[发明专利]一种结合企业生产力和需求状态的需求预测方法

说明书

本发明公开了一种结合企业生产力和需求状态的需求预测方法。根据目标群体需求特点，构建目标群体的需求信息模型，建立需求调查问卷数据库；计算企业生产力综合调整系数；利用需求调查问卷数据库下的评价集合计算交互矩阵，根据需求标准阈值比较获得需求状态矩阵，利用企业历史数据计算状态转移矩阵，再预测获得预测需求状态矩阵，计算需求状态调整系数矩阵；计算初步需求重要度，利用灰色预测方法计算直接预测的下一阶段的需求重要度，再结合企业生产力调整系数和需求状态调整系数计算获得目标群体的最终需求重要度。本发明将直接进行需求重要度预测的结果进一步处理，得到结合企业自身状况的需求重要度值，更加直观的反映了需求的重要程度。

技术领域

本发明涉及一种需求预测方法，尤其是涉及一种结合企业盈利和需求状态的需求数据预测方法。

背景技术

需求预测作为未来工业智能制造发展的一部分，已经得到广泛关注。现有需求方法主要是：对目标群体的需求进行调查，并对不同需求属性进行重要程度区分，利用三角模糊函数对需求进行去模糊化，进而运用产品质量屋构建需求—技术矩阵计算出技术重要度，最后利用预测模型如自回归滑动平均模型、灰色预测、马尔科夫链、神经网络等对需求重要度或者技术重要度进行预测，从而对下一阶段的设计做出方向性指导。

目前，现有的预测都注重于需求数据规律的寻找，期望预测出精度更高、误差更小的需求结果，过于注重数据本身却忽略了各个需求的状态和类型会对预测的结果产生影响。Kano模型将需求分为5种状态，每一种需求状态对企业提出不同程度的要求。在需求预测的过程中，企业盈利能力也是一个重要的影响因素，不同企业在某个需求方面的竞争优劣状况影响着各企业在该方面的需求重要度。所以，如果能够结合企业盈利能力和需求状态对需求重要度进行预测，能够使预测的结果更加精准，更加立足于现状。

发明内容

为了解决背景技术中存在的问题，本发明的目的在于提出一种结合企业盈利和需求状态的需求数据预测方法，利用关键指标对企业盈利能力进行计算，用差距对比法构建盈利能力调整系数；划分每个产品功能的需求状态，利用预测算法预测出未来的需求状态，结合需求状态调整系数做二次调整，最终预测出结合企业自身情况的目标群体需求重要度。

为了实现上述目的，本发明采用技术方案是方法步骤如下：

1)根据目标群体需求特点，构建目标群体的需求信息模型crq，建立需求调查问卷数据库CRQ；

2)结合需求调查问卷数据库CRQ下的功能需求偏好集合pre和生产力来计算企业生产力综合调整系数g；

3)利用需求调查问卷数据库CRQ下的评价集合eva计算交互矩阵S，根据需求标准阈值A比较获得需求状态矩阵C，利用企业历史数据计算状态转移矩阵T，再预测下一阶段的预测需求状态矩阵C’，进而计算得到需求状态调整系数矩阵x；

4)计算初步需求重要度CR1，利用灰色预测方法GM(1,1)计算得到直接预测的下一阶段的需求重要度CR2，再结合企业生产力调整系数g和需求状态调整系数x计算获得目标群体的最终需求重要度CR2’。

所述步骤1)中，目标群体的需求信息模型crq表示为：

crq＝{fuc,imp,eva,pre}