中国机械工程
中國機械工程
중국궤계공정
CHINA MECHANICAl ENGINEERING
2015年
10期
1330-1336,1344
,共8页
毕克克%牛占文%赵楠%彭巍%仝克宁
畢剋剋%牛佔文%趙楠%彭巍%仝剋寧
필극극%우점문%조남%팽외%동극저
单件制造%制造需求%设备能力矩阵%直觉模糊集%匹配模型
單件製造%製造需求%設備能力矩陣%直覺模糊集%匹配模型
단건제조%제조수구%설비능력구진%직각모호집%필배모형
piece production%manufacturing demand%equipment capability matrix%intuitionistic fuzzy sets (IFS)%matching model
针对复杂大型装备的单件生产模式产品规格繁多、结构复杂且个性化强、工艺变更频繁且难以标准化、工艺编制难度大、加工周期长、对资源能力依赖严重等特点,以及制造服务提供企业在订单阶段难以对客户需求与当前制造能力的匹配度进行正确、快速预判等问题,提出了基于零件特征的单件生产制造需求和制造资源能力模型。引入基于层次分析法与直觉模糊集的特征工序矩阵与设备资源能力矩阵匹配算法,计算零件需求和资源的匹配度,实现订单阶段的用户需求和制造资源的快速匹配,最后通过企业实例验证了该方法的有效性。研究结果有助于提高单件制造企业的订单评估质量,降低接单风险,增强企业的竞争力。
針對複雜大型裝備的單件生產模式產品規格繁多、結構複雜且箇性化彊、工藝變更頻繁且難以標準化、工藝編製難度大、加工週期長、對資源能力依賴嚴重等特點,以及製造服務提供企業在訂單階段難以對客戶需求與噹前製造能力的匹配度進行正確、快速預判等問題,提齣瞭基于零件特徵的單件生產製造需求和製造資源能力模型。引入基于層次分析法與直覺模糊集的特徵工序矩陣與設備資源能力矩陣匹配算法,計算零件需求和資源的匹配度,實現訂單階段的用戶需求和製造資源的快速匹配,最後通過企業實例驗證瞭該方法的有效性。研究結果有助于提高單件製造企業的訂單評估質量,降低接單風險,增彊企業的競爭力。
침대복잡대형장비적단건생산모식산품규격번다、결구복잡차개성화강、공예변경빈번차난이표준화、공예편제난도대、가공주기장、대자원능력의뢰엄중등특점,이급제조복무제공기업재정단계단난이대객호수구여당전제조능력적필배도진행정학、쾌속예판등문제,제출료기우령건특정적단건생산제조수구화제조자원능력모형。인입기우층차분석법여직각모호집적특정공서구진여설비자원능력구진필배산법,계산령건수구화자원적필배도,실현정단계단적용호수구화제조자원적쾌속필배,최후통과기업실례험증료해방법적유효성。연구결과유조우제고단건제조기업적정단평고질량,강저접단풍험,증강기업적경쟁력。
Piece production model of large and complex equipment has the features as :vast amount of product specifications ,complex and personalized structures ,frequent changes of crafts ,difficult process planning ,long production lifetime ,severe dependence on resources .Manufacturing compa-nies could not predict the matching degree of customer demands and its ow n ability in the order stage . According to existing problems ,this paper proposed the production demand and resource model based on part features , introduced the algorithm of featured process matrix and resource ability matrix matching based on AHP and IFS to calculate the matching degree .Finally the effectiveness of this method was verified using company examples .The results contribute to improve the quality of order evaluation in piece manufacturing company ,to reduce the risk of orders and strengthen the competi-tiveness .