基于聚類分析與遺傳算法的產品多樣性優(yōu)化研究.pdf

1、大規(guī)模定制是能夠以接近大規(guī)模生產的效率和成本為客戶提供個性化定制產品的新型生產模式，其實施成敗的關鍵在于能否有效解決同時滿足客戶個性化的特定需求且保持批量生產的規(guī)模效益之間的矛盾，其中產品設計與生產管理過程中有效的多樣性決策至關重要，合理的多樣性能夠提供客戶所需要的特定產品與服務，同時盡量提高產品之間的共性。目前的事實是企業(yè)缺乏有效的方法和工具支持科學的產品多樣性決策，以期既要展現(xiàn)盡可能豐富的產品外部多樣性，又要減少產品內部多樣性以降低

2、額外成本和時間。本文的研究目標是研究、開發(fā)或應用合適的計算方法，識別客戶及產品間的共性與差異化知識，優(yōu)化產品功能(外部)多樣性與產品設計(內部)多樣性，為大規(guī)模定制生產模式的實現(xiàn)提供方法支持。 首先，為提高客戶滿意度，需要對產品外部多樣性作合理決策，客戶需求分析勢在必行，實際上這也是實現(xiàn)大規(guī)模定制的首要環(huán)節(jié)，本研究側重于對歷史交易記錄進行分析、挖掘，從客戶需求和產品特征兩個角度分別劃分客戶群與產品類，從大量歷史客戶需求和產品信息

3、中準確分析出客戶的真實偏好及水平，在此基礎上分析并預測具有動態(tài)特性的客戶/功能需求的發(fā)展趨勢，為產品外部多樣性決策提供支持。同時，通過對產品的歷史數(shù)據分析獲取功能需求模式，優(yōu)化產品功能多樣性，并可利用現(xiàn)有產品中積聚的信息與知識幫助定義新產品，從而更有效的處理客戶訂單。本文結合聚類分析與信息熵理論提出一種新的功能多樣性優(yōu)化方法，用于分析歷史數(shù)據以提取具有共性特征的功能需求模式。通過實例分析更加細致的闡述了該方法的整個實施過程，并將所獲取的

4、功能需求模式與其他方法得到的結果相比較，證明該方法的可行性及有效性。 在產品內部多樣性優(yōu)化方面，本文深入探討了定量化的產品平臺規(guī)劃以及基于平臺的產品族優(yōu)化方法。目前多數(shù)產品族設計方法在平臺已構造基礎上進行，或者由設計者預先確定平臺變量，然而，選擇合理的平臺與差異化變量組合對整個平臺與最終的產品族設計至關重要；此外，大部分方法采用單平臺策略，即全部產品在設計變量上取公共或完全不同的值，而多平臺方法中，平臺變量可依產品相似性取幾個公

5、共值，可獲得更優(yōu)的產品族全局設計方案。本文結合聚類分析、信息熵理論以及模糊理論中的有效性分析提出一種定量的平臺規(guī)劃方法。產品族設計的目標與面臨的最大難題在于合理平衡產品間的共性與各自性能，成功的設計方法應能在滿足客戶個性化性能需求的前提下獲取產品族內的最大共性。本文將研究參數(shù)化的多平臺產品族優(yōu)化問題及具體方法，特別是單階段優(yōu)化方法。兩部分都結合通用電動機設計實例詳細闡述了方法的具體實現(xiàn)步驟，并對設計方案與其它方法得到的結果作了比較分析，

6、驗證了本文方法的優(yōu)勢。 為克服傳統(tǒng)方法工具的不足，本文還著重研究開發(fā)相應的計算方法，應用于解決產品多樣性決策的相關核心主題。結合粗集模型與熵改進現(xiàn)有的聚類算法，以克服傳統(tǒng)算法不能處理數(shù)值/語義屬性空間與不完整數(shù)據、需要指定類數(shù)、聚類結果對數(shù)據輸入順序敏感等問題，并應用于產品功能多樣性優(yōu)化與平臺規(guī)劃中的共性知識識別。同時，提出并開發(fā)了具有兩層染色體結構的遺傳算法，用于解決多平臺產品族設計優(yōu)化問題，該算法在運行過程中可自動改變平臺共