[发明专利]一种工业生产用综合效益评估方法

说明书

本发明公开了一种工业生产用综合效益评估方法，包括数据收集、算法选择、参数选择、参数优化、指标预测、模型验证、效益评估、小批量生产、试验验证、产品定型、批量生产等工序，找到科学准确的新产品开发综合效益评估的办法。本发明通过开发科学准确的工业产品综合效益评估的办法，准确量化原料深加工处理工艺，能对用户产生的经济效益进行评估，使得产品设计方案能够落地，保证用户获得足够经济效益的前提下，又使得原料供应商通过深加工获得足够的利润，通过经济适度而不过份的深加工，跟现在粗放的生产经营状况相比，可以既让用户降低成本，又让供应商利润增加，实现双赢。

技术领域

本发明涉及工业生产技术领域，具体为一种工业生产用综合效益评估方法。

背景技术

在工业生产中，再生资源或冶炼、废钢等流程性加工行业，用户对上游原料的需求与供应商的生产存在很多矛盾，其中一个突出的问题是：大路货的原料，用户认为距离其精细化的生产有距离，需要深加工，但目前的各种深加工方式都需要增加成本。从理论上讲，深加工肯定有利于用户经济指标的提升，但是具体到某个用户深加工到什么程度比较经济？哪种深加工方式有突出效果？哪种深加工方式效果不理想？是否有相对准确的量化手段？能不能仅利用用户自身的生产数据就能发现规律，解决上述问题，让供应商快速响应用户的生产节凑，及时提供高性价比的原料。用户和供应商对上面问题的认识都比较模糊，都想要深加工，但又都不知道能带来多大好处，受各种复杂因素的影响，所以始终顾虑重重，裹足不前。

发明内容

本发明的目的在于提供一种工业生产用综合效益评估方法，通过经济适度而不过份的深加工，跟现在粗放的生产经营状况相比，可以既让用户降低成本，又让供应商利润增加，实现双赢，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种工业生产用综合效益评估方法，包括以下步骤：

S1：数据收集：收集工厂跟产量、质量、能耗相关的各类指标和对应的工艺参数，利用图像识别、远程遥感或者人工模糊识别方法将工业品的分类方面、尺寸方面、清洁度方面、温度方面的参数量化，并纳入整个工厂总体参数系统；

S2：算法选择：用先进准确的数据分析方法，包括偏最小二乘回归方法、因子分析方法相关擅长处理小样本的工具，在新产品开发中，以最快、最低的成本，最小的生产试制，四、五次小批量生产就能发现规律，建立工业产量、质量、能耗输出与包含工业品参数在内的所有输入参数的数学模型，并检验此模型的准确性、容错率；

S3：参数选择：根据模型，了解工业品分类参数、尺寸参数、清洁度参数、预热温度参数与工业品产量、质量、能耗等指标之间是什么关系，哪些参数对工业品产量、质量、能耗等指标是重要因素，哪些是次要因素，哪些是正相关，哪些是负相关，变动参数的一个单位对结果影响有多大，得出的结论可信度有多大；

S4：参数优化：对工业品分类参数、尺寸参数、清洁度参数、预热温度参数的重要性进行排序，把有限人力、物力、财力用在解决主要矛盾上；

S5：指标预测：根据参数的重要性和参数对指标的影响权重数值，预测改善工业品分类参数、尺寸参数、清洁度参数、预热温度参数能带来的经济效益；

S6：模型验证：再用数学模型，包括支持向量机进行预测佐证，最后用冶金原理进行论证；

S7：新产品综合效益评估：根据满足工业品经济效益的工业品分类参数、尺寸参数、清洁度参数、预热温度参数的调整，核算供应商需要增添的设备、原材料、人工成本，进行新产品综合效益评估；

S8：小批量生产:供应商进行小批量生产；

S9：试验验证：工厂进行生产试验验证；

S10：产品定型：供应商将产品定型；

S11：批量生产：供应商正式进行批量生产。