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深色名贵硬木家具零件分类成组研究

         
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摘要

【目的】成组技术可以有效应对由于定制生产导致的效率低下问题,本研究基于零件的加工工艺,使用模糊聚类分析和BP神经网络技术提出了一种适合深色名贵硬木家具的零件分类成组方法,旨在实现零件合理分类成组,进而帮助企业提升定制生产能力。【方法】首先收集所有零件的工艺信息,将其汇总为零件-工艺表,在此基础上通过模糊聚类分析将零件聚类成组,形成零件族。再使用F统计量对成组结果做有效性评价,F统计量的数值越大代表聚类效果越好,企业可根据生产条件选择合适的成组结果。最后使用BP神经网络技术通过对旧有零件工艺信息和成组结果进行分析迭代,构建新型零件归组神经网络,实现其高效分类,准确归入现有的零件族。【结果】案例分析部分对MT公司柜类家具共118种工艺流程不同的零件进行分类成组。F统计量表明,当零件被分为5或16个零件族时成组效果较好,结合企业实际生产条件,5个零件族的成组方案为最优选择。将所有零件的工艺信息和5个零件族的成组信息加载至BP神经网络,该网络经8次迭代后误差降到1×10^(-6)以下,所测试的零件准确归组,达到实际使用标要求。【结论】本研究基于成组技术使用模糊聚类分析和BP神经网络技术,提出了一种深色名贵硬木家具零件分类成组的方法,该方法下零件可以按照加工工艺相似度分类成组,并实现新型零件高效归入现有零件族,帮助企业应用成组技术提升定制生产能力。

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