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大规模定制下客户需求识别与产品智能配置 畅销书籍 营销管理

  • 出版时间:2014-10-01
  • 作者:但斌经有国著

  商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：  大规模定制下客户需求识别与产品智能配置
作者：  但斌,经有国 著 著
市场价：  (咨询特价)
ISBN号：  9787030419613
出版社：  科学出版社
商品类型：  图书

  其他参考信息（以实物为准）
  装帧：平装  开本：16开  语种：中文
  出版时间：(咨询特价)-01  版次：1   页数：250
  印刷时间：(咨询特价)-01  印次：1   字数：(咨询特价)千字

  主编推荐
《大规模定制下客户需求识别与产品智能配置》内容系统全面，结构合理，紧密结合企业实际，反映大规模定制领域的*新研究成果，对从事大规模定制研究和实践的企业领导、管理人员、技术人员、科研机构的研究人员、高等院校的教师和学生都有重要的参考价值。

  内容简介
但斌、经有国编著的这本《大规模定制下客户需求识别与产品智能配置》介绍大规模定制的基本概念，建立大规模定制产品智能配置的框架结构，提出和建立大规模定制下客户需求信息识别与产品智能配置的方法和关键技术，包括客户需求信息的分类模型与表达方法、考虑客户需求表达能力异质的客户需求信息获取方法、半结构化客户需求信息的转换处理方法、非结构化客户需求信息的结构化处理方法、客户需求的映射与转换方法、产品平台扩展策略及优化分析、基于GBOM的产品智能配置方法、基于本体映射面向模糊客户需求的产品配置方法，*后以基于Web的定制产品智能配置系统阐述这些方法的应用。

  目录
第1章  大规模定制概述
1.1 大规模定制的概念和内涵
1.1.1 大规模定制概念的产生和发展
1.1.2 大规模定制的特征
1.1.3 大规模定制的分类
1.2 大规模定制的实施要素
1.2.1 大规模定制的目标
1.2.2 大规模定制的使能技术
1.2.3 实施大规模定制的约束条件
1.3 大规模定制的运作过程
1.3.1 营销阶段
1.3.2 设计阶段
1.3.3 制造阶段
1.3.4 递送阶段
1.3.5 售后服务阶段
第2章  大规模定制产品智能配置的框架结构
2.1 基于Web 的客户需求识别与表达
2.1.1 基于层级分类模型的客户需求获取
2.1.2 客户需求识别
2.1.3 客户需求的信息表达
2.2 客户需求的映射与转换
2.2.1 质量功能配置概述
2.2.2 基于QFD 的客户需求分解
2.2.3 公理化设计方法概述
2.2.4 基于QFD 和AD 的客户需求映射与转换
2.3 产品族模型
2.3.1 产品族与产品平台概念
2.3.2 产品族体系结构
2.4 基于产品族模型的定制产品配置
2.4.1 产品族配置框架
2.4.2 产品配置流程
2.4.3 基于产品族的产品配置系统
第3章  大规模定制下客户需求信息的分类模型与表达方法
3.1 大规模定制环境下客户需求信息分类模型
3.2 客户需求信息表达的框架模型
3.2.1 客户需求的层次结构模型
3.2.2 客户需求信息表达框架
3.2.3 基于框架的客户需求信息表达
3.3 多类型客户需求信息的形式化描述
3.3.1 结构化客户需求信息的形式化描述
3.3.2 半结构化客户需求信息的形式化描述
3.3.3 非结构化客户需求信息的形式化描述
3.3.4 案例分析
3.4 大规模定制客户需求本体
3.4.1 基于Internet 的客户需求信息获取
3.4.2 基于本体的客户需求描述
3.4.3 应用示例
3.5 基于本体的客户需求知识库模型
3.5.1 基于本体的客户需求知识模型构建
3.5.2 客户需求知识库结构
第4章  大规模定制下考虑客户需求表达能力异质的客户需求信息获取方法
4.1 考虑客户需求表达能力异质的客户需求信息获取的体系结构
4.1.1 基本思想
4.1.2 体系结构
4.2 考虑客户需求表达能力异质的客户需求信息获取的实现过程
4.2.1 获取客户个人特征与需求情境信息
4.2.2 特征推理分析
4.2.3 模糊加权计算
4.2.4 置信度阈值检测
4.2.5 反馈与需求表达
4.2.6 去模糊化处理
4.3 应用案例
第5章  大规模定制下半结构化客户需求信息的转换处理方法
5.1 半结构化客户需求信息的表达与转换处理
5.1.1 半结构化客户需求信息及其数学描述
5.1.2 半结构化客户需求信息转换问题的形式化描述
5.1.3 半结构化客户需求信息转换的体系结构
5.2 半结构化客户需求信息的转换处理过程
5.2.1 模糊特征分析
5.2.2 基于模糊关系矩阵的智能模糊推理
5.2.3 加权优化
5.2.4 去模糊化
5.3 摩托车产品半结构化客户需求信息转换处理的应用案例
5.3.1 摩托车产品半结构化客户需求信息的交互式获取与描述
5.3.2 摩托车产品半结构化客户需求信息的转换处理过程
第6章  大规模定制下非结构化客户需求信息的结构化处理方法
6.1 非结构化客户需求信息结构化处理体系
6.1.1 非结构化客户需求信息与客户需求本体
6.1.2 非结构化客户需求信息的结构化描述
6.1.3 基于CNO的非结构化客户需求信息结构化处理的体系结构
6.2 非结构化客户需求信息的结构化处理过程
6.2.1 句型模式匹配
6.2.2 结构化推理
6.2.3 模糊特征分析
6.3 模糊一致性检验方法
6.3.1 模糊属性值约束检验
6.3.2 模糊属性值冲突检验
6.4 非结构化客户需求信息处理的应用案例
6.4.1 笔记本电脑产品的应用案例
6.4..2 摩托车产品的应用案例
第7章  大规模定制下客户需求的映射与转换方法
7.1 基于本体的客户需求映射与转换
7.1.1 基于本体的客户需求映射框架
7.1.2 基于本体的客户需求映射过程
7.1.3 案例分析
7.2 基于公理化设计的产品族映射方程
7.2.1 基于公理化设计的产品族描述与映射
7.2.2 产品族功能的定制度和定制功能的选择
7.2.3 案例分析
7.3 基于柔性指数的大规模定制基产品选择与产品定制方法
7.3.1 柔性指数
7.3.2 定制方程
7.3.3 柔性指数的性质
7.3.4 产品变量生成方程
7.3.5 比较柔性指数的简便方法
7.3.6 案例分析
第8章  大规模定制下产品平台扩展策略及优化分析
8.1 大规模定制下的产品平台管理
8.1.1 大规模定制下的产品平台管理的体系结构
8.1.2 基于本体的大规模定制产品平台管理
8.2 大规模定制下的产品平台扩展策略
8.2.1 大规模定制下产品平台扩展面临的挑战
8.2.2 大规模定制下产品平台扩展的基本形式
8.2.3 大规模定制企业的产品平台扩展策略
8.3 大规模定制下产品平台扩展的优化分析
8.3.1 产品平台扩展方案的优化决策问题
8.3.2 产品平台扩展决策方法及流程
8.3.3 产品平台扩展优化分析模型
8.3.4 应用案例
第9章  基于GBOM的产品智能配置方法
9.1 基于GBOM的产品族模型
9.1.1 GBOM
9.1.2 基于GBOM的产品族结构模型
9.1.3 产品族模型的知识表达
9.2 基于GBOM产品族模型的产品配置
9.2.1 产品配置方法
9.2.2 产品配置推理的流程
9.3 摩托车产品的应用案例
第10章  基于本体映射面向模糊客户需求的产品配置方法
10.1 基于本体映射的定制产品配置总体框架
10.1.1 模糊客户需求分析
10.1.2 产品族实例分析
10.1.3 定制产品配置框架
10.1.4 基于实例推理的产品配置
10.2 面向模糊客户需求的产品配置知识本体表达
10.2.1 本体映射与网络本体语言
10.2.2 模糊客户需求知识的本体表达
10.2.3 产品族实例知识本体表达
10.3 基于本体映射的定制产品配置
10.3.1 基于本体的产品配置映射结构
10.3.2 本体映射中的特征参数匹配
10.4 摩托车产品的应用案例
10.4.1 摩托车产品配置知识的本体表达
10.4.2 基于本体映射的摩托车产品配置过程
第11章  基于Web的定制产品智能配置系统
11.1 基于Web的定制产品智能配置系统的架构与功能
11.1.1 基于Web的定制产品智能配置系统的功能架构
11.1.2 基于Web的定制产品智能配置系统的功能
11.2 基于Web的定制产品智能配置系统的信息与业务流程
11.2.1 基于Web的定制产品智能配置系统的信息流
11.2.2 基于Web的定制产品智能配置系统的业务流程
11.3 系统主要功能的实现方法
11.3.1 产品族管理的实现方法
11.3.2 客户定制的实现方法
参考文献
后记

  精彩内容
    第1章 大规模定制概述
    近年来，越来越丰富的商品供应带来了越来越激烈的市场竞争，同时也促进了客户需求的多样化和市场的进一步细分。面对多样化的客户需求和不断细分的市场，从20 世纪80 年代开始，国外一些制造商开始尝试采用大规模定制模式，力求以接近大批量生产的成本和效率提供满足客户个性化和定制化需求的产品（Davis，1987；Pine，1993）。大规模定制在90 年代得到快速发展，许多产品（包括汽车、自行车、计算机、家电、软件、通信器材、建筑与装饰、汽轮机、仪器仪表、服饰、眼镜、玩具、体育用品、书籍、音像制品、陶瓷、家具、食品等）被成功地定制。到21 世纪初，美国含定制产品或服务的订单已经占到了36%（Suh，2001a）；在英国，购买定制汽车的客户已从90 年代初的25%增加到了75%（Svensson and Barfod，2002）。许多制造企业和服务企业，如惠普、丰田汽车、戴尔（Dell）、耐克（Nike）、摩托罗拉、美泰（Mattel）、宝洁、海尔、微软、UPS和恒生银行等成功地实施了大规模定制模式，取得了巨大的成功（Alford et al.，2000；Feitzinger and Lee，1997；Magretta，1998；Pine，1993；Wilson，1999；但斌，2004a；祁国宁等，2003）。
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