PIC模型下大规模定制的汽车产品配置方法

田祥龙，窦润亮

（天津大学管理与经济学部，天津 300072）

大规模定制既有大规模生产的低成本优势，又可以在一定程度上满足客户的需求，因此受到越来越多的公司的关注［1－3］。产品配置设计作为能够满足个性化客户需求并有效支持产品快速定制设计手段，已经成为大规模定制的核心设计方法［4］。目前，对于解决大规模定制产品配置的研究内容主要有产品配置成本评估［5］，产品配置知识获取［6］，产品配置动态驱动［7］，产品配置性能预测［8］，并取得了一定的成果。但是上述研究多集中在产品配置规划方面，对产品微观配置过程涉及不多。对于产品配置知识的表示，近年来的研究热点有基于约束满足的知识表示［9］，基于资源的知识表示［10］和基于描述逻辑的知识表示［11］，并取得了一定进展，解决了一些实际问题。但是对于像汽车这样复杂的产品，这些方法都有一定的不足:①产品知识获取困难；②忽略了过去已有的很有价值的设计知识和经验；③利用配置模板对产品从头开始配置设计，既耗时又易出错。基于实例推理（case－based reasoning，CBR）的产品配置方法能够充分考虑过去已有的有价值的设计知识和经验，已成为产品设计开发的一种有效实现方式［12］。据调查，产品设计活动中有大约75%的设计是基于实例的产品设计［13］。对于基于实例推理的产品配置技术，有学者从不同方面进行了研究。AHN等［14］将CBR与基于知识的技术相结合来实现定制过程中多种类型过程知识的共享与重用；……