产品保修设计既是控制、降低产品保修成本的一种重要手段,又是提高消费者售后服务满意度和企业利润水平的有效途径。可靠性已成为衡量产品质量属性的核心指标,也是影响产品保修设计的关键因素。分布在不同地理区域的产品,其实际使用可靠性可能存在较大差异。而目前关于产品的保修研究主要是基于产品的质量水平或出厂时的固有可靠性,缺乏从产品实际使用可靠性和企业经营全局角度优化设计保修策略的研究。为此,本文以空调产品为研究对象,采用理论与实验相结合的方法,分别从使用可靠性影响因素区域差异性、区域聚类算法、使用可靠性的评估预测、保修优化设计模型的建立、企业经营全局的保修仿真分析系统动力学模型构建等方面展开研究,并通过某一型号空调产品的保修决策验证研究成果的有效性。论文主要研究内容和成果如下:1、从工作环境和用户使用习惯两个维度,系统研究了空调产品使用可靠性影响因素的区域差异性。分析提取了温度、湿度、日照、降水量、风速、社会消费品零售总额增长率和平均消费倾向七项关键影响因素指标,并给出其度量模型,研究确定了空调开机判定准则。采用先分解再综合的思路,构建了区域聚类综合评价模型。该模型既有效避免单一指标的片面性,又降低了问题求解的复杂性。2、构造基于工作环境影响因素和用户使用习惯影响因素的面板数据模型。该模型克服了以往聚类方法的数据不足和丢失问题,充分利用了使用可靠性影响因素的动态和局部变化属性信息。采用离差平方和法客观计算各影响因素的权重以及相似性指标中各距离的权重,并利用绝对量距离、增速距离和波动距离三者加权组合的综合距离函数作为相似性指标的计算方法,提出了一种加权Ward聚类算法。权重系数是由实际数据反映的信息量计算给出,使得聚类分析更具有效性和灵活性。3、针对模糊聚类效率和精度低的问题,提出了两种具有不同融合机制的混合模糊聚类算法。在元胞遗传算法的基础上,引入信息熵理论和混沌映射,同时构建新的动态交叉和两阶段动态变异算子,设计出自适应元胞遗传算法模型,再利用该算法对模糊C-均值进行优化,提出自适应元胞遗传模糊聚类算法,以提高全局搜索能力。为了提高收敛速度,将优选策略引入自适应元胞遗传算法,并根据群体熵的变化自动确定模糊C-均值的操作时机,提出了动态优选元胞遗传模糊聚类算法。实验表明,这两种混合模糊聚类算法均具有较高的聚类精度和稳定性,且后者有聚类效率上的优势。基于此,以产品使用可靠性同类区域差异最小为目标,建立使用可靠性基于工作环境和用户使用习惯两类影响因素的多变量高维聚类模型,并提出了基于动态优选元胞遗传模糊聚类的使用可靠性区域粒度确定方法。4、根据使用可靠性区域粒度划分结果,构建反映使用可靠性与区域之间定量关系的数学模型,以预测不同区域的产品使用可靠性及其影响因子。根据不同的保修决策方案,分别建立基于使用可靠性的统一保修优化设计模型和基于使用可靠性的区域保修差别定价高维优化模型,以定量研究使用可靠性区域差异对产品保修期和价格的影响规律,推导证明了这两种模型均存在最优解,并给出了两种模型的求解方法。5、针对连续大批量生产的产品,在系统分析保修策略与企业经营绩效相关影响因素的基础上,研究构建两种基于使用可靠性区域差异与固有可靠性增长规律、保修期、保修成本、销售价格、顾客满意和品牌影响力等多个影响因素的保修仿真分析系统动力学模型。一是,构建了保修期仿真分析的系统动力学模型,该模型以模拟保修期优化决策为出发点,采用统一定价的策略。二是,构建了区域保修差别定价策略系统动力学模型,该模型综合考虑使用可靠性区域差异、固有可靠性增长和保修期长度,实行差别定价策略。6、在所提出的区域聚类算法、基于使用可靠性的保修优化设计模型以及保修仿真分析系统动力学模型的基础上,以某空调企业的保修决策为实证案例,深入阐述了基于使用可靠性的空调保修优化设计的具体实施的全过程,证明了理论研究成果的正确性和有效性。论文研究结果表明,本文所建立的模型可以有效地应用于空调产品的保修期优化决策和区域保修差别定价决策,能够为太阳能光伏系统、室外照明系统和风力发电设备等产品的分区保修决策和个性化营销策略的制定提供借鉴。