基于商業(yè)智能的BOM自動(dòng)生成方法的研究

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面向客戶定制生產(chǎn)是企業(yè)依據(jù)客戶需求生產(chǎn)產(chǎn)品的一種生產(chǎn)模式。在面向客戶定制生產(chǎn)的過程中，制造業(yè)企業(yè)首先根據(jù)客戶的需求確定物料清單(Bill of Materials，BOM)，BOM是制造業(yè)企業(yè)整個(gè)EI心流程的核心。但是，面向客戶定制生產(chǎn)方式?jīng)Q定了制造業(yè)企業(yè)必須充分考慮客戶的個(gè)性化需求，這給管理和維護(hù)BOM數(shù)據(jù)帶來了很大困難。鄭巍等分析了單層、多層、按層次碼等3種BOM的構(gòu)造結(jié)構(gòu)，提出了基于單層BOM的改進(jìn)模型;李大偉等提出了基于模板、模塊、約束的BOM可配置模型，利用模板特征屬性、模塊選項(xiàng)配置產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品變型和BOM的快速生成;陳暢等通過構(gòu)建可變型的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，提高了BOM生成效率和成本核算的準(zhǔn)確度。

商業(yè)智能(Business Intelligence，BI)是對商業(yè)信息的搜集、管理和分析過程，目的是使企業(yè)的各級決策者獲得知識(shí)或洞察力，促使他們做出對企業(yè)更有利的決策。在生產(chǎn)制造領(lǐng)域，BI可以“采用各種優(yōu)化模型確定主生產(chǎn)計(jì)劃。這些優(yōu)化模型有隨機(jī)優(yōu)化、線性/非線性優(yōu)化、動(dòng)態(tài)優(yōu)化等等，同時(shí)對客戶需求進(jìn)行分析，根據(jù)銷售預(yù)測模型對供應(yīng)鏈的生產(chǎn)制造進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理?！?，“對生產(chǎn)領(lǐng)料可以按照領(lǐng)料部門、原材料進(jìn)行快速統(tǒng)計(jì)，按照數(shù)量、金額進(jìn)行同比環(huán)比分析，查看領(lǐng)料趨勢，并且可以按客戶或按原材料進(jìn)行出庫分析。”但目前BI并未廣泛應(yīng)用于BOM的管理領(lǐng)域。在面向客戶定制生產(chǎn)的制造模式中，由于客戶需求不同，產(chǎn)品種類繁多，雖然基于產(chǎn)品族的模塊化BOM管理方法可以解決BOM信息爆炸的問題，但在生成制造BOM時(shí)，仍需要工作人員根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行選擇，不僅對人員的經(jīng)驗(yàn)依賴較大，而且過程難追溯，容易導(dǎo)致BOM不合理，直接影響產(chǎn)品的交付率并有可能造成返工。本文嘗試構(gòu)建基于BI的BOM自動(dòng)生成方法，為企業(yè)提高客戶需求響應(yīng)提供一種可行的解決方案。

1 基于產(chǎn)品族的模塊化BOM管理方法

以設(shè)計(jì)BOM(engineering BilI of Materials，EBOM)為例進(jìn)行分析，EBOM以樹狀結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)各部件的父子關(guān)系和數(shù)量需求關(guān)系，如圖1所示。

圖1 EBOM結(jié)構(gòu)圖

在面向客戶定制生產(chǎn)的方式中，應(yīng)充分滿足客戶需求，如果制造業(yè)企業(yè)根據(jù)每個(gè)客戶的不同需求建立相應(yīng)的EBOM，將使EBOM數(shù)據(jù)庫冗雜，難以維護(hù);同時(shí)因?yàn)榭蛻粜枨笊傻腂OM之間互換性很差，給實(shí)現(xiàn)BOM的快速生成和動(dòng)態(tài)管理帶來很大困難。

產(chǎn)品族是在功能域、技術(shù)域和結(jié)構(gòu)域中，組成產(chǎn)品的模塊的所有變型都具有相同內(nèi)部接口的產(chǎn)品集合，每個(gè)域中的接口必須標(biāo)準(zhǔn)化以允許變型模塊之間的完全替換。通過同一產(chǎn)品族共享可互換的主題項(xiàng)目整機(jī)結(jié)構(gòu)、全約束模塊、配置機(jī)制，并根據(jù)客戶需求配置可選擇部件或零件，實(shí)現(xiàn)各功能模塊的補(bǔ)充、變型，可以形成不同的產(chǎn)品變型實(shí)例，如圖2所示。

圖2 基于產(chǎn)品族的EBOM結(jié)構(gòu)圖

通過以上方式，將面向單一項(xiàng)目整機(jī)的設(shè)計(jì)模式轉(zhuǎn)變?yōu)槊嫦虍a(chǎn)品族的設(shè)計(jì)模式，這不僅大大減少了BOM的數(shù)量，使企業(yè)維護(hù)BOM數(shù)據(jù)更加方便和簡潔，同時(shí)使?jié)M足客戶的多樣化需求成為可能。本文指出的BOM自動(dòng)生成方法正是基于產(chǎn)品族的設(shè)計(jì)思想，通過引入BI的理論方法，實(shí)現(xiàn)BOM的自動(dòng)生成。

2 基于BI的BOM自動(dòng)生成方法

2.1 基于BI的BOM生成流程設(shè)計(jì)

根據(jù)客戶主體需求確定出產(chǎn)品族BOM模板后，通過BI對客戶需求進(jìn)行分析，最終確定符合客戶需求的BOM。具體流程如下：首先從企業(yè)物料需求計(jì)劃系統(tǒng)的子數(shù)據(jù)庫(訂單數(shù)據(jù)庫、BOM數(shù)據(jù)庫等)中提取有效的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)的抽取(Extraction)、轉(zhuǎn)換(Tramfonnation)和裝載(Load)，即ETL過程，合并至企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫，并形成了企業(yè)級的整體數(shù)據(jù)視圖?；诖艘晥D，采用查詢分析工具、聯(lián)機(jī)分析處理工具等，對新輸入的客戶訂單信息進(jìn)行分析，得到BOM，為設(shè)計(jì)師提供可靠的決策支持，流程如圖3所示。

圖3 BI的BOM中可選擇部分的處理過程

2.2 基于BI的BOM自動(dòng)生成算法

以某汽車股份有限公司的某車型BOM的生成方法為例進(jìn)行分析。

假設(shè)，n個(gè)客戶需求與BOM中某種零件規(guī)格均滿足線性關(guān)系，則可構(gòu)建如下線性模型：

其中：y1，y2，…，yn代表車輛配置零件規(guī)格(如輪胎胎寬);x1，x2，…，xn代表客戶需求元素(如立柱高度等);e1，e2，…，en是隨機(jī)變量，表示可能隨機(jī)擺動(dòng)的期望值為0的變量。

設(shè)

則上式可改寫為：

Y=Xβ+e

這樣，要完成對客戶需求的準(zhǔn)確定位，以確定BOM中需求零件規(guī)格的函數(shù)關(guān)系，只需求解最小二乘估計(jì)β。根據(jù)線性回歸分析的知識(shí)可以得到：有且只有一個(gè)β=(X’X)-1X’Y，使β滿足Q(β)=Y’(1-(X’X)-1X’)Y足夠小(其中Q表示擬合殘差的平方和，反映回歸線和觀測數(shù)據(jù)的接近程度)。

當(dāng)然，對于BOM中的部分零件規(guī)格不滿足線性關(guān)系的情況，可以利用建立非線性回歸模型或聚類模型進(jìn)行分析。

3 應(yīng)用舉例

仍以該公司的某車型BOM中輪胎胎寬選擇為例進(jìn)行分析。

3.1 數(shù)據(jù)提取

數(shù)據(jù)提取是BI應(yīng)用的基礎(chǔ)，從該汽車股份有限公司現(xiàn)有的物料需求計(jì)劃(Material Requirement Planning，MRP)系統(tǒng)的子系統(tǒng)“營銷管理系統(tǒng)”和“生產(chǎn)管理系統(tǒng)”中進(jìn)行數(shù)據(jù)提取，可以得到客戶需求清單、訂單、車輛配置單E-R圖，如圖4所示。

圖4 某汽車公司客戶需求、訂單、車輛配置單E-R圖

通過ETL過程，在數(shù)據(jù)倉庫中實(shí)現(xiàn)了3個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)體的聯(lián)合，使客戶需求的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)倉庫中的有效數(shù)據(jù)源。從圖4中可以看出，3個(gè)實(shí)體之間關(guān)系的構(gòu)建目的是為了實(shí)現(xiàn)如下過程：客戶提出車體的使用需求，制造企業(yè)根據(jù)以往客戶需求和車輛配置零件的匹配關(guān)系，并參考客戶需求給車體零件帶來的不同要求，分析數(shù)據(jù)，提出合理的各零件兼容性方案，并生成BOM。

對數(shù)據(jù)倉庫中訂單信息、客戶需求清單信息和車輛配置零件信息進(jìn)行提取，得到某車型若干次BOM中“輪胎胎寬(y)”關(guān)于“最大載質(zhì)量(x1)”和“最小離地高度(x2)”、“立柱增高(x3)”、“摩擦系數(shù)(x4)”的對應(yīng)數(shù)據(jù)樣本，如圖5所示。

圖5 某車型輪胎胎寬與客戶需求要素對應(yīng)數(shù)據(jù)

3.2 結(jié)果分析

利用SPSS(Statistical Program for Social Sciences)分析軟件，所得結(jié)果如圖6所示。

圖6 相關(guān)系數(shù)矩陣

從圖6可知：輪胎胎寬與最大載質(zhì)量、最小離地高度、立柱增高的相關(guān)系數(shù)分別為0.969，0.942，0.941，說明輪胎胎寬與以上三者存在明顯的相關(guān)關(guān)系，與摩擦系數(shù)存在不明顯的相關(guān)關(guān)系。從常識(shí)可知，實(shí)際應(yīng)用中摩擦系數(shù)受工作場地、輪胎紋路等因素影響遠(yuǎn)大于輪胎胎寬，兩者不存在明顯的相關(guān)關(guān)系。圖7所示為SPSS軟件得出的回歸系數(shù)。

圖7 回歸系數(shù)

回歸過程中建立的2個(gè)回歸模型分別為：

模型1：y(輪胎胎寬)=170.879+2.610x1(最大載質(zhì)量)

模型2：y(輪胎胎寬)=162.149+1.727x2(最小離地高度)+0.079x3(立柱增高)

根據(jù)表3中標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)可知，回歸過程建立的2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化回歸模型分別為：

模型1：y(輪胎胎寬)=0.969x1(最大載質(zhì)量)

模型2：y(輪胎胎寬)=0.642x2(最小離地高度)+0.365x3(立柱增高)

根據(jù)以上模型，可以對BOM中輪胎的選擇，提供很好的輔助決策作用。

從圖8可以看出，殘差的分布基本滿足預(yù)定結(jié)果。

圖8 殘差分析

4 應(yīng)用效果

在該汽車股份有限公司采用商業(yè)智能技術(shù)自動(dòng)生成BOM前，根據(jù)訂單信息確定主生產(chǎn)計(jì)劃和BOM的效率低下。訂單處理信息主要由人工完成，工程師根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)對車輛制造計(jì)劃和物料需求計(jì)劃進(jìn)行評估和確定。

在該汽車股份有限公司采用商業(yè)智能技術(shù)自動(dòng)生成BOM后，BOM的生成時(shí)間減少20%，BOM的維護(hù)人員減少40%。同時(shí)，該方法為公司深刻了解客戶需求、把握市場定位提供了有效的數(shù)據(jù)保障。該方法實(shí)施前后工作狀況對比見表1。

表1 商業(yè)智能技術(shù)實(shí)施前后工作狀況對比

　　5 結(jié)束語

針對面向客戶定制生產(chǎn)的制造業(yè)企業(yè)BOM數(shù)據(jù)量大、難以維護(hù)的問題，通過分析企業(yè)現(xiàn)有的BOM，構(gòu)建了一種基于商業(yè)智能思想的產(chǎn)品族模塊化BOM生成方法。該方法的優(yōu)點(diǎn)在于：(1)極大減少了企業(yè)BOM的數(shù)量，減輕了BOM維護(hù)工作的壓力。(2)著眼于面向?qū)ο蟮慕鉀Q方案，能夠很好地為企業(yè)管理層提供有效的服務(wù)和決策支持。(3)可以較好把握客戶需求、產(chǎn)品成本和企業(yè)發(fā)展方向，實(shí)現(xiàn)對市場變化的迅速響應(yīng)。