潘可峰，徐克林

（同濟(jì)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，上海 201400）

0 引言

BOM即產(chǎn)品物料清單（Bill of Material），在許多現(xiàn)代制造型企業(yè)中，企業(yè)是以BOM為主線組織新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)與生產(chǎn)的，中央空調(diào)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性決定了其BOM特點(diǎn)。在大規(guī)模定制生產(chǎn)環(huán)境下，顧客的個(gè)性化需求必然造成產(chǎn)品的多樣化，從而引起產(chǎn)品本身規(guī)格的多變和復(fù)雜性，例如，若C公司能向客戶提供10種不同規(guī)格的冷水盤(pán)管，8種不同規(guī)格的過(guò)濾器，4種風(fēng)機(jī)類(lèi)型，3種不同的顏色，4種框架類(lèi)型滿足客戶的定制需求，這樣就能組合出10×8×4×3×4=3840種最基本款的中央空調(diào)，如果按照標(biāo)準(zhǔn)BOM的方式建立物料清單，就必須建立3840個(gè)基本款BOM，事實(shí)上，對(duì)于中央空調(diào)而言，可選的配置有很多種，由此而產(chǎn)生的可能的最終產(chǎn)品數(shù)量是一個(gè)天文數(shù)字，如圖1所示。

1 基于智能提取的BOM自動(dòng)生成方法

圖1 簡(jiǎn)化中央空調(diào)產(chǎn)品族的BOM結(jié)構(gòu)模型

在大規(guī)模定制的生產(chǎn)環(huán)境下，產(chǎn)品系列的BOM模塊化方法可以快速地解決BOM生成問(wèn)題，但對(duì)設(shè)計(jì)人員的經(jīng)驗(yàn)依賴度較大，需要設(shè)計(jì)人員做出一定的判斷選擇，否則容易導(dǎo)致錯(cuò)誤的BOM配置，最終影響產(chǎn)品的正確生產(chǎn)。

智能提取就是通過(guò)對(duì)客戶訂單中各種信息的集成，使用多種計(jì)算模型與線性計(jì)算方法，得出符合訂單要求的產(chǎn)品配置數(shù)據(jù)，使設(shè)計(jì)人員可以做出快速正確的決策與選擇。

構(gòu)建一種基于智能提取的物料清單生成方法，可為企業(yè)提高客戶需求響應(yīng)提供一種可行的解決方案。智能提取的BOM生成方法從物料需求計(jì)劃系統(tǒng)中提出按產(chǎn)品族組織的模塊化物料清單，通過(guò)輸入用戶定制需求信息，經(jīng)過(guò)多元回歸分析，得到滿足客戶需求的配置信息，顯著提高了企業(yè)對(duì)客戶需求的響應(yīng)能力和物料清單的準(zhǔn)確性。實(shí)現(xiàn)了對(duì)客戶需求的快速響應(yīng)，并極大地改善了BOM的生成速度與正確性。

1.1 基于智能提取的BOM生成流程設(shè)計(jì)

在獲得客戶的訂單需求數(shù)據(jù)并分類(lèi)相應(yīng)的產(chǎn)品族BOM模塊后，智能提取的BOM生成流程為：首先，從ERP系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中提取原有的訂單數(shù)據(jù)以及BOM數(shù)據(jù)，再通過(guò)轉(zhuǎn)換與上傳，儲(chǔ)存回公司的ERP系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用查詢與分析軟件，對(duì)新輸入的客戶訂單信息進(jìn)行分析，得到客戶需求和機(jī)組部件的BOM模塊所匹配的代碼，提取出模塊化BOM，為設(shè)計(jì)師提供可靠的設(shè)計(jì)決策支持，流程如圖2所示。

圖2 客戶信息到產(chǎn)品BOM的智能提取處理過(guò)程

從C公司現(xiàn)有ERP系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)，通過(guò)轉(zhuǎn)換和上傳，使客戶訂單需求的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有效數(shù)據(jù)，再經(jīng)過(guò)計(jì)算與分析，就可以得到符合客戶訂單需求的空調(diào)機(jī)組配置清單，如圖3所示。

圖3 C中央空調(diào)公司客戶訂單需求和空調(diào)配置清單

從圖3中可以看出，客戶訂單信息，空調(diào)機(jī)組配置信息和其他信息間關(guān)系的構(gòu)建，達(dá)成了智能提取BOM流程的基礎(chǔ)：首先空調(diào)機(jī)組的使用需求由客戶提出，然后生產(chǎn)企業(yè)根據(jù)客戶需求，配合空調(diào)機(jī)組各個(gè)部件模塊組的數(shù)據(jù)，計(jì)算并分析后，提出符合客戶要求的空調(diào)機(jī)組各部件兼容方案，最后提取各個(gè)BOM模塊組裝整體機(jī)組。

1.2 BOM模塊的智能提取模型

以C公司某型中央空調(diào)機(jī)組BOM模塊的智能提取為例進(jìn)行分析，假設(shè)，n個(gè)客戶的訂單需求信息與機(jī)組某個(gè)部件的BOM模塊滿足線性關(guān)系，可構(gòu)建得到下列線性模型：

其中：代表機(jī)組配置部件模塊的是y1，y2，...，yn，(假設(shè)為盤(pán)管迎風(fēng)面積)；代表客戶需求數(shù)據(jù)的是x1，x2，...，xn， (假設(shè)為最大冷量)；隨機(jī)變量為e1，e2，...，en，表示預(yù)設(shè)期望值為0，但可能隨機(jī)變化的變量。

得到：Y = Xβ + e

求解最小二乘估計(jì)β，便可完成對(duì)客戶訂單需求的準(zhǔn)確定位，并將BOM中相關(guān)需求零部件的函數(shù)關(guān)系最終確定下來(lái)。運(yùn)用線性回歸分析可知：有且只有一個(gè)β=(x'x)-1x'y ，使其滿足 Q(β)= y'(1-(x'x)-1x')y 足夠小，（擬合殘差的平方和用Q表示，代表分析數(shù)據(jù)與回歸線的相似度）。

同時(shí)也應(yīng)當(dāng)建立非線性回歸模型，對(duì)于BOM中部分不滿足線性關(guān)系的零部件數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

1.3 數(shù)據(jù)分析

提取C企業(yè)ERP數(shù)據(jù)庫(kù)中，某型機(jī)組已存在的眾多客戶訂單信息及機(jī)組BOM配置信息，得到機(jī)組BOM中的對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)為：“盤(pán)管迎風(fēng)面積(y)”，“最大冷量(x1)” 和“盤(pán)管管數(shù)(x2)”、“翅片數(shù)量(x3)”、“冷水阻力系數(shù)(x4) ”如表1所示。

表1 某中央空調(diào)型號(hào)最大冷量與客戶需求要素對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)

利用C公司計(jì)算分析軟件，所得結(jié)果如表2所示。從表2可計(jì)算得出，盤(pán)管迎風(fēng)面積與最大冷量的相關(guān)系數(shù)是0.972，與盤(pán)管管數(shù)的相關(guān)系數(shù)是0.916，與翅片數(shù)量的相關(guān)系數(shù)是0.952，與冷水阻力的相關(guān)系數(shù)為0.398。以上數(shù)據(jù)表明，盤(pán)管迎風(fēng)面積與最大冷量、盤(pán)管管數(shù)及翅片數(shù)量存在明顯的相關(guān)關(guān)系，與冷水阻力不存在明顯的相關(guān)關(guān)系。

表2 相關(guān)系數(shù)矩陣

從空調(diào)知識(shí)可知，實(shí)際應(yīng)用中最大冷量受盤(pán)管迎風(fēng)面積、盤(pán)管管數(shù)和翅片數(shù)量的影響遠(yuǎn)大于冷水阻力系數(shù)，兩者不存在明顯的相關(guān)關(guān)系。

表3 中央空調(diào)選型軟件得出的回歸系數(shù)

通過(guò)選型計(jì)算軟件得到表3的非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)，可得BOM模塊的智能提取模型分別為：

模型Ⅰ：y(盤(pán)管迎風(fēng)面積)=186.645+2.86x2(最大冷量)；

模型Ⅱ：y(盤(pán)管迎風(fēng)面積)=165.899+1.925x2(盤(pán)管管數(shù)) + 0.92x3(翅片數(shù)量)。

通過(guò)選型計(jì)算軟件得到表3的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)，可得BOM模塊的智能提取模型分別為：

模型Ⅰ：y(盤(pán)管迎風(fēng)面積)=0.982x2(最大冷量)；

模型Ⅱ：y(盤(pán)管迎風(fēng)面積)=0.689x2(盤(pán)管管數(shù))+ 0.398x3(翅片數(shù)量)。

根據(jù)以上模型，可以對(duì)選擇符合用戶需求的盤(pán)管模塊BOM提供很好的輔助決策作用。

2 模塊化配置在中央空調(diào)產(chǎn)品BOM自動(dòng)化生成中的應(yīng)用

模塊化配置通常用于有眾多選配及組合的可定制產(chǎn)品，以裝配最終產(chǎn)品為目標(biāo)，建立大量低層次的部件模塊，通過(guò)裝配組合形成最終產(chǎn)品。

對(duì)于中央空調(diào)制造這種大規(guī)模定制生產(chǎn)的制造行業(yè)來(lái)講，如果在上文所述的智能化模塊提取過(guò)程之后，通過(guò)部件模塊的配置，能夠自動(dòng)生成完整的機(jī)組BOM，將大大提高企業(yè)的設(shè)計(jì)效率。

以C公司中央空調(diào)制造業(yè)務(wù)為例，如圖1所示，中央空調(diào)系列平臺(tái)有：39G，39CBF，39XT等，而39G系列又可以有不同的組合配置，有基本類(lèi)型組合配置和選裝零件組合配置。比如過(guò)濾器為基本可選配置，冷水盤(pán)管為基本可選配置，有些機(jī)型可選配控制器，其控制模塊功能可選，風(fēng)量為2千風(fēng)量～10萬(wàn)風(fēng)量可選，顏色有白色、藍(lán)色、鍍鋅等。

2.1 模塊化構(gòu)造可配置BOM

根據(jù)機(jī)組配置組合構(gòu)造BOM，可以利用模塊化方法，準(zhǔn)確地反映客戶需求。以39G機(jī)組為例，如表4所示。

表4 39G系列中央空調(diào)配置BOM示例

其中39LU2、G3、28CU1800各自為框架、過(guò)濾器和冷水盤(pán)管的功能模塊代碼，在所建立的基本件和選配件模塊的基礎(chǔ)上，中央空調(diào)可配置BOM能夠很容易地表示出來(lái)，可以根據(jù)客戶需求，靈活地設(shè)置中央空調(diào)的配置。

2.2 標(biāo)志位法構(gòu)造零件級(jí)矩陣形BOM模塊

中央空調(diào)零件成千上萬(wàn)，為了組合BOM模塊，如對(duì)所有零件進(jìn)行分配，工作量將十分巨大，但是，如果利用標(biāo)志位進(jìn)行標(biāo)示，建立起矩陣形BOM，就可詳細(xì)地表達(dá)出每個(gè)零件與模塊的關(guān)系。如表5所示。

表5中，通過(guò)多種邏輯運(yùn)算符的運(yùn)用，零件與模塊的關(guān)系被準(zhǔn)確的標(biāo)示了出來(lái)。

邏輯代碼“+”表示 “與”，邏輯代碼“-”表示“否”，邏輯代碼“%”表示“或”。例如：

12345A，該零件用于39LU2或39LU3或39LU5框架部，同時(shí)用于34CU3600模塊(表示該零件為34CU3600冷水盤(pán)管部模塊與各種可選配的框架部連接安裝時(shí)所用)。

12345B，該零件用于39LU2框架部，且用于G3F5過(guò)濾器部模塊(表示該零件是一個(gè)安裝G3F5過(guò)濾器部模塊到39LU2框架部上需要用到的零件)。

12345C，該零件用于39LU2框架部(表示該零件是39LU2框架部上用的零件)。

表5 針對(duì)模塊的零件級(jí)矩陣形BOM示例

12345D，該零件用于39LU2框架部，且不用于CF5模塊(表示該零件是一個(gè)當(dāng)39LU2框架部上不安裝G3F5過(guò)濾器部模塊時(shí)，作為替代品將被使用的零件，因?yàn)闊o(wú)G3F5過(guò)濾器時(shí)，應(yīng)該需要安裝一塊擋風(fēng)板)。

……

通過(guò)邏輯運(yùn)算符的運(yùn)用，使零件的矩陣表示獲得了計(jì)算屬性，并豐富了零件與中央空調(diào)BOM模塊關(guān)系的表示方法。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文根據(jù)中央空調(diào)企業(yè)大規(guī)模定制化的生產(chǎn)特點(diǎn)，以應(yīng)用于C中央空調(diào)公司的BOM結(jié)構(gòu)為例，通過(guò)對(duì)典型中央空調(diào)產(chǎn)品的BOM結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，構(gòu)建了一種可配置BOM的智能化自動(dòng)生成方法，解決了中央空調(diào)企業(yè)產(chǎn)品因大量可選配置而導(dǎo)致的BOM數(shù)據(jù)量大，設(shè)計(jì)與維護(hù)困難的問(wèn)題，能夠有效減少中央空調(diào)可配置產(chǎn)品的BOM設(shè)計(jì)與維護(hù)成本。有力地支持了應(yīng)對(duì)客戶需求變化的快速工程變更，并能夠?yàn)槠髽I(yè)管理層提供有效的服務(wù)和決策支持。

[1] 李大偉,蘇翔,楊艷艷.基于模板、模塊、約束的BOM可配置模型[J].計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用,2008,(09).

[2] 陳豐照.應(yīng)用商業(yè)智能系統(tǒng)提升水泥企業(yè)管理效率[J].中國(guó)水泥,2008,(03).

[3] 王秋煥.面向顧客化大量生產(chǎn)的物料需求算法的改進(jìn)[J].成組技術(shù)與生產(chǎn)現(xiàn)代化,2007,(3).

[4] 毋濤,姜壽山,陳永當(dāng),張建華.基于擴(kuò)展Gozintograph的BOM多視圖研[J].重型機(jī)械,2006,(4).