【摘 要】
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随着市场经济全球化的不断发展,客户需求趋向于个性化和多样化,如何最大程度地满足客户需求、提高产品质量成为企业关注的重点问题,然而在产品设计过程中,对客户需求的转化存
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随着市场经济全球化的不断发展,客户需求趋向于个性化和多样化,如何最大程度地满足客户需求、提高产品质量成为企业关注的重点问题,然而在产品设计过程中,对客户需求的转化存在较大的主观性和模糊性,且随着客户需求多样化程度的提高,传统的客户需求转化过程过于复杂、转化效率低,直接导致了产品的设计效率较低。随着大数据等技术的发展,数据挖掘(Data mining)技术得到了广泛的应用,本文利用数据挖掘技术从成功的历史设计案例中挖掘隐藏的设计信息,并用以指导新产品的设计,能够最大程度地满足客户需求、降低客户需求转化过程中的主观性并且提升产品的设计效率。本文主要内容有:随着客户需求的不断变化,当前客户需求获取方法不足以支持互联网客户需求获取,本文对客户需求特征以及现有客户需求获取方式进行分析,在此基础上提出了一种基于互联网的反馈式客户需求获取模式。其次在公理化设计和环境化质量功能展开分析的基础上,采用模糊层次分析法对客户需求数据进行重要度分析,确定客户需求重要度;采用质量功能展开的方法将客户需求转化为工程特性权重,客户需求数据与转化得到的工程特性权重构成了历史设计案例数据集,再根据数据挖掘的需要,提取出客户需求向工程特性转化关系挖掘的训练样本集。对数据训练样本集采用多层感知器技术进行监督学习,建立基于数据挖掘的客户需求数据向工程特性的转化方法,实现基于历史设计数据的客户需求与工程特性之间的映射分析,确定历史设计数据之间的映射关系,利用多层感知器建立了客户需求向工程特性转化模型,实现客户需求数据向工程特性权重快速、高效且相对客观的转化。
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