CN107609909A - 基于模型造型独特性因素的自动定价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于智能制造技术领域，具体的为基于模型造型独特性因素的自动定价方法，收集若干产品三维数字模型和对应的人工报价，形成模型‑价格数据；对所有的三维数字模型等厚切割，获得每一切割面的轮廓图像；构建深度网络，训练网络输出收敛于目标数据，完成自动报价系统的构建；进行产品造价自动评估时，将待报价产品的三维数字模型按照同样的规格进行切片，将切片数据集输入到构建好的深度网络中，其网络输出值即为系统自动形成的报价。本发明将连续的三维模型转变为利于计算机计算的有限离散切片，有效的降低了数据维数；通过使用深度网络技术，实现了产品数字模型特征的自动选取、评价和报价系统的自动构建，能够保证报价的准确性。
Description
技术领域
本发明属于智能制造技术领域，具体的为基于模型造型独特性因素的自动定价方法。
背景技术
产品造价的自动化定价技术/系统，是个性化智能制造、工业4.0体系的重要组成部分。其提供在线/离线的软件工具，供委托方可以立即获知该产品的制造报价，避免长时间的人工评估和计算，有效提高报价效率和降低沟通成本；对于被委托方，准确快速的产品制造报价，使得实现制造全环节无人化、自动化成为可能，能够提高制造全环节的效率，保证制造方获得最合理的利润，进而保证产品质量和促进制造方良性发展。
产品造价主要依据以下几个因素进行计算：产品数量、尺寸、材料、交付周期、产品形态结构。其中，产品的尺寸、材料、交付周期皆为客观因素，可以准确的评估计算，但产品形态结构因素则具有主观性。新颖独特的产品形态结构可能会带来制造的复杂性，比如限制了加工设备、工艺等，可能使得该部分成本远超过其它因素，成为产品造价中的主要部分；做为产品制造的委托方来说，因其具有独特设备、工艺，使得成为能够制造该产品的唯一或少数企业，应该获得合理的溢价，以补偿为获取该制造能力而前期投入的各种成本，并获得超平均值的利润回报。
但目前对客观因素的评价，仍依赖人工进行。在实际场景中，产品制造委托方在正式作出一种产品的制造委托前，会集中要求制造企业针对多种制造方案进行报价，制造企业不得不维持庞大的报价团队，以完成高强度的定价工作；同时，为保证报价的准确性，企业需要大量薪资较高的优秀报价人员，不仅企业需要为此支付昂贵的成本，同时也将压力传递给了报价人才培养体系，但优秀的报价人才培养难以批量化和高效化。
人工报价是目前最普遍的报价方式，表现为以业务员的形式，和产品制造委托方进行谈判，就产品最终造价的确定进行博弈。因双方在产品制造主观因素上肯定会存在认识偏差，使得双方需要花费大量时间和精力才可能达成共识，推高了双方企业的经营成本。
目前还有忽略主观因素的产品自动化定价技术/系统，或对产品制造中主观因素简单分类，阶梯定价的自动化技术/系统。忽略主观因素的报价，必然会使制造方丧失合理的溢价，使企业丧失提高服务质量的动力和资金。而通过对主观因素简单分类，按照类别分别定价的技术，可使企业获得部分溢价，但各类别的区分标准难以定量描述，技术难度较大，也使得定价准确度较低，可能仍需要人工来进行审查和调整。
发明内容
本发明目的在于提供基于模型造型独特性因素的自动定价方法，评估产品形态结构特点，自动计算产品造价的技术和系统，替代人的主观和经验评估，并且该技术/系统能够自我学习和进化，不断提高产品形态结构的评估准确度。
为实现上述发明目的，本发明采用的技术方案如下：
基于模型造型独特性因素的自动定价方法，包括以下过程：
(1)收集若干产品三维数字模型，以及对应的人工报价；从人工中确定产品主观性价格，与该产品的三维数字模型形成模型-价格数据，用(mi，pi)表示；
(2)对所有的三维数字模型，均沿着同一个方向，将三维数字模型等厚切割n次，获得每一切割面的轮廓图像；将模型等厚切割n次，形成n个切面；
(3)构建深度网络，三维数字模型mi的切片集合为输入数据，价格pi为目标数据，训练网络输出收敛于目标数据，完成自动报价系统的构建；
(4)进行产品造价自动评估时，将待报价产品的三维数字模型按照同样的规格进行切片，将切片数据集输入到构建好的深度网络中，其网络输出值即为系统自动形成的报价。
进一步的，通过人工定价或经过人工调整过的新报价数据逐步积累，使用该新增数据，在原有网络基础上进行再训练，使报价系统学习到最新的报价规则。
本发明的优点是：
1.通过采用三维产品数字模型的等间距切片，作为评价产品形态结构的特征，将连续的三维模型转变为利于计算机计算的有限离散切片，也有效的降低了数据维数；此外，切片能够更好的表现出模型的内部结构，有利于构建自动定价数学模型；
2.通过使用深度网络技术，实现了产品数字模型特征的自动选取、评价和报价系统的自动构建，同时也能够保证报价的准确性；
3.随着市场的发展，使用新的小部分新增数据，在现有网络基础上进行再训练，能够快捷的升级报价系统，使其更符合新的市场行情；
4.通过构建文中所示的深度网络，尤其是采用了三维卷积层conv3D和残差网络结构，能够准确的拟合数据，并且具有较少的网络训练时间。
附图说明
图1是实施例中深度网络结构的identity_block(k1,k2,k3)网络子结构图；
图2是实施例中深度网络结构的conv_block(k1,k2,k3)网络子结构图；
图3是实施例中深度网络结构的网络总体结构图；
图4是实施例中训练产品造价评估深度网络的训练数据集；
图5是实施例中测试数据进行网络报价性能的测试数据集。
具体实施方式
结合实施例说明本发明的技术方案。
(1)收集若干产品三维数字模型，以及对应的人工报价；从人工中确定产品主观性价格，与该产品的三维数字模型形成模型-价格数据，用(mi，pi)表示；该数据数量越多，越有助于自动报价系统的准确，一般要求数据量≥200条。
(2)对所有的三维数字模型，均沿着同一个方向，将三维数字模型等厚切割n次，获得每一切割面的轮廓图像；将模型等厚切割n次，形成n个切面；如沿模型z轴方向，以平行于x-y平面的一系列切割面，将模型等厚切割n次，形成n个切面。切面厚度越小，越有助于提高自动报价系统的准确性，但也会增加构建系统的难度和时间。因该系统主要应用于具有复杂外形结构的产品制造领域，过大的切面厚度易导致产品形态细节的丢失，因此厚度建议取[1,10]mm；
数字模型切片方向，建议选产品正常摆放、站立的方向。切片层的顺序非常重要，所有模型切片数据都要按统一顺序进行有序存放。
(3)构建深度网络，三维数字模型mi的切片集合为输入数据，价格pi为目标数据，训练网络输出收敛于目标数据，完成自动报价系统的构建。
(4)进行产品造价自动评估时，将待报价产品的三维数字模型按照同样的规格进行切片，将切片数据集输入到构建好的深度网络中，其网络输出值即为系统自动形成的报价。
系统在使用过程中，通过人工定价或经过人工调整过的新报价数据会逐步积累，使用该新增数据，在原有网络基础上进行再训练，可以使报价系统学习到最新的报价规则，以适应市场行情的发展。
步骤3中涉及的深度网络结构包括：
identity_block(k1,k2,k3)网络子结构，如图1所示；
conv_block(k1,k2,k3)网络子结构，如图2所示；
图中：
k@a×b×c表示该卷积层使用k个卷积核，每个卷积核的维数为a×b×c；
relu及后文的sigmoid，表示每个网络层使用的激活函数名称；
上图中的”+”，表示矩阵的加法，即具有相同维数的矩阵的对应项相加。
网络总体结构如图3所示。
如图4，是用来训练产品造价评估深度网络的训练数据集，数据集中含有多组模型数据，此处仅列出5例。其中每行的4张图片，表示该模型的4个截面；其对应的真实报价依次为：5244元、7695元、6703元、3666元、7993元。
将训练模型的报价归一化，即已知模型最高报价为max_v,最少报价为min_v，则报价为v的模型价格，其归一化的价格norm_v由下式计算：
norm_v＝(v–min_v)/max_v
然后按照深度网络的训练方法，训练该网络，直到网络loss值低于指定阈值，或不再下降为止。
训练好该网络后，使用若干测试数据进行网络报价性能的测试。所使用的测试数据集(部分)如图5所示，其意义和网络训练数据集的格式意义相同。特别的，用于测试的数据集不能出现在训练数据集中。
图5所示的5个测试数据集，其价格依次为：3695元、8379元、6284元、5454元、5968元。
由深度网络评估出的归一化价格值，经下式计算出真实价格v：
v＝norm_v×max_v+min_v
具体评估结果为：
由以上结果可以看出，由该方法构建的深度报价网络，能够较好完成产品的报价工作。
在实际使用中，客户给定一数字模型，将其转化为如训练/测试模型的数据格式，输入深度报价网络中，该网络会输出一个归一化的价格值，将其转化为真实价格，就可以认为该价格就是客户给定的数字模型的加工价格。
Claims (2)
1.基于模型造型独特性因素的自动定价方法，其特征在于，包括以下过程：
(1)收集若干产品三维数字模型，以及对应的人工报价；从人工中确定产品主观性价格，与该产品的三维数字模型形成模型-价格数据，用(mi，pi)表示；
(2)对所有的三维数字模型，均沿着同一个方向，将三维数字模型等厚切割n次，获得每一切割面的轮廓图像；将模型等厚切割n次，形成n个切面；
(3)构建深度网络，三维数字模型mi的切片集合为输入数据，价格pi为目标数据，训练网络输出收敛于目标数据，完成自动报价系统的构建；
(4)进行产品造价自动评估时，将待报价产品的三维数字模型按照同样的规格进行切片，将切片数据集输入到构建好的深度网络中，其网络输出值即为系统自动形成的报价。
2.根据权利要求1所述的基于模型造型独特性因素的自动定价方法，其特征在于，通过人工定价或经过人工调整过的新报价数据逐步积累，使用该新增数据，在原有网络基础上进行再训练，使报价系统学习到最新的报价规则。
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Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN110751496A (zh) * | 2018-07-23 | 2020-02-04 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种商品价格检测方法和装置 |
| CN113191829A (zh) * | 2021-06-04 | 2021-07-30 | 山东白令三维科技有限公司 | 一种3d打印报价方法、装置、设备及可读存储介质 |
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