制造模型（精选11篇）
制造模型 篇1
摘要：以制造企业物流成本为研究对象, 分析了制造企业的主要物流作业成本, 并结合物流作业的时间成本构建了基于ABC及作业时间成本的制造企业物流成本核算模型, 为制造企业核算物流成本提供了一个方法和思路。
关键词：制造企业,物流成本,作业成本法,时间成本
1 引言
成本核算是企业获得成本信息最重要的手段。制造企业传统的成本核算方法是造成物流成本冰山的最主要原因，作业成本法(Activity-Based Costing，ABC)的提出为制造企业准确、详细核算产品物流成本提供了一个合理方法。
2 制造企业物流成本分析
2．1物流作业成本分析
（1）运输作业成本。
运输作业成本包括运输作业直接发生的人员费用、燃料费用及折旧维修等成本和运输作业相关管理成本。即：Ct=Td+Tg。其中Ct为运输作业成本;Td为运输作业直接成本;Tg为运输作业相关管理成本。
（2）采购作业成本。
采购作业成本主要包括产品本身的采购成本、采购作业直接发生的人员及材料等成本、采购作业相关管理成本。即：Cp=F+Pd+Pg。其中Cp为采购作业成本;F为产品本身的采购成本，，i为产品种类，i=1·m，bi为产品采购单价，xi为第i类产品采购数量;Pd为采购作业直接成本;Pg为采购作业相关管理成本。
（3）仓储作业成本。
仓储作业成本主要包括仓库成本(或租金)、保险税收成本、库存资金占用成本、仓储损耗成本、仓储作业成本、仓储作业相关管理成本。即：Cs=Sr+Si+So+Sd+Sa+Sg。其中Cs为仓储作业成本;Sr为仓库成本;Si为保险税收成本，Sr=F*i0，i0为相应保险费率或税收费率;So为库存资金占用成本，S0=F*r0，r0为企业内部收益率或商业银行一年期利率;Sd为仓储损耗成本;Sa为仓储作业成本;Sg为仓储作业相关管理成本。
（4）包装作业成本。
包装作业成本主要包括包装作业直接发生的人员费用、材料费用等成本和包装作业相关的管理成本。即：Cw=Wd+Wg。其中Cw为包装作业成本;Wd为包装作业直接成本;Wg为包装作业相关管理成本。
（5）装卸搬运作业成本。
装卸搬运作业成本主要包括装卸搬运作业直接发生人员费用、设备燃料费、设备折旧及维修费用等成本和装卸搬运作业相关管理成本。即：Cm=Md+Mg。其中Cm为装卸搬运作业成本;Md为装卸搬运作业直接成本;Mg为装卸搬运作业相关管理成本。
（6）流通加工作业成本。
流通加工作业成本主要包括流通加工作业直接发生的人员费用、材料费用、设备燃料费、设备折旧及维修费用等成本和流通加工相关管理费用。即：Ce=Ed+Eg。其中Ce为流通加工作业成本;Ed为流通加工作业直接成本;Eg为流通将作业相关管理成本。
（7）其它管理成本。
其它管理成本表示在物流活动中发生的而又不在上述六类物流作业范围内的管理成本，在此将其看作一种“管理作业”成本。即：Cg。
汇总以上7种作业成本，企业物流作业总成本可表示为：
其中cA为未考虑作业时间成本的企业物流作业总成本。
2．2作业时间成本
依据作业成本法，物流作业成本的归集最终源于企业传统会计科目的各种费用，不包含作业的时间成本。在现代制造环境下，准时制造及交货期不断缩短成为制造企业发展的趋势。因此，考虑制造企业物流作业的时间成本显得十分重要。将时间引入物流成本核算体系，必须考虑时间成本的量化问题，本文在确定物流作业时间定额的基础上提出了计算物流作业时间成本的一种方法。
(1)确定物流作业时间定额。运输作业时间定额：T=s/v(1+f)+Ta其中s为运输距离;v为平均运输速度;f为不确定因素对标准运输时间的影响因数;Ta为装卸作业、办理手续、等候排队时间及交接时间等时间的总和。
采购作业时间定额：T=Tu+Ta其中Tu为合理采购流程决定的基本采购时间;Ta为可以预料的不确定因素引起的等待时间和交接时发生的时间。
仓储作业时间定额：T=Te+Tu+Ta其中Te为由经济订货批量决定的基本库存时间;Tu为消化物流系统不确定因素需要的库存时间;Ta为手续及信息处理的时间和交接时发生的等待时间。
包装作业时间定额：T=l/z+Ta其中k为包装作业量;z为在企业正常包装设备、人力情况下的平均包装速度;Ta为与包装作业量无关的准备工作及必要的等待、交接等时间。
装卸搬运作业时间定额：T=k/h+Ta其中k为装卸搬运量;h为在企业正常设备、人力情况下平均装卸搬运速度;Ta为与装卸搬运量无关的准备工作及必要的等待时间和重复操作等时间。
流通加工时间定额：T=q/u+Ta其中q流通加工作业量;u为在企业正常加工设备情况下的平均流通加工速度;Ta为与作业量无关的准备工作及必要的交接等待等时间。
(2)物流作业时间成本核算。物流作业时间可看作一种机会成本，因此，需对超过作业时间定额的时间进行成本核算。
作业α的时间成本为：
其中Tα为作业α的时间成本;Cα为不考虑时间成本时作业α的成本;Δtα为作业α的实际作业时间减作业α的时间定额所得的时间差;tα为作业α的时间定额。在此不考虑上述“管理作业”的时间成本。
3 基于作业成本法及作业时间成本的物流成本核算模型构建
3．1物流直接成本的归集
在7种物流作业成本中可直接归集的成本有：产品本身的采购成本F、保险税收成本Si、库存资金占用成本So。即：
则7种物流作业成本未归集的成本有：Ct，Cp-F，Cs-Si-So, Cw, Cm, Ce, Cg
未归集的作业成本通过作业成本法归集到产品。
3．2成本库费用归集
根据资源动因(作业消耗资源的情况)把每个作业发生的费用集合分别列作一个成本库，本文可分别将7个作业划作7个成本库。制造企业的费用明细科目包括工资、职工福利费、折旧费、运输费、低值易耗品摊销、机物料消耗、办公费、水电费、会议费等等。进行成本库费用归集时可根据作业的实际情况(或专门记录)将这些费用在各成本库之间进行分配。成本库费用归集如表1:
表1中的数据Xij代表第j成本库消耗第i项费用项目的量，数据Xi代表第i项费用项目，数据∑Xij代表第j成本库归集的费用。
3．3确定成本动因
成本动因即引起成本发生的原因，也是把成本库费用归集到产品的关键因素。成本动因的确定要保证成本动因与成本库费用存在强线性关系。确定成本动因后，需要收集成本动因数据(往往需要信息系统辅助)，各作业点都需要统计人员负责收集原始成本动因数据。
本文根据制造企业物流活动的具体情况分别选择运输时间、采购单数量、仓库占用空间、包装作业人工工时、装卸搬运作业人工工时、流通加工作业量作为运输作业、采购作业、仓储作业、包装作业、装卸搬运作业、流通加工作业的成本动因，由于其他管理作业成本金额不高且不易找到合适的成本动因，故选择在各产品间平均分配。例如表2:
表2中的数据dij表示产品i消耗成本库j的成本动因量，最后一行数据dj表示各成本库的成本动因总量。
3．4计算成本动因费率
在归集了各成本库费用及统计了各成本库的成本动因量后，即可计算各成本库的成本动因费率。成本动因费率=成本库费用/成本库成本动因总量，即：
其中rj为j成本库的成本动因费率;cj为j成本库的费用;dj为j成本库的成本动因总量
3．5成本库费用的分配
有了成本动因费率后，可根据各产品消耗的各成本库的成本动因的数量，进行成本库费用的分配，继而可得个产品的物流作业成本：
其中OHi为i产品分配得到的物流作业成本;rj为j成本库成本动因费率;dij为i产品消耗j成本库的成本动因量。
式(4)用矩阵形式表达即各产品物流作业成本归集矩阵：
用矩阵形式表达为：
其中OH为产品的物流成本矩阵，D为产品消耗成本库的成本动因矩阵，R为成本库动因费率矩阵。
3．6核算作业时间成本
本文在核算物流作业时间成本时，将作业时间成本看作一个“系数”加权到成本动因矩阵中，即：
在此基础上构建嵌入作业时间成本的作业动因矩阵，即：
其中D*为嵌入了作业时间成本的成本动因矩阵。
由此，可构建嵌入了作业时间成本的产品物流成本归集矩阵，即
用矩阵形式表达为：
其中OH*为嵌入了作业时间成本的产品物流成本矩阵。
3．7产品物流总成本汇总
将第1步归集的物流直接成本与通过作业成本法并嵌入了作业时间成本归集的产品物流成本(OH*)汇总便可得产品的物流总成本，即：
用矩阵形式表达为：
其中CTi为产品i的物流总成本。
制造企业可通过以上模型详细的分析本企业的物流成本情况：分析各物流作业消耗资源的情况及作业的时间成本，以此考核各物流作业的效率;以产品种类或各订单为单位分析单位产品的物流总成本消耗，以此考核各单位产品的盈亏情况;分析物流作业的详细成本信息，结合各作业的成本动因量为企业物流成本控制提供依据;根据作业成本及作业时间成本情况，为企业产品合理定价及物流业务外包提供成本信息。
4 结语
目前，物流成本的“冰山”现象在众多制造企业中仍然存在，在顾客导向及交货期不断缩短的发展趋势下，考虑物流作业时间的制造企业为数不多。因此，为众多制造企业提供一个全面、详细的物流成本核算方法和思路十分必要。基于此，本文详细分析了制造企业的物流作业成本和作业的时间成本，构建了嵌入作业时间成本的成本动因矩阵，最终建立了基于作业成本法及作业时间成本的物流成本核算模型。文中在成本动因的选择及作业时间成本的计算方面带有一定的主观性，如何更加客观的选择成本动因及更精确的计算作业时间成本还有待进一步的研究。
参考文献
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制造模型 篇2
制造业供应链集成模型研究综述
对供应链集成模型进行了分类,提出了供应链的.决策层次维、职能维以及技术维三维集成模型.按三个分类维度,回顾了近年来有关供应链集成的文献,重点是有关供应链集成模型的研究,并结合制造行业的特点给出了今后研究的方向.
作 者：尹钢 作者单位：华南理工大学,自动化科学与工程学院,广东,广州,510640 刊 名：广东工业大学学报 ISTIC英文刊名：JOURNAL OF GUANGDONG UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 年，卷(期)： 21(2) 分类号：F270.7 关键词：供应链管理 集成模型 制造业
制造模型 篇3
关键词：商用车车身主模型；工艺设计；制造
中图分类号：U463.82 文献标志码：A 文章编号：1005-2550（2012）01-0051-04
Technological Design and Manufacture of Commercial Vehicle Cab Master Model
XIE Hong，DING Guo-bao
（Dongfeng Commercial Vehicle Technical Center of DFL，Shiyan 442001 ，China）
Abstract: Combined with the example，this paper introduces the classification and use of cab master model，describing the process of technological design and manufacture，blocking model design，frame design，assembling process design of parts and how to select modle material，emphasizing the technical requirements of the master model and manufacture difficulties and solutions.
Key words：commercial vehicle cab master model；technological design；manufacture
随着中国加入WTO，汽车产业融入国际市场，国内汽车市场竞争日趋激烈。汽车产品研发周期缩短，改型频次加密。车身主模型制作是车身开发过程中必不可少的关键环节。车身主模型可使造型及车身结构设计人员在初期设计阶段，就能对车身的外观和内饰造型进行直观的审视，并对结构和工艺性进行验证，有利于发现设计问题并及时改进。
受设备能力及制造工艺技术所限，国内传统的车身主模型制造方法均是采用手工制作，周期长且无法准确反映设计原型，重点复杂的主模型只能委托国外厂商进行设计制造。二十世纪九十年代以来，随着数控设备在中国的广泛应用，设备能力及制造工艺技术都得以提升。本文通过采用CAD/CAM集成技术，利用大型五轴铣设备完成多项商用车车身主模型制作，为车身开发提供了准确依据，也逐步探索出一套完善的主模型制作工艺。
1 主模型的分类及用途
1.1 主模型分类
通常主模型按车身件在车身上所处的位置分为3类：
a）外主模型通常体现在车身外部可见的组成外壳体的冲压件，如前围外板、左/右侧围外板、左/右车门外板、顶盖、后围外板等。外主模型应能实现前围格栅、外后视镜等零件安装。
b）内主模型通常体现在车身内部拆下内饰件后可见的组成内壳体的冲压件，如前围内板、地板、车门内板、各立柱内板等。内主模型应能实现内饰件安装，也有直接体现内饰件型面及装配关系的内饰主模型。
c）分主模型以零件为分块单元，按设计分离面划分，如仪表板、保险杠、前挡风玻璃外、灯具外等。
此3类主模型在协调关系上没有绝对的分界线，应根据车身件在车身上的位置、作用和制造工艺方法来决定在哪一类主模型上制造。因此3类主模型如何选取分离面、明确模型协调依据，并保证准确装配是主模型工艺设计的重点内容。
1.2 主模型用途
主模型是表示汽车车身内外覆盖件及内饰件空间立体形状的精确模型，是验证产品设计的关键依据，同时为产品生产与检查、工艺装备（包括冲压件模具、装焊夹具、检验夹具）制造与检验等提供了有利条件。
2 主模型工艺设计及制造流程
车身主模型工艺设计复杂、技术难度大，制造过程中需利用先进的加工和检测手段保证制造装配精度。主模型工艺设计及制造流程如图1所示。
3 主模型工艺设计
在主模型设计制造过程中，工艺方案设计至关重要。只有合理地进行工艺设计，严格制定各项技术要求，才能制作出高精度的主模型，以保证主模型的后续应用。主模型工艺设计包括总体方案设计、分块模型工艺设计、骨架设计、实物零件安装工艺设计及模型材料选用等。下面以某商用车车身为例介绍主模型工艺设计。
3.1 总体工艺方案设计
3.1.1 主模型主要技术要求
①总体要求
a）模型型面光顺，轮廓清晰，可准确真实反映设计结构；
b）模型尺寸稳定性好，便于长期存放；
c）模型骨架应有足够的刚性和强度；
d）需设置测量复位基准点，便于装配检测。
②分块模型及装配技术要求
a）模型型面上无裂纹、气泡、印痕和碰伤等缺陷；
b）轮廓线清晰挺拔，型面光顺，分块模型型面误差±0.15 mm，边界误差为0 -0.15 mm，型面保留加工刀纹（波峰波谷最大差值0.03 mm）；
c）装配状态模型型面累计误差不大于±0.30 mm，边界累积误差为+0.200 mm，对合型面阶差不大于0.15 mm；
d）零件装配位置度±0.50 mm。
3.1.2 外主模型总体工艺设计
外主模型要求依据产品三维CAD数模加工出驾驶室外部型面，需实现前大灯、前面罩及格栅等零件安装。为保证模型精度，应尽量减少分块模型数量。如模型外形尺寸超出了加工机床的行程范围，则需要进行模型分块。分块时需选择合适的型面进行拼接以降低对模型评审效果的影响，同时应充分保证各分块模型加工方便性。图2将外模型分为上下两块，分别加工再进行组装。
3.1.3 内饰主模型总体工艺设计
内饰主模型依据产品三维CAD数模加工驾驶室内部型面，并实现各种内饰零件的安装。因此内饰模型需分为若干分块模型，最后进行装配。分块时尽量按照车身内饰零件真实的拼缝线进行分块，同时还应考虑模型加工设备行程、装配工艺顺序等制造工艺可行性。该商用车车身内饰模型分为地板、仪表板、左/右前支柱、左/右侧围、后围、顶盖、左/右车门等十个分块模型。
3.2 分块模型工艺设计
合理进行分块模型工艺设计是保证模型装配精度的基础。在分块模型上设计基准、加工基准、定位基准、检测基准及安装部件等均需合理设置。通常分块主模型有以下两种结构型式。
①带骨架式
结构型式：由骨架、基准板及树脂表层构成，骨架上安装基准板，树脂板粘接于骨架表面，如外模型上、外模型下、仪表板、地板模型采用此种结构。
②不带骨架式
结构型式：以钢板或铝板为基体，表层粘接树脂板、油泥等材料，小型模型也可采用整体树脂板或硬泡，如车门、后围等模型采用此结构。
3.3 模型骨架设计
模型骨架结构型式通常有铸造骨架、焊接骨架、蜂窝板支承骨架3种。铸造骨架制造周期长，成本高。蜂窝板支承骨架由蜂窝状铝合金薄板材粘接而成，刚性好、重量轻且变形小，但只适用于粘接式定位基准的结构。焊接骨架是利用薄壁方钢管或圆钢管焊接而成，制造工艺简单、成本低、周期短。结合该车身主模型设计要求，选用焊接结构骨架。
骨架设计应遵循以下原则：
①较好的刚性及强度；
②定位准确，联接牢固，可实现实物零件安装；
③保证粘接树脂型面加工余量均匀，以节约材料成本；
④方便加工找正、装夹；
⑤足够的装配空间，吊装装置设置合理。
骨架设计是模型工艺设计中最重要的环节，外主模型和内饰主模型的骨架有很大区别。
外主模型骨架设计重点为保证毛坯材料有足够且尽可能均匀的加工余量。型面加工后，树脂材料可牢固地连接在骨架上。在进行外主模型骨架设计时，还要考虑以下几个方面。
①上、下骨架的定位和连接如图3、图4所示。定位基准板是保证分块主模型正确拼装及确定模型加工基准的关键部件。定位基准板一般采用标准化设计，设置在骨架端面，可依据模型不同尺寸设置4～6块。定位板布置间距采用200 mm的整数倍。该外主模型在上下骨架上各布置4个定位块，每一对定位块采用定位面配合，该定位面在模型加工时做为加工基准。
②加工找正、装夹方式。上模型加工时，除底面为非型面外，其余各面均为数据型面，找正装夹非常困难。因此在设计骨架时，在骨架上安装上4个方箱用于找正夹紧，加工完成以后，将方箱拆掉，不影响上、下模型的装配。
内饰主模型骨架设计应充分地考虑实物零件的正确安装。如地板模型骨架需实现仪表板、侧围、后围模型的装配。仪表板模型骨架设计的难点在于实现车门、前支柱、离合踏板、制动踏板、油门踏板及转向柱等零件的安装。各骨架之间的装配采用一面两销定位，螺栓联接。仪表板模型骨架与地板模型骨架装配关系见图5。
骨架均采用方钢管和钢板焊接而成，骨架焊接后进行退火处理，消除焊接应力以防止骨架变形，保证模型存放期内的尺寸稳定性。骨架表面进行除锈，喷涂黑色亚光漆。
3.4 零件安装工艺设计
为验证零件装配特性，主模型需实现实物零件及快速样件装配。安装方式一般无法采用实车安装方式，因此需对零件的结构及安装方式等进行全面的分析，在保证零件安装视觉效果不变的前提下，对零件内部的结构进行改进或重新设计，实现零件准确安装，保证模型评价效果。该内饰主模型主要实物零件安装工艺设计方案见表1。
3.5 模型材料选用
模型材料选用主要依据模型技术要求、结构、用途及加工工艺性，同时充分考虑经济性和设备加工能力，如：地板模型是整个内饰模型的安装基础，同时需承受人体的重量及座椅等零件位置调整时的冲击力量，因此选用强度较高的RS460树脂板材进行铣削；车门模型要求实现开闭，需减轻重量，可选用BM5108硬泡材料，但车门铰链安装面需镶嵌BM5166树脂板材；其他辅助材料包括糊状树脂和模型材料粘接专用黏合剂等。表2为内饰主模型主要材料选用表。
4 主模型制造
4.1 模型毛坯制造
采用树脂材质的模型是将树脂表层通过粘合剂粘接在加工完毕的金属骨架上，通过数控加工形成模型型面。树脂层应留量均匀，加工余量不小于20 mm。制造工人按尺寸要求将树脂板切成简单几何形状，用粘接剂逐层粘接，并利用器具进行夹持保证贴合紧密。毛坯圆角部位可用粘接剂填充，固化后形成最终模型毛坯（见图6）。
4.2 模型型面数控加工
CAD/CAM集成技术和数控设备的广泛应用，使主模型制造精度大幅提高，制造周期不断缩短。数控设备可以加工各种复杂型面，且对称性、一致性好。此次采用的五轴铣机床设备参数为：加工台面为2 000 mm×5 500 mm； 加工范围为2 000 mm×3 000 mm×6 500mm；数控系统采用FANUC18，五轴四轴联动。主轴转速范围为0～12 000 r/min，进给速度最大10 000 mm/min。
4.2.1 加工坐标系的建立
因分块模型在加工中需进行多次装夹，为保证加工精度，必须建立统一的坐标系。
4.2.2 深腔的加工
在大面粗加工时，对于比较平缓的型面，通常通过程序落刀加工而成。而加工大面上深腔（如图7所示保险杠与前面罩之间的深腔）时，如仍采用上述方式，加工效率极低。因此对于深腔，需采用局部粗加工方法，精加工时再与大型面整体加工。亦可单独将深腔部分精加工到位，精加工大面时，将深腔部位进行保护，只加工其余型面。这样不仅提高加工效率，还能有效改善表面质量，如图7所示。
4.2.3 模型正、反两面加工
在内饰模型加工过程中，顶盖、侧围、后围、车门、前支柱均需要进行正、反两面的加工，因此如何选择建立加工基准非常重要。如前支柱采用以下特殊工艺方案,如图8、图9所示：在加工反面后，在凹腔中使用高强度石膏填充，待石膏干透以后，将上表面铣平作为正面的加工基准，然后将模型翻面，加工正面。型面加工后，将石膏去除并进行清理即完成模型加工。
4.3 模型装配及检测
4.3.1 模型的装配
内饰主模型的装配以地板模型为基础，左／右侧围模型、后围模型与地板模型、仪表板模型与地板模型之间均采用一面两销定位，通过螺栓进行联接。顶盖模型安装在前支柱模型、侧围模型、后围模型上方，通过一面两销定位，靠顶盖模型自重紧密贴合。车门模型采用门铰链与仪表板模型进行联接。
外主模型在装配时，将上模型骨架上的预置方箱拆卸，通过定位块与下模型定位装配。
4.3.2 质量检测
主模型检测是对模型型面及尺寸精度进行评价。外观检查内容为：间隙、涂色、组合部协调性、表面粗糙度等。尺寸精度分为：主要尺寸精度、细部尺寸精度、缝隙精度、接合面差、重复定位精度等。由于主模型型面为曲面，可采用三坐标测量机进行检测，精度及效率较高。一般主模型检测点可多达数百至上千点，如采用先进的激光扫描仪可高速采集型面点云，经后续处理可直接与三维数模拟合对比，快速得到检测数据，大大缩短检测周期。
5 结语
该主模型经检测评审达到设计要求，模型检测数据与理论数模拟合良好，外型轮廓线清晰，型面光顺，满足设计要求，并为今后主模型的制造提供了极其宝贵的实践经验。因自行完成设计制造，节约大量开发费用。同时应用了CE（并行）工程，设计与制造交叉进行，在模型制造过程中允许设计进行反复修正，可及时验证设计的合理性，缩短开发周期。
主模型制造技术难度大，工艺复杂，但对产品的开发及车身制造具有重要意义。随着CAD/CAM技术的发展，制造技术、标准模块及检测手段的日益完备，主模型的制造水平将不断提高，在车身开发及制造中主模型的应用一定会更加广泛。
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基于模型的航空制造企业架构 篇4
长期以来美、德等工业发达国家的制造业以信息技术创新应用为核心,运用系统工程方法论,采用基于模型的设计、制造、服务和管理等先进技术,以构建基于模型的企业为目标,不断地促进开发模式转型和企业架构重构,持续地提升复杂装备产品的协同开发能力。随着新一轮工业革命的到来,中航工业以德国工业4.0等为标杆,导入赛博-物理系统(Cyber-physical System,CPS)技术。引发虚拟产品生命周期与现实生产生命周期的集成,以及自优化、自重构、自诊断和对人的认知和智能支持等思想融合到航空制造企业的架构开发中,为构建信息技术和制造技术深度融合、支持高度柔性生产方式的智能制造企业提供示范指导。
1航空制造企业的总体架构
基于模型的航空制造企业是一种实体,如图1所示,它以CPS为基础,利用过程、产品和信息模型来定义、执行、控制和管理企业的全部业务;采用建模与仿真手段对需求、设计、制造、试验、生产、服务的全部技术和业务流程进行彻底的改进、无缝的集成以及战略的管理;使用科学的模拟与分析工具,对研发全生命周期的每一步工作进行综合验证和确认,以做出最佳决策;从根本上减少产品创新、开发、制造和支持的时间和成本。
1.1系统工程中的架构方法
信息、网络、自动化和嵌入式技术应用比例的不断扩大,使得航空产品研制活动从单纯组装型向系统集成型转变,并且产品不再由单一企业完成,而是依靠多个企业或企业联盟共同实现。因此,航空产品研制不可避免地成为了系统工程,具有统一的系统概念也成为对现代航空制造企业最基本的要求。架构作为解决系统复杂性的通用方法,针对围绕信息技术应用而构建的包含战略、业务、信息技术等多元要素于一体的复杂企业/系统,必须使用架构的方法对其整体结构和相互关系,以及这些关系之间的变化规则进行多层面、多角度的构建和描述,以指导信息技术在复杂企业/系统内的实施,确保与企业业务战略的一致。西门子公司在其工业4.0的战略中,就是在统一业务流程、统一工业软件和工业自动化的专业知识与技术的基础上,利用网络以及相关软硬件设备工具,为产品研发和生产过程提供一个基于CPS的、高度柔性化、自动化和智能化的全球统一的数字化企业(工厂)架构。
1.2架构开发中的模型技术
架构就是应用有效的开发方法,将企业战略愿景和目标逐步落实为具体的行动与解决方案,形成业务能力,其中模型及其建模技术是复杂系统架构开发的重要手段。基于模型的系统工程(Model Based System Engineering,MBSE)能提供在产品/系统开发的全生命周期不同阶段支持系统需求分析、功能分析、架构设计、产品验证和综合确认所需的模型和建模手段,以便确定系统需求、功能、表现和结构等要素之间的相关性。因此,在架构的开发过程中,需要应用MBSE逐步细化描绘出企业/系统的各个主要业务过程(需求工程、设计工程、制造工程、生产工程及IT在内的诸多相关要素),并将收集到的过程、产品和信息等模型转变为下一步开发的基础,以便构建更详细的子系统或组件模型,上述模型及其相互间的关系对于架构开发(业务架构-IT架构-技术架构)过程的确认、验证和跟踪都具有非常重要的作用。
2基于过程模型的业务架构
现代企业的核心价值链是业务过程,业务架构作为首先开展的架构活动,它以实现航空制造企业的业务战略为目标,提供开展其他领域(应用、数据和技术)架构工作所必须的知识,形成贯彻企业战略的业务运作模式,其中过程模型是企业/系统中执行任何过程的相关资源、信息、工具等要素的描述者和协调者。
2.1工程领域的过程模型
航空产品的研制是应用于全生命周期的跨学科的复杂系统工程,特别强调通过工程实践总结提炼过程模型,即通过对研制各个阶段的活动详细分析来描述环环相扣的业务过程,并得到涉及的技术方法、系统工具和工程经验。航空航天领域通常采用图2的“V”字模型来描述企业的业务过程,其中第1个V字模型代表传统的业务过程,即先进行数字化虚拟设计,然后生产制造实际产品,最后开展物理试验进行验证的过程。第2个V字模型代表数字化的业务过程,即所有业务过程(需求工程、设计工程、制造工程,试验工程、综合确认)均在数字化虚拟环境下完成,确保投入实际生产后一次成功,该模型代表的就是西门子实施工业4.0所采用的先进的数字化和虚拟化的产品研制过程。由于基于IT应用的各类知识——经验、规则、模型、标准和方法等需要长期的积累和集成,所以中航工业的数字化的试验工程和综合确认目前尚处于起步阶段。
2.2管理领域的过程模型
过程模型另一个重点是管理领域,管理过程模型就是以实现管理的敏捷化、精细化和精益化为目标,通过业务过程的显性化、结构化和标准化,达到对企业管理业务过程的建模、仿真、评估以及后续应用过程的执行、监控、交互和控制。并通过建模理解企业/系统的行为,通过仿真研究和预测企业系统的未来动态,为最终建造一种全新的企业管理方法和模式提供依据。为此,以西门子实施工业4.0中产品生命周期与生产生命周期的无缝集成为目标,将信息化与管理提升和企业再造紧密结合,一方面要运用需求、项目、构型及数据的管理思想,实现虚拟的产品生命周期业务过程中的工程需求、数据结构、配置功能和逻辑关系的全面管控。另一方面运用CPS及服务的管理理念,将现实的生产生命周期过程中独立的产品、工具与关联的服务相互连接,构成一个有机整体实现从原料进厂到产品出厂的生产过程自动化、装备制造信息化和智能化、生产过程的透明化。
3基于产品模型的IT架构
为了实现企业的战略目标和业务架构,需要在过程模型的基础上进行IT(数据和应用)架构开发,它将企业的业务实体抽象为信息对象-产品模型,进一步开展业务过程与系统/系统功能分析,明确系统间的信息交互关系,提升整个企业之间共享信息和服务的能力,实现从业务模式向信息模型的转变。在这个阶段不涉及具体的应用系统和技术,而是描述管理数据对象和支持业务功能的逻辑能力。
3.1产品模型的形成
产品模型是研制信息的载体和数据架构的可视化展示,它是随着对应用架构(系统功能及接口等)的细化分析而不断被丰富和延拓,在需求工程中,通过用例、功能、时序、状态、架构和接口等模型全面反映产品需求的属性信息(性能、物理结构、功能结构、质量和可靠性等),确保不同角色的工程设计人员能快速准确理解、识别、定义、分析、确认、分配需求。然后依据确认的需求指标开展产品研制,建立产品的逻辑、几何、功能、性能和关联等模型,实现基于模型的数字化产品定义与关联设计,在虚拟的数字世界中完成多学科优化、协同设计、优化分析、试验仿真、制造仿真以及模拟产品的制造和运营过程。产品模型的形成,是航空制造企业推进网络化、数字化、信息化、自动化、智能化等技术在产品全生命周期、企业全业务流程和产业全价值链的应用,提升研制数据跨地域/企业/系统的共享和传递能力,实现产品的虚拟、并行、协同的网络化研制的必然结果。
3.2产品模型的应用
数字化、网络化协同研制模式下,产品模型主要是按照业务架构的要求,完成应用架构所规定的功能,具体分为三种情况。首先,在单一数据源的管理思想下,以工程产品模型为基础,依次延拓出装配产品模型、检测产品模型、 制造产品模型等数据,最终进入实际生产。也可利用设计的工程产品模型直接进行生产,如增材制造等。其次,利用虚拟仿真技术,以各类产品模型(功能、 性能)为基础,实现数字化虚拟试验替代传统的物理试验,即依托试验工具、系统及模型(知识)库,完成产品功能性能验证、极限工况试验、故障模拟分析、工厂和生产线布局等活动,确保实际生产的顺利进行。最后,经过仿真验证的工程、装配、检测和制造模型结合生产现场的过程控制和自动化系统,通过产品模型实时获得生产和采购计划等信息,并由MES统一管理和下达生产计划和工艺指令,实现对生产计划调度、物料追踪、数据采集、生产设备状态监控、工位操作等生产运营全过程的优化整合。
4基于信息模型的技术架构
技术架构是由IT架构驱动的、以技术和平台为核心的,实现IT架构的底层技术基础结构,涉及数据架构、应用架构和基础设施等方面。如图3所示,西门子公司在实施工业4.0时,使用自主的CAD、PLM、MES和全集成自动化(TIA)等软件搭建CPS,实现解决方案、软件技术、硬件技术、网络技术、信息安全、标准体系等IT要素的集成,以支撑企业应用的运转。
4.1信息模型的类型
开放的、全球化协作的航空产品研制模式,需要构建一个高效、安全的统一协同和管理数字化环境,并组建与之相适应的协调机制,为各个层次研制业务活动提供解决方案和所需软硬件、网络等的技术支持,以满足跨地域/多厂所数字化协同研制和项目、生产、供应链等的数字化管理业务的要求。当前,信息模型有同构和异构两种类型,同构的信息模型是指实现业务活动功能的工业软硬件均由同一代理商提供,特点是易于保证产品数据、业务过程和研发企业之间的集成与协同,缺点是从应用软件工具到硬件服务器都由代理商控制,不能按照业务要求自主可控的开展平台和环境的统一管理与建设。异构的信息模型是指实现业务活动功能的工业软硬件由不同的代理商提供,特点是可以根据业务活动需求自主可控的选择合适系统,缺点是易导致存在多种孤立不兼容的应用系统、大量异构平台、无法转换的数据格式等,造成信息交换和集成困难。
4.2信息模型的发展
德国工业4.0的推出,使得智能制造成为现代先进制造业新的发展方向,智能制造的核心是CPS,其原理是将物联网及服务引入制造业,建立起高度智能化的、自适应、自调整的柔性化的生产方式,从根本上改善工业过程。为使信息模型能够支持航空制造业务的重大变革与高速发展。需要充分应用物联网、云计算、社会性网络服务(SNS)等新一代的信息技术,实现更加高效的协同创新;利用物联网提高企业生产和物流自动化和智能化程度;利用云计算平台有效解决数值模拟、虚拟仿真、工业设计等所需超大规模的计算能力问题;利用SNS达成与合作伙伴的高效协同、与客户的敏捷响应;利用工程中间件提供的统一平台和标准,既可以使得各工业软件厂商兼容并存,又可在工程中间件之上开发自主业务系统。
5结束语
中国航空工业经过多年的探索和发展,现已形成比较成熟的信息化体系,当前针对企业创造价值的方式与组织和管理的矛盾越来越突的问题,体现在战略与执行的不一致、组织与业务相冲突、业务与IT分离等方面。中航工业从全局的角度审视与信息化相关的业务、信息、应用和技术间的相互关系以及这种关系对业务过程和功能的影响。全面导入架构方法,推动从业务架构(过程模型)统一规划、IT架构(数据和应用模型)具体分析、技术架构(信息模型)有效支撑的整体性设计,以满足未来航空制造业推动产品研制数字化和业务流程管理为核心的协同业务模型的变革需求,实现信息化与工业化的深度融合。
摘要：数字化技术的应用,使得源自企业不同领域的众多数据、组织和业务模型成为管理复杂系统的有效手段。因此,在系统工程指导下,导入架构的先进方法,理解模型内涵,推动航空制造企业的业务架构(过程模型)统一规划、IT架构(数据和应用模型)精确分析、技术架构(信息模型)有效支撑的整体性设计,满足研制数字化和管理集成化的协同创新变革需求,提升基于模型的企业架构设计水平。
制造模型 篇5
关键词：低碳制造；机械加工工艺；评价模型；应用分析
机械制造行业对我国经济发展的影响相对较大，这一点主要体现在GDP的增值上，随着低碳理念在机械制造中的应用，不仅缩短了加工时间，而且降低生产成本，提高生产质量，最关键是保障能源的合理使用，避免污染与能源消耗。本文主要探讨了低碳制造加工工艺方案的评价准则，以获取最优的工艺方案，并以实际案例对工艺方案进行全面评估，由此证明评价模型的可操作性，为之后的低碳制造提供理论参考依据。但是，我国的机械制造业飞速发展的同时也产生了许多的问题，比如污染和高能耗的问题，虽然政府出台了许多的制度来保护环境，减少能量消耗，但总的来说，实现低碳还得从企业自己出发。
1 规划体系研讨
1.1 技术结构体系
低碳是我国现阶段实施的基本国策，这一理念在机械制造中也得到了极为广泛的应用。所谓低碳制造，是指在生产过程中，消耗最少的能源获取最大的经济效益值，同时实现降低碳的排放量，将环境污染降至最低，是一种全新的生产模式，无论是在产品设计、生产，还是交易及运用过程中，达到节能减排目的，实现社会、经济以及能源的可持续发展。对于低碳制造来说，其技术结构体系包含以下内容：两个目标、两个层面、三个具体内容，两个目标分别指资源利用率最大、环境污染最小；两个层面，实质上是指过程控制，涵盖狭义与广义两方面，狭义是指工艺的全过程，广义是指产品制造涉及的所有环节，从设计、生产、包装、销售、运输，再到客服以及回收，本文所说的低碳制造涉及到的是广义层面。
三项具体内容，主要是指低碳产品设计、低碳资源开发，还有低碳制造。在进行产品设计时，需要考虑到低碳要求，进行产品的开发与研究时，需要考虑到对环境是否造成影响，是否影响能源消耗。根据产品开发的具体要求，将技术结构体系进行分解，形成不同功能的模块，并且进行最优化组合，模块化的运用具有一定的优势，一台机器可以取代多台机器，在某种程度上实现了以最少投资获得最大的收益。对于机械制造行业来说，要想实现节能减排，就必须在生产设备上着手，最大程度上减少碳排放量。
1.2 研究体系分析
从某种层面分析，机械加工运用低碳理念具有一定的实际意义，属于极为典型的制造体系，研究低碳可以从多个层面着手，主要可以分为三类，继而形成研究体系。机械加工低碳研究可以从以下三类着手：环境污染最低、资源消耗最小、资金消耗最少，这其中资环境污染最低可以具体到生产的每个环节，制造过程中涉及到的边角料，或是铁屑，尽量最小化，将噪声污染控制在最低等；资源消耗最少可以从能源、原材料以及辅料方面着手解决；而所谓的资金消耗最小，主要是指运用环节污染的投资，还有资源消耗方面的投资，主要涵盖机床、模具、刀具决策等，工艺方案以及种类，还有其他决策等等内容。
1.3 工艺方案设计体系分析
机械加工企业在接到生产订单时，如何确定工艺方案，会对机械加工是否产生低碳效应生产非常大的影响。一般的来说，接到订单时，生产企业首先会根据客户的要求以及工艺的复杂程度制作出不同方案以供选择，那么如何选择出最低碳而又是最经济的方案呢？企业首先要根据工艺完成的时间、消耗的材料、模型的设计、能源的供应链条是否完整等因素综合考虑。此时，企业就可以运用TOPSISI法来确定方案将对低碳影响最大的几个因素给予较高的分值，这样筛选出来的方案即能满足客户的需求，也能满足低碳效应的要求。
2 工艺方案评价
相较于传统工艺方案，低碳产品制造具有自身的优势，这种优势体现在新技术的应用，还有代替工艺的广泛应用，从根本上改善传统工艺弊端。所谓产品工艺评价，主要是针对低碳产品制造，评价工艺指标，然后借助TOPSIS方法，对于所有备选的工艺设计，实施综合评估，经过多项对比研究，确定最优的低碳制造设计。但其中有一个重要的环节就是对各影响因素给予评分，不同的因素分值应该是不相同的。
2.1 评级体系研究
对于机械制造产品来说，实现低碳制造需要通过指标评定，从综合角度敲定评价体系，从目前情况分析，现在的机械加工已经改变了原有的生产模式以及目的，以往的机械加工单纯的追求经济效益，现在逐渐转化为三种效益相结合，分别是经济、社会以及生态，进一步实现可持续发展。从评价指标体系着手，基于低碳设计原则，这样的产品设计方案更具实用性，缩短加工时间，降低生产成本，提升资源利用率，降低环境污染。如表1所示，机械加工评价指标。
由上述表格我们可以推断出，方案层Pi，它对应的是准则层Bi，相应的指标数值是mij（i=1，2，L n；j=1，2，3，4，5），最终指标数值矩阵M=（mij）n×5。
2.2 评价模型探讨
低碳制造对于机械加工来说是一项长期的发展战略，借助相关的工艺评价体系，同时借助TOPSIS方法，运用综合评价，构建优化的加工工艺，实现低碳制造。所谓TOPSIS方法，是一种比较典型的决策方法，通过多目标决策来实现，在实际生活中运用频率相对较多，涉及到社会以及经济的方方面面。
3 工艺方案在实际企业中的应用分析
智能制造能力成熟度模型研究 篇6
目前智能制造已成为制造业转型升级的趋势和方向,但是国内外对智能制造的概念和内涵还未有统一认识,尤其是对智能制造的发展路径还未明确,企业在实施智能制造战略时如何确定最终目标和如何整体策划分布实施还缺乏有效的指引。本文通过分析智能制造的核心和内涵,借鉴能力成熟度的思想,提出智能制造能力成熟度模型,明确智能制造发展路径以及不同等级成熟度的关键特征和要素,从而为各类制造业企业发展自身智能制造能力指明方向,为各级主管部门推动智能制造发展提供抓手。
2 智能制造的基本概念
科技部《智能制造科技发展“十二五”专项规划》中定义:智能制造是面向产品全生命周期,实现泛在感知条件下的信息化制造,是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上,通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术,实现设计过程智能化、制造过程智能化和制造装备智能化等。
工信部《国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)》中定义:智能制造是指基于物联网、大数据、云计算等新一代信息技术,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。
本文认为,智能制造是将新一代信息技术等应用于设计、生产、物流和服务等面向产品全生命周期的核心制造过程以及支持制造的资源和关键保障,实现信息驱动、执行管控以及决策优化的闭环,最终达到绿色节约、模式创新、持续发展的制造产业新状态。
以下对智能制造能力成熟度的研究主要围绕以生产为核心,延伸包括设计、生产、物流、销售、服务等在内的制造核心过程及与其密切相关的生产线、车间、工厂级的支持要素,不涉及财务等企业级管理过程。
3 相关理论基础
智能制造能力成熟度主要参考国家智能制造系统架构与国内外成熟度的理论与思想。
智能制造系统架构在研究各类智能制造应用系统的基础上,提取其共性抽象特征,构建由生命周期、系统层级、智能功能组成的三维智能制造系统架构,从而界定了智能制造标准化的内涵和外延。并在深入分析标准化需求的基础上,将智能制造系统架构的生命周期维度和系统层级维度组成的平面自上而下依次映射到智能功能维度的五个层级,形成智能制造标准体系结构,主要解决智能制造标准体系结构和框架的建模研究问题。本文智能制造核心要素的选取参考了智能制造系统架构的产品制造生命周期维度与智能功能维度。
成熟度模型能够精炼地描述一个事物的发展过程,通常将其描述为若干个有限的成熟级别。每个级别都有明确的定义,并设定一定的标准,其实现包含了若干个必要条件;从第一级发展到最高级,各级别之间具有顺序性,每个级别都是前一个级别的进一步完善,并形成向下一个级别前进的基础。软件能力成熟度模型集成(Capability Maturity Model Integration,CMMI)是一种软件能力成熟度评估标准,主要用于指导软件开发过程的改进和进行软件开发能力的评估。在CMMI分级描述模型中,具体分为5个等级,从第1级到第5级分别为:初始级、已管理级、已定义级、定量管理级和持续优化级。初始级是最低的等级,基本上缺乏健全的软件工程管理制度,过程缺乏定义、混乱无序;在已管理级,建立了基本的软件工程管理制度,在一定程度上可管理类似的软件开发;在已定义级,已将软件过程文档化、标准化,可按需要改进开发过程;到定量管理级时,可针对制定质量、效率目标,并收集、测量相应指标,达到对软件过程和产品质量有定量的理解和控制;而在最高级持续优化级,可基于统计质量和过程控制工具,持续、稳定地改进软件过程。本文提出的智能制造能力成熟度模型的等级划分参考了CMMI的理念。
4 智能制造能力成熟度模型
智能制造能力成熟度模型描述了企业智能制造的核心要素、特征以及水平演进的路径,为企业持续提升智能制造水平提供方法,为第三方评价智能制造水平等级提供工具。智能制造能力成熟度模型的核心要素从制造工程、制造保障以及智能提升三个维度考虑。其中,制造工程是核心,是面向产品全生命周期的活动集合,包括了设计、生产、物流、销售、服务等;制造保障是制造工程得以实现的基础配备,包括战略与组织、雇员等人文要素,设备等基础设施,能源、安全环保等保障要素;智能提升是由自动化、数字化向智能化升级的重要手段,包括互联互通、系统集成、信息融合等。新兴业态是制造工程、制造保障以及智能提升三个维度综合作用的理想状态,是智能制造要达到的终极目标。能力成熟度的三个维度关系如图1所示。
智能制造能力成熟度可分为整体成熟度模型与单项能力模型,整体成熟度用于评价企业整体制造智能化水平,强调综合性;而单项能力模型是对制造工程的某一些环节的智能制造水平进行评价,强调专业性。两种模型所涉及的关键域的要求是一致的。
(1)整体成熟度模型
把企业的智能制造能力成熟度划分为5个等级——第1到第5级。数字越大,成熟度等级越高。每个成熟度等级下都包含若干代表该级别主要特征的关键域集合,而高成熟度等级包含了低成熟度等级下的关键域。这5个成熟度等级分别是:
第1级已规划级:企业已有部分信息化基础,有智能制造的想法,有参与智能制造的愿景。
第2级规范级:企业能够实现生产等重要环节的流程、标准、要求等的规范化和数字化。
第3级集成级:企业产品制造过程的关键环节的管理更深、更细,关键环节系统间可集成,实现上下游联动。
第4级优化级:能够实现知识库或优化模型等的应用,可体现制造各过程的协同与闭环控制。
第5级引领级:能够通过应用大数据分析、云计算等技术实现数据分析及决策,实现预测、预警、自适应等功能,体现人工智能,不断优化制造过程。
5个成熟度等级及其关键域如图2所示。其中,第1、2级要实现的关键域是共用的,包括制造工程和制造保障所涉及的关键域,而随着等级的提升,这些域要满足的要求也在提高;从第3级开始增加了智能提升的关键域,第3级增加了互联互通、系统集成的要求,第4级增加了信息融合的要求,第5级增加了新兴业态的要求。
(2)单项能力模型
将设计、生产、物流、销售、服务等制造工程的重要环节进行单独分级,来评价企业某一单项的智能化水平。每个单项能力可以分为已规划级、规范级、集成级、优化级、引领级5个级别。单项能力成熟度模型如图3所示:
以“生产”这一关键域为例介绍不同级别下的特征。
已规划级:初步实现生产现场的闭环管理,建立了围绕以生产任务为核心的信息化管理,管理仅限于关键性资源。
规范级:生产车间的各项核心资源都覆盖了信息化管理,使车间作业中的各项要素得以有效的配合与管理。
集成级:生产车间的主要资源均纳入信息化系统管理之中,主要资源及实现精细化管理,并能根据现有资源情况,初步进行优化。
优化级:生产车间实现各项资源的集中管控、协同优化及利用,优化的结果能够有效指导现场生产作业。
引领级:生产车间实现了设备层、控制层、执行层的互联互通和信息融合,实现了从生产计划的下达、排产、生产加工、完工反馈等过程的自感知、自学习、自适应的动态优化及调整。
5 结语
本文明确了智能制造成熟度的研究范围,从制造资源、制造保障与智能提升三个维度分析了智能制造的核心要素,从而提出了智能制造能力成熟度模型。该模型建立企业智能制造成熟度的递进框架、各级之间的关系以及每级的智能制造水平的表现特征,为企业建立一个描述其智能制造综合水平的模型,以及评价不同企业的智能制造水平提供了依据。
下一步的工作将从智能制造成熟度模型出发,一是充分调研不同行业对成熟度模型的要求差异,优化通用的关键域和模型,并进一步开展成熟度评价的相关研究,围绕成熟度模型,建立具体、可用于评价的指标体系及评价方法,为企业评价自身的智能制造水平提供参考;二是结合智能制造专项和试点示范工作,开展成熟度模型标准的试验验证工作,通过企业应用成熟度模型来验证其科学性、合理性;三是致力于智能制造能力成熟度评价的应用推广,广泛地在制造业企业中开展评价活动,积累基础数据,总结分析我国智能制造的发展现状,发现问题和改进点,来推动我国智能制造产业的整体发展。
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支持保质设计的制造质量信息模型 篇7
保质设计(Design for Quality,DFQ),是并行哲理重要分支之一,是以用户驱动、质量驱动、集成化的产品设计方法,它需产品生命周期各阶段的质量信息作为支持。产品制造过程中有关影响质量的因素信息能有效地保证设计质量目标在制造中实现。
传统地,制造过程中检测到的产品质量数据仅用于确定造成质量波动的原因,这些原因包括:人、机器、材料、方法和环境(man,machine,material,method and environment,4M1E),通过对4M1E的控制使产品的制造质量满足设计的质量要求。然而,产品质量问题并不能全部通过对制造过程的质量控制得以解决,许多产品质量问题是由设计不合理导致的,如产品功能不能完全实现,零部件某种结构制造不出来,或技术要求无法满足,工艺路线不合理可行等,这些不合理的设计往往是由于设计者的对制造过程的知识掌握不够,在设计时对制造过程的质量控制实际能力考虑不充分而引起的。
当前,国内外学者对产品设计决策支持知识的研究主要是涉及关于产品本身的知识,如产品结构、功能、精度、材料、成本等[1,2,3],对其他方面的知识如顾客需求与技术需求(requirements and specifications)、计划(plans)以及设计意图(design intent)也有许多研究[4,5]。因此,很有必要将制造过程的质量控制信息反馈给设计人员,以帮助他们根据制造质量控制的实际状况与能力设计产品的质量指标,从而避免设计与制造质量脱节的问题。因此,制造过程造成质量波动的因素(4M1E)就是可以用于支持设计的重要信息。
1 制造质量信息需求分析
产品设计(概念设计、初步设计、详细设计)和工艺设计人员对制造质量信息需求主要有用户需求质量信息、表征产品制造的质量信息(产品结构性能信息、零件形状/尺寸信息)、影响制造质量因素信息(4M1E)及质量/成本信息等,此外,设计和工艺人员还需参照相关的制造质量标准信息。
设计各阶段需求的制造质量信息既有继承又有差异,如初步设计、详细设计、工艺设计阶段都需设备质量信息支持,但初步设计阶段需了解设备结构形式信息,详细设计阶段则需考虑设备加工能力信息,工艺设计阶段对设备生产能力信息有需求。同样,初步设计、详细设计、工艺设计阶段都需要材料质量信息支持,但又存在差别。初步设计需了解市场的材料质量和种类;详细设计阶段对初步设计阶段筛选的材料进行分析,做出选材决策;工艺设计阶段关注选定材料的实际质量。
设计各阶段决策需求的质量信息来自于企业内部和外部信息源,并对这些信息在信息源中的存在形式与存储格式进行分析,在此基础上,提出了设计需求的制造质量信息、信息来源、存在形式与存储格式之间关系模型,如图1所示。该模型为研究分析设计需求与企业现有设计决策相关制造质量信息之间的不一致奠定了基础,并指导企业相关人员按照设计人员对信息需求的要求来进行采集。
2 制造质量信息模型
2.1 支持保质设计的设备信息模型
根据设计各阶段对制造设备信息的需求,描述设备资源的属性有基本属性、设备类型、设备能力、设备状态等。此外,为了方便设计和工艺人员对设备信息获取,在其他属性中添加设计需求、信息来源、存在形式、存储格式等属性。设计需求表明在哪个设计阶段对设备质量信息有需求。信息来源主要包括企业内部信息源和外部信息源,内部信息源有产品设计团队、营销与客户服务、生产制造、质量检验管理、设备维修管理、企业信息系统、人力资源、财务部门等;外部信息源则包括顾客、供应商、外协加工厂、质量标准制订机构、竞争对手等。存在形式主要有以文档、图表、各类信息系统、专业技术人员知识等形式存在。存储格式针对不同信息存在形式会有所不同,如文档形式存在的信息有Office、XML、STEP等存储格式;图表信息有CAD、VRML等存储格式;在各类信息系统,如CAD/CAPP/CAM/PDM/PLM/ERP/MRPⅡ/MIS等,信息大多以关系数据库格式进行储存;而技术人员知识则是以隐性方式存储在专家头脑里,属于企业无形资产。
在此基础上,构建支持保质设计的设备质量信息模型如图2所示。概念设计和初步设计人员对设备信息需求集中在基本属性和设备类型方面;详细设计人员需了解设备能力信息;而工艺人员在进行工艺规划时要考虑到设备状态信息。
2.2 支持保质设计的工艺信息模型
面向保质设计的工艺信息主要是以各种卡片形式存在的工艺文件(工艺过程卡、工艺路线卡、工序卡等)和企业积累的工艺知识(工艺规则、工艺标准、工艺方法、工艺手册等)。用来描述工艺资源的属性有基本属性、工艺资源类型、毛坯类型以及其他属性。基本属性是方便工艺资源的管理;工艺资源主要有工艺术语、工艺知识、工艺参数、工艺简图等类型;毛坯有铸件、锻件、焊接件、型材等类型;在其他属性中设置的设计需求、信息来源、存在形式、存储格式同样是方便设计和工艺人员对需求的工艺质量信息进行获取。
支持保质设计的工艺信息模型如图3所示,对工艺信息的需求主要集中在详细设计和工艺设计阶段。详细设计在绘制零件图和装配图要进行可制造性。可装配性等检查时需要企业工艺能力信息;而工艺设计在选择加工机床、工装设备时要考虑到相关的工艺知识。
2.3 支持保质设计的材料信息模型
根据设计各阶段决策对材料信息的需求,用来描述材料的属性有基本属性、材料类型、材料来源以及其他属性等。基本属性表明了材料管理信息、物理性能、化学性能等;材料主要有金属材料、无机非金属、有机高分子材料、复合材料等类型;材料按照来源分为自制件、外协件、外购件和标准件;同样,在其他属性中添加了方便设计和工艺人员获取材料信息的设计需求、信息来源、存在形式、存储格式等属性。
支持保质设计的材料信息模型如图4所示,初步设计、详细设计、工艺设计阶段都需要材料质量信息。初步设计阶段从材料类型属性中了解满足设计要求的材料种类;详细设计根据基本属性中材料物理、化学性能等做出选材决策;工艺设计需从基本属性中了解到被选材料的实际质量情况。
3 基于STEP的制造质量信息模型
STEP是ISO为了不同的工程系统之间实现产品数据交换制定的标准[6]。STEP标准以EXPRESS作为形式化的产品模型描述语言,以SADI作为产品模型数据的操作接口,不同的系统之间以中性文件或数据库形式进行产品信息集成。
支持保质设计的制造质量信息系统采用STEP的信息建模工具EXPRESS-G来描述设计决策需求的MQI,它可以支持应用系统共享模型信息,并通过STEP中性文件方式实现与非STEP模型应用系统(如CAD/CAPP/PDM/PLM等)的数据交换,实现逻辑层和物理层信息共享和数据交换。
由于影响制造质量的因素较多,本文以支持保质设计的设备信息为例,建立基于EXPRESS-G的制造设备信息模型,如图5所示。
从图中可以看出,制造设备类是加工设备类和工装设备类的父类,而车床类是加工设备类的子类,刀具类是工装设备类的子类。制造设备类的属性描述了设备基本管理信息、状态信息以及为了方便设计和工艺人员管理而添加的信息,它被加工设备类和工装设备类继承。加工设备类和工装设备类的属性分别讲述了该类在加工设备和工装设备加工能力方面的信息,同样分别被车床类和刀具类继承,但它们都继承了制造设备类的属性。车床类和刀具类的属性则描述车床和刀具在自身结构形式方面的信息,同时,它继承了其父类的属性。
设计和工艺人员根据各阶段决策对设备质量信息的需求,分别从不同抽象层次获取相关信息,从制造设备角度,确保设计质量目标在制造过程中实现。其他与设计决策相关的MQI也可以按照此方法建立相应的STEP模型,方便其与其他应用系统的信息集成。
4制造质量信息系统的体系结构
保质设计环境下,设计者有效使用制造质量信息的途径之一就是建立支持保质设计的制造质量信息系统(Manufacturing Quality Information System,MQIS)。这样,设计人员在进行设计决策时,能够方便、迅速、准确地检索到所需制造质量信息,保证设计的质量目标在制造过程中得以有效实现。支持保质设计的MQIS体系结构如图6所示。
该结构可分为6层:①支撑层为系统提供支撑平台,包括计算机网络系统、DBMS等;②数据存储层主要存储与设计决策相关的MQI,为系统应用逻辑处理提供数据支持;③数据接口层提供应用逻辑层和数据存储层之间交换数据所需的接口,该系统采用STEP标准及SDAI接口;④应用逻辑层是系统的核心部分,系统业务逻辑在此完成,它包括概念设计需求视图、初步设计需求视图、详细设计需求视图及工艺设计需求视图;⑤数据传输层是数据传输时采用的协议,如HTTP/FTP/TCP/IP等;⑥用户界面层是为方便设计和工艺人员通过浏览器获取经过应用逻辑层处理后的信息。
5 结束语
保质设计环境下,与设计决策相关的制造质量影响因素信息有效地保证了设计质量目标与制造质量目标实现的一致性,构建支持设计决策的MQIS,方便设计和工艺人员在进行决策时迅速、准确地检索到需求的制造质量信息。本文在分析设计决策对质量信息需求的基础上,提出了支持保质设计的设备、工艺、材料信息模型。考虑到MQIS与其他应用系统的集成方便,以设备信息为例,提出基于STEP的面向保质设计的设备信息模型。最后给出了实现支持保质设计的MQIS体系结构。
摘要：制造过程中影响质量的因素信息是支持保质设计决策需求信息的重要组成部分。文章深入分析了设计各阶段决策对质量信息需求的继承性与差异性，建立了支持保质设计的设备、工艺、材料信息模型。考虑到质量信息与CAD/CAPP/PDM/PLM等应用系统集成的方便，以设备信息为例，提出基于STEP的制造设备信息模型。最后，给出了实现支持保质设计的制造质量信息系统的体系结构。
关键词：设计决策,制造质量信息,信息模型,STEP
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制造模型 篇8
关键词：云制造,质量预测,全生命周期,云服务,神经网络,基因算法,多Agent系统
在企业中, 建立一种高效的企业质量预测模型, 预测企业产品质量, 是影响制造企业竞争力最具决定性的因素之一。如今, 随着云计算, 云制造越来越多的进入人们的视野, 把制造移入云端的企业也越来越多。目前云制造的概念, 就是利用互联网平台, 按用户的具体需求组织网上的制造资源, 为用户提供多种制造服务的一种网络化制造新模式。本文根据云制造的一些特点, 通过比较企业中产品质量预测的常用方法, 最后描述出云制造企业中产品的质量预测一般模型框架。
目前企业中产品的质量评估和预测方法有很多, 然而由于产品质量预测问题的影响参数多且关系复杂, 此外这些参数之间一般存在非线性、强耦合的关系, 是产品质量预测所面临主要的难题之一。
文献[2]展示了采用前向神经网络, 基于模糊PetrI网的智能结构来检测产品质量。文献[3]对BP神经网络的设计进行阐述, 对隐层采用优化方法, 以最小迭代次数为目标函数, 解决了BP神经网络质量预测模型问题。文献[4]网络将样本的输出值与真值之间的灰色关联度作为目标函数, 采用粒子群算法优化一般BP神经网络的权系数和阀值, 构建了基于粒子群神经网络的质量预测模型, 解决了一般BP算法迭代速度慢, 且易出现局部最优解的问题。文献[5,6,7]成功的设计了一套基于Web框架实时的人机界面质量预测系统, 其中用到了RFID技术、特征分离、人工智能、数据聚合、神经网络等技术。有效的建立了产品质量预测模型并阐述了其中需要用到的技术和具体算法。文献[8]有云制造企业的特点, 提出了面向加工质量预测的虚拟加工检测单元的研制, 定义了虚拟加工检测单元体系结构, 分析了主要的影响因素, 建立了虚拟加工检测单元的原型系统。
一个系统能够高效、准确的运行离不开系统的结构和其中所包含的算法, 本文就云制造企业中产品的质量预测问题, 建立相应的系统模型, 并确定其中包含的算法。云制造企业全生命周期中, 由于云制造网络的实时的特点能够更迅速、有效的获取产品质量预测所需的参数、数据。然后利用相应合适的算法, 就能实现云品台下产品质量预测, 使云制造企业在市场竞争中立于主动地位, 有更高的效益和效率。
1 预测所需参数获取
按需、自组织、网络化分布这些云制造特点, 能够将制造资源虚拟化和制造能力服务化。这种全生命周期的资源聚集使得从设计、制造到维护数据实时获取成为现实, 同时也使云资源有更高的利用率和敏捷性, 对于不同产品我们也能够从制造云中精确的提取出我们需要的预测其质量的参数、数据。由于不同产品的质量特性不同, 数据的衡量标准也不一样, 所以对不同的产品不能采取相同的质量特性衡量指标。
因此, 对于不同的产品从系统参数的角度来分析, 而不是从产品具体参数的角度来建立预测模型, 这样就能提高建模以及预测效率。选取制造系统参数然后用合适的算法就能有效的预测产品质量, 预测模型从产品缺陷预测能力和产品缺陷检测能力两个方面描述产品生产系统的能力, 从制造云中提取相应的数据。通过这些数据就可以对质量进行相应的预测, 并且能够为用户提供产品缺陷防护及缺陷检测实时的高效建议, 同时也能提高产品的质量预测能力。
2 预测模型的建立
目前, 在工程中应用比较广泛的是神经网络, Matlab中也有相应的工具箱。由于影响产品质量的因素较多, 这些参数之间以及参数和产品质量间往往存在复杂非线性、强耦合关系, 而神经网络能够建立复杂的输入输出关系, 具有很强的非线性建模能力, 因此近些年广泛用于各种工程领域。其中应用最为广泛的是BP神经网络模型, 由非线性的传递函数神经元组成, 采用误差反向传递的方法作为其静态前馈网络, 但是网络具有收敛速度慢、局部存在极小值, 因此将样本的输出值与真值之间的灰色关联度作为目标函数, 采用粒子群算法优化一般BP神经网络, 基于粒子群神经网络的质量预测模型解决了这些问题。
接下来就是建立整体的云制造企业中产品质量预测模型, 模型所处的环境是云制造环境, 其特点是全生命周期的数据获取的实时性, 产品质量预测模型中质量预测的算法是核心。而目前应用最广泛, 效率高的就是神经网络的预测方法。首先, 我们从制造云中获取质量预测所需参数, 从产品缺陷预测能力和产品缺陷检测能力两个方面, 运用相应的神经网络算法对所获取参数进行分析、处理, 然后与制造云中的实际产品质量信息进行比对, 训练所选取的神经网络算法, 通过多次训练, 使神经网络达到一定的质量预测能力标准, 然后就可以对其他相应的产品进行产品质量预测。
3 结束语
本文基于新形势下企业中云制造的趋势, 以云制造全生命周期为视角, 分析了不同算法优缺点, 根据企业云制造的特点建立云制造企业中产品质量预测的一般性模型。当今世界, 企业中质量预测是满足客户需求, 保障企业高效竞争的需要, 将质量问题提早发现, 对企业生产高质量产品, 给顾客提供更好的服务有重要的现实意义。本文建立的基础模型为云制造企业提供有效的质量预测方法, 能够为我国企业更好的发展起到积极作用。
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制造模型 篇9
设备维护与备件库存管理是制造企业, 包括印刷电路板 (PCB) 制造企业管理的一个重要方面。PCB制造企业对备件的管理目标是库存资金占用尽可能少的同时, 满足较高的服务水平 (即尽量避免对生产有重大影响的备件的缺货) 。由于各种备件的价值、采购提前期和相对重要程度等属性不同, 在大量的备件中找出对提高库存管理工作绩效起关键作用的备件, 以提高库存管理的针对性和重点具有重要的意义。目前, ABC分类法是企业库存管理中最常用的一种分类方法, 同时应用于备件库存控制。该方法将库存管理对象按照其价值 (通常是单价和年需求量的乘积) 划分为A、B、C三类, 然后针对每种类别的备件采取相应的库存控制策略。但是在实际的备件库存管理中, 单单从备件的资金角度出发来区分备件类型具有一定的片面性, 影响备件库存管理的因素除了经济性以外, 还有很多其它因素, 如采购提前期、备件类型、重要性等级等, 这些评价指标同样是不可缺少的, 甚至有时比经济评价指标更重要。
针对ABC分类法的上述缺陷, 本文将运用层次分析法 (AHP) 建立ABC改进分类模型。即将层次分析法与ABC分类相结合, 建立适用于PCB制造企业备件的重要性分类模型。
二、建立基于层次分析法的ABC分类模型
(一) 层次分析法。
层次分析法 (Analytic Hierarchy Process, AHP) 是由T.L.Saaty教授于20世纪70年代提出的一种用于解决多层次准则决策问题的实用方法。它的基本思路是决策人将复杂问题分解为若干层次, 每一层次由若干要素组成, 然后对同一层次各要素以上一层次要素为准则进行两两比较、判断和计算, 以获得各要素的权重, 利用权重层层上推得到各方案对总目标 (最高层目标) 的相对重要性, 从而得到总排序作为决策依据。
(二) 基于AHP的备件ABC分类准则。
为更有效地管理企业设备备件, 除了体现备件价值经济性的采购单价和年使用量两个传统因素外, 本文特别将备件对生产关键度、备件类型、采购提前期都予以充分考虑, 并纳入分类的准则, 从而扩展分类的维度。
1. 生产关键度。
说明该备件对于维持正常连续的生产的重要性, 在其它准则一定的情况下, 对某种备件越依赖, 就是生产设备中的核心备件, 一旦缺货或备件不足, 将严重地影响生产, 甚至造成较大损失, 这类库存应给予重点管理。对备件关键度的单排序评分, 按定性与定量相结合的方式进行, 先将生产设备按重要、一般和辅助分为三档, 再将其所属备件分为高重要、次重要和低重要三类, 这样可得到9种不同组合, 通过两两再度比较后, 按最终的重要性赋予9～1分的关键度分值。譬如对于辅助设备的低重要备件就给1分的最低分值而重要设备的高重要备件就赋予最高分值9分。具体分值见表1。
2.备件类型。
其根据来源分为设备原厂备件、品牌标准备件和国产备件, 一般说来, 原厂备件的价格相对较高, 供应商大多都在国外, 供应渠道单一, 容易受到别人的控制, 应对其进行重点管理和战略性储备。品牌标准件可由备件市场采购订货, 市场库存较多, 当然也有很多需特别订货, 交期较长, 但供应渠道较多, 不易被上游控制, 此类备件应适当储备。国产备件包括国内加工、国内维修和自行加工维修等备件, 表现特点是价格较低, 供应商较多, 交货期可控, 所以可以设置较低库存, 甚至零库存。按备件类型不同, 可分别赋予5分, 3分, 1分, 见表2。
3.采购提前期。
指在确保质量的前提下的每个备件的供应周期, 即从提出订货到入库的时间。此处要采用平均而且有把握的时间, 不采用个别情况的快速交货时间。在其它准则一定的情况下, 某备件采购提前期越长, 说明该备件应重点进行管理。对备件采购提前期的评分, 按7天为一周期, 于采购提前期在1个周期内、1～3个周期、3个周以上的备件, 单排序时分别归为C、B、A三类, 并予1、3、5的分值。
4.价值经济性。
备件的年耗用金额占总库存的比例是传统ABC法中唯一的要素, 其是由备件单价和年使用数量乘积所得。不可否认, 在其它要素一定的情况下, 库存品占用的金额越大, 其本身的价值相对较大, 也说明该备件对于生产也较重要, 同样给予关注。这一基本思想与方法也该继承性地纳为改进ABC法分类准则的考虑范畴。此指标包含备件单价和年使用数量两个因素。
(三) 备件分类模型的建立。
首先要建立图1所示的备件库存分类之单目标三层层次模型, 最上面的“目标层”为备件管理重要度, 中间的“准则层”包含了改进后的5个分类指标, 下面的“对象层”囊括了所有需要参与分类管理的备件。
然后根据标度表 (见表3) , 将准则层的n个准则两两比较得到判断矩阵。
再由判断矩阵进行相对重要程度的计算, 实际上是计算判断矩阵的特征向量问题, 其计算方法很多, 实际应用中以根法应用为主。根法本质是近似计算特征向量, 然后对其进行归一化处理。可由式 (1) 计算出准则Ci对目标层I的权重:
其中为权重值, 0
依此类推, 可得准则层对目标层权重的特征向量:
最后对判断矩阵的一致性检验:
由式 (2) 计算矩阵Aij的最大特征值λmax:
由式 (3) 计算一致性指标C.I. (consistency in-dex) :
由表4查找相应的平均随机一致性指标R.I. (random index) , 由式 (4) 计算一致性比例C.R. (consistency ratio) :
当C.R.<0.1时, 认为判断矩阵的一致性是可以接受的;当C.R.>0.1时, 应对判断矩阵作适当修正。
(数据信息经过作者技术处理)
三、模型应用实例分析
本文随机抽取了某PCB制造企业20种备件作为研究样本, 根据建立的层次分类模型, 我们首先需取得这些备件分类所涉及的五个指标, 即准则层的5个因素的基本数据。其中备件单价、采购提前期、年使用数量3个因素我们可以从ERP系统中导出的数据中直接得到;另外备件类型、生产关键度2个定性评价指标则可通过评分赋值得出。如表5所示。
(一) 建立判断矩阵及计算准则层的权重。
根据表3分别比较准则层五个因素对目标层I相对重要性的标度值建立判断矩阵:
由 (1) 式可计算出准则层Ci对目标层I的权重的特征向量:
判断矩阵Aij的一致性检验:
由式 (2) 计算矩阵Aij的最大特征值λmax:
其中[0.5369, 0.7875, 1.4691, 0.2625, 1.9964]T
由式 (3) 计算一致性指标C.I.:
由表2查找相应的平均随机一致性指标n=5时, R.I.=1.12:
, 即可认为判断矩阵的一致性是可以接受的。
(二) 计算对象层的综合权重及得出最终分类结果。
根据表5中的备件, 即对象层分类涉及准则层的五个因素的基本数据, 依据帕累托原理对每个因素分别进行ABC分类, 前20%为A类备件, 赋值5;20%～50%的备件为B类备件赋值3;剩下的备件为C类, 赋值1。再根据表6及所对应的赋值, 得出对象层相对于准则层的权重矩阵:
在Excel表中对组合权重进行排序, 根据排序结果应用ABC分类法进行分类。并根据传统的ABC分类法按照前20%的备件为A类, 20%～50%的备件为B类, 剩下50%的备件计为C类, 得出改进型分类模型的最终分类结果, 并与传统ABC方法分类结果进行比较。如表6所示。
(三) 基于AHP的ABC分类模型的总结分析。
由表6可以看出, 备件号618570按传统ABC分类法为B类备件, 但由于重要性高、单价高且采购提前期长, 一旦供应出现问题将造成巨大的损失且内无法及时到货, 需要管理者予以足够的重视, 在基于AHP的ABC分类中将其分为A类。另外, 备件号631801按传统ABC分类法为C类件, 但由于重要性高且为进口备件, 一旦缺货严重影响生产, 且需专门进口, 费时费力, 属于战略性储备备件, 所以在基于AHP的ABC分类中将其分为A类。还有, 备件号633235和645307按传统ABC分类法为A类件, 虽然在采购金额和库存费用上较高, 但其它指标却显示, 该备件重要性低且较容易获取, 于是在基于AHP的ABC分类中将其分为B类, 甚至C类。
从上述分析中可以看出, 基于AHP的ABC分类方法模型较传统的ABC分类法更加全面地考虑了备件的各个特性, 综合分析了影响备件重要度的主要因素, 其分类结果更符合PCB制造企业实际的库存控制需要。
四、结语
本文根据PCB制造企业备件管理的实际需要, 应用基于层次分析法 (AHP) 的ABC分类方法, 将备件单价、采购提前期、年使用数量、备件类型、重要性等级作为分类准则, 建立了适合PCB制造企业的设备备件分类模型。研究表明, 该分类较传统的ABC分类模型较全面客观地考虑了备件的各个要素及其评价指标, 其分类结果具有更大的科学性和现实意义。我们还可以根据企业目标和要求的不同, 对影响因素的权重进行调整, 得到综合评判结果, 进行科学分类, 对每类备件实施有针对性的管理策略, 在满足服务要求的前提下减少备件呆滞库存。
摘要：基于传统ABC分类法对PCB制造企业备件分类的缺陷, 文章分析了影响备件重要度的五个因素:生产关键度、备件类型、采购提前期、备件单价、年使用次数。运用层次分析法求得各影响因素之间的权重, 并作为分类准则, 对每一备件相对准则层进行ABC分类, 然后结合准则层对目标层的权重计算备件组合权重并再次进行ABC分类, 建立适合PCB制造企业的改进型备件库存分类模型。结果表明该方法较传统的ABC分类法全面客观地考虑了备件的各个属性及其评价指标, 其分类结果更符合实际的库存管理需要。
关键词：备件库存,层次分析法,ABC分类法,PCB制造企业
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制造模型 篇10
一、模糊综合评价法概述
模糊综合评价法是依据模糊数学原理，对评价对象及评价因素的优劣采用好坏等模糊集来表示，并运用模糊数学和模糊统计方法对考察的因素综合考察，对评价对象做出科学的综合评价方法，是针对难以直接用准确的数字进行量化的评价问题提出来的一种很有价值的方法。此方法就是对原本仅具有模糊和非定量化特征的因素，经过某种数学处理，使其具有某种量化的表达形式，从而为决策提供可以进行比较和判别的依据，提高决策的科学性和正确性。模糊综合评价法的基本步骤如下：
第一，确定因素集、评价集、权重集、模糊关系矩阵。
设第一层影响评级水平值的因素m个。
用因素集U=｛U1，U2，U3，…，Um｝表示，其中Ui=｛Ui1，Ui2，Ui3，…，Uim｝为U的第i个因素，它的值由第二层次的n个因素来确定。而且满足Ui=U，Ui∩Uj=?覫（i≠i，i=1，2，…，m；j=1，2…，m）。
用评价集V=｛V1，V2，V3，…，Vj｝来表示企业的j个信用等级。一般来说，j要大于4小于9，因为如果j过小不符合模糊数学评价法的要求；j过大超过人的语义区分能力，在专家判断定性指标的等级归属时会造成困扰。j过大或过小都会影响评价结果的准确度，因此j取适中。
用W=｛W1，W2，W3，…，Wn｝来表示第一层次各因素的权重集，其中Wi表示第一层次中第i个因素的权重，代表第i个因素在第一层次中的重要程度。第二层次的权重集可以用Wi=｛Wi1，Wi2，Wi3，…，Wim｝来表示，其中Wij表示隶属于第一层次第i个因素的第二层次中第j个指标的权重。
建立模糊关系矩阵，用R=r11r12 … r1nr21r22 … r2n… … … …rm1rm2 … rmn来表示。
第二，确定模糊算子。将W，R合成得到B。模糊数学评价的基本模型为B=W×R。其中R表示评价指标与评价等级间的模糊关系，B表示被评企业与评价等级间的模糊关系。
第三，对评价结果B作分析处理。对评价结果的处理方法有三种：第一种是最大隶属度法，取与评价指标的最大之相对应的评价元素为评价结果；第二种是加权平均法，将各个评价元素加权平均得到的值作为评价结果；第三种是模糊分布法，用归一化的评价指标作为评价结果，如企业信用评级的结果可以用企业可能处于某一信用级别的百分比来表示。
二、案例背景
被评价企业G基本情况及财务状况说明：
企业G于1993年，是一家集花边科研和生产为一体的民营企业，注册资金3600万元，分别由两个自然人出资，其中股东林某出资3240万元，占股本的90%，黄某出资360万元，占股的10%，林某为公司实际控制人，高中学历，任董事长兼总经理，负责日常管理和决策，为人诚信厚道，是当地知名企业家之一，信誉良好，有20多年的民营企业管理经验。公司现有职工人数260人，其中中高级技术人员共35人，专业从事研发的人员8人。
该公司拥有德国进口的RSI5/1，MRESJ43/1，MESS42-130型等具有当今国际或国内先进水平的经编设备和EAT公司CAD自动化设计系统，其经编设备除了设备元件钢质材料好、精度高、结构合理，多动能、高质量、高速运转、经久耐用的特点外，在生产产品方面还具有优质、高速、高产、宽幅、灵活性等性点，除生产鞋里布、服装面料、花边外，还可用于开发生产高档汽车工业用布、氨纶面料、旅游帐篷布、广告灯箱用布和体育用品布等多种品种，可应对多变的市场需求，有较强的市场适应能力。所生产的产品具有较强的市场竞争能力，产品先后通过了ISO9001质量管理体系和国际生态纺织品OEKO-TEX STANDARD100（婴儿产品及直接接触皮肤产品认证）标准双项认证，达到了发达国家纺织品市场的环保标准，从而突破发达国家设置的环保壁垒。由于产品质量过硬，现在已经成为了国内一些知名的内衣公司（如北京的婷美、上海的欧迪芬和黛安芬公司）的部分内衣面料配套供应商。为了推进现代化管理模式，促进新产品的开发，公司还陆续从国内著名的纺织高院高薪聘请高级针织专业人才，并经常派技术骨干到国外深造和培训，为新产品的开发奠定了坚实的基础。公司多次被评为“重点乡镇企业”、“重合同守信用单位”、“A类纳税户”和“明星企业”称号，2002年被当地所在市评为“科技型企业”、“科技先进单位”，该公司生产的XX牌花边2004年经中国质量与品牌杂志社等多家权威机构评选为“中国针织十大影响力品牌”，公司也因此获得“中国品牌建设十大杰出企业”称号，2006年获得“XX省品牌产品”称号。
该公司近年来销售收入与净利润均保持较快增长，目前该公司已在上海与东莞开设了分公司，产品主要销住广州、潮汕、深圳、义乌、上海等地，并通过外贸渠道，远销欧洲、拉美、南非等国家和地区，企业发展进入成熟阶段，客户资源较为稳定，并形成一定的生产规模，已成为当地经编行业的龙头企业之一，未来发展与盈利能力潜力较大，企业凭借良好的经营业绩和银行信用已经连续七年被当地金融机构评为AAA级信用企业。文中的“银行A”给予其信用评级为CCC级，为限制信贷准入客户。
截止于2007年12月31日，该公司总资产11275万元，年销售收入5273万元，属于制造业中小企业范畴。
根据企业基本信息资料和相关财务报表数据，可计算出各项指标如表1、表2所示：
三、应用模糊综合评价法对中小企业信用评级指标体系实证分析
尽管非财务定性指标的设置使中小企业的信用评价体系更为全面和具体，但是评价人员对于非财务等定性指标属于某一等级的判断往往因为其难以量化而带有很强的主观性，现有的商业银行企业信用评价指标体系中就存在将诸多“很好”、“较好”、“较差”、“很差”等模糊概念作为评判标准的情况，大大影响了信用评价的效果。为了更好地解决定性指标的定量化问题，本节将应用模糊综合评价法结合实际案例进行分析研究。
模糊综合评价方法是运用模糊集对评价对象进行多因素科学评估的决策方法，它一方面集合了AHP法与专家调查法在财务指标评价方面的优势，另一方面又发挥了模糊评价方法在具有模糊性的指标评价中的独特作用，即模糊综合评价方法既可用于主观指标的综合评价，又可用于客观指标的综合评价，因而能更全面、客观地对企业信用进行评价。本文构建的制造业中小企业的信用评价指标体系是一个多指标、多层次的结构体系，进行模糊综合评价的基本程序如下：
第一，确定已知因素层次集。确定已知因素层次集为：A＝（A1，A2，A3，…，Am）。这里A即新构建的制造业中小企业信用评价指标体系，其中m=8，A1=企业素质，A2=结算分析，A3=履约情况等至A8共8个变量，亦即：
A=｛A1，A2，A3，A4，A5，A6，A7，A8｝
这是指标层对准则层的评价，第一层次的每个因素又由第二层次中的诸多因素决定，即Ai=｛Ai1，Ai2，Ai3，…，Ain｝，如：
A1=｛A11，A12，A13），即A1=｛经营者素质，行业竞争优势，财务管理｝；
A2=｛A21，A22｝，即A2=｛供应链，综合效益｝；
A3=｛A31，A32｝，即A3=｛商业信用，偿债意愿｝；
等等，
在第三层次的因素集合中：
A11=｛A111，A112，A113，A114｝，即A11=（行业经验，经营业绩，偿债意愿，个人嗜好），
A12=｛A121，A122，A123｝，即A12=｛行业发展程度，行业支持程度，技术先进程度｝，
其他依此类推。
第二，确定评语集。确定评语集为：V=（V1，V2，V3，V4，V5，V6，V7）=（AAA，AA，A，BBB，BB，B，CCC）
为方便计算和理解，在确定评语集时，参照现行银行通用的十级百分制信用等级划分标准，选取CCC级信用等级以上的七个等级来表示，即：V=（V1，V2，V3，V4，V5，V6，V7）=（AAA，AA，A，BBB，BB，B，CCC）=（100，90，80，70，60，50，40）
第三，确定指标隶属度，构造模糊评判矩阵R。
（1）指标隶属度的确定：根据企业G的行业区域特征和经营生产特点，笔者请了包括四位商业银行信贷工作经历均在5年以上的资深客户经理以及四位从事信贷审批工作年限均在5年以上的信贷审批官共8位专业人士针对本文构建的制造业中小企业信用评价指标体系中的30个指标层指标进行了评估，经过分析和整理，得到以下定性和定量指标的隶属度，如表3和表4所示。
（2）构建模糊评判矩阵R。根据模糊综合评价法原理，可分别得到关于A1，A2，A3，A4，A5，A6，A7，A8的模糊评判矩阵为：R1，R2，R3，R4，R5，R6，R7，R8，分别计算如下：
R1=0.90.10000000.80.2000000.60.40000 R2=00.80.2 00000 00.60.4000
R3=1 0 0000000.80.20000 R4=10 0 0 0 00000.60.4 0 0000 0 00.60.4010 0 0 0 0010 0 0 0 0010 0 0 0 0010 0 0 0 00
R5=00.80.200001 0 0000000.90.10000 00.80.200001 0 00000R6=1000000100000000.80.20000
R7=00000000000000.70.3000 R8=0 0 00.30.7000 0 0 0 0010 0 0 0 00100.80.2 0 0000 0 0 0 001
第四，计算综合评判向量B。具体计算过程如表5所示。
第五，分析评判结果B。通过模糊综合评价，企业G按照本文设计的制造业中小企业信用评价指标体系和建立的评级模型进行信用评级，其最终评价分为85.76分，经对照信用评级标准表，该企业的信用评级为AA级。从评分结果可以看出：企业G在A1企业素质、A3履约情况、A4偿债能力、A6盈利能力以及A7创新能力共五个方面单项得分均在90分以上，而企业素质、履约情况、偿债能力、盈利能力以及创新能力等指标因对于衡量中小企业信用风险大小具有重要的作用而在本文设计的评级指标体系中占有较高的权重，分别为15%、8%，16%，8%以及15%，共为企业G获得57.82分，奠定了为良好信用评级结果的实现奠定了基础，通过对具体指标的分析，可以看出，企业G业务虽经营规模较小，但经营稳健，资产运营能力较高，通过对利润和现金流量等指标的分析，表明该企业具有较强的盈利能力，现金流充足，具有较强的短期偿债能力，然而，需要引起注意的是，企业G在成长发展能力指标方面，得分率较低，15分中仅得到8.7分，其中三项增长率指标为负值，这充分反映了我国制造业中小企业面临的共性问题，产能规模的扩大需要投入大量的资金，大量的需求来源于银行信贷，由于信贷资源的有限性，势必造成中小企业大量的融资需求得不到满足，因此政府应保持债券市场和股票市场融资等外部融资渠道畅通，改变依靠银行信贷的融资手段单一的局面，扶持和促进制造业中小企业健康发展。
通过本文构建的信用评价指标体系，企业G被评为AA级信用客户，这样的评级结果较真实地反映了该企业的实际经营能力和信用风险程度，目前商业银行给予该企业的授信支持足以说明这一点，而银行A根据优化前的制造业中小企业信用评级指标体系得到该企业信用评级结果为CCC级，错把企业G列入“信用差”的行列，不但使企业G没有得到应有的信贷支持，银行A自然也失去了业务发展的机会。
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制造模型 篇11
1 制造资源数据管理的需求分析
为了更好地说明柔性MES制造资源数据管理的重要性，首先结合前人研究成果，分析了MES在多品种、小批量[1]、系列化产品生产过程的功能需求，把MES在车间现场生产过程中的作用分成三个层次：
指导生产。依据生产过程中在线加工的产品种类，告知工作单元要完成什么操作(what)，在哪里做(where)，谁来做(who)，如何做(how)。
监控生产。实时监控现场，发生异常则立即通知相关人员。
信息追溯。根据产品条码追溯到产品的生产加工过程信息，如批次号、零部件的供应商信息、质量信息等[2]。
MES要在企业生产过程中发挥上述作用，如何设计合理的基础数据模型是系统实现成败的关键。如针对产品多品种、系列化的特点，如何有效地设计产品基础数据模型，最大限度地降低数据存储量、简化产品配置的操作工作量、提高系统的运行效率，是首要考虑的关键问题。
在指导生产时，告知工序当前产品需要装配什么零部件，需要产品配置数据的支撑;描述由什么人、什么设备按照什么步骤来装配零部件，则需要工艺、人员及设备配置数据的支撑。
在监控生产时，监测工艺规格波动状况，需要工艺质量特性数据的支撑。
保证产品与制定供应商提供的零部件正确匹配，则需要零部件供应商数据的支撑。
鉴于此，将这些基础数据依据车间制造资源进行分类，包括：产品(零部件)基础数据、工艺基础数据、人员基础数据、设备基础数据，进而构建面向MES的车间制造资源数据模型，为MES上层功能的实现提供完整、高效的底层数据支持。
2 基于系列的产品结构BOM数据模型
2.1 基于系列的结构BOM构造方法的提出
在现代制造企业中，BOM(Bill of Materials)是核心的基础数据[3]。在MES中，产品结构BOM是指导与监控生产的源头数据。考虑到多品种、小批量系列化产品结构BOM“大同小异”的特点，如何合理地设计BOM数据结构，最大限度地减少数据的存储量，便利柔性MES柔性配置变得尤为重要。
鉴于此，本文提出“系列件”的概念，以最简化的方式完成同一系列下产品结构BOM中一级父子关系的配置，进而通过递归引用关系，实现整个BOM的配置。如图1中所示，通过定义产品与零部件父子系列件，把同一系列下产品结构BOM中的相同部分以产品系列为对象，进行“大同”配置;由客户个性化定制的不同部分则以各产品本身为对象进行“小异”配置。因为同一系列下众多产品的结构BOM信息大部分相同，故称之为“大同”，由客户个性化定制导致的差异只占较少一部分，故称之为“小异”。
2.2 基于系列的产品结构BOM构造过程
当有多种产品或部件的结构BOM大致相同，只在使用一个或少数几个零部件时存在选型差异，称这些产品的集合为系列件。在组成产品结构BOM树时，系列件与其他零部件一样，可以作为树中的节点，供父产品或部件调用、调用子部件或零件，另外，系列件同样可以调用子系列件。如图2(a)与图2(b)所示，产品A1与产品A2是两种类似的产品，在它们的BOM中，配置的零部件大部分相同，仅在部件g1与g2上有所不同，g1与g2的区别在于二者配置的零件j1与j2不同，我们把A1和A2归于系列件A,g1和g2归于系列件g,j1和j2归于系列件j，这样，就可以把A1与A2的BOM合并在一张视图2(c)中，相对应的，我们在数据库中就省去了A1-a…A1-f与A2-a…A2-f、g1-h、g1-i与g2-h、g2-i的分别存储，代之以A-a…A-f、gh、g-i的方式只需存储一次即可。这样，当与产品A1或A2的结构类似的产品比较多的时候，这种构造方式所省去的关系数据存储量与配置操作工作量就相当可观了。
另外，如图2(d)中所示，当向一个已经配置完成的产品系列中新加入一个产品时，如将产品A3加入A系列件，A3将继承A系列件中的所有“大同”配置信息，同时继承所有“小异”配置信息的合集，然后根据实际需求，对于"小异"合集进行手动修改。在此过程中，数据库将检索A系列件所具有的“大同小异”信息，为A3自动添加配置BOM记录，完全避免了A3的重复配置操作过程，最大限度地降低了工作量，实现了产品结构BOM的快速创建。
3 工艺配置导向的制造资源数据模型
3.1 产品工艺配置的构建
MES要指导车间组织生产，并在生产过程中监控实时信息数据与设定工艺标准是否一致，必须提供产品生产的工艺过程信息，而产品的工艺路线则是描述产品工艺过程信息的纲领性文件。本文用产品工艺配置数据来表达产品工艺路线，工艺配置是指对产品零部件制造工艺过程和装配工艺过程的描述，和各工序节点间的隶属关系，其展现在用户面前的表现形式是产品工艺配置树[4]。
产品结构BOM确定以后，产品配置树也就相应确立起来了，针对产品配置树的任一节点均要对其工艺过程设计。如图3中所示，自上而下其具体步骤如下：
(1)确定根节点产品A的总装工艺路线，由工序A1和工序A2组成，并将这两道工序作为根节点A的子节点。
(2)结合产品配置树与工序内容，获得在工序A1执行过程中，需要安装部件a，在工序A2执行过程中，需要安装部件b，进而获取部件a的分装工艺路线，包括工序a1与工序a2，部件b的分装工艺路线，包括工序b1与工序b2，此时，我们把工序a1与工序a2作为工序A1的子节点，把工序b1与工序b2作为工序A2的子节点。
通过上述操作，以产品配置树为基础，把任意子节点的工艺路线以工序的形式分解，替代其在树中位置，再把各工序与该子节点的各子零部件节点对应起来，把各子零部件节点工艺路线中的各工序作为上一级工序的子节点，以此类推，直至分解到零件节点不再有子节点，这样就得到了产品工艺配置树。
3.2 产品工艺资源配置的构建
产品工艺配置的建立，确定了产品的工艺路线，即明确了产品的生产需要经过哪些道工序，但是MES对生产的指导作用，需要让车间明确该工序是由谁来操作、由哪台设备执行、工时定额多少、需要使用哪些供应商的多少数量的零部件、需要检测的质量特性数据有哪些等等[5]。为此，本文以产品工艺配置为基础，通过构建产品工艺资源配置，以工序为核心，来实现各种制造资源数据的有机集成。
产品工艺资源配置树是以产品结构BOM为基础，以产品工艺配置树为导向，以树中各工序节点为核心，通过工序与各种制造资源的调用关系，对工艺配置树进行资源信息扩展，形成的工艺资源配置树结构。它建立了产品数据与人员、设备、零部件、质量特性等其他制造资源的联系，对产品的广义工艺信息进行了全面描述。
为了实现产品工艺资源配置树以工序为核心对各制造资源的有机集成，在构建数据模型的时候，我们运用面向对象[6]的技术，创建工序类，并以这个对象类为主体，创建物料类、设备类、人员类、质量特性类等，并标注它们之间的关系，来全面描述产品的工艺过程信息，进而为MES实现指导与监控生产提供数据支持。
如图4中所示，产品类与零部件类继承自超类物料类，工序类依赖于产品类，质量特性类则依赖于工序类;由工序执行过程中对人员、设备、零部件的调用，得到工序类与人员类、设备类、零部件类的关联关系;由人员对象按照部门来引导，得到人员类与部门类之间的组合关系，人员岗位类、绩效类、排班信息类则依赖于人员类;由设备按照工作单元来引导，得到设备类与工作单元类之间的组合关系，设备负荷信息类、维护信息类、通讯信息类则依赖于设备类。
4 应用实现
本文所描述的面向MES的制造资源数据模型已经在制造执行系统HFUTIE-MES中得到了应用。HFUTIE-MES是我们所研制的面向柔性生产环境的车间级生产管理与调度解决方案，包含诸如产品BOM管理、产品工艺配置管理、作业计划管理、物料配送、质量管理、设备管理、人员管理、可视化监控、产品生产过程信息报表站管理等功能模块。目前该系统已经在安徽安凯汽车股份有限公司、合肥车桥有限责任公司、六安江淮汽车齿轮制造有限公司等多家企业成功实施并获得了显著效益。
围绕MES指导生产、监控生产与信息追溯这三个层次上的作用，以车间各制造资源为对象，描述在生产过程中各对象如何在MES的指导下执行生产和对生产关键环节的监控，并形成产品档案，实现信息追溯。图5是MES系统制造资源管理的UML活动图。图5中创建一组对象：工序、产品、质量特性、零部件、人员、设备、档案表单与监控模块。粗竖线表示泳道，代表各对象对活动的责任，明确各活动是由哪些对象进行的。在MES系统现场运行过程中，我们以一道工序为出发点，当工序到达工作单元后，MES首先确定当前正在生产的产品编号，并得到其产品配置树，进而得到产品配置资源，系统实现界面如图6(a)所示，依据产品配置资源，MES为该工序制定待检质量特性、待装零部件、操作工与设备，从而实现了MES指导生产的作用。准备工作完成之后，工序进入执行状态，在工序执行过程中，MES将实时获取质量特性的实际检测值、零部件的实际供应商、实际操作工与设备信息相关信息，存入产品档案表，从而实现了MES的信息追溯作用。同时，对于实时采集的质量特性检测值与零部件供应商，MES的监控模块自动与质量特性标准值和预先设定零部件供应商进行比较，一旦发生异常，将通过报警仪器进行异常报警，请求处理，从而实现了MES监控生产的作用。图6(b)中显示的是HFUTIE-MES的部分监控界面。
5 结论
MES综合考虑了制造系统的计划和进度安排、追踪、监视和控制、物料流动、质量管理、人员设备等各种信息，实现了制造自动化战略。本文所构建的基于系列件的产品基础数据模型，解决了多品种、小批量生产模式下制造企业系列化产品的结构BOM数据构建与管理问题，实现了低数据存储量、低配置操作量、高配置柔性、高运行效率的优化目标;工艺配置导向的制造资源数据模型，则在产品配置数据的基础上，完成了以工序为核心、人员、设备、零部件等制造资源的有机集成，进而为MES在企业柔性生产过程中实现精确指导、实时监控以及后续过程中产品生产信息的完备追溯提供了高内聚、低耦合的数据支撑。
摘要：通过分析MES在现场生产过程中的作用,提出了MES系统为应对柔性生产的需要而对车间制造资源基础数据的需求,构建了基于系列件的产品结构BOM数据模型,并利用工序的纽带作用,映射出了产品工艺配置,实现了以制造工艺为核心可配置柔性MES。并以HFUTIE-MES为应用实例,验证了上述理论的可行性和有效性。
关键词：MES,制造资源,BOM,工艺配置,系列件
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