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《东华大学》 2017年
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基于QFD质量屋和销量预测的新产品概念选型研究

于英楠  
【摘要】:新产品的研发对于企业提高自身价值、提升市场竞争力具有十分重要的意义,而新产品概念模型的选择是产品研发流程中的关键环节。概念选型的失误是目前企业新产品研发成功率低下的主要原因之一。提高该阶段决策的有效性对于提高企业产品研发的投资回报率具有重要作用。近年来国内外学者针对新产品概念设计的研究主要从两个方面展开,一方面是以技术为驱动,围绕新产品的支撑技术和生产工艺,通过与同行业竞争者的对比,对新产品的研发方案进行改进,但这种方法局限于产品本身而忽略了市场对于产品的潜在需求;另一方面是针对产品开发者的情感因素和消费者需求展开研究,考虑新产品的前景和研发的风险规避,对新产品的研发方案进行选择,但由于消费者的即时需求难以准确获取,其真实性和完整性无法得到保障,因此投入市场的新产品与大众的真实需求存在一定的偏差,从而影响新产品研发的成功率。由此可见,目前对于新产品研发概念模型决策的研究缺乏产品技术-顾客需求-市场潜力三者之间的平衡,本文主要以大众广泛应用且随时代发展和顾客需求多样化而更新较快的智能手机产品为研究对象,提出一种同时考虑顾客需求和市场潜力来进行新产品研发概念模型选择的方法,促使决策者做出更为合理的决策。本文的研究内容主要包括以下几方面:1)通过市场问卷调查和数据分析建立了智能手机产品的用户需求模型,并确定了各需求要素的权重系数;初步确立顾客需求与手机生产环节的各项参数指标的连接体系。2)基于层析分析法和模糊处理,建立三角模糊评价语言集,对研发产品构建改进的顾客需求-技术特性质量屋模型,确定顾客需求-技术特性关系矩阵,并进一步求得基于顾客需求的各技术特性的权重。然后将所求权重代入到改进的三角模糊-TOPSIS模型中,实现对备选研发方案的排序和初步筛选。3)建立基于实时市场销量情况的PSO-RBF神经网络预测模型来预测各个手机概念方案的市场潜力。本文首先提出一种基于抛物线的粒子群惯性权重因子选取方法以优化粒子群算法在全局搜索和局部搜索之间的平衡关系,再利用改进后的PSO算法对RBF网络权值、中心和基宽进行优化,建立PSO的粒子与RBF连接权、中心和基宽之间的映射关系,通过改进的粒子群优化的径向基神经网络对备选研发方案进行更准确的销量预测,并根据预测结果获取最终概念模型排序。4)基于以上建立的数学模型,运用yaahp和MATLAB软件进行仿真分析,将某品牌手机新产品的各项实际数据作为实验对象,同期新产品作为实验样本,评估PSO-RBF模型的预测精度及预测效果。同时对本文提出的模糊质量屋和销量预测相结合的两阶段产品概念选型方法,进行了可靠性和正确性验证。由有效性验证结果可知,对比顾客需求、市场前景单因素决策法和基于顾客需求及市场前景的两阶段组合决策法,单因素决策方法容易忽视其他因素对新产品研发成功的影响,降低新产品研发的成功率,从而为企业带来了损失,而多因素组合决策法则可以综合考虑多个因素对产品研发的影响,在一定程度上提升了新产品研发概念选型决策的有效性,对于企业新产品研发具有十分重要的现实意义。
【学位授予单位】:东华大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:F426.63;F273.1

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