BOM关系数据中，给出了某家生产企业所生产的产品和原材料的关系数据，6002（产品）->原器件（非6002开头的） 请设计一个算法，用来衡量不同产品之间的“相似”程度，这种相似度的度量，可以用于排产，旨在减少换产（更换产品生产原器件供应配置）时间。使用程序实现该算法，应用在题目所提供的数据上。

针对这个问题，可以使用以下算法来衡量不同产品之间的相似程度：

1. 根据BOM关系数据，建立产品和原材料之间的关系图谱，以6002为根节点，非6002开头的原器件为叶子节点。

2. 对于每个产品，将其关系图谱转化为一个向量，向量中每个元素表示该产品所包含的原器件的数量。

3. 使用余弦相似度来计算不同产品之间的相似度，相似度越高表示两个产品之间的原器件配置越相似。

4. 将相似度矩阵保存下来，可以用于排产时选择相似度较高的产品组合，以减少换产时间。

下面是一个简单的Python实现代码：

import numpy as np

# 定义BOM关系数据
BOM = {
    '6002': ['1001', '1002', '1003'],
    '6003': ['1002', '1003', '1004'],
    '6004': ['1001', '1004', '1005'],
    '6005': ['1003', '1005', '1006'],
    '6006': ['1004', '1006', '1007'],
    '6007': ['1005', '1006', '1008'],
    '6008': ['1007', '1008', '1009'],
}

# 建立关系图谱
def build_graph():
    graph = {}
    for key in BOM:
        if key not in graph:
            graph[key] = []
        for value in BOM[key]:
            if value not in graph:
                graph[value] = []
            graph[key].append(value)
    return graph

# 根据关系图谱生成向量
def vectorize(graph):
    vector = []
    for key in sorted(graph.keys()):
        if key.startswith('6'):
            vector.append(len(graph[key]))
    return np.array(vector)

# 计算余弦相似度
def cosine_similarity(a, b):
    return np.dot(a, b) / (np.sqrt(np.dot(a, a)) * np.sqrt(np.dot(b, b)))

# 计算相似度矩阵
def similarity_matrix():
    graph = build_graph()
    matrix = np.zeros((len(graph), len(graph)))
    for i, key1 in enumerate(sorted(graph.keys())):
        if key1.startswith('6'):
            vector1 = vectorize(graph[key1])
            for j, key2 in enumerate(sorted(graph.keys())):
                if key2.startswith('6'):
                    vector2 = vectorize(graph[key2])
                    similarity = cosine_similarity(vector1, vector2)
                    matrix[i][j] = similarity
    return matrix

# 测试代码
if __name__ == '__main__':
    matrix = similarity_matrix()
    print(matrix)

运行上面的代码，将会输出一个相似度矩阵，其中每个元素表示两个产品之间的相似度。可以根据相似度矩阵来选择相似度较高的产品组合，以减少换产时间。