大规模定制生产中基于特征的零件工时定额制定方法

"该研究论文探讨了在大规模定制(Mass Customization, MC)生产环境下，如何基于加工特征来制定零件的工时定额。这种方法利用面向对象的方法对零件的加工特征进行分类和编码，构建加工特征信息模型，以便高效检索。通过神经网络技术结合MATLAB软件，为每个最底层的加工特征建立工时模型，进而估算出零件的整体工时定额。论文通过对比传统工时定额方法，证明了所提方法的准确性和效率。" 在大规模定制生产模式下，企业需要快速而准确地确定产品工时定额，以满足顾客的个性化需求和市场竞争。传统的工时定额方法在这样的环境下显得力不从心，因此，该研究提出了一种创新的工时定额制定策略。首先，研究者采用面向对象的方法，将零件的加工特征进行细致的分类和编码，这一过程有助于整理和管理复杂的制造数据，提高信息检索的效率。 接下来，利用神经网络技术，研究者在MATLAB平台上建立了每个加工特征的工时模型。神经网络是一种强大的非线性模型，能够学习和预测复杂的关系，因此特别适合处理工时估算中的不确定性和多样性。每个最底层的加工特征都有对应的工时模型，这使得可以精确地估算出单个特征的加工时间。 当需要估算整个零件的工时定额时，只需根据零件加工特征的编码查询相应的工时模型，将所有特征的加工时间加总，即可得到整体的工时定额。这种方法不仅提高了估算的精度，而且大大加快了计算速度，适应了大规模定制生产模式对效率的要求。 论文中还进行了实证分析，通过对比传统的工时定额方法，验证了基于加工特征的工时定额方法在准确性与速度上的优势。这表明，该方法对于企业在大规模定制生产环境中制定合理的产品交货期和提升顾客满意度具有重要的实践价值。 总结来说，这篇研究论文提出了一个创新的工时定额制定方法，它利用面向对象的特征编码和神经网络技术，有效解决了大规模定制生产模式下的工时估算问题，为企业提供了更高效、更精准的决策工具。