产品服务系统设计中顾客需求重要度确定方法研究*

吕 锋 刘 芬 冯壮壮 张淑萍 赵梓渌 吕 玲

（①河南科技大学机电工程学院，河南 洛阳 471003；②机械装备先进制造河南省协同创新中心，河南 洛阳 471003；③河南省商丘市梁园区公路事业发展中心，河南 商丘 476099）

产品服务系统是企业向客户提供（或与客户共同生产）的一种由有形产品和无形服务共同组成的整体解决方案[1]。设计阶段很大程度上决定了产品服务系统的功能、质量和成本等核心要素。作为设计产品服务系统开端的顾客需求分析，其重要性不言而喻。顾客需求分析过程主要分为获取顾客需求、确定顾客需求初始重要度、修正顾客需求初始重要度和确定顾客需求最终重要度等4 个过程。其中，顾客需求重要度的确定是顾客需求分析的核心，其大小反映了顾客对产品服务系统属性的偏好程度，是产品服务系统设计的依据和企业资源投放的方向。

在顾客需求获取和顾客需求重要度确定方法方面，众多学者进行了深入研究。张文旭等[2]构建了顾客需求获取模型。耿秀丽等[3]构建了基于顾客满意度的顾客需求获取方法。以上研究对顾客期望考虑不足。何冠侯等[4]提出应用层次分析法确定顾客对双质量飞轮需求的重要度排序。耿立沙等[5]引入权重概率综合系数法确定IT 外包服务顾客需求重要度。张冬等[6]运用粗糙集理论获取顾客对外卖包装需求的初始权重。Zheng P 等[7]提出基于区间粗略数的方法确定顾客需求权重。程钧谟等[8]提出运用专家打分法和层次分析法对制造业的技术追赶能力评价指标进行了重要性排序。王国红等[9]利用网络层次分析法（ANP）确定了新兴产业创业合成能力评价指标重要度。上述研究未解决群决策过程中数据模糊和随机性问题，忽略了顾客需求间的相互影响，不能客观反映顾客需求。

顾客对于需求的满意度大小决定其购买产品/产品服务系统时的主动性，基于卡诺（Kano）模型的顾客需求重要度有助于设计的产品服务系统更加符合顾客需求。Du S 等[10]将Kano 与模糊决策与实验室方法（decision-making trial and evaluation laboratory，DEMATEL）结合，提出了一种基于顾客满意度的风险因素排序方法。Tseng C 等[11]将Kano 模型和层次分析法集成，确定顾客需求权重。Ding H等[12]用竞争修正因子和Kano 因子对顾客需求初始重要度进行修正，从而更加准确地获取了顾客需求优先级。Ji P 等[13]应用Kano 模型识别顾客需求，并将顾客需求和需求实现程度之间关系进行量化后的结果应用到质量功能展开中（QFD）。上述研究未能区分同一类顾客需求，无法准确地反映顾客对需求的满意度。

鉴于此，本文从顾客期望的角度，通过手段－目的链理论构建需求域模型获取顾客需求，采用云模型和相对偏好关系确定顾客需求初始重要度，引入模糊DEMATEL 方法分析顾客需求间的有向影响关系，对初始重要度进行修正，构建能够反映顾客需求与重要度指数及满意度指数非线性关系的改进的分析型Kano 模型确定最终重要度。

1 获取顾客需求

1.1 确定顾客需求层次模型

顾客不但对产品服务系统的功能产生期望，而且会对功能达到的结果和目标产生期望。由顾客在使用情境下期望的目标，确定产品和服务结果的重要性，从而确定产品和服务属性的重要性。从顾客期望的角度分析顾客需求，有助于企业深入且准确地获取顾客需求，故构建了基于手段－目的链理论的顾客需求层次模型，如图1 所示。

1.2 确定顾客需求域模型

传统的顾客需求分析仅考虑顾客对于产品功能的需求，缺乏对属性层需求的原因表达以及对其他属性的需求，为解决这一问题，需要对结果层和目标层进行分析。因此，本文提出基于需求层次模型（图1）的需求域模型以获取顾客需求，如图2所示。

图2 顾客需求域模型

2 确定顾客需求初始重要度

根据专家评价首先确定顾客需求云模型重要度，运用相对偏好关系确定顾客需求初始重要度。

2.1 确定顾客需求云模型重要度

将专家Zg（1≤g≤N）对顾客需求Ci重要度评分记为，应用逆向云发生器处理专家评分，获取顾客需求云模型重要度Di(Exi,Eni,Hei)，其步骤如下[14]。

2.2 确定顾客需求初始重要度

将D=(Ex,En,He)记为云模型重要度(D1,D2,···,Dm)的均值，如式（1）所示。

根据三角模糊数相对偏好关系[15]，则Di与的相对偏好关系精确值，确定顾客需求初始重要度，如式（2）所示。

3 基于模糊DEMATEL 的顾客需求重要度修正

考虑到顾客需求之间的有向影响关系，运用模糊DEMATEL 获取顾客需求间有向影响矩阵，并将其作为交叉增援矩阵修正初始重要度。具体步骤如下所示[16-17]。

（1）转化专家评价

将专家Zg（1≤g≤N）对顾客需求Ci（1≤i≤m）有向影响评价转化为三角模糊数，构建模糊关系矩阵Ze。

（2）规范模糊关系矩阵

计算每行三角模糊数右端值之和，将最大值记为re，如式（4）所示。

（3）集成规范化后的模糊关系矩阵

取各专家评价的平均值作为专家决策矩阵H=[hkl]m×m，如式（6）所示。

式中：hkl如式（7）所示。

（4）确定模糊总关系矩阵

记模糊关系矩阵为J，如式（8）所示。

（5）模糊总关系矩阵去模糊化

将模糊总影响关系矩阵去模糊化[18]，可得总影响关系矩阵Y=[ykl]m×m，模糊数去模糊化如式（9）所示。

（6）修正顾客需求初始重要度

将总影响矩阵Y作为交叉增援矩阵，则修正后的顾客需求重要度如式（10）所示。

4 基于改进的分析型Kano 模型的最终重要度确定

4.1 改进的分析型Kano 问卷

本文构建改进的分析型Kano 模型以改善传统Kano 问卷无法准确反映同一类型顾客需求的缺陷，该模型中包含重要度指数和满意度指数。改进的分析型Kano 问卷（表1）中包含顾客需求Ci能实现时满意度评价、不能实现时满意度评价和需求表现水平评价。

表1 改进的分析型Kano 问卷

4.2 确定顾客需求重要度指数

根据顾客需求Ci能实现时的满意度评价和不能实现时的满意度评价，并结合改进的分析型Kano问卷满意标度（表2）确定顾客需求重要度指数，步骤如下[19]。

表2 改进的分析型Kano 问卷满意度标度

（1）确定顾客需求Ci能实现时满意度值和不能实现时满意度值

顾客Zg（1≤g≤N）对于顾客需求Ci不能实现时满意度值和能实现时满意度值分别如式（11）和式（12）所示。

（2）集结顾客评价信息

Ci不能实现时满意度平均值和实现时满意度平均值、如式（13）和式（14）所示。

（3）确定顾客需求重要度指数

4.3 确定顾客需求满意度指数

（1）确定顾客需求的卡诺分类

由表2 可知，顾客需求实现时的满意度和不实现时的满意度的极值均为1。因此，本文将顾客需求实现时满意度的极值1 作为正理想解；顾客需求不实现时的满意度的极值1 作为负理想解。通过顾客需求Ci距离理想方案的贴近度对顾客需求进行分类。

顾客需求能实现时满意度的均值和不能实现时满意度均值到正负理想解的余弦距离如式（16）和式（17）所示。

通过 φi的大小划分顾客需求的类型[20]，当(Ci,C) ∈(0,0.3]，Ci为兴奋型需求；φ (Ci,C) ∈(0.3,0.6]，Ci为期望需求；φ (Ci,C) ∈(0.6,1]，Ci为基本需求。

（2）确定顾客需求满意度指数

顾客需求表现水平运用逆向云发生器转化为云模型，通过云模型和相对偏好关系集结专家评分得到顾客需求表现水平qi。

采用不同类型的函数表示顾客需求满意度指数，兴奋型（A）、期望型（O）、基本型需求（M），满意度指数分别如式（19）～式（21）所示[21]。

式中：qi表示顾客需求表现水平，Pi代表顾客满意度指数。

4.4 确定顾客需求最终重要度

集成顾客需求重要度指数和顾客需求满意度指数，则顾客需求最终重要度如式（22）所示。

5 实例分析

某数控机床制造企业为优化产业结构，适应顾客需求，推出了产品加服务的整体解决方案。该企业通过调研、顾客访谈，通过手段－目的链理论构建需求域模型获取了10 项顾客需求，分别为：适应性好（C1）、工作效率高（C2）、智能化程度高（C3）、稳定性和可靠性高（C4）、人因设计合理（C5）、运营成本低（C6）、保养维修服务水平高（C7）、支付方式灵活（C8）、培训水平高（C9）、配件供应及时（C10）。

设计调查问卷获取数控机床产品服务系统设计专家对顾客需求的评价和对顾客需求有向影响的评价，顾客对自身需求能实现的满意度评价、不能实现的满意度评价和需求实现水平的评价。对应的评价语义为：{特别不重要、不重要、一般、重要、特别重要}；{影响极小、影响较小、影响一般、影响较大、影响极大}；{满足、应该如此、无所谓、可以忍受、不满}。顾客需求表现水平采用不同粒度的犹豫模糊语义术语集合表示。犹豫模糊语义术语集合为：S={S0很低，S1低，S2稍低，S3一般，S4稍高，S5高，S6很高}。

5.1 确定顾客需求初始重要度

获取数控机床产品服务系统设计专家对顾客需求重要度的评价，将评价语义分别量化为1～5。由云模型处理量化后的专家评价，可得顾客需求（C1～C10）云模型重要度，见表3。顾客需求重要度云图如图3 所示。

表3 顾客需求云模型重要度

图3 顾客需求重要度云图

由式（1）和式（2）处理顾客需求云模型重要度，得云模型重要度相对偏好精确值V，见表4。

表4 云模型重要度相对偏好精确值

由式（3）将表4 中的云模型重要度相对偏好精确值归一化，可得顾客需求初始重要度见表5。

表5 顾客需求初始重要度

5.2 基于模糊DEMATEL 的顾客需求重要度修正

获取数控机床产品服务系统设计专家对顾客需求有向影响的评价，根据表6 评价语义和三角模糊数的对应关系，将评价语义转化为三角模糊数。

表6 评价语义和三角模糊数对应关系

其中，专家Q1的模糊评价信息为矩阵；由式（4）～式（7）可得集成后的模糊关系矩阵X；由式（8）～式（9）可得去模糊后的总影响关系矩阵Y。将去模糊后的总影响关系矩阵Y作为交叉增援矩阵，并结合表5，由式（10）可得基于模糊DEMATEL 修正后的顾客需求重要度，见表7。

表7 基于模糊DEMATEL 修正后的顾客需求重要度

5.3 基于改进的分析型Kano 模型的最终重要度确定

获取顾客对需求能实现时满意度评价和不能实现时满意度评价，以及需求实现水平评价。

其中Z1对C1的评价见表8，结合表1 和表8 并根据式（11）和式（12）可得顾客对自身需求C1能和不能实现时满意度评分分别为0.9、0.3。

表8 顾客Z1 对C1 的评价

通过上述方法计算顾客其他顾客对Ci能和不能实现时满意度，根据式（13）和式（14）可求得Ci能和不能实现时平均满意度和满意度，见表9。

表9 顾客满意度

结合表9 和式（15）可得顾客需求重要度指数，见表10。

表10 顾客需求重要度指数

由式（16）～式（18）并结合表9 可得顾客需求的卡诺分类，见表11。顾客Z1对C1表现水平的评价为{S4,S5}，由式（19）可得C1表现水平为0.5。通过上述方法计算其他顾客对Ci表现水平，将顾客对需求要素实现水平评价的平均值记为顾客对需求实现水平的评价，则Ci表现水平见表12。

表11 顾客需求的卡诺分类

表12 顾客需求表现水平

由式（20）～式（21）并结合表9、表11 和表12可得顾客需求Ci的满意度指数Pi，见表13。

表13 顾客需求满意度指数

由式（22）并结合表10 和表13 可得基于改进的分析型Kano 模型的顾客需求最终重要度见表14。

表14 顾客需求最终重要度

本文分析了顾客需求的有向影响关系和卡诺属性，其大小发生了变化，如图4 所示。最终重要度为C4＞C6＞C2＞C1＞C7＞C3＞C5＞C10＞C9＞C8，其中C4、C6、C2、C1的实现对顾客的满意度影响较大。因此，在设计数控机床产品服务系统时如何提高稳定性和可靠性、降低运营成本、提高工作效率和提高适应性是设计人员首要的关注方向和资源投放方向。C7、C3、C5稍低于上述4 项，则对于提高保养维修服务水平、提高智能化水平、提高人因设计的合理性应给予较高的关注，C10、C9、C8重要度较低，因此给予支付方式、培训水平、配件供应适当的关注即可。

图4 顾客需求重要度的变化

6 结语

由于精准地确定顾客需求重要度对于设计产品服务系统具有重要意义，因此本文构建了由云模型、模糊DEMATEL 和改进的分析型Kano 模型的集成方法来确定顾客需求最终重要度。该方法应用云模型处理了专家评价的模糊性和随机性，通过模糊DEMATEL 分析了顾客需求的有向影响关系，通过改进的分析型Kano 模型确定了基于顾客满意度的顾客需求最终重要度，增强了顾客需求重要度的客观性和合理性。实践案例证明了所提方法的先进性和可操作性。