面向廣義需求的產(chǎn)品模塊劃分與評價研究.pdf

1、隨著社會發(fā)展和經(jīng)濟全球化速度的加快,現(xiàn)代制造企業(yè)之間的競爭日益激烈。為了適應這種變化,在降低生產(chǎn)成本和縮短研發(fā)周期的基礎上,提高產(chǎn)品的客戶滿意度成為企業(yè)關注的焦點。模塊化設計通過與大規(guī)模定制、變型設計等技術結合滿足上述要求,對研發(fā)知識重用率高、客戶定制需求強、產(chǎn)品結構復雜的產(chǎn)品優(yōu)勢尤其明顯。
　　模塊劃分是模塊化設計的重要組成部分,它的基本思路是:根據(jù)模塊劃分準則,從不同角度將產(chǎn)品劃分為高內(nèi)聚、低耦合的單元。但模塊劃分存在主觀確定

2、劃分準則困難,聚類算法容易陷入局部搜索且過多的主觀評價難以保證結果的客觀性等問題。為此,本文針對模塊劃分建立了廣義需求分類模型,進而指導生成模塊劃分準則;對傳統(tǒng)的聚類算法進行了改進,改善了模塊劃分效果;在方案評價過程中,降低了對部分主觀評價信息的依賴,提高了評價效果的客觀性。
　　首先,針對主觀確定模塊劃分準則困難,導致模塊劃分結果無法滿足某些人員需求的情況,引入了廣義需求的概念。建立了廣義需求分類模型,通過分析廣義需求與模塊劃分

3、的驅(qū)動關系,結合直覺模糊理論,提出面向廣義需求的模塊劃分準則建立流程。
　　其次,根據(jù)生成的模塊劃分準則,將模糊C均值聚類算法與群優(yōu)化算法相結合,在全局范圍內(nèi)實現(xiàn)聚類?？朔四：鼵均值聚類結果受聚類初值影響大的缺點,通過位置更新策略的改進,能夠在改善聚類算法的全局收斂性能基礎上,提高算法的精度。
　　再次,針對生成的多種模塊劃分方案,采用多屬性群決策LINMAP方法進行評價。通過專家評價的一致性與非一致性等指標的度量,在決策

4、過程中動態(tài)確定權重和理想解,降低權重、理想解等主觀因素對評價結果的影響。
　　最后,以履帶起重機上車平臺為例驗證了所提方法。通過將本文方法得出的模塊方案與企業(yè)實際情況對比,證明了本文所提方法的有效性和實用性。論文最后總結了本方法的優(yōu)點及不足,并展望了后續(xù)的研究方向。
　　本研究為面向需求的模塊劃分方法提供了基本的研究思路,為解決需求向模塊劃分準則轉(zhuǎn)化、提高聚類算法性能及更加客觀地選擇方案提供了方法支持。同時,對于進一步研究需