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4)KBS4将工艺规范转换质量控制法
5)KBS5定义最终测试程序和准则以保证产品质量
6)KBS6根据顾客需求和产品规范准备成本计划
7)KBS7根据实际的产品和工艺设计估计成本
8)KBS8根据实际的制造成本估计产品最终成本。
4.2.2模糊集理论在CAQFD中应用
世界上的许多事物，包括人脑的思维和控制作用，都具有模糊和非定量化的特点。在QFD应用过程中的许多输入信息在许多情况下是人的判断、认识等，因此具有模糊化和非定量化的特点。在传统的QFD方法中，把这些输入都作为数字变量来处理，往往不能真实地反映各种输入信息，具有很大的局限性。计算机技术和模糊集理论的发展，使处理这类主观性模糊输入信息成为可能。目前，模糊集理论在QFD中的应用主要集中在以下几个方面：
1.顾客需求的模糊性处理顾客在表达需求的时候，更多地是用符合语言习惯的模糊语言形式，如“重要轻”、“可靠性高”等，这里的“轻”“高”都是模糊词，只用一个确定的值来表示它有时并不能真实地反映顾客要求，因此需要应用模糊集理论定义相应的模糊集和语言变量，对顾客需求作模糊性处理。
2.顾客需求权重的模糊描述顾客在表达对产品某一需求的关心程度时，往往不是用一个绝对的数值，而是说“很重要”“最好要有”之类的词汇，对于这些模糊性词汇，定义相应的模糊集和语言变量来描述它们，也许更为确切些。
3.顾客需求的模糊推理顾客需求必须转化为面向技术的工程语言(最终产品性能指标)。对工程特征值也作适当的模糊化，利用模糊关系及模糊推理原理解决顾客需求到产品性能指标的转换。
4.产品竞争力综合评判根据顾客需求的权重以及顾客对竞争者产品和本公司产品的市场评估，应用模糊综合评判的方法对各个产品作出综合评判，从而为产品开发提供依据。
5.模糊矩阵运算在建立顾客需求权重和关系矩阵关系矩阵关系强弱程度术语集及结应模糊集基础上，根据顾客需求权重和关系矩阵来计算矩阵中对应的技术需求权重(计算结果为一模糊集)，并根据有关模糊集排序理论确定各个技术需求相对重要度。
6.模糊知识协同处理知识协同处理即为权衡、综合来逢不同知识源的知识，最终产生一个对某一问题的一致看法。用模糊集来表示各个专家对某一问题的看法，应用一定的模糊算法综合各专家所对应的模糊集，最终产生一个能代表全体知识源对某一问题看法的模糊集。