以精益生产为基础,满足车轮产品大规模定制需求

介绍了马钢车轮公司以精益生产为契机,通过控制带出品率、对于产品生产周期实施管理、主工序与附工序生产分离、主工序实现快速换型、提高生产流程与生产单元柔性、统筹工艺设计等举措,满足车轮产品大规模定制的需要,实现合同兑现率的不断提高和客户满意度的持续提升,有力支持了车轮产品在不具备规模效应的前提下成本的持续下降。     

大规模定制产品逻辑BOM模型研究

在快速多变的市场环境中，企业的生产方式逐渐由大规模生产模式向大规模定制生产模式转变。在这个转变的过程中，传统的BOM难以适应大规模定制生产模式的需要。针对企业发展的需要，阐述了一种新的BOM——逻辑BOM模型。     

服务产品的大规模定制模型与策略研究

分析了大批量定制化服务的二维生成机理,构建了服务产品优化数学模型,提出了“顾客体验点”概念,并指出:在不影响服务质量的前提下,推迟服务链中的“顾客体验点”是服务性企业提高自身效益的有效途径。     

基于约束满足和贝叶斯网络的大规模定制产品配置方法

针对在产品配置过程中忽略了用户兴趣这一不足,提出了一种基于约束满足问题(constraint satisfaction problem,CSP)与贝叶斯网络(Bayesian network,BN)二者结合的产品配置方法.在CSP与BN的理论基础上,建立了基于CSP与BN的配置模型,给出了求解的具体方法.最后以组装电脑为例,开发了组装电脑产品的配置系统,该系统验证了这种配置方法能对配置结果进行优化,具有一定的可行性和有效性.     

PIC模型下大规模定制的汽车产品配置方法

针对大规模定制下汽车产品配置方法不能很好地表达三维信息和约束信息的问题,提出了一种基于实例推理的PIC模型来进行产品的知识表示,并运用交互式遗传算法（interactivegeneticalgorithms,IGA）来进行产品配置的求解,使客户能够参与到产品的定制设计中。分析了基于PIC模型的产品配置工作原理,给出了PIC模型的定义和形式化表达,并开发了基于PIC模型的汽车操控台定制设计系统来进行验证,结果显示该方法具有较好的应用前景。     

大规模定制产品族协同优化设计中的设计管理

产品族设计是大规模定制中的核心内容,其基本思想是以产品平台战略为指导,针对细分市场中不同客户群的需求,进行产品平台和基于产品平台的相关系列产品设计,以低成本和快速开发周期满足客户的个性化需求。而作为连接设计与管理之间的桥梁、集设计与管理于一身的设计管理,众望所归,逐步凸显其重要性,成为企业发展的加速器。     

大规模定制产品逻辑BOM模型研究

在快速多变的市场环境中,企业的生产方式逐渐由大规模生产模式向大规模定制生产模式转变。在这个转变的过程中,传统的BOM难以适应大规模定制生产模式的需要。针对企业发展的需要,阐述了一种新的BOM———逻辑BOM模型。     

大规模定制下的产品配置设计研究

产品配置设计是实现大规模定制的关键技术之一，本针对产品配置设计的全过程进行了分析研究，提出了产品配置系统的总体框架、体系结构，开发了原型系统，并以儿童车为对象，给出了系统的应用实例。     

面向定制的产品可拓配置设计方法

提出一种基于可拓逻辑的产品配置设计方法．该方法从顾客定制要求出发,通过分析产品需求和功能的可拓集合,建立满足产品功能的可拓配置设计规则、约束条件、关联函数以及与之对应的产品结构模型,从而确定配置设计的核问题．建立可拓配置设计流程,通过设计变换实现个性化产品功能之间冲突的消解,输出初始设计方案．最后将该方法应用于电动工具个性化配置设计,应用实例表明：该设计方法不仅能快速满足定制设计的个性化要求,而且能为计算机参与解决配置设计矛盾问题提供一种可行的途径．     

大规模定制生产模式--我国汽车企业的必然选择

大规模定制生产模式是透视汽车企业竞争的新方法,它将识别并实现个性化客户的需求作为重点,同时不放弃效率、效力和低成本。它是关于汽车企业如何获得成功的一种新思维模式,该模式描述了汽车企业中目前正在发生的一切。为了缩小我国和发达国家的差距,我们必须选择一种巨大的变革力量———大规模定制生产模式。     

基于因子分析与聚类分析的交通事件自动检测算法融合

针对目前通常只利用一种交通事件自动检测算法进行事件检测导致的效果不佳问题,在对单个交通事件自动检测算法产生漏警和误警的原因进行分析的基础上,设计了一套与之相对应的交通条件在线评价指标,并以因子分析与聚类分析为手段提出了一种基于多个交通事件自动检测基本算法的决策级融合方法。运用某特大城市快速路感应线圈实测数据进行验证的结果表明,在交通事件自动检测基本算法的误警率为0.5%左右、检测率为63.5%～66.1%的条件下,所提出方法的检测率和误警率分别达到了90.6%和0.0981%,明显优于对比方法的检测效果。     

基于空间聚类分析的LED颜色检测方法

提出了一种利用相空间重构、空间聚类分析方法综合完成LED颜色检测的方法.利用HSL颜色模型的特性,分离出采集到图像的色度信息;利用相空间重构方法,将二维的色度矩阵重构为三维空间内的色度信息点;利用空间聚类分析方法,进一步剔除相空间重构结果中的干扰像素点,得到有效的LED色度信息.实验结果证明,该方法能准确检测LED颜色信息,结果稳定.     

基于相关阵的聚类分析

聚类分析是一类很重要的统计分析方法，有着广泛的应用。利用相关矩阵来进行聚类分析，对于高维的数据，将数据表示成相关矩阵，然后通过相关矩阵的函数变换来进行聚类。通过对一类相关阵迭代的Concor算法的探讨，给出了该方法的相关性质及利用该算法的聚类方法，并结合Matlab编程。给出了三、四、五阶Concor算法矩阵序列的收敛不动点。     

基于最大熵原理的产品拆解费用定量分析

基于拆解过程的随机性特征,结合定义的费用可拆解度概念,构建了产品拆解费用评估的理论模型。应用最大熵原理的方法进行了拆解费用理论概率分布函数的确定,并设计了相应的求解算法。通过仿真试验验证了所提出模型的合理性和所提出方法的有效性。     

基于主成分分析的K均值聚类法在洪水预报中的应用

洪水预报中影响因素很多,蕴含的信息也很复杂,如何从这些信息中获取有效信息是提高洪水预报精度的关键.考虑到洪水聚类时,指标间的相关性和信息冗余会严重影响分类效果,从而造成分类洪水预报精度不佳,应用主成分分析方法,力求提取历史洪水的有效信息,并以这些信息为基础,运用K均值聚类方法将历史洪水分类,对各类型洪水分别率定参数,通过计算洪水指标到各聚类中心的距离来判别即将发生洪水的归属类别,采用对应的模型参数进行预报.应用于实际流域,结果表明,基于主成分分析的分类洪水预报能够有效减小运算量,提高洪水预报精度.     

基于客户结构阶层和BP的PLM客户需求

为了更详细的分析客户需求信息,提出了面向产品全生命周期管理(PLM)系统的客户需求管理功能结构,研究了客户需求获取和市场需求分析理论.在客户需求获取方面,采用客户结构阶层(CAH)方法,在全生命周期范围内,进行产品性能需求信息的层次化分析;在市场需求分析方面,细分市场结构,应用BP神经网络的自适应和自组织原理,对需求信息进行智能化分类和识别,获取客户需求趋势和产品竞争趋势.结合某服装公司,应用Matlab工具箱进行具体实例研究.结果表明,应用CAH和BP相结合的方法,提供PLM企业准确、有效的需求结构分析信息,最终提高客户满意度.     

基于本体表达的客户需求拓展分析

为了合理地进行产品族规划和开发,提出了基于本体表达的客户需求拓展分析模型,进行客户需求的挖掘和预测.采用基于本体的全息语义方法表达客户需求以及需求之间的关系.根据客户现有需求和已有产品信息,从需求特征、特征属性以及需求之间的关系对需求进行定性和定量的拓展.定性拓展为产品族横向系列提供需求,定量拓展为纵向系列提供需求.根据客户需求之间的差异进行客户需求聚类,以合理规划产品族设计的多样化种类和系列型谱.     

基于商空间的模糊等价关系在聚类分析中的应用

提出了一种基于商空间的模糊聚类分析模型,首先采用模糊商空间中粗细粒度的转变及分层递阶的思想对多维属性样本进行降维,其次将所得模型中模糊相容关系矩阵转换为模糊等价关系矩阵,最后根据模糊等价矩阵得出聚类族谱图,从而选取出不同阈值进行聚类分析,有效地解决了多维属性样本的聚类分析问题。     

聚类分析算法在路面破损检测中的应用

聚类分析是一种定量研究分类问题的多元数据统计方法,它从数据分析的角度出发,利用样本点间的距离来衡量它们之间的相似性程度,从而达到分类的目的。结合图像分析的处理方法,介绍了聚类分析算法在路面破损检测中的应用。     

聚类分析方法用于汽油质量研究

用OV 1石英毛细管气相色谱详细分析了三种(90#,93#,97#)不同型号汽油,得到汽油组分峰面积数据,再把色谱数据分为20个指标,进行聚类分析.本文主要采用系统聚类来分析汽油色谱实验数据,根据分析结果对各种汽油进行分类,聚类结果显示汽油分类正确,并可进一步鉴别汽油的质量.