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同零件配置矩阵类似，关键工艺特征也根据关键零件特征和经验来确定，它们是那些为了保证零件满足其需求而在制造过程中必须加以控制的要素。完整的减速器工艺规划矩阵如图11-10所示。从严格的QFD观点出发，工艺规划矩阵应只包含满足以下两个条件的工艺特征（1）它们是工艺过程中的一些关键工艺特征。（2）它们是直接针对工艺规划矩阵的关键零件特征而设置的。但是，在实际应用时，当企业在进行工艺规划时，它们可能希望对整个工艺进行研究，而不局限于上述范围，如图11-10所示。

并不是每个工艺特征都是可测的。许多工艺特征规范通常是为了保证工艺质量所必须遵循的某一项程序或标准。在减速箱例子中，“检测型”和“存贮型”的工艺步骤就是根据确定的程序或步骤来监控的。在产品规划质量中，每个技术需求都是真正可检测的；在零件配置矩阵中，某些零件特征是直接可测量的，某些则较难测量。在工艺规划矩阵中，大多数工工艺特征将采取特征（Y/N）检查，审核或程序性检验等形式。

一般来说，工艺规划矩阵的分析同零件规划矩阵类似，也应选择需要配置的关键工艺特征。一般根据矩阵中每个工艺特征的重要度和经验来选择应配置到质量控制规划阶段的关键工艺特征。对于大多数工艺过程来说，其工序数和关键工艺特征数不会太多。因此，将所有关键的工艺特征配置到制造规划阶段问题不大。建议QFD小组从工艺规划矩阵中将所有关键的工艺特征转移到质量控制规划阶段问题不大。建议QFD小组从工艺规划矩阵中将所有关键的工艺特征转移到质量控制规划阶段中，因为这不会增加太多的时间，而且不需再选择配置到质量控制规划阶段的关键工艺特征，因所有的关键工艺特征都被转移到了质量控制规划阶段中。

3.5质量控制规划阶段

前几节我们讨论了QFD矩阵在产品规划、零件配置和工艺规划中的应用。在这些配置过程中，前一矩阵的“如何”被转移到一下矩阵中，并成为该矩阵的“什么”。这三个阶段所采用的QFD矩阵其基本组成部分都大致相同，其分析方法也相差不多。而到了质量控制规划（又称制造规划）阶段，情况则大不一样。从目前QFD在国外的应用实践来看，各个企业在质量控制规划阶段采用的QFD矩阵差别很大，几乎没有形成一个比较规范的格式。出现这种状况其实也是很正常的。每个企业由于其生产产品类型、生产规模、技术力量、设备状况以及其它各种因素的影响，其质量控制方法、体系也就大不一样。我们建议企业在应用QFD矩阵进行质量控制规划时，应结合本厂实际，充分利用本厂在长期的生产实际中所积累的一整套行之有效的制造过程控制方法。图11-11是一种在质量控制规划阶段经常使用的QFD矩阵样表。当我们在产品规划、零件配置、工艺规划和质量控制规划阶段都使用QFD方法时，最终使得制造领域的信息都起源于顾客的信息。产品制造人员被告知，如果他们遵守操作指令，生产出来的产品应能满足顾客需求，这比传统的遵守操作指令将会生产出满足设计要求的零件这种观念更有意义。

总之，QFD是在市场经济条件下，为满足顾客需求、提高产品质量、赢得市场竞争而形成的一种新的产品开发和质量保证技术。当前正受到各国工业界和学术界的普遍重视，并已成功地应用到产品开发和服务性行业中，它保证将来自顾客和市场的需求，精确地转移到产品开发每个阶段的有关技术需求和措施中去。社会主义市场经济体制的建立，客观上为QFD在国内企业的应用和推广创造了外部环境。为了在激烈的市场竞争中立于不败之地，企业必须不断地调查和理解顾客需求，并在开发的产品中体现这些需求，从而生产出令顾客满意的产品。

4计算机辅助（QFD）

4.1计算机辅助QFD（CAQFD）的一般结构及主要功能

随着QFD在企业界应用的不断深入，人们逐渐发现QFD应用较复杂，文件量很大，例如美国DEC公司应用QFD矩阵元素达100*100，因此促进人们将计算机技术引入到QFD中，探索计算机辅助QFD（COMPUTER AIDED QFD）方法，以提高应用QFD的效率。计算机是信息贮存、分析、处理以及逻辑推理的重要工具。将计算机技术引入QFD中，就能使用软件开发工具来自动生成文档和进行文档处理，使得文档的维护自动化、计算机化。在QFD应用过程中，计算机与当代数学人工智能技术的结合，不仅能够很快地完成计算任务，例如计算技术需求的绝对重要度、相对重要度、对技术需求进行排序等，而且能够快速完成电子模拟的逻辑推演，使需长时间才能完成的计算工作量，或者需多年才能得到的实践经验总结等，可以在极短的时间内完成，为在QFD过程中有效地选择需要配置的项目和产品设计多种方案的最佳选择提供了现实可能性。目前，计算机辅助QFD已成为企业应用QFD的客观要求和有效手段。

计算机辅助QFD（CAQFD）的一般结构如图11-12所示，系统中各主要模块功能如下：

1.顾客需求编辑器顾客需求编辑器模块主要为用户输入、修改顾客需求提供一个界面友好的环境，同时在检索类似产品需求库的基础上，向用户提供一定的帮助和咨询。

2.顾客需求评估主要负责检查顾客需求的一致性和完善程度，同时为用户评估顾客需求报告。

3.顾客需求报告产生，根据用户定制的报告格式，从数据库中检索相关的数据，输出顾客需求报告。

4.质量屋编辑模块包括五个子模块，即产品规划质量屋编辑器、零件配置矩阵编辑器、工艺规划矩阵编辑器、质量控制规划矩阵编辑器、产品设计方案选择模块。其中前几个模块主要负责对应质量屋的输入、修改工作，同时向用户提供一定的在线帮助。最后一个模块负责产品设计方案的比较和择优，按照一定的决策方法对各种产品设计方案进行比较、评估，在全面考虑各个评价准则的基础上，迅速帮助用户选择最佳方案。

5.启发式检查模块检查质量屋的关系矩阵中是否有空行或空列存在。若某一行为空或只有“弱”关系符号，则建议用户增加新的“如何”；如果某一列为空或只有“弱”关系符号，则建议用户删除该“如何”。计算关系矩阵中关系符号的填充率，判断关系符号填充率是否在规定范围内，否则建议用户对关系矩阵进行修改。根据启发式规则，检查产品规划质量屋中顾客竞争性评估和技术竞争性评估结果是否一致，在两者不一致时，建议用户分析其原因。

6.质量屋配置项目决策在一定的资源约束下，按照合适的决策方法，对各种因素进行全面考虑，综合分析，帮助选择待配置的项目，以使顾客满意度最大。

7.质量屋图形输出从数据库中检索有关信息，按照用户定制的格式，输出质量屋图形文档。

8.数据库数据库分为动态数据库和静态数据库。动态数据库主要用来存放中间结果信息；静太数据库主要用于存放最终结果信息。对计算机辅助QFD来说，采用数据库技术可以有效地访问和操纵数据，实现数据共享，减少数据冗余度，保持数据的一致笥和独立性，同时提供了安全访问机制。

4.2人工智能在计算机辅助QFD中的应用

4.2.1专家系统技术在CAQFD中应用

计算机技术的飞速发展，为人工智能在QFD中的应用创造了条件。QFD应用过程中需要具有丰富经验知识的各个领域专家，因此在工厂中推广和应用QFD时，缺乏具有丰富经验知识的领域专家往往成为QFD应用的障碍。专家系统技术在许多领域已显示或正在显示其强大的生命力。它是一个（或一组）具有大量专业知识与经验的程序系统，根据一个或多个人类专家提供的特殊领域知识、经验进行推理和判断，模拟人类专家决策的过程，来解决需要专家解决的复杂问题。为了减少在QFD应用过程中对专家的依赖，将专家系统技术应用于QFD中是必然的趋势。

QFD专家系统的知识库的组成及组织如图11-13所示。由于QFD的矩阵方法与在专家系统数据准备中经常使用的前提结论矩阵十分相符，因此QFD的矩阵格式可直接产生专家系统中IF-THEN结构。QFD的基本过程是由图中知识库系统（KNOWLEDGE BASE SYSTEM）KBS1到KBS5实现的。一般认为，QFD知识库系统还应包括产品早期设计阶段的成本预测和估计知识，图中KBS6到KBS8就是用于估算成本的。图中各知识库作用如下：

1）KBS1将顾客需求转换成产品规范

2）KBS2将产品规范转换成零件特征

3）KBS3将产品规范和零件特征转换成工艺规范

4）KBS4将工艺规范转换质量控制法

5）KBS5定义最终测试程序和准则以保证产品质量

6）KBS6根据顾客需求和产品规范准备成本计划

7）KBS7根据实际的产品和工艺设计估计成本

8）KBS8根据实际的制造成本估计产品最终成本。

4.2.2模糊集理论在CAQFD中应用

世界上的许多事物，包括人脑的思维和控制作用，都具有模糊和非定量化的特点。在QFD应用过程中的许多输入信息在许多情况下是人的判断、认识等，因此具有模糊化和非定量化的特点。在传统的QFD方法中，把这些输入都作为数字变量来处理，往往不能真实地反映各种输入信息，具有很大的局限性。计算机技术和模糊集理论的发展，使处理这类主观性模糊输入信息成为可能。目前，模糊集理论在QFD中的应用主要集中在以下几个方面：

1.顾客需求的模糊性处理顾客在表达需求的时候，更多地是用符合语言习惯的模糊语言形式，如“重要轻”、“可靠性高”等，这里的“轻”“高”都是模糊词，只用一个确定的值来表示它有时并不能真实地反映顾客要求，因此需要应用模糊集理论定义相应的模糊集和语言变量，对顾客需求作模糊性处理。

2.顾客需求权重的模糊描述顾客在表达对产品某一需求的关心程度时，往往不是用一个绝对的数值，而是说“很重要”“最好要有”之类的词汇，对于这些模糊性词汇，定义相应的模糊集和语言变量来描述它们，也许更为确切些。

3.顾客需求的模糊推理顾客需求必须转化为面向技术的工程语言（最终产品性能指标）。对工程特征值也作适当的模糊化，利用模糊关系及模糊推理原理解决顾客需求到产品性能指标的转换。

4.产品竞争力综合评判根据顾客需求的权重以及顾客对竞争者产品和本公司产品的市场评估，应用模糊综合评判的方法对各个产品作出综合评判，从而为产品开发提供依据。

5.模糊矩阵运算在建立顾客需求权重和关系矩阵关系矩阵关系强弱程度术语集及结应模糊集基础上，根据顾客需求权重和关系矩阵来计算矩阵中对应的技术需求权重（计算结果为一模糊集），并根据有关模糊集排序理论确定各个技术需求相对重要度。

6.模糊知识协同处理知识协同处理即为权衡、综合来逢不同知识源的知识，最终产生一个对某一问题的一致看法。用模糊集来表示各个专家对某一问题的看法，应用一定的模糊算法综合各专家所对应的模糊集，最终产生一个能代表全体知识源对某一问题看法的模糊集。

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