定性指標定量化方法很多，如專家評分、模糊評價、層次分析法等，因單指標賦值會 給評價結果帶來偏差，而模糊評價中模糊隸屬度函數，得出此過程極大程度地受到了主觀 因素的影響，這樣直接導致了決策結果難以保證科學合理。因此，本文運用云模型表示決 策者提供的評價信息，有效解決了市場競爭矩陣中定性指標定量化處理問題。
由于市場競爭性評價是指從顧客的角度，對市場中不同廠家產品是否滿意進行的評 估，以反映當前產品存在的突出問題，以及所需要調整的地方。如果對于需求項的全部企業產品的評價差別并不大，則說明顧客對該項上只有較小的區分能力，或者要對該產品進 行全面改進會存在很大的難度，需求項的重要度不高；反之，如果需求項的區分能力較強， 或者有很大的改進空間，需求項的重要度也就隨之提高。由此可知，通過市場競爭性評價 結果得到需求重要信息與熵的概念是一致的，熵是用來刻畫信息論中所包含信息的無序度 的重要參數，通過信息熵對信息的無序化程度進行測量，熵越大則無序化程度也就相應越 高，相對應的該信息的效度也就隨之降低，指標權重越低。總之，若數據序列的差異程度 越大，則相應要賦予較大權重，反之，賦予較小權重。因此，本文引入熵[123]的概念對市場 中的評價性信息進行全面分析，獲得顧客需求的重要度的調整參數，使獲得的顧客重要度 的評價參數更加科學而合理。
供應商進行可靠性能力評價的首要工作就是明確其中的評價指標。由于企業在購買外 購件以及選擇合作企業以提供外協件時會受到多種因素的影響，容易導致企業選不到最合 適的供應商，所以需要建立一套對供應商的選擇與評價機制，通過這一工作，來進行外購 外協件的可靠性控制等工作。
本章為滿足MTBF和故障診斷兩個最重要的可用性需求，分別從這兩個角度出發進行 精工加工中心可用性保障技術制定，這里主要是對關鍵子系統刀庫進行可靠性保障技術制定和 加工中心故障診斷技術制定。基于分析結果，從外購外協件可靠性保障、裝配過程可靠性 保障兩方面提出了具體可靠性保障技術，對于外購外協件可靠性保障，采用了 F-EAHP法 進行供應商可靠性能力評價以選擇供應商，并制定了外購件驗收流程與驗收檢核表。對于 裝配過程可靠性保障，提出了在裝配過程中須注意的具體要領；并從DEMATEL-ISM的相 關故障分析角度，為故障快速診斷及定位提供了新思路，形成了加工中心故障診斷保障技 術。
隨著圖論相關理論的興起，將復雜系統轉化為復雜網絡圖進行研究能夠大 大簡化分析過程。從而網絡中個節點對整個網絡或是其他節點的重要程度的定 量化研宄成為了熱點問題，現有的研宄主要從三個角度進行研宄，其研宄思路、 評價指標及相關文獻如表1.1所示。
為滿足精工機床裝調與維修人員的培訓需求及降低培訓單位購買裝調與維修設備的 成本，設計了一種開放式單機多精工系統的加工中心裝調與維修設備，研發了基于PMAC 的加工中心開放式精工系統，實現了對機床的控制。通過以上工作做出如下總結：
精工機床是現代化的“工作母機”，已成為實現裝備制造業現代化的關鍵基礎裝備，要 發展裝備制造業就必須實現國產精工機床的振興。從當前精工機床的發展來看，現代精工 機床多學科高新技術集成化特征十分明顯，具有功能復合型強，技術密集，部件組成繁雜, 加工工況多變等特點，而在具備高速、集約、精密和多軸聯動復合加工優勢的同時，也埋 藏了多種故障隱患和復雜的故障機理。研究表明，精工機床在用戶現場運轉過程中自動換 刀(ATC)系統、精工和伺服系統、機械傳動系統、液壓系統等環節都有故障發生。精工機 床研發領域對機床先進性、復合性和多功能性的強調和對機床性能維持性的忽視，既造成 用戶停機損失和維修成本上升，生產成本增加；也造成機床維修難度相對較大，設備可靠 性降低，設備可信度下降，從而影響企業的市場競爭力。這一點，在精工機床研發起步較 晚、研發能力相對較弱、市場競爭力相對不足、品牌形象相對較差的國產精工機床方面表 現的尤為突出。因此，國產精工機床可用性不足已經成為我國相關企業參與國內外市場競 爭的軟肋，也是機床研發領域須認真面對和迫切需要解決的關鍵科技問題[1_2]。
本章通過相關文獻資料查閱，借助深度訪談得到了加工中心可用性需求初始指標集， 并借助兩輪專家咨詢法進行了指標篩選，最后通過預調研問卷驗證，采用因子分析和信度 分析進行指標刪減完善，最終確定了加工中心可用性需求指標體系。具體來說，可用性需 求指標包括可靠性需求指標和維修性需求指標，其中可靠性需求指標包括MTBF和精度保 持性，維修性需求指標包括故障診斷、維修難易程度、符合維修的人機環工程要求、維修 費用和維修時間。本章既為第三章可用性需求組合重要度分析提供了研究對象，又為第四 章基于QFD的加工中心（鉆攻中心）可用性技術需求分析提供了研究基礎，并最終服務于第五章可用 性保障技術的制定。
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結構方程模型一般包括因子模型和因果模型兩種模型。而因子模型也可以稱為測量模 型，構成因子模型的方程也就可以成為測量方程，因果模型也被稱為結構模型，其所對應 的方程是結構方程[111]。該方法是基于對各變量和組成方差矩陣進行分析的基礎之上的，是 一種用于分析變量之間的相互關系的統計方法。其中，測量模型主要指代潛變量與指標間 的內在關系，結構模型表示各個潛在變量的關系。
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