源发出物料，按MU编号的奇偶为增添特性coor(两个值)，特性color的值不同，MU的图标也不同，在同一工位的处理时间分别为35s和45s，最终通过分流，把两种特性的MU分类。请设计模型实现上述功能，必要步骤请截图详细说明。

这是一个涉及到数据处理和决策流的问题，我们可以设计一个基于Python的数据处理模型，这里我将提供一个基本思路，而不是实际的代码截图，因为在这里无法显示图片。你可以按照以下步骤来创建这个模型：

1. **数据结构设计**:
- 创建一个字典或者类来存储源出物料信息，包含MU编号（MU_id）、coor、color以及处理时间（process_time）。例如：

     class MaterialUnit:
         def __init__(self, MU_id, coor, color, process_time):
             self.MU_id = MU_id
             self.coor = coor
             self.color = color
             self.process_time = process_time

2. **初始化数据**:
- 根据描述填充材料单元列表，区分奇偶性和颜色。

3. **分类规则**:
- 定义一个函数，检查MU的coor值的奇偶性，同时判断color是否不同。这通常会涉及到遍历材料单元列表并应用条件。

4. **处理时间计算**:
- 计算每个分类的总处理时间（假设在同一工位所有MU一起处理），对奇数coor和偶数coor分别累计。

5. **分流算法**:
- 决策逻辑：根据处理时间差异（35s vs 45s），可以选择优先处理处理时间较短的一组（例如，如果两者差别不大，可以根据其他因素如产量需求等进行调整）。

6. **结果输出**:
- 返回两个分类的结果列表，以及对应的总处理时间。

以下是伪代码示例：

def classify_material_units(units):
    odd_group = []
    even_group = []
    
    for MU in units:
        if MU.coor % 2 == 0 and MU.color != 'other_color':
            even_group.append(MU)
        else:
            odd_group.append(MU)

    # 计算处理时间
    total_odd_time = sum([MU.process_time for MU in odd_group])
    total_even_time = sum([MU.process_time for MU in even_group])

    # 分流逻辑（示例）
    if total_odd_time < total_even_time:
        return (odd_group, total_odd_time)
    else:
        return (even_group, total_even_time)

# 假设material_units是一个MaterialUnit对象的列表
result = classify_material_units(material_units)

请注意，实际操作中可能需要进一步优化数据处理流程，比如使用Pandas库进行高效处理。同时，你也可以选择将以上代码封装成一个类，以便于管理和复用。如果你需要更详细的代码实例或者有特定技术栈的要求，可以告诉我。