[发明专利]确定学习曲线值并对货品的相关获利率与成本建模的系统、方法与计算机程序产品

说明书

技术领域

本发明一般涉及确定货品的学习曲线值，并更具体地，涉及确定学习曲线值并对货品的相关获利率与成本建模的系统、方法与计算机程序产品。

背景技术

当今，在许多制造业中，在创建所制造的货品期间，公司要分析许多问题。在这些问题中，公司分析应该为研究与开发投入多少金钱、最好是具有陡的学习曲线还是浅的学习曲线、续生成本(recurring cost)与偶生成本(nonrecurring cost)之间的折衷是什么、是否要把金钱花在降低第一个制造单元的成本(称为T#1成本)上、应该为自动化投资多少、以及最优利润是什么。目前，还没有技术能够充分地回答这些问题。一般地，需要上层管理人员收集数据，并且对什么似乎是正确的解决方案进行判定。在这方面，对于较老的公司来说，存在大量的历史数据能够帮助验证大部分决定。

在上述所有问题中，最优利润是什么这个问题是商业中的驱动力。每个公司都希望将其利润最大化。在这方面，利润是成本与收入之间的平衡。成本可以分为两种不同类型，偶生的与续生的。偶生成本是那些用来帮助启动制造线的一次性投入的成本。其包括建立工厂、创建专用工具(自动化)、研究与开发等等的成本。续生成本是那些需要连续(一般为一年一次)投入以维持制造线运转的成本。其包括材料、建筑物维护、工人工资等等的成本。一般将续生与偶生成本两者的总和称为计划的总成本。

在制造以及许多其他领域，续生成本一般与学习曲线有联系。学习曲线描述了随时间的改善水平。一般地，学习曲线用来描述干工作的人的行为。当试图第一次建立制造货品时，人们将以给定速度干工作。随着相同的人持续干相同的工作，其工作质量会越来越好，并且其可以越来越快的速度干。随着生产更多的单元，这种改善一般会继续。这样，学习曲线是捕获该改善、并且将其纳入续生成本的一种途径。在这方面，随着生产更多的单元，每个单元的续生成本会下降。因此，只有当人对制造线不可或缺时，学习曲线才有关系。这样，在完全自动线上，学习曲线是扁平的，因为随时间的过去没有改善。

虽然人们知道续生成本随时间下降，但是一般不知道续生成本开始处的水平。然而，在偶生成本与续生成本初始水平之间存在关系。为了理解为什么有这种关系，请考虑以下简化例子。

如上所述，对于专用工具的成本被归入偶生成本。人们就是利用这些工具来建立货品单元。如果人们有干工作的专用工具，则其将能够更快地干工作。人们仍然能够用不太专用的工具干工作，但是需要花费较长时间。这样，花费的时间越长，制造第一单元的成本越高。正是第一单元的成本设置了续生成本的初始水平。在另一方面，专用工具需要钱，因此会影响偶生成本。在这方面，可以从第一单元的成本(续生成本)与偶生成本得到大概相反的关系。一般地，当偶生成本上升时，第一单元的成本会下降。

因为偶生成本与续生成本相关，所以人们希望在两者之间找到能够优化利润、并且因此回答作为商业中的驱动力的问题的平衡。但是必须记住：续生成本根据所使用的学习曲线而变化。

发明内容

考虑到上述背景技术，本发明的实施例提供了确定学习曲线值、并且对货品的相关获利率与成本建模的系统、方法与计算机程序产品。有利的是，本发明的系统、方法与计算机程序产品能够对生产货品的包括续生与偶生成本的成本建模，同时说明这些成本中的不确定性。此后，该系统、方法与计算机程序产品能够确定学习曲线值，由此使得获利率最大化。另外，本发明实施例的系统、方法与计算机程序产品能够对需求与相关获利率建模，同时更好地说明不确定市场，其可以由货品价格与被购买货品单元数目的关系的可变性、以及生产货品的成本与相关学习曲线的关系的可变性表示。通过说明这些不确定性，本发明实施例的系统、方法与计算机程序产品能够更好地对获利率建模，由此使得该获利率最大化。

根据本发明的一个方面，提供了一种方法，其包含：根据作为潜在学习曲线值的函数的获利率模型，确定学习曲线值，其中确定学习曲线值使得获利率对于潜在学习曲线值被最大化。因为学习曲线值是根据获利率模型确定的，所以该方法还可包含：在确定学习曲线值模型之前，对获利率建模。这这些例子中，还可以通过对生产货品的续生成本建模，而对获利率建模。这样，可以通过根据作为潜在学习曲线值的函数的T#1成本模型、对多个潜在学习曲线值中的每一个确定T#1成本，而对续生成本建模。此后，可以根据每个潜在学习曲线值的学习曲线以及T#1成本，对续生成本建模。