Klustringen av en produkts komponenter till moduler är ett effektivt sätt att skapa modulära arkitekturer. Denna artikel kopplar först samman klustereffektiviteten med interaktionen mellan en produkts komponenter, och intressanta observationer extraheras. En ny klustermetod som använder neurala nätverksalgoritmer och designstrukturmatriser (DSM) introduceras sedan. Metoden kan omorganisera en produkts komponenter i kluster, för att interaktionen ska maximeras inuti och minimeras utanför klusteren. Dessutom används ett flerkriteriellt beslutsfattande för att utvärdera effektiviteten hos de olika klusteralternativ som nätverket bygger på. Slutligen presenteras en fallstudie för att visa och bedöma tillämpningen av metoden. Den härledda algoritmiska klustringen visade sig vara mer effektiv jämfört med den empiriska, och därför kan den användas av designingenjörer som ett effektivt verktyg för härledning av produktklusteralternativ.
En ny klustermetod som använder Neural Network algoritmer och Design Structure Matrices (DSMs) introducerades av REF.
A neural network approach for the development of modular product architectures
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Integrated Manufacturing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}