网络嵌入对大型复杂产品制造业供应链绩效的影响研究

网络嵌入已经成为影响大型复杂产品制造业供应链绩效的主要因素之一。文章以我国航空制造业供应链为例,在分析网络结构嵌入和关系嵌入维度的基础上,提出供应链网络嵌入与供应链绩效之间关系的研究假设,并构建相应理论模型,通过实证分析来探究供应链网络嵌入对供应链绩效的影响机理。研究结果显示,供应链网络结构嵌入(节点度和中介中心度)和关系嵌入(信任、信息共享和共同解决问题)对大型复杂产品制造业供应链绩效具有显著影响,并且结构嵌入与关系嵌入之间存在理论上的结构关系。

逆向外包驱动大型复杂产品制造业集群升级的作用机理:“主-供”模式的调节作用

以大型复杂产品制造业集群为研究对象,考察了逆向外包驱动集群升级的作用机理。在分析逆向外包、"主制造商-供应商"生产组织模式、产品模块化与集群升级之间作用关系的基础上,构建了有中介的调节效应的理论模型,并以集群性质、集群规模和集群形成时间为控制变量,对该理论模型进行验证。结果表明:逆向外包对集群升级有显著的正向影响,"主制造商-供应商"模式对上述影响的正向调节作用是通过产品模块化这一中介变量实现的。

复杂产品制造信息集成规划内容与方法

分析了复杂产品制造业信息化的历程、面临的信息孤岛问题和企业信息集成规划需求的迫切性.结合企业的实际,提出了基于两化融合的复杂产品制造企业信息集成规划与实施的总体思路,并重点论述了其中数据管理规划、基于BOM的业务信息数据关联模型、系统集成的数据关联定义和规范化"就源取数"管理关键技术内容和示例.

复杂产品制造工程变更信息协同的信息成本预测

基于复杂产品制造工程变更需要高效的信息协同而产生大量信息成本的现状,本文应用系统动力学建立模型,以分析企业信息成本系统各要素之间的关联关系,构建包括信息决策成本、IT维护升级成本、信息流成本和信息技术成本的复杂产品制造信息成本模型,并利用Vensim软件对复杂产品制造业——CX船厂的信息成本进行动态仿真以及对主要因素进行灵敏度测试,结果表明:信息技术成本是复杂产品制造业信息成本的主要构成因素;同时,还分析了信息成本的趋势与影响因素特性,为复杂产品制造有效控制信息成本提供参考。

复杂产品制造企业供应链协同收益分配机制研究

合理的协同收益分配机制是提升复杂产品制造企业供应链协同绩效的主要途径之一。本文在对供应链协同动因进行分析的基础上,引入了博弈论的思想,运用Shapley值模型对复杂产品制造企业供应链的协同收益分配机制进行了研究,并结合案例提出了优化供应链协同收益分配机制的一些措施。

技术基础特征、资源整合能力对复杂产品制造企业标准制定的影响机制

考虑标准的知识综合性和兼容性,探索破解以往相关研究多认为技术复杂性和多样性会给创新带来阻碍的偏见,以及进一步丰富对复杂产品制造系统创新的研究,从促进企业制定标准的视角,以复杂制造企业为研究对象,构建以技术基础特征为自变量、资源整合能力为调节变量、标准制定为因变量的理论模型,收集2000—2016年我国30家轨道交通装备系统产品制造企业的专利、标准等相关数据,实证分析企业技术基础特征对标准制定的影响及资源整合能力的调节作用。结果发现:企业技术基础的多样性、复杂性有助于标准制定,且技术复杂性比技术多样性对标准制定具有更强的促进作用;资源整合能力增强技术复杂性对标准制定的正向影响,减弱技术多样性对标准制定的正向影响。据此提出,技术复杂性程度较高的复杂产品制造企业可着力提高自身集聚不同领域资源、控制资源的能力,增强其在复杂产品合作创新中的资源整合及主导作用;而技术多样性程度较高的复杂产品制造企业,则需将其资源整合能力控制在一定水平。

复杂产品协同制造支撑环境技术的研究

简要描述了复杂产品协同制造支撑平台的系统组成、系统集成技术及其主要技术特点。重点介绍了目前自行开发成功并初步应用的多学科复杂产品虚拟样机工程支撑平台及其关键部件。该平台的新技术包括:①基于多约束条件下项目进度管理与优化为核心的项目管理技术,支持复杂产品虚拟样机工程全生命周期的管理与开发;②基于HLA/XML/Web中间件技术的多学科领域CAx/DFx工具集成方案;③符合OMG/MDA体系结构、面向组件技术、面向多学科领域的复杂产品虚拟样机高层建模语言;④基于组件技术、元模型技术、状态机理论的多学科虚拟样机协同建模与协同仿真;⑤基于HLA/VR/GIS的2D/3D可视化;⑥基于PDM技术、XML规范,面向服务的模型库管理系统;⑦基于仿真组件模型的虚拟样机仿真模型快速组装。

反求工程与快速原型集成的复杂曲面产品制造技术

在研究了反求工程的输出接口与快速成型输入接口标准与技术的基础上 ,提出了一种反求工程 (RE)与快速原型 (RP)直接集成的复杂曲面产品快速开发的方法 ,即利用基于断层测量及光学三角形法测量的点云数据直接构造STL (Stereoithography)模型文件 ,并输入到LPS(LaserPrototypingSystem)快速成型系统 ,直接用于制作产品原型 ,从而避开了传统反求工程中的复杂曲面重构 ,因此极大地缩短了这类产品的开发周期 ,降低了开发成本 .数字化动态人体模型快速开发的工程实例表明 ,该方法比传统曲面建模制造技术的效率提高了 5 5 % .

复杂系统(产品)集成制造工程的技术研究与应用

基于现代集成制造的理念、方法、技术、工具,结合实践,提出并研究了一种能改善复杂产品研发时间(T)、质量(Q)、成本(C)、服务(S)的系统工程———称为“复杂系统(产品)集成制造工程”(简称COSIME)。阐述了它的内涵、系统框架和技术体系,并给出了其中具有特点的6类关键技术的阶段研究成果,包括基于人制管理及有关先进制造模式的复杂产品集成制造系统的经营管理模式;基于项目管理理念的异地企业间并行工程方法与技术;复杂产品虚拟样机工程方法与技术;基于分布仿真技术的复杂产品概念设计与性能评估系统;复杂产品质量控制与管理系统;基于PLM及网格技术的两种复杂产品全生命周期活动集成制造支撑平台等。

装备制造企业生产物流仿真系统

分析了装备制造企业生产物流的特点,属于典型的离散型复杂装备制造企业,生产过程复杂、物流供应链复杂,产品批量小,以定制生产为主。提出了基于离散事件建模的生产物流过程模型,研究了影响企业生产物流的约束条件及其相互关系;设计了装备制造企业生产物流仿真系统,实现了生产全过程的物流仿真。基于生产物流仿真系统,以某大型企业为研究应用背景,量化分析了生产过程物流的关键因素,并给出了相应建议。

基于融合特征t-SNE降维的控制图质量异常模式识别

为解决控制图质量异常模式识别中,实时质量数据呈现出高维非线性等复杂特征导致模型过拟合以及失真等问题,提出一种基于融合特征t分布随机近邻嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding, t-SNE)降维的控制图质量异常模式识别方法.首先,从生产过程动态数据流中提取其统计特征、形状特征并与原始特征进行融合,形成动态数据流的高维融合特征;然后利用t-SNE算法对融合特征进行降维, t-SNE算法能够有效地处理线性和非线性数据,并产生更有意义的聚类;进而利用一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural networks, 1DCNN)作为分类器实现复杂产品制造过程的质量异常模式识别;最后,通过仿真实验将本文所提方法与单一类型特征方法、融合特征方法以及融合特征主成分分析法(principal component analysis, PCA)、核主成分分析(kernel PCA, KPCA)和局部线性嵌入算法(locally linear embedding, LLE)降维方法的识别模型进行比较,并利用锂离子电池极片制造过程为例进一步说明本文模型的有效性与实用性.仿真与实例结果表明,本文所提算法具有更高的识别效率和精度,特别适用于处理在复杂产品制造过程背景下的高维非线性数据.