一種汽車廣義產(chǎn)品智能化配置方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)自動(dòng)化設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及到一種汽車廣義產(chǎn)品智能化配 置方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 制造業(yè)是我國國民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，隨著以服務(wù)業(yè)為主的后工業(yè)時(shí)代的到來，月艮 務(wù)業(yè)與制造業(yè)之間的相互滲透和相互影響越來越明顯，逐漸形成了一種服務(wù)業(yè)與制造業(yè)相 互融合的新業(yè)態(tài)一一服務(wù)型制造?？蛻粜枨笠矎囊酝鶎ξ锢懋a(chǎn)品的個(gè)體需求，逐步轉(zhuǎn)向?qū)?物理產(chǎn)品與服務(wù)產(chǎn)品的整體需求。在此背景下，制造型企業(yè)向客戶提供一種包含物理產(chǎn)品 和服務(wù)產(chǎn)品的廣義產(chǎn)品成為行業(yè)發(fā)展趨勢。
[0003] 汽車廣義產(chǎn)品配置設(shè)計(jì)是企業(yè)從顧客需求出發(fā)，進(jìn)行汽車各個(gè)模塊的產(chǎn)品和服務(wù) 選擇。目前，在汽車產(chǎn)品配置方面，多數(shù)企業(yè)依賴于現(xiàn)有的PDM(Product Data Management， 產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理）系統(tǒng)，如Teamcenter，通過手動(dòng)選擇各個(gè)模塊選項(xiàng)來完成配置設(shè)計(jì)。也有一 些企業(yè)通過EXCEL等工具來進(jìn)行數(shù)據(jù)配置及管理工作。這些系統(tǒng)在產(chǎn)品數(shù)據(jù)的維護(hù)及管理 上有明顯優(yōu)勢，但在配置實(shí)施中還存在以下幾點(diǎn)不足：
[0004] (1)配置主要面向客戶的物理產(chǎn)品需求，難以同時(shí)實(shí)現(xiàn)服務(wù)產(chǎn)品的配置。
[0005] (2)由客戶需求到配置方案映射主要依據(jù)設(shè)計(jì)師的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，主觀性較強(qiáng)，且智能 化、自動(dòng)化程度不高。
[0006] (3)缺乏對歷史配置案例的分析與挖掘，難以實(shí)現(xiàn)配置設(shè)計(jì)隨市場需求的動(dòng)態(tài)更 新。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)不足，提供一種汽車廣義產(chǎn)品智能化配置方法。其 目標(biāo)有：
[0008] (1)提供一種汽車廣義產(chǎn)品模型的構(gòu)建方法。
[0009] (2)提供一種由客戶需求到配置方案的智能化映射方法，實(shí)現(xiàn)配置過程的智能化。
[0010] (3)提供一種對歷史配置案例進(jìn)行知識挖掘的方法，客觀地生成映射規(guī)則，并實(shí)現(xiàn) 映射規(guī)則庫的動(dòng)態(tài)更新。
[0011] 本發(fā)明方法的原理是：以客戶需求為驅(qū)動(dòng)，在汽車廣義產(chǎn)品模型的基礎(chǔ)上，引入知 識神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)顧客需求到汽車廣義產(chǎn)品基準(zhǔn)型的映射，在設(shè)計(jì)知識庫中配置規(guī)則 的輔助下，基于深度搜索算法求解出獲取符合客戶需求的配置方案，并對配置方案進(jìn)行檢 驗(yàn)和審核，從而實(shí)現(xiàn)客戶需求到廣義產(chǎn)品配置方案的智能映射，獲取客戶滿意的汽車廣義 產(chǎn)品方案。
[0012] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：
[0013] -種汽車廣義產(chǎn)品智能化配置方法，該方法具體步驟如下：
[0014] 步驟一:構(gòu)建汽車廣義產(chǎn)品模型，用于表達(dá)汽車廣義產(chǎn)品的構(gòu)成，存儲(chǔ)汽車的廣義 產(chǎn)品基準(zhǔn)型方案。主要包括汽車廣義產(chǎn)品基準(zhǔn)庫的構(gòu)建、約束關(guān)系庫的構(gòu)建及配置選項(xiàng)的 設(shè)定。
[0015] 1)廣義產(chǎn)品基準(zhǔn)庫的構(gòu)建:對各基準(zhǔn)型進(jìn)行模塊劃分，每種汽車廣義產(chǎn)品基準(zhǔn)型 包含兩級模塊及下屬選項(xiàng)，一級模塊為物理產(chǎn)品模塊和服務(wù)產(chǎn)品模塊，二級模塊為產(chǎn)品模 塊和服務(wù)模塊下的子模塊。每個(gè)二級子模塊下包含標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)件和(或)可配置構(gòu)件。標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)件 即為標(biāo)準(zhǔn)組件(標(biāo)準(zhǔn)零部件)/標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)(標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)目），可配置構(gòu)件即為可配置組件(可配置零 部件)/可配置業(yè)務(wù)(可配置項(xiàng)目）。其中組件指零部件的集成，業(yè)務(wù)指服務(wù)項(xiàng)目的集成，零部 件和項(xiàng)目分別為物理產(chǎn)品和服務(wù)產(chǎn)品的最小單位，不可再分。
[0016] 2)約束關(guān)系庫的構(gòu)建:約束關(guān)系分為關(guān)系型約束和存在性約束。
[0017] 關(guān)系型約束是一種橫向關(guān)系，存在于不同二級子模塊及其下的可配置組件（可配 置零部件)之間、可配置業(yè)務(wù)(可配置項(xiàng)目）之間以及可配置組件(可配置零部件）與可配置 業(yè)務(wù)(可配置項(xiàng)目）之間。主要有"與"、"或"、"非"三種關(guān)系，分別描述可配置構(gòu)件之間依賴、 替換和互斥關(guān)系。
[0018] 存在性約束是一種縱向關(guān)系，存在于廣義產(chǎn)品基準(zhǔn)型與其下屬模塊之間、模塊及 其子模塊之間、子模塊及其下屬構(gòu)成之間。描述的是上下級之間的依賴關(guān)系。
[0019] 3)配置選項(xiàng)的設(shè)定:根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況，為每種汽車廣義產(chǎn)品基準(zhǔn)型設(shè)定標(biāo)準(zhǔn) 選項(xiàng)和可配置選項(xiàng)。在配置過程中，在選定某種汽車廣義產(chǎn)品基準(zhǔn)型后，該基準(zhǔn)型中所有的 標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)都是默認(rèn)已選的，配置過程主要針對可配置選項(xiàng)進(jìn)行方案的選擇?？膳渲眠x項(xiàng)可以 關(guān)聯(lián)單個(gè)或多個(gè)產(chǎn)品(服務(wù))模塊。
[0020] 步驟二:客戶需求向配置方案的映射。包括兩個(gè)過程：
[0021] 1)汽車廣義產(chǎn)品基準(zhǔn)型的選擇：提取客戶的核心需求，利用已訓(xùn)練好的KBANN (Knowledge-Based Artificial Neural Networks，知識庫人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）知識神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 以客戶需求為輸入，得到汽車廣義產(chǎn)品基準(zhǔn)型，以此選擇配置基準(zhǔn)型。
[0022] 2)可配置選項(xiàng)選擇:選定了配置基準(zhǔn)型后，在該基準(zhǔn)型的基礎(chǔ)上進(jìn)行可配置選項(xiàng) 參數(shù)的選擇，依據(jù)映射規(guī)則或客戶實(shí)際需求，選擇部分能直接選取的可配置選項(xiàng)參數(shù)，然 后，利用基于深度搜索的算法求解出其他可配置選項(xiàng)參數(shù)。在可配置模塊參數(shù)選擇完成后， 即可得到在該客戶需求下的汽車廣義產(chǎn)品配置B0M(Bill of Material，物料清單）。
[0023]步驟三:對配置方案進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。一致性檢驗(yàn)包括兩方面：1)基于關(guān)系型約束 的檢驗(yàn)，它利用約束關(guān)系庫中的關(guān)系型約束，從根節(jié)點(diǎn)出發(fā)，遍歷配置基準(zhǔn)型的各節(jié)點(diǎn)，判 斷配置方案中各選項(xiàng)參數(shù)間是否存在沖突。2)基于存在性約束的檢驗(yàn)，它利用約束關(guān)系庫 中的存在性約束，對配置基準(zhǔn)型的各節(jié)點(diǎn)進(jìn)行遍歷，判斷各模塊上下級之間是否滿足約束 條件。
[0024] 步驟四：配置方案經(jīng)過一致性檢驗(yàn)通過后，根據(jù)步驟二的汽車廣義產(chǎn)品配置方案 Β0Μ構(gòu)建汽車產(chǎn)品三維模型，并擬定相關(guān)服務(wù)流程，制定該配置方案的詳細(xì)說明文檔，提交 給客戶審核，審核通過則繼續(xù)下一步，若審核不通過，則提交給工程師進(jìn)行修改完善，直至 客戶滿意。
[0025] 步驟五:客戶配置數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，KBANN知識神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及配置規(guī)則的更新。存儲(chǔ) 客戶需求以及最終配置方案，并以之構(gòu)建KBANN知識神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和配置實(shí) 例集，并對其進(jìn)行定期更新(刪除舊的數(shù)據(jù)，增添新的數(shù)據(jù)），并利用KBANN知識神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn) 練的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對KBANN知識神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，利用MODPSO算法對配置實(shí)例集進(jìn)行配置 規(guī)則挖掘，以實(shí)現(xiàn)KBANN知識神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和配置規(guī)則庫的及時(shí)更新。
[0026] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下突出的實(shí)質(zhì)性特點(diǎn)和顯著的優(yōu)點(diǎn)：
[0027] (1)將汽車的配置從單純的物理產(chǎn)品的配置延伸到廣義產(chǎn)品的配置，大大提高汽 車產(chǎn)品的市場競爭力。
[0028] (2)采用了智能技術(shù)來實(shí)現(xiàn)由客戶需求到配置方案的映射，實(shí)現(xiàn)了配置過程的智 能化。
[0029] (3)引入對歷史配置方案數(shù)據(jù)的挖掘功能，并定期更新相關(guān)知識庫，使配置設(shè)計(jì)及 時(shí)跟上市場動(dòng)態(tài)。
【附圖說明】
[0030] 圖1為本發(fā)明總體配置流程圖。
[0031 ]圖2為本發(fā)明中汽車廣義產(chǎn)品基準(zhǔn)型模型圖。
[0032]圖3為本發(fā)明中汽車廣義產(chǎn)品基準(zhǔn)型的約束關(guān)系圖。
[0033]圖4為本發(fā)明中KBANN知識神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義產(chǎn)品基準(zhǔn)型學(xué)習(xí)映射過程圖。
[0034] 圖5為本發(fā)明基于深度搜索的配置求解過程圖。
[0035] 圖6為本發(fā)明基于關(guān)系型約束的配置方案一致性檢驗(yàn)過程圖。
[0036] 圖7為本發(fā)明基于存在性約束的配置方案一致性檢驗(yàn)過程圖。
[0037]圖8為本發(fā)明配置規(guī)則挖掘算法MODPSO流程圖。
【具體實(shí)施方式】