DFSS
benchmarking
Bildet technische Benchmarkwerte auf eine Prozentskala ab.
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data: ist die tabelle der technischen Benchmarkdaten
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opt: its der Vektor mit Optimierungsrichtungen
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best: ist der Vektor mit Zielwerten
best
Berechnet den besten Wert, entsprechend einer gegebenen Optimierungsrichtung
BOMConceptCost
Calculates the cost of all parts needed for different concepts
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quantity: is the quantity (per concept)
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costperunit: is the unit cost
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conceptselection: is the concept selection table
consistencyRatio
Berechnet das Konsistenzverhältnis.
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matrix: ist die AHP Matrix.
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importance: ist der Vektor, der die Wichtigkeit pro Gruppe im AHP enthält.
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ri:
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ri:
criticality
Determines if a combination of difficulty and importance values is critical. Returns a range from 0...4.
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difficulty: is the difficulty
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importance: is the importance
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d_crit: is the threshold for the critical difficulty
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i_crit: is the threshold for the critical importance
csi
Bewertet eine QFD-Matrix durch Anwendung der Methode der unabhängigen Punktverteilung. Mit dieser Methode werden Matrix-Zellen-Werte mit Eingabe-Gewichten multipliziert. Durch vertikale Aufsummierung der sich ergebenden Werte werden die Ausgabe-Gewichte bestimmt.
gap
returns the absolute of the difference between x and y. Only existing matrix values are handled.
independentScore
Bewertet eine QFD-Matrix durch Anwendung der Methode der unabhängigen Punktverteilung. Mit dieser Methode werden Matrix-Zellen-Werte mit Eingabe-Gewichten multipliziert. Durch vertikale Aufsummierung der sich ergebenden Werte werden die Ausgabe-Gewichte bestimmt.
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matrix: Die QFD Matrix
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x: Ein Vektor von Gewichten für die Eingabeseite der Matrix.
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sign: legt fest, welche Werte der Matrix verwendet werden sollen: all (alle), neg (nur negative), pos (nur positive)
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total: ist die Gesamtsumme zur Normierung. Auf 0 setzen um nicht zu normieren.
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grouphandling: definiert, wie Gruppenwerte zu behandeln sind: shallow (keine Berechnung), sums (Summe der untergeordneten Werte), levels (System- und Parameterebene getrennt rechnen).
opportunity
Calculates the difference of an importance and a performance value if importance>performance>0
pairedComparison
Berechnet das Ergebnis eines paarweisen Vergleichs. Das Ergebnis ist der Eigenvektor zum größten Eigenwert der Matrix.
proportionalScore
Bewertet eine QFD-Matrix durch Anwendung der Methode der proportionalen Punktverteilung.
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matrix: Die Matrix der Relationen.
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x: Ein Vektor von Gewichten für die Eingabeseite der Matrix.
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sign: legt fest, welche Werte der Matrix verwendet werden sollen: all (alle), neg (nur negative), pos (nur positive)
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total: ist die Gesamtsumme zur Normierung. Auf 0 setzen um nicht zu normieren.
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grouphandling: definiert, wie Gruppenwerte zu behandeln sind: shallow (keine Berechnung), sums (Summe der untergeordneten Werte), levels (System- und Parameterebene getrennt rechnen).
pughSum
Ergibt die Pugh-Summe für einen Container. Die Pugh-Summe ist das Maß für die Anzahl positiver und negativer Auswirkungen einer Anzahl von Alternativen.
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x: is the container for which you want to calculate the Pugh sum.
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value: is the Pugh value, i.e.the value being counted. Normally, this argument should be one of -1, 0 +1 to count negative, neutral or positive relationships in the given container.
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param1: is the first parameter (7.5 for positive, 5 for neutral, 2.5 for negative pugh sum)
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param2: is the second parameter (10 for positive, 0 for negative pugh sum)
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param3:
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x: is the container for which you want to calculate the Pugh sum.
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value: is the Pugh value, i.e.the value being counted. Normally, this argument should be one of -1, 0 +1 to count negative, neutral or positive relationships in the given container.
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param1: is the first parameter (7.5 for positive, 5 for neutral, 2.5 for negative pugh sum)
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param2: is the second parameter (10 for positive, 0 for negative pugh sum)
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param3:
pughsumex
ranking
Calculates rank numbers for a sequence according to the values in a vector. If the reverse parameter is false, the item with the highest value will get rank number 1. If the reverse parameter is true, the item with the lowest value will get rank number 1.
scaleBenchmarking
Bildet technische Daten auf eine Bewertungsskala ab.
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data: ist die tabelle der technischen Benchmarkdaten
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map: eine Tabelle, die für bestimmte technische Daten die entsprechenden Skalenwerte enthält.
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scores: ein Vektor, der die Skalenwerte enthält.
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opt: its der Vektor mit Optimierungsrichtungen
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limit: Schalter: Begrenzt den errechneten Wert auf den skalierten Bereich, wenn gesetzt.
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accumulate:
scaleBenchmarkingEx
Bildet technische Daten auf eine Bewertungsskala ab.
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data: ist die tabelle der technischen Benchmarkdaten
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map: eine Tabelle, die für bestimmte technische Daten die entsprechenden Skalenwerte enthält.
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scores: ein Vektor, der die Skalenwerte enthält.
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opt: its der Vektor mit Optimierungsrichtungen
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limit: Schalter: Begrenzt den errechneten Wert auf den skalierten Bereich, wenn gesetzt.
scaleMax
Re-scales argument x from 0..maximum(x) to the new range given by min and max
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x: is the vector of values to be re-scaled
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min: is the new minimum
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max: is the new maximum
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mode: is the calculation mode: shallow: calculate in the dimension of x, levels: calculate for both the system and the parameter level of x
spectralRadius
Returns the spectral radius of the comparison matrix. The spectral radius is the largest Eigenvalue of the comparison matrix.
topsis
Funktion zur Konzeptauswahl (TOPSIS)
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decisionMatrix: die Entscheidungsmatrix
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importance: die Gewichtungen der Entscheidungskriterien
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optimization: die Optimierungsrichtungen der Kriterien
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best: der Vektor mit der "best-in-class" Performanz.
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worst: der Vektor mit der "worst-in-class" Performanz.
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useBestWorst: wenn gesetzt, fließen die "best" und "worst" Werte mit in die Berechnung ein.
topsisEx
Funktion zur Konzeptauswahl (TOPSIS)
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decisionMatrix: die Entscheidungsmatrix
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importance: die Gewichtungen der Entscheidungskriterien
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map: eine Tabelle, die für bestimmte technische Daten die entsprechenden Skalenwerte enthält.
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scores: ein Vektor, der die Skalenwerte enthält.
totalImportance
Calculates the total importance from one or more scoring methods, e.g. AHP, result of a questionnaire...
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table: is the table containing the results of the different methods
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total: the intended total sum for the result, 1.0 for percentage
worst
Berechnet den schlechtesten Wert, entsprechend einer gegebenen Optimierungsrichtung
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