面向顾客满意度的IQFD-E与模糊欧氏范数产品方案评价

"这篇论文是2011年由穆瑞发表在《同济大学学报(自然科学版)》第39卷第1期上的，主要探讨了如何基于质量功能配置（Quality Function Deployment, QFD）和欧氏范数对产品方案进行评价。该研究旨在建立一个面向顾客满意度并贯穿产品全生命周期的评价模型。通过改进传统QFD，实现了产品生命周期的瀑布式分解，并结合熵（Entropy）方法来确定属性权重，力求主观与客观评价的平衡。同时，针对备选方案的模糊性，采用了模糊理论中的欧氏范数进行排序，以找出最符合顾客需求的方案。实验结果显示，这种基于IQFD E（Improved Quality Function Deployment and Entropy）和欧氏范数的评价方法能有效实现面向顾客满意度的优化选择。" 在本研究中，作者首先分析了质量功能配置（QFD）的原理，QFD是一种将顾客需求转化为产品设计规格的技术，它将顾客的声音（Customer Voice）转化为技术语言，确保产品设计满足市场需求。在传统QFD的基础上，作者提出了改进的QFD模型，即IQFD E，此模型强调在整个产品生命周期内进行瀑布式的分解，使得从需求分析到产品实现的每个阶段都紧密关联，确保了顾客满意度的持续关注。 为解决方案评价中的权重确定问题，作者引入了熵的概念。熵通常用于量化系统不确定性的程度，在这里，熵被用来权衡不同属性的重要性。通过熵方法，可以综合考虑专家意见和其他数据，使得权重的确定更加客观和全面，避免了单一主观判断的局限性。 在面对多个备选方案时，由于方案的模糊性和不确定性，作者采用了模糊理论中的欧氏范数。欧氏范数是一种衡量向量距离的标准，它在模糊系统中可用来评估方案之间的差异。通过对备选方案的欧氏距离计算，可以对方案进行排序，找出与理想方案最接近的方案，从而提高决策的准确性。 通过实际案例，作者展示了基于IQFD E和欧氏范数的评价方法在产品方案选择中的应用，证实了这种方法能够有效地评价和选择出面向顾客满意度的最优方案。这为产品开发和决策过程提供了科学的工具，有助于企业更好地满足市场和顾客的需求。 这篇论文提出的基于IQFD E和欧氏范数的产品方案评价方法，融合了质量功能配置的系统性、熵的客观性以及模糊理论的灵活性，为产品设计和评价提供了一种新的、有效的策略，对于提升产品开发的顾客导向性和成功率具有重要的理论与实践价值。