隨著我國成為世界第二大經(jīng)濟(jì)體,人們對物質(zhì)生活的需求越來越多樣化。為了滿足人們?nèi)找嬖鲩L的物質(zhì)需求、提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量,國家提出了供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,目的就是為了提升供給的質(zhì)量。企業(yè)作為供給的微觀主體,是推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的關(guān)鍵力量。而企業(yè)要想實現(xiàn)有效供給,就必須在產(chǎn)品開發(fā)中考慮顧客的因素,轉(zhuǎn)變“以產(chǎn)品為中心”到“以顧客為中心”的生產(chǎn)方式,不斷提供滿足或超越顧客期望的產(chǎn)品。在當(dāng)今市場中,顧客需求的異質(zhì)性日益凸顯,終端消費者的需求呈現(xiàn)出個性化、多元化和波動性的特點。在這樣的環(huán)境中,企業(yè)如何在有限的資源下持續(xù)滿足顧客需求、實現(xiàn)有效供給是一個重要的問題。現(xiàn)有的研究已經(jīng)意識到了異質(zhì)性顧客需求對產(chǎn)品開發(fā)的影響,并且從市場細(xì)分的角度提出了顧客需求識別的相關(guān)理論和方法,但是針對產(chǎn)品開發(fā)中如何將異質(zhì)性的需求轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品工程特性還缺乏有效的數(shù)學(xué)模型和定量的方法,對相應(yīng)生產(chǎn)模式中產(chǎn)品質(zhì)量控制的方法的研究也較少,同時沒有將產(chǎn)品的設(shè)計、開發(fā)和生產(chǎn)環(huán)節(jié)有效統(tǒng)一起來進(jìn)行系統(tǒng)的方法設(shè)計。因此本文在異質(zhì)性顧客需求情境下,將產(chǎn)品的開發(fā)、設(shè)計和生產(chǎn)作為一個有機(jī)整體,圍繞“如何對異質(zhì)性顧客需求進(jìn)行識別”、“如何將顧客需求轉(zhuǎn)化為產(chǎn)... 

【文章來源】：上海大學(xué)上海市 211工程院校

【文章頁數(shù)】：144 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究的目的和意義
    1.3 研究內(nèi)容和方法
    1.4 研究的創(chuàng)新點
第二章 國內(nèi)外研究綜述
    2.1 顧客需求的識別
        2.1.1 傳統(tǒng)的顧客需求識別方法
        2.1.2 顧客參與情境下需求的識別方法
        2.1.3 雙聚類方法及其應(yīng)用
    2.2 模糊QFD的建模和優(yōu)化
        2.2.1 模糊QFD的建模
        2.2.2 模糊QFD的求解方法
    2.3 產(chǎn)品質(zhì)量控制研究
        2.3.1 非參數(shù)控制圖構(gòu)建
        2.3.2 基于最大熵分布的統(tǒng)計過程監(jiān)測
        2.3.3 最大信息熵分布的確定
    2.4 相關(guān)文獻(xiàn)評述
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于雙聚類的異質(zhì)性顧客需求識別方法
    3.1 基于Bimax的雙聚類算法
        3.1.1 Bimax算法
        3.1.2 RepBimax算法
        3.1.3 BiHCR算法
    3.2 CC算法
        3.2.1 相似性的描述指標(biāo)
        3.2.2 算法的基本原理
    3.3 BiHCR算法的應(yīng)用實例
        3.3.1 異質(zhì)性顧客需求的識別
        3.3.2 BiHCR聚類結(jié)果的分析
        3.3.3 結(jié)果的意義和啟示
    3.4 CC算法的應(yīng)用實例
        3.4.1 CC算法對顧客需求的識別
        3.4.2 CC算法的顧客需求結(jié)果分析及意義
    3.5 從顧客參與中識別顧客需求的過程和框架
    3.6 本章小結(jié)
第四章 異質(zhì)性顧客需求下基于模糊QFD的產(chǎn)品開發(fā)方法
    4.1 可信性測度相關(guān)理論
        4.1.1 模糊集
        4.1.2 可信性測度
        4.1.3 規(guī)則模糊數(shù)
    4.2 模糊QFD模型的構(gòu)建
        4.2.1 問題描述
        4.2.2 多細(xì)分市場總體顧客滿意度
        4.2.3 顧客選擇概率模型
        4.2.4 總成本約束下的QFD模型
    4.3 模糊QFD模型的求解
        4.3.1 模型去模糊化過程
        4.3.2 模型清晰化過程
    4.4 應(yīng)用實例
        4.4.1 背景描述
        4.4.2 模型求解
        4.4.3 對比研究
    4.5 本章小結(jié)
第五章 考慮異質(zhì)性需求下的產(chǎn)品質(zhì)量控制圖的構(gòu)建方法
    5.1 最大信息熵原理確定分布的模型
    5.2 質(zhì)量特性參數(shù)的最大熵分布
        5.2.1 已知先驗信息下的最大熵分布函數(shù)推證
        5.2.2 優(yōu)化求解過程
        5.2.3 案例驗證
    5.3 基于最大熵分布控制圖的構(gòu)建
        5.3.1 構(gòu)建原理
        5.3.2 控制圖的應(yīng)用步驟
    5.4 基于最大熵分布控制圖的性能評價
        5.4.1 平均運行長度
        5.4.2 與其他控制圖的比較
    5.5 仿真案例
        5.5.1 質(zhì)量特性參數(shù)為對稱單峰分布
        5.5.2 質(zhì)量特性參數(shù)為非對稱單峰分布
        5.5.3 結(jié)論與分析
    5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 研究總結(jié)
    6.2 研究展望
    6.3 相關(guān)建議
參考文獻(xiàn)
附錄 :文中縮寫匯總
攻讀博士學(xué)位期間完成的工作
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于信息熵與遺傳算法的公共交通線路選擇模型[J]. 劉倩茜,高寧波,鄭麗媛,吳鵬.  交通運輸工程與信息學(xué)報. 2016(01)
[2]我國服裝產(chǎn)業(yè)C2M“大規(guī)模定制”模式研究[J]. 金雙.  藝術(shù)教育. 2015(07)
[3]大數(shù)據(jù)驅(qū)動下顧客參與的產(chǎn)品開發(fā)方法研究[J]. 陳以増,王斌達(dá).  科技進(jìn)步與對策. 2015(10)
[4]利用雙聚類算法探測學(xué)科前沿及知識基礎(chǔ)——以h指數(shù)研究領(lǐng)域為例[J]. 方麗,崔雷.  情報理論與實踐. 2014(11)
[5]顧客參與、戰(zhàn)略柔性與產(chǎn)品創(chuàng)新關(guān)系研究[J]. 張新國,陳漫.  科技進(jìn)步與對策. 2014(12)
[6]基于顧客偏好和制造復(fù)雜性評價的產(chǎn)品規(guī)模優(yōu)化調(diào)度方法[J]. 黃健,齊二石,劉亮.  計算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2015(04)
[7]用戶參與虛擬社區(qū)中產(chǎn)品創(chuàng)新的影響因素研究——扎根理論研究方法的運用[J]. 錢坤,孫銳.  科技管理研究. 2014(06)
[8]基于參考依賴的改進(jìn)MNL模型預(yù)測電信套餐選擇行為[J]. 苗蘊慧,唐加福,張鐵軍.  系統(tǒng)工程. 2013(06)
[9]企業(yè)文化、價值承諾與品牌成長的路徑和機(jī)制研究[J]. 張燚,劉進(jìn)平,張銳,侯立松.  管理學(xué)報. 2013(04)
[10]基于MNL的電信消費者選擇套餐行為的預(yù)測及實證研究[J]. 苗蘊慧,唐加福.  系統(tǒng)管理學(xué)報. 2013(02)

博士論文
[1]考慮樣本條件的水文信息熵研究[D]. 劉登峰.南京大學(xué) 2018



本文編號：3461749