甲方在项目开发过程中的作用
张子楠
摘 要： 分析了质量功能展开（QFD）技术在软件开发项目中的适用性，在传统的QFD技术的基础上引入模糊层次分析法（FAHP），基于FAHP的基本理论，应用梯形模糊数为顾客需求评分，以改进软件项目开发过程三方之间的协调管理。
关键词： 软件开发项目； 质量功能展开技术； 模糊层次分析法； 质量屋
中图分类号： TN830.1?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2014）23?0118?04
Application of QFD and FAHP in software developing
ZHANG Zi?nan
（Commercial College， Hohai University， Nanjing 211100， China）
Abstract： The applicability of quality function deployment （QFD） technology in software developing projects is analyzed. The fuzzy AHP （FAHP） is brought in the method based on the traditional QFD technology. Based on the basic theory of fuzzy AHP， the trapezoidal fuzzy numbers is adopted to score for the customer needs， so as to improve the coordinated management of the three parties in the software project developing process.
Keyword： software developing project； quality function deployment technology； fuzzy AHP； house of quality
0 引 言
信息化时代的来到，给软件市场带来了良好的机遇。我国众多软件开发团队的追求目标是在现有预算内及时开发出切合客户需要的高品质软件。作为软件开发中最关键的一个输入，顾客需求对软件开发团队管理的重要程度，决定了软件产品开发的结果。但是，需求的变更来自各方面的因素，这使得其成为大多软件产品开发中最不稳定的一个因素，因此，持续变化的需求是整个软件生命周期中的固有状态。同时，软件领域存在的各种问题逐渐凸显出来，其中很大一部分是由于项目评估不准确，投资者决策失误，同时开发团队未能准确理解顾客的期望和需求，导致层层偏差背离开发计划。解决软件产品开发中的需求变更控制是当今面临的一大课题。
软件产品具有需求规模化、多样化的特征，这使得软件开发与制造难度大幅度提升。尽管软件开发的实践和研究已经取了显著的成果，可危机却依旧存在。软件开发团队所面临的最大问题就是顾客对其产品不满意。究其原因是消费者、市场部门与开发团队的逐层传递中出现沟通的误解，导致了设计各子过程接口模糊，信息被错误地传递或得不到传递。间断现象造成的结果就是软件产品无法满足顾客的需求。因此，在软件开发策划过程时，科学的技术和方法是保证产品最终满足市场的重要保障。
本文采用质量功能展开（QFD）技术在软件开发中的适用性和建立模糊语言评价集及其对应的模糊数集，利用模糊层次分析法（Fuzzy Analytic Hierarchy Process，FAHP）进行评价和决策，从而有效地处理需求的模糊性和多变性。通过模糊QFD技术对软件项目开发中的模糊信息进行处理，构建基于模糊QFD的软件项目开发过程协同管理模型。
1 基于QFD的软件项目开发管理
1.1 QFD技术及其特点
QFD技术是一种将顾客需求转化为产品各阶段设计要求的有效工具。例如，在软件开发过程中，软件开发团队在软件设计阶段具有将顾客需求转变为产品质量设计的特性。20世纪70年代，三菱重工的神户造船厂兴起了QFD技术，经过多年的发展与改进已经被广泛地应用于软件开发项目中。比如， Mulligan和Mallon运用QFD技术对设想的个人计算机工作间进行了更改[1]；新藤久和和我国的熊伟在1991年东京召开的第一届国际QFD研讨会上一同提出了将QFD技术运用于软件产品中的理论模型与现实框架[2]； GOAL/QPC及ASI是美国的两家非营利性培训组织，为本国诸多公司培训了大批QFD专业技术人员，如今QFD技术已成为美国企业在产品开发过程中一个强有力的工具[3]；但是，其中的应用目标是构建质量屋矩阵，并没有提出一个完整的软件产品开发应用模型，大多为模仿工业产品的应用而构建的[4]；Kamara和Anumba提出了在工业生产行业应用QFD工具的客户需求处理模型[5]；在我国，QFD技术也被逐渐应用于软件开发项目中。柯星认为QFD是有益的信息系统开发技术，可用于调配全公司的所有过程，包括软件开发在内。它不增加生产成本，仅在前期投资增加，但在测试实现和维护阶段节省投资[6]；邵家骏和张宗斌开创性地将QFD技术运用于气动力数值计算软件全过程中，达到了提升软件质量的效果，同时也节约了大量的时间和费用，取得了卓越的成果[7]；郭春明对基于QFD的软件需求分析方法进行了研究，叙述了相应的分析过程，并以网络报销系统为应用实例，得出了角色与use case矩阵、用户与角色矩阵以及需求分析质量屋的构建方法[8]。
关于质量功能配置，赤尾洋二和水野滋两位教授对其进行了定义：把客户需求转化为质量特性，系统地配置这些特性和需求之间的关系，来保证产品的质量。这个过程是从配置每一个产品的功能质量开始的，而后扩展到各工序质量和部件的质量，产品整体质量通过这些互相关联的网络来实现。运用了质量屋（House of Quality，HoQ）来配置客户的需求过程。HoQ是QFD工具实施的核心部分，它的形式是一种类似房子的矩阵框架，输入信息后通过分析评价获取输出信息，进而实现了一种需求转换，为软件项目的开发、设计提供了有效的协调和规划手段，其基本原理见图1。
<；E：＼2014年23期＼2014年23期＼Image＼27t1.tif>；
图1 质量屋（HoQ）的结构
通过量化分析软件项目开发措施与顾客需求间的关联度， HoQ运用数据处理分析手段提取出对满足顾客需求最关键的项目开发措施（关键措施），进而指引软件项目开发者在项目开发和软件制作过程中把握软件项目开发的关键过程特性（CTP）和关键质量特性（CTQ），使得软件项目的质量能最优地满足顾客要求。HoQ是由以下要素组成的一个二元矩阵。
（1） 顾客需求及其重要度。它是质量屋的输入部分。这是确定什么才是顾客最需要的一部分。顾客的需求可以通过各种市场研究方法和市场调查得来。顾客需求目标集将不同层次的顾客将划分为不同级别，然后确定不同层次顾客需求的重要程度。通常采用亲和图等方法对顾客需求的信息进行分析和整理研究。它可以通过五个等级来区别表示：完全不影响功能实现的需求为1级；对主要功能的实现不产生影响的为2级；较为重要的影响到功能实现为3级；对功能实现产生重要的影响的需求为4级；影响到基本的非常重要的功能的需求为5级。这些级别确定的东西对后续阶段具有决定作用，其他阶段需求及其重要度是指上一级QFD质量屋的技术方法集。
（2） 工程质量技术措施。这部分由项目开发人员提取出来，主要是从顾客需求中总结满足这些需求的软件质量技术要素。
（3） 关系矩阵。关系矩阵是描述顾客需求与软件质量技术措施之间关系的质量屋核心部分。软件开发人员在此阶段需要对每一个质量要素对全部顾客需求的影响度进行判断。它表现了技术措施对它相对应目标实现程度衡量。[Rij]表示第[i]项顾客需求与第[j]项开发措施的关系度，它通过取1分、3分、5分、7分、9分，分别表示了有细微影响、有部分效果、有一定效果、有效、很有效、十分有效；2分、4分、6分、8分则代表了有效程度介于相邻的两个奇数之间的分值。
（4） 产品市场竞争能力评估矩阵。这一阶段任务是市场调研组总结出来的各种顾客需求，并对本企业及主要竞争对手和同行业先进企业进行评估。准确地定位公司自身在同行业竞争中的地位以及竞争的优势，根据自身情况寻找突破性的改进领域和方向，然后依据此定义新服务和产品的战略目标。
（5） 技术竞争性评估。此部分包括设计质量、软件质量技术措施的权重和技术竞争性评估。设计质量是质量屋的输出部分，是指通过比较分析，确定本企业要赶超先进水平、战胜竞争对手、实现顾客满意赢得顾客信赖所必需具备的质量或产品；软件质量技术措施的权重是由顾客需求的重要性及其关系矩阵得出的；此项评估是根据公司自身实力，全面了解主要竞争对手在此项技术上的竞争性实力得出的结果。
（6） 相关矩阵。主要分析了各个质量要素之间冲突、支持和相关程度。通常情况下分为强正相关、正相关、负相关和强负相关。
1.2 QFD的四个阶段
QFD是由客户需求所驱动的产品开发方法，运用QFD技术可以通过量化评估的方式实现将顾客需求、产品特性、产品质量技术措施等项目的功能展开，通过提取关键特性或技术措施，紧抓开发重点，企业可以把人力物力用到关键的地方，最大可能降低成本，缩短开发周期，在激烈的市场竞争中开发出满足顾客需要的产品，取得可观的效益。
软件行业是区别于一般企业的特殊性生产企业，软件开发过程是指软件开发的生命周期中所涉及的一系列过程，包括需求分析、产品设计、代码编写、软件测试、产品维护等阶段。我国现行软件产品开发中，许多软件产品陷入质量低下、生存周期短甚至软件不符合用户需求的漩涡，究其原因，主要是软件企业对质量管理认知度不足、软件质量专业人才缺乏等造成的。全员参与、管理的系统方法和过程方法在软件产品开发中尤为重要。QFD的ASI四阶段模式能够良好地链接顾客需求与产品制造之间的联系，从而完善了软件开发计划，加强了项目参与者的联系与信息交流，尽可能地避免重复设计，利于避免返工和设计上的缺陷，解决了效率低下和不确定性等问题。
QFD的ASI四阶段由John R Hauser &； Don Clausing更具体的提出。设计需求、工艺特性、生产要求和零件特性这四个阶段分别被展开为顾客需求。由于该模型将QFD的展开过程进行了分解，使QFD的展开过程更为清晰，目前，该模式已经成为欧美国家实施QFD的主要模式。本文把QFD的ASI四阶段模式运用到软件项目开发中构建了软件开发中的QFD四阶段模型图，如图2所示，运用这种结构化的系统方法，将顾客需求转化为设计需求，进而转化为编码需求和测试需求，最终完成满足市场要求的软件项目产品。产品开发者实现了对软件产品开发全过程的了解后，能够准确地对各关键子过程根据其对顾客需求的满意程度进行系统的评价，帮助开发者实现过程优化，不断改进。
2 软件项目需求评判的FAHP
软件项目开发是一个复杂又存在着大量不确定性因素的生产活动，本文采用FAHP对HoQ中的重要度、关系度等进行量化评估，有效地处理需求的模糊性和不确定性。
2.1 FAHP基本理论
FAHP在评分时可以采用梯形模糊数、三角模糊数、正态分布等，其克服了层次分析法中人的主观选择偏好及判断使得决策结果更加准确合理。其中梯形模糊数更符合现实生活，得到了广泛的应用，故本文采用梯形模糊数评分[9]。
<；E：＼2014年23期＼2014年23期＼Image＼27t2.tif>；
图2 软件开发中的QFD四阶段模型图
设[S∈D1]（[D1]为全体模糊数所组成的空间）上的一个梯形模糊数，它隶属函数定义：
[μS（X）=（1-a）（g-a），a≤x≤b1，b<；x≤c（x-d）（c-d），c<；x≤d0，其他]
式中：[a≤b≤c≤d，]闭区间[[b，c]]为[S]的中值，[a]和[d]分别为[S]所支撑的上、下界。根据梯形模糊数的定义得知，[S]可以被有序四元实数组[（a，b，c，d）]所确定，故可以用[（a，b，c，d）]表示为一个梯形模糊数；当[a=b=c=d]时，[S]即为普通实数；当[b=c]时，[S]就转化为三角模糊数。QFD技术应用中，[a，b，c，d，x]根据1～9的评分准则（见表1） 进行两两比较取值，[X1，][X2]为进行两两比较的值。
表1 重要度标度两两比较表
[重要度差别＼&；[X1]标度＼&；[X2]标度＼&；[X1]与[X2]同等重要＼&；1＼&；1＼&；[X1]与[X2]稍微重要＼&；3＼&；[13]＼&；[X1]与[X2]明显重要＼&；5＼&；[15]＼&；[X1]与[X2]强烈重要＼&；7＼&；[17]＼&；[X1]与[X2]极端重要＼&；9＼&；[19]＼&；介于以上中间＼&；2，4，6，8＼&；[12，][1416，][18]＼&；]
依据Zadeh的扩展原理可以把梯形模糊数的数学算法表达为下式[11]：
已知[S1=a1，b1，c1，d1，S2=a2，b2，c2，d2，]则[S1]与[S2]的数学算法为：
[S1+S2=a1，b1，c1，d1+a2，b2，c2，d2=（a1+a2，b1+b2，c1+c2，d1+d2）] [S1×S2=a1，b1，c1，d1×a2，b2，c2，d2=（a1×a2，b1×b2，c1×c2，d1×d2）]
[λ×S1=λa1，b1，c1，d1=λa1，λb1，λc1，λd1]
[a1，b1，c1，d1-1=1d1，1c1，1b1，1a1]
式中：[a1>；0，b1>；0，c1>；0，d1>；0，a2>；0，b2>；0，c2>；0，d2>；0，][λ>；0。]
在进行矩阵一致性判断时通常将模糊数映射成一个实数。对梯形模糊数而言， 梯形的重心被该模糊数所表示是本质特征。所以， 计算该模糊数的梯形重心用于对其一致性的判断。
对于梯形模糊数，其中心[10]：
[xc=（AsdA）A=d2+cd+c2-（b2+ab+a2）3d+c-b-a]
2.2 梯形模糊AHP的基本步骤
通过上述方法确定梯形模糊数，需求指标权重将从以下步骤求得。
步骤1：构造两两比较模糊判断矩阵，专家打分法（采用德尔菲法），专家按1～9模糊标度法将模糊评语转化为对应的梯形模糊数。
步骤2：对矩阵的一致性检验做判断并模糊权重计算。
步骤3：层次单排序。
步骤4：层次总排序。
完成以上步骤，获得顾客需求和软件开发团队可制造需求指标的权重。
在QFD顾客需求分析中将应用梯形模糊AHP方法，运用梯形模糊数描述判断矩阵及权重的值，依据实际情况选择评分方式，达到最优化效果。
3 结 语
本文主要论述了QFD技术的基本方法及FAHP与其相结合的运用模式，针对软件行业的特殊性，对传统的QFD方法进行了改进，提出了适用于软件开发项目的模糊QFD技术方法模型。该模型使得顾客、市场部门、程序开发人员有效地联系起来，保证整个软件项目开发过程中的有效沟通和联系，有助于软件项目更好地符合顾客的需求。
参考文献
[1] MALLON J C， MULLIGAN D E. Quality function deployment： a system for meeting customer needs [J]. Journal of Construction Engineering and Management， 1993， 119（3）： 516?31.
[2] 熊伟，新藤久和.日本质量管理的回顾与展望[J].Quality Progress，1991，19（6）：39?50.
[3] ZAIRI Mohamed， YOUSSEF M A. Quality function deployment： a main pillar for successful total quality management and product development [J]. International Journal of Quality and Reliability Management， 1995， 12（6）： 9?23.
[4] 邵家俊.质量功能展开[M].北京：机械工业出版社，2004.
[5] KAMARA J M， ANUMBA C J， EVBUOMWAN F O. Computer?based application for the processing of clients requirements [J]. Journal of Computing in Civil Engineering 2000， 14（4）： 264?269.
[6] 柯星.提高软件质量的有效工具QFD[J].计算机系统应用，1994（6）：32?35.
[7] 邵家骏，张宗斌.QFD技术在计算机软件改造中的应用[J].世界标准化与质量管理，1998（10）：9?13.
[8] 郭春明.基于QFD的软件需求分析[J].上海质量，2005（9）：55?58.
[9] 王琦，钟毓宁.基于模糊层次分析法的QFD顾客需求权重求法[J].湖北工学院学报，2004，19（2）：54?57.
[10] 王立成.海洋平台结构优化设计理论与方法研究[D].大连：大连理工大学，2002.
[11] 王力，刘家琦.梯形模糊AHP及其在卫星方案中的应用[J].哈尔滨工业大学学报，2002，6（3）：315?319.
<；E：＼2014年23期＼2014年23期＼Image＼27t2.tif>；
图2 软件开发中的QFD四阶段模型图
设[S∈D1]（[D1]为全体模糊数所组成的空间）上的一个梯形模糊数，它隶属函数定义：
[μS（X）=（1-a）（g-a），a≤x≤b1，b<；x≤c（x-d）（c-d），c<；x≤d0，其他]
式中：[a≤b≤c≤d，]闭区间[[b，c]]为[S]的中值，[a]和[d]分别为[S]所支撑的上、下界。根据梯形模糊数的定义得知，[S]可以被有序四元实数组[（a，b，c，d）]所确定，故可以用[（a，b，c，d）]表示为一个梯形模糊数；当[a=b=c=d]时，[S]即为普通实数；当[b=c]时，[S]就转化为三角模糊数。QFD技术应用中，[a，b，c，d，x]根据1～9的评分准则（见表1） 进行两两比较取值，[X1，][X2]为进行两两比较的值。
表1 重要度标度两两比较表
[重要度差别＼&；[X1]标度＼&；[X2]标度＼&；[X1]与[X2]同等重要＼&；1＼&；1＼&；[X1]与[X2]稍微重要＼&；3＼&；[13]＼&；[X1]与[X2]明显重要＼&；5＼&；[15]＼&；[X1]与[X2]强烈重要＼&；7＼&；[17]＼&；[X1]与[X2]极端重要＼&；9＼&；[19]＼&；介于以上中间＼&；2，4，6，8＼&；[12，][1416，][18]＼&；]
依据Zadeh的扩展原理可以把梯形模糊数的数学算法表达为下式[11]：
已知[S1=a1，b1，c1，d1，S2=a2，b2，c2，d2，]则[S1]与[S2]的数学算法为：
[S1+S2=a1，b1，c1，d1+a2，b2，c2，d2=（a1+a2，b1+b2，c1+c2，d1+d2）] [S1×S2=a1，b1，c1，d1×a2，b2，c2，d2=（a1×a2，b1×b2，c1×c2，d1×d2）]
[λ×S1=λa1，b1，c1，d1=λa1，λb1，λc1，λd1]
[a1，b1，c1，d1-1=1d1，1c1，1b1，1a1]
式中：[a1>；0，b1>；0，c1>；0，d1>；0，a2>；0，b2>；0，c2>；0，d2>；0，][λ>；0。]
在进行矩阵一致性判断时通常将模糊数映射成一个实数。对梯形模糊数而言， 梯形的重心被该模糊数所表示是本质特征。所以， 计算该模糊数的梯形重心用于对其一致性的判断。
对于梯形模糊数，其中心[10]：
[xc=（AsdA）A=d2+cd+c2-（b2+ab+a2）3d+c-b-a]
2.2 梯形模糊AHP的基本步骤
通过上述方法确定梯形模糊数，需求指标权重将从以下步骤求得。
步骤1：构造两两比较模糊判断矩阵，专家打分法（采用德尔菲法），专家按1～9模糊标度法将模糊评语转化为对应的梯形模糊数。
步骤2：对矩阵的一致性检验做判断并模糊权重计算。
步骤3：层次单排序。
步骤4：层次总排序。
完成以上步骤，获得顾客需求和软件开发团队可制造需求指标的权重。
在QFD顾客需求分析中将应用梯形模糊AHP方法，运用梯形模糊数描述判断矩阵及权重的值，依据实际情况选择评分方式，达到最优化效果。
3 结 语
本文主要论述了QFD技术的基本方法及FAHP与其相结合的运用模式，针对软件行业的特殊性，对传统的QFD方法进行了改进，提出了适用于软件开发项目的模糊QFD技术方法模型。该模型使得顾客、市场部门、程序开发人员有效地联系起来，保证整个软件项目开发过程中的有效沟通和联系，有助于软件项目更好地符合顾客的需求。
参考文献
[1] MALLON J C， MULLIGAN D E. Quality function deployment： a system for meeting customer needs [J]. Journal of Construction Engineering and Management， 1993， 119（3）： 516?31.
[2] 熊伟，新藤久和.日本质量管理的回顾与展望[J].Quality Progress，1991，19（6）：39?50.
[3] ZAIRI Mohamed， YOUSSEF M A. Quality function deployment： a main pillar for successful total quality management and product development [J]. International Journal of Quality and Reliability Management， 1995， 12（6）： 9?23.
[4] 邵家俊.质量功能展开[M].北京：机械工业出版社，2004.
[5] KAMARA J M， ANUMBA C J， EVBUOMWAN F O. Computer?based application for the processing of clients requirements [J]. Journal of Computing in Civil Engineering 2000， 14（4）： 264?269.
[6] 柯星.提高软件质量的有效工具QFD[J].计算机系统应用，1994（6）：32?35.
[7] 邵家骏，张宗斌.QFD技术在计算机软件改造中的应用[J].世界标准化与质量管理，1998（10）：9?13.
[8] 郭春明.基于QFD的软件需求分析[J].上海质量，2005（9）：55?58.
[9] 王琦，钟毓宁.基于模糊层次分析法的QFD顾客需求权重求法[J].湖北工学院学报，2004，19（2）：54?57.
[10] 王立成.海洋平台结构优化设计理论与方法研究[D].大连：大连理工大学，2002.
[11] 王力，刘家琦.梯形模糊AHP及其在卫星方案中的应用[J].哈尔滨工业大学学报，2002，6（3）：315?319.
<；E：＼2014年23期＼2014年23期＼Image＼27t2.tif>；
图2 软件开发中的QFD四阶段模型图
设[S∈D1]（[D1]为全体模糊数所组成的空间）上的一个梯形模糊数，它隶属函数定义：
[μS（X）=（1-a）（g-a），a≤x≤b1，b<；x≤c（x-d）（c-d），c<；x≤d0，其他]
式中：[a≤b≤c≤d，]闭区间[[b，c]]为[S]的中值，[a]和[d]分别为[S]所支撑的上、下界。根据梯形模糊数的定义得知，[S]可以被有序四元实数组[（a，b，c，d）]所确定，故可以用[（a，b，c，d）]表示为一个梯形模糊数；当[a=b=c=d]时，[S]即为普通实数；当[b=c]时，[S]就转化为三角模糊数。QFD技术应用中，[a，b，c，d，x]根据1～9的评分准则（见表1） 进行两两比较取值，[X1，][X2]为进行两两比较的值。
表1 重要度标度两两比较表
[重要度差别＼&；[X1]标度＼&；[X2]标度＼&；[X1]与[X2]同等重要＼&；1＼&；1＼&；[X1]与[X2]稍微重要＼&；3＼&；[13]＼&；[X1]与[X2]明显重要＼&；5＼&；[15]＼&；[X1]与[X2]强烈重要＼&；7＼&；[17]＼&；[X1]与[X2]极端重要＼&；9＼&；[19]＼&；介于以上中间＼&；2，4，6，8＼&；[12，][1416，][18]＼&；]
依据Zadeh的扩展原理可以把梯形模糊数的数学算法表达为下式[11]：
已知[S1=a1，b1，c1，d1，S2=a2，b2，c2，d2，]则[S1]与[S2]的数学算法为：
[S1+S2=a1，b1，c1，d1+a2，b2，c2，d2=（a1+a2，b1+b2，c1+c2，d1+d2）] [S1×S2=a1，b1，c1，d1×a2，b2，c2，d2=（a1×a2，b1×b2，c1×c2，d1×d2）]
[λ×S1=λa1，b1，c1，d1=λa1，λb1，λc1，λd1]
[a1，b1，c1，d1-1=1d1，1c1，1b1，1a1]
式中：[a1>；0，b1>；0，c1>；0，d1>；0，a2>；0，b2>；0，c2>；0，d2>；0，][λ>；0。]
在进行矩阵一致性判断时通常将模糊数映射成一个实数。对梯形模糊数而言， 梯形的重心被该模糊数所表示是本质特征。所以， 计算该模糊数的梯形重心用于对其一致性的判断。
对于梯形模糊数，其中心[10]：
[xc=（AsdA）A=d2+cd+c2-（b2+ab+a2）3d+c-b-a]
2.2 梯形模糊AHP的基本步骤
通过上述方法确定梯形模糊数，需求指标权重将从以下步骤求得。
步骤1：构造两两比较模糊判断矩阵，专家打分法（采用德尔菲法），专家按1～9模糊标度法将模糊评语转化为对应的梯形模糊数。
步骤2：对矩阵的一致性检验做判断并模糊权重计算。
步骤3：层次单排序。
步骤4：层次总排序。
完成以上步骤，获得顾客需求和软件开发团队可制造需求指标的权重。
在QFD顾客需求分析中将应用梯形模糊AHP方法，运用梯形模糊数描述判断矩阵及权重的值，依据实际情况选择评分方式，达到最优化效果。
3 结 语
本文主要论述了QFD技术的基本方法及FAHP与其相结合的运用模式，针对软件行业的特殊性，对传统的QFD方法进行了改进，提出了适用于软件开发项目的模糊QFD技术方法模型。该模型使得顾客、市场部门、程序开发人员有效地联系起来，保证整个软件项目开发过程中的有效沟通和联系，有助于软件项目更好地符合顾客的需求。
参考文献
[1] MALLON J C， MULLIGAN D E. Quality function deployment： a system for meeting customer needs [J]. Journal of Construction Engineering and Management， 1993， 119（3）： 516?31.
[2] 熊伟，新藤久和.日本质量管理的回顾与展望[J].Quality Progress，1991，19（6）：39?50.
[3] ZAIRI Mohamed， YOUSSEF M A. Quality function deployment： a main pillar for successful total quality management and product development [J]. International Journal of Quality and Reliability Management， 1995， 12（6）： 9?23.
[4] 邵家俊.质量功能展开[M].北京：机械工业出版社，2004.
[5] KAMARA J M， ANUMBA C J， EVBUOMWAN F O. Computer?based application for the processing of clients requirements [J]. Journal of Computing in Civil Engineering 2000， 14（4）： 264?269.
[6] 柯星.提高软件质量的有效工具QFD[J].计算机系统应用，1994（6）：32?35.
[7] 邵家骏，张宗斌.QFD技术在计算机软件改造中的应用[J].世界标准化与质量管理，1998（10）：9?13.
[8] 郭春明.基于QFD的软件需求分析[J].上海质量，2005（9）：55?58.
[9] 王琦，钟毓宁.基于模糊层次分析法的QFD顾客需求权重求法[J].湖北工学院学报，2004，19（2）：54?57.
[10] 王立成.海洋平台结构优化设计理论与方法研究[D].大连：大连理工大学，2002.
[11] 王力，刘家琦.梯形模糊AHP及其在卫星方案中的应用[J].哈尔滨工业大学学报，2002，6（3）：315?319.
