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图3 产品程式报价流程
下面对各框逐层拆解：
(1)框1(名称：捕捉客户需求或询价单处理)可以分解为：
①客户询价单完整性认定
②报价耗费及报价与否判断
③询价产品基型的类比搜索
④询价单评审
(2)框2(名称：开发技术解决方案或产品报价设计)可以分解为：
①询价产品与基型差异识别
②制订初步设计方案
③询价产品报价设计
ⅰ 结构差异设计
ⅱ 参数差异设计
ⅲ 零部件估价(视交货期限确定是否实施)
④报价设计评审
(3)框3(名称：估算制造成本或产品报价)可以分解为：
①客户询价费用规范认定
②成本估算与费用组合
ⅰ 基于费用形式报价的规范
a 人工费用组合
b 材料费用组合
c 非制造成本组合
ⅱ 基于产品结构形式报价的规范
a 询价产品结构分解
b 结构单元费用估算
c 询价产品费用组合
③制造成本评审
(4)框4(名称：确定最终报价或报价决策)可以分解为：
①企业报价目标认定
②企业报价策略认定
③企业报价方法认定
④最终报价书评审 |
4 自学习式报价
自学习系统的优点主要有两个方面：通过报价“经验”的不断丰富，自学习系统内存储的信息越来越多，变“估算报价”为“类比报价”；通过与存储在自学习系统中的信息比较，可以使报价的精度越来越高，而且速度也可以提高。
学习功能是神经网络最主要的特征之一，在人工神经网络理论与实践发展过程中,各种学习算法的研究起着重要作用，其中最成熟的是BP模型的学习，输入信息先从输入层经隐含层再传到输出层，如果在输出层不能得到期望的输出，则反向传播，将误差信号沿原来的连接通道返回，通过修改各层神经元之间的权值，减少误差信号，经学习后，报价的知识与规则转化为一系列权值，即存储在各连接权中。神经网络的这种特点使得制造产品报价在相关资料和信息不充实和不全面的情况下，可以解决报价影响因素中的非结构化因素的决策。用于自学习式报价的BP神经网络拓扑结构如图4所示。
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图4 产品报价自学习系统的人工神经网络模型拓扑结构
5 制造产品智能集成报价系统框架
制造产品智能集成系统框架如图5所示。 |
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图5 制造产品智能集成系统框架
为了达到上述目标，制造产品报价系统首先必须集成程式报价的各级子功能：
(1)对客户询价信息的录入与评价；
(2)建立响应客户询价的产品或工程初步设计方案；
(3)估算产品的报价成本(即机会成本)；
(4)财务评估和费用分配以及基础报价(即保本价格)计算；
(5)报价策略评价及确定满意的报价方案；
(6)支持数据(包括企业内部和外部的基础数据，如政策、经济、市场、相关竞争对手情报、原材料等的价格、企业负荷、经济状况、制造能力、技术水平等)的存储与更新。
6 结束语
我们相信，通过在线式的询价处理和离线式的样本训练，能够解决报价中存在的非结构化因素中较难处理的问题，为制造产品报价提供一个更为可行的集成方案。
参考文献
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［9］徐春光.耐酸泵报价系统实施理论与应用.大连理工大学硕士论文，1998，3
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