智能方法提升产品设计时间预估精度

本文主要探讨了"An intelligent estimation method for product design time"这一主题，针对产品开发过程中关键的预估问题——产品设计时间（PDT）。在产品生命周期早期，准确评估设计时间和努力对于优化产品开发过程（PDP）至关重要。然而，当前系统性分析方法在处理这一问题时存在不足，无法充分考虑到设计师在初期阶段缺乏完整的产品信息和主观评估的困难。 为了弥补这一空白，作者提出了一种智能的PDT评估方法。首先，通过建立模糊可度量的质量屋（Fuzzy Measurable House of Quality, FM-HOQ）模型，该模型提供了工程上的可量化信息，帮助设计师在有限的数据基础上进行更为客观和精确的设计时间估算。质量功能部署（Quality Function Deployment, QFD）在此过程中发挥了重要作用，它将功能、原理和结构之间进行了关联，从而挖掘出产品的关键特性与设计时间之间的潜在联系。 结合"function → principle → structure"的映射模式，这种方法能够从产品的功能性需求出发，通过分析其背后的原理和实现结构，预测不同设计阶段可能消耗的时间。这种综合运用模糊理论和神经网络的优势，使得设计人员能够在不确定性和复杂性中找到一个相对可靠的决策框架，从而提高PDT预估的精度和效率。 此外，文章还可能介绍了模糊集合理论的应用，因为模糊神经网络（Fuzzy Neural Network, FNN）作为一种智能计算工具，能够处理模糊数据和不确定性，有助于解决设计时间估算中的模糊性问题。通过训练和学习，FNN能够逐步改进其对设计时间预测的准确性，减少了人为误差，并有助于在整个产品开发周期内持续优化设计时间估计。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种创新的、基于QFD和模糊技术的智能方法，用于解决产品设计初期设计时间估算的难题。这种方法不仅提高了估计的可靠性，还促进了产品开发过程的精益管理，为有效控制项目进度和降低成本提供了有力支持。对于制造业管理者和设计师而言，理解和应用这种智能评估方法无疑能提升整个产品开发流程的效率和竞争力。