基于装配相似性与灰色模型的汽车装配工时预测_常建娥

资 源 简 介

基于装配相似性与灰色模型的汽车装配工时预测_常建娥

详 情 说 明

汽车制造过程中，装配工时的准确预测对生产效率、成本控制和产线平衡至关重要。传统方法往往依赖历史数据或经验公式，但难以适应复杂多变的装配场景。

文中提出的方法结合了装配相似性分析与灰色模型预测的双重优势。首先通过分析不同车型或部件的装配工艺相似性，识别可复用的工时数据；再利用灰色模型处理小样本、不确定性高的特点，对相似性筛选后的数据进行建模预测。

这种方法尤其适合新产品导入或小批量定制化生产场景，既避免了传统统计方法对大数据量的依赖，又通过相似性筛选提升了灰色模型的预测精度。实际应用表明，该混合模型能有效降低工时预测误差，为汽车制造企业提供更科学的产能规划依据。