品質機能展開與灰關聯分析於綠色設計之應用－以籃球鞋爲例

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品質機能展開與灰關聯分析於綠色設計之應用－以籃球鞋為例

黃士滔、何珈霖、彭偉傑、鄭易倫、廖偉鈞

國立高雄應用科技大學工業工程與管理系通訊作者電子郵件：[email protected]

摘要

本研究以籃球鞋為例，將品質機能展開（Quality Function Deployment, QFD）與綠色生命週期設計結合，整合成綠色品質機能展開（Green Quality Function Deployment, GQFD），將顧客所重視的產品屬性，依綠色生命週期中的製程設計、使用、包裝、廢棄各個階段，分別轉換為產品的設計屬性。本研究採用品質機能展開、灰關聯分析（Grey Relational Analysis, GRA）以及 TOPSIS 等方法來驗證，以瞭解消費者所重視的屬性。研究結果發現，消費者對於穿著舒適、外型設計、耐用程度、止滑、配色等產品特性較為重視，將這些顧客的聲音透過綠色生命週期設計各個階段轉換成工程特徵以品質機能展開與灰關聯分析計算後，得到最重要的前七項工程特徵分別為外底材質、中底材質、舒適性、保護性、整體顏色、整體造型、鞋面材質、及球鞋輕量化。本研究進而採用Spearman 等級相關檢定用以測量兩個變數間之相關程度，其相關變數須以等級順序排序，研究結果發現品質機能展開、灰關聯分析以及TOPSIS 等方法所得到的工程特徵排序，除了 TOPSIS 與其他方法有顯著差異，其他方法彼此間均沒有顯著差異存在。最後，本文針對此七項工程特徵提出一些建議及看法，以提供籃球鞋製造廠商一些產品設計上的參考。

關鍵詞：品質機能展開（Quality Function Deployment, QFD）、灰關聯分析（Grey Relational Analysis, GRA）、籃球鞋。

1. 緒論

1.1 研究背景與動機 科技蓬勃發展雖然能改善我們現有的生活水準，但是對我們生活方式與週遭環境產生一些不良的影響。許多新產品因為本身設計不當或使用毒性材料結果，除了造成消費者在使用產品過程可能受到傷害外，也須面對產品使用壽命終結時所造成的廢棄物問題。假若這些問題無法被有效解決，將會衍生更多的環境危機。[10] 籃球是台灣最普及的休閒運動之一，其場地、設備、器材相較於其他運動取得容易，但其危險性也相較於其他運動高，激烈攻防中最常見到之運動傷害為扭傷，所以籃球鞋之選擇其為重要。球鞋材料中使用的有害物質，造成對土壤、水源、及空氣的污染，這些對人體健康、環保以及生態的發展帶來不一的衝擊，尤其是廢棄且不易回收及分解的產品，其重金屬及化學品對於環境與生態造成很大的衝擊。若是不再重視這些廢棄物，設法減少甚至消除之，留給後代子孫的將是毒害無窮的環境。因此本研究欲深入探討消費者對於籃球鞋的需求與心聲，可提供製造廠商在綠色設計上的日後參考，此為本研究動機。 1.2 研究目的 在產品開發設計過程中，如何滿足顧客需求一向是設計者最重要的工作。設計者必須將顧客需求量化

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黃士滔、何珈霖、彭偉傑、鄭易倫、廖偉鈞 128

為工程規格，才能將設計的產品加以具體呈現。要了解顧客需求方式有許多種，例如透過商展、市場滿意度調查以及直接與顧客面對面溝通等[15]。而綠色設計的中心思想為「綠色生命週期設計」（Green Life Cycle Design, GLCD），其設計要點不僅在於如何回收既有之廢棄物，更重要的是如何使設計師在產品概念發展形成階段，便已事先考慮未來產品對於環境可能帶來的衝擊，進而以減少環境衝擊的角度去設計產品，減少其對生態環境的影響[10]。茲將本文的研究目的條列如下： (1) 得知消費者對於籃球鞋品質要素的重視程度。 (2) 將顧客所重視的產品屬性，依綠色生命週期設計中的製程設計、使用、包裝及廢棄，分別轉換成產品的設計屬性。 (3) 運用品質機能展開與灰關聯分析、模糊理論分析方法來了解消費者所重視的品質要素與品質特性。 (4) 瞭解消費者對於籃球鞋 11 個問項的重視程度、滿意程度及嚴重程度彼此間是否有顯著的差異存在。 (5) 改善優先順序：位於品質屋的基座，依照工程代用特性的評分值，經過 VOE 重要度的計算排序後，了解要提供出產品與服務，哪些技術是最迫切需要的，以作為各項技術引進及資源分配考量的工具。

2. 文獻回顧與探討

2.1 籃球鞋 籃球鞋之結構主要可分為上層結構、中內層結構、及下層結構三大部分，而每一層結構又包含許多的設計元件，每一個元件皆含有它的設計意義和實際功能。現代籃球鞋的設計依照攻守位置不同而有特殊設計。有強調輕巧抓地力好，機動性強避震功能佳，具有良好的保護作用。 2.2 環保鞋 一般環保鞋之主要定義是指鞋材為符合環保意義的材料，即材料取之於回收材料或鞋材本身可回收使用或可自然水解，不會造成環保處理上的困擾。環保鞋另一項意義指鞋材及鞋子的製造過程不會造成環境污染及對人體的各種傷害。[9] 2.3 品質機能展開 赤尾洋二[5]認為廣義的品質機能展開指的是品質展開（Quality Deployment, QD）與狹義的品質機能展開之總稱。品質展開是一套有系統的技術方法，從掌握顧客的需求，轉換成代用特性，來訂定產品或服務設計的標準，然後，再將設計品質有系統地展開到各個機能零件或服務項目的品質，以及製造工程各要素或服務各要素的相互關係上，使產品或服務能在事前完成品質保證，符合顧客需求。Bossert[2]提出了品質屋（House of Quality）的架構，如圖 2-1 所示。而品質屋的架構包含了顧客期望、工程技術、顧客需求與工程技術間關係矩陣、競爭產品評估、工程技術相關矩陣與改善優先順序等六大部分，其說明如下：

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工程技術相關矩陣工程技術顧客需求與工程特質之間的關係矩陣顧客期望競爭產品評估改善優先順序圖2-1 Bossert 提出之品質屋架構[2]

(1) 顧客期望（What）：位於品質屋的左邊，又稱為需求屬性或是顧客心聲（Voice of Customer, VOC），主要是用以描述顧客的需求與期望，顧客需求之資訊可經由市場問卷調查以及顧客訪談等方式取得。顧客以自己的語言說明對於企業所提供產品或服務的期望，企業必須要能夠充分且有效的掌握市場上顧客的需求與期望，才能提供滿足顧客需求的產品或服務。

(2) 工程技術（How）：位於品質屋的天花板，又稱為品質特性工程聲音（Voice of Engineering, VOE）。也就是如何藉企業內相關部門所互相溝通、協調與所擬定出來的策略或技術服務。也因此，企業必須清楚的了解顧客的實質需要，才能將各部門所能提供的服務或技術整合，以生產所需產品提供顧客滿意的服務。 (3) 顧客需求與工程技術間關係矩陣：為品質屋的主體，此關係矩陣是用來說明 VOC 項目與 VOE 特性間 的關係程度。顧客對產品及服務的期望與企業所提供之產品功能與顧客服務間，可利用相關矩陣圖來加以連結，使得各項顧客需求與期望都能有適當的產品功能或部門服務來提供。 (4) 競爭產品評估：位於品質屋的右邊，此矩陣包含了自有產品及其它競爭產品的分析。一般來說企業除 針對顧客期望提供適當之產品與服務外，在市場上仍須與競爭對手相互競爭，所以此部分主要是利用顧客對各項需求之重視程度、水準提昇率與銷售重點來計算出顧客需求的權重分數，以了解顧客需求的優先次序。因此可以發現企業所能提供用來滿足顧客需求項目所獲得評分等級與自企業本身所提供產品或服務的優缺點。 (5) 工程技術相關矩陣：位於品質屋之屋頂，主要用以說明各 VOE 間之相關性。企業內各部門所提供服 務間的關係則以交互作用矩陣加以描述其相關性與相關強度。 (6) 改善優先順序：位於品質屋的基座，依照工程代用特性的評分值，經過 VOE 重要度的計算排序後， 了解要提供出產品與服務，哪些技術是最迫切需要的，以作為各項技術引進及資源分配考量的工具。 2.4 灰色系統理論 灰色理論主要針對系統模型之不明確性及資訊之不完整性之下，進行關於系統的關聯分析（relational analysis）及模型建構（model construction），並藉著預測（prediction）及決策（decision making）的方法來探套及瞭解系統的情況。並能對事物的〝不確定〞（not certainty）、〝多變量輸入〞（multi-input）、〝離散的數據〞（discrete data）及〝數據的不完整性〞（not enough）做有效的處理。[11]

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黃士滔、何珈霖、彭偉傑、鄭易倫、廖偉鈞 130 2.4.1 灰色生成（Grey Generating） 灰色生成即為補充訊息之數據處理，這是一種就數找數的規律方法，利用此種方式，在一些雜亂無章的數據中，設法將其被掩蓋的規律及特徵浮現出來。換句話說，我們可以利用灰色生成的方式降低數據中的隨機性，並提升規律性。在灰色理論中常用的生成方法有： (1) 灰色關聯生成：將數據依實際情形在不失真之下所作的數據處理。 (2) 累加生成：將數據依次累加。 (3) 逆累加生成：累加生成的逆運算。

2.4.2 灰關聯分析（Grey Relational Analysis）

這是在灰色系統理論中分析離散（discrete）序列間相關程度的一種測度方法。傳統上的統計回歸（regression）是處理變數與變數之間關係的一種常用數學方法，對統計回歸而言，有下列幾項限制： (1) 變數與變數之間是必須存在著〝相互影響〞的關係。 (2) 要求大量的數據。 (3) 數據的分佈必須為典型:例如常態（normal distribution）分佈。 (4) 變化因素不能太多。因此在某些場合可能無法容易的求出答案。而灰關聯分析具有少數據及多因素分析的特性，剛好可以彌補統計回歸上的缺點。灰關聯分析為一種針對一群離散的序列數據，找出其中一序列對其他序列的關聯性。灰關聯度的計算方式成為灰關聯分析中的重要步驟，也是影響序列灰關聯度排序結果的最重要因素。為了計算各因素（屬性）間的關聯程度，本研究主要依據灰關聯分析，藉由序列間的灰關聯度數值大小加以排序，以了解消費者所重視的屬性。其計算方法4.4 做說明。 2.5 TOPSIS 方法[8]

Hwang and Yoon（1981）利用妥協解觀念而發展出多屬性決策的另一種評估方法稱為 TOPSIS 法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution），所選定的妥協解必須滿足與正理想解距離最短且與負理想解距離最遠的條件。Lai et al.（1994）需應用此妥協解觀念建立多目標決策的數學規劃模式。其計算方法4.5 做說明。

3. 研究方法

3.1 研究對象 本研究以籃球鞋為例，使設計者在產品概念形成之際，能事先考慮產品對環境可能造成的影響，進而去設計產品。由於籃球是台灣最普及、運動人口最多、最深入生活，最能形成文化與人氣的主流運動，在發放問卷給受訪者填寫時，考慮到三點問題。其一為籃球鞋的購買次數，其二為對於籃球鞋的認識，其三為籃球鞋的使用時間點與使用方面，如果受訪者只是曾穿過籃球鞋就填寫此份問卷的話，受訪者也許不能明確的回答籃球鞋的產品特性，而使得問卷結果失真。在使用時間點方面，一個月內有穿過的受訪者對於產品特性的印象總比一年內穿過的受訪者印象還深。因此本研究針對高雄市的使用者為受訪對象，在高雄應用科技大學、高雄醫學大學籃球場與中正技擊館旁籃球場進行訪查，訪查條件為97 年 5 月至 8 月有穿籃球鞋打過籃球、購買籃球鞋超過9 次以及接觸籃球超過 6 年以上為對象。 3.2 問卷設計與結構 3.2.1 問卷設計： 本研究採用問卷的方式進行調查，問卷的內容主要是參考一些相關文獻以及籃球鞋的產品特性建構

(5)

而成。問卷調查乃使用李克特（Likert）五點量表的測量方法，針對籃球鞋四大層面中各問項的分數來表示重視程度、滿意程度及嚴重程度的高低。受訪者對籃球鞋11 個問項的重視、滿意、嚴重程度各分成五個等級。 3.2.2 問卷結構 本研究針對籃球鞋四大層面中各問項的特性，將問卷分成二部份。第一部份為消費者對於四大層面各問項中的重視程度、滿意程度及嚴重程度的感受;第二部份為消費者基本資料。第一部分為針對籃球鞋的產品特性所提出外觀性、功能性、可靠與服務性、環保性四大層面，依各層面共提出11 個問項。第二部分為消費者基本資料，包含年齡、職業、教育程度、平均月收入。 3.3 設立樣本數 本研究在訂定樣本數前，考慮到籃球鞋之使用人口過多，基於人力、物力的限制，故只針對高雄市男性人口做為受訪對象，在高應大、高醫大校園籃球場與中正技擊館旁籃球場內進行前測，受訪對象條件為 97 年 5 月到 8 月穿過籃球鞋打過籃球，共發放 135 份問卷，以獲得 p 值。結果只有 21 人為購買超過 9 次籃球鞋並接觸籃球超過6 年以上，故以此機率當作樣本數的 p 值，而在允許誤差(e)本研究是取 0.05 以及顯著水準0.95(

α

=0.05)下，根據公式(3-1)，所求得的樣本總數為 202 份。本研究共發出 203 份問卷，這些都是由本研究人員自行去發放回收，並對問卷內容11 問項一一向受訪者做解說，故回收問卷 203 份，有效問卷 202 份。 2 /2 ₎ e ) 1 ( Z ( p p n= α − (3-1) 3.4 籃球鞋之品質屋 實施品質機能展開主要是透過品質屋作為介面工具來展開。本研究將以綠色品質機能展開並運用 PZB 模型的缺口五（認知與期望之間差距），來建構籃球鞋的品質屋（如圖3-1）。而在籃球鞋品質屋建構完成之前，必須對相關單元加以定義，其定義如表3-1 (2) 設計屬性 (6) 關係矩陣 (3) 重要意外事件 (4) 競爭基 (5) SERVQU AL 分數相關矩 (8) (7) 重要性排序 (1) 產品屬性圖3-1 品質屋；資料來源；修改自[1]

(6)

表3-1 籃球鞋之品質屋 (1) 產品屬性：四大層面可以再分解成11 個問項。

(2) 設計屬性：使用GLCD（Green Life cycle design）各階段，轉換成 11 個問項。 (3) 重要意外事件：此為發生意外的影響程度，為問卷中的嚴重程度分數平均而得。 (4) 競爭基準：滿意程度分數平均/滿意程度分數最高者。

(5) SERVQUAL 分數：重視程度分數平均與滿意程度分數平均之差距。 (6) 關係矩陣：（本研究修改之方式）

I. 品質機能展開：

(VOE 與 VOC 關係強度) (重要意外事件)

×

(競爭基準)

×

(SERVQUAL 分數) II. 灰關聯分析： (灰關聯係數)

×

(重要意外事件)

×

(競爭基準)

×

(SERVQUAL 分數) (7) 重要性排序：設計屬性各問項加權分數的排序。 (8) 相關矩陣：各設計屬性間的關係強度。 3.5 分析方法 本研究使用SPSS（12.0 版）統計套裝軟體分析資料，並採用下列方法來分析： (1) 描述性統計分析：以樣本數、有效百分比來瞭解籃球鞋使用人數之敘述統計特性。 (2) 信效度分析：:受訪者以李克特（Likert）五點量表來作答，不論是針對重視程度、滿意程度、嚴重程 度，本研究各層面之 Cronbach’sα 值必須均在 0.6 以上，才足以證明本研究內部一致性良好。另外，由於本量表之問項建立係參考相關文獻及籃球鞋之產品特性建構而成，且透過因素分析得到重視程度、滿意程度及嚴重程度，其累積解釋變異量必須均高於70%，才可說具有建構效度。 (3) 卡方檢定：利用本問卷所設計的一些類別資料，以檢驗類別性資料與針對籃球鞋所提出之 11 個問項 之間的顯著性檢定。 (4) 差異性 t 檢定：此部分主要在於探討籃球鞋之重視程度、滿意程度、嚴重程度，兩兩之間是否有顯著 性之差異。 (5) Speearman 等級相關檢定：用於測量兩個變數間的相關程度，其相關變數須以等級順序排序。

4.實證結果與分析

4.1 品質要素之分析 問卷分析後之平均數、標準差與排序在重視程度、滿意程度、嚴重程度之數值如表4-1 所示。表4-1 四大購面重視程度、滿意程度、嚴重程度之分析重視程度滿意程度嚴重程度平均數標準差排序平均數標準差排序平均數標準差排序配色 4.05 .835 5 3.75 .693 3 3.45 1.039 8 鞋面材料 3.72 .832 8 3.62 .732 7 3.43 .915 9 外觀性外型設計 4.19 .803 2 3.88 .721 2 3.76 1.060 6

(7)

避震功能 3.95 .890 6 3.63 .796 6 3.94 .812 4 穿著舒適 4.49 .694 1 3.98 .784 1 4.29 .834 1 重量 3.65 .877 9 3.47 .775 9 3.56 .823 7 功能性止滑 4.06 .819 4 3.61 .806 8 4.08 .733 2 耐用程度 4.11 .853 3 3.72 .856 4 3.95 .937 3 可靠與服務性 _價錢 _3.89_{.965 7 3.71}_{.785 5 3.84 1.062 5} 不汙染環境 3.13 .887 10 3.15 .753 10 3.36 .890 10 環境性是否可回收 3.03 .857 11 3.09 .716 11 3.22 .897 11 4.2 信效度檢定 4.2.1 效度檢定[3] 所謂效度是表示一份測驗能真正的測量到他所想要測量能力或功能的程度，也就是要能達到測量的目的，才算是有效的測驗。本研究使用建構效度分析問卷。本研究使用建構效度（Construct Validity）：指測驗能夠測量到理論上的建構或特質的程度，建構效度分析主要是透過因素分析而得，本研究利用因素分析得到問卷的累積解釋總變異量，如表4-2 所示。表4-2 問卷之效度重視程度滿意程度嚴重程度轉軸平方和負荷量 65.22% 68.80% 65.63% 由表4-2 得知，重視程度、滿意程度及嚴重程度解釋了問卷整體 6 成 5 以上。 4.2.2 信度檢定 所謂信度是用來衡量問卷內容的可信度或穩定性。本問卷採用 Cronbachα 係數來衡量問卷內容是否符合可信度。表4-3 問卷之信度外觀性功能性可靠與服務性環境性整體信度重要程度 0.628 0.701 0.667 0.862 0.708 滿意程度 0.788 0.681 0.623 0.900 0.795 嚴重程度 0.811 0.768 0.631 0.929 0.774 由表4-3 可知道重視程度、滿意程度及嚴重程度三個層面的 Cronbachα 係數的值均大於 0.6，而整體問卷信度的Cronbachα 係數值也大於 0.6，故本問卷符合信度要求。 4.3 綠色品質機能展開

本研究將品質機能展開（Quality Function Deployment, QFD）與生命週期設計（Life Cycle Design, LCD）結合，整合成綠色品質機能展開，將顧客所重視的產品屬性，依生命週期設計中的製程設計、使用、包裝、廢棄各階段，分別轉換為產品的設計屬性，共15 個項目（如表 4-4 所示）。

(8)

黃士滔、何珈霖、彭偉傑、鄭易倫、廖偉鈞 134 表4-4 生命週期設計各階段轉換成產品的設計屬性生命週期設計階段籃球鞋之設計屬性製程設計鞋面材質、中底材質、外底材質、球鞋輕量化、整體顏色、整體造型、氣墊使用保護性、舒適性、運動性包裝鞋盒、鞋袋廢棄廠商回收、回收再利用、水解本節將籃球鞋四大層面的各個產品屬性(VOC)轉換成工程技術(設計屬性,VOE)透過表 4-5 為產品屬性與設計屬性之間的關係強度，其中1 表示兩者之關係程度為弱相關，3 表示中相關，而 9 代表強相關。表 4-6 即為根據表3-1 及表 4-5 計算而得。表4-5 VOE 與 VOC 關係強度製程設計使用包裝廢棄鞋面材質中底材質外底材質球鞋輕量化整體顏色整體造型氣墊保護性舒適性運動性鞋盒鞋袋廠商回收回收再利用水解配色 1 1 1 9 3 鞋面材料 9 1 3 9 9 外觀性外型設計 1 3 9 1 避震功能 9 1 3 9 穿著舒適 1 3 1 1 9 重量 1 1 1 9 1 功能性止滑 3 1 3 耐用程度 3 9 1 1 可靠與服務性 _價錢 ₃ _{1 1 1 1 1} 不汙染環境 1 1 1 3 3 1 1 9 環境性是否可回收 1 1 3 9 1 1：弱相關，3：中相關，9：強相關。 4.4 灰關聯綠色品質機能展開 此小節透過灰關聯分析中的等權灰關聯、不等權灰關聯、等權量化灰關聯、不等權量化灰關聯等四種方式，分別與綠色品質機能展開相結合。為了計算各因素（屬性）間的關聯程度，藉由序列間的灰關聯度大小加以排序，以了解消費者所重視的屬性。表4-5 為 VOE（Voice of Engineering）與 VOC（Voice of Customer）的關係強度，在此給予權重 9、 3、1，空白為 0。而 15 種 VOE 可以視為方案，11 種 VOC 可以當作評比標準，整個問題可當作針對 15 項

(9)

VOE 進行重要性排序。在使用灰關聯分析時，要先找出參考序列，由於可能最大的數值為 9，因此每個 VOC 都使用數字 9，即參考數列為

x

_i(0)(

κ

)=(9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9,)。由於所有數據轉換都屬於越大越好，故採用夏郭賢與吳漢雄[7]所發展的望大目標測度運算公式（如公式4-1）進行資料前處理。 ) ( -) ( ) ( ) ( ) ( ) 0 ( . ) 0 ( . ) 0 ( . ) 0 ( min max min k k k k x k x x x x i i all i i all i i all i i − = (4-1) 4.4.1 等權灰關聯分析[14] (1) 利用數據中的數值做正規化（進行資料前處理）。 (2) 求差序列--以

χ

i(0)(k)減去各對象值之絕對值：

)

(

)

(

0 0i

=

x

k

−

x

i

k

Δ

(4-2) (3) 求數列間差距的最大值和最小值（Δmax,Δmin）—列出各對象在所有因素之差序列值中的最大值與最小值。 (4) 求各對象所有期間之個別關聯係數：

max

)

(

max

min

))

(

),

(

0 0

_Δ

₊

_Δ

Δ

+

Δ

=

ζ

γ

k

x

k

x

i i (4-3) 參數

ζ

稱為辨識係數，

ζ

一般均取0.5 之值。 (5) 求灰關聯度

∑

=

Γ

n k i

k

x

k

x

r

1 0 i 0

(

),

(

))

n

1 )

x

,

(x

×

(競爭基準)

×

(SERVQUAL 分數) (4-4) (6) 排出灰關聯序:將各對象依關聯度之數值由大而小排序。（表 4-7 所示）表4-7 中重要意外事件、競爭基準與 SERVQUAL 分數的數據由表 3-1 得知。 4.4.2 不等權灰關聯分析[14] 以上述資料前處理結果之數據，依照鄧聚龍教授的公式及步驟進行運算，但將灰關聯度換成公式 (4-11)。 (1) 利用數據中的數值做正規化 (2) 求差序列－以

χ

i(0)(k)減去各對象值之絕對值：

Δ

0i

=

x

0

(

k

)

−

x

i

(

k

)

(3) 求數列間差距的最大值和最小值（Δmax,Δmin）—列出各對象在所有因素之差序列值中的最大值與最小值。

(10)

(11)

(4) 利用數據中的數值做正規化 (5) 求差序列－以

χ

_i(0)(k)減去各對象值之絕對值：

Δ

0i

=

x

0

(

k

)

−

x

i

(

k

)

(6) 求數列間差距的最大值和最小值（Δmax,Δmin）—列出各對象在所有因素之差序列值中的最大值與最小值。 (7) 求各對象所有期間之個別關聯係數： max ) ( max min )) ( ), ( ( 0 0 _Δ ₊ _Δ Δ + Δ =

ζ

γ

k k x k x i i 參數

ζ

稱為辨識係數，

ζ

一般均取0.5 之值 (8) 求出序列各屬性因子的總和：

∑

=

m i k k

x

i

1

)

(

D

(4-5) (9) 求出正規化係數： n K × = 6487 . 0 1 = = ×18 6487 . 0 1 0.0856 (10) 求出因子的熵：

∑

= ⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ × = n k k i e k D k x w K e 1 ) ( (4-6)

1 -x)e

-(1

xe

(x)

w

(1-x) x e

=

+

(11) 求出熵的總值：

∑

=

n k k

e

E

1 (4-7) (12) 求出相對的權重：

]

1 [

1

k k

e

E

n

−

=

λ

(4-8) (13) 利用正規化法求出各個因子的權重：

∑

=

_n k k k k 1

λ

β

(4-9) (14) 排出灰關聯度： × )) ( ), ( ( ) x , (x 1 0 i 0

∑

= = Γ n k i kr x k x k

β

×

(競爭基準)

×

(SERVQUAL 分數) (4-10) (15) 排出灰關聯序：將各對象依關聯度之數值由大而小排序。（表 4-8 所示）表4-8 中重要意外事件、競爭基準與 SERVQUAL 分數的數據由表 3-1 得知。 4.4.3 等權量化灰關聯[13] 以上述資料前處理結果之數據，依照溫坤禮教授的公式及步驟進行運算，但將灰關聯度換成公式 (4-11) 。

(12)

黃士滔、何珈霖、彭偉傑、鄭易倫、廖偉鈞 138 (1) 利用數據中的數值做正規化 (2) 求差序列－以

(

)

減去各對象值之絕對值： ) 0 (

k

x

_i

Δ

0i

=

x

0

(

k

)

−

x

i

(

k

)

(3) 求數列間差距的最大值和最小值(Δmax,Δmin)—列出各對象在所有因素之差序列值中的最大值與最小值。 (4)

∑

= Δ = Δ n k i i k n k 1 0 0 _ ] ) 分數 (SERVQUAL × ) 競爭基準 ( × ) 重要意外事件 ( × ) ( [ 1 ) ( _{(如表 4-9) (4-11)} 表4-9 等權量化灰關聯 0

(

)

_

k

i

Δ

製程設計使用包裝廢棄鞋面材質中底材質外底材質球鞋輕量化整體顏色整體造型氣墊保護性舒適性運動性鞋盒鞋袋廠商回收回收再利用水解 0.65 0.59 0.57 0.67 0.63 0.63 0.69 0.65 0.58 0.70 0.72 0.73 0.73 0.71 0.70 (5) 計算灰關聯度： max 0 i 0

)

(

max

min

)

x

,

(x

Δ

+

Δ

+

Δ

=

Γ

k

i (4-12) (6) 排出灰關聯序:將各對象依關聯度之數值由大而小排序。(表 4-10 所示) 表4-10 中重要意外事件、競爭基準與 SERVQUAL 分數的數據由表 3-1 得知。 4.4.4 不等權量化灰關聯分析[13] 以上述資料前處理結果之數據，依照溫坤禮教授的公式及步驟進行運算，但將灰關聯度換成公式 (4-13)。 (1) 利用數據中的數值做正規化 (2) 求差序列－以

x

_i(0)

(

k

)

減去各對象值之絕對值：

Δ

0i

=

x

0

(

k

)

−

x

i

(

k

)

(3) 求數列間差距的最大值和最小值(Δmax,Δmin)—列出各對象在所有因素之差序列值中的最大值與最小值。 (4) 求出序列各屬性因子的總和：

∑

=

m i k k

x

i

1

)

(

D

(5) 求出正規化係數：

n

K

×

=

6487

.

0

1

=

_×18

=

6487

.

0

1

0.0856 (6) 求出因子的熵：

∑

=

⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜

⎝

⎛

×

=

n k k i e k

D

k

x

w

K

e

1

)

(

1]

-x)e

-(1

[xe

(x)

w

(1-x) x e

=

+

(7) 求出熵的總值：

∑

=

n k k

e

E

1 (8) 求出相對的權重： k

1 [

1 e

k

]

E

n

−

=

λ

(13)

(9) 利用正規化法求出各個因子的權重：

_∑

=

_n k k k k 1

λ

β

(10)

∑

(如表 4-11) (4-13) = Δ = Δ n k i k i k k 1 0 0 _ ] ) 分數 (SERVQUAL × ) 競爭基準 ( × ) 重要意外事件 ( × ) ( [ ) ( β (11) 計算灰關聯度： max 0 i 0 ) ( max min ) x , (x Δ + Δ Δ + Δ = Γ k i (12) 排出灰關聯序:將各對象依關聯度之數值由大而小排列。（表 4-12 所示）表4-11 不等權量化灰關聯 0

(

)

_

k

i

Δ

製程設計使用包裝廢棄鞋面材質中底材質外底材質球鞋輕量化整體顏色整體造型氣墊保護性舒適性運動性鞋盒鞋袋廠商回收回收再利用水解 0.66 0.60 0.57 0.68 0.63 0.63 0.70 0.66 0.59 0.70 0.73 0.74 0.74 0.72 0.71 4.5 TOPSIS 方法綠色品質機能展開[12] 令多準則決策問題的方案集合A=｛

a

i|

_i

=1,2…,m｝而評估準則集合

g

=

{

g

j

=

1 ,

2 ,...,

n

}

，則TOPSIS

（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）的程序基本上可分為六個步驟：步驟一、令

x

ij表示第

i

方案在第

j

準則的評估值，則正規化決策矩陣R=［

r

ij］可計算如下： ij

r

_＝ ∑ = m i ij ij

x

1 2 ，其中 i=1,2,…,m;j=1,2,…,n (4-14) 步驟二、假設各準則權重值為﹛

w

j|j=1,2,…,n﹜，則各方案加權正規化決策矩陣: V＝［

v

ij］可計算如下： ij

v

=

w

j．

r

ij，其中，

∑

=1。 = n j j

w

1 令

k

j為重要意外×事件競爭基準×SERVQUAL 分數 j=1,2,…,11 j

w

₌

∑

= n j j j k k 1 (4-15)

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

步驟三、定義正理想解集合A+與負理想解集合 A-如下：

A+＝{(

max

v

_ij|j

∈

J),(

min

v

_ij|j

∈

J’)|i＝1,2,….,m}＝

{

V

1+

,

V

2+

,...,

V

_j+

,...,

V

_n+

}

(4-16)

A-＝{(

min

v

ij|j

∈

J),(

max

v

ij|j

∈

J’)|i＝1,2,….,m}＝

{

}

− − − − n j

V

1

,

2

,...,

(4-17) 其中，

{

_{

}

_}

⎭ ⎬ ⎫ ⎩ ⎨ ⎧ = = = = 則為對應於極小值化之準則為對應於極大值化之準 | ,..., 2 , 1 ' | ,..., 2 , 1 j n j J j n j J 步驟四、計算各決策方案與正理想解幾何距離

S

_i+及與負理想解之幾何距離

S

_i−： + i

S

＝ ∑ = +

−

n j j ij v v 1 2

)

(

，i=1,2,…,m (4-18) − i

S

＝ ∑ = −

−

n j j ij v v 1 2

)

(

，i=1,2,…,m (4-19) 步驟五、計算各決策方案

a

i與正理想解集合A+的相對貼近度值： S S S c i i i i ₊ ₋ − +

+

=

_{，i=1,2,…,m;0}

≤

c

_i+

≤

1

_(4-20) 步驟六、對各決策方案進行優勢排序。由表4-13 所示，可知鞋面材質為居首。表4-13 正理想解幾何距離

S

i+及與負理想解之幾何距離 − i

S

i + S i −

c

i + 排序鞋面材質 0.4149 0.1845 0.3078 1 中底材質 1.0054 0.4281 0.2986 2 外底材質 1.2794 0.4764 0.2713 5 球鞋輕量化 0.3284 0.1350 0.2914 4 整體顏色 0.3355 0.1427 0.2985 6 整體造型 0.8117 0.2710 0.2503 10 氣墊 3.1999 1.0119 0.2403 3 保護性 0.6337 0.2011 0.2409 9 舒適性 0.0934 0.0315 0.2523 15 運動性 0.0270 0.0086 0.2413 14 鞋盒 0.0209 0.0068 0.2455 8

(19)

S

i + S i −

c

i + 排序鞋袋 0.0627 0.0204 0.2455 13 廠商回收 0.1430 0.0525 0.2685 11 回收再利用 0.4149 0.1845 0.3078 12 水解 1.0054 0.4281 0.2986 7 4.7 Spearman 等級相關檢定 4.7.1 優先排序彙總表 表4-14 為表 4-6、表 4-7、表 4-8、表 4-10、表 4-12、表 4-13 中優先排序彙總表。表4-14 六種分析方法之優先排序彙總表鞋面材質中底材質外底材質球鞋輕量化整體顏色整體造型氣墊保護性舒適性運動性鞋盒鞋袋廠商回收回收再利用水解品質機能展開優先排序 7 3 1 8 4 5 9 6 2 10 13 15 14 12 11 等權灰關聯優先排序 8 3 2 7 5 4 11 6 1 12 13 15 14 9 10 不等權灰關聯優先排序 8 3 2 7 5 4 11 6 1 12 13 15 14 9 10 等權量化灰關聯優先排序 7 3 1 8 4 5 9 6 2 10 13 15 14 12 11 不等權量化灰關聯優先排序 7 3 1 8 5 4 9 6 2 10 13 15 14 12 11 TOPSIS 方法優先排序 1 2 5 4 6 10 3 9 15 14 8 13 11 12 7 4.7.2 統計分析與結果 本研究採用SPSS V12.0 進行 Spearman 等級相關檢定，給定顯著水準

α

＝0.05，雙尾檢定，其統計分析結果除了TOPSIS 方法與其他方法有顯著差異，其他方法彼此間沒有顯著差異存在

5 結論與建議

本研究將品質機能展開與綠色生命週期設計結合，整合成綠色品質機能展開，並採用了品質機能展開、灰關聯分析這兩種方法來驗證，以瞭解消費者所重視的屬性，最後展開成籃球鞋的品質屋關係矩陣。相關結論如下: 5.1 卡方檢定 (1) 受訪者對於籃球鞋 11 個問項的重視程度之卡方檢定：不同的『年齡』對於〝外型設計〞的重視程度具有顯著性差異。不同的『年齡』對於〝是否可回收〞的重視程度具有顯著性差異。不同的『職業』對於〝配色〞的重視程度具有顯著性差異。不同的『職業』對於〝外型設計〞的重視程度具有顯著性差異。不同的『平均月收入』對於〝配色〞的重視程度具有顯著性差異。

(20)

黃士滔、何珈霖、彭偉傑、鄭易倫、廖偉鈞 146 (2) 受訪者對於籃球鞋 11 個問項的滿意程度之卡方檢定:研究結果顯示，不同的『職業』對於〝是否可回收〞的滿意程度具有顯著性差異。 (3) 受訪者對於籃球鞋 11 個問項的嚴重程度之卡方檢定:研究結果顯示，不同的『教育程度』對於〝價錢〞的滿意程度具有顯著性差異。 5.2 差異性 t 檢定 經t 檢定得知消費者對於重視程度與滿意程度具有顯著性差異的因素其中〝價錢〞、〝重量〞有相關顯著差異，〝配色〞、〝外型設計〞、〝避震功能〞、〝穿著舒適〞、〝止滑〞、〝耐用程度〞具有非常相關顯著差異。重視程度與嚴重程度方面的〝耐用程度〞、〝是否可回收〞具有相關顯著差異，〝配色〞、〝鞋面材料〞、〝外型設計〞、〝穿著舒適〞、〝不汙染環境〞具有非常相關顯著差異。嚴重程度與滿意程度方面的鞋面材料具有相關顯著差異，避震功能、穿著舒適、止滑、耐用程度、不汙染環境具有非常相關顯著差異。 5.3 Spearman 等級相關檢定 本研究採用 SPSS V12.0 進行 Spearman 等級相關檢定，給定顯著水準

α

＝0.05，雙尾檢定，其統計分析結果可得彼此間之相關係數。除了TOPSIS 方法與其他方法有顯著差異，其他方法彼此間沒有顯著差異存在。 5.4 建議及看法 故建議廠商在設計與製造方面之建議如下所示： (1) 材質均一/相容性： 避免複合材料之使用，由於複合材料於使用後廢棄，一般均難以將其分離成單一成分之材料，故在材質的選用時應盡量避免，如果因產品功能的要求，而必須使用複合材料之情況時，採用成分相容性較高之材料。減少材料之種類，回收處理之最大目的即為回收單一、純度較高的材料，減少過多材料種類的使用，可減輕未來回收分類的工作量，故建議在不損及產品功能的前提下，應盡可能地朝向單一材質設計。 (2) 材質毒害性： 避免毒害性材質之使用，若回收的材質中含有毒害性物質，不僅大幅降低材質回收之價值，甚至需付出高額的處理費用將之清除，故應全面避免毒害性材質之使用或將其使用量降至最低。 (3) 材質回收性： 選用可回收的材質，選用市面通路上，回收體系較為完整的材質，例如：PU 鞋品於廢棄後，則會有較高的回收能力。選用回收性質良好的材質，有部分材質再經過回收程序後，由於其物化特性之改變，則可能不利於再回收到產品的製程端，而降低鞋品的回收價值。 (4) 標籤與表面塗裝： 使用水溶性膠著、塗裝，由於一般溶劑型的膠著劑，均含有大量的揮發性有機物質，甚至部分溶劑對人體健康會產生不良的影響，當鞋品需印製標籤時，可建議採用水溶性的膠著方式。鑄模式的標籤設計，鞋品製造時若有採用射出成型之方式時，可於開模時將材質特性或回收標誌鑄模於模型中，方可減少後續標籤或塗裝的使用。 (5) 採用環保接著劑： 由於一般的鞋品接著劑，均含有大量的揮發性有機物，而這些物質可能提高作業人員身體健康上及未來處置上之風險，因此建議可嘗試目前較為環保的接著劑。

(21)

參考文獻

[1] Behara, R. S. and Chase, R. B.,＂Service quality deployment: Quality service bydesign”,in Rakesh V. Sarin (ed.), “Perspectives in Operations Management: Essays’ in Honor of Elwood S. Buffa,” Kluwer Academic Publisher, Norwell, Mass.,1993.

[2] Bossert, J.L., “Quality Function Deployment－A Practitioner’s Approach,” ASQC Quality Press. Milwaukee,1991.

[3] DeVellis, R. F., 1991, “Scale Development Theory and Application,” SAGE, London.

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品質機能展開與灰關聯分析於綠色設計之應用－以籃球鞋爲例

品質機能展開與灰關聯分析於綠色設計之應用－以籃球鞋為例

摘 要

1. 緒 論

2. 文獻回顧與探討

3. 研究方法

α

×

×

×

×

×

×

4.實證結果與分析

x

κ

χ

)

(

)

(

=

x

k

−

x

k

Δ

max

)

(

max

min

))

(

),

(

(

Δ

+

Δ

Δ

+

Δ

=

ζ

ζ

γ

k

k

x

k

x

ζ

ζ

∑

=

Γ

k

x

k

x

r

(

(

),

(

))

n

1

)

x

,

(x

×

×

×

χ

Δ

=

摘要

1. 緒論

_Δ

₊

_Δ