宋金豆,陳 軍,何德安,許長青,王 龍,蒲家琦
(1.后勤工程學(xué)院,重慶 401311;2.78419部隊(duì),重慶 401000)
(1.Logistical Engineering University,Chongqing 401311,China;2.Unit 78419,Chongqing 401000,China)
隨著市場經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,大批量定制生產(chǎn)模式逐漸取代傳統(tǒng)生產(chǎn)模式,主導(dǎo)制造業(yè)的發(fā)展?;诋a(chǎn)品族設(shè)計(jì)是實(shí)現(xiàn)大批量定制生產(chǎn)的基本途徑。產(chǎn)品族[1-2](product family,PF)是指共享一系列通用技術(shù)并應(yīng)用于相關(guān)市場的產(chǎn)品的集合。構(gòu)建產(chǎn)品族模型,是其中的基礎(chǔ)和重要環(huán)節(jié),現(xiàn)有產(chǎn)品族構(gòu)建方法往往從用戶需求的聚類分析著手,由于缺乏有效的用戶需求信息獲取模型和聚類分析通用手段,因此產(chǎn)品族構(gòu)建周期長、知識的繼承性不高。通過對已有產(chǎn)品形態(tài)分析構(gòu)建產(chǎn)品族模型是一種新的方法,它能夠有效利用現(xiàn)有產(chǎn)品族數(shù)據(jù)庫中多樣化產(chǎn)品蘊(yùn)含著的大量可以用來做出智能決策和推斷的知識信息,具有一定的優(yōu)越性。在對現(xiàn)有產(chǎn)品進(jìn)行分析時(shí),為提高設(shè)計(jì)效率和設(shè)計(jì)水平,需要對現(xiàn)有產(chǎn)品進(jìn)行分類。
傳統(tǒng)的分類方法包括:決策樹方法[3],規(guī)則歸納法[4],基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的方法[5]。針對產(chǎn)品族的分類最早由R.Galan[6]提出;之后國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了不同程度的研究工作[7-9]。以上研究,需要構(gòu)造大量的評價(jià)矩陣,內(nèi)容繁雜,算法復(fù)雜,人為指定各考察屬性,使評價(jià)指標(biāo)具有一定的主觀性,層次分析確定權(quán)重,依賴于設(shè)計(jì)人員的工作經(jīng)驗(yàn)、個(gè)人素質(zhì)和專業(yè)知識面,而且不同的產(chǎn)品族需建立不同的評價(jià)模型,難于實(shí)現(xiàn)人工智能的產(chǎn)品分類系統(tǒng)開發(fā)。本文將集合的分析方法映射到產(chǎn)品結(jié)構(gòu)分析當(dāng)中,通過分析產(chǎn)品族構(gòu)成模塊的通用化、標(biāo)準(zhǔn)化和模塊化等屬性的相似程度,建立屬性的綜合相似度矩陣,最后通過聚類得到不同閾值下的分類結(jié)果。
油料裝備產(chǎn)品族規(guī)劃的過程如圖1所示。
油料裝備產(chǎn)品族分類系統(tǒng)的基本框架如圖2所示。
圖2 產(chǎn)品族分類系統(tǒng)框架
通過分析P∩Q與P、Q、P∪Q之間的關(guān)系,可以定量分析產(chǎn)品P和Q之間的結(jié)構(gòu)相似度。集合分析方法與屬性模型之間的對應(yīng)關(guān)系如表1所示:
表1 油料裝備集合分析模型與屬性分析模型對照
即可重復(fù)利用性分析??芍貜?fù)利用性相似系數(shù)矩陣的建立分為三步:
第一步:建立產(chǎn)品零部件構(gòu)成表,如表2所示。
表中,第一列表示n個(gè)產(chǎn)品,第一行表示m個(gè)零部件,當(dāng)產(chǎn)品Pi含有零部件i時(shí),aij=1,否則為0。
第二步:計(jì)算產(chǎn)品Pi和產(chǎn)品Pj的可重復(fù)利用性相似系數(shù),其值為:
表2 產(chǎn)品零部件構(gòu)成
第三步:標(biāo)準(zhǔn)化處理。取Rij和Rji的均值作為兩者的可重復(fù)利用性相似指標(biāo),即:
即模塊性[14]分析。應(yīng)用模塊性相似系數(shù)矩陣可以實(shí)現(xiàn)任意兩產(chǎn)品之間的差值分析,模塊性相似系數(shù)矩陣:
其中:
式中:∑ai為產(chǎn)品P與其它所有產(chǎn)品共享的零部件數(shù);MP為產(chǎn)品P的模塊化程度。
即通用性分析。通用性考察的是產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)化程度[15],利用杰卡德相似性系數(shù)來衡量任意兩型產(chǎn)品Pi和Pj之間的通用性相似度為:
根據(jù)相似度的定義,它的值越大,表示產(chǎn)品聚集程度越高,越有可能聚為一類。因此,應(yīng)用最大相似度法對相似度矩陣作進(jìn)一步的聚類分析。其一般流程如下:
(1)確定聚類分析的平均相似度:
(2)最大值處理。將綜合評價(jià)矩陣記為矩陣Z1,并作如下等價(jià)變換,遍歷所有ZijZij≠()1 ,選取最大值,將所在行、列移到第一行和第二列,并且Pi、Pj的順序保持行列一致,將下三角區(qū)域的值Zij轉(zhuǎn)置到Zji建立新的上三角陣Z2;
(3)列處理。刪除第二列,第一列作為Pij列;
(4)行處理。將Pi、Pj合并為Pij行,其中Zijm=1,,獲得新的上三角陣;
(5)算法循環(huán)。重復(fù)利用上述算法,直至將所有產(chǎn)品歸為一類,最后得到產(chǎn)品聚類圖和聚類表。
從油料裝備數(shù)據(jù)庫中,獲取某10型油料裝備基本零部件構(gòu)成表3。
表3 油料裝備零部件構(gòu)成
有公式 (1)~ (6) 得到:
在Matlab中編程得到油料裝備的聚類分析龍骨圖 (λ反映產(chǎn)品聚集的難易程度,λ越小,產(chǎn)品相似度越大,越容易聚為一類,例如:λ=0,相似度為1產(chǎn)品聚為一類)如圖4所示。
由圖4中數(shù)據(jù)可得到不同閾值或相似度下的聚類分析情況,如表4所示。
平均相似度為Kp=0.85,一般地,選取分類閾值為分類結(jié)果為:,此時(shí),各個(gè)類別中的產(chǎn)品相似度最大。
本文通過分析產(chǎn)品族中不同產(chǎn)品結(jié)構(gòu)模塊的通用化、標(biāo)準(zhǔn)化和模塊化程度,用集合與屬性之間的映射關(guān)系,實(shí)現(xiàn)集合與屬性相似性評估之間的轉(zhuǎn)換,通過建立各相關(guān)屬性的相似度矩陣,并由此建立產(chǎn)品綜合相似度評價(jià)矩陣,通過聚類分析獲得不同條件下的分類結(jié)果,為進(jìn)一步產(chǎn)品分解、產(chǎn)品管理和維護(hù)提供參考。
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