陳好楠， 楊 勇， 周同明， 饒 靖

(上海船舶工藝研究所， 上海200032)

0 引 言

如圖1所示，國內(nèi)大中型船舶建造的典型流程主要包括6大步驟：

(1) 材料預(yù)處理：鋼材配送至相關(guān)部門的材料準備作業(yè)區(qū)，進行鉸平、拋丸、涂漆等預(yù)處理工作；

(2) 鋼材切割加工：鋼材配送至相關(guān)部門的切割作業(yè)區(qū)進行切割工作；

(3) 分段內(nèi)外場制造與預(yù)舾裝：鋼材配送至相關(guān)作業(yè)區(qū)進行分段制造與預(yù)舾裝工作；

圖1 典型建造流程

(4) 分段涂裝與外場總組及舾裝：分段進涂裝車間經(jīng)沖砂打磨、涂裝后，運送至相關(guān)作業(yè)區(qū)進行總組，并進行焊縫密性試驗和舾裝作業(yè)；

(5) 塢內(nèi)搭載及舾裝：塢內(nèi)搭載，塢內(nèi)密性，塢內(nèi)整船打磨及涂裝；

(6) 碼頭舾裝與試驗交船：碼頭舾裝，傾斜試驗，打磨及涂裝，聯(lián)合試航并交付使用。

當(dāng)前，船舶設(shè)計與建造技術(shù)水平正不斷提升，市場需求也在不斷變化，導(dǎo)致近年來新造船的噸位不斷增加。對船廠而言，伴隨這一現(xiàn)狀而來的是建造過程中分段數(shù)量的不斷增加。根據(jù)分段劃分原則，大型船舶的分段數(shù)量通常在200～300個。正是由于所涉及的船體分段數(shù)量眾多，并且在分段的內(nèi)外場制造、預(yù)舾裝、涂裝及總組作業(yè)中，因為各道工序所在作業(yè)場地和區(qū)域不同，同時考慮到作業(yè)場地的緊張以及實際作業(yè)安排的調(diào)整等，分段需要在各作業(yè)區(qū)域及堆場之間進行大量的運輸周轉(zhuǎn)。雖然理想化的現(xiàn)代造船模式具備合理和嚴密的計劃控制，并實行有序、均衡、連續(xù)和高效的總裝化造船生產(chǎn)，但是大中型船舶產(chǎn)品建造周期長，過程控制變量多，難免會出現(xiàn)無序和無效的分段運輸問題，其所帶來的環(huán)境污染、低效率、低效益等一系列問題也更加凸顯，成為船舶制造企業(yè)降本增效的主要絆腳石之一。

因此，為提高生產(chǎn)效率，系統(tǒng)地對船舶建造過程中的分段工序流程進行分析研究并提出相應(yīng)的優(yōu)化方案尤為重要?；诖髷?shù)據(jù)理論，采用層次聚類算法對2種船型的分段建造流程進行分析，得出各船分段的典型工序流程類別。同時，對影響層次聚類結(jié)果的參數(shù)進行討論。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

目前，在分段運輸調(diào)度與管控方面，國外造船企業(yè)走在了世界的前列。以大宇造船、現(xiàn)代重工、三星重工為代表的韓國造船企業(yè)，已經(jīng)建立具有相當(dāng)技術(shù)水平的數(shù)字化造船平臺，基于數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，在科研和工程實際中均投入大量精力開發(fā)平板車分段運輸系統(tǒng)[1]。

大宇造船的空間調(diào)度系統(tǒng)是最早考慮分段運輸以及堆場存放問題的系統(tǒng)。船廠在配置起重設(shè)備和平板運輸車等物料搬運設(shè)備時，所需空間通常受到一定限制，因此調(diào)度需要考慮空間資源與人力和機器等資源的結(jié)合。大宇造船空間調(diào)度系統(tǒng)最大限度地利用空間資源和非空間資源，并使得中間產(chǎn)品和最終產(chǎn)品庫存的等待時間最小化。該系統(tǒng)提升整個船廠建造場地和施工車間的利用率，并且降低分段的等待時間[2-3]。

針對船廠空間有限、分段運轉(zhuǎn)頻繁的現(xiàn)狀，韓國現(xiàn)代重工引入全新的分段物流管理系統(tǒng)，實現(xiàn)對分段物流、存放優(yōu)化的自動化管理。該系統(tǒng)借助全球定位系統(tǒng)和射頻識別等技術(shù)，能實時掌握分段位置。同時，系統(tǒng)結(jié)合先進的算法布置船廠內(nèi)的所有分段，從而使分段便于運輸，降低轉(zhuǎn)運次數(shù)，并使運輸時間最小化。為提高分段堆場的運輸效率，現(xiàn)代重工聯(lián)合相關(guān)高校研究分段存儲位置分配的算法，并通過計算機模擬試驗驗證該算法的有效性[4]。

韓國STX船廠同樣應(yīng)用全球定位系統(tǒng)和射頻識別技術(shù)，采集分段位置信息并傳遞給調(diào)度系統(tǒng)服務(wù)器，實時掌握廠區(qū)分段堆放信息。同時，結(jié)合搭載網(wǎng)絡(luò)計劃等信息，通過相關(guān)算法，計算分段下一步的搬運位置，從而降低無效搬運次數(shù)，實現(xiàn)生產(chǎn)現(xiàn)場的實時管理和控制。

韓國三星重工以裝配車間為對象開發(fā)出基于仿真技術(shù)的生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)，減少無效物流的發(fā)生概率，從而降低物流成本。

當(dāng)前，我國造船企業(yè)資源配置管理缺乏先進的技術(shù)手段和以資源為主體的負荷平衡計劃，存在爭奪資源的狀況，往往導(dǎo)致工程計劃無法按序?qū)崿F(xiàn)。平板車物流的調(diào)度與管理十分粗放，分段堆放無序且不合理，僅根據(jù)現(xiàn)場調(diào)度人員的經(jīng)驗和場地狀況來安排堆放，大大增加行車負荷，降低運輸周轉(zhuǎn)效率。此外，生產(chǎn)過程中資源使用不均衡、分段儲備量大、無效搬運次數(shù)多、效率不高也造成企業(yè)資源被大量占用、建造成本居高不下等突出問題。雖然我國部分先進船廠在分段物流管理和調(diào)控等方面也有一定發(fā)展，并且取得了一定的成果，但是與國外先進造船企業(yè)相比，實際應(yīng)用上的差距仍十分明顯，在理論研究上無論是深度還是廣度均有所欠缺。

2 分析方法與理論

2.1 分析方法概述

分析方法如圖2所示，主要包括2大部分，即數(shù)據(jù)預(yù)處理和基于凝聚法的層次聚類。通過預(yù)處理篩選出目標(biāo)船只并將造船企業(yè)所提供的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適用于數(shù)據(jù)挖掘的有效數(shù)據(jù)。把經(jīng)過預(yù)處理的數(shù)據(jù)編制成輸入文件，并以二進制形式表示1項工序的有無。運用凝聚法的層次聚類選取合適的數(shù)據(jù)點間距離計算方式，并獲得聚類樹。選取合適的閾值得到聚類數(shù)據(jù)組。

圖2 分析方法流程圖

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

在進行數(shù)據(jù)挖掘時，原始數(shù)據(jù)因為各種原因難免會存在數(shù)據(jù)不完整、數(shù)據(jù)形式不一致、數(shù)據(jù)異常等問題。這些問題會嚴重影響數(shù)據(jù)挖掘的時效性與準確性，甚至導(dǎo)致挖掘結(jié)果出現(xiàn)偏差。所以，對數(shù)據(jù)進行清洗、集成和轉(zhuǎn)換等一系列預(yù)處理工作極其重要[5]。

造船企業(yè)提供的分段運輸日志涵蓋2016年1月-2017年11月近2 a時間內(nèi)的分段運輸情況。日志包含運輸時間、班次、車號、船號、分段號、運輸起始地、運輸目的地、調(diào)用部門等信息。然而，在這一周期之內(nèi)，該造船企業(yè)所涉及的建造船只數(shù)量多達幾十艘。因此，數(shù)據(jù)預(yù)處理的第一步是合理地選擇目標(biāo)船只。根據(jù)所提供日志數(shù)據(jù)的特點擬定如圖3所示的目標(biāo)船只篩選步驟。在經(jīng)過一系列篩選后，選用2種不同的目標(biāo)船只進行分析，分別為集裝箱船和礦砂船。完成目標(biāo)船只的篩選后，需對數(shù)據(jù)日志進行轉(zhuǎn)換。經(jīng)過數(shù)次現(xiàn)場調(diào)研，各個場地的主要功能得到確立，數(shù)據(jù)日志表格也從原始記錄形式轉(zhuǎn)換成更有利于數(shù)據(jù)挖掘的加工工藝記錄形式。

圖3 目標(biāo)船只篩選步驟

2.3 基于凝聚法的層次聚類分析

聚類分析是在沒有給定劃分類別的情況下，根據(jù)數(shù)據(jù)之間的相似度進行樣本數(shù)據(jù)分組的一種分析方法。劃分的原則是組內(nèi)樣本距離最小化而組間距離最大化。同時，聚類分析方法也起到排除異常數(shù)據(jù)的作用，即部分數(shù)據(jù)預(yù)處理的功能。

常用的聚類方法包括K-Means算法、層次分析方法、基于密度的方法、基于網(wǎng)格的方法和基于模型的方法[6]。其中，應(yīng)用最為廣泛的2種方法是K-Means算法和層次分析方法。K-Means聚類算法將距離作為相似性的評價準則，認為2個對象的距離越近，其相似度越大。然而，K-Means算法的K值選定難以估計,初始聚類中心存在較大的隨機性，導(dǎo)致聚類的效果在很多情況下會受到影響。層次聚類算法則能有效地避免這一問題。如圖4所示，總體而言層次聚類即為一層一層地進行類別聚合。此法可自上而下地進行，稱為分裂法；也可自下而上地進行，稱為凝聚法。

圖4 層次聚類方法示例

通過計算2類數(shù)據(jù)點間的相似性，層次聚類的合并算法將所有數(shù)據(jù)點中最為相似的2點進行組合并產(chǎn)生組合數(shù)據(jù)點。通過反復(fù)迭代這一過程，生成聚類樹。在層次聚類分析過程中，關(guān)鍵要點是合理與準確的距離計算。層次聚類算法中涉及的距離計算主要有3種形式：數(shù)據(jù)點間的距離、數(shù)據(jù)點與組合數(shù)據(jù)點間的距離、組合數(shù)據(jù)點間的距離。

計算數(shù)據(jù)點間距離的常用方法包括杰卡德距離、余弦距離、相關(guān)系數(shù)距離和漢明距離；除需重新計算各類別數(shù)據(jù)點間的距離矩陣外，計算數(shù)據(jù)點與組合數(shù)據(jù)點間距離的方式與計算數(shù)據(jù)點間距離方式一樣；計算組合數(shù)據(jù)點間距離的主要方式有3種，分別為單向聯(lián)結(jié)法、完整聯(lián)結(jié)法和平均數(shù)聯(lián)結(jié)法。不同計算方法的詳細介紹可參考文獻[7]。針對不同數(shù)據(jù)點距離計算方法對聚類效果的影響，則基于同表象相關(guān)系數(shù)來進行比較分析。一般而言，同表象相關(guān)系數(shù)愈好，聚類效果愈佳。

3 分析結(jié)果與討論

3.1 數(shù)據(jù)點間距離計算方法對聚類結(jié)果的影響

表1和表2比較各種數(shù)據(jù)點間距離計算方法的同表象相關(guān)系數(shù)。由表1可見，杰卡德與漢明距離計算方法所得系數(shù)較高，表明基于此2種方法的聚類效果更好。杰卡德距離計算方式常用來處理包含非對稱二元(0-1)屬性的對象，較為貼合所選的研究對象與研究內(nèi)容的形式。漢明距離計算方法則側(cè)重關(guān)心0-0匹配，不符合所進行的研究。

表1 船型1同表象相關(guān)系數(shù)比較

表2 船型2同表象相關(guān)系數(shù)比較

基于平均數(shù)聯(lián)結(jié)法計算的結(jié)果比單向聯(lián)結(jié)法和完整聯(lián)結(jié)法表現(xiàn)更好。完整聯(lián)結(jié)法取2個集合中距離最遠的2點的距離作為2個集合的距離，得到的聚類效果限制較大。單向聯(lián)結(jié)法關(guān)注局域連接，得到的結(jié)果會過于極端。這2種方法均考慮某些特殊數(shù)據(jù)，而沒有考慮聚類內(nèi)數(shù)據(jù)的整體特點。因此，應(yīng)用平均數(shù)聯(lián)結(jié)法能得到更好的聚類效果。

3.2 基于杰卡德距離和平均數(shù)聯(lián)結(jié)法的聚類結(jié)果

在將2條船只的輸入文件處理為形式統(tǒng)一的加工工藝記錄形式后，基于杰卡德距離和平均數(shù)聯(lián)結(jié)法的層次聚類所得聚類樹如圖5和圖6所示。當(dāng)距離闕值為0.5時，2條船只得到的不同聚類數(shù)在總分段數(shù)中的占比如圖7所示。

圖5 船型1聚類樹

圖6 船型2聚類樹

圖7 各聚類占比

對于集裝箱船而言，第3組聚類為占比最大的一類，其次是第2組和第5組，分別占比66.26%、18.70%和5.69%。對于礦砂船而言，第3組聚類為占比最大的一類，其次是第6組和第4組，分別占比64.10%、28.21%和3.85%?？梢姡?條船只都會擁有1類最為典型的運輸流程。

表3和表4分別歸納總結(jié)2種船型各聚類所經(jīng)過的每一工作流程的次數(shù)。由表3和表4可見，組裝、沖砂打磨、噴漆及預(yù)總組為船舶建造過程中的必要環(huán)節(jié)，流程次數(shù)都與分段數(shù)一致。此外，由工作流程次數(shù)可發(fā)現(xiàn)，2種船型的沖砂打磨和噴漆作業(yè)與進入涂裝廣場作業(yè)的銜接都較為緊密。然而，在其余的有效工序完成后，分段總會頻繁地進出堆場并在堆場中進行移位或周轉(zhuǎn)，不能進行下一道有效工序，從而產(chǎn)生大量無效運輸。因此，合理地降低分段進出堆場及堆場內(nèi)的移動次數(shù)將會是整體分段建造流程優(yōu)化的關(guān)鍵之一。

表3 船型1各聚類的工藝流程次數(shù)次

表4 船型2各聚類的工藝流程次數(shù)次

4 結(jié) 論

基于層次聚類算法對某集裝箱船和礦砂船的建造分段運輸進行數(shù)據(jù)挖掘和分析，并得到各船分段典型運輸類別。通過分析研究，得到以下結(jié)論：

(1) 所研究的2條船(集裝箱船和礦砂船)分別有5種和6種典型的分段運輸類別。由表3和表4可得到2條船較為典型的幾類分段運輸路徑，例如船型1最典型的聚類3的運輸路徑為分段在組裝后進入堆場，未經(jīng)過預(yù)舾裝工序便進入沖砂打磨和噴漆階段，隨即進入涂裝廣場，然后進入堆場等待，最后進行預(yù)總組工序。

(2) 觀察2條船所有的典型運輸路徑可發(fā)現(xiàn)，組裝、沖砂打磨、噴漆及預(yù)總組為2條船建造的必要環(huán)節(jié)，故其流程次數(shù)均與分段數(shù)一致。

(3) 沖砂打磨和噴漆作業(yè)與進入涂裝廣場作業(yè)的銜接較為緊密，可在整體分段運輸路線規(guī)劃中考慮增加合理的固定路線以減少無效讓位運輸。

(4) 不同數(shù)據(jù)點間距離的計算方法對聚類結(jié)果會產(chǎn)生較大影響。對所研究的對象而言，基于杰卡德距離和平均數(shù)聯(lián)結(jié)法的聚類最佳。

(5) 各項有效工序之后分段會頻繁進出堆場并進行堆場內(nèi)移位或堆場間周轉(zhuǎn)，產(chǎn)生大量的無效運輸，可見堆場為分段運輸中的一道瓶頸工序，在后續(xù)運輸流程優(yōu)化中應(yīng)合理調(diào)取數(shù)據(jù)，運用算法進行路線預(yù)測計算，有針對性地減少分段進出堆場次數(shù)及在堆場內(nèi)與堆場間的無效運輸。合理地降低分段進出堆場及堆場內(nèi)移動次數(shù)將會是整體分段建造流程優(yōu)化的關(guān)鍵之一。