔除產品模塊3。

(4)通過配置規則及約束規則等關系，判斷其他模塊的唯一性。如服務策略3為必選項，則保留與其為共存約束的產品模塊備選項2，剔除與其互斥的產品模塊備選項3。

對于步驟4產品與維修服務模塊的實例化信息交互中，產品模塊首先將相關信息(如設備等級、可靠性級別和通過FMEA分析獲得的故障信息)傳遞到維修模塊，維修模塊據此判斷維修策略是否合理，再通過FMEA分析中風險優先序數的值確定監控的指標，并根據FMEA分析中的維修措施確定故障的解決方法。然后將維修模塊對產品模塊產生的要求(例如傳感器類型、位置和尺寸以及安裝和拆卸等)返回產品模塊，產品模塊依據這些信息做出相應修正，重復上述交互過程，實現產品與服務的集成。

4 應用實例

4.1 面向采煤機概念設計的SOM模型構建

(1)采煤機價值域模型:根據圖1所示價值域模型進行采煤機價值域構建，得到5項顧客所需系統任務和16項價值要素。其中生產適應性好C1、運行可靠性高C2、使用壽命長C3、生產效率高C4、成本較低C5、安全性好C6、維護服務支持水平高C7、人機交互性好C8是由產品和服務共同來完成，稱為功能性價值要素。個性化專業售前指導C9、支付方式靈活C10、培訓專業性好C11、安裝效率高C12、操作專業性好C13、備件供應及時C14、保養服務水平高C15、回收服務水平高C16主要由服務完成，稱為非功能性價值要素。

(2)采煤機性能域模型:在得到價值要素之后就可以規劃SOM性能，建立性能域模型。其中產品性能特性包含割煤能力E1、裝煤能力E2、牽引能力E3、輔助能力E4、產品成本E5、模塊可靠性E6、安全保障E7、壽命E8;服務性能特征包含維修能力E9、維修成本E10、遠程協助能力E11。

(3)采煤機方案域模型:采煤機方案域構建的是實現顧客價值的SOM模塊，而最終方案是根據該模塊的方案特征及目標值，利用產品與服務方案交互配置模型(圖5)得到。SOM模塊的方案特征包含截割系統P1、牽引系統P2、調高系統P3、破碎系統P4、除塵冷卻系統P5、維護模塊P6、技術支持模塊P7，其產品方案特征目標值包含上述產品模塊的設備等級、可靠性等級及參數屬性等取值，服務方案特征目標值包含為保障產品模塊運行的維修服務策略、維修等級以及維修周期等取值。

4.2 采煤機價值域到方案域的傳遞與分配

4.2.1 采煤機顧客價值要素綜合重要度計算

(1)采煤機價值要素基本重要度

專家采用1～10評價規則對顧客價值要素重要度進行評價，采用逆向云發生器將專家評價值轉化為云模型，然后利用式(1)，(2)將顧客價值要素相對重要度云模型轉化為精確值并進行歸一化處理，其結果見表1。

表1顧客價值要素基本重要度
Table1Basicimportanceofcustomervalueelements

價值要素C1C2C3C4C5C6C7C8重要度0.2020.1550.0850.1290.0940.1130.1520.069

采用正向云發生器[18]將顧客價值要素云模型轉化為云圖，如圖6所示。從左向右依次為C8，C3，C5，C6，C4，C7，C2，C1，其價值要素重要度依次增大。價值要素重要度云圖不僅反映其重要度大小，而且反映評價信息的模糊性和隨機性。比較C7與C2的云圖可知，C7與C2的相對重要度大小接近，但C7云圖的厚度及跨度均比C2大，云圖跨度越大則評價信息的模糊性越大，厚度越大則評價信息的隨機性越大，故價值要素C2的評價信息可靠性大于C7。

圖6 顧客價值重要度云圖Fig.6 A cloud picture of the importance of customer value

(2)采煤機競爭性重要度修正因子

將專家對競爭性評價值轉化為云模型并精確化，得到競爭性評估矩陣M1。

構建均方差極大化模型求得顧客價值Ci的競爭性修正因子Fi，其結果見表2。

表2競爭性修正因子
Table2Valuesofcompetitivecorrectionfactor

競爭性修正因子F1F2F3F4F5F6F7F8取值0.1150.1230.1390.1090.1410.1140.1200.138

(3)采煤機價值要素的卡諾因子

根據卡諾問卷評價結果，將各價值要素進行分類，其結果見表3。

表3價值要素的卡諾分類
Table3Carnotclassificationofvalueelements

價值要素C1C2C3C4C5C6C7C8卡諾分類MDDDMMDD

根據式(6)確定卡諾因子取值(表4)。

表4價值要素的卡諾因子
Table4Carnotfactorofvalueelements

卡諾因子H1H2H3H4H5H6H7H8取值1.3901.6671.8001.8671.3421.3421.6671.600

(4)采煤機顧客價值要素綜合重要度

在獲得采煤機價值要素基本重要度后，通過式(7)的競爭性修正因子和卡諾因子對基本重要度進行修正并歸一化處理，結果見表5。

表5價值要素綜合重要度
Table5Comprehensiveimportanceofvalueelements

綜合重要度S1S2S3S4S5S6S7S8取值0.1680.1650.1100.1370.0930.0900.1580.079

為了反映價值要素修正前后的變化情況，將修正前與修正后取值進行對比，結果如圖7所示。

圖7 價值要素修正前后對比Fig.7 Contrast chart of value elements before and after amendment

由圖7的對比結果可知，各個價值要素修正前后均發生一定程度的變化。修正前價值要素C1與C2的差距較大，經過競爭性分析與卡諾因子修正后，C1與C2的差距減小，原因在于各個競爭者之間價值要素C1生產適應性好的差距較小，提高該項價值要素的難度較大，且該項價值要素屬于基本型價值要素，故需降低其重要度;而各個競爭者之間價值要素C2可靠性高的差距較大，提高該項價值要素的重要度可以較大程度提高顧客滿意度，且該項價值要素屬于期望型價值要素，故需提高其重要度。

4.2.2 采煤機價值要素的傳遞與分配

(1)價值要素與性能特征的關聯關系計算

將專家對價值要素與性能特征間的關聯關系評價值轉化為云模型，結果見表6。

(2)采煤機性能特征重要度的確定

由價值要素重要度及價值要素與性能特征關聯關系，利用式(9)計算性能特征重要度云模型，再利用式(1)將其轉化為精確值，結果見表7。

表6顧客價值與性能特征的關聯關系評價結果及云模型
Table6Evaluationresultandcloudmodelofrelationshipbetweencustomervalueandperformancecharacteristics

關聯關系P1P2…P9P10關聯關系云模型B11109…98(9.4,0.752,0.277)B2187…76(7.7,0.953,0.084)??????B7,1178…68(6.7,0.702,0.192)B8,1189…78(7.9,0.677,0.294)

表7性能特征重要度
Table7Weighsofperformancecharacteristics

性能特征E1E2E3E4E5E6E7E8E9E10E11重要度0.6070.4380.5390.4190.5060.5820.4440.5200.5690.4050.471歸一化0.1100.0800.0980.0760.0920.1060.0810.0940.1030.0740.086

同理，將性能特征傳遞到方案特征可得方案特征Pu的重要度W(Pu)(表8)。

表8方案特征重要度
Table8Importanceofschemecharacteristics

方案特征P1P2P3P4P5P6P7重要度0.6330.6010.4480.3720.5770.5320.468

4.2.3 采煤機SOM方案特性目標值分析

在得到方案特征重要度后，結合模型推理、服務策略確定流程、方案實現難易程度及用戶需求(最大采高6 m、平均采高5 m、最小采高3 m、截割阻抗280 N/mm、煤層傾角9°、年產量8×106t)確定產品服務模塊方案特征目標值(表9)。

表9方案特征目標值
Table9Targetvalueofschemecharacteristics

名稱產品方案特征服務方案特征截割系統截割電機功率900 kW×2,滾筒直徑3.2 m,滾筒轉速23.5 r/min,可靠性等級:VH,設備等級:I類維修策略:視情維修;維修等級:3;實時監控;故障零件采用替換或修理措施牽引系統牽引電機功率200 kW×2,牽引力1 373 kN,最大工作牽引速度12 m/min,可靠性等級:VH,設備等級:I類維修策略:視情維修;維修等級:3;實時監控;故障零件采用替換或修理措施調高系統泵站功率40 kW,可靠性等級:MH,設備等級:II類維修策略:定期維修;維修等級:2;故障零件采用替換或部分修理措施破碎系統破碎功率150 kW,可靠性等級:M,設備等級:III類維修策略:定期維修;維修等級:1;故障零件采用修理或部分替換措施除塵冷卻系統可靠性等級:H,設備等級:II類維修策略:視情維修;維修等級:2;關鍵位置監控;故障零件采用替換或修理措施其他機面高度2 400 mm、采煤機總重量136 t無

圖8 采煤機SOM方案配置模型Fig.8 Configuration model of shearer’s SOM scheme

圖9 采煤機產品與服務的信息交互Fig.9 Information exchange between products and services of shearer

4.3 采煤機SOM方案交互配置設計

現以采煤機截割系統及其維修服務為例，建立采煤機截割系統SOM方案配置模型，如圖8所示。對于每個產品模塊，通過對其進行FMEA分析確定其故障集及風險度，所求得的故障集和風險度以及相應的改進及維修措施是采煤機產品與服務間相互依賴的重要信息。根據該配置模型可配置出采煤機產品與服務模塊方案，包括結構方案和主要設計參數等，圖中深色模塊是配置后剔除的模塊，淺色方案為保留的模塊方案。

最后進行采煤機產品與服務的實例化信息交互，如圖9所示。根據采煤機關鍵部位故障模式及影響程度分析再結合采煤機各系統的設備等級，對截割系統采取視情維修策略，具體監測內容包括各齒輪振動、軸承振動、齒輪箱油溫、電機電壓、電流等。信息獲取采用狀態監測，并采用綜合診斷的方法進行信息診斷，當智能系統自診斷無法診斷時采用專家診斷。根據診斷結果實例化解決措施，服務供應商派遣服務工程師進行元件的拆卸、替換、安裝、調試等，FMEA分析中的解決措施可對該解決措施提供一定依據。然后將維修服務的監控要求(傳感器類型、安裝位置和尺寸等)以及拆卸安裝的維修性要求等反饋到截割系統，進而選擇合適類型傳感器安裝在采煤機截割系統合適的位置來獲取上述信號實現對截割系統的監測。

5 結 論

(1)將“產品+服務”理念引入到采煤機概念設計中，構建基于云化質量功能配置的SOM模型，彌補了以往采煤機概念設計中僅考慮產品設計的缺陷，為采煤機概念設計提供一種新的方法。

(2)構建基于價值域、性能域和方案域的SOM模型框架，研究了設計過程中顧客價值挖掘、價值要素的傳遞與分配以及產品與服務方案生成3個關鍵問題，為采煤機制造企業向SOM升級提供系統性理論與技術基礎。

(3)在顧客價值傳遞與分配及方案生成中，實現了采煤機產品與服務相互促進的螺旋式增長并提供產品與服務的整體解決方案，該方案能夠更好地滿足用戶需求并以多元化的服務提高企業競爭力。