随着工业互联网的发展,个性化制造被列为五种智能制造创新模式之一,被作为重点模式推进。如何将个性化服务融入工业制造领域,满足“制造即服务”的理念是个性化制造的研究核心。论文在分析国内外学者对个性化定制研究成果的基础上,针对个性化定制当前存在的用户群体不明确、用户参与度和定制效率偏低等问题,研究提出了面向不同目标群体的个性化定制算法模型,并通过研究工厂与物流信息的可视化技术,设计开发了产品个性化定制与信息可视化系统(Product Customization and Information Visualization System,PCAIVS1.0)。借助该系统提升了不同目标群体进行个性化定制的参与度,实现了“个性定制—加工制造—物流运输”透明化,并通过实例应用验证了系统的合理性和实用性。论文的主要研究成果和结论如下:(1)研究建立了不同目标群体的个性化定制算法模型。论文把目标群体分为三级用户。初级用户的个性化定制采用单维度检索、外延功能检索以及多维度复合检索算法,其中多维度复合检索是通过区间相似度计算矩阵、归一化去除纲量以及主观分配权重实现的;中级用户的个性化定制是通过综合运用多级分解树思想、层次分析评价算法、用户需求与产品参数配置映射关系构建的“Ti+N”分解定制算法而实现的;高级用户的个性化定制是采用公有设计云通过用户与设计师的实时交互而完成的。(2)研究了产品加工信息与物流运输信息跟踪可视化技术。产品加工信息可视化,其底层信息是采用RFID射频系统与后台数据库的交互实现实时更新,上层信息即产品当前位置和状态实时信息是采用JavaScript和AJAX局部刷新技术;物流运输信息跟踪是在研究分析地图Web API文档基础上,通过图标信息展示、路线规划、实时定位等软件功能设计在PCAIVS1.0页面中实现可视化。(3)研究设计了个性化定制与信息可视化系统的总体功能架构以及系统开发技术。通过解析公有云资源模块,将个性化定制、产品加工模块、物流运输集成于PCAIVS1.0中。该系统在B/S模式下,采用了JSP+Servlet+JavaBean、Mysql5.0数据库、Tomcat7.0服务器、Eclipse工具等后台开发技术以及HTML、JavaScript和Bootstrap框架的前端开发技术,实现了云制造模式下面向不同目标群体的个性化定制以及产品加工、物流运输信息跟踪的可视化。(4)PCAIVS1.0实例应用验证。论文以电动自行车为例,在PCAIVS1.0上对其进行了个性化定制实例验证,并对其产品加工和物流运输可视化进行了模拟验证,达到了预期效果。