面向订单设计定制产品设计方法学的研究与应用

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1、上海大学博士学位论文摘要大批量定制将取代大批量生产，成为21世纪主流生产模式。其中按客户订单分离点的分类方法，在大批量定制生产模式中的适用范围较广。对于该分类方法中定制深度较深的ETO(Engineer—to-Order，按订单设计)定制方式的设计过程，目前还没有十分有效的描述方法。因此本论文对适用于ETO定制产品的设计理论和设计方法进行系统的研究，具有一定的理论意义和实用价值。论文在对ETO定制产品用户需求和技术特征分析的前提下，以规划好的定制产品族为基础，运用基于BP(ErrorBackProcessing

2、误差反向传播)人工神经网络的产品配置设计方法，实现ETO定制产品关键构成模块的设计；运用基于改进的TOPSIS(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealS01．ion，逼近理想解排序技术)技术的实例检索方法，得到ETO定制产品的总体布局设计。对以上两种设计结果进行变型设计，得到最终的ETO定制产品。论文在面向订单设计定制产品设计方法学的研究中，作了以下四项创新工作：ET0定制产品用户需求及技术特征分析：在借鉴和改造层次分析法的基础上，论文提出的基于HOO(Ho

3、useofQuality)的用户需求及技术特征重要度的计算方法，能得到稳定无逆序、且客观合理的用户需求重要度和技术特征重要度。ET0定制产品族规划：在采用模糊聚类法得到定制产品族动态聚类的基础上，论文构造的产品族合适度计算方法，可得到既反映聚类数值数理统计规律，又反映产品技术特征属性的最佳产品族规划。ETO定制产品配置设计方法：论文构造的基于BP人工神经网络的产品配置设计方法，模拟ETO定制产品的设计过程，智能地实现其关键构成模块的设计。实例检索方法：论文构造了基于改进的TOPSIS技术的实例检索方法。该方法所

4、构造的绝对正理想解和负理想解矩阵，克服了TOPSIS应用过程中可能产生的逆序现象。方法能有效地为ETO定制产品求得整体布局设计的参考实例。结合上述知识点，论文开发了面向订单设计(ETO)定制产品的设计原型系统，为ETO定制产品的设计提供了一个设计开发平台，实例说明了原型系统的有效性。关键词：按订单设计，用户需求重要度，技术特征重要度，产品族，配置设计，实例检索上海大学博士学位论文ABSTRACTTheMassCustomizationwhichwillreplaceTheMassProductionbecome

5、sthemainstreamproducingmodeinthe21century．ComparingwithotherclassifyingmethodsintheMassCustomization，theCustomerOrderDe—couplingPoint(CODP)isusedwidely．ETO(Engineering—to—Order)productwhichisoneofthemodelsclassifiedbytheCODPisverycomplex．Atpresent，theETOdeve

6、lopmentsystemisnotveryefficient．SothearticleresearchesthedesigntheoryanddesignmethodologyofETOproductsystematically,theresultwillimprovethetheorylevelofdesignmethodologyefficiently．Atfirst，thearticleanalysestheCustomerRequirementandtheEngineeringCharactersof

7、ETOproduct．Then，onthebaseofdesignedproductfamily,usingtheconfigurationdesignbasedBP(ErrorBackProcessing)neuralnetworktodevelopthekeypartsfortheETOproduct，andusingcaseretrievalbasedontheimprovedTOPSIS(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution)tec

8、hniquetoaccomplishwholelayoutofETOproduct．Atlast，dealingtheabovetworesultswithvariantdesign，theETOproductwillbeget．ThearticlecontributestotheET0designmethodologyanddesigntheoryinfollowingfourasp