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基于数据挖掘的绿色设计中客户需求向工程特性转化研究

发布时间:2021-09-23 21:31
  随着市场经济全球化的不断发展,客户需求趋向于个性化和多样化,如何最大程度地满足客户需求、提高产品质量成为企业关注的重点问题,然而在产品设计过程中,对客户需求的转化存在较大的主观性和模糊性,且随着客户需求多样化程度的提高,传统的客户需求转化过程过于复杂、转化效率低,直接导致了产品的设计效率较低。随着大数据等技术的发展,数据挖掘(Data mining)技术得到了广泛的应用,本文利用数据挖掘技术从成功的历史设计案例中挖掘隐藏的设计信息,并用以指导新产品的设计,能够最大程度地满足客户需求、降低客户需求转化过程中的主观性并且提升产品的设计效率。本文主要内容有:随着客户需求的不断变化,当前客户需求获取方法不足以支持互联网客户需求获取,本文对客户需求特征以及现有客户需求获取方式进行分析,在此基础上提出了一种基于互联网的反馈式客户需求获取模式。其次在公理化设计和环境化质量功能展开分析的基础上,采用模糊层次分析法对客户需求数据进行重要度分析,确定客户需求重要度;采用质量功能展开的方法将客户需求转化为工程特性权重,客户需求数据与转化得到的工程特性权重构成了历史设计案例数据集,再根据数据挖掘的需要,提取出... 

【文章来源】:合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:73 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于数据挖掘的绿色设计中客户需求向工程特性转化研究


模型计算与传统计算对比

【参考文献】:
期刊论文
[1]基于大数据和粗糙集的产品需求分析方法研究[J]. 司光耀,王凯,李文强,李彦,牟亮.  工程设计学报. 2016(06)
[2]基于模糊改进聚类分析的数据挖掘模型[J]. 庞天杰.  太原师范学院学报(自然科学版). 2016(02)
[3]面向复杂工业大数据的实时特征提取方法[J]. 孔宪光,章雄,马洪波,常建涛,牛萌.  西安电子科技大学学报. 2016(05)
[4]我国绿色消费战略研究[J]. 江亿,李强,薛澜,刘毅,朱安东.  中国工程科学. 2015(08)
[5]产品规划中顾客需求分析的集成方法[J]. 吕锋,杨印生,汤晋.  吉林大学学报(工学版). 2015(04)
[6]自然语言语义分析研究进展[J]. 秦春秀,祝婷,赵捧未,张毅.  图书情报工作. 2014(22)
[7]一种改进的QFDE工程参数权重计算方法[J]. 张雷,卞本羊,鲍宏,彭宏伟.  机械设计与研究. 2014(05)
[8]大学生绿色消费认知、意向及行为实证研究——基于武汉市某本科高校的调查[J]. 李林.  湖北理工学院学报(人文社会科学版). 2014(05)
[9]Predicting configuration performance of modular product family using principal component analysis and support vector machine[J]. 张萌,李国喜,龚京忠,吴宝中.  Journal of Central South University. 2014(07)
[10]基于Kano-QFD的个性化产品属性指标重要度确定方法[J]. 孙园园,刘飞,李丽.  计算机集成制造系统. 2014(11)

博士论文
[1]基于网站客户访问行为的客车产品需求获取方法研究[D]. 雷兵.武汉理工大学 2013
[2]BP神经网络分类器优化技术研究[D]. 高鹏毅.华中科技大学 2012
[3]大规模定制模式下产品绿色设计方法研究[D]. 张雷.合肥工业大学 2007

硕士论文
[1]面向客户需求的产品碳排放映射关键技术研究[D]. 张伟伟.合肥工业大学 2017
[2]大规模多层感知器神经网络的研究与应用[D]. 程子家.吉林大学 2016
[3]企业信息呈现方式对顾客期望的影响[D]. 赵晓洁.沈阳航空航天大学 2016
[4]市场需求快速转换下V公司产品开发瓶颈研究[D]. 王海宁.华南理工大学 2015
[5]大众点评客户关系管理系统的设计与实现[D]. 王朕伟.南京大学 2015
[6]基于客户行为分析的电子商务潜在客户挖掘研究[D]. 吴礼旺.武汉理工大学 2014
[7]面向客户需求的数控机床方案设计参数建模技术研究[D]. 李瑞森.浙江大学 2014
[8]面向绿色设计的产品需求分析与处理[D]. 鲍宏.合肥工业大学 2009



本文编号:3406450

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