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产品满意度理论及在机电产品创新设计中的应用
中文名称: 产品满意度理论及在机电产品创新设计中的应用
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论文编号: 3122359收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Product Satisfaction Theory and Applying in Innovational Design of Mechanical and Electronical Product
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 机械设计及理论
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 创新设计 产品满意度 偏最小二乘回归 需求预测 机电产品 度理论
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文简介:在新产品开发领域,如何实现产品性能、价格、面市时间的最佳匹配,提高产品的市场针对性、竞争力和附加价值,一直是企业界、学术界关注的焦点。本文提出将产品满意度(PCSI)作为衡量产品性能、价格、面市时间的匹配关系指标,建立以提高产品满意度为目标的产品设计、生产和使用的良性互动体系。通过产品满意度测量、评价和预测,全面、正确、客观地把握顾客需求,挖掘产品创新点,改善产品的性价比,确定新产品面市时间,从而较好地解决新产品的性能、价格、面市时间的匹配问题。 根据上述指导思想,本文首先在分析和总结国内外满意度研究成果的基础上,提出并建立了产品满意度的基本理论构架,明确了产品满意度的定义、概念模型、主要研究内容及主要特征,认为PCSI是较好地反映产品性能、价格、面市时间匹配关系的合适指标,同时又具备综合性、时尚性、区域性和个体差异性等特点。其次,建立了PCSI指标的测量体系,系统地研究了产品总体满意度、分满意度及其相互关系,PCSI测量目标、原则、计划和程序,测量指标设计、规范格式、量值设计、要素权重以及PCSI测量的组织和实现,给出PCSI指标测量的模糊数学解释以及模糊遗传算法在PCSI分析中的局限性,研究并分析了PCSI测量的可信度与可信度验证方法。再次,建立了基于偏最小二乘回归方法的PCSI评价模型,导出PCSI回归方程,产品性价要素权重αj等主要PCSI分析参数的计算公式,交叉有效性判据以及PCSI分析计算框图,为PCSI分析和应用奠定了基础;应用最小二乘回归方法,建立了PCSI预测模型,根据前k次PCSI测量结果,导出k+1时刻的PCSI计算公式,并且引入遗忘因子λ,通过不断地将新获得的PCSI数据追加到预测模型中,有效地提高了模型的预测精度;同时,探讨了PCSI预测的有效性,认为通过对随机误差η变化规律的分析研究,能够对预测的有效性作出一定程度的判定。此外,建立了以提高产品满意度为目标的创新产品设计参数的确定方法——DPFCS设计法,系统阐述了DPFCS法的立论依据、确定原则和方法,为实现产品性能、价格、面市时间的最佳匹配提供了理论支持。最后,以一种典型的机电产品——数控裁剪机为例,详尽介绍了数控裁剪机的PCSI模型的建立、样本数据的采集、算法实现、交叉有效性判断、相关的辅助分析技术、PCSI仿真软件的主要功能,以及仿真软件的仿真结果分析。根据DPFCS方法,确定了数控裁剪机的主要设计参数,为产品本土化提供了有效依据,并取得了良好的经济和社会效益。 主题词:创新设计,产品满意度,偏最小二乘回归,评价,预测
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