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????? 通机产品售后质量损失评估及预警控制方法研究# 李进才 尹超**|1|李进才 尹超|LI Jincai Yin Chao|重庆大学 机械传动国家重点实验室,重庆 400030|The State Key Laboratory Of Mechanical Transmission Of Chongqing University,Chongqing,400030|李进才(1986-),男,重庆大学工业工程专业硕士研究生,主要从事制造系统工程,网络化制造方向的研究.

|重庆大学制造工程研究所B502室|400030|[email protected]|15803055464|15803055464通机产品售后质量损失评估及预警控制方法研究|Rsearch on after-sale quality loss evaluation and early warning method of general machine products|国家863/CIMS主题资助项目(2007AA040701): Project supported by the National High ― Tech. R&

D Program for CIMS, China (No. 2007AA040701) (重庆大学 机械传动国家重点实验室,重庆 400030) 摘要:针对通机制造企业不能快速有效分析产品售后质量反馈信息,无法准确评估售后质量损失发展趋势,导致质量损失不能得到有效控制的问题,提出了一种通机产品售后质量损失评估及预警模型,建立了通机产品售后质量损失的四维度评价指标体系,并对售后质量损失的综合模糊评价、三层BP神经网络预测等关键技术进行了研究.最后,将以上研究成果在重庆一通机制造企业进行了实际应用,取得了良好的应用效果. 关键词: 通机产品;

质量损失;

质量评估;

质量预警;

质量控制 中图分类号:TP18;

C94 Rsearch on after-sale quality loss evaluation and early warning method of general machine products LI Jincai Yin Chao (The State Key Laboratory Of Mechanical Transmission Of Chongqing University,Chongqing,400030) Abstract: In view of the problem that general machine manufacturers unable to control the after-sale quality loss effectively because they couldn'

t analyse and evaluate the developing trend of quality loss correctly according to the feedback information from the customer. An after-sale quality loss evaluation and warning model for general machine products was put forward. The four dimension evaluation indicators for after-sale quality loss was founded. Then some of the key technologies were studied, including fuzzy comprehensive evaluation, three layers BP neural network forecasting about the after-sale quality loss. Finally, this method was successfully applied in a general machine manufacturer in Chongqing, and good results were obtained. Key words: General machine products;

Quality loss;

Quality evaluation;

Quality eraly warning;

Quality control 引言 通用机械(简称通机)制造企业产品结构复杂,客户量大面广,售后质量问题种类多样,在客户参与的售后质量问题网络化协同处理过程中产生了大量的售后质量反馈信息,但由于通机制造企业缺乏有效的信息分析方法支持售后质量损失(售后质量损失是指企业生产经营过程中,由于产品售后的质量问题导致的多种有形和无形的损失)的评估及预警,导致售后质量损失不能得到有效地控制.因此,采用科学的评估及预警方法,建立售后质量损失预警图,为企业质量管理人员进行质量改进,实现售后质量损失的事前预防监控提供决策支持,已成为广大通机制造企业有效控制产品售后质量损失的关键. 目前,广大通机制造企业主要应用较成熟的方法控制产品内部质量损失,即通过对产品的设计、制造过程进行质量控制来降低产品的质量损失.如文献[1]通过建立数学模型寻找产品各种参数的最优容差设计,期望达到产品的制造成本及售后质量损失成本之和的最小化.文献[2]为了降低汽车产品因不合理的概念设计引起的质量损失,通过建立概念设计的多层次质量评估模型来优选不同的概念设计方案.文献[3-5]采用各种质量控制方法,如过程能力分析,质量统计控制与诊断等,通过对生产过程质量状态的控制来降低产品制造过程的质量损失.以上研究从设计、制造过程进行质量控制能有效地降低通机产品的内部质量损失,但还存在以下不足:①对产品售后的质量损失控制薄弱,没有形成质量损失控制的闭环;

②对客户反馈的各种售后质量数据没有进行深度挖掘,不能为设计、制造过程进行质量改进提供有效的决策支持. 为此,本文综合考虑通机制造企业产品售后质量损失的影响因素,建立了通机产品售后质量损失评价指标体系,以售后质量反馈数据作为输入,采用综合模糊评价法对售后质量损失进行评估,基于BP神经网络对质量损失的发展趋势进行预测,建立预警图,从而为设计和制造过程的质量改进控制,降低售后质量损失提供决策支持. 通机产品售后质量损失评估及预警模型 针对通机制造企业不能对售后质量损失进行有效控制的问题,提出了通机产品售后质量损失评估及预警模型,主要内容包括评价指标体系的建立、评价指标权重的确定、评估方法的选择以及评估结果的预测.模型的实现过程如图1所示: 图1售后质量损失评估及预警模型 Fig.1 After-sale quality loss evaluation and warning model 模型的主要实现步骤如下: 步骤1:对通机制造企业市场运营过程中经常出现的各种产品售后质量问题进行分类;

步骤2:根据通机制造企业实际情况建立售后质量损失的评价指标体系;

步骤3:应用层次分析法,通过组织企业内外部专家打分确定判断矩阵,计算得出售后质量损失评价指标的重要度权值向量;

步骤4:根据层次分析法确定的评价指标权重,结合客户反馈的售后质量问题历史数据,采用模糊综合评价法对各种售后质量问题引起的质量损失定期进行综合评价,得出各种质量损失值的时间序列,;

步骤5:采用BP神经网络模型对步骤4中的时间序列进行预测,得出未来一段时间内各种质量损失预测值,根据预测值建立质量损失预警图. 步骤6:企业的质量管理人员根据售后质量损失的预警图,应用质量分析工具及方法,分析引起质量问题的各影响因素及环节,组织优势资源对相关环节加强质量控制、进行质量改进. 售后质量损失评价指标体系及指标权重的确定 建立售后质量损失评价指标体系 由于客户反馈的质量问题种类较多,且每种质量问题造成企业质量损失严重程度各不相同,因此,需要建立一个科学的售后质量损失评价指标体系.根据通机制造企业的售后反馈信息及企业的实际情况建立评价指标体系,如图2所示: 图2通机产品售后质量损失评价指标体系 Fig.2 Quality loss evaluation indicators of general machine products 图2中质量损失的评价指标分为品牌形象损失、客户满意度损失、企业与客户经济损失以及质量问题处理成本四大指标,每个大的评价指标又包含了二级分指标,具体如下: (1)品牌形象 各种质量问题的发生对企业的品牌形象要产生一定程度上的影响,影响程度主要从客户感觉的企业社会责任、对客户的关怀、品牌的竞争力损失以及客户感知的品牌美誉度几个方面来进行评价[6]. (2)客户满意度损失 根据ACSIM(American customer satisfaction index model)可知,客户满意度应从客户的认知质量、客户的期望质量、客户的忠诚度以及客户的抱怨[7]几个方面来进行评估. (3)企业与客户的经济损失 企业对客户投诉的质量问题要根据不同的情况进行相应的经济赔偿,这将给企业方面造成损失.另一方面各种质量故障也给客户造成了直接或间接的经济损失.此外,各种质量问题有可能会造成其他方面的损失,因此,从上述三个方面来对各种质量问题对企业和客户造成的经济损失进行评价[8]. (4)质量问题的处理成本 客户投诉质量问题后,企业的市场部进行技术鉴定后对这些质量问题进行处理.处理的成本由引起质量问题的退换件成本、派驻维修人员进行现场维修的人工成本、退换件的运输成本以及各种质量问题的发生频率构成. 确定售后质量损失评价指标权重 确定了质量损失评价指标体系后,应用层次分析法确定评价指标权重[9],由于建立的评价指标体系包含三个层次,因此应首先进行层次单排序,然后进行层次总排序才能得到各评价指标的权重向量.权重向量的计算求解过程如下: (1)层次单排序 层次单排序是指根据A-C判断矩阵计算第二层中各评价指标对第一层总指标影响的相对权重值,也是进行层次总排序的基础.其主要步骤如下: 步骤1:进行层次单排序要首先得出A-C判断矩阵,这里采用专家打分法确定A-C判断矩阵中各因素的相对重要度的值,采用和积法计算重要度权重向量,如表1所示: 表1层次单排序A-C判断矩阵及权重向量 Tab.1 Judgment matrix of the first layer and weight vector 步骤2:对表1中和积法求出的权值进行一致性检验,一致性检验的过程也即对判断矩阵的随机一致性比例求解的过程,求解的主要过程如下: ① 根据判断矩阵和经过归一化处理的权值向量求解权值向量对应的最大特征值,即: (1) 式(1)中:为判断矩阵;

为权值向量;

为权值向量中对应的元素值;

为判断矩阵的维数. ② 求解判断矩阵的一致性指标: (2) 式(2)中:为判断矩阵的维数. ③ 得出判断矩阵的随机一致性比例: (3) 式(3)中为平均随机一致性指标,可以查表得出.若:,则说明判断矩阵具有较好的一致性,无需进行一致性调整,否则利用最优传递矩阵对判断矩阵的一致性调整,得出一致性满足要求的判断矩阵. (2)层次总排序 在进行层次单排序后即可进行层次的总排序,求出第三层的各评价指标 的重要度权值.首先采用层次单排序确定第三层各评价指标对第二层中第个评价指标的重要性权值向量.然后即可对第三层的评价指标进行层次的总排序,总排序求解过程如表2所示: 表2二级评价指标的层次总排序 Tab.2 Hierarchy general ranking for second layer C P 层次P总 排序权值 表2中为第三层评价指标的相对重要性权值,其计算公式如下: (4) 式(4)中. 总排序的判断矩阵也需要进行一致性的检验. 总排序判断矩阵一致性指标 (5) 总排序平均随机一致性指标 (6) 总排序判断矩阵的随机一致性比例 (7) 若,说明总排序的判断矩阵具有满足要求的一致性,否则,对判断矩阵元素的值进行调整.总排序后得出的评价指标权值向量即为第三层中的各个评价指标权重的大小. 通机产品售后质量损失的模糊综合评价 采用层次分析法确定评价指标权重向量之后,即可结合售后质量反馈信息,应用综合模糊评价法对各类质量损失进行定期评价[10],得到各类质量损失值的时间序列.其评价过程为:首先将第三层的各评价指标对其所属的第二层评价指标进行模糊综合评价,得出多个隶属度向量;

然后分别把这些向量作为最终模糊综合评价矩阵的行向量,计算得出最终模糊评价的隶属度向量;

最后根据最大隶属度原则得出每次评价的质量损失值,具体如下. (1)第二层中的四个评价指标作为评价对象(品牌形象损失为例)的评价步骤如下: 步骤1:确定各评价指标的影响因素;

步骤2:确定对品牌形象损失的影响因素集 步骤3:确定评语集 步骤4:模糊评价权重集合为:,,

为由层次分析法得出第三层的前四个评价指标体系的权值,显然. 步骤5:确定评价向量 式中:的值是通过处理售后质量问题的企业工作人员与客户沟通后确定,经过沟通后,针对第三层中的每个影响因素的五个评语,分别选择每次投诉所属的评语.然后根据每个周期投诉总次数来确定每个影响因素对评语集中的各个评语的隶属度,即评价矩阵各元素的值. (8) 式(8)中: :第个周期的客户的投诉的次数;

:第个周期中客户投诉时隶属于第个评语的次数. 步骤6:确定了影响因素集、评语集、权值向量和评价矩阵后,即可进行模糊综合评价,综合评价的模型为: ,然后按公式对向量进行归一化处理,得出品牌形象损失对评语集中各评语的隶属度向量. 步骤7:按照上述的综合模糊评价方法和步骤,采用统一的评语集,分别对客户的满意度损失、企业和客户的经济损失以及处理成本三个二级指标进行综合模................