[发明专利]面向复杂产品的全生命周期质量评价指标体系优化方法

说明书

本发明提供一种面向复杂产品的全生命周期质量评价指标体系优化方法和系统，涉及复杂产品评估技术领域。本发明针对全生命周期质量评价过程中多源异构的产品系统全生命周期数据以及服务系统全生命周期数据，在数据形式上，该指标体系优化方法涵盖了定值数据、区间值数据以及分布式数据，避免了不同形式数据转化为定值数据造成的信息损失，提升评估的准确性，同时，涵盖了多种形式的数据，适用面也更加广泛；在指标权重确定模块，通过多个维度对指标的合理性进行衡量，从而使得优化后的指标体系更具适用性和实用性。

技术领域

本发明涉及复杂产品评估技术领域，具体涉及一种面向复杂产品的全生命周期质量评价指标体系优化方法和系统。

背景技术

复杂产品全生命周期质量评价包括产品质量评价和服务质量评价两个方面。产品质量是指产品反应实体满足明确和隐含需要的能力和特征的总和，主要从产品性能、使用寿命、可靠性与故障率、安全性、适应性以及经济性六个方面进行衡量。产品质量受设计、研制开发、制定产品规格和工艺、原材料采购、生产、使用各个环节的影响。服务质量是指服务能够满足规定或潜在要求的特性的总和，主要包括保修期限、维修成本、维修频率、持续服务过程满意度和增值服务价值等。服务评价应从售前、售中、售后整个服务全生命周期的角度展开。所有的这些都导致了全生命周期质量评价数据的多源异构复杂性，所以构建合理的全生命周期质量评价体系就显得尤为重要，而指标的权重会直接影响最终质量评价的结果，因此选择合适的指标权重确定方法对规范质量评价体系至关重要。

在现有方法中，一般是通过隶属度函数把各方案上的评估映射到[0，1]区间上，借助各指标上的最优值和最劣值把原始的评估矩阵转化为相对分数矩阵，然后把对比强度和冲突特征两个维度进行整合来刻画各指标的客观权重，对比强度通过各指标向量之间的相关性来衡量，冲突特征通过各指标向量的标准差来反映。

然而，在全生命周期质量评估的过程中，所涉及到的数据量大、种类繁多、结构复杂，且不同生命周期阶段的质量数据可能具有差异性，现有方法的评估形式会导致信息损失，造成评估准确度较低。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种面向复杂产品的全生命周期质量评价指标体系优化方法，解决了现有方法的评估形式会导致信息损失的技术问题，通过对含有不确定信息的数值型以及分布型数据进行融合，减小信息损失，提升评估的准确性。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

第一方面，本发明提供一种面向复杂产品的全生命周期质量评价指标体系优化方法，包括：

S1、获取互联网上复杂产品全生命周期质量评价问题的相关文本数据并进行文本分析构建包括L个评价指标的初始评价指标体系；

S2、针对初始评价指标体系中不同指标，获取M个产品方案在各评价指标上的评价数据，所述评价数据包括L个评价指标在不同产品方案上的定值评估数据、区间数据、以及分布式数据；

S3、将分布式数据转化为区间效用，将定值评估数据和区间数据进行无量纲化处理；得到规范化的M个产品方案在L个指标下的统一区间评估矩阵；

S4、基于统一区间评估矩阵，通过三个维度对指标的重要性以及影响程度进行衡量，获取L个评价指标的指标权重；

S5、基于指标权重，对L个评价指标进行从大到小的排序，剔除掉重要性程度低于预设阈值的评价指标，得到优化后的评价指标体系。

优选的，在步骤S3中，所述将定值评估数据和区间评估数据进行无量纲化处理，包括：

定值评估数据的无量纲化处理过程：

对于效益型指标，规范化后的评估值为：