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為了克服傳統質量屋的這個缺點,應使得CRs—TCs相關關系能反映正、負兩種關系。在確定CRs—TCs相關關系時,上述經常采用的比例標度法已凸顯其不足。現有的CRs—TCs相關關系確定方法有比例標度法、田口方法、實驗設計、ANP法、模糊網絡分析法、模糊線性回歸法、粗糙集等方法,而這些方法都存在一定的不足之處:其可行性、可靠性、準確度或其所要求的成本和時間等因素在某些情況下達不到實際應用的要求。實際上,CRs—TCs相關關系足非線性的、模糊的和不分明的,在其確定過程中應充分利用QFD隊中的專家的經驗和知識。
鑒于語言信息決策理論能充分地保留和利用決策者的判斷信息,筆者提出基于語言變量的關聯關系確定方法,以盡可能地挖掘和利用專家的經驗和知識。
3.2基于語言變量相關關系的TCs基本優先度確定
質量屋的核心理念即是將所收集的CRs轉化為產品設計中的TCs。具體而言,TCs即為一系列由產品開發專家所甄別的用于實現顧客需求的技術措施。在確認了TCs之后,便可由QFD團隊來分析CRs—TCs相關關系,以及TCs之間的自相關關系。
一般情況下,人們傾向于忽略TCs之間的自相關關系以方便計算,雖有一小部分學者在計算TCs重要度時考慮了TCs之間的自相關關系,但卻僅僅假設了TCs之間只有正相關關系。然而,在實際的產品開發中,TCs之間的負相關關系并不鮮見。例如,對于洗衣機開發而言,技術特性“洗滌質量”的實現有利于顧客需求“徹底洗滌”的滿足,但不利于顧客需求“洗衣時間短”的實現;而技術特性“洗衣時間”的實現則有利于對顧客需求“洗衣時間短”的滿足,卻不利于顧客需求“徹底洗滌”的實現。技術特性“洗滌質量”與“洗衣時間”之間呈負相關關系。近來,有學者提出用語言變量來評估CRs—TCs相關關系,就可以方便地同時表達前述二者之間的正、負相關關系。此外,這樣的處理使TCs之間的自相關關系在CRs—TCs相關關系矩陣中得到了間接體現,也使得質量屋的處理更加簡便易行。
另外,確定CRs—TCs以及各項TCs之間的相關關系都是典型的群決策過程,需要QFD的跨職能團隊成員各抒己見,集中智慧。在這一過程中,因為QFD團隊成員的知識水平、經驗和背景的不同,其給出的評估信息往往有顯著差異且都是較為主觀的。
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