智能化线束配置设计的辅助工具介绍

2017-09-07牟重阳

汽车电器 2017年8期

关键词：辅助工具分析模型线束

牟重阳

（上海汽车集团股份有限公司商用车技术中心，上海 200438）

智能化线束配置设计的辅助工具介绍

牟重阳

（上海汽车集团股份有限公司商用车技术中心，上海 200438）

众所周知，商用车的配置是十分复杂的。如果按照每个车型配置一根线束来设计，则会存在大量的线束状态，而且每个状态的线束需要储备一定的安全库存，也需要一定的库位。大量的线束状态会导致大量的安全库存和库位投入，造成大量的资源浪费；如果按照一个庞大高配线束状态涵盖所有低配车型的方式，则会在很多低配车型上存在线束冗余多。单车的成本浪费，而且高配线束如何去涵盖低配车型，能否完全匹配会是一个相当复杂的分析难题。

1 现有线束配置设计策略示意

现有线束配置设计常规策略如图1所示，一般分为全打散策略、折中策略、全涵盖策略3种方式。3种方式中，全打散策略单车成本最精益，但是会存在零件号众多、物流成本高的缺点；全涵盖策略零件号最少，物流成本最低，但是单车成本最不精益；而能够把两者的优点结合起来的是折中策略。因此，目前各OEM用得最多的也是折中策略。在折中策略中，如何去分析平衡物流成本、零件状态数量以及单车成本是核心。

图1 常规线束配置设计策略

在折中策略的使用上，目前的OEM方主要采用工程师根据经验人工分析处理进行线束配置设计的传统方式，但这些方式都较简单，考虑到的因素也较单一，没有一个系统性的智能化线束配置设计工具来科学高效地计算分析平衡线束的配置设计，使得物流成本和单车成本达到完美的平衡。

2 智能化的线束配置设计辅助工具介绍

经过对现有线束配置设计方法和过程的详细分析，梳理清楚线束配置设计所需要考虑的因素，以及各个因素之间的关系。对这些考虑因素的输入、输出进行标准规范化，总结出规律，并转化为计算机软件工具代替传统的人工分析处理的设计方法。此辅助工具的框图如图2所示。

图2 智能化的线束配置设计辅助工具框图

本工具中有2个核心部分（图3），分别是：①提炼数学分析模型；②高效的实现算法。下面分别对这2个部分进行简要介绍。

图3 智能化的线束配置设计辅助工具的2个核心

2.1 第1个核心——高效的数学分析模型1）模型公式及变量介绍

式中：xi（i=1～50+）——线束单价；yi（i=1～200+）——细分车型销量；q——线束零件号数量；k——单位零件号物流投入系数；z——总车型数量；ai（i=1～40+） ——每个配置成本；ti（i=1～40+）——每个线束含配置数；Xj——线束配置组合；Yi——车型配置组合；C——总成本投入；a——线束相关配置；t——线束相关配置数量。求解t和a使得C有最小值。

2）模型公式说明

单个线束零件的单价成本=该线束总成包含的每个配置成本之和；单个线束零件的累计成本=该零件的单价成本×采用本零件涵盖车型的销量小计；总的线束零件的总累计成本=每个线束零件的累计成本之和；总的物流成本=线束零件状态数量×单个零件平均所需的物流成本投入系数。上述各项成本累加便是本项目总的成本投入。形成数学分析公式后，求解线束配置组合数量（t）和每个线束所带的具体配置组合（a），使得总成本投入有最小值。

2.2 第2个核心——高效的实现算法（目标拣选算法）

有了数学分析模型还不够，高效的算法实现才能提升分析效率。最常规的实现算法是“穷举法”，其计算过程是：先利用计算机快速的运算速度，不断将各种线束配置的搭配组合代入上述数学分析模型进行分析计算，然后循环选取总成本最低的一系列组合就是最终结果。但是根据线束的关联性（常规的车型线束一般与整车40多个配置相关），完全把排列组合打散开将会存在数百亿种排列组合，数量相当庞大，如图4所示。

如果采用穷举法，经过实测，由于排列组合的数据量过大，普通工作站需要花数小时甚至数十小时才能完全分析处理完。因此，选取一个更先进的算法来实现分析过程尤为重要。最终，经过实测，目标拣选算法成为最优算法。此算法过程如图5所示。

算法过程解释如下：先将车型组合分区（可实现线束配置高低配涵盖兼容的车型在同一个分区中），同一分区中拣选一个配置最高的线束作为目标，由于不同分区之间的线束不存在相互兼容涵盖的关系，因此仅需要计算本分区中各种高低配线束之间的成本对比。这样一来，加权循环的计算量大大减少，经过笔者实测，普通工作站仅需数十秒甚至数秒即可完成分析处理，大大提高了效率。