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市場競爭性評價指的是從顧客的視角對競爭市場上本企業(yè)和競爭對手產(chǎn)品在對顧客需求的滿足程度方面的評價。這一過程能夠掲示出市場上現(xiàn)有產(chǎn)品的優(yōu)劣勢,并找出本企業(yè) 產(chǎn)品須改進(jìn)完善的地方。在QFD分析中考慮市場競爭性評估對顧客需求重要度的影響，是企業(yè)依據(jù)其實力和改進(jìn)意愿對基本重要度的一種修正,這樣可得到更合理的顧客需求最終重要度。本文中，由于市場競爭性評價矩陣由待評機床、國外同類機床和國內(nèi)同類機床三種機床在各項可用性需求指標(biāo)上的評價值構(gòu)成，由此需要首先構(gòu)建市場競爭性評價矩陣，這里涉及到市場競爭評價矩陣中可用性需求定量定性指標(biāo)的計算?；谠摼仃嚕腱貦?quán) 法進(jìn)行考慮市場競爭性評價的用戶可用性需求重要度求取。

3.3.1加工中心市場競爭性評價矩陣構(gòu)建

由于市場競爭性評價矩陣是對于待評機床、國外同類以及國內(nèi)同類機床在所確定的七個可用性需求指標(biāo)上的滿意性分值構(gòu)成的矩陣，涉及到具體數(shù)值給定，因此這里矩陣構(gòu)建實質(zhì)上是對其中定性定量指標(biāo)的研究。可用性需求指標(biāo)既有精度保持性、故障診斷、維修難易程度、符合維修的人機環(huán)工要求和維修費用等不容易精確測量的定性指標(biāo)，又有 MTBF,維修時間這樣易計量的可用性需求定量指標(biāo)，因此，市場競爭性評價矩陣?yán)锟捎?nbsp;性需求指標(biāo)上數(shù)值的給定需從定性、定量兩個方面展開研究。由于其中定量指標(biāo)并無滿意度衡量的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，因此所構(gòu)成市場競爭性評價矩陣中用定量值直接給定。

3.3.3.1市場競爭性評價矩陣定量指標(biāo)計算

構(gòu)建CNC加工中心市場競爭性評價矩陣，需對整機可靠性和維修性進(jìn)行建模,明晰其MTBF 及MTTR估計值。本文通過加工中心可用性現(xiàn)場試驗，由試驗性質(zhì)進(jìn)行二者定量數(shù)值探尋。

(1) 加工中心可用性現(xiàn)場試驗

加工中心現(xiàn)場故障及維修信息是進(jìn)行市場競爭性評價的基本依據(jù)。本次加工中心可用性試驗試驗樣本為137臺，這些樣本都是出廠前，經(jīng)過檢測確定為合格產(chǎn)品，并有正式合格證的加工中心，如此確定了考核的范圍和選擇的樣機。另外，為了保證此次試驗?zāi)軌蚬?nbsp;平、公證、合理有效的進(jìn)行，與廠家相關(guān)工作人員（維護(hù)者、設(shè)備管理者以及機床生產(chǎn)企業(yè)的售后服務(wù)者）一起溝通協(xié)調(diào)后，共同制定了本次實驗方案。

為期6個月的定時截尾可用性現(xiàn)場試驗結(jié)束后，對所有樣本的故障，按照故障依據(jù)和類型進(jìn)行分類，并得到137臺數(shù)控加工中心的故障時間和具體的維修記錄，由記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行機床整機可靠性及維修性建模，進(jìn)而得到MTBF與MTTR點估計值。

(2) 整機可靠性建模

(1) 整機故障數(shù)據(jù)處理

在數(shù)據(jù)處理之前，需要將故障數(shù)據(jù)和截尾數(shù)據(jù)按增序排列，這里為了更合理的對故障進(jìn)行排序，采用Johnson法[112_114]。該方法一般采用如下方法來確定順序號：假定數(shù)組中有〃個數(shù)據(jù)，而右截尾數(shù)據(jù)^個，故障數(shù)據(jù)個，采用的是增序排列法，對所有〃個數(shù)據(jù)，按從小到大排成1到〃，將列編號記為7_。接著，只對其中的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行編號，并按照從小到大的順序由1記到將列編號記為/。第/個故障數(shù)據(jù)的故障順序號可采用如下關(guān)系式來計算：

假設(shè)故障間隔時間的經(jīng)驗分布函數(shù)^(0服從威布爾分布，兩參數(shù)威布爾分布公式為:

立式加工中心故障間隔時間的參數(shù)估計可用最小二乘法來進(jìn)行[115]。設(shè)直線方程為夕=2 +心，4、5為線性回歸的估計值。

按照線性回歸法得到四種分布模型的參數(shù)估計和相關(guān)系數(shù)見表3.9。因為，故可以認(rèn)為線性關(guān)系顯著。即故障數(shù)據(jù)對表中四種分布都不拒絕。故需進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗，以確定故障數(shù)據(jù)的最優(yōu)分布模型。

(2) 基于熵權(quán)-TOPSIS的可靠性模型優(yōu)選

為使可靠性模型的判斷更具有科學(xué)性，在分析現(xiàn)有可靠性模型確定方法的基礎(chǔ)上，本文提出采用綜合考慮主、客觀等多種因素的熵值-TOPSIS的方法來確定試驗數(shù)據(jù)的最佳分布[117],其中 TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)法是一

種較新的有限方案多目標(biāo)決策分析法，該法具有計算簡便、分析結(jié)果較合理、應(yīng)用靈活等特點，將其引入可靠性模型優(yōu)選中，并采用熵理論來計算權(quán)重，為可靠性模型優(yōu)選提供了一種新途徑[118_119]。具體步驟如下：

(3) 決策矩陣的確定與標(biāo)準(zhǔn)化

因為所得實驗數(shù)據(jù)對于四種分布都不拒絕，所以選威布爾分布、指數(shù)分布、正態(tài)分布和對數(shù)正態(tài)分布等構(gòu)成備擇分布，記為。另外，為判定哪一種分布模型最符合試驗數(shù)據(jù)，建立了5種判據(jù)指標(biāo)，構(gòu)成判據(jù)指標(biāo)集。其中前4種為定量指標(biāo)，第5種為定性指標(biāo)，5種指標(biāo)指代內(nèi)容及數(shù)值計算如下：

整機可靠性建模

線軌加工中心的可用性，既要注意產(chǎn)品是否易壞，也要注意產(chǎn)品是否易修。因此，為了對加工中心的可用性進(jìn)行研究，就需要對本次試驗中加工中心維修性的規(guī)律問題進(jìn)行研究，并得到MTTR估計值。

1) 整機維修性模型判斷

按照加工中心（高速加工中心）的維修性觀測值，對維修模型的概率密度函數(shù)和分布函數(shù)進(jìn)行擬合。將維修時間的192個觀測值te(1.5，473)劃分為十組，具體如表3.10。

表3.10加工中心維修時間分組情況

組號	區(qū)間上	區(qū)間下	組中值	頻數(shù)	頻率	累計
1	1.87	48.983	50.853	137	0.713	0.713
2	48.98	96.096	72.539	25	0.130	0.844
3	96.096	143.209	119.652	10	0.0520	0.896
4	143.209	190.322	166.765	11	0.057	0.953
5	190.322	237.435	213.878	5	0.026	0.979
6	237.435	284.548	260.991	0	0	0.979
7	284.548	331.661	308.104	0	0	0.979
8	331.661	378.774	355.217	0	0	0.979
9	378.774	425.887	402.330	0	0	0.979
10	425.887	473	449.443	4	0.021	1

通過分析上面兩幅圖，可以看出，此次試驗加工中心（龍門加工中心）的維修概率密度函數(shù)曲線都是呈現(xiàn)單峰偏態(tài)分布，且其函數(shù)曲線整體呈現(xiàn)凸形。并且，與其它常見的維修性分布類型的曲線相比較，得出正態(tài)分布、對數(shù)正態(tài)分布和伽瑪分布與本次維修時間分布類型最為接近，因此，由以上圖的特征以及基于經(jīng)驗綜合比較后，本次試驗采用對數(shù)正態(tài)分布作為本模型的分布圖。

2) 經(jīng)驗分布函數(shù)

經(jīng)驗分布函數(shù)要以樣本為基礎(chǔ)，對總體的特征進(jìn)行推斷，一般是采用由樣本頻率對總體進(jìn)行估計。這里，假設(shè)本組的觀測數(shù)據(jù)…通過該組觀測值所得到的維修時間順序統(tǒng)計量為：^ S S…S S…S 。

上式中，對數(shù)正態(tài)分布的對數(shù)均值和對數(shù)方差兩個參數(shù)分別用#和cr2來表示，而對于這兩個參數(shù)的估計，本文采用極大似然法，對其進(jìn)行估計。依據(jù)該方法，在進(jìn)行估計之前, 需要選定好相應(yīng)的參數(shù)，使得樣本在該區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)的可能性較大，并將該值當(dāng)作未知參數(shù) 的點估計值。假定從滿足對數(shù)正態(tài)分布的樣本總體中取出一組樣本{tl5t2，…tj,其中， tl5t2，…tn為該次試驗加工中心（臥式加工中心）維修時間的"次獨立觀察值，則其似然函數(shù)為：

同樣，這里為了更好的對擬合模型進(jìn)行估計，以保證與維修數(shù)據(jù)之間的吻合，針對模型的性能參數(shù)，采取最大似然估計的方法對參數(shù)進(jìn)行檢驗與擬合。計算樣本數(shù)據(jù)的觀察值與擬合模型的計算值之間的誤差，當(dāng)差異充分小時，就可以接受擬合模型。設(shè)樣本的總體分布函數(shù)是從(0,經(jīng)驗分布函數(shù)是財„(0,對所有數(shù)據(jù)的MQ(x,)進(jìn)行計算，將MQ(x,)與經(jīng) 驗分布函數(shù)#„(^,)做對比，其中差值的最大絕對值就是檢驗統(tǒng)計量化的觀察值。將化與化#做對比，拒絕域為：

本文采摘自“基于QFD的加工中心可用性保障技術(shù)研究”，因為編輯困難導(dǎo)致有些函數(shù)、表格、圖片、內(nèi)容無法顯示，有需要者可以在網(wǎng)絡(luò)中查找相關(guān)文章！

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