面向工业PSS的工程方法论

面向工业产品‐服务系统的工程方法论——来自电力与自动化行业的证据

引言

最近的经济危机以及饱和且商品化的市场促使制造企业重新思考其传统业务，不再仅仅提供产品[1]。这些全球趋势，加上日益加剧的市场饱和[2]，使企业意识到提供附加的与产品相关服务的战略重要性。这被视为一种新的价值和竞争优势来源，既可以被动地满足客户明确的需求[3]，也可以主动向客户提供新服务或集成的产品服务系统（PSS）[4]。

因此，这些制造企业必须专注于服务或以服务为导向的产品，才能在市场中取得成功。为此，它们需要延续传统的产品设计方法，并将其与适当的服务设计相结合，以开发可市场化的产品服务系统（PSS）。此外，企业还需要合适的模型、方法和工具，用于收集、工程化并嵌入能够满足甚至超越人们情感需求和期望的知识到解决方案（产品与服务的组合）中[5,6]。迄今为止，制造企业一直将其工程能力集中于纯粹的物理产品上，忽视了对集成解决方案中的服务组件采用系统化工程流程。为此，需要专门的方法和模型，因为即使与产品结合提供，服务仍具有高度的无形性、不确定性和同时性[2]。在此背景下，服务工程（SE）作为一种学科出现，呼吁对与产品相关的服务提供进行设计和开发，以为客户增加尽值。服务工程（SE）作为一门学术学科取得了巨大成功，但由于两个主要原因，现有文献中的方法论很少能被公司直接采用。首先，大多数已识别的方法论过于复杂，或建议使用过多的方法（例如[7]）。其次，其中大多数仅专注于设计能够从技术上满足客户需求的解决方案[8–14]。无论如何，它们都没有考虑企业内部绩效。因此，在交付与产品相关的服务过程中，平衡外部绩效（例如客户满意度、交付时间、服务周期时间）与内部绩效（即效率）的问题在文献中被忽视了。为了实现长期可持续发展，公司需要一种能够克服上述差距的方法论[15]。

为应对这一挑战，提出了服务工程方法论（SEEM）。SEEM提出了一套可与传统产品设计集成的方法，能够支持公司在其产品和服务的工程化和/或再工程化过程中进行优化。SEEM的结构有助于（i）识别满足客户需求的新型与产品相关的服务概念，以及（ii）识别一种高效的服务交付过程，能够在企业外部绩效与内部绩效之间取得平衡。

本文旨在详细描述SEEM的结构，并通过在真实工业环境中的实施来展示其实际适用性。

本文的结构如下：“产品服务系统背景下的服务工程”部分对服务工程的相关文献进行了综述，重点介绍了当前可用的模型与方法；“服务工程方法论概述”部分描述了该方法论的主要构成；“SEEM在实践中的应用——ABB工业案例”部分全面概述了该方法论在真实工业环境中的实施情况；“讨论”部分总结了最重要的管理启示；“结论”部分对全文进行总结，并提出了未来的研究前景。

服务工程在产品服务系统背景下的应用

设计和开发产品服务系统（PSS）是一项复杂的任务，原因在于其生命周期长且难以预测，并且涉及的参与者与构成组件之间的交互数量众多[16–18]。事实上，尽管在产品设计领域已有大量被学术界广泛接受的方法，但在纯服务及与产品相关的服务设计领域，尚缺乏如此成熟且通用的共性方法。因此，与物理产品相比，服务通常设计不足且开发效率低下[19]。设计师、工程师和管理者日益认识到在服务设计领域需要有效的方法来创建成功的解决方案，尽管目前关于如何开发服务以及由谁来设计服务的知识仍然十分有限[20]。这正是推动服务工程（SE）作为一门技术学科持续发展的主要动因。根据Bullinger等人[21]以及Shimomura和Tomiyama[13]所提出的定义，服务工程（SE）可被定义为一门关注服务的系统化开发与设计的技术学科，旨在提升物理实体的价值。它是一种基于对替代方案、目标、约束和流程进行讨论的理性且启发式的方法，通过采用建模与原型设计方法来实现。因此，服务工程的目标是通过采用适当的方法论，改进服务构思、服务交付和服务消费，从而提升服务提供的价值。服务工程方法论的开发意味着需定义开发流程模型，描述工程化一项服务所必需的步骤以及具体的方法，定义如何执行模型中的各阶段[21]。

正如木田等人所述[22]，多位作者在服务工程的框架下开发了产品服务系统的设计方法论[13,23–26]。这些研究人员在定义模型和方法方面面临挑战，这些模型和方法旨在对产品服务系统的服务组件进行工程化，或通过解决方案的开发将传统产品设计与服务设计相集成。

通过分析产品服务系统（PSS）和服务工程（SE）领域中最相关的[7–14,27–33]研究工作，发现了两个差距：（i）这些研究主要关注客户视角；（ii）缺乏对产品服务系统性能在实践中进行深入且关键的评估[15,34]。最近，一些学者试图通过在工业环境中测试其方法来弥补这些差距[15,34–40]。然而，他们在设计产品服务系统的服务组件时，均强烈侧重于客户导向。尹等人[41]同时考虑了客户和企业视角，但其研究仅限于产品服务系统评估，未涉及其设计。佩佐塔等人[42]也提出了一种兼顾客户与企业视角的方法；然而，他们所提出的框架尚未在真实工业环境中得到验证。

为克服已识别的差距，本文提出了一种在工业层面经过验证的方法论，该方法论平衡了公司外部绩效与长期业务可持续性。为此，基于对服务工程（SE）和产品服务系统设计（PSS design）的文献分析，选择了一个开发过程模型及相关具体方法。

总结最广泛应用的模型[7–13]，四个主要的共同阶段可以被突出：
(1) 客户分析：识别客户的特性 和需求；
(2) 需求分析：定义满足产品或服务需求以应对客户需求；
(3) 产品服务系统设计：识别并设计满足客户需求的解决方案；
(4) 产品服务系统测试和实施：测试已识别解决方案的性能并实施该解决方案。

关于方法，大量作者提出了替代方法来实施上述阶段。表 1 列出了这些方法及其被采用的阶段。

大多数产品服务系统设计和服务工程文献强调了深入分析客户显性或隐性需求的重要性。然而，这些领域中只有少数方法明确说明了如何收集、分析和总结这些数据。如表1所示，人物模型因其能够以可视化方式汇总通过市场细分调查或访谈收集的数据，成为最常用的方法。

在第二阶段进行能够真正满足客户需求的产品服务系统（PSS）的识别。在各种方法中，大多数方法论采用质量功能展开（QFD），因为它提供了一种将客户需求定义并转化为产品服务功能的结构化方法[49]，以及功能分析/FAST — 功能分析系统技术，该技术可将客户期望的功能转化为功能特性及技术解决方案[14]。

第三阶段涉及产品服务系统设计。在此阶段，服务蓝图是最常用的方法，因为它能够从客户视角表示服务交付过程，突出客户可感知的物理要素，以及客户与服务提供商接触的活动[58]。

最后，在产品服务系统评估与实施阶段，所设计的产品服务系统将被评估，若结果令人满意则予以实施。尽管文献中提出了多种方法，但大多数方法论采用仿真（包括离散事件和连续仿真），因为仿真能够在不同且未来的条件和场景下对系统进行动态分析[63]。

从文献中使用的模型和方法出发，下一节提出了服务工程方法论（SEEM），该方法论是在与实践者密切合作并从一开始就纳入工业反馈的基础上开发的。SEEM的主要目的是在考虑企业内部绩效和客户需求的基础上，支持公司在其产品服务系统（PSS）提供方面的工程化及再工程化。

服务工程方法论概述

正如文献综述中所指出的，产品服务系统设计和服务工程中的一个主要差距在于缺乏一种经过工业验证的方法论，该方法论同时关注客户视角和公司的内部绩效。这种较为狭隘的观点可能导致开发出的服务虽然完全满足客户需求，但从长远来看可能损害公司的经济可持续性，反之亦然。

为实现这一目标并确保其工业适用性，SEEM在前一节所述理论背景的基础上开发，并通过采用在过程中收集的反馈和评审的迭代循环而得到优化在多个工业案例中的应用。这些应用是与ABB（电力与自动化技术领域的领先公司）合作开展的。通过与ABB的科学家和服务经理持续互动和密切合作，该方法论在理论概念、方法和术语方面得到了优化，使其更适用于工业环境。

下文将描述SEEM的步骤和方法。

如图1所示，SEEM由两个主要区域组成：客户区域和企业区域。前者涉及客户分析，而后者旨在支持服务交付过程的定义，同时考虑公司的外部与内部绩效。

更详细地说，SEEM包含了服务工程模型中最常见的阶段，即：产品与服务识别与分析、客户需求分析、流程原型设计以及流程验证。如图1所示，前两个阶段属于客户区域，而其余两个阶段属于企业区域。此外，其中一些阶段进一步分解为任务，并为每一项任务建议了一种或多种方法。

在本节的其余部分，将对四个阶段进行概述。此外，由于工业企业通常需要对其现有产品进行再工程，因此创建了SEEM以适用于这种情况。显然，当将其应用于产品服务系统再工程时，分析始于公司产品与客户需求之间的比较，以识别现有或潜在的差距。

表 1 可用的产品服务系统设计与服务工程方法概述

阶段	方法	参考文献
客户分析	人物画像模型	[43–46]
	成本–效益分析	[47]
需求生成和分析	质量功能展开 (QFD)	[17,37,48–50]
	基准比较	[17]
	功能分析/FAST – 功能分析系统技术	[37,45,50,51]
	层次分析法	[50,52]
	基于代理的仿真	[53]
产品服务系统设计	功能分析/功能分析系统技术 （FAST）	[14,54,55]
	服务蓝图设计	[31,46,50,56–59]
产品服务系统评估和实施	仿真 （离散事件仿真和连续仿真）	[38,39,60–63]
	质量功能展开	[64]
	3D 可视化	[65]
	故障最可能值和影响分析 (FMEA)	[66,67]
	ANP	[68,69]
	层次分析法	[70]

客户区域

在（重新）工程化产品服务系统时，前两个阶段是对客户需求以及现有解决方案组合（如有）的分析。其目的是识别出产品服务系统需要满足的客户需求。

产品提供识别与分析

该阶段指对公司的当前产品与服务和/或市场的一般情况进行分析。目的是要清楚了解公司当前在多大程度上满足了客户需求。

客户需求分析

目的是清晰了解客户在产品、服务和预期性能方面的需求和要求。该分析还可以根据主要需求和要求将客户划分为若干同质类别[44]。尽管未建议执行此分析的具体方法，但可以通过多种方式实施这一步骤，例如通过市场调研、客户访谈、焦点小组或专家小组。

公司区域

从客户区域确定的客户需求出发，识别出能够满足这些需求的产品服务系统，并定义产品和服务要素。此外，对服务交付流程进行原型设计、验证，并将其添加到公司提供的产品中。

流程原型设计

公司区域的第一阶段是流程原型设计，旨在识别一个或多个产品服务系统，并设计相关服务交付流程。该阶段进一步分解为两项任务。

需求设计。 该任务表明了客户需求、产品服务系统提供物以及交付产品服务系统所需的资源之间的主要关系。为此目的，提出了服务需求树（SRT）和基于质量功能展开（QFD）的分析。

服务需求树（SRT）是SEEM中开发的一种“临时性”方法，基于功能设计领域的知识，主要借鉴了“面向客户的FAST模型”[54]和“视图模型”[71]。然而，这些方法背后“功能/功能性”的概念被发现对公司代表而言较难理解。而思考“客户希望公司提供什么”则显得更直观且易于接受。因此，如图2所示，开发了服务需求树（SRT）。

a. 需求（N）：需求表达了客户必要性，以预期的产品服务系统的结果和/或性能来表示。这些需求通过客户分析在SEEM的第一阶段被识别。例如，“最大化工厂可用性”。

b. 愿望（W）：它们表达了客户希望如何满足其需求。例如，针对“最大化工厂可用性”这一需求，愿望可以是“减少故障时间”和“延长工厂生命周期”。

c. 设计要求（DR）：它们代表了公司如何满足客户需求的愿望。换句话说，它们代表了公司可以提供的产品服务系统（PSS），以实现客户的愿望，并相应地满足他们的需求。例如，为了实现客户“减少故障时间”的愿望，可能的设计要求包括“预防性维护”或“基于远程监控的维护”。

d. 活动（As）和资源（Rs）：它们代表了公司如何向客户提供特定的设计要求。其目的是在主要服务交付过程活动（As）以及资源（Rs）方面为流程设计提供明确的信息，这些资源可以是产品组件或人力资源。对于产品组件，其设计仍由公司使用的传统产品设计方法负责；而对于与服务相关的活动和资源，则将在该方法论的后续步骤中进行讨论。

这四个层级在服务需求树（SRT）中呈层次化关联，如图2所示。结合文献研究成果，一种基于质量功能展开（QFD）方法的方法已被提出。

。)

已被用于识别在满足客户需求和愿望方面最相关的要素（设计要求、活动和资源）。除了是文献中最广泛使用的方法外，质量功能展开还被选中，因为其权重的设定方式以及对树状结构要素的评估方法，工业人员易于理解。

在SEEM中开发的基于质量功能展开(QFD)的方法分为四个主要步骤。参与产品服务系统设计的人员（如客户、服务经理、销售人员）为服务需求树(SRT)的每个分支分配权重，以量化下层元素在满足相关上层元素方面的重要性。可能的权重为：
- ‘‘9’’: 较低层级的元素是实现较高层级元素的基础
- ‘‘3’’: 较低层级的元素对实现较高层级元素很重要，但不是基础性的
- ‘‘1’’: 较低层级的元素对于实现较高层级元素不是必需的

对于每个步骤，假设一组需求 N 和一组愿望 W，其基数分别为 h 和 v，则构建一个矩阵如下所示：

第一步通过测量每个愿望在多大程度上对满足需求是重要的，来评估需求 i ∈ N 与愿望 j ∈ W 之间的关系。该值由权重 Iji 表示，其可取值为之前所述的 1、3 和 9。针对每个愿望，定义并表达其重要性度量 WIj 如下：

WIj = Σ (NIi × Iji) for all i ∈ N (1)

其中 NIi 是分配给第 i 个需求的权重。类似地，重要性可以表示为一个百分比值，如下所示：

WI%j = WIj / Σ WIjˆ for all jˆ ∈ W (2)

表 2 基于质量功能展开的需求与愿望关联矩阵

愿望	需求				愿望重要性	愿望重要性 %
	需要 1	需要 2	…	需要 h	WIj	WI%j
愿望 1	I11			Ih1	WI1	WI%1
愿望 2					WI2	WI%2
…		Iji			…	…
愿望 v	Iv1			Ihv	WIv	WI%v
需求权重	NI1	NI2	…	NIh

第二步分析愿望集合W与具有基数d的设计要求DR集合之间的关系，强调公司应提供什么来实现客户需求。同样，为每一对j∈W和k∈DR分配一个权重 Ikj，表示其相对重要性满足第j个愿望的第k个设计需求，而权重WIj是如表3所示在前一步骤中获得的。

设计需求重要性按如下方式计算：

DRIk = Σ (WIj × Ikj) for all j ∈ W (3)

DRI%k = DRIk / Σ DRIkˆ for all kˆ ∈ DR (4)

基于质量功能展开的矩阵将设计要求 DR – 活动 A，以及活动 A – 资源 R 关联起来，其依据完全相同的逻辑，并可实现对活动（AI 和 AI%）及资源（RI 和 RI%）相关性的计算。

基于质量功能展开的分析支持决策过程，因为它展示了设计要求、资源和流程活动相对于主要客户需求的相对重要性的重要信息。换句话说，质量功能展开有助于确定公司应重点关注的活动和资源，以充分满足客户需求。

总之，服务需求树（SRT）能够识别新的或更新的产品服务系统（PSS），并突出显示服务交付过程活动、资源以及支撑性产品组件。

SEEM并未涉及在SRT最底层被识别为资源的产品组件的设计与工程，而是依赖于传统且广泛应用的产品设计方法与工具。

流程设计

该任务涉及一个或多个设计要求的替代服务交付过程的定义和表示。如前所述，SEEM的这一阶段以及后续阶段仅关注产品服务系统（PSS）中服务组件的工程（或再工程）（即服务交付过程）。

在SEEM中，服务蓝图[57–59]技术用于同时描述服务交付过程、客户接触点以及从客户视角看到的服务交付的有形证据。具体而言，构成流程的活动被分为四类：（i）客户活动（由客户执行），（ii）前端活动（由公司执行并与客户互动），（iii）后端活动（由公司执行，但客户无法看到），以及（iv）支持活动（公司为支持多个流程而进行的通用管理活动）。在进行再工程的情况下，此阶段涉及对当前服务交付流程（现状）的映射，以及可能的替代方案和改进后交付流程的识别。

此外，在蓝图模型中，通过服务需求树（SRT）识别出的活动所对应的流程部分被突出显示。这一关联有助于识别最相关的性能指标，以回应客户需求。实际上，内部与外部绩效在单个活动层面和整个服务交付过程层面均被测量。

流程验证

上一阶段的结果是定义一个或多个替代服务交付过程。然而，这一结果是静态的：无法从中推断出流程在内部和外部视角下的性能表现。因此，SEEM第三阶段的目标是对原型流程进行验证与评估，并确定流程活动和资源的最适宜配置。为此，SEEM采用流程仿真方法，因为它能够在不同条件和场景下对系统（在此为服务交付过程）进行动态分析。

鉴于服务交付过程通常是定义较为清晰的离散事件流程[38,39,72–74]，该方法论建议采用离散事件仿真(DES)。离散事件仿真(DES)在描述、分析和优化服务交付流程方面具有巨大潜力[75]，并支持其系统化和优化的工程实现。DES可借助市场上广泛的软件工具来运行[61]。

仿真的目的是：（i）评估服务交付过程在不同条件下的性能（假设分析）；（ii）评估可能的流程变更的有效性；（iii）支持选择在内部与外部绩效之间取得最佳权衡的流程配置；（iv）提供关于服务交付过程动态和瓶颈的洞察。

表 4 验证程序

	工程案例	再工程案例
检查的固体性	一旦流程被模拟，其性能获得（在术语上，以执行的作业数量表示，前置-时间。..) 与期望的性能进行比较。仿真模型被不断优化直到它可以断言该模型是真实的且符合期望的性能	一旦流程被模拟后，所获得的性能（在执行任务的数量、提前期。）进行比较与实际性能相比。仿真模型已进行优化直到可以断言该模型适用于工业现实
定义	当前状态	未来目标场景
	n.a.	当前状态服务交付流程模型，已在之前步骤中进行优化，通过模拟设定公司未来的条件（例如预测的服务需求、更新后的服务组合以及等等），以便了解在预测的变化下，实际的公司服务交付流程将如何运行并应对这些预测的变化（当前状态未来目标场景）
执行 what-if 分析	创建了替代性服务交付流程，模拟和比较为了定义最佳的流程配置，即最大化内部与外部之间的权衡性能	从当前状态未来目标场景出发，替代服务交付流程被识别、模拟和比较，为了定义最佳的流程配置，即那个在内部和外部之间最大化权衡性能

考虑到SEEM的主要目的，即在外部性能（基于周期时间的客户满意度）和内部企业绩效（公司内部衡量指标）之间找到适当的平衡，在验证阶段评估了两类关键绩效指标(KPI)。它们是：

1. 公司内部措施 可基于公司的策略和目标来设定。属于该类别的典型指标包括活动的持续时间、等待时间、资源利用率、成本等。通常，这些指标可通过仿真直接测量。
2. 基于周期时间的客户满意度 。该指标考虑了总服务周期时间，定义为从客户表达需求到该需求被满足之间所经过的总时间[76]。服务周期时间指标是通过仿真结果获得的。该指标背后的核心概念是，周期时间越短，客户对所选服务的满意度越高[77,78]。此外，某项活动在满足客户需求方面的重要性越高（来自基于质量功能展开的方法），则实现较短周期时间所带来的益处就越大。因此，该指标在评估时同时考虑了活动的周期时间及其在满足需求方面的重要性（Ihk）。

因此，基于与每个活动h∈A以及每个设计要求k∈DR(SAhk)相关的周期时间的客户满意度已定义如下：

SAhk = (TtargetA(h) - TA(h)) / TtargetA(h) × Ihk / Σ Ihˆk for all h ∈ A, k ∈ DR (5)

其中
- TA(h) 是活动 h ∈ A 的平均持续时间
- TtargetA(h) 是执行活动 h ∈ A 的目标持续时间。目标持续时间可以由公司固定，也可以设定为在当前状态流程配置仿真过程中获得的最小时间。在这两种情况下，TtargetA(h) 并非可能的最低值，但可被视为一个合理的目标。
- Ihk 是活动h相对于设计要求k的重要性，如质量功能展开结构所示。

固定值Ihk，TtargetA(h)与TA(h)之间的比率越低，SAhk越低，表示活动h在设计要求k上的基于周期时间的客户满意度越低。当TA(h) → 0 时，SAhk接近目标值，表示基于周期时间的客户满意度较高。

基于周期时间指标的客户满意度 S，是所有活动相关的 SAhk 的总和，设计需求先前已确定：

S = Σ Σ (SAhk × DRI%k) for all k ∈ DR, h ∈ Gk (6)

其中Gk是涉及设计要求k的活动集合（例如，参考图2中的服务需求树，可以写出GDR1={A1, A2, A3}）。

根据构造，当 S → 0 时客户对服务周期时间的满意度较低，而当 S → 1 时客户则更为满意。当每个活动的持续时间等于目标值时，S 等于 1。在 DRk 持续时间低于目标值的情况下，S 可能大于 1。但这种情况并不常见，因为目标值按定义而言是一个理想的达成目标。

因此，结合企业内部衡量指标和基于周期时间指标的客户满意度，仿真被用作决策工具，以测试不同的替代场景和流程配置，并根据预先指定的关键绩效指标确定最佳方案。

在下一节中，介绍了产品服务系统再工程方法论在工业案例中的实施，并进行了讨论。

面向工业产品‐服务系统的工程方法论——来自电力与自动化行业的证据

SEEM 在实践中的应用 —— ABB 工业案例

本部分展示了SEEM在工业环境中的应用。其目的是提供关于该方法论如何被用于重构ABB服务产品组合的见解。

公司

ABB是电力与自动化技术领域的全球领先企业。公司分为五个事业部，这些事业部又根据所服务的客户和行业进一步划分为特定的业务单元。ABB的产品组合包括复杂的报价，如中高压电力产品、电力系统、工业过程优化解决方案、离散自动化产品以及用于电气应用的低压产品。由此可见，这一多样化的产品组合需要不同的服务需求，即特性、价格和生命周期干预。ABB服务组织为其客户提供11类服务，范围从传统的纠正性维护到系统性能管理。如此广泛的产品相关服务提供和异构的产品组合使得各业务单元之间共享最佳实践成为一项艰巨的任务。在所有业务单元中采用系统化服务工程方法论对于正确识别和设计产品服务系统（PSS），进而提高服务收入并满足客户需求至关重要。这推动了SEEM在ABB的实施。

SEEM 在ABB的应用

SEEM应用在ABB中涉及对某一特定业务单元的实际产品相关服务组合进行再工程。这一决策的理由有三点：首先，该业务单元包含五十多名与服务相关的员工，导致服务经理难以快速评估其业务的平衡性；其次，与产品相关的服务组合较为复杂，且存在一些效率问题；最后，客户细分高度多样化。

以下段落详细描述了在工业应用过程中所采取的各个步骤以及获得的结果。针对每个步骤，研究团队与参与服务设计和交付的ABB管理人员和员工举行了多次会议，以了解客户需求、分析当前产品与服务及流程，并收集所有相关数据。这使得研究团队为避免误解并交叉验证所收集的数据，这些会议还有助于让公司持续参与研究，收集反馈，更新和修改所采用的方法，并将结果尽早传递给业务单元。

客户区域：服务提供识别与分析以及客户需求分析

如前文所述，该方法论始于对当前服务组合的分析。目前，该业务单元总服务收入的90%来源于以下业务：
- 预防性和纠正性维护 。指为使客户的产品尽可能高效运行，或在纠正性维护情况下使其恢复到正常运行状态而进行的所有活动。在所分析的案例中，维护可在客户现场或ABB工厂进行。
- 替换 。指提供当前已停产的产品。为满足特定工厂客户的需求，仍会有限量生产此类产品。
- 改造 。ABB提供专用套件，将新产品适配到旧设备的固定部件上，从而为老旧产品增加新功能。
- 备件供应 。ABB向其分销商和最终客户提供一系列备件，可下单并运送到最终目的地。

识别主要客户需求是SEEM应用于服务组合再工程的第二步。客户需求源自ABB现有的市场和客户数据，并通过聚类分析进行细分。所获得的细分群体已使用人物模型[44]进行描述。从这一以市场为导向的分析中得出的关键结论之一是，ABB需要应对具有不同需求和对ABB服务期望的异质性客户类型。在当前的分析中，考虑了两个具有显著特性的类别：
- 客户类型I ：这类客户不具备内部能力来管理其维护活动，完全依赖ABB来维持其已安装设备的良好运行状态；
- 客户类型II ：这类客户通常是拥有内部维护团队的大型公司。他们自行负责其已安装设备的维护，仅在处理复杂的服务作业和关键备件时才寻求ABB的支持。

研究指出，这两类客户具有相同的需要，即最大化其已安装基础的可用性（以下简称“最大化可用性”）。这一需求是构建服务需求树（SRT）的出发点。

公司区域：流程原型设计

需求设计是“过程原型”阶段的首要任务。它包括开发服务需求树（SRT）以确定设计要求，并应用质量功能展开（QFD）逻辑来评估活动和服务资源在满足客户需求方面的相关性。一旦确定了产品服务系统（PSS），第二项任务便是设计相应的服务交付过程。

需求设计：定义服务需求树（SRT） 。针对两种类型的客户，从共同需求“最大化可用性”出发，已构建了服务需求树（SRT）。需要重点强调ABB管理人员在定义现有和假设的设计要求（DRs）、活动（As）和资源（Rs）方面所投入的努力。最初的单一需求促成了三个主要愿望（优化工厂、减少停机时间、延长设备寿命）以及13项设计要求（DRs）的识别。共识别出20项不同的活动（例如管理订单、处理客户请求）。所有用于向客户提供服务的资源均已列出，包括人员（如订单处理员或销售人员）、IT资源（如ERP系统）以及产品组件。

上图展示了通过“减少停机时间”这一愿望来部署需求的过程。公司可以通过提供适当的安装、基于远程监控的维护和调试（设计要求）等方式，支持客户实现这一目标。为了提供这些服务，需要执行“管理订单”、“处理客户请求”和“执行服务任务”等活动。在高效的订单处理活动中，相关的资源包括“销售人员”和“订单处理员”。设计要求“基于远程监控的维护”与“监控”活动以及一个产品组件（即传感器）相关联。如前所述，产品组件的设计仍由公司已实施的传统方法和工具完成。

需求设计：基于质量功能展开的分析 。在定义服务需求树（SRT）之后，进行了基于质量功能展开的分析。为此，为SRT的每个分支分配了权重（1、3或9），以确定最关键活动以及满足客户需求所需的关联资源。理论上，该活动应与客户共同开发。然而，获取客户的参与非常复杂，且耗时耗力。因此，该评估由服务部门经理、销售和市场人员完成。权重的分配综合考虑了个人专业知识和内部客户分析数据（例如“净推荐值”）。随后，针对服务需求树（SRT）的每一层级，开发了以下质量功能展开（QFD）矩阵：（i）需求‐愿望，（ii）愿望‐设计要求，（iii）设计要求‐活动，（iv）活动‐资源。表5展示了一类客户的愿望‐设计要求矩阵的部分内容。

根据产品服务系统背景下服务工程部分所述的流程，基于质量功能展开的分析结果中，各类资源在最大化两类客户设备可用性方面的相关性总结见图4。该图表显示了ABB在工程和再工程其服务交付流程时应特别关注的资源，以满足这两类不同客户的需求。事实上，选择具备适当技能的资源并避免这些资源的过度使用至关重要，因为它们需要管理与客户的关系。

根据基于质量功能展开的分析，满足客户类型II最重要的资源是“销售人员”、“培训操作员”、“备件”和“仓库操作员”。该结果与客户类型II的定义一致：如果客户希望自行执行维护活动，则必然需要良好的培训以及快速的备件交付服务，而“仓库操作员”和“销售人员”在此过程中起着关键作用。另一方面，对于完全依赖ABB的客户类型I而言，最关键的资源是确定合同条款和条件的“销售人员”以及执行服务任务的“技术人员”。这些关于资源重要性的结果成为识别可能的流程改进的关键杠杆，同时高度关注客户需求。

如果需要，可以采用基于质量功能展开的分析方法，以支持根据设计要求和服务工程活动对客户的相关性进行分类。因此，这将有助于定义公司的战略。

表 5 ABB愿望‐设计要求矩阵（wishes‐DRs matrix）节选

设计要求	愿望		DR重要性	DR重要性 %
	减少停机时间	延长设备使用寿命
纠正性维护	3	–	27	4
调试和安装	3	–	27	4
基于远程监控的维护	9	3	108	17
愿望权重	9	3

流程设计 。流程原型设计的第二项任务是使用蓝图技术进行流程设计[57,59]。鉴于本案例的重点，已使用MS Visio在蓝图图中分析并绘制了四种不同的服务交付过程。在这些蓝图图中，所有活动均已表示出来，并明确标示出执行这些活动的资源及其与客户流程的关系。针对每个由客户、ABB前端资源（如销售人员、现场技术人员）、ABB后台资源（订单处理人员、车间技术人员）以及支持流程员工（如物流、行政）所执行的服务交付过程，大约识别出了120项活动。ABB服务产品中的服务交付过程具有一个共同的结构，该结构将在下文描述，并在图5中展示：
- 处理客户请求 。该流程始于客户的 服务 请求。 销售人员 接收这些请求，分析客户可靠性，并为选定的 服务 制定 报价 。
- 确认能力 。客户审查 ABB 的报价，确定其是否符合自身需求。然后，客户向 ABB 发送 服务订单 。
- 管理订单 。一旦收到 服务订单 ，将将其与报价进行比对以检查一致性，然后连同所有相关信息一起上传至 ABB 的 ERP系统 。
- 调度与计划 。此 阶段 严格适用于 在客户工厂进行干预 的情况。ABB 与客户商定执行 服务 的日期，并在干预前准备好所有所需文件。负责此项工作的“ 调度员 ”此任务还根据人员可用性和故障严重性选择技术人员执行服务工作。
- 准备服务工作 。在此阶段，技术人员确定干预所需的备件和材料。对于车间维护，客户将产品发送至ABB场所。
- 执行服务任务 。对于现场维护，“技术人员”前往客户处，而在另一种情况下，“生产工人”在ABB设施处执行服务任务，或组装改造套件或备件。
- 完成服务工作**。该流程的最后阶段包括将材料发货给客户（在车间维护的情况下）以及收集所有文件。最后，向客户发送发票。

下一节重点介绍基于蓝图设计的服务交付流程的验证。

公司区域：流程验证

在再工程案例中，流程验证阶段的主要目标是评估当前流程的性能，并识别能够更好平衡外部性能（即基于周期时间的客户满意度）和内部效率的资源配置。

考虑到中长期ABB在服务业务方面的战略和目标，已定义当前状态和未来目标情景，并进行了what‐if分析，以评估现有组织的性能。基于这些结果，在不同场景中确定了最佳解决方案，该方案在基于周期时间的客户满意度所评估的外部绩效与内部绩效之间实现了平衡。为此，采用了离散事件仿真(DES)方法。在Microsoft Visio中表示的蓝图图随后被转化为ProModel流程仿真软件中的仿真模型。

该仿真模型已构建完成，其中将实体视为客户对不同服务的请求，将事件视为服务交付过程中的活动。实体的进入分布通过计算ABB历史数据的最佳拟合分布得出。关于活动持续时间，已根据现有数据或ABB员工的经验确定了分布函数。大多数活动被设定为三角分布，包含最小值、最大值和最可能值。此外，每个活动都分配了一个资源或资源组。同时，针对每个人力资源，指定了工作时间表，以确定其投入到所研究服务流程的时间量。总共建模了55种不同资源。

一旦验证后，在三年期间内进行了十次仿真运行，以确保结果的一致性和变异性。此外，由于系统在初始时刻被假设为空，设置了六个月的预热时间。

仿真结束后，已收集结果，并与实际数据进行比较，以检验模型的稳健性。属于上述两个类别的主要关键绩效指标(KPI)如下：

1. 公司内部措施 :

   • 每年完成的服务工作数量 。针对每种服务，已识别出每年收到的请求数量以及已完成的请求数量。仍在系统中或已退出系统的实体数量由仿真软件自动显示；
   • 完成一项服务工作的时间 。通过一个专门设计的函数来测量处理每种服务请求所需的时间，该函数监控从请求到达至其完成之间的时间间隔；
   • 资源利用率 。它表示人力资源在流程活动上所投入时间的利用情况。资源利用率是仿真器的标准输出。
   • 队列 ：它被测量为执行某项活动前的等待时间，是仿真软件的标准输出。队列长度与资源利用率一起，被用于识别系统中的瓶颈。

2. 基于周期时间的客户满意度 。该性能指标通过SEEM提出并在流程验证部分中展示。用于计算此指标的输入数据是仿真软件的标准输出。

在遵循再工程案例的验证流程后，对模拟当前流程的模型（现状场景）进行了运行和优化，直至公司确认其与实际情况一致。ABB的预测（出于隐私原因未予报告）已输入模型，以定义现状未来目标场景。现状未来目标分析展示了ABB在当前组织下将如何应对预测变化。具体而言，对与引入新产品相关服务以及某些服务需求增减相关的现状未来目标数据进行了评估。正如预期，这些变化会影响所有流程参数，特别是服务周期时间和资源利用率。

当前状态未来目标的仿真结果显示了三个主要瓶颈（表现为队列较长和资源利用率较高）：(i) 处理客户请求（由“销售人员”执行），(ii) 调度与计划，指在客户现场执行的服务作业（“调度员”），以及(iii) 执行服务作业（“技术人员”）。

在瓶颈、资源利用率、基于周期时间的客户满意度以及来自ABB未来战略的一些输入方面所获得的结果，已被视为开发“假设分析”场景的起点。特别是，通过结合主要影响流程绩效的因素，确定了假设分析的场景。其中一个主要影响因素是“销售人员”、“调度员”和“技术人员”的能力，这些在现状未来目标中被揭示为关键因素，并在针对客户的基于质量功能展开的分析中具有重要意义。此外，针对在“处理客户请求”和“管理订单”活动中识别出的瓶颈，通过引入IT系统实现这些活动的自动化，也被确定为影响整体流程绩效的另一个因素。

因此，针对每个影响因素，已与ABB服务经理共同确定了可能的备选方案（值），并在表6中列出了这些备选方案及所采用的符号表示（值集合符号）。例如，针对“处理客户请求”这一因素，已确定了两个备选方案：
- 介绍新的IT工具和相关流程以自动化部分流程活动；
- 保持流程不变。

表 6 因素和响应值用于场景的开发

因素	值的类型	值	值符号集
处理客户请求 (HCR)	定性	人工处理 = s: 自动化流程（下文称为 hcrs 的）人工处理 = n: 非自动化流程 (hcrn)	HCR
管理订单 (MO)	定性	订单管理 = s: 自动化流程 (订单管理s在下述内容中) 订单管理 = n：非自动化流程 (mon)	MO
销售人员能力变化 (PC)	定量	pc = 0：当前能力的销售人员 (pc0) pc = 12：+12 h 销售人员 (pc12) pc = 16：+16 h 销售人员 (pc16)	PC
调度员能力变更 (DC)	定量	直流 = 2：+2 小时调度员（直流2）直流 = 4：+4 小时调度员（直流4）直流 = 6：+6 小时调度员（直流6）	DC
技术人员能力变更 (TC)	定量	tc = 24: +24 h 技术人员 (tc24) tc = 32: +32 h 技术人员 (tc32)	TC

每个场景是各因素值的组合，并可表示为：

SCt = (hcr, mo, pc, dc, tc) for all t ∈ T (7)

其中 T 是所有场景的集合。考虑五个因素及其可能的值，可识别出72种需进行实验的场景，即：

|T| = |HCR| × |MO| × |PC| × |DC| × |TC| = 72 (8)

其中运算符 |x| 返回集合 X 的基数。

研究人员和ABB管理人员对识别出的全部72种情景进行了定性分析，其中16种情景被认为可行且代表现实。本文出于简洁考虑，仅报告其中两个最具代表性的情景，分别称为情景A和情景B。表7列出了这两个选定情景中各因素所采用的值，以及对流程所做更改的相关数据。例如，在情景A中，流程活动的自动化使得标准报价定义时间减少了50%，复杂报价开发时间减少了25%。

选择这两种情景是因为它们能够从内部和外部视角均实现性能提升。对于每种正在分析的与产品相关的服务，这些情景中建议的改进措施有助于实现可接受的总持续时间（与实际值一致）、合理的资源利用率（低于80%）以及基于周期时间的适当客户满意度（等于或高于当前水平）。

在图6中，描绘了最相关资源组的平均利用率。可以看出，在现状未来目标中，销售人员和调度员的利用率达到100%，这在现实中对人类而言是不可行的。通过这些改变在场景A和B中提出，资源利用率不超过80%的阈值。考虑到仿真模型中的资源调度尚未设置可能的额外工作时间，该阈值是可行的。

此外，通过假设分析可以了解服务组合的变化如何影响公司组织。事实上，由于从现有服务中移除一项服务，导致生产工人在当前状态到现状未来目标场景中的利用率急剧下降。基于这一结果，公司应为这类人力资源定义替代活动。

关于服务周期时间，处理客户需求和服务任务所需的时间已被深入分析，因为它们是该流程的瓶颈。图7报告了假设分析的结果。结果显示，在现状未来目标中，总服务周期时间显著增加。然而，在情景A和情景B中，该时间降低至当前水平（由于隐私原因，Y轴上的值无法提供）。

此外，还分析了与基于周期时间的客户满意度相关的结果。每个活动和设计要求的指标SAhk已在过程验证部分中进行了计算。TtargetA(h)设定为当前状态模拟期间获得的最小活动持续时间，因为公司没有为每个活动设定特定的目标持续时间。关于基于周期时间的客户满意度（表8），在当前状态模型中，客户类型I细分的整体指标(S)为85.46%，然后在现状未来目标模型中下降至79.48%，最后在情景A和情景B中上升至91%。在客户类型II细分的情况下也观察到相同的趋势，其中S在当前状态模型中为95.90%，在现状未来目标模型中为94.80%，在情景A中为96.99%，在情景B中为97.16%。这些趋势是由于活动持续时间的变化所致，而活动重要性比率保持不变。因此，正如预期的那样，可以认为通过减少总服务周期时间，整体客户基于周期时间的客户满意度提高。这一现象在改进后的场景A和B中得到体现，其中总服务周期时间显著缩短，因此根据SEEM所考虑的基于周期时间的整体客户满意度，客户类型I提高了6%，客户类型II提高了1%。

基于周期时间的客户满意度指标可帮助公司定义和选择最佳的流程配置。通过考虑所涉及资源的数量、资源利用率和服务工程（SE）的交叉分析，可以很好地平衡外部与内部绩效。例如，在情景A与情景B之间的选择，可能是战略上在情景B中实现略高的基于周期时间的客户满意度与情景A中更好的资源利用率之间的权衡。公司可以决定是否专注于基于周期时间的客户满意度，而另一家公司可能认为，对于基于周期时间的客户满意度的微小提升，造成资源利用率降低以及相应成本增加是不合理的。

总之，假设分析提供了一些在公司计划调整其产品相关服务提供或预计客户需求发生变化时应考虑的建议。得出的结果仅代表解决未来服务相关问题的一种可能方式，可作为提示，用于将服务组织与未来需求相平衡。

讨论

上一节中提出的测试案例展示了SEEM应用于工业案例时的稳健性。特别是，这种逐步推进的方法论能够支持公司管理者：（i）指导客户需求的识别，（ii）识别可满足此类需求的潜在产品服务系统，（iii）识别公司实施这些产品服务系统所需的活动和资源，以及（iv）重新设计服务交付过程，为决策提供有力支持。更具体地说，根据所提出的案例以及在其他ABB业务部门的应用，SEEM已被用于从服务交付过程的角度构建产品服务系统，以实现内部与外部绩效的平衡：
(a) 对当前状态流程的内部和外部性能进行系统性评估；
(b) 分析内部与外部绩效之间可能的平衡；
(c) 比较多种服务交付配置。

在管理启示方面，测试案例证明了SEEM在支持产品服务系统工程各个阶段的有效性，尤其更侧重于服务交付过程。根据管理者的反馈，采用这种方法能够对当前流程及其低效问题形成共同的认识。此外，它还支持定义一种新的流程，该流程具有更优的资源规划和更高的处理客户需求的效率。同时，对资源利用率和基于周期时间的客户满意度进行联合分析，使管理者能够做出有条理且有依据的决策。

关于该方法论本身，流程验证阶段由于静态图与动态图之间的以下差异，成为最耗时的阶段：
- 独特的仿真模型 。由于所分析的不同服务流程共享若干资源，例如销售人员、技术人员和订单处理人员，因此需要建立一个单一的仿真模型。每种资源用于特定服务的时间无法预先确定，因为它取决于许多因素，例如一年中的时间段、每个请求的优先级以及具体干预情况。
- 细节层次 。服务蓝图映射以非常详细的方式呈现流程。在仿真模型中，这种过于详细的表示可能会带来问题，因为在设置流程参数时必须考虑持续时间和时间变异性。为大量详细活动设置时间会显著增加变异性，导致变异性水平脱离实际。为了避免这一问题，必须将一些按顺序且逻辑上关联的活动进行合并，使其共同构成最终模型中的一个宏观流程。
- 层次结构 。由于仿真模型涉及大量活动，需要花费大量时间进行设置。为了便于模型的共享和全面性，采用了两级层次结构来表示该模型。根据Rondini等人的方法设计了这两个层级，以获得对公司和客户绩效的适当概览。第一级提供在服务需求树（SRT）中确定的主要活动(A)的顺序，而第二级则详细分解为子活动。

结论

工业企业正面临着设计和评估其产品服务系统（PSS）提供以及相关服务交付流程所需的工具和方法的需求。本研究提出了SEEM方法论，以协助公司在对其产品服务系统（PSS）提供进行（再）工程时，平衡公司内部与外部绩效。该方法论包含两个主要领域（公司和客户），并已应用于一个工业案例，以说明其适用性。该用例聚焦于ABB业务部门的服务组合再工程，展示了产品服务系统（PSS）解决方案的复杂定义以及服务交付中的关键能力规划（即资源、工具和备件）。

该工业案例展示了其在识别可能的产品服务系统解决方案以及应对产品服务系统交付服务性能评估复杂性方面的适用性和稳健性。特别是，通过在ABB的应用所展示的该方法论的主要益处包括：
（i）采用系统化程序来分析现有服务组合；
（ii）通过识别直接影响客户需求的资源或服务活动，提升交付绩效；
（iii）更好地定义流程变更，以妥善管理需求的增加/减少或服务组合的变化；
以及（iv）定义一种可能的服务交付过程，同时为客户创造价值和为企业创造利润。

在益处之外，并行应用到案例还揭示了可能的改进之处。该方法论的主要局限性与基于周期时间的客户满意度指标相关。此应用背后的主要假设是，当前服务交付过程的最短周期时间即为最优周期时间。然而，为了改进该方法论，可以尝试识别出对客户和公司双方而言均最优的时间区间，以获得更具意义的衡量结果。定义这一区间有助于组织识别那些基于周期时间指标客户满意度较低且需要改进的活动。

此外，到目前为止，该方法论的第二步仅关注产品服务系统的服务部分，而产品组件的设计仍依赖于传统的产品设计方法。在框架的第二步中更好地整合产品设计，可以进一步改进该方法论。

未来的工作将与该方法论在其他案例以及其他行业中的应用有关，以广泛地测试其适用性并进一步推广SEEM。事实上，拥有一个更通用且成熟的理论框架最终将有助于开发合适的集成化工具。