质量功能展开QFD质量屋计算器｜SPC实战工具
这个工具解决什么问题
这类分析的结果要能写进报告、经得起追问。因此中间量都会给出，而不是只给结论。
新品研发中，市场、研发、采购往往各说各话：市场列了一堆客户诉求，研发有一堆可改的技术特性，但谁先改、改到什么程度，常靠拍脑袋或谁嗓门大谁说了算。QFD 质量屋正是把这两张清单用数学关系连起来的方法：它用「关系矩阵」衡量每项技术特性对各项客户需求的影响强弱，再结合客户重要度、本厂与竞品差距、销售点提升系数，算出每项技术特性的相对权重，从而给出可排序、可辩护的优先级。本工具把这套计算标准化、脚本化，告别手工算错与口径不一，让有限的工程与采购预算花在杠杆最高的特性上。
输入数据格式
数据文件 qfd_requirements.csv，列顺序为：[REQUIREMENTS]。
示例首行：需求编号,需求描述,重要度,本厂得分,竞品得分,销售点提升
示例输出（真实运行结果节选）
======================================================================== 【QFD 质量屋】客户需求(WHAT) 到 技术特性(HOW) 的优先级分析报告 ======================================================================== 样本文件：qfd_requirements.csv 客户需求数：8 技术特性数：7 关系强度：9=强 6=中 3=弱 0=无；目标得分=max(竞品得分,5)，追求最佳水平 ------------------------------------------------------------------------ 【一、客户需求：原始重要度 → 修正重要度 → 归一化权重】 ------------------------------------------------------------------------ 需求 原始重要度 本厂/竞品 改进率 修正重要度 归一化权重% R1 续航时间长 5 3/4 1.67 12.50 21.07 R2 充电速度快 5 2/4 2.50 16.25 27.39 R3 屏幕显示清晰 4 4/4 1.25 5.00 8.43 R4 机身轻薄 4 3/3 1.67 8.00 13.48 R5 拍照清晰 3 3/4 1.67 5.50 9.27 R6 系统流畅 4 4/3 1.25 5.00 8.43 R7 采购成本低 3 4/2 1.25 3.75 6.32 R8 售后可靠 2 3/3 1.67 3.33 5.62
一句话
把客户需求的重要度通过关系矩阵，量化转换成技术特性的优先级排序，回答「有限的工程资源先投哪一项技术特性」。
运行环境与快速开始
纯 Python 标准库，无需安装任何第三方包，Python 3.8+ 即可运行。首次运行会自动生成示例 CSV 与报告。
python qfd_house.py
输入数据格式
单个 CSV 分三个区块（以 [REQUIREMENTS]、[CHARACTERISTICS]、[RELATIONS] 行分隔）： · 客户需求表（[REQUIREMENTS]）：需求编号、需求描述、重要度(1~5)、本厂得分(1~5)、竞品得分(1~5)、销售点提升(1~1.5 系数) · 技术特性表（[CHARACTERISTICS]）：特性编号、特性名称、改进方向(望大/望小/目准)、本厂现值、竞品值 · 关系矩阵（[RELATIONS]）：需求编号、特性编号、关系强度(0/3/6/9 四级：0=无 3=弱 6=中 9=强)
输出说明
报告包含五部分：① 客户需求原始重要度与修正重要度、归一化权重%；② 每项技术特性的绝对权重、相对权重%与排名；③ 帕累托关键少数清单（累计≥80%）；④ 结合改进方向的改进目标值与改进幅度%；⑤ 结论与资源投放建议。报告同时打印到控制台并写入 示例输出报告.txt。
算法口径（关键公式）
· 目标得分 = max(竞品得分, 5)，追求最佳水平 · 改进率 = 目标得分 / 本厂得分 · 修正重要度 = 重要度 × 改进率 × 销售点提升系数 · 归一化权重% = 修正重要度 / Σ修正重要度 × 100% · 技术特性绝对权重 = Σ(需求修正重要度 × 关系强度) · 相对权重% = 绝对权重 / Σ绝对权重 × 100% · 改进目标值：望大=max(本厂,竞品)×1.05；望小=min(本厂,竞品)×0.95；目准=竞品值 · 改进幅度% = (目标值 − 本厂现值) / 本厂现值 × 100%
参数与调整点
SEED = 20261002 # 示例数据随机种子，改它可换一套演示数据 REL_STRONG = 9 # 关系强度上限，可改为 0/1/3/9 四级口径 TARGET_LEAD = 1.05 # 望大/望小目标相对竞品（或本厂）的领先系数 PARETO_CUT = 80.0 # 帕累托累计权重截断阈值（%）
常见误判与注意事项
1. 关系强度务必由跨职能团队打分，单人拍板会把权重锁死在个人偏好上。 2. 修正重要度里「目标得分取满分 5」偏激进，若只想对标竞品，可改为 max(竞品得分, 本厂得分)。 3. 帕累托 80% 只是初筛，关键少数仍要结合成本与周期再决策，别机械照搬。 4. 低杠杆特性不等于不重要，只是当前对客户需求拉动弱，应放入下期而非直接砍掉。
附赠
附赠提示词.txt 提供 3 条可直接投喂大模型的配套提示词，用于把本工具的输出进一步转化为需求优先级评审、技术特性目标设定与资源分配建议。
可调参数与计算口径
脚本顶部集中了主要阈值与常量：SEED=20261002、CSV_NAME="qfd_requirements.csv"。改完直接重跑即可，不必改动计算逻辑。
会生成哪些文件
运行后除控制台输出外，还会生成：qfd_requirements.csv、示例输出报告.txt。
脚本里的主要处理步骤
gen_sample_csv()：用固定随机种子生成具有真实感、能演示结论的示例数据（单文件分块）。parse_csv()：解析分块 CSV：以 [SECTION] 行切分三个逻辑表。
以上步骤在脚本中是分开的函数，可以单独调用或按需替换其中一段，不必整体重写。
工具中出现的字段与提示
- 用固定随机种子生成具有真实感、能演示结论的示例数据（单文件分块）。
- 需求编号,需求描述,重要度,本厂得分,竞品得分,销售点提升
- 续航时间长
- 充电速度快
- 屏幕显示清晰
- 机身轻薄
- 拍照清晰
- 系统流畅
- 采购成本低
- 售后可靠
- 特性编号,特性名称,改进方向,本厂现值,竞品值
- 电池容量
- 充电功率
- 屏幕分辨率
- 机身重量
- 摄像头像素
- 处理器算力
- 物料成本
其余字段以界面与示例报告为准。
下载与文件清单
压缩包内包含：主程序脚本、示例数据文件、示例输出报告、中文说明文档，以及同主题 AI 提示词一套。解压后按说明运行即可，示例数据可直接试跑。
主程序文件：qfd_house.py。
本站工具免费下载，无需注册。工具为 Python 脚本，Python 3.8 及以上环境可直接运行，核心功能尽量不依赖第三方库。
常见问题
输入数据要准备成什么样？
按 示例首行中的列顺序准备即可，共 1 列：[REQUIREMENTS]。列为空或格式不符时结果会失真，建议先用示例数据试跑一遍。
跑完最该关注哪几项？
报告按 QFD 质量屋、四、改进目标值与改进幅度建议（结合改进方向）、五、结论与资源投放建议 等部分组织，其中判定结论与建议部分直接对应下一步动作。
阈值可以改成我们自己的标准吗？
可以，脚本顶部已把主要阈值与常量集中声明，按自己产线的标准修改后重跑即可，不需要改计算逻辑。
附赠的提示词怎么用？
把提示词与自己的数据一起交给大模型，可以让它按同一套口径帮你改写分析流程或扩展报告字段。
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本工具归在 SPC与质量分析工具包，全部工具见 工具资源包下载页。
