W 公司 ALEB 自动装车装备设计需求优化研究
🔧 研究方法：
访谈法、场景分析法、头脑风暴法、最优最劣法(BWM)、决策试验和评价实验室法(DEMATEL)、QFD、多目标0-1整数规划
W 公司 ALEB 自动装车装备设计需求优化研究
一句话摘要：以 W 公司 ALEB 自动装车装备为对象，综合运用 BWM、DEMATEL、QFD 和多目标 0-1 整数规划，构建「顾客需求获取 → 设计需求转化 → 多目标优化求解」的完整设计需求优化方法论，并验证其有效性、高效性和稳健性。
📝 摘要
以 W 公司 ALEB 自动装车装备为对象，运用 QFD 质量功能展开和 Kano 模型进行设计需求分析和优先级排序，通过多目标优化方法进行方案选择。
基本信息
| 字段 | 内容 |
|---|---|
| 题目 | W 公司 ALEB 自动装车装备设计需求优化研究 |
| 学校 | 浙江大学（工程师学院） |
| 作者 | 徐晓望（指导教师：刘景江；合作导师：赵振） |
| 学位 | 工程管理硕士 |
| 年份 | 2022 |
| 行业 | 制造业 / 自动化装备 |
| 研究方向 | 需求管理 / 设计需求优化 |
| 关键词 | 质量管理；设计需求；质量功能配置；多目标优化；自动化装备 |
🎯 研究问题
自动装车装备设计需求不明确、优先级不清晰。
研究背景与问题
W 公司长期为多个行业顾客定制化设计自动装车装备，ALEB 是为食品饮料行业定制的一款产品。设计过程中，设计团队以设计需求清单为依据，而非让每位设计工程师知悉顾客原始诉求。如何快速准确地捕获顾客需求、有效转化为设计需求，进而分析和优化这些需求，是 ALEB 定制化设计成功的关键。
核心方法
- 顾客需求获取：应用 访谈法、场景分析法 和 头脑风暴法 全面获取 ALEB 的顾客需求。
- 需求重要度计算：采用最优最劣法（BWM）与决策试验和评价实验室法（DEMATEL）计算顾客需求重要度。
- 需求转化：基于连续区间值语言术语集的质量功能配置（QFD）方法将顾客需求转化为设计需求并计算设计需求重要度。
- 多目标优化：以顾客满意度和成本为目标变量，应用多目标 0-1 整数规划求解 Pareto 最优解集，根据目标偏好选取最满意的设计需求方案。
- 验证：定性评价优化效果，通过定量对比分析和稳健性检验证明方法的有效性和稳健性。
主要结论
- 优化方法高效，可获得灵敏度高的 Pareto 最优解集。
- 定量对比分析和稳健性检验证明方法有效且稳健。
- 为 W 公司 ALEB 设计需求优化提供了理论和实践指南，也为其他自动化产品的设计需求优化提供了参考。
亮点与可借鉴之处
- BWM + DEMATEL + QFD + 多目标 0-1 规划 的四阶段方法论链条，结构完整、方法先进
- 顾客满意度和成本的双目标 Pareto 优化，兼顾质量与经济性
- 可迁移至各类定制化装备/产品的设计需求分析与优化
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📂 原文
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