基于质量技术特征改善率的并行优化模型分析

基于质量技术特征改善率的并行优化模型分析 论文关键词：质量技术特征；质量功能配置(QFD)；客户需求；优化模型 论文摘要：将用户需求的目标客观地反映在产品质量技术特征中是质量功能配置(QFD)应用的重要内容。本文根据用户需求的目标值及QFD建立的质量屋信息，提出了基于产品质量技术特征改善率的并行优化方法，建立了止回阀质量技术特征并行优化模型，得到了优化后止回阀质量技术特征改善率，为该类产品应用QFD方法进行改进设计提供了科学依据。 质量功能配置(Quality Function Deployment，简称QFD)是一种用户驱动的产品开发和质量保证方法。它采用系统的、规范化的方法调查和分析客户的需求，并采用结构化的框架将其转换为产品开发过程中的各种技术特征信息，使得设计和制造的产品能真正地满足客户需求。 QFD是通过对产品质量技术特征指标值的改进来满足用户需求，提高用户对新设计产品或改进产品的满意度。在产品的设计或改进过程中，对某个用户需求评价目标值的改善，是通过与之相关的质量特征性能指标的改善来获得的。为了对产品进行改进，必须准确地描述出用户需求评价目标值与具体的质量特征指标值之间的内在关系。要准确地描述出用户需求评价目标值与质量特征之间的函数关系，在具体实施上存在很大的困难。因为它们处于不同的标度上，前者属于离散的或连续的顺序标度，后者则不然，而且每个质量特征指标的度量单位也是不一样的。将一顺序标度变量表达为非顺序参数辨识，尤其是当增加质量特征时，还需要重新设计系统辩识数据进行系统辩识，这在实际应用中显然是不合理的。为了解决质量技术特征并行优化中所面临的这一问题，基于质量技术特征改善率的优化策略不失为一种有效方法。 1质量功能配置 质量功能配置(QFD)在20世纪60年代末，由日本学者Yoji Akao(赤尾洋二)教授首次提出。该方法综合运用系统工程思想，是企业提高产品质量和竞争力的有力工具之一。QFD是把顾客对产品的需求进行多层次的演绎分析，转化为产品的设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的质量工程工具。它的基本思想是:在产品设计或开发过程中，所有的活动都由“顾客的声音”VOC ( Voice of Custourer)驱动，并把顾客的需求体现到产品设计中去，在满足顾客需求前提下，全面考虑开发时间、质量、成本、服务、环境的关系，实现最优化。 质量功能配置的核心是在获取和综合用户需求的基础上，采用科学和系统的方法，将用户需求分解为产品技术特征、零部件技术特征、制造过程工艺特征及质量控制方法。QFD最常用的方法是四阶段分解方法:产品规划(Product Pl arming )、零部件配置(Parts Deployment )、工艺规划(Process Planning )及生产规划(Production Planning )。它将用户需求分层地转化为产品技术特征、零部件特征、工艺特征和生产质量控制方法等一系列能测量的、可操作的事件、活动或指标。为制订产品规划、工艺计划、生产计划，以及产品和工艺的连续质量改进，提供决策支持。在展开过程中，上一步的输出就是下一步的输人，构成瀑布式分解过程。如图1所示，每一分解阶段对应一个质量屋。 质量屋的规划过程分为质量屋的建立和质量屋的决策两个过程。质量屋的决策部分是利用质量屋中的各部分信息，对质量特征进行并行优化，确定每个质量特征的性能指标目标值。因此，质量屋的决策部分的关键是产品规划中质量特征的并行优化问题。通过质量特征并行优化后的质量特征目标值，是QFD分解过程中最为重要的输出信息，是开发新产品及改进现有产品的重要依据和重点。 2质量技术特征并行优化方法 2.1用户需求改善率与质最技术特征改善率的关系 设yi，(i=1，2m)为用户需求改善率，xj(j = 1，2，m)为质量技术特征的改善率，则yi和xj存在下列关系: 利用QFD建立的质量屋获取的各部分信息以及用户需求的改善率，来优化得到质量技术特征改善率，根据原有产品的性能指标值，就可确定改进产品对应技术特征的目标值。 2. 2质且技术特征并行优化模型 线性规划是一种解决优化资源分配问题的重要方法。不同的质量特征并行优化策略，对应不同的线性规划优化模型。根据线性规划中的目标规划，结合产品开发的目标和其所具备的各种资源，做出一个有效的产品设计规划，同时能够分析设计的产品达到各种目标的程度和差距。在目标规划中，产品开发的所有目标可以在一个或几个函数里加以考虑，然后求最优解。这个过程是使这些规定的目标离差最小，即最大程度地接近目标。用yi-代表未达到第i个目标的目标离差量，用yi+代表超出第i个目标的目标离差量。这些离差变量必须出现在目标函数和目标约束中。 如果目标规划只有单个目标，则称为单目标规划;有多个目标就称为多目标规划。质量特征并行优化单目标规划模型为: 其中:i为用户需求下标，i=1，2，m；j为质量特征下标，j=1，2，fi认为第i个用户需求和质量特征的函数关系，反应在质量屋的关系矩阵中;gi为第j个质量特征和其他质量特征的函数关系，反应在质量屋的自相关矩阵中;U为质量特征改善和所需单位总成本的函数关系;V为质量特征改善和所需单位实施时间的函数关系;Rk为除了成本和时间外的其他产品开发资源约束函数;wi为归一化后第i个用户需求的权重;xi为第j个质量特征的改善率，为多目标优化的决策变量;Lj为第j个质量特征允许的最小改善率;Mj为第j个质量特征允许的最大改善率; Y为第i个用户需求的目标改善率;Yi为未达到第i个用户需求目标改善率的目标离差量;Y广为超出第i个用户需求目标改善率的目标离差量;C为预先确定的质量特征实施所能提供的单位总成本的上限值;T为预先确定质量特征实施所能提供的单位时间的上限值;b*为除了成本和时间外的其他产品开发资源约束常数。 该模型是以用户需求的改善率为优化模型的目标，其目的是使未达到用户需求目标改善率的目标离差量总合最小。 3实例 以阀门产品中的止回阀为例。应用QFD方法对止回阀进行产品规划，在产品规划质量屋中确定了9项用户需求，分别为噪音低、不渗漏、体积小重量轻、抗冲击性好、价格适中、水力损失小、易于装拆维修、安全可靠、使用寿命长;9项技术特征，分别为止回原理恰当、密封性、结构尺寸、结构强度好、成本、流阻系数、零部件标准化、可靠性、使用寿命。对用户需求重要度进行归一化处理，得归一化的用户需求重要度向量: 根据QFD质量屋中规划矩阵确定的用户需求改善率为: 根据QFD质量屋信息，得到归一化的用户需求和技术特征关联强度系数矩阵如下: 将上述式(4)、式(5)及系数矩阵代人公式(2)和(3)，得到止回阀质量技术特征并行优化数学模型如下: 上述优化模型是以止回阀用户需求的改善率为优化模型的目标，其目的是使未达到止回阀用户需求目标改善率的目标离差量总和最小，同时也考虑了各用户需求的重要度。用单纯形法求解止回阀质量技术特征并行优化模型，得到止回阀质量技术特征改善率如表1: 通过以上的优化计算得到了各质量特征的改善率xj，它表示了各个质量特征项需要的相对改进程度，由于1.0xj1.5，当xj=1. 0时，理解为“产品该质量技术特征保持原来的程度，不做改进”;当xj=1. 5时，则理解为“产品该质量技术特征应做大的改进，使其达到同类产品的先进水平”;当1.0<xj<1. 5时，则理解为“产品该质量技术特征的改进在前两种改进程度之间的某个值”。由此看出，为满足用户需求的目标值，应优先考虑在止回阀的止回原理、结构尺寸和可靠性方面做较大的改进;其次应在结构强度、流阻系数和使用寿命方面做相应的改进;而在密封性、成本和零部件标准化方面可保持不变。 4结束语 在产品的改进设计中，如何针对用户需求目标的改进，将其客观地反映在产品质量技术特征的改进中，这是QFD方法在产品改进设计中应用的关键。根据QFD建立的质量屋信息，建立基于质量技术特征改善率的并行优化模型并求解，便得到产品质量特征中需要进行不同程度改进的特征项，为下一步具体提出产品质量技术特征的目标值提供了科学依据。值得注意的是，优化模型是建立在用户需求信息和质量屋信息的基础上，其中质量屋信息包含同类产品竞争对手相关信息，它是一个综合信息，这些信息获取的准确性直接影响优化结果。所以在该方法应用的前期，准确地收集各类信息是相当重要的。 9