[发明专利]一种用于船体分段物流链路分析方法

说明书

本发明公开了一种用于船体分段物流链路分析方法，首先根据船厂船体分段物流历史数据，进行数据实体识别和冗余属性识别，检查物流数据质量，对所有分段物流数据进行预处理，利用数据清洗、数据集成、数据变换等预处理手段对历史数据的异常项、缺失项、冗余项、差异项进行补齐，从而得到样本数据；根据样本数据进行物流路径数字化描述，采用相似性计算方法对物流路径之间的相似度进行计算，最后对所有物流路径进行聚类分析，得到物流链路的分类簇，指导船厂船体分段物流的摆放和搬运。有利于指导船体分段在堆场的摆放，减少无效搬运次数，降低搬运成本。

技术领域

本发明涉及船舶行业船体分段物流大数据分析领域，尤指一种用于船体分段物流链路分析方法。

背景技术

根据船舶建造过程船体分段划分原则，大型船舶建造涉及的船体分段数量众多，高达200个至300个，涉及的作业场地包括内外场制造、预舾装、涂装及总组作业等多个，同时考虑到作业场地的紧张以及实际作业安排的调整等，大量分段需要在堆场进行作业之间的周转，调度平板车进行分段运输的需求量与实际工作量十分庞大。虽然理想化的现代造船模式是通过合理和严密的计划控制，实行有序、均衡、连续和高效的总装化造船生产，但是大型船舶产品建造周期长，过程控制变量多，难免会导致平板车无序和无规划的分段运输问题，其所带来的环境污染问题、效率低下问题、效益降低问题也是更加凸显，成为企业降本增效的主要绊脚石之一，因此，面对船舶建造过程中船体分段搬运存在的无效次数，需要采用一种物流链路分析方法来解决该问题，为船厂船体分段在堆场区域的放置以及搬运路径提供决策支持。

发明内容

本发明要解决的技术问题是克服现有技术的缺点，提供一种用于船体分段物流链路分析方法，实现对船体分段堆放位置与搬运路径进行规划提供指导，从而解决上述问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供了如下的技术方案：

本发明提供一种用于船体分段物流链路分析方法，包括船体分段物流历史数据预处理S1和船体分段物流链路分析S2；

S1：根据船厂船体分段物流历史数据，进行数据实体识别和冗余属性识别，检查物流数据质量，对所有分段物流数据进行预处理，利用数据清洗、数据集成、数据变换等预处理手段对历史数据的异常项、缺失项、冗余项、差异项进行补齐，从而得到样本数据；

S2：根据船体分段物流历史数据预处理得到的样本数据，进行物流路径数字化描述，采用相似性计算方法对物流路径之间的相似度进行计算，最后对所有物流路径进行聚类分析，得到物流链路的分类簇，指导船厂船体分段物流的摆放和搬运。

作为本发明的一种优选方案，针对步骤S1中对数据预处理步骤如下所述：

A1：首先根据历史数据集与船舶制造特点，建立目标船只筛选原则，确定目标船只；

A2：对步骤A1中确定的目标船只进行分析，分析目标船只分段数据中存在的问题，所述问题包括但不限于数据缺失、数据异常、数据冗余，数据冗余的现象包括但不限于相邻两条数据记录的目的地或起始地不一致、缺少某工序的搬运路线数据、同一分段搬运数据日期出现较大跳跃；

A3：确定异常分段数据的预处理方式，依次如下所述：

A31：缺失值预处理，使用最可能的值代替缺失值(采用决策树归纳方法进行缺失值推理)，使缺失值与其他数值之间的关系保持最大；

A32：异常值预处理，采用数据删除、结合整体模型综合分析替代、视为缺失值填补等方式进行预处理，使异常值处理后与其他数值之间的偏离程度减到最小；

A33：数据冗余预处理，采用相关性分析方法对分段物流数据的属性关系进行分析。

A4：经由预处理完成得到物流数据样本集存储数据仓库中，供数据分析用。