分析了废旧零部件失效特征对其再制造成本的影响,建立了一种基于失效特征的废旧零部件再制造成本预测模型,该模型将半监督学习与最小二乘支持向量机回归(LS-SVR)算法相结合,实现了在只有少量已完成再制造的废旧零部件样本和大量未知再制造成本的零部件样本的条件下,对废旧零件再制造成本的预测。该算法加入了k最近邻(kNN)算法,以kNN为辅、LS-SVR为主对未标记的样本进行置信度评估,将各阶段最优未标记样本逐步添加进有标记的样本集中,逐步更新预测模型,能够有效降低噪声,提高模型精度。经案例验证,提出的算法具有良好的回归预测能力和泛化能力。

针对传统成本分析中分配标准单一的不足,引入了作业成本分析法。将再制造过程费用按照作业动因进行分配,可准确计算出不同机床再制造过程费用。结合直接材料费和直接人工费,可得出不同机床的再制造成本,为决策者提供有效的成本信息。