基于QFD和前景理論的產品設計評價與決策

王 軍,吳 曉

(湖北工業大學工業設計學院,湖北 武漢 430068)

在復雜多變的市場競爭環境中,企業通過工業設計來實現新產品的快速研發和創新,以此搶占更高的市場份額。工業產品設計決策作為設計過程的關鍵環節,評選方案的優劣將直接影響后續制造、銷售、使用及回收等多個重要方面。因此合理、科學的決策有助于促進新產品研發戰略的順利實施,降低產品市場銷售風險,提高企業內部核心競爭力。

產品設計方案評價屬于多屬性決策問題,設計方案的選擇涉及定性與定量評價信息。王志愿等[1]集成熵權法和多準則妥協解排序法(vlsekriterijumska optimizacija ikompromisno resenje,VIKOR)對家用凈化消毒產品進行定量和定性相結合的評價方法。張婉玉等[2]引入Delphi法和離差最大化法,提高服務機器人的造型設計評價的科學性。李雪瑞等[3]在指標賦權中融合AHP和熵權法,通過主、客觀相結合的方法,減少了專家意見的主觀性,并結合灰色關聯分析法選出最佳方案。由于人的認知具有局限性,在評價時往往具有模糊性和不確定性。以上這些方法在對指標進行評價時,沒有考慮到指標的主觀性以及精確數難以反映其綜合評價信息。為了表達評價過程中的模糊性信息,楊梅等[4]在打分過程中引入三角模糊數進行評價,解決評價過程中的主觀模糊性。吳濤等[5]將區間二型模糊集運用在復雜多屬性決策活動中,陳幗鸞等[6]運用直覺模糊集將評價變量轉化為更符合實際情況的直覺模糊數,降低了評價的模糊性?？紤]到直覺模糊集在處理模糊和復雜信息方面的優勢,本研究使用直覺模糊集作為產品設計方案評價工具。

在以上研究中,多屬性決策信息集成通常用逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)和VIKOR法等。在這個過程中,決策者被當作“完全理性人”。但在實際中,產品決策人員經常面臨快速變化的消費市場和不確定的環境,且決策結果常常受到個人主觀風險偏好的影響。前景理論表明決策人員根據某些參考點而不是實際價值來評估方案,從非理性的角度來探討決策者個人風險偏好因素對決策結果的影響。目前,許多領域已將前景理論引入到多屬性決策中。楊延璞等[7]通過前景理論反映不同決策階段下,決策者對方案感知的心理偏好行為,從而構建前景價值函數,實現決策信息的有效集結;刑青松等[8]針對復雜產品設計變更決策問題,從有限理性視角出發,結合前景理論,對設計人員進行行為研究,構建了工序關聯下的設計任務變更決策模型;陳艷芬等[9]針對決策體驗引導的交互設計問題,通過前景理論分析決策者的風險偏好行為,構建決策體驗引導設計模型,從而減少用戶在移動理財決策活動中的認知成本。

由于產品設計決策最終的目的是投入市場,而現在的消費市場由顧客主導,因此在設計決策過程中,重視用戶需求對決策結果的影響是至關重要的。彭定洪等[10]為了使產品設計方案質量滿足用戶期望,利用模糊KANO模型以問卷的形式篩選相關指標,建立以用戶需求為導向的評價指標體系,提高決策結果的用戶滿意度。楊東等[11]引入質量功能展開(quality function deployment,QFD),通過質量屋將用戶需求權重信息轉化為產品質量特性信息,提高綠色產品設計方案的用戶滿意度。QFD作為系統性的決策技術,可以在最短時間內較為準確地將顧客需求轉換為產品特性,減少產品開發周期。

基于此,本文提出的針對產品設計評價與決策問題與現有方法之間的差異在于:1)提出一種基于QFD和前景理論的產品設計評價與決策方法,該方法在直覺模糊語言環境下,整合QFD和前景理論,在構建用戶評價指標時融入用戶需求信息,并通過前景理論高效處理決策者的主觀風險偏好問題;2)將市場營銷學中的QFD和行為經濟學中的前景理論相結合,實現了跨學科整合,提高了本文的邏輯性、結構性和整體性;3)采用定性與定量結合的方法,提高決策過程的科學性。

1 研究框架

科學地處理評價信息有助于提高決策結果的客觀性。本研究從評價指標構建和方案評價優選兩個部分對產品進行綜合評價,運用QFD將用戶需求轉化為設計評價指標,提高決策結果的用戶滿意度,增強企業競爭力。根據前景理論來分析決策過程中決策者主觀風險偏好行為因素,對產品進行決策優選,提高決策過程的科學性。具體評價流程見圖1。

圖1 基于QFD和前景理論的產品設計評價流程

2 QFD評價指標分析

質量功能配置作為一種由顧客驅動的產品設計規劃工具,其目的是在產品概念設計階段創造更高的客戶滿意度。質量功能配置的核心是質量屋,通過構建由用戶需求和產品技術特性組成的基本框架圖,從而實現用戶需求到產品技術特性的轉換和量化分析。

2.1 FAHP用戶需求權重計算

在QFD模型中,用戶需求的評分標準往往具有很強的主觀模糊性,從而降低計算結果的精確性,導致客戶滿意度下降。為了避免這一問題,文中采用FAHP來確定用戶需求權重,具體步驟如下:

1)通過對用戶需求進行細致深入的分析,構建用戶需求指標的遞進式模糊層次分析模型,設有S名顧客根據0.1～0.9的標度原則對需求指標進行兩兩比較,標度取值參考文獻[12]。并構建S個用戶需求的互補判斷矩陣:

(1)

式中,aij為第i個用戶需求相較于第j個用戶需求的重要性;其中,aij+aji=1 (1≤i,j≤m)。

2)為了避免因人為因素造成的前后不一現象,因此有必要對判斷矩陣進行一致性檢驗。模糊互補判斷矩陣一致性檢驗通過的充要條件是任意兩行之間對應元素之差為常數。

3)文中采用徐澤水[13]在文獻中提出的求解模糊互補判斷矩陣權重向量的通用公式,對判斷矩陣進行層次單排序計算。公式如下:

(2)

式中,ei為各單層次用戶需求。

4)將用戶需求下各準則層的需求權重分別與其子準則層的需求權重相乘,計算出各子需求的綜合權重值[14]

Ci=Ui×Uij

(3)

式中,Ui為準則層權重;Uij為子準則層權重。

2.2 QFD計算評價指標權重

根據具體產品設計方案的特征,挑選具有代表性的評價指標。將上文得出的用戶需求權重和設計評價指標導入質量屋模型中,分析用戶需求和設計指標之間的關聯程度。通過比例賦值形成關聯矩陣。具體步驟如下。

1)根據用戶需求計算評價指標的重要性權數為:

(4)

式中,kij為用戶需求和評價指標的關聯度;n為用戶需求的數量;m為評價指標的數量。

2)計算各評價指標的權重為:

(5)

3 前景理論方案優選

前景理論(Prospect theory , PT)以心理學的角度來解決經濟學領域的問題,將復雜非理性的人類行為融入到理性決策過程中[15]。在傳統期望效用理論中的基礎上,進一步提出決策者通常選擇讓自己最滿意的方案,而不是結果效用最大。并且,決策者在面對損失和收益時的風險偏好是不一致,通過與參考點進行對比衡量,在面對收益時,決策者表現為風險厭惡。在面對損失時,表現為風險偏好。而參考點的選擇取決于決策者的主觀意愿和個人知識經驗。由于其能夠反映決策者不同的主觀風險偏好,已被廣泛地運用到各個領域的決策中。

3.1 構造評價矩陣

在工業產品設計方案優選決策體系中,產品設計方案的評價指標多為造型、功能、色彩、結構等難以測量其具體的數值。因此,評審專家根據其過往經驗來判斷指標重要性。但在實際決策過程中,評審專家對評價指標的態度不是“非黑即白”的,而是帶有一定的猶豫度,單一精確數不能完全反映復雜的決策心理活動。因此,引入直覺模糊集來處理工業產品設計決策中的不確定性問題。確定專家評價矩陣步驟如下:

1)設有x名專家在產品未來會面臨的風險情況下對k個設計方案的m項指標進行直覺模糊評價,構建k個風險前景下的直覺模糊評價矩陣D=(dij)m×n。其中dij=〈uA(x),vA(x)〉為方案i在指標j下的直覺評價模糊數,uA(x)和vA(x)分別代表凈支持程度和凈反對程度,且滿足條件0≤uA(x)+vA(x)≤1,x∈N。

2)通過記分函數對直覺模糊數dij進行實數化處理,得到dij的實數分值

sij=uA(x)-vA(x)

(6)

3)根據sij的分值,可以判斷決策專家的心理風險偏好和凈支持程度。從而得到不同風險前景下的實數化矩陣S=(sij)m×n。

3.2 確定前景矩陣

在實際工業產品設計決策過程中,由于現代工業產品設計決策活動的跨學科性、多領域性特征,評審專家在進行工業產品設計決策活動時需要融合處理多學科之間的復雜信息。因此,評審專家個人的主觀風險偏好因素對決策結果具有直接影響?；诖?本文利用前景理論來表達評價過程中的專家主觀風險偏好行為。具體流程如下。

1)計算價值函數。在前景理論中,風險偏好由價值函數和概率權重反映[16]。價值函數是將決策者的主觀風險態度感受考慮在內,通過參考點來衡量收益和損失。此處為了使參考點的選擇更符合決策流程,減少其主觀隨意性。結合直覺模糊集的取值特征,采用0為參考點。計算其價值函數為:

(7)

式中,x為收益或損失值;a為風險偏好系數;β為風險厭惡系數;σ為風險敏感系數。當σ>1時,表示決策者對損失更敏感。在前景理論中決策者對損失比收益更敏感[17]。

2)確定概率決策權重。決策者依據風險狀況發生的概率,給出自己的主觀判斷,計算決策者分別面對收益和損失時的決策權重函數為:

(8)

(9)

式(8)、(9)中,γ為風險收益系數;δ為風險損失系數;pk為風險概率權重。

3)根據價值函數和概率決策權重,確定決策者在面對收益和損失時的不同方案前景值。根據正、負前景價值,計算出方案的總前景值為:

(10)

(11)

W=W++W-

(12)

式(10)-(12)中:W+為方案收益前景值;W-為方案的損失前景值;W為方案的總前景值。

4)根據以上步驟,計算方案綜合前景值,并對方案進行優選。

(13)

4 實例驗證

現有一校企合作項目需要對三款兒童旅行箱包的設計方案進行快速評價,在評價過程中由于兒童旅行箱包屬于快消類產品,需要考慮到市場風險前景。經過市場調研后挑選出三款與待評價方案的設計相似的產品,用來驗證基于QFD和前景理論的產品設計評價決策模型的可行性。從已投入市場的產品中挑選三款不同設計類型的兒童旅行箱包,如圖2所示。

圖2 兒童旅行箱包評價方案

4.1 兒童旅行箱包用戶需求及權重分析

由于兒童產品的購買者大多不是用戶本人,且不同年齡段的兒童有不同的身心發展特征,這里選取部分目標產品資深顧客和學齡期兒童作為調查對象,調查對象資料匯總如表1所示。

表1 調查對象資料匯總

發放并回收132份有效問卷,實地走訪當地實驗小學進行相關訪談、收集購物平臺上兒童箱包售后反饋信息等方式獲取兒童旅行箱包用戶需求信息。由8名工業設計小組人員將收集到的信息進行整理篩選,得出平穩結實、操作方便、有機形態等16項用戶需求。運用親和圖法對用戶需求進行組合分類,將16項用戶需求分為四大類,分別為:安全性、功能性、趣味性和經濟性。構建目標用戶需求層次體系,如圖3所示。

圖3 兒童旅行箱包用戶需求層次結構

考慮到不同層次的需求所需的打分人員的類型不同,因此,邀請了專家、兒童用戶、兒童家長和產品設計師共同完成打分活動,共計26人。26名打分人員的個人簡介和打分任務如表2所示。

表2 打分人員資料匯總

根據構建的需求層次結構圖,制作需求指標層次分析問卷由打分人員對不同需求進行兩兩比較,并根據式(1)采用0.1～0.9標度法打分,構造用戶需求互補判斷矩陣。計算矩陣相鄰兩行之間的差值對矩陣進行一致性檢驗,經計算,準則層的相鄰行差為:0.15,0.05,0.15;子準則層的相鄰行差為:U1:0.25,0.15,0.15。U2:0.2,0.1,0.2。U3:0.2,0.15,0.25。U4:0.15,0.3,0.1。經檢驗,同一行元素對下一行元素的差值均為同一常數,一致性檢驗通過。根據式(2)計算各單層次矩陣為:

根據式(3)將各準則層與其子準則層相乘得到各子準則層用戶需求總權重, 結果如表3所示。

表3 模糊層次分析法用戶需求權重計算結果

由表3可知準則層的重要性排序為:

U1>U2>U3>U4

由于產品的用戶為兒童,因此,安全性需求為用戶需求的基本需求,在滿足安全需求的基礎上,兒童旅行箱包的功能性需求需要被滿足。

其次, 用戶期待產品能夠在外觀和功能上有趣, 從而吸引用戶的注意。經濟性需求權重占比最低, 對用戶滿意度影響較小。 在安全性需求中,平穩結實和材料安全的重要性大于耐壓強和質輕便于移動。

對于兒童用戶,材料安全無毒和產品性能穩定是至關重要的;在功能性需求中, 直觀簡便的操作方式能夠使兒童快速熟悉產品, 另外希望兒童旅行箱包方便減緩疲勞; 在趣味性需求中, 產品的可玩性和色彩搭配是首先要被滿足的需求。作為一款旅行箱包,用戶期待能附加玩耍的樂趣;在經濟性需求中,用戶更看中的是不易損壞和容易清潔,作為旅行途中使用的產品,不易損壞能夠減少途中因產品質量而造成的突發狀況。容易清潔能夠保證兒童使用過程中的安全衛生問題。

4.2 確定兒童旅行箱包評價指標及權重

通過QFD構建質量屋來映射用戶需求與評價指標之間的對應關系矩陣,確保指標權重符合用戶需求。為了使兒童旅行箱包的設計評價指標更加科學化和規范化,在建立評價指標時應遵循系統性、全面性、科學性、實用性、明確性、整體性、可比性和可操作性原則。建立由QFD小組將兒童旅行箱包用戶需求轉化為兒童旅行箱包設計評價指標,并結合兒童箱包設計方案的特點,如:用戶需求“平穩結實”對應到設計評價指標是產品的結構和工藝等指標,用戶需求“操作方便”對應到的是產品的結構、功能、交互方式(交互)、人機尺寸(人機)、便攜等指標。一一分解對應完成之后整理出結構(I1)、材料(I2)、工藝(I3)、色彩(I4)、形態(I5)、功能(I6)、交互(I7)、便攜(I8)、易用(I9)、趣味(I10)、益智(I11)、人機(I12)共12項評價指標。

將用戶需求和權重值代入質量屋的左墻,將設計評價指標填入質量屋的屋檐,屋子的主體部分由左墻和屋檐的關聯度構成。關聯度分為三個級別:“強關聯度”(○)、“中關聯度”(●)、“弱關聯度”(),相應分值分別為:5分,3分,1分。關聯程度由工業設計小組進行評定,最后根據式(4)和式(5)計算評價指標的重要性權數和權重值,將計算結果填入質量屋的地板。最終結果如圖4所示。

用戶需求評價指標需求權重結構功能色彩交互材料人機易用形態趣味益智便攜工藝安全性需求平穩結實0.0924○◢○◢○●○耐壓強0.0668○○◢◢◢材料安全0.0822○◢質輕便于移動0.0668◢◢○◢○◢○◢功能性需求操作方便0.0774●●○○○◢◢●○使用方式多樣0.0601◢○○●○○◢啟蒙教育0.0516○●○●○○便于休息0.0494◢○●◢○◢○◢●趣味性需求有機形態0.0494◢◢○●◢◢○色彩明快0.0675○●親子互動0.0545◢○○●○○可玩性0.0745◢○○◢●○○經濟性需求價格適中0.0440◢◢○●綠色環保0.0344○易清潔0.0536◢○○不易損壞0.0601○◢●◢◢●●評價指標重要性權數1.7341.8910.4922.0172.4501.2661.0311.9041.7611.5521.5011.148評價指標權重0.0920.1010.0260.1080.1310.0680.0550.1020.0940.0830.0800.061圖 4 用戶需求和評價指標關系矩陣

4.3 構建專家評價矩陣

考慮到產品評價指標的復雜性和多樣性,邀請16名工業產品設計領域專家完成此次設計評價任務。16名工業設計專家根據自己經驗討論出4種產品投放市場后面臨的風險狀況為:Z1(質量風險)、Z2(經濟風險)、Z3(政策風險)、Z4(市場風險)。由于這四種風險前景很難算出其客觀發生概率,因此使用主觀概率數據,即風險概率由專家討論得出,其相應的概率權重和描述信息(表4)。

表4 風險狀況概念說明及其相應權重

兒童旅行箱包的評價指標均為主觀性指標,其相應的分值由專家打分獲得。邀請16名設計相關行業專家對3款方案的12項指標在不同的風險前景下進行逐一評分。項目管理人員根據評分結果剔除極端數據、無效數據后,結果采用專家群體打分的平均值作為各方案的評價結果,形成直覺模糊評價矩陣,見表5。為簡化后續計算程序,利用式(6)將直覺模糊數進行實數化處理,得到4個不同風險狀態下的實數評價矩陣。即:

4.4 計算前景矩陣

根據上文確定的參考點為0,并根據文獻[18]可知,風險態度系數的取值為a=β=0.88,風險敏感系數為σ=2.25,且滿足γ=0.61,δ=0.72,此時的系數和經驗數據比較接近。根據式(7)-(9)計算各個方案在不同指標下的價值函數和概率權重函數,并在此基礎上,結合式(10)和(11)得出各方案的正前景價值和負前景價值(表6)。

表6 各個方案在不同指標下的正、負前景值

根據式(12)得出總的前景價值矩陣,將總的前景評價矩陣進行歸一化處理,得到前景評價矩陣為:

根據式(13)計算各方案的綜合前景值,得到各方案的綜合前景矩陣(表7)。

表7 各方案綜合前景值

根據表7可知,方案3的綜合前景值最高。因此可判斷方案3為最優方案,其次是方案2,方案1最差。

4.5 結果檢驗

為了驗證基于QFD和前景理論模型的科學性和合理性,在亞馬遜網站上搜索前文評價的三款兒童旅行箱包的評價信息。亞馬遜購物平臺作為國際第一大購物平臺,流量高,覆蓋國家范圍廣,又因其獨特的A9推送算法,能結合用戶喜好準確推送讓消費者感興趣的產品,其核心是讓銷量高的產品有更高的曝光度。提取3款兒童箱包在亞馬遜平臺上的評分數據,評分等級分為:不太滿意、一般、較滿意、滿意和很滿意,相應分值為:1分,2分,3分,4分,5分。根據系統評分算法得到3款產品的綜合評分(表8)。

表8 各方案綜合評分

根據表8可知,亞馬遜平臺上的購買用戶,對方案3的認可度最高,其次是方案2,方案1的滿意值較低。3款方案用戶反饋的綜合排序與本文所提方法排序一致,因此驗證了本文所提方法的科學性和合理性。

5 結論和展望

為了實現產品設計決策問題的快速求解,提高企業在市場上的競爭力,并滿足用戶需求。針對工業產品設計決策問題,提出基于QFD和前景理論的產品設計評價和決策模型。

結合QFD質量功能展開法建立用戶需求和評價指標之間的有效映射,并根據用戶需求獲得指標權重,有效解決產品評價過程中用戶需求信息缺失問題,提高用戶滿意度。在方案評定部分,考慮到決策人員在面對風險時的有限理性行為。引入前景理論來反映不同市場風險前景下,決策人員的參考依賴和損失厭惡行為,使決策過程更符合人們本身的決策模式,并符合市場前景預期。運用直覺模糊數代替精確數來描述不確定環境下的語言偏好信息,保留了較多的評價信息,避免因信息缺失導致的決策失誤。通過對兒童旅行箱包設計方案進行評價優選,說明該評價模型的可行性,并通過結果驗證說明其科學性和合理性。

文中存在一定的不足,如風險前景概率權重和評價指標構建均由有經驗的人討論得出,存在一定的主觀性。未來的研究重點是借助計算機深度學習及新興的人工智能技術來彌補依據傳統經驗打分的不足。