典型文献
面向多品种小批量制造过程的关键工序识别与聚类分析方法
文献摘要：
关键工序的有效识别及其质量特征数据不足问题是多品种小批量制造过程质量控制的关键.由此,提出一种基于清晰集与灰色关联分析的多品种小批量制造过程关键工序识别方法,综合考虑加工难度、成本、客户(VOC)等因素,构建多品种小批量质量关键工序的识别模型;在此基础上,基于层次聚类分析法对各品种的关键工序进行聚类分析,进而确定分辨率的选择方案,扩大质量特征数据样本量,解决关键工序的质量特征数据不足的问题.以某航天复杂构件制造企业的各品种产品制造工艺流程为例,应用所提方法对其关键工序进行识别与聚类分析,结果验证了所提模型与方法的有效性与可行性.
文献关键词：
多品种小批量;关键工序;清晰集;层次聚类分析法;航天复杂构件
中图分类号：
作者姓名：
陈克强;刘伟军;姜兴宇;徐思迪;王永;刘傲
作者机构：
沈阳工业大学机械工程学院,辽宁 沈阳 110870
文献出处：
引用格式：
[1]陈克强;刘伟军;姜兴宇;徐思迪;王永;刘傲-.面向多品种小批量制造过程的关键工序识别与聚类分析方法)[J].计算机集成制造系统,2022(03):812-825
A类：
航天复杂构件
B类：
多品种小批量,制造过程,关键工序,工序识别,聚类分析方法,质量特征,特征数据,不足问题,过程质量控制,清晰集,灰色关联分析,加工难度,VOC,质量关,识别模型,层次聚类分析法,样本量,制造企业,产品制造,制造工艺
AB值：
0.213939
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