面向设计的制造知识推送

According to the research finding from Rolls-Royce, if manufacturing knowledge is actively used in product design, then manufacturability and robustness can be significantly improved. This will result in reduction in changing times and manufacturing loss, and contribute to product quality and time to market. However, it is not so straightforward to find, select and understand manufacturing knowledge, which costs about 55.75% design time. Therefore, it would be critically interesting to accurately and actively push manufacturing knowledge to designers based on designers’ needs on manufacturing knowledge. In this proposed project, the relevant theories and methods to capture designer’s needs on manufacturing knowledge through sensing on design behavior and design context will be proposed. This research is on basis of socially aware computing and context aware computing. Three main topics are included. Firstly, design behavior are analyzed and modeled, which will uncover the design characters and laws during design failures and knowledge being needed. Secondly, design context is modeled, which includes all elements of current design activity, other activities, manufacturing process and their relationships. An approach based on sensing design context is then proposed to identify design failure. Finally, the relationships between design failure and designers’ needs on manufacturing knowledge are established. Thus, designers’ needs on manufacturing are captured when design failure is identified. With these captured needs, manufacturing knowledge is matched and actively pushed to designers.

Rolls-Royce研究认为：将制造知识用于设计，可大幅提高产品的可制造性和鲁棒性，减少更改次数和制造浪费，从而提高产品质量并缩短开发时间。由于设计人员平均耗费55.75%的工作时间查找、甄别和吸收知识，因此，研究及时捕获设计对制造知识的需求，并准确适时地将其推送给设计者具有重要意义。项目应用行为学和社会感知与情境感知计算技术，研究通过对设计行为和设计情境的感知，判断设计是否遇到困难，并捕获设计对制造知识需求的理论与方法。首先，通过对设计行为的研究，建立设计行为模型，揭示设计者面临困难需要知识时的行为特征和规律；其次，建立能够描述设计活动内部要素间以及设计活动与其外部环境关系的设计情境模型，提出在设计遇到困难时，基于设计情境感知的设计困难识别方法；第三，建立设计困难与制造知识需求之间的关系，实现基于设计行为与情境感知的制造知识需求捕获，并提出制造知识的发现与组织，以及匹配和推送技术。

将制造知识用于设计，可大幅提高产品的可制造性和鲁棒性，减少更改次数和制造浪费，从而提高产品质量，缩短开发时间。有研究结果显示：设计人员平均耗费55.75%的工作时间查找、甄别和吸收知识。这种过度依赖人工查询与筛选知识的方法，不但因影响设计连贯性而降低设计效率与设计质量，同时也难以准确满足设计者的个性化知识需求。如果能够捕获设计人员对知识的需求，准确适时地将所需知识推送给设计人员，对设计效率与质量的提高具有重要意义。.项目针对制造知识的“按需推送”，应用行为学、认知心理学、社会感知、情境感知计算等理论与方法，研究通过对设计行为和设计情境的感知，判断设计人员是否遇到困难，并捕获设计人员对制造知识需求的理论与方法。主要研究结果包括：（1）通过行为观察和眼动追踪等实验，获取设计者在设计过程中的行为数据，利用统计分析、时序分析以及机器学习等方法，分析设计人员遇到困难与其行为的相互关系，揭示设计者面临困难需要知识时的行为特征和规律，提出基于行为科学与认知理论的设计者遇到困难时间识别方法。结果表明：该方法对设计者遇困的识别准确率达80%。（2）在对产品设计情境结构与要素识别的基础上，建立设计情境模型以描述设计活动内部要素间，以及设计活动与其外部环境关系。基于设计情境模型和情境推理，实现设计者所处情境和所遇困难的准确推断。（3）针对不同情境下的个性化知识需求，采用多层次、多模型、异权重分类过滤，融合情境预过滤与情境建模，实现制造知识与设计者的个性化需求匹配与推送。（4）通过在产品设计过程中初步验证，对所建模型和提出方法的有效性进行了测试和修正。.项目将行为学、认知学和情境感知等理论与方法引入设计知识推送，为研究适时准确的设计知识推送提供了新理论和方法。研究结果在机械、电子产品，以及大型复杂装备的设计中具有广泛的应用前景。