cell

2026/1/27 19:35:08

? 基于制造属性的编码系统

? 基于设计属性和制造属性的编码系统

编码通过简单字符和符号的组合来表达零件或产品的属性,同一个字符的不同解释方式会影响到编码所表达的含义。在以上任何一种编码系统中,根据编码具体字符或数字的解释方式,可以将编码结构归为以下三类: ? 分级结构(Hierarchical Structure):一个字符或数字的含义依赖于它前

面字符的含义而存在,同一个字符因为前缀字符的不同而具有不同的意义 ? 链式结构(Chain-Type Structure):每个字符都具有固定的含义,不因编

码中其它字符组合的不同而改变 ? 混合结构(Mixed-Mode Structure):以上两种方式的结合

〔例〕

假设两个零件编码分别为15和25。在分级结构下,1表示零件为圆柱体,2表示长方体。第二位上的5的含义根据前面是1还是2而定。假如我们定义:第一位为1时,5为零件长与直径之比;而当第一位为2时,5为零件长与底面长之比。这样同样的“5”却因为前缀的不同而有不同的含义。在链式结构下,我们会做这样的规定:第一位表示零件形状,1为圆柱体,2位长方体;第二位表示零件长度。这样15和25表示的零件都是长度为5。“5”在不同的编号中都表示长度为5。

编码所包含的内容、解释方式和结构,在不同产业中有不同的标准。依产业、企业管理手法的不同而采用最合适的编码方式。

按照编码过的零件进行分组操作,常用的算法是通过编码计算零件距离,再根据零件距离进行聚类。

2.2.3.2. 零件距离

零件距离:一般应用于链式结构编码的零件。对于每一项零件属性,以属性差的绝对值作为零件在这一属性上的距离,所有属性的距离之和即为两个零件的零件距离。比如以下两个零件在B属性上的距离为 |2-5| = 3, 两个零件的距离为9。 零件 X Y

零件距离除了直接用差的绝对值计算外,还有其它的计算方式

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A 1 2 B 2 5 C 4 4 D 3 2 E 2 2 F 5 5 G 1 5 绝对距离(Absolute Metric)

dxy??|xk?yk|

直线距离(Euclidean Metric)

dxy?

k?(x?yk)2

海明距离(Hamming Distance Metric)

dxy???(xk,yk)

(xk?yk)?1  其中 ?(xk,yk)??

(xk?yk)?0  2.2.3.3. 分级聚类方法(Hierarchical Clustering)

选用合适方法计算需要分类的零件两两间的距离,列成矩阵形式,然后将最

接近的两个零件归为一组,修改矩阵,再选择距离最近的两个零件归为一类,如此反复,直到所有零件都归类完毕。

〔例〕

零件及编码 零件 1 2 3 4 5 6

零件距离矩阵(可以使用不同的计算方式)

零件 1 2 3 4 5 6

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A 3 4 4 5 4 3 B 1 3 2 1 2 1 C 1 1 1 1 1 1 D 6 5 5 6 5 6 E 3 1 1 3 1 3 F 8 8 8 7 5 6 G 0 1 0 0 1 2 H 7 4 4 7 4 7 1 - 10 8 3 12 4 2 10 - 2 11 4 12 3 8 2 - 9 4 12 4 3 11 9 - 11 5 5 12 4 4 11 - 10 6 4 12 12 5 10 - 此时距离最小为零件2和3,将他们归为一组,获得新的零件距离矩阵

零件 1 (2,3) 4 5 6

在确定零件x与零件组(2,3)的距离时有多种方法,比如采用x到两个零件2,3的距离的均值、最大值或最小值等方法。这里用的方法是取最小值。比如零件1到2的距离为10,1到3的距离为8,那么1到(2,3)的距离取为8。

继续以上步骤,我们可以逐步把零件分类完全:

零件 (1,4) (2,3) 5 6

零件 (1,4,6) (2,3,5)

依据以上的聚类过程,我们绘制出了如下的聚类图表:

0 2 3 4 8 2 3 5 1 4 6 (1,4,6) - (2,3,5) 8 - (1,4) (2,3) - 8 - 5 11 4 - 6 4 12 10 - 1 - (2,3) 8 - 4 3 9 - 5 12 4 11 - 6 4 12 5 10 - 灰色背景部分表示当零件距离阈值为2时,零件2和3可以合幷为一个组。以此类推。

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通过选定合适的阈值(Threshold),我们可以设定零件族数量;也可以反过来,根据我们需要的零件族数来确定阈值。

比如我们选定阈值为3,就可以获得四个零件族:(2,3), 5,(1,4),6。或者我们只需要两个零件族,那么将阈值设为4。

2.2.4. 生产流程分析(Production Flow Analysis, 制程分析)

制程分析包括数据收集、加工路径分类、PFA表和聚类分析四个环节。

? 数据收集的主要内容是获得每个零件所要执行的操作以及操作的顺序。另

外,标准作业时间、需求量等辅助信息对后面的布置设备、调配产能等有

重要的作用。

? 在加工路径分类阶段,所有的加工工序或者所用的设备都被编号。通过相

同或相近加工工序的零件分为一类,这样的每一个类都称为一个零件族。 ? PFA表列出每个零件族中的产品和对应所用的机器设备,列为矩阵形式。

用1表示相应的零件需要使用某设备,0表示不需要使用。PFA图也被称为“零件-设备关系矩阵(Part-Machine Incidence Matrix)”。 ? 聚类分析阶段,通过ROC(Rank Order Clustering)等方法对零件和设备

分类归类。

〔例〕 PFA表

假设有零件1,2,3和机器A, B, C, D, E。已知零件1,2,3所需要的机器分别为: 1:A, B, E 2:B, C, D 3:A, C, D, E

那么相应的PFA表如下

PFA 1 2 3

ROC

ROC(Rank Order Clustering)是通过调整机器和零件顺序,使机器和零件在矩阵中尽可能集中。对应于生产实际,就是零件尽可能只使用一组机器,而每

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A 1 1 B 1 1 C 1 1 D 1 1 E 1 1


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