大批量定制将取代大批量生产,成为21世纪主流生产模式。其中按客户订单分离点的分类方法,在大批量定制生产模式中的适用范围较广。对于该分类方法中定制深度较深的ETO(Engineer-to-Order,按订单设计)定制方式的设计过程,目前还没有十分有效的描述方法。因此本论文对适用于ETO定制产品的设计理论和设计方法进行系统的研究,具有一定的理论意义和实用价值。
论文在对ETO定制产品用户需求和技术特征分析的前提下,以规划好的定制产品族为基础,运用基于BP(Error Back Processing误差反向传播)人工神经网络的产品配置设计方法,实现ETO定制产品关键构成模块的设计;运用基于改进的TOPSIS(Technique for Order Preference bv Similarity to Ideal Solution,逼近理想解排序技术)技术的实例检索方法,得到ETO定制产品的总体布局设计。对以上两种设计结果进行变型设计,得到最终的ETO定制产品。
论文在面向订单设计定制产品设计方法学的研究中,作了以下四项创新工作:
ETO定制产品用户需求及技术特征分析:在借鉴和改造层次分析法的基础上,论文提出的基于HOQ(House of Quality)的用户需求及技术特征重要度的计算方法,能得到稳定无逆序、且客观合理的用户需求重要度和技术特征重要度。
ETO定制产品族规划:在采用模糊聚类法得到定制产品族动态聚类的基础上,论文构造的产品族合适度计算方法,可得到既反映聚类数值数理统计规律,又反映产品技术特征属性的最佳产品族规划。
ETO定制产品配置设计方法:论文构造的基于BP人工神经网络的产品配置设计方法,模拟ETO定制产品的设计过程,智能地实现其关键构成模块的设计。
实例检索方法:论文构造了基于改进的TOPSIS技术的实例检索方法。该方法所构造的绝对正理想解和负理想解矩阵,克服了TOPSIS应用过程中可能产生的逆序现象。方法能有效地为ETO定制产品求得整体布局设计的参考实例。
结合上述知识点,论文开发了面向订单设计(ETO)定制产品的设计原型系统,为ETO定制产品的设计提供了一个设计开发平台,实例说明了原型系统的有效性。
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