方晓汾 FANG Xiao-fen；罗方赞 LUO Fang-zan；徐建亮 XU Jian-liang
（衢州职业技术学院机电工程学院，衢州 324000）
摘要： 在大批量定制模式下，客户定制的产品结构、功能上个性化程度高。ETO产品设计项目规划涉及人力、资源、时间等多种资源的调度与配置，资源配置过程中涉及的约束量多，有效地进行资源配置难度系数高。通过建立企业ETO项目资源模型，引入基于优先级的资源配置算法，并结合企业资源分配的优先级规则，对ETO项目进行资源优化配置，提升ETO产品设计项目资源配置效率。
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关键词 ： 产品设计；资源调度；ETO；优先级
中图分类号：TH12 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2015）26-0020-03
基金项目：衢州职业技术学院科研项目：基于Matlab的纯电动汽车充电桩控制系统优化设计（QZYZ1404），基于模糊控制的纯电动汽车复合电源功率分配策略研究（QZYY1417）；衢州市科技局项目：基于热成像技术的汽车空调故障诊断研究（20121058）。
作者简介：方晓汾（1985-），男，浙江衢州人，硕士，研究方向为数字化设计等；罗方赞（1981-），男，浙江衢州人，硕士，研究方向为机械设计等；徐建亮（1984-），男，浙江衢州人，硕士，研究方向为机电一体化等。
0 引言
随着传统的制造模式转型升级，大批量定制（Mass Customization，MC）模式下的生产制造型企业，更注重于如何快速满足客户个性化需求的产品订单。ETO（Engineering to Order）项目主要是以项目的形式对产品定制设计过程进行管理，有利于缩短产品的交货期，降低产品研发成本。针对复杂工业产品定制，企业通常采用项目化组织来完成项目[1]，基于ETO的产品设计项目开始于任务需求分析与描述，并综合考虑企业内部的技术研发能力、资源配置、时间周期、人员、设备等多个因素。通常这一类项目都处于多项目并行的环境下，项目之间的关联性较大，人员、设备等资源配置常出现相互制约现象[2]。因此，企业在面向大批量定制模式下的ETO项目执行过程中需要有较高的多项目、多层次、多任务处理能力与资源平衡配置能力。
ETO项目在项目管理过程中涉及到产品的整个生命周期管理，其各类数据量及数据关系非常复杂[3]。其项目管理从时间、成本、资源三个维度进行，甘特图（Gantt Chart）、关键路径技术（Critical Path Method，CPM）、计划评审技术（Program Evaluation and Review Technique，PERT）技术得到广泛应用。关键链缓冲管理（Critical Chain Buffer Management，CCBM），以及粒子群优化算法（PSO）、蚁群算法、遗传算法等各类改进算法逐渐应用于项目管理过程中，Eppinger[4]优化设计任务粒度大小，改进任务分解策略，对整个产品设计项目进行重新优化分割。鲁玉军[5]将设计项目分解的任务节点重新配置开始时间、结束时间，增加其并行度，从而压缩整个项目周期。苏少辉通过对模块化程度较高的产品结构进行分析与建模，提出基于产品族的项目规划方法[6]。许有良等[7-8]则考虑了制造型企业中多个产品设计开发项目中多个资源的初步配置。
ETO项目资源配置应充分考虑相关项目时间进度、资源配置、任务结构树等多重因素，故其项目资源配置过程所涉及参数、变量、关系都比较复杂，难度系数高，效率偏低，导致效果不佳。在项目资源配置过程中引入基于优先级的资源配置方法，考虑多ETO项目并存，优化资源分类，协调多种资源，提高ETO项目资源配置效率。
1 企业ETO项目资源模型
在大批量定制模式下，企业接到ETO产品订单后，依据客户个性化的产品性能需求与技术要求，由企业进行初步的技术方案协调，之后企业根据新的技术方案确定项目范围，并进行项目规划，从而以项目形式组织设计过程。由于ETO产品通常比较复杂，其产品设计是一个涉及多个学科的协同化过程，期间还涉及分散在异构环境下设备、数据、多种技能人员、时间、知识等多种资源环境的动态变化。
在项目规划过程中，项目任务分解时就需要对每个任务节点的资源配置。而实现合理资源配置的前提是对资源需求量进行正确估计。企业中存在的类似项目或者任务的历史数据，为当前项目的工作分解结构、各任务节点的资源需求量估计提供了依据与可能。
结合相似的产品开发项目经验，参考相似的项目数据，可估计出项目分解的任务节点资源量，一般来说，具体操作如下：第一步估算开发工作量，通常该过程包括概念设计、初步设计、详细设计、解决方案四个步骤；第二步是估算管理工作量。通常一个项目的工作量80%以上用于开发，20%以下用于管理，此数据依据企业的实际情况可做调整。应用随机方法（Stochastic Approach）也是估计工作量的一个有效方法，它是基于经验数据进行的，该方法通过采用类似任务节点的相关数据，拟合频数分布曲线，从而估算出目前任务节点的工作量。
b=最坏情况下，完成任务节点需要的工时数；
m=最有可能情况下，完成任务节点需要的工时数；
a=最优化情况下，完成任务节点需要的工时数。
采用随机方法，计算工时的标准差
根据计算出w即为当前项目中任务节点的资源需求r（t）。企业资源模型对项目成败至关重要，建立基于优先级的资源匹配算法对任务节点的资源配置，可合理地支配不同类型的资源。ETO产品设计项目任务节点资源需求具有较强的唯一性，不同的项目对资源的类型、资源量需求不同。
2 ETO项目资源配置算法
ETO项目的规划采用基于优先级的资源配置算法，按资源优先级RR（t）排序，有利于多种资源之间的利用率平衡。项目规划过程中对资源配置之前，需要根据企业资源约束关系建立相应的约束规则集，运用算法（图1）逐次迭代，从而完成对每个任务节点的资源量的计算和配置方案。
基于优先级的资源分配算法流程为：
Step1:输入项目分解节点集{Node}，判断节点集中的节点类型，是否为叶子节点，若不是叶子节点则进入Step6；若是叶子节点则按照节点优先级排序，选择优先级序列高的叶子节点，初始化时间t为当前时间t0，进入Step2；
Step2:计算叶子节点ri（t）与t时间段多项目环境下资源的剩余量R（t），此处资源剩余已考虑可替换资源集等；
Step3:若在此阶段资源充裕，则可确定节点的时间序列<S,C>，随之分配资源，进入Step5；
Step4：若在此阶段资源不被满足，则需要延迟Δt,重新计算资源需求是否被满足，若仍不被满足则继续延时，直到满足资源为止，进入Step3；
Step5:判断是否为最后的叶子节点，若是最后叶子节点，则表示叶子节点资源配置完成，则进入Step6；若不是最后叶子节点则进入Step2；
Step6:若节点不是叶子节点，则选择其子节点集，当叶子节点遍历完成之后开始对非叶子节点进行遍历累计计算，逐次计算，完成进入Step7；
Step7:判断节点集节点是否为最后任务节点，若不是最后节点，进入Step6，若是最后任务节点则表示资源配置完毕。
3 ETO项目资源配置应用
A企业根据客户定制NE型矿山输送设备，此类产品属于典型的ETO产品，根据订单中客户需求（对装载量、提升效率等），企业的项目经理以项目的形式对订单进行技术范围、交货周期的初步分析，再根据项目范围、项目周期对项目进行分解。例如项目的设计环节需要来自不同领域的设计人员制定相应的方案设计、技术设计、施工设计等，同时需要不同的资料、不同的知识等资源类型，配置资源难度较大。
企业项目经理分配资源过程基于经验统计数据估算出资源的需求量，再采用多种优先规则集，通过资源配置算法遍历优先规则的算法，实现对优先规则集的有效应用。NE型矿山输送设备定制设计过程包括选型参数初步选择、估价与商议、签订合同与技术协议、机械主体设计、控制系统设计等10个主要的任务节点。根据基于优先级的资源配置算法，根据预先设置的约束规则集，再对任务节点和子节点进行遍历，表1实验显示，项目执行周期总体可以缩短22%，有效减少项目周期时间。资源的利用率提升46%，能比较明显地提高资源利用率。
4 结论
基于优先级的资源配置算法主要包括基于经验统计数据的估算模型确定每个任务节点的资源需求量，结合客户订单参数、多项目执行环境信息、完成类似项目经验数据等设置的规则集，并采用基于优先级的资源配置算法对ETO产品多设计项目中的每一个任务节点进行资源分配，可使得整个项目规划过程中更好地实现资源配置。
ETO产品设计项目在规划过程中，合理高效地对资源进行配置尤为重要。本文引入基于优先级的资源配置算法，考虑多ETO项目并存，优化资源分类，协调多种资源等因素，强调资源分配过程中的规则应用。在大批量定制模式下，NE型矿山输送设备这类产品定制设计通常以项目形式组织，应用基于优先级资源分配算法可提高ETO项目规划过程中资源配置效率。
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参考文献：
[1]W.Beitz, G.Pahl, et al: Engineering design: a systematic approach: 3rd edition(Springer, London 2007).
[2]BehzadAshtiani, RoelLeus, Mir-BahadorAryanezhad. New competitive results for the stochastic resource-constrained project scheduling problem: exploring the benefits of pre-processing[J]. Journal of Scheduling, 2010.
[3]方坤礼，陈伟东.基于知识的复杂产品设计项目资源调度模型[J].机械制造，2014-01-20.
[4]Altunal A,Cabrerizol A,Laresgoitil Inaki, etc.. Co-operative and distributed configuration. Proc. Net.ObjectDays (NODe) 2004 . 2004.
[5]鲁玉军.面向大批量定制的ETO产品配置设计方法研究[D].浙江大学，2007.
[6]Esther Gelle,Boi Faltings. Solving Mixed and Conditional Constraint Satisfaction Problems[J]. Constraints, 2003 (2).
[7]许有良.ETO型机械制造企业多项目资源配置研究与应用[D].武汉理工大学，2014.
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