基于数据挖掘的绿色设计中客户需求向工程特性权重转化方法
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序,应优先考虑重要的、必须满足的客户需求.本
数据挖掘技术是一个新兴的、非常重要的、具
有广阔应用前景 和 富 有 挑 战 性 的 研 究 课 题,目 前
.在
[
１１]
产品设计领域,已 有 相 关 研 究 者 应 用 该 方 法 对 客
户进行分类
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要 方 法 ,但 CARNEVALLI等 [１０]通 过 对 QFD 三
次 实 地 应 用 研 究 发 现 ,该 方 法 既 复 杂 又 耗 时 ,还
有改进的空间.
由于客户需求向工程特性权重转化过程受多
因素耦合影响,现 有 的 大 部 分 转 化 方 法 仍 然 存 在
主观性和复 杂 性 等 问 题.针 对 上 述 问 题,本 文 提
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影响客户定制化产品的设计效率和效果.随着大
０ 引言
数据、云计算和物联网等新技术的兴起,新一轮的
一款产品能否 成 功,取 决 于 产 品 的 设 计 是 否
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方 法 ;高 洋 等
(
２)建立 有 监 督 的 机 器 学 习 模 型.首 先 建 立
多层感知器模型,设 定 输 入 层 和 输 出 层 神 经 元 个
于黑箱原理的设计参数 建 模 及 设 计 方 案 择 优 的
[
７]
提出了一种基于数据包网络分
析和灰色关联分析方法 的 绿 色 设 计 工 程 参 数 转
化 方 法 ,用 绿 色 性 能 和 功 能 技 术 需 求 关 系 矩 阵
代 替 技 术 竞 争 性 矩 阵 ,用 功 能 技 术 需 求 约 束 和
功 能 技 术 需 求 关 系 矩 阵 代 替 自 相 关 矩 阵 ,对 传
统质量屋进 行 了 改 进;
SOOTA
[
８]
提出了一种启
发 式 的 方 法 ,用 分 析 网 络 和 质 量 功 能 展 开 的 综
中的主观性.
和 供 应 商 预 算 约 束 的 质 量 功 能 配 置 ,以 最 大 限
了转化的步骤及 复 杂 程 度,同 时 降 低 了 转 化 过 程
有效的方法来确定设计 结 构 矩 阵 中 具 有 最 小 总
反馈时间的几个 耦 合 活 动 的 适 当 序 列.在 客 户
需 求 向 工 程 特 性 的 转 化 方 面 ,QFD 是 企 业 的 重
性 权 重 . 构 建 了 多 层 感 知 器 模 型 ,挖 掘 客 户 需 求 数 据 与 工 程 特 性 权 重 之 间 的 关 系 ,确 定 客 户 需 求 向
工程 特 性 权 重 之 间 的 转 化 模 型 . 最 后 以 减 速 器 的 客 户 需 求 与 工 程 特 性 的 转 化 为 例 ,验 证 了 所 提 方 法
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[
１]
及 TRIZ 等 ,可 以 帮 助 设 计 人 员 分 析 客 户 需 求
与产品特性之间 的 关 系,从 而 将 客 户 需 求 转 化 为
产品工程特性.但是这些转化方法仍主要依赖于
设计者的主观打分,且转化过程比较复杂,会严重
收稿日期:
２０１８ ０１ ２３
基金项目:国家自然科学基金资助项目(
中 国 机 械 工 程
第 ３０ 卷 第 ２ 期
２０１９ 年 １ 月
CHINA MECHANICALENGINEERING
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３０ No．
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pp．
基于数据挖掘的绿色设计中客户需求
向工程特性权重转化方法
张 雷 钟言久 袁 远 李 璟 秦 旭 董万富
合肥工业大学机械工程学院,合肥,
２３０００９
摘要:针 对 客 户 需 求 向 工 程 特 性 转 化 过 程 中 存 在 的 主 观 性 、模 糊 性 和 复 杂 性 等 问 题 ,提 出 了 一 种
基于数据挖掘的客户需求数据向工程特性权重的转化方法.利用模糊层次 分 析 法 对 采 集 到 的 客 户
需 求 数 据 进 行 分 析 ,得 到 客 户 需 求 重 要 度 ,建 立 了 单 一 客 户 的 质 量 屋 ,获 取 该 客 户 需 求 对 应 的 工 程 特
选择一个分 值.客 户 需 求 采 集 时,需 要 记 录 客 户
个人对每一项需 求 的 分 值,并 按 照 下 式 记 录 客 户
需求数据:
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Copyright©博看网. All Rights Reserved.
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１)
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特性权重的转化 模 型,并 通 过 测 试 数 据 来 验 证 模
型的可行性和准确度.
传统转化方法与基于数据挖掘的转化方法之
设 计 ,在 第 一 阶 段 ,提 出 了 基 于 模 糊 多 准 则 决 策
间的对比见图 １.基于数据挖 掘 的 转 化 方 法 优 化
度 地 提 高 客 户 满 意 度 ,在 第 二 阶 段 ,提 出 了 一 种
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１．
１ 客户需求与工程特性权重样本采集
客户需求重要度反映了客户对某一产品需求
的重视程度,不同 的 客 户 需 求 在 产 品 绿 色 设 计 中
的影响是不 同 的,具 有 不 同 的 重 要 度.客 户 需 求
重要度决定着工程特性的优化与决策,因此,在产
的可行性和有效性.
关键词:数据挖掘;客户需求;多层感知器;工程特性
中图分类号:
TH１２２
DOI:
１０．
３９６９/
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１００４
１３２X．
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元 的 概 念 和 需 求 单 元 粒 度 的 思 想 ,旨 在 对 客 户
需 求 进 行 分 解 ,同 时 ,他 们 从 分 析 客 户 需 求 语 义
入 手 ,提 出 “语 义 分 割 、语 义 转 化 、人Ｇ机Ｇ环 境 补
充 或 细 分 、需 求 语 义 合 并 ”的 需 求 分 解 方 法 ,用
合方法 来 进 行 产 品 开 发;
LIU 等
[
９]
提出了一种
新的两阶段方法来帮助 企 业 实 现 客 户 协 同 产 品
特性权重的训练样本数据.
数以及隐含 层 层 数.同 时,根 据 数 据 特 性 选 定 激
活函数.
(
３)模型 的 训 练 与 验 证.利 用 样 本 数 据 对 已
建立的模型进行 训 练,从 而 建 立 客 户 需 求 向 工 程
该 方 法 合 理 控 制 需 求 元 粒 度 ,可 有 效 分 解 客 户
最初 的 定 制 需 求 ;王 鹏 家 等 [５]基 于 粗 糙 集 理 论 ,
提 出 了 面 向 客 户 需 求 的 机 床 产 品 配 置 方 法 ,并
开 发 了 优 化 决 策 系 统 ;李 瑞 森 等 [６]通 过 研 究 需
满足客户的需 求. 市 场 竞 争 逐 渐 从 “以 产 值 为 中
心”过渡到“以客户需求为中心”,企业赢得市场的
工业革命悄然发 生,大 数 据 正 在 给 经 济 的 发 展 带
来不可估量的 价 值 [２Ｇ３],因 此,如 何 利 用 大 数 据 技
术进行客户需求分析,成响 应,并 将 其
用于客户需求数 据 向 工 程 特 性 权 重 的 转 化 中,其
主要步骤如下.
(
１)采集 训 练 样 本 数 据.采 用 模 糊 层 次 分 析
法 对 客 户 需 求 数 据 进 行 分 析,确 定 各 自 的 权 重.
并对不同的客户 需 求 分 别 建 立 质 量 屋,得 到 与 之
文首先采用模 糊 层 次 分 析 法(
目前相关学者 在 客 户 需 求 向 产 品 特 性 的 转
准确地反映到产品中.现有的一些设计原理和方
化 方 面 进 行 了 研 究 . 袁 长 峰 等 [４]提 出 了 需 求 单
法,如 质 量 功 能 展 开 (
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出了一种基于数据挖掘的客户需求向工程特性权
重转化的方法.利用模糊层次分析法对采集的客
户需求进行分析,得到客户需求重要度,建立单一
客户的质 量 屋,构 建 多 层 感 知 器 模 型 (mu
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性权重之间 的 关 系.基 于 历 史 转 化 数 据,确 定 客
户需求向工程特 性 权 重 之 间 的 转 化 模 型,当 新 的
需求输入时可以 避 免 主 观 性 和 模 糊 性,得 到 客 户
需求所对应的工 程 特 性 权 重,从 一 定 程 度 上 降 低
数据挖掘技术是一个新兴的、非常重要的、具
有广阔应用前景 和 富 有 挑 战 性 的 研 究 课 题,目 前
.在
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１１]
产品设计领域,已 有 相 关 研 究 者 应 用 该 方 法 对 客
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数据、云计算和物联网等新技术的兴起,新一轮的
一款产品能否 成 功,取 决 于 产 品 的 设 计 是 否
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２)建立 有 监 督 的 机 器 学 习 模 型.首 先 建 立
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[
７]
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代 替 技 术 竞 争 性 矩 阵 ,用 功 能 技 术 需 求 约 束 和
功 能 技 术 需 求 关 系 矩 阵 代 替 自 相 关 矩 阵 ,对 传
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[
８]
提出了一种启
发 式 的 方 法 ,用 分 析 网 络 和 质 量 功 能 展 开 的 综
中的主观性.
和 供 应 商 预 算 约 束 的 质 量 功 能 配 置 ,以 最 大 限
了转化的步骤及 复 杂 程 度,同 时 降 低 了 转 化 过 程
有效的方法来确定设计 结 构 矩 阵 中 具 有 最 小 总
反馈时间的几个 耦 合 活 动 的 适 当 序 列.在 客 户
需 求 向 工 程 特 性 的 转 化 方 面 ,QFD 是 企 业 的 重
性 权 重 . 构 建 了 多 层 感 知 器 模 型 ,挖 掘 客 户 需 求 数 据 与 工 程 特 性 权 重 之 间 的 关 系 ,确 定 客 户 需 求 向
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１]
及 TRIZ 等 ,可 以 帮 助 设 计 人 员 分 析 客 户 需 求
与产品特性之间 的 关 系,从 而 将 客 户 需 求 转 化 为
产品工程特性.但是这些转化方法仍主要依赖于
设计者的主观打分,且转化过程比较复杂,会严重
收稿日期:
２０１８ ０１ ２３
基金项目:国家自然科学基金资助项目(
中 国 机 械 工 程
第 ３０ 卷 第 ２ 期
２０１９ 年 １ 月
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基于数据挖掘的绿色设计中客户需求
向工程特性权重转化方法
张 雷 钟言久 袁 远 李 璟 秦 旭 董万富
合肥工业大学机械工程学院,合肥,
２３０００９
摘要:针 对 客 户 需 求 向 工 程 特 性 转 化 过 程 中 存 在 的 主 观 性 、模 糊 性 和 复 杂 性 等 问 题 ,提 出 了 一 种
基于数据挖掘的客户需求数据向工程特性权重的转化方法.利用模糊层次 分 析 法 对 采 集 到 的 客 户
需 求 数 据 进 行 分 析 ,得 到 客 户 需 求 重 要 度 ,建 立 了 单 一 客 户 的 质 量 屋 ,获 取 该 客 户 需 求 对 应 的 工 程 特
选择一个分 值.客 户 需 求 采 集 时,需 要 记 录 客 户
个人对每一项需 求 的 分 值,并 按 照 下 式 记 录 客 户
需求数据:
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特性权重的转化 模 型,并 通 过 测 试 数 据 来 验 证 模
型的可行性和准确度.
传统转化方法与基于数据挖掘的转化方法之
设 计 ,在 第 一 阶 段 ,提 出 了 基 于 模 糊 多 准 则 决 策
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１ 客户需求与工程特性权重样本采集
客户需求重要度反映了客户对某一产品需求
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的影响是不 同 的,具 有 不 同 的 重 要 度.客 户 需 求
重要度决定着工程特性的优化与决策,因此,在产
的可行性和有效性.
关键词:数据挖掘;客户需求;多层感知器;工程特性
中图分类号:
TH１２２
DOI:
１０．
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需 求 进 行 分 解 ,同 时 ,他 们 从 分 析 客 户 需 求 语 义
入 手 ,提 出 “语 义 分 割 、语 义 转 化 、人Ｇ机Ｇ环 境 补
充 或 细 分 、需 求 语 义 合 并 ”的 需 求 分 解 方 法 ,用
合方法 来 进 行 产 品 开 发;
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[
９]
提出了一种
新的两阶段方法来帮助 企 业 实 现 客 户 协 同 产 品
特性权重的训练样本数据.
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活函数.
(
３)模型 的 训 练 与 验 证.利 用 样 本 数 据 对 已
建立的模型进行 训 练,从 而 建 立 客 户 需 求 向 工 程
该 方 法 合 理 控 制 需 求 元 粒 度 ,可 有 效 分 解 客 户
最初 的 定 制 需 求 ;王 鹏 家 等 [５]基 于 粗 糙 集 理 论 ,
提 出 了 面 向 客 户 需 求 的 机 床 产 品 配 置 方 法 ,并
开 发 了 优 化 决 策 系 统 ;李 瑞 森 等 [６]通 过 研 究 需
满足客户的需 求. 市 场 竞 争 逐 渐 从 “以 产 值 为 中
心”过渡到“以客户需求为中心”,企业赢得市场的
工业革命悄然发 生,大 数 据 正 在 给 经 济 的 发 展 带
来不可估量的 价 值 [２Ｇ３],因 此,如 何 利 用 大 数 据 技
术进行客户需求分析,成响 应,并 将 其
用于客户需求数 据 向 工 程 特 性 权 重 的 转 化 中,其
主要步骤如下.
(
１)采集 训 练 样 本 数 据.采 用 模 糊 层 次 分 析
法 对 客 户 需 求 数 据 进 行 分 析,确 定 各 自 的 权 重.
并对不同的客户 需 求 分 别 建 立 质 量 屋,得 到 与 之
文首先采用模 糊 层 次 分 析 法(
目前相关学者 在 客 户 需 求 向 产 品 特 性 的 转
准确地反映到产品中.现有的一些设计原理和方
化 方 面 进 行 了 研 究 . 袁 长 峰 等 [４]提 出 了 需 求 单
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出了一种基于数据挖掘的客户需求向工程特性权
重转化的方法.利用模糊层次分析法对采集的客
户需求进行分析,得到客户需求重要度,建立单一
客户的质 量 屋,构 建 多 层 感 知 器 模 型 (mu
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on,MLP)来挖掘客 户 需 求 数 据 与 工 程 特
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性权重之间 的 关 系.基 于 历 史 转 化 数 据,确 定 客
户需求向工程特 性 权 重 之 间 的 转 化 模 型,当 新 的
需求输入时可以 避 免 主 观 性 和 模 糊 性,得 到 客 户
需求所对应的工 程 特 性 权 重,从 一 定 程 度 上 降 低