基于層次聚類的船舶建造分段運(yùn)輸日志分析

陳好楠， 楊 勇， 周同明， 饒 靖

(上海船舶工藝研究所， 上海200032)

0 引 言

如圖1所示，國(guó)內(nèi)大中型船舶建造的典型流程主要包括6大步驟：

(1) 材料預(yù)處理：鋼材配送至相關(guān)部門的材料準(zhǔn)備作業(yè)區(qū)，進(jìn)行鉸平、拋丸、涂漆等預(yù)處理工作；

(2) 鋼材切割加工：鋼材配送至相關(guān)部門的切割作業(yè)區(qū)進(jìn)行切割工作；

(3) 分段內(nèi)外場(chǎng)制造與預(yù)舾裝：鋼材配送至相關(guān)作業(yè)區(qū)進(jìn)行分段制造與預(yù)舾裝工作；

圖1 典型建造流程

(4) 分段涂裝與外場(chǎng)總組及舾裝：分段進(jìn)涂裝車間經(jīng)沖砂打磨、涂裝后，運(yùn)送至相關(guān)作業(yè)區(qū)進(jìn)行總組，并進(jìn)行焊縫密性試驗(yàn)和舾裝作業(yè)；

(5) 塢內(nèi)搭載及舾裝：塢內(nèi)搭載，塢內(nèi)密性，塢內(nèi)整船打磨及涂裝；

(6) 碼頭舾裝與試驗(yàn)交船：碼頭舾裝，傾斜試驗(yàn)，打磨及涂裝，聯(lián)合試航并交付使用。

當(dāng)前，船舶設(shè)計(jì)與建造技術(shù)水平正不斷提升，市場(chǎng)需求也在不斷變化，導(dǎo)致近年來新造船的噸位不斷增加。對(duì)船廠而言，伴隨這一現(xiàn)狀而來的是建造過程中分段數(shù)量的不斷增加。根據(jù)分段劃分原則，大型船舶的分段數(shù)量通常在200～300個(gè)。正是由于所涉及的船體分段數(shù)量眾多，并且在分段的內(nèi)外場(chǎng)制造、預(yù)舾裝、涂裝及總組作業(yè)中，因?yàn)楦鞯拦ば蛩谧鳂I(yè)場(chǎng)地和區(qū)域不同，同時(shí)考慮到作業(yè)場(chǎng)地的緊張以及實(shí)際作業(yè)安排的調(diào)整等，分段需要在各作業(yè)區(qū)域及堆場(chǎng)之間進(jìn)行大量的運(yùn)輸周轉(zhuǎn)。雖然理想化的現(xiàn)代造船模式具備合理和嚴(yán)密的計(jì)劃控制，并實(shí)行有序、均衡、連續(xù)和高效的總裝化造船生產(chǎn)，但是大中型船舶產(chǎn)品建造周期長(zhǎng)，過程控制變量多，難免會(huì)出現(xiàn)無序和無效的分段運(yùn)輸問題，其所帶來的環(huán)境污染、低效率、低效益等一系列問題也更加凸顯，成為船舶制造企業(yè)降本增效的主要絆腳石之一。

因此，為提高生產(chǎn)效率，系統(tǒng)地對(duì)船舶建造過程中的分段工序流程進(jìn)行分析研究并提出相應(yīng)的優(yōu)化方案尤為重要?；诖髷?shù)據(jù)理論，采用層次聚類算法對(duì)2種船型的分段建造流程進(jìn)行分析，得出各船分段的典型工序流程類別。同時(shí)，對(duì)影響層次聚類結(jié)果的參數(shù)進(jìn)行討論。

1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

目前，在分段運(yùn)輸調(diào)度與管控方面，國(guó)外造船企業(yè)走在了世界的前列。以大宇造船、現(xiàn)代重工、三星重工為代表的韓國(guó)造船企業(yè)，已經(jīng)建立具有相當(dāng)技術(shù)水平的數(shù)字化造船平臺(tái)，基于數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，在科研和工程實(shí)際中均投入大量精力開發(fā)平板車分段運(yùn)輸系統(tǒng)[1]。

大宇造船的空間調(diào)度系統(tǒng)是最早考慮分段運(yùn)輸以及堆場(chǎng)存放問題的系統(tǒng)。船廠在配置起重設(shè)備和平板運(yùn)輸車等物料搬運(yùn)設(shè)備時(shí)，所需空間通常受到一定限制，因此調(diào)度需要考慮空間資源與人力和機(jī)器等資源的結(jié)合。大宇造船空間調(diào)度系統(tǒng)最大限度地利用空間資源和非空間資源，并使得中間產(chǎn)品和最終產(chǎn)品庫(kù)存的等待時(shí)間最小化。該系統(tǒng)提升整個(gè)船廠建造場(chǎng)地和施工車間的利用率，并且降低分段的等待時(shí)間[2-3]。

針對(duì)船廠空間有限、分段運(yùn)轉(zhuǎn)頻繁的現(xiàn)狀，韓國(guó)現(xiàn)代重工引入全新的分段物流管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)分段物流、存放優(yōu)化的自動(dòng)化管理。該系統(tǒng)借助全球定位系統(tǒng)和射頻識(shí)別等技術(shù)，能實(shí)時(shí)掌握分段位置。同時(shí)，系統(tǒng)結(jié)合先進(jìn)的算法布置船廠內(nèi)的所有分段，從而使分段便于運(yùn)輸，降低轉(zhuǎn)運(yùn)次數(shù)，并使運(yùn)輸時(shí)間最小化。為提高分段堆場(chǎng)的運(yùn)輸效率，現(xiàn)代重工聯(lián)合相關(guān)高校研究分段存儲(chǔ)位置分配的算法，并通過計(jì)算機(jī)模擬試驗(yàn)驗(yàn)證該算法的有效性[4]。

韓國(guó)STX船廠同樣應(yīng)用全球定位系統(tǒng)和射頻識(shí)別技術(shù)，采集分段位置信息并傳遞給調(diào)度系統(tǒng)服務(wù)器，實(shí)時(shí)掌握廠區(qū)分段堆放信息。同時(shí)，結(jié)合搭載網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃等信息，通過相關(guān)算法，計(jì)算分段下一步的搬運(yùn)位置，從而降低無效搬運(yùn)次數(shù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)管理和控制。

韓國(guó)三星重工以裝配車間為對(duì)象開發(fā)出基于仿真技術(shù)的生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)，減少無效物流的發(fā)生概率，從而降低物流成本。

當(dāng)前，我國(guó)造船企業(yè)資源配置管理缺乏先進(jìn)的技術(shù)手段和以資源為主體的負(fù)荷平衡計(jì)劃，存在爭(zhēng)奪資源的狀況，往往導(dǎo)致工程計(jì)劃無法按序?qū)崿F(xiàn)。平板車物流的調(diào)度與管理十分粗放，分段堆放無序且不合理，僅根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)度人員的經(jīng)驗(yàn)和場(chǎng)地狀況來安排堆放，大大增加行車負(fù)荷，降低運(yùn)輸周轉(zhuǎn)效率。此外，生產(chǎn)過程中資源使用不均衡、分段儲(chǔ)備量大、無效搬運(yùn)次數(shù)多、效率不高也造成企業(yè)資源被大量占用、建造成本居高不下等突出問題。雖然我國(guó)部分先進(jìn)船廠在分段物流管理和調(diào)控等方面也有一定發(fā)展，并且取得了一定的成果，但是與國(guó)外先進(jìn)造船企業(yè)相比，實(shí)際應(yīng)用上的差距仍十分明顯，在理論研究上無論是深度還是廣度均有所欠缺。

2 分析方法與理論

2.1 分析方法概述

分析方法如圖2所示，主要包括2大部分，即數(shù)據(jù)預(yù)處理和基于凝聚法的層次聚類。通過預(yù)處理篩選出目標(biāo)船只并將造船企業(yè)所提供的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適用于數(shù)據(jù)挖掘的有效數(shù)據(jù)。把經(jīng)過預(yù)處理的數(shù)據(jù)編制成輸入文件，并以二進(jìn)制形式表示1項(xiàng)工序的有無。運(yùn)用凝聚法的層次聚類選取合適的數(shù)據(jù)點(diǎn)間距離計(jì)算方式，并獲得聚類樹。選取合適的閾值得到聚類數(shù)據(jù)組。

圖2 分析方法流程圖

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，原始數(shù)據(jù)因?yàn)楦鞣N原因難免會(huì)存在數(shù)據(jù)不完整、數(shù)據(jù)形式不一致、數(shù)據(jù)異常等問題。這些問題會(huì)嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)挖掘的時(shí)效性與準(zhǔn)確性，甚至導(dǎo)致挖掘結(jié)果出現(xiàn)偏差。所以，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、集成和轉(zhuǎn)換等一系列預(yù)處理工作極其重要[5]。

造船企業(yè)提供的分段運(yùn)輸日志涵蓋2016年1月-2017年11月近2 a時(shí)間內(nèi)的分段運(yùn)輸情況。日志包含運(yùn)輸時(shí)間、班次、車號(hào)、船號(hào)、分段號(hào)、運(yùn)輸起始地、運(yùn)輸目的地、調(diào)用部門等信息。然而，在這一周期之內(nèi)，該造船企業(yè)所涉及的建造船只數(shù)量多達(dá)幾十艘。因此，數(shù)據(jù)預(yù)處理的第一步是合理地選擇目標(biāo)船只。根據(jù)所提供日志數(shù)據(jù)的特點(diǎn)擬定如圖3所示的目標(biāo)船只篩選步驟。在經(jīng)過一系列篩選后，選用2種不同的目標(biāo)船只進(jìn)行分析，分別為集裝箱船和礦砂船。完成目標(biāo)船只的篩選后，需對(duì)數(shù)據(jù)日志進(jìn)行轉(zhuǎn)換。經(jīng)過數(shù)次現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研，各個(gè)場(chǎng)地的主要功能得到確立，數(shù)據(jù)日志表格也從原始記錄形式轉(zhuǎn)換成更有利于數(shù)據(jù)挖掘的加工工藝記錄形式。

圖3 目標(biāo)船只篩選步驟

2.3 基于凝聚法的層次聚類分析

聚類分析是在沒有給定劃分類別的情況下，根據(jù)數(shù)據(jù)之間的相似度進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)分組的一種分析方法。劃分的原則是組內(nèi)樣本距離最小化而組間距離最大化。同時(shí)，聚類分析方法也起到排除異常數(shù)據(jù)的作用，即部分?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理的功能。

常用的聚類方法包括K-Means算法、層次分析方法、基于密度的方法、基于網(wǎng)格的方法和基于模型的方法[6]。其中，應(yīng)用最為廣泛的2種方法是K-Means算法和層次分析方法。K-Means聚類算法將距離作為相似性的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則，認(rèn)為2個(gè)對(duì)象的距離越近，其相似度越大。然而，K-Means算法的K值選定難以估計(jì),初始聚類中心存在較大的隨機(jī)性，導(dǎo)致聚類的效果在很多情況下會(huì)受到影響。層次聚類算法則能有效地避免這一問題。如圖4所示，總體而言層次聚類即為一層一層地進(jìn)行類別聚合。此法可自上而下地進(jìn)行，稱為分裂法；也可自下而上地進(jìn)行，稱為凝聚法。

圖4 層次聚類方法示例

通過計(jì)算2類數(shù)據(jù)點(diǎn)間的相似性，層次聚類的合并算法將所有數(shù)據(jù)點(diǎn)中最為相似的2點(diǎn)進(jìn)行組合并產(chǎn)生組合數(shù)據(jù)點(diǎn)。通過反復(fù)迭代這一過程，生成聚類樹。在層次聚類分析過程中，關(guān)鍵要點(diǎn)是合理與準(zhǔn)確的距離計(jì)算。層次聚類算法中涉及的距離計(jì)算主要有3種形式：數(shù)據(jù)點(diǎn)間的距離、數(shù)據(jù)點(diǎn)與組合數(shù)據(jù)點(diǎn)間的距離、組合數(shù)據(jù)點(diǎn)間的距離。

計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)間距離的常用方法包括杰卡德距離、余弦距離、相關(guān)系數(shù)距離和漢明距離；除需重新計(jì)算各類別數(shù)據(jù)點(diǎn)間的距離矩陣外，計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)與組合數(shù)據(jù)點(diǎn)間距離的方式與計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)間距離方式一樣；計(jì)算組合數(shù)據(jù)點(diǎn)間距離的主要方式有3種，分別為單向聯(lián)結(jié)法、完整聯(lián)結(jié)法和平均數(shù)聯(lián)結(jié)法。不同計(jì)算方法的詳細(xì)介紹可參考文獻(xiàn)[7]。針對(duì)不同數(shù)據(jù)點(diǎn)距離計(jì)算方法對(duì)聚類效果的影響，則基于同表象相關(guān)系數(shù)來進(jìn)行比較分析。一般而言，同表象相關(guān)系數(shù)愈好，聚類效果愈佳。

3 分析結(jié)果與討論

3.1 數(shù)據(jù)點(diǎn)間距離計(jì)算方法對(duì)聚類結(jié)果的影響

表1和表2比較各種數(shù)據(jù)點(diǎn)間距離計(jì)算方法的同表象相關(guān)系數(shù)。由表1可見，杰卡德與漢明距離計(jì)算方法所得系數(shù)較高，表明基于此2種方法的聚類效果更好。杰卡德距離計(jì)算方式常用來處理包含非對(duì)稱二元(0-1)屬性的對(duì)象，較為貼合所選的研究對(duì)象與研究?jī)?nèi)容的形式。漢明距離計(jì)算方法則側(cè)重關(guān)心0-0匹配，不符合所進(jìn)行的研究。

表1 船型1同表象相關(guān)系數(shù)比較

表2 船型2同表象相關(guān)系數(shù)比較

基于平均數(shù)聯(lián)結(jié)法計(jì)算的結(jié)果比單向聯(lián)結(jié)法和完整聯(lián)結(jié)法表現(xiàn)更好。完整聯(lián)結(jié)法取2個(gè)集合中距離最遠(yuǎn)的2點(diǎn)的距離作為2個(gè)集合的距離，得到的聚類效果限制較大。單向聯(lián)結(jié)法關(guān)注局域連接，得到的結(jié)果會(huì)過于極端。這2種方法均考慮某些特殊數(shù)據(jù)，而沒有考慮聚類內(nèi)數(shù)據(jù)的整體特點(diǎn)。因此，應(yīng)用平均數(shù)聯(lián)結(jié)法能得到更好的聚類效果。

3.2 基于杰卡德距離和平均數(shù)聯(lián)結(jié)法的聚類結(jié)果

在將2條船只的輸入文件處理為形式統(tǒng)一的加工工藝記錄形式后，基于杰卡德距離和平均數(shù)聯(lián)結(jié)法的層次聚類所得聚類樹如圖5和圖6所示。當(dāng)距離闕值為0.5時(shí)，2條船只得到的不同聚類數(shù)在總分段數(shù)中的占比如圖7所示。

圖5 船型1聚類樹

圖6 船型2聚類樹

圖7 各聚類占比

對(duì)于集裝箱船而言，第3組聚類為占比最大的一類，其次是第2組和第5組，分別占比66.26%、18.70%和5.69%。對(duì)于礦砂船而言，第3組聚類為占比最大的一類，其次是第6組和第4組，分別占比64.10%、28.21%和3.85%?？梢姡?條船只都會(huì)擁有1類最為典型的運(yùn)輸流程。

表3和表4分別歸納總結(jié)2種船型各聚類所經(jīng)過的每一工作流程的次數(shù)。由表3和表4可見，組裝、沖砂打磨、噴漆及預(yù)總組為船舶建造過程中的必要環(huán)節(jié)，流程次數(shù)都與分段數(shù)一致。此外，由工作流程次數(shù)可發(fā)現(xiàn)，2種船型的沖砂打磨和噴漆作業(yè)與進(jìn)入涂裝廣場(chǎng)作業(yè)的銜接都較為緊密。然而，在其余的有效工序完成后，分段總會(huì)頻繁地進(jìn)出堆場(chǎng)并在堆場(chǎng)中進(jìn)行移位或周轉(zhuǎn)，不能進(jìn)行下一道有效工序，從而產(chǎn)生大量無效運(yùn)輸。因此，合理地降低分段進(jìn)出堆場(chǎng)及堆場(chǎng)內(nèi)的移動(dòng)次數(shù)將會(huì)是整體分段建造流程優(yōu)化的關(guān)鍵之一。

表3 船型1各聚類的工藝流程次數(shù)次

表4 船型2各聚類的工藝流程次數(shù)次

4 結(jié) 論

基于層次聚類算法對(duì)某集裝箱船和礦砂船的建造分段運(yùn)輸進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和分析，并得到各船分段典型運(yùn)輸類別。通過分析研究，得到以下結(jié)論：

(1) 所研究的2條船(集裝箱船和礦砂船)分別有5種和6種典型的分段運(yùn)輸類別。由表3和表4可得到2條船較為典型的幾類分段運(yùn)輸路徑，例如船型1最典型的聚類3的運(yùn)輸路徑為分段在組裝后進(jìn)入堆場(chǎng)，未經(jīng)過預(yù)舾裝工序便進(jìn)入沖砂打磨和噴漆階段，隨即進(jìn)入涂裝廣場(chǎng)，然后進(jìn)入堆場(chǎng)等待，最后進(jìn)行預(yù)總組工序。

(2) 觀察2條船所有的典型運(yùn)輸路徑可發(fā)現(xiàn)，組裝、沖砂打磨、噴漆及預(yù)總組為2條船建造的必要環(huán)節(jié)，故其流程次數(shù)均與分段數(shù)一致。

(3) 沖砂打磨和噴漆作業(yè)與進(jìn)入涂裝廣場(chǎng)作業(yè)的銜接較為緊密，可在整體分段運(yùn)輸路線規(guī)劃中考慮增加合理的固定路線以減少無效讓位運(yùn)輸。

(4) 不同數(shù)據(jù)點(diǎn)間距離的計(jì)算方法對(duì)聚類結(jié)果會(huì)產(chǎn)生較大影響。對(duì)所研究的對(duì)象而言，基于杰卡德距離和平均數(shù)聯(lián)結(jié)法的聚類最佳。

(5) 各項(xiàng)有效工序之后分段會(huì)頻繁進(jìn)出堆場(chǎng)并進(jìn)行堆場(chǎng)內(nèi)移位或堆場(chǎng)間周轉(zhuǎn)，產(chǎn)生大量的無效運(yùn)輸，可見堆場(chǎng)為分段運(yùn)輸中的一道瓶頸工序，在后續(xù)運(yùn)輸流程優(yōu)化中應(yīng)合理調(diào)取數(shù)據(jù)，運(yùn)用算法進(jìn)行路線預(yù)測(cè)計(jì)算，有針對(duì)性地減少分段進(jìn)出堆場(chǎng)次數(shù)及在堆場(chǎng)內(nèi)與堆場(chǎng)間的無效運(yùn)輸。合理地降低分段進(jìn)出堆場(chǎng)及堆場(chǎng)內(nèi)移動(dòng)次數(shù)將會(huì)是整體分段建造流程優(yōu)化的關(guān)鍵之一。