市场竞争性评价矩阵定性指标计算
定性指标定量化方法很多，如专家评分、模糊评价、层次分析法等，因单指标赋值会给评价结果带来偏差，而模糊评价中模糊隶属度函数，得出此过程极大程度地受到了主观因素的影响，这样直接导致了决策结果难以保证科学合理。因此，本文运用云模型表示决策者提供的评价信息，有效解决了市场竞争矩阵中定性指标定量化处理问题。云模型是定性概念与定量描述的不确定性模型,该模型把模糊性和随机性融合在一起，以实现定量和定性分析。云的数字特征通常是由如下几个参数来表示的：期望值尽、熵尽、超熵乂。其中，期望值指的是属性概念在论域的中心位置，是一个最有利于体现这一概念的参数；熵是对属性概念的模糊程度进行衡量的参数，体现的是被属性概念所接受的范围；超熵是云滴的离散程度的参数，表明了属性概念随机性和模糊性的关联。借助/H立专家对定性指标进行语言型评判，各个语言型评价值都有一个云模型与其对应，那么A个语言型评价值便可通过一个综合云模型进行表示[122]，借助故障数据计算，按照同样方法，可知国外和国内同类机床产品MTBF和维修时间值，同时基于故障数据，由4家用户对三种机床在各个指标上的表现进行满意度的赋值打分（其中定量指标值通过计算给定，这是因为机床在MTBF和维修时间指标上并不存在统一评判标准，故此处直接给出定量值），如表3.12所示。表3.12指标语言值评价结果 用户可用 待评产品 国外同类产品 国内同类产品 性需求 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 MTBF 659 659 659 659 1576 1576 1576 1576 664 664 664 664 精度保持性 一般 一般 一般 一般 较好 较好 一般 一般 一般 一般 一般 一般 故障诊断 一般 较好 较好 一般 较好 较好 好 好 一般 一般 一般 一般 维修难易程度 较差 较差 一般 一般 一般 一般 较好 较好 较差 较差 差 差 符合维修的人机环工程要求 一般 较差 较差 一般 较好 较好 较好 较好 一般 较好 较好 一般 维修费用 较好 较好 一般 一般 较差 较差 差 差 一般 较好 较好 一般 维修时间 53.9 53.9 53.9 53.9 28.7 28.7 28.7 28.7 30.4 30.4 30.4 30.4 将各语言值通过云模型反映出来，为最终的评价结果，结合整机MTBF， 通过式（3-48)得出定性指标的期望值，并将其作维修时间的具体数值，得到3个企业7个指标构成 的初始决策矩阵，即市场竞争性评价矩阵，见表3.13。在该矩阵中，国内外同类产品的定量值通过样本数据计算以及评分得到，具体方法参考本系列机床产品。表3.13指标初始决策矩阵 加工中心用户可用性需求 待评产品 国外同类产品 国内同类产品 MTBF 659 1576 664 精度保持性 0.5000 0.6187 0.5000 故障诊断 0.6187 0.8823 0.5000 维修难易程度 0.3813 0.6187 0.1177 符合维修的人机环工程要求 0.3813 0.6910 0.6187 维修费用 0.6187 0.1177 0.6187 维修时间 53.9 28.7 30.9 本文采摘自“基于QFD的加工中心可用性保障技术研究”，因为编辑困难导致有些函数、表格、图片、内容无法显示，有需要者可以在网络中查找wnsr888手机版相关的文章！本文由海天精工整理发表文章均来自网络仅供学习参考，转载请注明！相关内容可查阅：主页（加工中心）、产品页（CNC加工中心）、文章页（精工加工中心）