一种产品服务系统方案评价方法与流程

[0001]
本发明属于先进制造业技术领域，具体涉及一种产品服务系统方案评价方法。


背景技术：

[0002]
随着经济的发展，我国的制造业已经转向了高质量发展阶段，服务型制造作为制造业高质量发展的主要关注焦点，已经成为当前很多制造企业选择的一种制造模式。当前，很多制造企业由生产型制造向服务型制造转变，在实施服务型制造的过程中，一方面，根据客户个性化、多样化的需求，将产品和服务进行融合，从而开发出满足客户需求的产品服务系统；另一方面，由于制造企业面临着资源和环境的双重约束，以及客户对产品服务系统的绿色化消费需求，所以，制造企业增强了产品服务系统的可持续性方面进行了相应的改进，从而产生了可持续性产品服务系统。可持续产品服务系统就是既追求“清洁生产”，又倡导“适度消费”，可以适度缓解人类过于依赖物质产品的状况，从而有效推进社会的可持续发展。制造企业在给客户提供可持续产品服务系统时，企业和客户都会面临多种选择，那么如何在针对客户个性化、多样化的需求，给客户精准的提供真正满足客户需求的产品服务系统的配置方案，这已是当前制造企业实行服务型制造战略面临的亟待解决的问题。
[0003]
已有的评价方法主要基于主观指标或者客观指标，将会面临主观指标的随意性与客观指标的数据差异性，缺少将主观指标与客观指标相结合的方法进行方案评价。因此，在已有学者们的研究的基础上，提出了将主客观指标相结合的基于组合权重的spss的方案评价方法，以此确定出spss方案的评价指标的组合权重，在此基础上，通过模糊综合评价方法对每一种方案进行打分，从而使得评价结果更贴近客户需求。


技术实现要素：

[0004]
本发明的目的是提供一种产品服务系统方案评价方法，该方法消除了主观指标的主观性和随意性，以及客观指标中数据的差异性问题，使评价结果更贴近现实情况。
[0005]
本发明所采用的技术方案是，一种产品服务系统方案评价方法具体按照以下步骤实施：
[0006]
步骤1：构建可持续产品服务系统spss的递阶层次模型；
[0007]
采用层次分析法构建spss方案评价指标的递阶层次模型；
[0008]
步骤2：构造spss的判断矩阵；
[0009]
采用1-9标度法，对spss方案评价体系中各评价指标进行两两比较，以此构建判断矩阵；
[0010]
步骤3：计算判断矩阵的特征向量近似值；
[0011]
利用“求和法”求判断矩阵的特征向量近似值；
[0012]
步骤4：计算特征向量对应的最大特征根；
[0013]
步骤5：对判断矩阵进行一致性检验；
[0014]
一致性检验通过计算一致性比例来决定，当一致性比例小于0.1，则认为判断矩阵
通过一致性检验；
[0015]
步骤6：通过ahp法确定每个评价指标的主观权重；
[0016]
步骤7：专家对每一个可持续产品服务系统关于各评价指标进行打分；
[0017]
步骤8：计算信息熵原始数据处理；
[0018]
采用信息熵的方法，对专家打分结果做无量纲化处理；
[0019]
步骤9：采用每个信息熵计算熵值；
[0020]
步骤10：计算差异系数；
[0021]
步骤11：计算每个指标的客观权重；
[0022]
步骤12：计算主客观权重组合；
[0023]
根据步骤6与步骤11所计算的主观权重和客观权重，将主客观权重进行组合，得到主客观权重组合；
[0024]
步骤13：对每个可持续产品服务系统的方案进行模糊综合评价打分，得到每个产品服务系统的模糊综合评价矩阵；
[0025]
步骤14：根据步骤12中每个指标的组合权重，得到每个可持续产品服务系统的模糊综合评价矩阵的组合权重向量；
[0026]
步骤15：计算每个可持续产品服务系统的模糊综合评判结果向量；
[0027]
根据步骤13与步骤14，计算出每个可持续产品服务系统的模糊综合评判结果向量；
[0028]
步骤16：计算每个可持续产品服务系统的方案的模糊综合评价分数；
[0029]
步骤17：将每个可持续产品服务系统的方案的模糊综合评价分数按照降序的方式进行排列。
[0030]
本发明的特征还在于，
[0031]
步骤1中，可持续产品服务系统的评价指标包括服务质量、环保绩效、技术难度、产品性能、服务成本、设备稳定性、顾客满意度、安全性、市场竞争度；
[0032]
步骤1具体为：
[0033]
根据可持续产品服务系统的评价指标构建该系统的评价指标体系，其中，目标层为可持续产品服务系统的评价指标体系，方案层为服务质量、环保绩效、技术难度、产品性能、服务成本、设备稳定性、顾客满意度、安全性、市场竞争度9个评价指标。
[0034]
步骤2具体为：采用德尔非法收集和分析数据，选择产品服务系统软件以及管理领域的业务人员以及本行业的专家、学者组成10-20人的评价小组，通过深度访谈的形式，并采用1-9标度法，对spss方案评价体系中各评价指标进行两两比较，以此构建判断矩阵a，其中，a表示判断矩阵，a
1n
表示第1个指标与第n个指标比较得到的重要性标度；
[0035]
步骤3具体为：利用“求和法”，计算出每个产品服务系统的特征向量近似值，即：
[0036]
w＝(w1,w2,...,w
n
)
t
[0037]
其中，w
i
表示判断矩阵a所对应的权重向量，a
ij
表示第i个指标和第j个指标对应的重要性标度，a
kj
表示第k个指标和第j个指标对应的重要性标度，并且k＝1,2,...,n，j＝1,2,...,n，w表示特征向量近似值。
[0038]
步骤4中，计算的特征向量对应的最大特征根具体为：
[0039]
其中，λ
max
表示特征向量对应的最大特征根，(aw)
i
为向量aw的第i个元素；
[0040]
步骤5中，一致性检验通过计算一致性比例cr来决定，即：
[0041][0042]
其中，cr表示一致性比例，n表示矩阵阶数，ri表示平均随机一致性指标，取值见表1；当cr＜0.10，即认为判断矩阵通过一致性检验；
[0043]
表1 1-9阶判断矩阵的随机一致性指标
[0044][0045]
步骤6具体为：如果判断矩阵的一致性是满足步骤5中cr＜0.10的要求，说明判断矩阵正确，那么，矩阵向量归一化得到特征向量近似值中的每一个因素则表示每个评价指标的主观权重，如果判断矩阵的一致性是不可以接受的，则应对判断矩阵作修正，也就是重复步骤2，直到判断矩阵的一致性满足步骤5中的要求，则说明判断矩阵正确，不需要进行修正；
[0046]
步骤7具体为：
[0047]
第一步，选取10-20名产品服务系统软件以及管理领域中既有实际工作经验又有较深理论修养的专家，成立专家小组；第二步，专家独立地对各个指标的相对重要性进行评分；第三步，回收结果并计算各项指标相对重要性评分的均值与标准差，重复第二步，专家在新的基础上重新确定各个指标的相对重要性分值，直到各项指标的相对重要性分值与其均值的离差不超过预先给定的标准为止，也就经过多次打分，最终实现所有专家对同一指标的打分基本一致为止，将此时各个指标的相对重要性分值作为该指标的相对重要性分数；最后，根据专家评分结果得到每个spss关于各评价指标的分数，形成原始数据。
[0048]
步骤8具体为：
[0049]
假设有m个spss，n项spss评价指标构成了一个原始数据矩阵，即x＝(x
ij
)
n
×
m
，对其做无量纲化处理，得到无量纲化的矩阵p
ij
；
[0050]
[0051]
其中，x表示原始数据矩阵，x
ij
表示第i行第j列的专家打分的数据，i＝1,2,...n，j＝1,2,...m，p
ij
表示原始数据矩阵做无量纲化后的矩阵，p
ij
表示无量纲化后的矩阵中第i行第j列的数据；
[0052]
步骤9中，每个评价指标的熵值e
i
具体如下：
[0053][0054]
其中，e
i
表示每个评价指标的熵值，i＝1,2,...,n，并且满足k＝1/ln m,0≤e
i
≤1，当p
ij
＝0时，p
ij ln p
ij
＝0。
[0055]
步骤10中，计算第i项spss指标的效用值，也称为差异系数，差异系数的计算公式如下：
[0056]
g
i
＝1-e
i
[0057]
其中，g
i
表示第i项spss指标的差异系数，e
i
表示每个评价指标的熵值；
[0058]
步骤11具体为：计算每个spss指标的客观权重w
i
，具体如下：
[0059][0060]
其中，w
i
表示第i项指标的客观权重，g
i
表示第i项spss指标的差异系数；
[0061]
步骤12具体为：设spss的主观权重向量为z1，客观权重向量为w2，组合权重为w；为使组合权重w(i)与z1(i)、w2(i)尽可能地接近，采用如下公式计算组合权重：
[0062][0063]
其中，i＝1,2,3...n；z1(i)表示i指标的主观权重，w2(i)表示i指标的客观权重。
[0064]
步骤13中，模糊综合评价矩阵是由每个评价指标的模糊综合评价集组成，每个评价指标的模糊综合评价集用r
i
＝{r
i1
,r
i2
,...,r
in
}表示，其中，r
in
表示指标i在不同评价等级上的评价值，i＝1,2,...,m，并满足将每个评价指标的模糊综合评价集组合起来，从而得到所有评价指标的模糊综合评价矩阵r＝(r1,r2,...,r
m
)
t
；
[0065]
步骤14中，组合权重向量为：k＝{w1,w2,...,w
m
}；
[0066]
其中，k表示评价因素的组合权重向量。通过组合权重来确定spss评价指标间的相对重要性次序，且
[0067]
步骤15具体为：
[0068]
首先，确定spss的评价等级域，也就是评判集v，设v＝{v1,v2,...,v
n
}，其中，n为总的评价结果数；v
n
为第n个评价对象专家打分的分数；
[0069]
其次，利用评价因素的组合权重向量k与模糊隶属矩阵r相乘，可以得到各评价对象的评判结果向量b；即：
[0070][0071]
其中，r
in
表示指标i在不同评价等级上的评价结果，i＝1,2,...,m，并满足b
n
表示第n个评价对象的评价结果；
[0072]
步骤16具体为：
[0073]
利用模糊综合评价的评判结果向量b和确定spss的评判集v相乘，从而得到相应的spss模糊综合评价分数，即：
[0074][0075]
其中，c表示spss模糊综合评价分数，b表示各评价对象的评判结果向量，v表示评判集，b
n
表示第n个评价对象的评价结果，v
n
为第n个评价对象专家打分的分数。
[0076]
本发明的有益效果是：
[0077]
本发明方法提出了将主客观指标相结合的基于组合权重的spss的方案评价方法，以此确定出spss方案的评价指标的组合权重，在此基础上，通过模糊综合评价方法对每一种方案进行打分，从而得到更加满足客户需求的方案。该方法消除了主观指标的主观性和随意性，以及客观指标中数据的差异性问题，使评价结果更贴近现实情况。
附图说明
[0078]
图1是本发明一种产品服务系统方案评价方法中spss的评价指标示意图；
[0079]
图2是本发明一种产品服务系统方案评价方法中spss评价指标的层次
[0080]
结构模型。
具体实施方式
[0081]
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
[0082]
本发明是一种产品服务系统方案评价方法，具体按照以下步骤实施：
[0083]
步骤1：构建可持续产品服务系统spss(sustainable product service system,简化为：spss)的递阶层次模型；
[0084]
采用层次分析法(ahp)构建spss方案评价指标的递阶层次模型；
[0085]
步骤1中，可持续产品服务系统的评价指标包括服务质量、环保绩效、技术难度、产品性能、服务成本、设备稳定性、顾客满意度、安全性、市场竞争度，如图1所示；
[0086]
步骤1具体为：
[0087]
根据可持续产品服务系统的评价指标构建该系统的评价指标体系，其中，目标层为可持续产品服务系统的评价指标体系，方案层为服务质量、环保绩效、技术难度、产品性
能、服务成本、设备稳定性、顾客满意度、安全性、市场竞争度9个评价指标。
[0088]
步骤2：构造spss的判断矩阵；
[0089]
采用1-9标度法，对spss方案评价体系中各评价指标进行两两比较，以此构建判断矩阵；
[0090]
采用德尔非法收集和分析满足客户需求数据，结合saaty1-9标度法，对图2的方案层中的指标进行两两判断对比，并进行打分，构造相应的判断矩阵，步骤2具体为：采用德尔非法收集和分析数据，选择产品服务系统软件以及管理领域的业务人员以及本行业的专家、学者组成10-20人的评价小组，通过深度访谈的形式，并采用1-9标度法，对spss方案评价体系中各评价指标进行两两比较，以此构建判断矩阵a，其中，a表示判断矩阵，a
1n
表示第1个指标与第n个指标比较得到的重要性标度；
[0091]
步骤3：计算判断矩阵的特征向量近似值；
[0092]
利用“求和法”求判断矩阵的特征向量近似值；
[0093]
步骤3具体为：利用“求和法”，计算出每个产品服务系统的特征向量近似值，即：
[0094]
w＝(w1,w2,...,w
n
)
t
[0095]
其中，w
i
表示判断矩阵a所对应的权重向量，a
ij
表示第i个指标和第j个指标对应的重要性标度，a
kj
表示第k个指标和第j个指标对应的重要性标度，并且k＝1,2,...,n，j＝1,2,...,n，w表示特征向量近似值；求得w的具体步骤为：首先，对判断矩阵a按列进行归一化处理；其次，对归一化后的判断矩阵a按行求和，得到相应的列向量，最后，对该向量归一化处理，得到特征向量的近似值。
[0096]
步骤4：计算特征向量对应的最大特征根；
[0097]
步骤4中，计算的特征向量对应的最大特征根具体为：
[0098]
其中，λ
max
表示特征向量对应的最大特征根，(aw)
i
为向量aw的第i个元素；
[0099]
步骤5：对判断矩阵进行一致性检验；
[0100]
一致性检验通过计算一致性比例来决定，当一致性比例小于0.1，则认为判断矩阵通过一致性检验；
[0101]
步骤5中，一致性检验通过计算一致性比例cr来决定，即：
[0102][0103]
其中，cr表示一致性比例，n表示矩阵阶数，ri表示平均随机一致性指标，取值见表1；当cr＜0.10，即认为判断矩阵通过一致性检验。
[0104]
表1 1-9阶判断矩阵的随机一致性指标
[0105][0106]
步骤6：通过ahp法确定每个评价指标的主观权重；
[0107]
步骤6具体为：如果判断矩阵的一致性是满足步骤5中cr＜0.10的要求，说明判断矩阵正确，那么，矩阵向量归一化得到特征向量近似值中的每一个因素则表示每个评价指标的主观权重，如果判断矩阵的一致性是不可以接受的，则应对判断矩阵作修正，也就是重复步骤2，直到判断矩阵的一致性满足步骤5中的要求，则说明判断矩阵正确，不需要进行修正；
[0108]
步骤7：专家对每一个可持续产品服务系统关于各评价指标进行打分；
[0109]
步骤7具体为：
[0110]
第一步，选取10-20名产品服务系统软件以及管理领域中既有实际工作经验又有较深理论修养的专家，成立专家小组；第二步，专家独立地对各个指标的相对重要性进行评分；第三步，回收结果并计算各项指标相对重要性评分的均值与标准差，重复第二步，专家在新的基础上重新确定各个指标的相对重要性分值，直到各项指标的相对重要性分值与其均值的离差不超过预先给定的标准为止，也就经过多次打分，最终实现所有专家对同一指标的打分基本一致为止，将此时各个指标的相对重要性分值作为该指标的相对重要性分数；最后，根据专家评分结果得到每个spss关于各评价指标的分数，形成原始数据。
[0111]
步骤8：计算信息熵原始数据处理；
[0112]
采用信息熵的方法，对专家打分结果做无量纲化处理；
[0113]
步骤8具体为：
[0114]
假设有m个spss，n项spss评价指标构成了一个原始数据矩阵，即x＝(x
ij
)
n
×
m
，对其做无量纲化处理，得到无量纲化的矩阵p
ij
；
[0115][0116]
其中，x表示原始数据矩阵，x
ij
表示第i行第j列的专家打分的数据，i＝1,2,...n，j＝1,2,...m，p
ij
表示原始数据矩阵做无量纲化后的矩阵，p
ij
表示无量纲化后的矩阵中第i行第j列的数据。
[0117]
步骤9：采用每个信息熵计算熵值；
[0118]
步骤9中，每个评价指标的熵值e
i
具体如下：
[0119][0120]
其中，e
i
表示每个评价指标的熵值，i＝1,2,...,n，并且满足k＝1/lnm,0≤e
i
≤1，当p
ij
＝0时，p
ij
lnp
ij
＝0。
[0121]
步骤10：计算差异系数；
[0122]
步骤10中，计算第i项spss指标的效用值，也称为差异系数，差异系数的计算公式
如下：
[0123]
g
i
＝1-e
i
[0124]
其中，g
i
表示第i项spss指标的差异系数，e
i
表示每个评价指标的熵值。
[0125]
步骤11：计算每个指标的客观权重；
[0126]
步骤11具体为：计算每个spss指标的客观权重w
i
，具体如下：
[0127][0128]
其中，w
i
表示第i项指标的客观权重，g
i
表示第i项spss指标的差异系数。
[0129]
步骤12：计算主客观权重组合；
[0130]
根据步骤6与步骤11所计算的主观权重和客观权重，将主客观权重进行组合，得到主客观权重组合；
[0131]
削除主观权重与客观权重在计算指标权重中的不足，因此，采用由最小鉴别信息原理推导出的公式计算两种方法的组合权重，得到观权重与客观权重相结合的组合权重向量。
[0132]
步骤12具体为：设spss的主观权重向量为z1，客观权重向量为w2，组合权重为w；为使组合权重w(i)与z1(i)、w2(i)尽可能地接近，采用如下公式计算组合权重：
[0133][0134]
其中，i＝1,2,3...n；z1(i)表示i指标的主观权重，w2(i)表示i指标的客观权重；
[0135]
步骤13：对每个可持续产品服务系统的方案进行模糊综合评价打分，得到每个产品服务系统的模糊综合评价矩阵；
[0136]
对现实中非线性的评价进行量化综合，最后得到可比的量化结果。步骤13中，对每个可持续产品服务系统的方案进行模糊综合评价打分，对打分结果做无量纲化处理，得到无量纲化矩阵，即：模糊综合评价矩阵。
[0137]
模糊综合评价矩阵是由每个评价指标的模糊综合评价集组成，每个评价指标的模糊综合评价集用r
i
＝{r
i1
,r
i2
,...,r
in
}表示，其中，r
in
表示指标i在不同评价等级上的评价值，i＝1,2,...,m，并满足将每个评价指标的模糊综合评价集组合起来，从而得到所有评价指标的模糊综合评价矩阵r＝(r1,r2,...,r
m
)
t
。
[0138]
步骤14：根据步骤12中每个指标的组合权重，得到每个可持续产品服务系统的模糊综合评价矩阵的组合权重向量；
[0139]
步骤14中，组合权重向量为：k＝{w1,w2,...,w
m
}。其中，k表示评价因素的组合权重向量。通过组合权重来确定spss评价指标间的相对重要性次序，且
[0140]
步骤15：计算每个可持续产品服务系统的模糊综合评判结果向量；
[0141]
根据步骤13与步骤14，计算出每个可持续产品服务系统的模糊综合评判结果向量；
[0142]
步骤15具体为：
[0143]
首先，确定spss的评价等级域，也就是评判集v，设v＝{v1,v2,...,v
n
}，其中，n为总的评价结果数；v
n
为第n个评价对象专家打分的分数；
[0144]
其次，利用评价因素的组合权重向量k与模糊隶属矩阵r相乘，可以得到各评价对象的评判结果向量b；即：
[0145][0146]
其中，r
in
表示指标i在不同评价等级上的评价结果，i＝1,2,...,m，并满足b
n
表示第n个评价对象的评价结果。
[0147]
步骤16：计算每个可持续产品服务系统的方案的模糊综合评价分数；
[0148]
步骤16具体为：
[0149]
利用模糊综合评价的评判结果向量b和确定spss的评判集v相乘，从而得到相应的spss模糊综合评价分数，即：
[0150][0151]
其中，c表示spss模糊综合评价分数，b表示各评价对象的评判结果向量，v表示评判集，b
n
表示第n个评价对象的评价结果，v
n
为第n个评价对象专家打分的分数。
[0152]
步骤17：将每个可持续产品服务系统的方案的模糊综合评价分数按照降序的方式进行排列，模糊综合评价分数最高的可持续产品服务系统的方案能够更好满足客户需求。