多品种小批量制造产品快速报价系统研究

分类号：密级：UDC：编号：学位论文多品种小批量制造产品快速报价系统研究刘超指导教师姓名：熊立华副教授河北工业大学申请学位级别：硕士学科、专业名称：管理科学与工程论文提交日期：年月论文答辩日期：2012年12月学位授予单位：河北工业大学答辩委员会主席：评阅人：2012年11月ThesisSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofTechnologyEconomyandManagementSTUDYOFTHEFASTQUOTATIONSYSTEMFORTHEPRODUCTSTHATARESMALLBATCHANDVARIETYbyLiuChaoSupervisor：Prof.XionglihuaNovember2012河北工业大学硕士学位论文i多品种小批量制造产品快速报价系统研究摘要在现代企业竞争中，企业生产方式已由原来的单品种大批量式向多品种小批量式转变，传统的依靠经验或者历史数据的报价方式已经不能适应现代生产的需要了。又由于需求的不确定性会导致了企业研发、生产等一系列的不确定性，这就要求企业能够及时掌握客户需求的动向，随时做出调整，而快速报价系统正是企业响应客户需求为企业做出更好决策的重要手段。基于此，本文选取多品种小批量生产方式下的快速报价系统为研究对象，该项研究具有非常重要的现实意义。本文首先运用文献分析法对国内外关于报价系统的研究分析对比，发现基于产品模块化的快速报价系统更适合多品种小批量的生产方式；通过对比多种成本估算方法的优缺点，确定采用BP神经网络方法对未知模块成本进行估算。然后建立客户需求权重矩阵，通过对客户需求与技术需求相关性的定量化分析，运用质量功能配置（QFD）中的质量屋得出技术需求的绝对重要度，建立从客户需求到技术需求的映射，并同样利用QFD建立从技术需求到功能模块的映射；并在此基础上对报价系统模型中的已知模块的检索路径进行了优化，提出了从产品结构树的两端分别对模块进行检索的优化方案；对于未知模块的产品报价分析时，根据BP神经网络的非线性原理，将需求映射出的未知模块的各个构成要素作为BP神经网络的输入，未知模块的成本作为输出来设计该网络结构，并通过MATLAB神经网络工具箱实现了网络的参数设计和运行，将已知模块和未知模块的成本输入到计算模型中得出该产品的报价。昀后以某电梯企业轿厢成本估算为例进行实证分析，选取多组历史数据训练神经网络，对其进行了成本估算，从而验证该报价系统的实用性，并分析了下一步快速报价系统研究的工作重点。关键词：快速报价，模块化，QFD，BP神经网络多品种小批量制造产品快速报价系统研究iiSTUDYOFTHEFASTQUOTATIONSYSTEMFORTHEPRODUCTSTHATARESMALLBATCHANDVARIETYAbstractsTheproductionmodeofthecontemporaryenterpriseshaschangedfromsingleandmassproductiontosmallbatchandvarietyproductioninthecurrentmarketcompetition.Thetraditionalquotationmethodsbasedonexperienceandhistoricaldatacan’tmeettheneedsofmodernproduction'sanymore.Theuncertaintyofthecustomerdemandsleadtoseriesofuncertaintysuchasproductresearchandproductionwhichrequiretheenterprisestomasterthecustomerdemandstimelyandmakeadjustmentsanytime.Thefastquotationsystemistheverymeansbywhichtheenterprisescanresponsetocustomerdemandsandmakebetterdecision.Consequently,itisofmuchsignificationtostudythefastquotationsystembasedonthecustomerpersonalization.Basedonthis,thispapertakesthefastquotationsystemforthesmallbatchandvarietyproductionmodeasresearchobjectwhichisofveryimportantrealisticsignificance.Firstly,thispaperanalyzesandcomparesthedomesticandabroadstudiesofquotationsystemutilizingtheliteratureanalyticmethod.Anditisfoundthatthefastquotationsystembasedonproductmoduleismoresuitabletothesmallbatchandvarietyproductionmodethanotherquotationsystems.Inthewakeofthecomparisonofmanycostestimationmethods’advantagesandshortcomings,thisresearchappliesBPneuralnetworkinestimatingthecostofunknownmoduleandthenbuildsmatrixofcustomerdemands’weights.Thepaperquantitativelyanalyzesthecorrelationbetweenthecustomerdemandsandtechnicalrequirements.Theimportanceoftechnicalrequirementsisgainedbyapplyingthehouseofqualityinthequalityfunctiondeployment.Theaimistomakemappingbetweenthecustomerdemandsandtechnicalrequirementsandatthesametimemakemappingbetweenthetechnicalrequirementsandproductsfunctionalmodules.Basedonthis,thisresearchoptimizestheretrievingpathsfortheknownmodulesinthequotationsystemmodelandproposesoptimizationsolutionthatretrievingseparatelyfromtwoendsoftheproductstructuretree.Whenanalyzingtheproductquotationfortheunknownmodules,thisresearchtakeselementsoftheunknownmodulesmappedbydemandsastheinputandtakesthecostoftheunknownmodulesastheoutputaccordingtothenonlinearprincipleofBPneuralnetworkssoastodesignthenetstructure.Thedesignofthenetworks’parametersandtheoperationareimplementedthroughtheneuralnetworkstoolboxofMATLAB.Thequotationfortheproductisavailablewhenthecostsoftheknownandthe河北工业大学硕士学位论文iiiunknownmodulesareinputintothemodel.Lastly,anempiricalanalysisisconductedwithoneexampleofthecostestimationofelevatorcarsinanelevatormanufacturingenterprise.Aftertrainingthenetworkwithmultiplesetsofhistoricaldata,thepaperestimatesthecostoftheelevatorcars.Inthisway,thepracticalityofthequotationsystemisillustratedandthepaperanalyzestheresearchemphasisinnextstep.KEYWORDS:fastquotation,modularity,QFD,BPneuralnetwork河北工业大学硕士学位论文1第一章绪论§1‐1研究背景与课题意义 1-1-1研究背景随着我国市场经济的发展，经济增长方式由数量增长方式转向质量提高方式，同时市场供求关系也发生了变化，从“卖方市场”向“买方市场”转变[1]。消费者开始有了更高的需求：对产品的规格样式、需求数量呈多样化、个性化的需求，而且这种多样化、个性化随时间变化而迅速变化，稳定性差；对产品的功能、质量和可靠性的要求日益提高；对交货期的要求越来越短，这要求企业要对消费者需求和市场变化有更灵敏的反应；对价格的合理性有了要求，企业必须增加价格变化的承受性。传统的单件大批量的生产方式对当今企业环境的适应性越来越差，传统的批量生产方式由于开发周期长、成本高、质量不稳定等原因，已不适应当今的企业环境。而由于多品种小批量的生产方式具有灵活易变性的特点，能够有效的响应客户需求，越来越多的企业采用这种生产方式，以适应当前多变的市场环境。在买方市场环境下，客户总是希望提交自己的个性化需求后能迅速地得到准确的产品报价，没有耐心长时间等待，有些客户甚至希望在比一般报价周期更短的时间内了解报价信息。与此同时，客户关心自己的个性化需求能否快速得到满足，且不会为个性化的产品支付过多的费用，一旦价格超出客户的价值评估，就有可能放弃其个性化的需求，而漫长的等待和模糊的价格会使客户感到不安，从而影响企业与客户达成交易。然而对企业而言，实际询价和报价过程中，客户询价提供的数据常常不充分、不完善以及事前事后常发生需求变更，这些都会影响报价元素的确定，从而导致报价不及时或报价不准确。然而企业报价时间过长会导致客户流失；价格定得高，会导致市场占有率低；产品价格定得低,又难以获得高利润回报。在当前的市场环境下，诸多企业依然依赖传统的人工核算报价方式，对于不能直接核算的部分则依据人工经验或者类比的方法进行估算，这样的报价方式不但工作量大，而且准确度低，尤其多品种小批量的产品，由于产品种类实时更新，报价更无经验可循，往往导致报价不及时或不准确，给企业造成重大损失。因此企业在市场竞争中非常有必要为客户提供及时准确的报价，其不仅仅是企业获取订单、赢得市场重要手段，提升市场竞争优势，其也是企业有效组织生产运营的前提条件。面对当前多变的市场环境，非常有必要对多品种小批量的快速报价系统理论及其现实应用进行深入的探讨。多品种小批量制造产品快速报价系统研究21-1-2论文的研究意义对于多品种小批量制造型企业来说，针对客户个性化需求的快速报价是赢得订单的第一步，同时其能够使企业的其他各项业务活动能快速做出反应，提高其各自的效率，从而也能够使企业内外部供应链环节的效率提高。因此，快速产品报价是多品种小批量制造型企业获得客户订单十分关键环节。企业赢得客户订单、提高产品设计和生产环节的效率的前提就必须要做到快速响应客户的询价要求。在多品种小批量的制造