平地机产品客户需求智能化处理模型

郗 涛，王莉静

（1.天津工业大学 机械学院，天津 300387；2.天津城建大学 控制与机械工程学院，天津 300384）

平地机产品客户需求智能化处理模型

郗 涛1，王莉静2

（1.天津工业大学 机械学院，天津 300387；2.天津城建大学 控制与机械工程学院，天津 300384）

针对通过网络获取的客户需求信息中存在属性冲突特点，采用物元概念的可拓理论和关联规则对需求信息进行合理性和一致性判别，生成客户需求信息表。针对信息表中存在的模糊语义、信息缺失等特性，建立了相关的需求信息处理模型。首先，采用粗糙集理论提出了缺失信息补全的方法；其次，利用模糊理论建立了模糊自然语义量化模型；最后，通过平地机实例验证了其适用性。

平地机；需求信息；模糊；粗糙集

0 引言

平地机主要用于公路、机场、农田等地面的平整、挖沟、松土和压实等工作。在智能化制造环境下，随着网络技术的应用，为企业和客户提供了方便、高效的沟通渠道[1]。但是，由于客户专业水平和自身表达习惯的不同，致使企业得到客户需求信息量庞大和复杂，且通常含有语义模糊、信息冗余、缺失等个性化信息。客户作为智能化制造的驱动力和最终评价者，其个性化信息中的标准化处理，已成为智能化制造首先应解决的问题。

文献[2]针对需求信息不完备的情况，引入Bayes-Nash均衡理论建立产品多域节点之间的均衡模型，提出一种基于客户需求的多目标推理求解方法。文献[3]提出了一种基于自然语言理解的需求聚类和需求优选方法，即通过自然语言处理技术搜索相同语义的需求只保留一条，再采用聚类方法对大量需求进行聚类优选。文献[4]针对需求获取的模糊性、专业局限性、表述自然语言化等问题，提出一种基于本体论的信息系统需求获取方法。文献[5]从需求优先级设定入手来进行需求优化，提出以解释结构模型和层次分析法相结合的需求优先级排序方法。上述研究主要集中在获取客户需求信息后的处理，通常没有考虑在网络化条件下，由于客户专业知识及个体差异不同而造成信息表达模糊及不完备情况。

本文结合某工程机械公司的平地机产品客户需求信息为例。首先，对网络提交的客户需求信息进行关联规则判别，将存在冲突、不合理、不一致的需求信息反馈给客户，并提供修改建议；其次，将客户最终提交信息生成客户需求信息表，完成对客户需求信息的智能获取。然后，针对需求信息表中存在的模糊语义和缺失等特性，利用模糊+粗糙集理论建立需求信息处理模型，将其快速转化为规范化、形式化的定量形式，以便产品设计和制造系统的准确识别。

1 客户需求合理性和一致性判别

由于客户专业知识的匮乏和语言信息表达的不规范，可能造成提交的需求信息中存在语义矛盾或属性冲突，使得客户需求信息系统的不合理性或不一致性[6]。这时应引导客户进行需求更改，消解相关的属性冲突和语义矛盾。

收集该企业104个原始客户需求样本，其客户需求属性包括C1：作业对象，C2：辅助功能，C3：作业能力，C4：多台并行工作，C5：最高作业速度，C6：最高行驶速度，C7：爬坡能力，C8：操作性，C9：自动化程度，C10：燃油种类，C11：舒适度，C12：机架结构，C13：传动方式，C14：工作寿命，C15：安全等级，C16：环保标准，C17：可维护性，C18：价格。

基于可拓物元和模糊理论，定义客户对某产品总需求N0的物元表达式为：

式中：N0是客户需求产品的名称；

1.1 基于可拓理论的合理性判别

基于物元可拓理论[7]的合理性判别是指通过分析客户需求特征的量值范围，判别客户需求属于现有标准需求信息集合的程度，从而消解需求信息中的语义矛盾。其判别过程如下：

Step 1：确定客户需求的经典域。

定义客户对某产品需求N1的物元表达式为：

Step 2：分别计算待判别需求N′和N0、N1的距离。

其计算公式分别如下：

Step 3：计算合理度待判别函数。

其计算公式如下：

Step 4：根据待判别函数的合理度，分析客户需求的合理性。

通过可拓理论判别，可快速判断出每项客户提交需求信息的合理性，即对后续定制设计有价值的需求信息，从而减少客户的主观因素影响。

1.2 基于关联规则的一致性判别

一致性判别[8]是指判别客户提出的各需求属性之间的逻辑关系是否符合产品结构、功能和性能等方面的要求。根据平地机产品特点，规定其客户需求间的主要规则如表1所示。

根据式(1)，客户购买“平地机”的需求表达模型如图1所示。

表1 平地机产品客户需求规则

图1 需求表达模型

表2 客户需求一致性判别

如果某客户提出购买平地机需求信息如表2所示。

根据表1，对表2判别为：

1）作业对象C1和是否多台并行C4为必选关系，即当客户进行机场等大面积土地平整时，多台并行工作的效率更高，C4应选择“是”；

2）操作性C8“好”和自动化程度C9“高”，为可选关系，即只要满足其中一项，另一项也应同时满足；

3）操作性C8“好”、自动化程度C9“高”、符合环保标准C16“欧Ⅲ”、安全等级C15“高”和价格C18“低”之间将形成排斥关系，不符合产品设计的逻辑关系。因为，较高环保标准的电动机、较高配置的液压系统和控制系统必将引起价格的增高。

所以，经一致性判别，应建议客户修改“价格”属性值。

2 客户需求处理模型

提交的需求信息经合理性和一致性判别修改后，生成客户需求信息表。但是，客户中的某些语言表述信息易存在模糊和歧义性；同时存在数据缺失现象，具有不完备性。所以，在产品设计中，需将模糊、不完备的需求信息转换为计算机可识别的定量表达形式，以便产品定制设计的准确识别。

2.1 缺失信息补全模型

某些缺失属性值和已有属性值之间存在一定的联系，本文使用粗糙集理论[9]通过一定概率对需求属性值进行处理，以补全缺失属性值，并尽可能地反映需求信息系统体现的基本特征和隐含的内在规律，为后续的产品定制设计提供必要的数据。

定义经扩充的可辨识矩阵M为：

Step 3：删除噪声数据。

如果信息系统还含有缺失值未能补全，则认为其不具备粒化规则，此时采用平均值处理。

2.2 模糊语义处理模型

例如，用A表示“价格C18”的集合，认为2.5万元以上属于“高”价格；而1.5万元以下属于“低”价格；在1.5～2.5万元范围属于“中”价格。用x表示某型号的价格值，则给出μ的隶属函数为：

由此可知，当x分别取2.2万和2.3万元时，(x)Aμ分别等于0.6和0.45。即，当客户提出价格分别为2.2万和2.3万元时，分别以0.6和0.45的程度属于“高”价格。

3 应用

客户通过图2的在线订购界面录入购买平地机的需求信息。

图2 平地机客户需求提交界面

客户需求信息经合理性和一致性判别后生成客户需求信息表，如表3所示。

在表3中C6、C11、C12、C13、C14选项空缺，根据本文2.1节内容，对不完备信息进行补全处理，得到表4。

根据本文2.2节内容，对表4中的语义信息做量化处理，得到规范化数据，如表5所示。

表3 客户需求信息表

表4 客户需求信息补全处理表

表5 客户需求数据表

【】【】

将其输入产品定制设计系统，以实现产品设计过程。

4 结论

在智能化制造环境下，首先通过网络获取客户需求信息；其次，对客户提交的信息进行关联规则判别，将存在冲突、不合理和不一致的客户需求信息反馈给客户，并提供修改建议，最后生成客户需求信息表，从而完成对客户需求信息的智能获取。针对客户需求信息中存在模糊自然语义、缺失等不完备性，建立了相关的需求信息处理模型。首先，采用粗糙集理论提出了缺失信息补全的方法；其次，利用模糊集理论建立了模糊自然语义量化模型。通过平地机实例，验证了客户需求信息的智能获取及其快速转化为适合产品设计的规范化、形式化的定量形式。

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The intelligent processing model of customer demands for brader

XI Tao1, WANG Li-jing2

TP391

：A

1009-0134(2017)03-0001-04

2016-10-26

2015年天津市自然科学基金联合资助项目（15JCYBJC47900）； 2015年天津市科技特派员项目（15JCTPJC59800）；2016年天津城建大学创新创业“双创”教师（KJZH-A2-1625）

郗涛（1974 -），男，山西阳泉人，副教授，博士研究生，研究方向为机械创新设计及智能制造等。