汽车视野主观评价及优化决策方法(续2)

马博 高鲜辉 郭云冲 李天舒

（北京汽车股份有限公司汽车研究院）

3.5 优化决策求解方法

基于以上评价结论，可进一步根据已知的用户不满及抱怨情况，结合项目约束条件，优化用户主观评价得分，进行规划求解，以期获得对主观评价中反映出的问题整改的最优解决方案。

根据各项用户需求中产生的用户不满与抱怨，下发到对应的责任工程师，给出设计整改周期T与预算C进行整改；责任工程师针对一项或多项用户抱怨提出k种设计整改方案，估算出其所用周期tik与成本cik，并预测整改后用户主观得分yik；项目组将设计整改方案汇总，形成含有kxi个元素的选择矩阵，每项用户需求只能选择1种或不选择整改方案；以选择矩阵为自变量，设计整改周期T和预算C为约束条件，最大化整改后用户加权综合满意度S'为目标函数，进行规划求解。所得选择矩阵即为当前项目约束条件下的最佳设计整改方案组合。

3.6 方法应用流程

综合以上对于汽车视野主观评价及优化决策方法的介绍，视野主观评价的一般流程，如图1所示。

4 方法应用实例

按照以上方法，以实际项目工作涉及到的工作内容为例，实际应用情况如下。

4.1 用户调研

结合KANO用户测试表对参与主观评价的人员进行测试，并结合车型定义及功能需求，给定用户需求权重系数，如表7所示。

表7 KANO用户调研结果

4.2 用户主观评价

按照视野主观评价的10个项目，让参与测评人员对车辆进行主观评价。处理后所得的主观评价结果数据，如表8所示。可以看出，外后视镜视野是用户满意度最低的1项；仪表盘可视性与中控面板可视性是用户最满意的2项；各个视野项均出现了不同程度的用户抱怨。

表8 用户主观评价结果

4.3 计算需求-工程因子

表9 需求-工程因子计算表

4.4 整改周期与整改预算

项目管理组在获取上述主观评价结果后，将设计整改任务下发到责任工程师，并提出该解决方案的总体整改周期及整改成本。

4.5 设计整改方案与工程-可行性因子

设计整改任务下发后，各专业责任工程师针对其所负责的用户不满及抱怨项提出3种解决方案，并估算出每一种解决方案的整改周期与成本；项目管理组汇总各个工程师的设计整改方案后，形成如表10所示的工程-可行性因子表。

表10 设计整改方案与工程-可行性因子表

4.6 选择矩阵

对应工程-可行性因子表，项目管理组生成如表11所示的设计整改方案选择矩阵。

表11 设计整改方案选择矩阵

4.7 优化决策求解

4.7.1 目标函数

4.7.2 自变量

此处规划求解的自变量即选择矩阵，如表11所示。当选择矩阵中第i列、第k行为1时，表示向第i项用户需求应用整改方案k。

4.7.3 约束条件

当采用并行工程进行设计整改时，实际所用整改周期T应为整改周期最长的一项设计方案，而该周期应当被控制在项目总整改周期之内，即。

4.7.4 规划求解

应用Microsoft Office Excel中的规划求解功能，在输入目标函数、选择矩阵（自变量）以及约束条件后，运行“求解”即可计算得出最佳整改方案组合。优化后S'=p1·y11+p3·y31+p4·y41+p5·y51+p6·y61+p7·y71+p8·y81=33.31，对应的选择矩阵，如表12所示。

表12 优化后选择矩阵

5 结论

文章提供的汽车视野主观评价方法，能够对主观评价的数据进行客观有效的评价，反映用户对视野各项目的关注度，体现出各个项目改善所带来的收益程度。与此同时，引入工程可行性的约束条件，优化决策结果使得用户主观感受收益最大化，对于今后改进方向具有指导性意义。

（续完）