工业工程

工业互联网场景下运营管理研究综述

王康周, 王冬冬, 豆垒, 薛林

2024, 27 (2): 1-13. doi: 10.3969/j.issn.1007-7375.230247

摘要 ( 622 )

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PDF(707KB) ( 466 )

工业互联网作为新一代信息技术与工业制造深度融合的全新工业生态，对提高企业运营效率、推动制造业高质量发展具有重要意义。综合分析了工业互联网场景下运营管理相关文献，发现：1) 工业互联网平台的研究大多数是通过定性方法分析其在不同行业的应用场景及平台生态，而通过定量方法探究工业互联网平台的深层次运营及协调机制是今后需重点关注的问题；2) 通过数字化、网络化和智能化来提高产品质量、降低成本、优化业务流程等，实现价值创造，而工业互联网下制造企业、顾客等多主体的价值共创机理和模式是重要的研究问题；3) 现有研究聚焦工业互联网技术和模型算法对生产运营中单一活动进行优化，而工业互联网环境下“研-制-维”一体化协同流程的构建方法以及多级闭环决策体系与智能决策方法需要深入探究；4) 现有研究已明确工业互联网下供应链可以通过互联互通、可视性、实时性及可追溯性提升运营绩效，并探讨了技术采纳对其策略选择及协调机制的影响，未来可以将关注点转向下游客户端。

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可信机器学习综述

陈彩华, 佘程熙, 王庆阳

2024, 27 (2): 14-26. doi: 10.3969/j.issn.1007-7375.230241

摘要 ( 468 )

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PDF(937KB) ( 626 )

机器学习技术不断发展，在许多领域都有广泛的应用并展现出超出人类本身的能力。但机器学习方法利用不当或决策存在偏差，反而会损害人们的利益，特别是在一些敏感安全需求高的领域，如金融、医疗等，人们越来越重视机器学习的可信研究。目前，机器学习技术普遍存在一些缺点，如对代表性不足的群体存在偏见、缺乏用户隐私保护、缺乏模型可解释性、容易受到威胁攻击等。这些缺点降低了人们对机器学习方法的信任。尽管研究者已针对这些不足进行了深入探索，但缺乏一个整体的框架与方法系统地提供机器学习的可信分析。因此本文针对机器学习的公平性、可解释性、鲁棒性与隐私4个要素归纳总结了现阶段主流的定义、指标、方法与评估，然后讨论了各要素之间的关系，并结合机器学习全生命周期构建了一个可信机器学习框架。最后，给出了一些目前可信机器学习领域亟待解决的问题与面临的挑战。

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基于深度智能视觉的表面缺陷检测研究进展

高艺平, 王浩, 李新宇, 高亮

2024, 27 (2): 27-36,66. doi: 10.3969/j.issn.1007-7375.230233

摘要 ( 559 )

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PDF(1036KB) ( 494 )

基于深度智能视觉的表面缺陷检测研究在制造业中起着越发重要的作用，本文阐述深度智能视觉的表面缺陷检测在现代工业质检中的重要性，对现有研究进展进行梳理总结。深度智能视觉以机器视觉和深度学习为技术基础，为不同工业场景提供高精高效的表面缺陷检测算法。本文从检测细粒度的角度将表面缺陷检测分为表面缺陷分类、定位、分割检测3个部分，并分别对分类、定位、分割方法进行系统综述，梳理现有表面缺陷检测研究的问题和思路。分类检测针对数据和缺陷图形特征问题进行研究，因其基础性和易拓展性于不同工业场景的应用呈现分散发展；定位检测以模型框架、矩形框检测和标注成本为主要问题，表现出追求轻量化和特征融合机制的研究趋势；分割检测更关注图像细节特征。通过研究分类、定位、分割的多任务模型框架以探索分类、分割检测之间的互补性。最后总结目前表面缺陷检测研究存在的问题，并对发展趋势进行展望。

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考虑作业姿势舒适的三维装箱问题

徐翔斌, 吁琴芳

2024, 27 (2): 37-47. doi: 10.3969/j.issn.1007-7375.230139

摘要 ( 280 )

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PDF(1690KB) ( 161 )

为降低装卸工在货物配装过程中因重复弯腰而罹患肌肉骨骼疾病的概率，同时优化其作业姿势的舒适性，进而减轻作业疲劳，提升社会整体效益，基于人因工程和运筹优化协同优化的视角，从装卸工作业姿势舒适的角度出发，提出并研究考虑作业姿势舒适的三维装箱问题。首先对装载作业姿势舒适性进行评价，构建问题模型；其次对货物排序优化和货物放置规则等关键问题进行研究，设计了最大空间法和有偏随机密钥遗传算法相结合的求解算法；最后通过算例进行实验验证。结果表明，提出的模型和算法可以在不增加车辆运输成本的前提下提升装卸工的作业姿势舒适性，并且对于尺寸相对较小及规模相对较少的货物类型作业姿势舒适性的优化空间更大，验证了模型和算法的有效性。

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色彩对比度及信息密度对老年用户视觉搜索的影响

秦华, 郭博文, 王中婷, 冉令华, 陈永权, 邹传瑜, 贺悦

2024, 27 (2): 48-56,86. doi: 10.3969/j.issn.1007-7375.230197

摘要 ( 264 )

HTML ( 30 )

PDF(1864KB) ( 234 )

通过动态导向显示屏呈现就诊信息的医院逐年增多，而老年人群由于视觉功能逐渐衰退，在医院检索及识别动态导向分诊信息时经常出现困难。为提升老年用户观察动态导向信息界面的绩效，对影响老年用户视觉搜索绩效明显的色彩对比度及信息密度因素展开研究。基于医院动态分诊显示器界面及E-prime实验平台，以色彩对比度及信息密度作为自变量，对20位60岁以上的老年用户展开视觉搜索实验，采集不同自变量水平下的视觉搜索时间、视觉搜索正确率及清晰度、舒适度评价。结果表明，色彩对比度为13.7∶1时，老年用户的视觉搜索绩效及评价最佳，当数值上升至17.4∶1及21∶1时，绩效及评价开始显著下降，但仍优于8.7∶1水平。在研究选用的字体及显示器下，老年用户在0.46及0.55 (5 ~ 6行) 信息密度水平的视觉搜索绩效及评价结果显著优于其他水平，且0.74 (8行) 信息密度水平为适用于老年用户的最大信息密度设计。

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用户感性偏好导向的智能语音交互设计评价方法

王铁旦, 胡艺朋, 彭定洪

2024, 27 (2): 57-66. doi: 10.3969/j.issn.1007-7375.230258

摘要 ( 280 )

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PDF(838KB) ( 190 )

用户感性偏好是智能语音交互设计的重要依据，为解决评价过程中存在的用户实际决策行为与其感性评价结果不一致的问题，提出了一种用户感性偏好导向的直觉模糊锚定评价方法。首先，采用直觉模糊集表征用户对智能语音交互设计的感性偏好信息，以充分描述用户偏好的模糊性与不确定性。其次，将最优最劣思想融入序数优先级方法以确定权重，在保证运算过程简便性的同时，克服了该方法在排序方面存在的缺陷。再次，从数理角度刻画了锚定效应在评价过程中的作用机制，并将锚定效应融入智能语音交互设计评价方法，就其对最终评价结果的影响进行量化分析。最后，以某智能车载系统语音交互设计为例，验证该方法有助于提高预测用户实际决策结果的准确性和可信度。

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面向复杂装配任务的脑力负荷综合评估方法

余琦玮, 唐为昊, 耿洁

2024, 27 (2): 67-73,97. doi: 10.3969/j.issn.1007-7375.230183

摘要 ( 260 )

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PDF(1205KB) ( 193 )

复杂装配作业脑力负荷过高会降低装配绩效和质量，甚至引发安全事故。因此，对装配任务脑力负荷进行准确测量与评估，确定作业人员的脑力负荷水平，是生产系统优化的重要依据。本文针对复杂装配任务的脑力负荷评估问题，设计了基于Lego积木模拟的装配任务实验，使用主观测量法、绩效测量法和生理测量法采集了27项指标数据，分析了各项数据对脑力负荷变化的敏感性，发现绩效测量指标、主观测量指标、注视次数、总注视时间、扫视次数、总扫视时间和平均瞳孔直径这7项指标是复杂装配任务脑力负荷的有效测量指标。基于有效测量指标，采用BP (back propagation) 神经网络和贝叶斯线性判别两种建模方法，构建了装配任务脑力负荷综合评估模型。研究结果表明，使用因子分析将7维指标转化为二维综合指标作为主成分输入，使用归一化共轭梯度法为训练算法的BP神经网络模型是装配作业脑力负荷的最佳综合评估模型，其判别准确率达到84.80%。本文提出的脑力负荷测量与评估方法可为装配作业脑力负荷评定和优化提供参考依据。

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情感分析与数据驱动下面向产品迭代设计的用户画像及建模研究

周艳杰, 李耀辉, 王宇, 王永胜

2024, 27 (2): 74-86. doi: 10.3969/j.issn.1007-7375.230227

摘要 ( 259 )

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PDF(1755KB) ( 186 )

针对传统产品设计耗时耗力、效率较低等挑战，提出了面向产品迭代设计的用户画像及建模研究，该方法能够有效地刻画用户对产品特征的态度，为企业进行产品迭代提供新的参考模式。首先，通过爬虫技术获取用户信息属性、在线用户评论信息属性，结合产品信息属性构建三维用户画像概念模型。基于产品特征本体，采用Word2vec技术和情感分析方法从用户关注度和质量满意度两个维度构建画像模型。然后，通过整体用户画像与产品细粒度特征画像，聚焦产品核心优势特征与待优化特征，采用K值法制定产品优化策略。最后，以某相机为例进行数据驱动下的产品迭代设计案例分析。结果表明，该方法能够有效挖掘用户核心需求，为商家快速迭代产品提供较优产品设计方案。

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带准备时间的异构并行机调度规则自动设计方法

钟宏扬, 刘建军, 曾创锋, 陈庆新, 毛宁

2024, 27 (2): 87-97. doi: 10.3969/j.issn.1007-7375.220061

摘要 ( 225 )

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PDF(1213KB) ( 145 )

以大规模定制化的家电行业生产为背景，将家电总装产线的投产排序决策抽象成为一类带准备时间的异构并行机动态调度问题。针对人工调度规则解决动态调度问题简单高效，但场景适应性弱的特点，引入了基于遗传规划 (genetic programming, GP) 的规则自动设计框架。首先，通过分析家电总装产线生产特征以及优化需求，以最小化平均拖期为优化目标，建立异构并行机调度模型；随后，针对问题特征，构建线体指派-工单排序规则对协同进化的改进型GP算法，并提取线体、工单的特征属性输入GP算法框架以自动设计调度规则。最后，基于某家电企业实际案例数据设计大量算例测试集，通过对比GP算法与人工设计规则在差异化工况场景的实验结果，验证GP算法有效性，并进一步分析了GP算法构造规则受不同生产环境参数的影响。

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基于SMOTE-IKPCA-SeNet深度迁移学习的小批量生产质量预测研究

杨剑锋, 崔少红, 段家琦, 王宁

2024, 27 (2): 98-106,157. doi: 10.3969/j.issn.1007-7375.230121

摘要 ( 223 )

HTML ( 26 )

PDF(1281KB) ( 168 )

随着智能制造技术的发展和客户个性化需求的增加，多品种小批量生产方式逐渐成为制造业的主流。面向大批量生产、以统计过程控制为核心的质量管理方式并不适用于小批量生产。针对复杂生产过程存在参数多、非线性和交互作用的问题，提出利用深度迁移学习的方式将历史生产数据作为源域迁移至小样本目标产品数据进行质量预测。首先，通过合成少数类过采样技术 (synthetic minority over-sampling technique，SMOTE) 和改进的核主成分分析（improved kernel principal component analysis，IKPCA）算法筛选源域和目标域的可迁移特征，这不仅兼顾了特征重要性和可迁移性，还减少了“负迁移”，提高了模型泛化能力；然后，采用结合通道注意力机制的卷积神经网络SeNet构建基于深度迁移学习的质量预测模型。仿真结果表明，随着目标域样本的增加，所提方法的预测准确性明显优于广泛采用的支持向量机建模方法。同时，所提可迁移特征筛选方法显著提高了深度迁移学习的质量预测效果，为复杂的小批量生产过程质量保证提供了新方法。

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考虑空载损失的非集中式共同配送订单分派及路径优化研究

张萌, 孙璐璐, 苏兵, 王能民

2024, 27 (2): 107-118,137. doi: 10.3969/j.issn.1007-7375.230228

摘要 ( 227 )

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PDF(1624KB) ( 124 )

物流活动的空载率居高不下源于路径规划不合理及企业间缺少合作，共同配送是降低空载损失的有效模式，但非集中式共同配送下物流企业可能基于被分派的订单选择自身成本最小的配送路径，从而导致共同配送联盟的空载损失变大。本文研究考虑空载损失的非集中式共同配送订单分派及路径优化，首先提出空载损失定义，权衡整个配送过程的成本最小和空载损失最小两个目标，基于非集中式共同配送的特征设计订单分派策略，进而建立订单分派及路径优化模型。设计了基于ε约束法的精确算法、改进的MOPSO (multiple objective particle swarm optimization) 算法、多项式时间快速算法进行求解，并结合算例验证算法的有效性。数值分析结果表明，即使物流企业均追求自身成本最小化，提出的订单分派策略也可得到与全局优化相近的结果。

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随机批量运输的柔性作业车间AGV配置优化

张惠煜, 王松龄, 陈庆新, 毛宁

2024, 27 (2): 119-129. doi: 10.3969/j.issn.1007-7375.220110

摘要 ( 246 )

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PDF(1217KB) ( 180 )

针对柔性作业车间中物料搬运系统的AGV数量配置问题，以最小化AGV购置成本为目标，建立具有系统产出率和生产周期双重约束的优化模型。由于该优化问题是一个随机非线性的整数规划问题，且约束条件无法用决策变量的封闭形式表示，为此，提出一种基于仿真的粒子群优化算法求解该问题。针对具有随机批量运输特征的柔性作业车间，基于离散事件仿真平台构建系统的性能估算模型，提出一种嵌入仿真模型的粒子群优化算法求解AGV数量配置的优化方案。通过仿真算例实验以及不同优化方法对比，对比结果显示，该方法较其他算法在优化结果的优越性和稳定性上分别平均提高了8%和8.9%。分析实际应用案例确定了优化的配置方案，结果验证了所提方法的有效性，具有实际应用价值。

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面向垃圾分类的全柔性多车舱车辆调度优化研究

杨春霞, 王皓, 陈海波, 王晓军

2024, 27 (2): 130-137. doi: 10.3969/j.issn.1007-7375.220184

摘要 ( 956 )

HTML ( 24 )

PDF(942KB) ( 163 )

垃圾分类运输是垃圾分类政策有效实施的重要环节。现有分类运输方法以单车舱专用车辆为主，易造成车辆资源浪费、垃圾收集点拥堵等问题。为此，本文引入能同时独立运输多种垃圾的多车舱车辆，依托我国垃圾收运实际情况，对车舱设置、收运模式等进行分析；以此为基础提出全柔性多车舱车辆路径问题 (full flexible-MCVRP) 及优化模型，并采用遗传算法进行求解。实际算例表明，与现有专用车辆分类调度方案相比，本文所给多车舱车辆调度方案总行驶路径更短，收运效率更高。进一步，针对几种典型城市生活区域，研究了垃圾分类占比对车舱分配方案的影响，为多车舱车辆设计提供参考。

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不确定运价下长江集装箱多式联运路径优化

李俊, 温想, 梁晓磊

2024, 27 (2): 138-146. doi: 10.3969/j.issn.1007-7375.220245

摘要 ( 228 )

HTML ( 32 )

PDF(833KB) ( 134 )

为充分贴合长江集装箱多式联运场景，在分析长江多式联运组织特点的基础上，考虑不确定运价及不同航段航道通航条件影响，以包含运输周转成本、碳排放成本和时间成本在内的总成本最小化为目标，构建不确定条件下长江集装箱多式联运路径优化模型，并设计蒙特卡洛仿真与改进的狼群算法实现模型求解，最后通过算例分析验证改进的狼群算法的有效性。算例分析结果表明，公路运输能有效控制运输的时间成本，铁路与水路运输在运输经济性与绿色性方面更具优势。在长江航道通航能力与最大中转次数限制下，运输任务将选择较高成本运输方案以满足航道与托运人要求。

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多车程多时间窗车辆路径问题研究

吴廷映, 鲁佳琪, 夏洋

2024, 27 (2): 147-157. doi: 10.3969/j.issn.1007-7375.220254

摘要 ( 290 )

HTML ( 28 )

PDF(576KB) ( 206 )

针对末端物流中配送车辆多趟次运输、客户对配送服务时间的多样化需求，研究多车程多时间窗车辆路径问题。构造该问题的最小化车辆数量和总运输成本的双目标混合整数规划模型，设计改进的自适应大邻域搜索算法对其求解；构建了基于路径、车程及客户点3个层级上的多种高效的破坏算子和修复算子来扩大解的搜索空间；使用自适应策略选择高效的搜索算子，以及引入模拟退火新解接受准则避免陷入局部最优解来提高搜索效率。通过多种规模算例实验结果分析，验证了改进的自适应大邻域搜索算法的优越性，并分析了考虑多车程的模型对总运输成本的影响。

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制造企业数字孪生的数字化衍生机制与成熟度研究

王峰, 盖永杰, 张海涛

2024, 27 (2): 158-172. doi: 10.3969/j.issn.1007-7375.230153

摘要 ( 1030 )

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PDF(1420KB) ( 276 )

本研究探索了制造企业数字孪生“产力、算力、数力”基础管理架构 (构成、内涵、组成要素、职能等)，剖析了基于数字孪生4.0价值链内生的一体化流程框架和大数据函数DT模型。4.0价值链具备价值传导、迭代功能机制，赋能制造企业数字化供应链、产业链衍生拓展，制造企业通过DT产生大数据，基于此形成数字化产业链 (4.0价值链、数字化供应链、移动增值服务MvaS链、需求链、空间平台链)。通过对制造企业数字孪生衍生机制分析，创新性探索出数字化成长路径 (数字孪生→4.0价值链→供应链→数字化产业链→数字经济)，并综合性地设计与凝练出制造企业5级数字孪生成熟度模型和算法。数字孪生重塑数字化管理理论范式，夯实数字时代基座 (智能制造、数字工厂、数字企业、数字化产业链、数字经济等)，对数字经济发展产生深远影响，具有重要研究和应用价值。

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