陳金升，廖 燕

（1.武漢理工大學(xué) 汽車(chē)學(xué)院，湖北 武漢 430070；2.現(xiàn)代汽車(chē)零部件技術(shù)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 武漢理工大學(xué)，湖北 武漢 430070；3.汽車(chē)零部件技術(shù)湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心，湖北 武漢 430070）

基于Matlab的模糊聚類(lèi)法在零部件供應(yīng)物流中的應(yīng)用

陳金升1,2,3，廖 燕1,2,3

（1.武漢理工大學(xué) 汽車(chē)學(xué)院，湖北 武漢 430070；2.現(xiàn)代汽車(chē)零部件技術(shù)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 武漢理工大學(xué)，湖北 武漢 430070；3.汽車(chē)零部件技術(shù)湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心，湖北 武漢 430070）

由于零部件在汽車(chē)生產(chǎn)過(guò)程中種類(lèi)繁多，在零部件供應(yīng)物流中，依據(jù)零部件所占空間的大小，對(duì)零部件進(jìn)行合理的搭配，可以充分利用物流運(yùn)輸車(chē)輛的有效空間，降低其運(yùn)輸成本。通過(guò)對(duì)零部件消耗體積的模擬，基于Matlab軟件，采用模糊聚類(lèi)法對(duì)汽車(chē)零部件搭配進(jìn)行研究，分析了零部件裝載運(yùn)輸過(guò)程中依據(jù)消耗體積進(jìn)行聚類(lèi)搭配模式，最終實(shí)現(xiàn)零部件物流配送的優(yōu)化。

零部件；搭配；Matlab；模糊聚類(lèi)；供應(yīng)物流

1 引言

近年來(lái)，我國(guó)的汽車(chē)行業(yè)進(jìn)入了高速發(fā)展期，業(yè)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)激烈。我國(guó)汽車(chē)企業(yè)要想迅速發(fā)展、脫穎而出，一方面要在不斷引進(jìn)國(guó)外先進(jìn)技術(shù)的條件下尋求自我創(chuàng)新發(fā)展，另一方面要轉(zhuǎn)變管理理念，優(yōu)化運(yùn)營(yíng)流程，降低企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本，提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，增強(qiáng)自身競(jìng)爭(zhēng)力。得到業(yè)內(nèi)廣泛認(rèn)可的生產(chǎn)模式：精益生產(chǎn)、準(zhǔn)時(shí)化生產(chǎn)（JIT）、豐田生產(chǎn)方式（TPS）等，在汽車(chē)行業(yè)發(fā)揮的作用越來(lái)越重要，使得汽車(chē)企業(yè)在尋求高效益、低成本的同時(shí)將更多的注意力集中在零部件供應(yīng)物流上。創(chuàng)新供應(yīng)模式、降低供應(yīng)成本、提高供應(yīng)效率能夠減少汽車(chē)生產(chǎn)企業(yè)對(duì)零部件供應(yīng)物流的投入，保證整車(chē)生產(chǎn)順利進(jìn)行。

在運(yùn)輸過(guò)程中，汽車(chē)零部件進(jìn)行合理裝配，是滿(mǎn)足生產(chǎn)需求、提高物流運(yùn)輸車(chē)輛有效空間利用率的關(guān)鍵。零部件的配裝直接關(guān)系到能否滿(mǎn)足汽車(chē)生產(chǎn)制造的要求和物流車(chē)輛空間的有效利用率等。在此類(lèi)問(wèn)題研究中，很多學(xué)者主要對(duì)零部件供應(yīng)物流車(chē)輛空間的有效利用率構(gòu)建模型或者應(yīng)用不同的算法解決，在不同物品用同一物流車(chē)輛進(jìn)行供應(yīng)時(shí)，只是將所運(yùn)輸貨物的價(jià)值和一定容積內(nèi)物體的重量等相關(guān)條件作為參考[1]。依據(jù)整車(chē)裝配生產(chǎn)工序的需求，在零部件物流供應(yīng)系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)“按需運(yùn)輸、快速送達(dá)”的前提下，降低零部件運(yùn)輸成本、增加對(duì)運(yùn)輸車(chē)輛有效空間的利用率是整個(gè)零部件物流供應(yīng)鏈的核心和難點(diǎn)。針對(duì)零部件供應(yīng)物流裝載工程中如何提高運(yùn)輸車(chē)輛有效空間利用率，利用Matlab軟件，對(duì)種類(lèi)多樣、大小不一的零部件在裝載過(guò)程中進(jìn)行模糊聚類(lèi)分析，滿(mǎn)足整車(chē)裝配生產(chǎn)工序的需求下，提高零部件物流供應(yīng)系統(tǒng)中裝載過(guò)程對(duì)車(chē)輛有效空間的利用率，降低成本。

2 汽車(chē)零部件的匹配供應(yīng)及組配方法

2.1 汽車(chē)零部件的匹配供應(yīng)

汽車(chē)構(gòu)造復(fù)雜，在整車(chē)的裝配流水線(xiàn)上，不同的裝配工序所需要的零部件各不相同，若汽車(chē)零部件物流配送系統(tǒng)出現(xiàn)問(wèn)題，任何零部件不能及時(shí)、搭配送到整車(chē)制造商，將會(huì)導(dǎo)致整個(gè)生產(chǎn)流水線(xiàn)無(wú)法正常運(yùn)行?？梢?jiàn)，零部件的配送對(duì)于整車(chē)企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程意義重大。零部件準(zhǔn)時(shí)化的物流配送以及符合流水式的生產(chǎn)需求，旨在確保在最小的庫(kù)存成本和運(yùn)輸成本下，整車(chē)的裝配工序能夠順利進(jìn)行。汽車(chē)是一個(gè)整體，其零部件在需求上具有一定的相關(guān)性，因此汽車(chē)零部件的物流配送系統(tǒng)，應(yīng)該與整車(chē)裝配一定時(shí)間內(nèi)流水線(xiàn)的需求相匹配。

由于汽車(chē)是一個(gè)完整的整體，生產(chǎn)制造流水線(xiàn)裝配加工過(guò)程中對(duì)零部件的需求，無(wú)論是零部件的品種還是數(shù)量上都存在一定的相關(guān)性，而根據(jù)這種相關(guān)性，可以確定在生產(chǎn)制造流水線(xiàn)一定裝配時(shí)間內(nèi)，所需供應(yīng)的零部件的種類(lèi)和數(shù)量。為了對(duì)物流系統(tǒng)供應(yīng)的零部件實(shí)現(xiàn)快速最大化的利用，依據(jù)裝配需求進(jìn)行零部件的實(shí)時(shí)物流供應(yīng)，在最小的庫(kù)存成本和運(yùn)輸成本下，確保整車(chē)裝配流水線(xiàn)作業(yè)能夠不間斷地運(yùn)行。

為了減少在零部件運(yùn)輸過(guò)程中的成本，充分利用物流車(chē)輛的有效運(yùn)輸空間，在物流運(yùn)輸車(chē)裝載的過(guò)程中，對(duì)零部件歸類(lèi)組合，然后裝載到車(chē)輛中[2]。但整車(chē)企業(yè)所需的零部件結(jié)構(gòu)多樣、大小不一，對(duì)車(chē)輛裝載的利用率一直較低，使其運(yùn)輸成本一直都保持在較高的水平。在確保零部件搭配供應(yīng)的條件下，要充分考慮如何對(duì)裝載的貨物科學(xué)搭配，從而有效提高車(chē)輛的裝載利用率。

2.2 零部件匹配供應(yīng)中的組配方法

依據(jù)整車(chē)裝配工序的需求，將所需的零部件進(jìn)行合理組配，尋求待裝的零部件搭配優(yōu)化組合，實(shí)現(xiàn)對(duì)裝載車(chē)輛有效空間的最大化利用。整車(chē)企業(yè)所需的零部件結(jié)構(gòu)多樣、大小不一，使其與裝載車(chē)輛的有效空間實(shí)現(xiàn)最大化的搭配過(guò)程非常復(fù)雜，在較短的時(shí)間內(nèi)難以尋找到最佳的搭配裝載方案。當(dāng)前，汽車(chē)技術(shù)迅猛發(fā)展，應(yīng)用到汽車(chē)上的新的零部件層出不窮，為了降低在拼裝過(guò)程中由于零部件種類(lèi)快速增加造成的搭配復(fù)雜度，采用零部件組配后的體積來(lái)表示其在運(yùn)輸過(guò)程中所利用的物流車(chē)輛運(yùn)輸空間的大小，依據(jù)零部件空間結(jié)構(gòu)相似度組配成新的體積單元，然后按照新的體積單元進(jìn)行運(yùn)輸車(chē)輛的裝載，實(shí)現(xiàn)汽車(chē)零部件的組配，充分利用運(yùn)輸車(chē)輛的有效空間。

在整車(chē)裝配流水線(xiàn)上，零部件按照一定的裝配順序出現(xiàn)在流水線(xiàn)上，當(dāng)零部件未按時(shí)到達(dá)，而整車(chē)裝配流水線(xiàn)到了需要該零部件的工位，就會(huì)造成整個(gè)流水線(xiàn)生產(chǎn)停滯，導(dǎo)致后續(xù)工位正常配送來(lái)的零部件庫(kù)存增加。在整車(chē)裝配流水線(xiàn)的固定工位中，裝配所需要的零部件的時(shí)間是相同的，在對(duì)零部件的物流配送中，將這些零部件歸為相同的優(yōu)先級(jí)別。在零部件配裝過(guò)程中，應(yīng)該充分考慮工位所需零部件的先后順序，按照“先用先運(yùn)”的原則進(jìn)行零部件的物流供應(yīng)，滿(mǎn)足整車(chē)生產(chǎn)流水線(xiàn)在生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)零部件的需求。本文依據(jù)模糊聚類(lèi)的原理，對(duì)所需空間相似的零部件進(jìn)行組配，構(gòu)成新的結(jié)構(gòu)單元，使其相似于某一個(gè)長(zhǎng)方體的結(jié)構(gòu)，從而形成搭配方案，最后依據(jù)零部件裝載的要求對(duì)搭配方案加以修訂。按照上述零部件供應(yīng)裝載原理，能夠?qū)崿F(xiàn)按需供應(yīng)的前提下，提高運(yùn)輸車(chē)輛的有效空間利用率。

3 模糊聚類(lèi)法的原理

采用模糊數(shù)學(xué)語(yǔ)言對(duì)事物按一定的要求進(jìn)行描述和分類(lèi)的數(shù)學(xué)方法稱(chēng)為模糊聚類(lèi)分析[3]，是根據(jù)事物本身的特性研究個(gè)體分類(lèi)的方法。

3.1 模糊相似矩陣

若模糊關(guān)系R是X上各元素之間的模糊關(guān)系，且滿(mǎn)足：

（1）自反性：R(x,x) =1；

則稱(chēng)R是X上的一個(gè)模糊相似關(guān)系。

3.2 模糊等價(jià)矩陣

（1）自反性：rii=1，i=1,2,…,n；

（2）對(duì)稱(chēng)性：rij=rji，i,j=1,2,…,n；

（3）傳遞性：R°R?R。

3.3 模糊矩陣的λ截矩陣

顯然，A的λ-截矩陣為布爾矩陣。

3.4 模糊聚類(lèi)分析的步驟

（1）特征抽取，建立原始數(shù)據(jù)矩陣。假設(shè)待分類(lèi)對(duì)象集合中的每個(gè)元素具有m個(gè)特征，設(shè)第i個(gè)對(duì)象Xi的第j (j=1,2,…,m )個(gè)特征為xij，則Xi就可以用這m個(gè)特征的取值來(lái)描述，記：

于是得到原始數(shù)據(jù)矩陣為：

（2）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，將矩陣轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。為了消除描述事物特征的量綱不同的干擾，便于分析和比較，在計(jì)算過(guò)程中對(duì)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。本文采用平移極差變換方法，公式如下：

（3）標(biāo)定，建立模糊相似矩陣。針對(duì)上述的標(biāo)準(zhǔn)化矩陣建立模糊相似矩陣R=(rij)n×n的過(guò)程又稱(chēng)為標(biāo)定，計(jì)算標(biāo)定的方法很多，主要包括三大類(lèi)方法：相似系數(shù)法、距離法、主觀(guān)評(píng)分法[4]。本文采用歐式距離法求模糊相似矩陣，公式如下：

（4）求傳遞包。對(duì)于不同的置信水平λ∈[0,1]，可以得到不同的分類(lèi)結(jié)果，從而形成動(dòng)態(tài)聚類(lèi)圖。常用的方法如下：傳遞閉包法、布爾矩陣法、直接聚類(lèi)法[5-6]。本文采用基于模糊聚類(lèi)分析的傳遞閉包方法來(lái)求傳遞包。

X、Y、Z為有限論域時(shí)，即 X={x1,x2,…,xn},則Q、R、S均可表示為矩陣形式：

其中S稱(chēng)為模糊矩陣Q與R的乘積。

當(dāng)論域?yàn)橛邢藜瘯r(shí)，傳遞閉包法很簡(jiǎn)便，即對(duì)相似矩陣 R，求 R2，R4，…，Rk，當(dāng) Rk°Rk=Rk時(shí)，便有

（5）求模糊矩陣的λ截矩陣。依次取λ∈[0 ,1]，截關(guān)系Rλ，Rλ是經(jīng)典等價(jià)關(guān)系，它誘導(dǎo)出X上的一個(gè)劃分XRλ，將X分成一些等價(jià)類(lèi)。確定相應(yīng)的λ截矩陣，則可以將其分類(lèi)。隨λ由大到小，分類(lèi)由細(xì)到粗，形成一個(gè)動(dòng)態(tài)的分類(lèi)圖。

4 基于Matlab的模糊聚類(lèi)分析的零部件搭配

零部件在物流供應(yīng)過(guò)程中進(jìn)行搭配運(yùn)輸，形成較大的體積單元，能夠充分利用車(chē)輛的有效運(yùn)輸空間，減少企業(yè)在零部件運(yùn)輸中的成本投入[7]。在零部件搭配過(guò)程中，對(duì)所需空間相似的零部件組配到一起，構(gòu)成新的結(jié)構(gòu)單元，使其相似于某一個(gè)長(zhǎng)方體的結(jié)構(gòu)，從而形成搭配方案。本文基于Matlab的模糊聚類(lèi)分析法，依據(jù)零部件所占空間大小加以聚類(lèi)，對(duì)汽車(chē)零部件搭配供應(yīng)物流進(jìn)行研究。

4.1 零部件消耗體積數(shù)據(jù)模擬

在零部件物流供應(yīng)系統(tǒng)中，對(duì)車(chē)輛所裝載的零部件消耗的體積進(jìn)行模擬，數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。

表1 零部件消耗體積數(shù)據(jù)模擬

4.2 基于Matlab的聚類(lèi)分析

4.2.1 建立標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。依據(jù)零部件消耗體積的模擬數(shù)據(jù)，集合表示零部件，則零部件消耗體積的五個(gè)指標(biāo)可描述如下：

由于各個(gè)數(shù)據(jù)的量綱不同，基于Matlab，采用聚類(lèi)分析的歐式距離法求其標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Y：

4.2.2 建立模糊相似矩陣。取c=0.2，按絕對(duì)值減數(shù)法進(jìn)行標(biāo)定，并利用歐式距離法求相似矩陣R：

4.2.3 求傳遞閉包。經(jīng)過(guò)計(jì)算得到傳遞閉包B：

4.2.4 計(jì)算λ截矩陣。經(jīng)過(guò)計(jì)算得到λ截矩陣，分別得出λ=1.000 0、λ=0.857 1、λ=0.142 9時(shí)對(duì)應(yīng)的λ截矩陣。

（1）當(dāng)λ=1.000 0時(shí)，得到的λ截矩陣為：

（2）當(dāng)λ=0.857 1時(shí)，得到的λ截矩陣為：

（3）當(dāng)λ=0.142 9時(shí)，得到的λ截矩陣為：

由λ的截矩陣可知：

當(dāng)λ=1.000 0時(shí)，將X分成四類(lèi)：{x7}、{x1，x5，x6}、{x2，x3，x4}、{x8，x9，x10}；

當(dāng)λ=0.857 1時(shí)，將X分成兩類(lèi)：{x7}、{x1，x2，x3，x4，x5，x6，x8，x9，x10}；

當(dāng)λ=0.142 9時(shí)，將X分成一類(lèi)：{x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7，x8，x9，x10}。

動(dòng)態(tài)聚類(lèi)圖如圖1所示。

圖1 動(dòng)態(tài)聚類(lèi)圖

4.3 基于模糊聚類(lèi)分析的零部件組配

依據(jù)模糊聚類(lèi)的結(jié)果，當(dāng)取λ＝0.857 1時(shí)，7為一類(lèi)，剩下的為一類(lèi)，除了7之外，剩下的組配順序是1、5結(jié)合然后和6組為一個(gè)整體，2、3結(jié)合然后和4組為一個(gè)整體，8、9結(jié)合然后和10組為一個(gè)整體，最后將以上三個(gè)整體組合為一個(gè)大的裝車(chē)整體。在組配過(guò)程中，經(jīng)過(guò)組配后若接近一個(gè)長(zhǎng)方體的結(jié)構(gòu)，則尋找新的零部件組配；若差別較大，則停止。這樣，能夠迅速的完成增加對(duì)物流運(yùn)輸車(chē)輛有效空間利用率的零部件的裝載過(guò)程。

5 結(jié)語(yǔ)

本文對(duì)基于Matlab的模糊聚類(lèi)法在汽車(chē)零部件搭配供應(yīng)物流中的應(yīng)用進(jìn)行研究，設(shè)計(jì)了零部件裝車(chē)運(yùn)輸時(shí)的搭配方式，依據(jù)聚類(lèi)的結(jié)果對(duì)零部件進(jìn)行組配，通過(guò)零部件的合理搭配，在提高運(yùn)輸車(chē)輛有效利用率的同時(shí)，還可以使運(yùn)輸成本降低，從而達(dá)到優(yōu)化配送的目的。

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Application of Fuzzy Clustering in Spare Parts Supply Logistics Based on Matlab

Chen Jinsheng1,2,3,Liao Yan1,2,3
(1.School of Automobile Engineering,Wuhan University of Technology,Wuhan 430070;
2.Hubei Key Laboratory for Modern Automobile Spare Parts&Technology at Wuhan University of Technology,Wuhan 430070;
3.Hubei Collaborative Innovation Center for Automobile Spare Parts&Technology,Wuhan 430070,China)

In this paper,based on a simulation of the space consumption of automobile spare parts and using the Matlab program,we carried out a study of the mixing of the automobile spare parts in transit using the fuzzy clustering algorithm,and analyzed the mixing pattern of the spare parts during the loading and transportation processes based on their space consumption which ultimately led to the logistics and distribution optimization of the spare parts.

spare parts;mixing;Matlab;fuzzy clustering;supply logistics

F224;F252.2

A

1005-152X(2017)08-0071-04

2017-06-25

陳金升（1990-），男，河南鄭州人，武漢理工大學(xué)汽車(chē)工程學(xué)院碩士研究生，研究方向：載運(yùn)工具運(yùn)用工程。

doi∶10.3969/j.issn.1005-152X.2017.08.017