如何基于顾客需求驱动的路灯车租赁系统模块选配方法？ 路灯车出租，云浮路灯车出租，云浮路灯车出租公司， 本文中的路灯车租赁解决方案表达为一组产品模块和服务模块。针对相似的客户类，路灯车租赁解决模块化方案具有相同的模块，但不同方案的模块参数不同，路灯车租赁解决模块选配的目的是选出顾客满意度最大化的路灯车租赁解决模块组合方案。本文所提顾客需求驱动的产品服务系统模块选配方法的思路如图１所示。顾客需求驱动的产品服务系统模块选配方法步骤的如下：（１）采用语义评价术语对顾客需求重要度及顾客需求与模块属性间的关系进行评价，采用三角模糊数对语义评价结果进行计算，得到顾客需求的模糊重要度及顾客需求与模块属性间的模糊关联矩阵。（２）采用相对偏好关系分析将各顾客需求的模糊重要度转化为精确数值。根据ＱＦＤ方法计算模块属性的模糊重要度，然后采用相对偏好关系分析得到模块属性的相对重要度。（３）利用相对偏好关系分析对定性模块属性的可选规格进行量化处理，对各模块属性的可选规格进行归一化处理。（４）考虑各模块属性值间的非线性补偿关系，采用非准确性计算方法建立以顾客满意度最大化为目标的０－１非线性规划模型，在成本约束下求解最优的模块配置方案。采用三角模糊数处理ＱＦＤ中的不确定性语义信息设通过顾客访谈和调研获取的路灯车租赁解决方案配置设计中的顾客需求），模块属性。由专家采用语义评价术语对顾客需求重要度及顾客需求和模块属性间的关联关系进行评价，然后采用三角模糊数对专家给出的语义评价信息进行处理。用ｗｋｉ表示专家Ｅｋ对顾客需求Ｃｉ的重要度评价。采用算术平均法计算顾客需求重要度的群决策值。（１）用ｒｋｉｊ表示专家Ｅｋ对顾客需求与模块属性间关联关系的评价。采用算术平均法计算顾客需求和模块属性关联关系的群决策值）。（２）由构成顾客需求和模块属性之间的关联关系矩阵。基于ＱＦＤ的计算方法，模块属性Ｍｊ的重要度。（３）采用相对偏好关系分析计算模块属性相对重要度式（３）中的ｗｉ和均为三角模糊数，本文采用相对偏好关系分析计算两组三角模糊数的乘积。设一组三角模糊数，则该组三角模糊数的均值。（４）相对偏好关系分析采用Ｕｐ＊算子，通过计算组中每个三角模糊数和均值的相对偏好关系，将每个三角模糊数转化为精确数值。模糊ＱＦＤ计算中，首先计算顾客需求模糊重要度，采用相对偏好关系分析算子计算得到顾客需求Ｃｉ的相对重要度ｗｉ。然后将顾客需求的相对重要度和模糊关联关系矩阵相乘，得到模块属性的模糊重要度。模块属性Ｍｊ的模糊重要度。（６）最后，模块属性模糊重要度，采用相对偏好关系分析算子计算得到模块属性Ｍｊ的相对重要度。路灯车租赁解决方案模块包括产品模块和服务模块，该模块既有定性的模块属性，又有定量的模块属性。建立模块选配规划模型之前需要统一定性定量信息。对于定性的模块属性，专家采用语义评价信息表达对属性优劣的评估。结合三角模糊数和相对偏好关系分析方法，得到模块候选属性的量化评估。下一步需对定性定量信息统一后的模块属性值进行归一化处理。模块属性分为效益型（指标值越大越好）和成本型（指标值越小越好）。不同类别的模块属性采用不同的归一化处理方法，归一化后的数值ｘｐｊ表示属性的实现程度，即模块属性的性能。假设模块属性Ｍｊ共有ｔ个模块属性值，ｐｊ表示模块Ｍｊ的第ｐ个属性值。采用效益型模块属性归一化方法归一化后的数值。（７）采用成本型模块属性归一化方法归一化后的数值，（８）以顾客满意度最大化为目标，在成本约束下建立的模块选配线性规划模型。式中时表示选取模块属性Ｍｊ对应的属性值时表示不选取该属性值；Ｄｐｊ表示模块属性Ｍｊ属性值ｐｊ对应的成本；Ｂ表示成本约束。路灯车租赁解决模块属性间特别是产品模块属性和服务模块属性间存在补偿关系。非准确性计算考虑模块属性间的补偿关系，可以计算不同补偿水平下的顾客满意度，提高评价结果的可靠性和准确性。考虑各模块间补偿关系的模块选配０－１非线性规划模型。其中ｓ表示模块属性间的补偿因子。当ｓ＝－∞时补偿水平最低，即模块属性间不存在补偿关系，这时顾客满意度受限于最低性能的模块属性，其他具有高性能的模块属性对该模块属性不存在补偿关系；当ｓ＝０时模块属性间存在完全补偿关系，高性能的模块对低性能模块存在补偿关系，此时顾客满意度为各模块属性性能的几何平均；当ｓ＞０时模块属性间存在超补偿关系；当ｓ＝１时顾客满意度为各模块属性性能的加权平均；当ｓ＝＋∞时顾客满意度由具有最高性能的模块属性决定。http://www.zhongshanludengchechuzu.com/

     路灯车出租，云浮路灯车出租，云浮路灯车出租公司，某企业是国内一家著名的工程机械制造企业，近年来该企业开始注重路灯车租赁解决的开发与应用。为满足不同市场需求层次的顾客需求，实现顾客满意度的最大化，该企业希望开发一种简单有效的路灯车租赁解决方案设计方法，对产品和服务进行融合设计。本文以该企业额定载荷为３ｔ的路灯车路灯车租赁解决为研究对象，采用所提方法确定最优的路灯车租赁解决模块选配方案。通过顾客访谈和调研获取的顾客需求包括动力强劲（Ｃ１）、灵活高效、易操控、稳定可靠、服务及时和低能耗；相关模块包括动力系统、工作装置系统、变速操纵系统、服务支持和节能环保；模块属性包括发动机额定功率、最大掘起力）、斗容量、最大卸载高度、三项和时间）、最小转弯半径、变速操纵方式、预防性维修策略、服务响应效率、服务完成效率、节能方案和尾气排放标准。由专家组对顾客需求重要度进行语义评价，然后利用表１中的语义评价变量与三角模糊数的转换关系，将语义评价结果转换成由三角模糊数表达的顾客需求模糊重要度。利用计算顾客需求的相对重要度，将顾客需求的模糊重要度转化为精确数值。同样，由３０位专家对顾客需求重要度与模块属性间的关联关系进行语义评价，进而利用表１中的转换关系将语义评价结果转换为顾客需求与模块属性间的模糊关联关系。将顾客需求和模块属性间的模糊关联关系依次记录到表４中，得到顾客需求和模块属性间的模糊关联关系矩阵。根据不同的市场需求层次，可以将路灯车路灯车租赁解决的需求市场划分为低端市场、中端市场和高端市场，相应的成本约束分别。根据本文所提非线性规划模型，可在不同补偿水平、不同成本约束和不同顾客需求下采用软件求解最优的路灯车路灯车租赁解决模块选配方案。针对相同成本约束，计算不同补偿水平下的路灯车路灯车租赁解决模块选配方案。在成本约束及其他条件固定的情况下，随着补偿因子的增加，相对重要度较大的模块属性更倾向于选配更优的属性值。若其他条件固定、只改变该产品的成本约束，则随着价格的提升，各模块属性尤其是相对重要度较高的属性更倾向于选配更优的属性值，例如，随着产品价格的上升，其属性值也变得更优，这与实际应用情况相符。计算在相同补偿因子ｓ＝１和相同成本约束条件下的选配方案。当顾客需求变化时，产品模块属性值最终的选配结果也会发生相应的变化。当某一顾客满意度增大时，与其关联性较强的功能模块更倾向于选配更优的模块属性值。根据专家给出的顾客需求及其重要度得到的不同补偿水平路灯车路灯车租赁解决模块选配方案对比。同时，还给出了补偿水平和成本约束相同时，不同顾客需求重要度驱动得到的路灯车路灯车租赁解决模块选配方案对比情况。路灯车租赁解决是价值驱动下产品和服务融合形成的新概念，强调通过产品和服务间的互补和协作，最大化满足顾客多样化的需求。顾客需求满意度是衡量产品／服务设计方案成功与否的主要依据。本文通过建立规划模型寻求使顾客满意度最大化的路灯车租赁解决模块选配方案。所提方法的特点如下：（１）以顾客需求为驱动因素研究路灯车租赁解决方案模块的选配，在ＱＦＤ框架的基础上，将顾客需求及其重要度转化为路灯车租赁解决模块属性的重要度，作为优化模型的输入。（２）在路灯车租赁解决模块选配的ＱＦＤ分析过程中，充分考虑了信息的模糊性和不确定性，结合模糊集方法和相对偏好关系分析计算模块属性重要度。（３）考虑了模块属性之间可能存在的非线性补偿关系，采用非准确性计算的方法建立了０－１非线性规划模型选配路灯车租赁解决候选模块规格。本文通过对国内某工程机械制造企业路灯车路灯车租赁解决方案模块选配的研究分析，表明了所提方法的有效性与可行性。

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