基于顾客满意的企业资源配置决策优化模型

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1、第14卷第2期计算机集成制造系统Vol.14No.22008年2月ComputerIntegratedManufacturingSystemsFeb.2008文章编号:1006-5911(2008)02-0275-07基于顾客满意的企业资源配置决策优化模型李峰平,薛伟,周宏明,陈亚绒(温州大学机电工程学院,浙江温州325035)摘要:将质量功能展开的分析方法引入顾客满意度优化研究中,通过质量屋中矩阵图表的形式描述了顾客满意需求与企业资源配置要素之间的关联关系,并对此进行量化分析。通过定义资源配置要素配置率的概念,来解决顾客满意度和资

2、源配置多因素间由于量纲不同导致组合优化困难的问题,建立了基于质量功能展开的顾客满意度优化决策模型。通过算例分析,说明了所建模型的有效性和合理性,解决了企业资源配置过程中实施顾客满意战略的多因素多目标的规划问题,实现了企业资源配置成本与顾客满意度的双赢目标。关键词:顾客满意度;资源配置成本;优化控制;质量功能展开中图分类号:TP13文献标识码:AOptimizationmodelofenterpriseresourceconfigurationbasedoncustomersatisfactionLIFeng2ping,XUEWei,

3、ZHOUHong2ming,CHENYa2rong(SchoolofMechanicalEngineering,WenzhouUniversity,Wenzhou325035,China)Abstract:QualityFunctionDeployment(QFD)wasintroducedintheresearchofCustomerSatisfaction(CS)opti2mization,andthecorrelationsbetweencustomersatisfactionfactorsandresourceconfigu

4、rationfactorswerede2scribedandanalyzedquantificationallybymatrixchartofHouseofQuality(HoQ).Resourceconfigurationratiowasalsodefinedtosolvetheunanimousmeasurementofdifferentdimensionsofthefactors,andthedecisionmodelbasedonHoQwassetupbyapplyingtheQFDprogramming.Effective

5、nessandfeasibilityoftheproposedmodelweredemonstratedbycomputationalanalysis.Andtheplanningproblemofmultiplefactorsandmultipleobjectivespro2grammingofCSwassolvedinthecorporateresourceconfigurationbythismethod,andreachedawin2winforCSandconfigurationcost.Keywords:customer

6、satisfaction;resourceconfigurationcost;optimizationcontrol;qualityfunctiondeployment部分只停留在顾客满意度(CustomerSatisfaction,0引言CS)的评价层面上,即顾客和顾客忠诚度,顾客满意近年来,我国顾客满意战略主要应用于机械行度模型,顾客满意度指标体系建立,顾客满意度指业、电子行业、金融业、饭店业、超市零售业、轻工业、数、顾客满意度的定量测评及其可信度和可靠性的供电企业、旅游业、电信业和建筑业等领域,且绝大分析,以及顾客满意度研究方

7、法和如何提高顾客满收稿日期:2007205209;修订日期:2007208208。Received09May2007;accepted08Aug.2007.基金项目:浙江省自然科学基金资助项目(Y607450);浙江省科技计划资助项目(2007C31010);浙江省教育厅科研资助项目(20060381)。Foun2dationitems:ProjectsupportedbytheNaturalScienceFoundationofZhejiangProvince,China(No.Y607450),theScientificandT

8、echnologicalProgramofZhejiangProvince,China(No.2007C31010),andtheScienceFoundationofEducationDepartmentofZhe2jiangPro

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