【摘 要】
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随着世界经济的高速发展,制造企业间的竞争日趋激烈,用户对产品的个性化要求也越来越高,复杂重型装备行业作为我国制造业极其重要的一部分,面临着巨大的挑战。目前,我国的重型装备行业以加快信息技术与制造业深度融合为主线,正在从中国制造向着智能制造转变。复杂重型装备产品的开发优化已成为研究热点,但在开发过程中任务与人员匹配上的研究存在诸多不足,大多忽略了人员的技能属性、工作经验或是人员工作状态对于任务匹配的
【基金项目】
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国家重点研发计划项目,“复杂重型装备定制生产的制造企业网络协同制造平台研发”；
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随着世界经济的高速发展,制造企业间的竞争日趋激烈,用户对产品的个性化要求也越来越高,复杂重型装备行业作为我国制造业极其重要的一部分,面临着巨大的挑战。目前,我国的重型装备行业以加快信息技术与制造业深度融合为主线,正在从中国制造向着智能制造转变。复杂重型装备产品的开发优化已成为研究热点,但在开发过程中任务与人员匹配上的研究存在诸多不足,大多忽略了人员的技能属性、工作经验或是人员工作状态对于任务匹配的影响,使得匹配结果不能实现高效率、高质量以及低成本的设计开发目标。因此有必要对产品设计过程中的任务匹配方法进行研究,主要研究内容如下:复杂重型装备产品存在着结构复杂、零部件种类与数量多等特点,导致产品设计过程中,各个任务之间存在复杂的关系,造成设计过程中信息交互频繁。为描述任务之间的关系,建立了设计任务结构矩阵;提出了一种基于改进K-Means算法的任务耦合关系分析方法,并通过PCA降低耦合聚类分析时设计任务结构矩阵的维度,提高耦合聚类的效果,将关系密切的任务划分到同一个耦合任务集中,降低产品设计过程中的信息交互频率。由于复杂重型装备产品技术难度大,对设计人员能力要求较高。为实现复杂重型装备产品任务匹配时设计任务要求与人员能力相适应,建立了设计人员信息描述模型与设计任务信息描述模型。针对设计人员完成任务的时间、质量及成本的预测问题,采用灰色度预测法,对设计人员的历史完成任务情况进行分析,实现目标任务完成结果的预测。针对复杂重型装备产品设计过程中,采用任务重叠执行时的总时间预测问题,建立了基于DSM的任务重叠描述模型,反映任务间的重叠特性;建立了信息流迭代模型,描述任务的信息流迭代特性;提出了一种耦合任务排序方法,进一步降低耦合任务间的信息交互频率;最后针对复杂重型装备产品设计任务耦合性较高的问题,建立了基于深度递归的时间预测模型。针对复杂重型装备产品任务匹配问题,提出了基于改进遗传算法的设计任务匹配优化模型。首先按照设计人员信息描述模型与设计任务信息描述模型中人员的技能属性、工作状态与任务需求进行初步筛选,然后对人员完成任务的时间、质量及成本进行预测,结合任务重叠状态下的总时间预测模型,采用改进的遗传算法,对任务进行匹配优化。
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