张国方 许文硕 宋景芬

摘 要： 为寻求大规模生产和定制生产的平衡，指导汽车厂商实现设计及生产等资源的合理分配，通过建立客户需求层次模型，将主观的需求信息转化为客观的权重数据;采用R型算法实现需求聚类和重组，建立了面向中级产品组的客户定制需求指标体系，并采用K-means算法实现对需求信息的有效压缩;建立了相应的定制需求与功能模块质量屋，根据该质量屋构建BP神经网络，并通过仿真预测产品各子功能模块权重，为车企实现以最少的综合成本和最短的产品周期在最大程度上满足客户的定制需求提供参考。

关键词： 大规模定制 客户需求转换 层次分析法 BP神经网络 质量屋

018年中国汽车市场销量为808万辆，年均增速- 76%，相比017年下降 76%，汽车总销量自1991年以来首次出现负增长[1];019年中国汽车市场销量为577万辆，相比018年下滑8 %，汽车总销量连续两年下降[]。可以看出国内汽车市场已经进入白热化竞争阶段，中国汽车行业正迎来艰难发展的新时期，如何在新的时代背景下克服挑战、创造机遇、寻求生存和发展也成为中国汽车企业亟待解决的难题[3]。汽车企业急需一种能快速响应客户需求变化和动态市场环境的新型生产模式——大规模定制生产模式。大规模定制是继福特大规模生产和丰田精益生产后最具指导意义的新型柔性生产模式，是汽车企业在智能制造的时代背景下获得新的竞争优势、改变既有的产销模式、实现以客户个性化需求为驱动，寻求生存和发展的必然选择[4]RE_Ref37181465rh*MERGEORMA。……