[发明专利]一种基于产品特征关联度的设计决策指导方法

说明书

本发明涉及一种基于产品特征关联度的设计决策指导方法，包括：市场数据收集处理；建立产品特征关联度矩阵；建立产品特征与零部件关系模型；建立产品零部件关联度矩阵；根据顾客需求或设计者需求进行聚类分析；根据聚类结果，对产品设计决策提供指导。本发明运用数理统计的方法根据市场数据计算出产品特征和零部件的关联度，在避免设计者主观因素影响的情况下得到产品零部件的不同组合，为产品设计决策提供指导。

技术领域

本发明涉及一种产品大数据的产品设计决策指导方法，尤其涉及一种基于产品特征关联度的设计决策指导方法。

背景技术

过去几十年的工程实践证明，制造商的全球竞争力与客户对产品规格要求的快速响应密切相关。产品规格及其组合的变更是通过对物理组件的适应来实现的。各种类型的产品，包括定制的产品、可重构的产品、可升级的产品、可适应的产品和开放架构的产品，都具有可适应性，以满足不断变化的需求。为了更好地促进不同类型产品的开发，以满足产品规格不断变化的需求，需要通过考虑规格与组件关系来分析产品规格之间的依赖关系，从而进行物理组件的设计决策。

在设计依赖关系计算方面，现有的工作大多依赖于专家分析和评价。现有的专家评价方法主要有个人判断法、专家会议法、头脑风暴法和德尔菲法。虽然现有的方法由于其适用性强、解释性好，近年来得到了广泛的应用，但这些方法依赖于专家经验，产品规格之间的依赖性获取受到主观因素的影响。

在互联网和大数据时代，包括销售和规格组合在内的产品数据很容易收集。这些数据代表了分析产品规格之间依赖关系的一种新兴资源。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于产品特征关联度的设计决策指导方法，在避免设计者主观因素影响的情况下得到产品零部件的不同组合，为产品设计决策提供指导。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于产品特征关联度的设计决策指导方法，包括以下步骤：

S1：市场数据预处理：对市场收集到的数据进行处理，所述数据包括：样本、样本销量、产品特征、每个特征包括的特征值；

所述样本表示为：P＝[P₁，...，P_m]；

所述样本销量表示为：N_i＝[N_i1，...，N_ij]；

所述产品特征表示为：S＝[S₁，...，S_n]；

所述产品特征S_i包括的特征值表示为V_ik＝[V_i1，...，V_ik]。

S2：产品特征关联度获得：包括产品特征分布律的获得和产品特征关联度的计算；

产品特征分布律的获得方法为：

其中，V_ip与V_jp是产品特征S₁与S₁对应的特征值，为V_ip与V_jp同时出现在同一个产品上的概率；f为V_ip与V_jp同时出现的产品的销量；N_s为样本总量中包含的所有产品的总销量；

产品特征关联度的计算方法为：