基于关联规则的绿色产品目标客户分析

产品的配置决定产品的客户人群,针对不同的绿色产品环境性能指标,提出了一种基于关联规则的绿色产品目标客户分析方法。该方法首先建立产品环境性能词集,将数据采集技术获取的数据通过相似度与产品环境性能词集进行匹配,得到客户需求数据库,在此基础上,构建大数据环境下采用嵌入Mapreduce的apriori算法研究绿色产品环境性能指标与客户特征之间的联系,确定绿色产品的环境性能指标与客户特征之间的强关联规则。最后以某洗衣机企业的不同能耗等级产品分析为例,验证方法的可行性与有效性。     

客户偏好驱动的产品配置设计过程研究

为使企业的产品配置结果更好地满足客户个性化、多样化、差异化需求,结合客户满意度理论、产品配置设计等理论方法,从客户偏好特征、产品配置设计过程、客户偏好驱动的产品配置设计求解等三个方面,对客户偏好驱动与企业产品配置设计过程进行系统理论研究。不同于传统的产品配置设计过程,客户偏好驱动的产品配置设计是基于对企业终端客户个性化、多样化、差异化偏好需求信息收集和识别的基础上,通过将客户偏好信息映射到产品设计的功能、外观、形态等设计属性层面,并在此基础上,基于传统产品配置设计求解过程,实现对客户偏好驱动的产品配置设计的求解,实现对对企业终端客户个性化、多样化、差异化偏好需求的满足。研究结果可以为企业更好地满足终端客户的偏好需求、提高企业产品附加值和竞争能力,以及实现客户与企业的双赢等奠定重要的理论支撑。     

基于Web源的客户需求获取及分析方法

为把握市场动态和了解客户需求,提出一种从广域网中及时获取及分析客户信息的方法。在对比分析分散式和集中式Web信息源优劣特征的基础上,提出了由集中式Web原始信息源到市场分析数据集间的映射关系,建立了以产品生命周期特征为基础的信息分析知识库以及相应的量化处理规则集。该方法基于所建立的知识库和分析规则,采用规则驱动的数据挖掘技术,首先进行原始Web信息单元特征定位分析,进而对信息单元中的客户需求进行词频统计分析和内容分析,以形成产品市场整体趋势以及系统的客户需求分布。最后结合典型行业的信息源进行了具体应用。     

面向需求增溢的客户满意度模型研究

提出一种面向需求增溢现象的产品综合客户满意度计算方法,该方法首先对需求质量特征类型和客户满意度区间进行划分;然后采用分段式指数型函数建立不同类型的客户需求特征满意度模型;最后采用层次分析法确定各个需求特征的相关权重,从而得到不同产品对应的客户综合满意度。以工程自卸车产品客户选择为例,对该客户满意度模型应用的有效性和实用性进行了说明。     

基于改进Apriori算法的客户需求数据分析方法

为了更好的利用与产品参数方面的客户需求数据,提出了一种基于布尔矩阵改进的Apriori算法对客户需求数据信息进行分析。首先,针对Apriori算法在每次由低维度连接生成高维度的候选频繁项集时都需要扫描整个数据库非常耗时的缺陷,利用布尔矩阵对其进行改进,把客户需求数据映射成布尔矩阵;其次,采用迭代和剪枝的方式,利用改进后的算法对客户需求数据进行分析,计算出满足设定支持度的最高维度的频繁项集,挖掘出客户需求信息之间的不确定性联系,为设计制造出满足客户需求的产品提供参考。通过分析,改进后的算法在计算的时间复杂度和空间复杂度方面更优;最后以某企业针对冰箱产品开展的客户需求调查结果为例,说明该方法的具体实施过程。     

面向产品全生命周期的需求信息管理模型研究

为了在产品全生命周期管理系统内有效实现以客户需求为中心的信息管理,提出了面向产品全生命周期管理的需求信息管理模型.集成客户需求信息,采用结构图法建立需求信息流程图.概念化描述需求信息的三个维度,应用矩阵方法分析产品全生命周期管理部门级、协同级和系统级三种不同层次的模型结构,并采用语义方法描述模型的特征.在视图结构关系研究中,应用函数形式化方法,以数据流视图为中心,研究模型视图结构关系的映射机制,并对其模型的存储结构进行表达.最后,以汽轮机产品为例,进行应用研究.结果表明,研究需求信息管理模型,为产品全生命周期管理系统设计、制造、销售等阶段提供了实施策略,最大限度地满足了客户需求.     

基于客户需求的产品平台设计研究

现今市场,客户的个性化定制需求日益增长,采用产品平台进行产品开发是满足大批量定制需求的重要方法。从分析产品客户需求出发,首先确定核心客户需求,然后应用质量功能展开(QFD)方法将核心客户需求映射为产品物理结构部件。依据物理结构部件特征的相似性分析,确定通用部件,构建出通用化对象的特征矩阵,运用自组织神经网络(SOM)算法对特征矩阵进行计算,可以得到满足不同产品的产品平台通用部件,并以此为基础构建了产品平台。最后以自行车为例,验证了该方法的有效性。     

大规模定制环境下客户需求获取支持系统研究

为了便捷有效地获取不同客户的定制需求,对大规模定制客户需求获取支持系统进行了研究。提出了大规模定制客户需求获取支持系统的总体框架,对系统进行了总体结构设计,并对主要功能模块进行了阐述,给出了部分功能的实现方法。通过获取客户个人特征信息和初始需求信息,利用Web技术、个性化推荐技术等关键技术,为客户推荐合适的定制选项生成个性化的定制界面,更加有效地获取客户的需求,帮助客户完成产品的定制。最后通过案例说明了该系统的有效性和实用性。     

基于商业智能的BOM自动生成方法的研究

针对目前面向客户定制生产的制造业企业物料清单数据增长过快,管理、维护困难等问题,构建了一种基于商业智能的物料清单自动生成方法.该方法从物料需求计划系统中提出按产品族组织的模块化物料清单,通过输入用户定制需求信息,经过多元回归分析,自动生成满足客户需求的物料清单,显著提高了企业对客户需求的响应能力和物料清单的准确性.采用该方法开发的原型系统已在某汽车制造企业投入应用,实现了对客户需求的快速响应,并极大地改善了物料清单管理.     

基于产品性能词典的评论数据驱动客户需求模型研究

利用数据驱动手段快速准确地从客户行为数据中获取客户需求信息是产品开发中亟待解决的问题,为此对客户需求模型进行研究,提出了评论数据驱动下客户需求建模的方法。首先,针对基于主题聚类的评论分析中主题数目不易确定的问题,提出了产品性能词典,用以确定聚类主题,对TF-IDF方法进行了改进,用于词典创建,并基于产品性能词典完成了客户需求挖掘。其次,针对现有产品评论研究缺乏需求分析过程的问题,提出基于产品评论数据的Kano分析方法,在此基础上引入物元表示法对客户需求模型进行量化表达。最后通过实例研究验证了所提方法的可行性与有效性。