結合動態QFD與Benchmarking的企業技術創新研究

一、問題的背景

隨著社會的快速發展和進步，顧客對產品的要求越來越高，國家也提出加快建設創新型國家，在創新的過程中需要充分挖掘顧客的需求，設計制造出滿足顧客獨特的、潛在的需求的產品和服務，從而實現產品創新。

在進行顧客需求的調查時往往只是一次性調查獲得數據，然后對調查的數據進行整理分析，按照分析的結果指導公司進行產品開發。但在開發的過程中，顧客的需求可能發生改變，對競爭組織的產品特性與競爭性也缺乏相關的調查數據，導致在產品開發結束時，并不能很好的滿足顧客的需求，原產品設計中的賣點無法吸引顧客，從而導致后續的生產和銷售無法滿足預期。

質量功能展開（quality function deployment， QFD）產生于日本的20世紀60年代末，由赤尾洋二（Yoji Akao）于1966年第一次提出質量展開（quality deployment）的概念，在新產品投產前對關鍵質量保證工序進行展開，以確保設計質量在生產過程中得到貫徹的方法（Akao，1990）。在本文的研究中，繼續對QFD與其他工具的結合進行研究，提出將QFD與Benchmarking有效的結合，并運用指數平滑法來預測顧客需求的重要度趨勢以及競爭組織競爭性的趨勢，通過兩者的對比結果選擇合適的加權方案，得出最終的顧客需求重要度。

二、基于QFD、Benchmarking的企業技術創新模型

運用QFD的4階段模型，顧客需求被逐步展開為設計要求、零件特性、工藝操作和具體的生產要求，本文只研究第1個矩陣即產品規劃階段。

產品規劃階段實現的功能是從顧客需求的收集整理到輸出技術特性重要度。本次研究在QFD的模型中使用指數平滑法及通過Benchmarking競爭組織與本組織滿足顧客需求的程度得到了未來顧客需求重要度IR，再使用顧客需求重要度與Benchmarking優劣矩陣進行加權，得到未來顧客需求絕對重要度AW，從而獲得相對重要度RW。

三、顧客需求展開

顧客的需求驅動整個QFD的過程，所以如何獲得真實的顧客需求是QFD過程中最重要的也是最困難的。通常可以通過以下幾個步驟來獲取顧客的需求：①合理地確定調查對象;②選擇合適的調查方法;③實施調查;④整理并分析顧客需求。常用的市場調查方法包括網絡調查、情景體驗、面談、詢問、電話、郵寄、留卷、觀察等。企業在具體運用時要根據它們各自的特點和適用條件，結合調查的具體目的和要求，選擇其中一種或幾種合適的方法。顧客需求也可以使用顧客抱怨投訴、不良信息、行業新聞等。（熊偉，2015）

對調查獲得的信息進行分類、轉換、歸類、整理。在轉換過程中需注意：顧客需求的表述應避開“能做什么”、“想做什么”，盡量以“是什么”進行表述;不能包含技術特性;對抽象的描述盡量具體化，利用親和圖（KJ）來分類整理顧客的需求是一種常用的方法。在得到初始顧客需求重要度的定量數據時，Zultner（1993）提出在QFD中運用層次分析法（Analytic Hierarchy Process， AHP）進行顧客需求重要度評價（熊偉，2005）。

四、競爭組織Benchmarking

競爭組織選定后，需要了解顧客在不同需求項目中對本組織及競爭組織的評價結果，通過對比來判斷市場競爭能力。可以通過設計調查表來獲得顧客的對比評估值，或者訪談、市場信息等渠道獲得。評價值如表4.1所示。

五、預測顧客需求重要度及Benchmarking競爭性

通過以上的調查分析獲得了顧客需求的重要度及競爭性評價結果，但組織在開發新產品時是一個動態的過程，需要一定的周期才能開發完成以滿足顧客的需求。在一定周期以后，顧客需求的重要度與競爭性評估結果是可能有變化的，在運用QFD的過程中需要識別并預測變化趨勢，預測將來某個周期內的顧客需求重要度及競爭性評價結果。

（一） 指數平滑法

用指數平滑法的預測值是以前觀測值的加權和，對不同的數據給予不同的權，新數據給予較大的權，舊數據給較小的權。

（二） 平滑系數α的選擇

平滑系數α數值與最終的預測值 密切相關，一般遵循下面的幾條規則。

1.如果初始值的準確性差，原始資料較缺乏或參考價值小，α宜取較大值，以體現近期數據的作用。

2.如果外部環境變化較快，則數據可能變化較大，α宜取大一些，在0.3～0.5之間，以跟蹤過程變化。

3.如時序雖然具有不規則變動，但長期趨勢較穩定或變化甚小，α值應較小，在0.05～0.2之間。

α值的最終取值確定一般是通過對預測結果的評價來實現的。有以下幾種方法：

（1）對不同的α值計算預測值與實際值的平均絕對誤差，選擇平均絕對誤差（MAE）最小的α值。

（2）對不同α值所得模型的預測結果進行專家評估。

（三） 初始值的確定

當時序原始數據樣本較多，α值較大時，可取，。當數據點不夠多時，初始值對預測精度影響較大時，可取開始幾個觀測值的算術平均值作為。

六、顧客需求重要度的最終確定

（一）顧客需求重要度的加權方法

通過上述的步驟已經預測了未來某個時間點的顧客需求重要度及競爭性報告，我們需要對獲得的數據進行整理，對未來顧客需求重要度高且競爭性評估處于劣勢的給予較高的加權，對預測顧客需求重要度低且競爭性處于優勢的給予較低的加權。加權圖形如圖6.1，含義如表6.1所示。

（二） 產品特性點Si

產品特性點是從市場營銷的戰略視角來評估該項顧客需求能否成為營銷賣點，即顧客能否通過對比本組織與競爭組織在此項目的差異來獲得更多的滿足。產品特性點可按表6.2所示進行量化。

（三） 最終顧客需求重要度確定

七、結語

本文將平滑指數與傳統的QFD技術相結合，用于預測顧客需求的重要度及預測Benchmarking競爭性的評估，可以得到動態的數據。并將得到的預測值通過加權的方法，特別突出顧客需求重要度高且競爭性處于劣勢的項目，再綜合市場營銷評估的產品賣點，得到最終的顧客需求重要度，為組織后續的產品開發提供了準確的信息，使開發的產品能較好的滿足甚至超越顧客的需求。（作者單位：華東交大理工學院/浙江大學質量研究中心）