服务方案设计中的服务要素优化配置

针对服务设计流程中的关键环节——服务要素优化配置问题,提出一种基于优化模型的服务要素配置方法。依据质量屋描述了顾客需求与服务要素之间以及服务项之间存在的关系,并确定服务项的相对权重;通过描述企业资源限定情况下服务要素的提供程度和提供成本来刻画顾客针对服务要素需求的满意度;综合考虑服务方案设计的总预算成本约束以及顾客针对竞争企业的满意度,构建了以顾客满意度最大化为目标的服务要素优化配置模型,进而通过求解模型来确定服务要素配置方案。以航空公司客舱服务设计为例,说明了所提方法的可行性和有效性。     

基于QFD的快递服务优化方法研究

针对目前服务设计的研究中较少考虑顾客需求这一现状,提出了基于QFD的服务设计框架,并对快递服务设计进行研究。通过构建质量屋,将顾客需求转化为快递服务要素,并对快递服务要素进行基于顾客满意的综合评价,对评价结果进行优化。优化得到的结果再返回到顾客需求,如此形成一个动态反馈的循环过程,从而达到提高快递服务质量的目的。     

基于QFD和Kano模型的医疗服务机器人造型设计研究

为解决质量屋构建中顾客需求满意评价信息存在不确定性的问题,提出一种集成质量功能配置模型和卡诺模型的顾客需求优先级确定方法。通过获取竞争优先级确定产品规划方向;运用K-Means聚类分析法选取评价样本,基于产品的用户需求评价信息,采用竞争标杆分析与偏好稳定法量化评价信息中的满意度与不确定性,确定用户需求的相对重要度;利用Kano模型将顾客需求分类,并将Kano模型用于修正原始改进率的变换函数与顾客相对满意度相结合,确定用户需求竞争优先级。将该方法运用于医疗服务机器人的造型设计中,验证了其可行性和有效性。     

在线评论中的用户需求识别及其演化趋势挖掘

Web2.0环境下，越来越多的消费者在网络平台上购买商品，且将使用感受通过在线评论的形式表现出来，大量的在线评论数据蕴含着很多有价值的信息，企业可以利用在线评论来识别和分析用户需求，以便于后续的产品改进。本文以联想笔记本电脑的评论数据为研究对象，提出基于在线评论挖掘的用户需求识别与演化分析模型，利用SnowNLP模型、Kano模型与LDA模型，对用户评论进行分类、识别、特征情感对分析以及时间序列分析。结果表明：根据情感趋势预测，顾客对类型一、类型二和类型三的情感值呈上升趋势，类型四的情感值呈下降趋势；此外，用户对产品外观与游戏体验的关注较多。研究从时间的角度对在线评论的研究方法和模型进行了改进，可为分析用户对产品需求以及预测用户对于产品的情感趋势等研究提供参考价值。     

基于离群点检测的关键顾客需求识别EI北大核心

对关键顾客需求进行分析和研究是获取产品(再)设计信息的有效途径。在考虑顾客需求重要度动态性的背景下,提出一种基于离群点检测的关键顾客需求识别方法。首先,基于邻域粗糙集理论确定顾客需求项的邻域关系;根据顾客需求项邻域关系所包含的知识确定顾客需求项之间的相似程度进而构建邻域信息网络。然后,结合马尔科夫随机游走策略构建关键顾客需求评估指标,并根据稳态向量识别关键顾客需求。最后,以某汽车产品的关键顾客需求识别为例,通过对比分析验证了方法的可行性和有效性。     

基于QFD的网上银行服务质量集成测评方法研究

为解决当前网上银行服务质量单一测评方法所得结论片面、不完善的问题,提出一种基于SERVPERF、模糊Kano模型和QFD集成的网上银行服务质量测评方法。利用SERVPERF量表,构建网上银行顾客需求指标体系;利用模糊Kano模型对顾客需求指标分类;构造质量屋,确定网上银行服务要素,顾客需求市场竞争性,以及顾客需求和服务要素之间的关系。最后用实例验证方法的有效性。     

基于在线评论挖掘的产品感性评价方法研究

为了快速获取用户感性评价并用于产品的改进设计,提出一种基于在线评论挖掘的产品感性评价方法.采用爬虫技术从网络平台获取用户对产品的在线评论数据,构建在线评论原始语料库;通过分词技术和词向量技术预处理数据,将文本评论转化为词向量表达形式;挖掘在线评论数据,构建用户极性词典并获取产品特征;分析用户关注特征和在线评论数据,为制造企业提出产品改进措施.最后以笔记本电脑为例,基于在线评论和产品规格说明书,构建在线评论原始语料库并进行数据预处理,获取产品特征,分析用户评价,验证所提理论与方法的可行性和有效性,为改进产品设计提供依据.     

在线评论数据驱动的客户感性需求识别及向设计特征映射方法

为提升客户对产品的认可度,针对传统概念设计阶段未充分考虑客户感性需求偏好及客户感性需求获取困难的问题,提出一种在线评论数据驱动的客户感性需求识别及向设计特征映射方法。首先,基于形态学分析法,通过构建能量材料信号(Energy Material Signal, EMS)模型试图从产品中发现所有设计特征,并基于在线评论数据从所有设计特征中筛选出用户关注的核心特征;其次,从在线评论数据中提取形容词组成感性词对,以感性词作为中心词并利用词向量技术获得非中心词,基于情感词典,利用所给方法计算产品感性词对的感性评价值;然后,基于数量化理论Ⅰ(Quantitative TheoryⅠ,QTⅠ)建立客户感性评价与产品设计元素之间的映射模型,并为改进产品设计提供依据;最后,通过实例验证所提方法的可行性和有效性。     

产品规划中基于模糊效用偏好的顾客需求优先性分析

顾客需求市场竞争性分析是更为准确地确定顾客需求最终重要度的必要步骤,其有效性将直接影响产品规划质量屋的构建精确度。针对该分析过程中顾客对于竞争性产品偏好信息的模糊性,提出基于非对称三角模糊效用偏好的顾客需求竞争性评价矩阵的确定方法。利用三角模糊数中所定义的"距离"概念,构建以顾客需求竞争评价信息总相离度最大化为目标的单目标优化模型以确定顾客需求竞争性优先度。采用拉格朗日函数求解此优化模型,并对求解结果进行归一化处理以获取归一化的顾客需求竞争性优先度。通过与经典信息熵方法进行对比,论证了该方法的适用性及优势。     

产品规划中基于模糊效用偏好的顾客需求优先性分析

顾客需求市场竞争性分析是更为准确地确定顾客需求最终重要度的必要步骤,其有效性将直接影响产品规划质量屋的构建精确度。针对该分析过程中顾客对于竞争性产品偏好信息的模糊性,提出基于非对称三角模糊效用偏好的顾客需求竞争性评价矩阵的确定方法。利用三角模糊数中所定义的"距离"概念,构建以顾客需求竞争评价信息总相离度最大化为目标的单目标优化模型以确定顾客需求竞争性优先度。采用拉格朗日函数求解此优化模型,并对求解结果进行归一化处理以获取归一化的顾客需求竞争性优先度。通过与经典信息熵方法进行对比,论证了该方法的适用性及优势。     

面向物流任务的跨组织边界物流资源优化配置

针对物流任务执行过程中物流资源配置效率低的问题,结合物流资源优化配置过程多目标、多约束、环境多变的特点,提出面向物流任务的跨组织边界物流资源优化配置策略。该策略设计了以物流资源信息共享平台为基础的跨组织边界物流资源优化配置流程,并重点针对配置流程中物流资源优化配置方案的确定,建立以时间、成本、质量和服务为目标的跨组织边界物流资源优化配置模型,并给出基于遗传算法的求解过程。以一个商品车配送任务的实例验证了该流程、优化配置模型及求解方法的有效性与实用性。     

不确定环境下基于质量功能展开的电动汽车技术特性综合重要度确定

电动汽车技术特性重要度的确定是电动汽车研发的关键环节,能协助研发主体优化资源配置,更好地满足顾客需求。综合考虑顾客需求、竞品情况、技术可得性情况以及企业自身实力情况,提出一种不确定环境下基于质量功能展开的电动汽车技术特性综合重要度确定模型,为电动汽车制造企业提供了一种科学、有效的开发工具。该模型利用基本不确定语言信息刻画不确定评估信息,模型的基本过程为:识别顾客需求,并利用最佳—最差权重确定方法(BWM)确定顾客需求重要度;确定顾客需求与技术特性关联关系,基于顾客需求重要度确定技术特性基本重要度;利用BWM方法,确定基于竞品分析的修正重要度、基于技术可得性的修正重要度以及基于自身实力的修正重要度;综合基本重要度与修正重要度,确定技术特性综合重要度。最后,以某一企业的电动汽车研发案例为对象,论证了该模型的可行性与有效性。     

基于KANO模型的旅行社顾客满意要素实证研究

基于KANO模型对影响旅行社顾客满意的要素进行分析,并利用南京和开封的调研数据,对满意要素进行了分类。研究结果表明：导游服务和游览活动是提升顾客满意的关键要素,服务诚信和办事效率是消除顾客不满的关键要素。最后,针对研究结论提出相关建议,为改善旅行社服务品质提供决策上的依据。     

基于顾客满意的企业资源配置决策优化模型

将质量功能展开的分析方法引入顾客满意度优化研究中,通过质量屋中矩阵图表的形式描述了顾客满意需求与企业资源配置要素之间的关联关系,并对此进行量化分析.通过定义资源配置要素配置率的概念,来解决顾客满意度和资源配置多因素间由于量纲不同导致组合优化困难的问题,建立了基于质量功能展开的顾客满意度优化决策模型.通过算例分析,说明了所建模型的有效性和合理性,解决了企业资源配置过程中实施顾客满意战略的多因素多目标的规划问题,实现了企业资源配置成本与顾客满意度的双赢目标.     

基于KANO模型的旅行社顾客满意要素实证研究

基于KANO模型对影响旅行社顾客满意的要素进行分析,并利用南京和开封的调研数据,对满意要素进行了分类.研究结果表明:导游服务和游览活动是提升顾客满意的关键要素,服务诚信和办事效率是消除顾客不满的关键要素.最后,针对研究结论提出相关建议,为改善旅行社服务品质提供决策上的依据.     

面向顾客购买偏好的产品配置研究

为了将顾客购买偏好行为有机地融入产品配置设计中,从而提高企业产品的市场竞争力,建立面向顾客购买偏好的产品配置模型,该模型将配置单元、配置规则及配置约束以类单元为核心进行有效集成;基于该模型给出联合分析法分析实现顾客购买偏好的策略,并给出基于SPSS软件的配置单元效用值求解算法,设计了以消费者偏好最大满足度为目标、基于遗传算法理念的算法体系,来完成配置方案优选。最后,以某公司的电脑配置设计为应用实例,验证了所述方法的可行性和有效性。     

基于多方法融合的服务设计过程优化

为提高服务设计的质量和效率,提出了多方法融合的服务设计过程模型.基于设计思维5阶段模型分析了服务设计过程特征,构建了服务设计阶段流程.应用QFD分析了利益相关者需求及系统要素,定义待解决问题及其权重,依据服务问题特征将问题定义为2种类型,并通过TRIZ构思设计概念.在此基础上,基于情感层次理论完成设计概念,并实现了原型可视化展示.在测试评价阶段,通过确定服务属性评价标准及方法,对用户进行测试,获取了用户反馈信息,进而评估服务系统的可行性.通过整合可行的设计概念形成完整设计方案,并由服务蓝图等工具交付,为后续方案实施提供依据.最终通过实例验证了该模型的有效性,为服务设计实践提供参考.     

改进型汽车产品设计的需求转化研究

为了准确将改进型设计汽车产品的顾客需求转化为确切的产品技术要求,从顾客需求出发,确定出需要改进的技术项目;进而利用开发团队的经验和竞争对手的信息确定出改进型设计汽车产品的顾客目标需求满意度,以此为目标,以技术要求计划改进率变化范围和开发成本为约束函数,建立了多目标规划决策模型,并给出了基于Matlab模型求解算法,利用该算法确定出技术要求设计目标值.通过实例运行表明该需求转换优化决策模型是有效的、可行的.     

基于地图API的农资服务网点电子地图设计与实现

为了解决农资消费者和农资企业管理者对农资服务网点地理位置不易获取和农资信息匮乏的问题,采用了在百度地图API的基础上设计并实现农资服务网点电子地图系统的方法。首先对开放式地图API的特点、功能进行了总结,提出了基于地图API的电子地图服务技术框架;然后根据需求分析和可行性分析确定了系统功能模块的整体设计框图;最后详细介绍了各个模块的功能设计和实现。该电子地图系统实现了农资服务网点信息在线浏览、检索、统计分析等功能。     

关于深度学习的在线评论挖掘及需求获取方法

针对传统用户需求获取方法数据量少、实时性差、成本过高等问题,提出一种基于深度学习获取用户生成内容(User-Generated Content,UGC)有效数据的在线评论挖掘及需求获取方法.以电子商务平台在线评论信息为数据源构建UGC在线评论语料集,并提出了一种结合机器学习与人工审查的需求获取方式,通过卷积神经网络过滤大型UGC在线评论语句的非信息性内容,并利用数据分析工具对用户需求嵌入密集的相似性语句进行聚类分析,以避免对重复性内容进行采样.最后由专业分析人员对机器学习所提取的用户需求进行有效审查以提升需求信息准确率.通过老年代步车设计需求获取过程为案例验证模型,证明了所研究方法的高效性和准确性.利用对用户反馈信息的分析,为企业新产品研发提供了理论支持与技术支撑.