新产品开发方案的模糊综合评价法

新产品开发方案的模糊综合评价法 唐 莉 摘要：采纳模糊综合评判法及可信因子综合法，从技术性能指标、财务指标、市场环境指标、社会生态评价指标4个方面对新产品开发方案做出了综合评价，可信因子及其综合方法的引入，加强了对推断结果精确度的监督。结合某防火门厂开发新产品的实例进行了验证。 关键词：新产品；模糊综合评判；隶属度；可信因子 中图分类号：N32 文献标识码：A 文章编号：1000-9779(1999)03-0073-04 Fuzzy Synthetic Judge about New Product Development Plan TANG Li （Financial and Economic Affairs Dept., Changsha Comm. Univ., Changsha 410076, China） Abstract： The author does a synthetic judge about new product development plan by using fuzzy synthetic judge and believe factor synthesis from four aspects: technology perance index、financial affairs index、market environment index、social ecologial judge index. Examples are given. Key words： new product； fuzzy synthetic judge; subordinate to degree; believe factor 随着科学技术的迅猛发展，新产品开发具有特殊重要的意义。运用模糊数学的一种详细应用方法——模糊综合评判法［1］，结合可信因子综合方法，可提高新产品开发的胜利率。 1 基本原理 模糊性是事物相对性的一种数学描述，模糊集是具有某种性质的界限不明确的事物和现象的集合。隶属度是指一个元素属于某一模糊集合的程度或资格。模糊矩阵又称模糊关系矩阵。模糊关系是指事实上存在，但又不能清楚确定，不能用一般有序对集合描述的关系。设U=(u1，u2，…，un)，V=(v1，v2，…，vm)，rij代表元素集合描述ui和vj具有模糊关系的程度，则从U到V的模糊关系矩阵为： 这里：U为评价因素集；V为选择语等级集；rij为单独考虑因素ui时，ui的评价对等级vj的录属度；R又称为总评价矩阵。 模糊变换 B=A。R=(b1，b2，…，bm) 为综合评价的数学模型。式中：A是各评判因素权重的向量；R为各评判因素对各评语的隶属度；B是综合评判的结果。 R中元素rij既代表ui关于vj的“隶属程度”，也反映了评判ui为vj的集中程度，可将其量化作为一个重要参数体现在最终的评判结果中。称反映这种集中程度的量为“可信因子”或“信度”。 权数A的确定方法可采纳Dilphy法、FD法、推断矩阵法、AHP法等。确定信度的方法可用表1表示［2］。其中等级1可代表非常重要，…，等级N为极不重要等。 表1 重要性等级表 重要性等级 选择栏 等级1 等级2 等级3 … 等级N 等级量化后，对应于［0，1］闭区间上N次平分。如N取5，则依次得到［0.0，0.2］，［0.2，0.4］，［0.4，0.6］，［0.6，0.8］，［0.8，1.0］。要求每个评判者对ui(i=1，2，…，n)的重要性等级给出选择，填入重要性等级表相应栏中，对各栏票数进行统计，再进行归一化处理。例如u3代表产品竞争实力，统计出各等级票数pij(j=1，2，…，n)为(3，6，0，0，0)，归一化得数组{pi1/k,pi2/k,…,pin/k}，即(3/9，6/9，0， 0，0)。可取权重向量ai的信度max(pij/k)(j=1,2,…,n)。对权重向量A={a1,a2,…,an}（ai=1）就有对应的信度向量{c1，c2，…，cn}。下面对可信因子进行综合。 对于B=AR={b1,b2,…,bm}，其信度合成为： Hi=εmax{θ1i,θ2i,…,θmi}+〔(1-ε)/n〕θji i=1,2,…,m(1) 其中： θij=εmin{cj,rij}+(1-ε)(cj+rij)/2 j=1,2,…，n(2) ε可如下配置： ε=1-min{c1，c2，…，cn} 得到信度的评判结果： 当出现多峰值时，按最大隶属度法难以确定，但通过可信因子综合，可判定归属等级。 在新产品开发决策中，利用综合评判模型进行综合评判，可避开企业只考虑利润最大化，而是将综合效益作为企业目标，并且使决策者一起先就从整体角度对该种新产品开发进程有较深刻的了解，对整个产品经济寿命周期中可能出现的风险及早防范。为了使评价结果更加可信，在一般模糊评判模型的基础上引进“可信因子”及其综合方法，体现了模糊综合评判不确定性的实质。带信度的评判结果使一些原本不易判定的问题得到合理解决，同时也提示决策者慎重对待信度低的评判结果。 2 实例分析 对黑龙江省某防火门厂开发的高层建筑防火门进行开发方案的模糊综合评价。 1) 设定开发防火门的评价要素。依据已知的影响新型防火门开发环境的各项指标因素［3］将评判要素分为3个层次，如图1所示。 图1 因素关系树 2) 用户评判。评判等级定为5个，即：评判等级={很好，好，一般，差，很差}。将5个产品评判要素列在一张表上，附产品功能介绍，分发至有关用户进行评判，采纳专访方式共发出评判表50份，得到有效评判表48份。对数据进行分析整理后，得到各要素的评判结果如下： R质=(0.3， 0.4， 0.3， 0.0， 0.0) R价=(0.1， 0.4， 0.3， 0.1， 0.1) R外=(0.2， 0.5， 0.2， 0.1， 0.0) R体=(0.1， 0.4， 0.5， 0.0， 0.0) R功=(0.2， 0.3， 0.5， 0.0， 0.0) 请10位专家及本企业10位各部门负责人对其他评判要素进行评判，共得到20份评判表。对数据分析整理后，得各要素的评判结果如下： R开发实力=(0.1, 0.3, 0.4, 0.2, 0.0) R生产技术=(0.0, 0.2, 0.5, 0.2, 0.1) R生产设备=(0.3, 0.3, 0.4, 0.0, 0.0) R组织管理=(0.1, 0.6, 0.3, 0.0, 0.0) R能=(0.2, 0.3, 0.3, 0.1, 0.1) R运=(0.3, 0.5, 0.2, 0.0, 0.0) R承=(0.0, 0.5, 0.2, 0.2, 0.1) R投=(0.1, 0.4, 0.3, 0.2, 0.0) R获=(0.4, 0.3, 0.3, 0.0, 0.0) R资=(0.4, 0.5, 0.1, 0.0, 0.0) R营=(0.0, 0.3, 0.3