《智能集成制造系統(tǒng)》 課件第三章 智能集成制造系統(tǒng)的建模與優(yōu)化

第三章智能集成制造系統(tǒng)的建模與優(yōu)化智能集成制造系統(tǒng)是一個(gè)宏大的綜合體，代表著人-信息-物理融合的HCPS（人-信息-物理系統(tǒng)）。建模過程是對(duì)企業(yè)乃至跨企業(yè)制造活動(dòng)中涉及的單元、數(shù)據(jù)、資源等生產(chǎn)要素和整體流程的抽象描述，旨在構(gòu)建全面、多維度的模型和仿真運(yùn)行。這一過程的核心目的在于實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)層次的分析、設(shè)計(jì)、優(yōu)化和控制REF_Ref20158\r\h[1]。在智能集成制造系統(tǒng)中，建模、仿真和優(yōu)化是貫穿產(chǎn)品全生命周期不同階段及整個(gè)系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通過縱向、端到端、橫向集成，結(jié)合機(jī)理分析、功能集成、信息互聯(lián)、多學(xué)科融合、大數(shù)據(jù)分析、人工智能等先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)建模和仿真。利用數(shù)字孿生技術(shù)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)映射和閉環(huán)迭代，支持系統(tǒng)的運(yùn)行優(yōu)化決策，甚至實(shí)現(xiàn)自主智能決策?？傮w而言，智能集成制造系統(tǒng)的建模、仿真和優(yōu)化旨在幫助企業(yè)改善資源配置、提升產(chǎn)品研制、管理與服務(wù)的效率、質(zhì)量、成本和能耗。通過優(yōu)化制造全系統(tǒng)的“六要素”（人、技術(shù)/設(shè)備、管理、數(shù)據(jù)、材料、資金）及“六流”（人流、技術(shù)流、管理流、數(shù)據(jù)流、物流、資金流），實(shí)現(xiàn)智能集成制造系統(tǒng)在時(shí)間(T)、質(zhì)量(Q)、成本(C)、服務(wù)(S)、環(huán)境(E)、知識(shí)(K)等方面的最優(yōu)運(yùn)行，為企業(yè)形成市場(chǎng)競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)。1智能集成制造系統(tǒng)體系架構(gòu)智能集成制造系統(tǒng)的體系架構(gòu)隨著時(shí)代的需求和技術(shù)的發(fā)展不斷演進(jìn)。本節(jié)主要討論的是智能集成制造系統(tǒng)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化階段（IMS2.0）的相關(guān)內(nèi)容，它涵蓋了并擴(kuò)展了前兩個(gè)發(fā)展階段的內(nèi)容。1智能集成制造系統(tǒng)體系架構(gòu)1.1IMS2.0體系架構(gòu)IIMS2.0體系架構(gòu)是一個(gè)結(jié)合了IP多媒體子系統(tǒng)（IMS）和Web2.0技術(shù)的先進(jìn)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，旨在提供一個(gè)更加開放、靈活和高效的通信平臺(tái)REF_Ref21425\r\h[2]。1智能集成制造系統(tǒng)體系架構(gòu)1.1.1IMS（IP多媒體子系統(tǒng)）IMS，即IP多媒體子系統(tǒng)，是一種全新的多媒體業(yè)務(wù)形式，旨在滿足終端客戶對(duì)新穎、多樣化多媒體業(yè)務(wù)的需求。作為3GPP組織制定的3G網(wǎng)絡(luò)核心技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，IMS已被ITU-T和ETSI（歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)化委員會(huì)）認(rèn)可，并納入NGN（下一代網(wǎng)絡(luò)）的核心標(biāo)準(zhǔn)框架。IMS被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)未來FMC（固定/移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)融合）的重要技術(shù)基礎(chǔ)。到目前為止，IMS已經(jīng)發(fā)展了R5、R6和R7三個(gè)版本。IMS采用全I(xiàn)P網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，利用SIP協(xié)議進(jìn)行控制，實(shí)現(xiàn)移動(dòng)性管理、多媒體會(huì)話信令和載體業(yè)務(wù)傳輸，實(shí)現(xiàn)端到端的IP業(yè)務(wù)。IMS的系統(tǒng)架構(gòu)由六部分組成，如圖3-1所示：1智能集成制造系統(tǒng)體系架構(gòu)1.1.1IMS（IP多媒體子系統(tǒng)）圖3-1IMS的系統(tǒng)架構(gòu)1智能集成制造系統(tǒng)體系架構(gòu)業(yè)務(wù)層業(yè)務(wù)層與控制層完全分離，主要由各種不同的應(yīng)用服務(wù)器組成。除了在IMS網(wǎng)絡(luò)內(nèi)實(shí)現(xiàn)各種基本業(yè)務(wù)和補(bǔ)充業(yè)務(wù)（SIP-AS方式）外，還可以將傳統(tǒng)的窄帶智能網(wǎng)業(yè)務(wù)接入IMS網(wǎng)絡(luò)（IM-SSF方式），并為第三方業(yè)務(wù)的開發(fā)提供標(biāo)準(zhǔn)的開放的應(yīng)用編程接口（OSA/SCS方式），從而使第三方應(yīng)用提供商可以在不了解具體網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的情況下，開發(fā)豐富多彩的個(gè)性化業(yè)務(wù)。1智能集成制造系統(tǒng)體系架構(gòu)運(yùn)營支撐由在線計(jì)費(fèi)系統(tǒng)（OCS）、計(jì)費(fèi)網(wǎng)關(guān)（CG）、網(wǎng)元管理系統(tǒng)（EMS）、域名系統(tǒng)（DNS）以及歸屬用戶服務(wù)器（HSS/SLF）組成，為IMS網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行提供支撐。支撐功能包括IMS用戶管理、網(wǎng)間互通、業(yè)務(wù)觸發(fā)、在線計(jì)費(fèi)、離線計(jì)費(fèi)、統(tǒng)一的網(wǎng)管、DNS查詢、用戶簽約數(shù)據(jù)存放等。1智能集成制造系統(tǒng)體系架構(gòu)控制層完成IMS多媒體呼叫會(huì)話過程中的信令控制功能，包括用戶注冊(cè)、鑒權(quán)、會(huì)話控制、路由選擇、業(yè)務(wù)觸發(fā)、承載面QoS、媒體資源控制以及網(wǎng)絡(luò)互通等功能。1智能集成制造系統(tǒng)體系架構(gòu)互通層完成IMS網(wǎng)絡(luò)與其他網(wǎng)絡(luò)的互通功能，包括公共交換電話網(wǎng)（PSTN）、公共陸地移動(dòng)網(wǎng)（PLMN）、其他IP網(wǎng)絡(luò)等。1智能集成制造系統(tǒng)體系架構(gòu)接入和承載控制層主要由路由設(shè)備以及策略和計(jì)費(fèi)規(guī)則功能實(shí)體（PCRF）組成，實(shí)現(xiàn)IP承載、接入控制、QoS控制、用量控制、計(jì)費(fèi)控制等功能。1智能集成制造系統(tǒng)體系架構(gòu)接入網(wǎng)絡(luò)提供IP接入承載，可由邊界網(wǎng)關(guān)（A-SBC）接入多種多樣的終端，包括PSTN/ISDN用戶、SIPUE、FTTX/LAN以及Wimax/Wifi等。1智能集成制造系統(tǒng)體系架構(gòu)1.1.2Web2.0技術(shù)Web2.0技術(shù)是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的新階段，通過網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用促進(jìn)了人與人之間的信息交換和協(xié)同合作。在Web2.0時(shí)代，用戶不再是被動(dòng)的內(nèi)容接收者，而是可以在線閱讀、點(diǎn)評(píng)、制造內(nèi)容，成為內(nèi)容的提供方，并且還可以與其他用戶進(jìn)行交流溝通。Web2.0的9個(gè)特點(diǎn)：1智能集成制造系統(tǒng)體系架構(gòu)以用戶為中心（UserCentered）0102與傳統(tǒng)網(wǎng)站相比，Web2.0網(wǎng)站更注重用戶的參與和貢獻(xiàn)，所有的或者大部分的內(nèi)容是由用戶生成的。在右側(cè)編輯區(qū)輸入內(nèi)容（2）提供網(wǎng)絡(luò)軟件服務(wù)（SoftwareasaService）Web2.0網(wǎng)站更像是一種純粹的、以網(wǎng)絡(luò)為平臺(tái)的軟件服務(wù)，而傳統(tǒng)網(wǎng)站則更依賴于人工服務(wù)。1智能集成制造系統(tǒng)體系架構(gòu)海量的數(shù)據(jù)（DataisKing）Web2.0網(wǎng)站信奉"數(shù)據(jù)為王"，與傳統(tǒng)的"內(nèi)容為王"理念不同，它們通常都具有巨大的數(shù)據(jù)庫，并且商業(yè)模式就是讓用戶消費(fèi)這些數(shù)據(jù)。1智能集成制造系統(tǒng)體系架構(gòu)內(nèi)容的開放性（Convergence）（6）豐富的瀏覽器體驗(yàn)（RichBrowserExperience）Web2.0網(wǎng)站的頁面通?？梢耘c用戶互動(dòng)，提供更加豐富的用戶體驗(yàn)。（7）多種使用方式（MultipleDeliveryChannels）Web2.0網(wǎng)站注重提供多種瀏覽方式，比如在手機(jī)上瀏覽，或者通過屏幕閱讀器供盲人使用。（5）漸進(jìn)式的開發(fā)（IterativeDevelopment）Web2.0網(wǎng)站幾乎不間斷地一直在開發(fā)，不斷地有新功能提供，不斷有新的變化。Web2.0網(wǎng)站鼓勵(lì)用戶添加和輸出數(shù)據(jù)，提供RSS等手段供用戶在其他地方使用它們的數(shù)據(jù)。在右側(cè)編輯區(qū)輸入內(nèi)容1智能集成制造系統(tǒng)體系架構(gòu)社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)（SocialNetworking）Web2.0網(wǎng)站加入了社交元素，讓用戶之間能夠建立聯(lián)系，滿足用戶的個(gè)性化需求。（9）個(gè)體開發(fā)者的興起（TheRiseoftheIndividualDeveloper）Web2.0時(shí)代，小型開發(fā)團(tuán)隊(duì)甚至個(gè)體開發(fā)者也能夠創(chuàng)造出有影響力的網(wǎng)站和服務(wù)。3.1.1.3IMS2.0體系架構(gòu)：IMS2.0體系架構(gòu)的核心目標(biāo)是將IMS和Web2.0世界結(jié)合起來，通過開放IMS資產(chǎn)給Web2.0世界，同時(shí)在IMS中采用Web2.0的一些規(guī)則，為用戶提供一個(gè)有利于融合應(yīng)用業(yè)務(wù)開展的環(huán)境。這種結(jié)合不僅能夠促進(jìn)新的服務(wù)和應(yīng)用的快速開發(fā)，還能夠降低運(yùn)營商的運(yùn)營和資本開支REF_Ref20634\r\h[3]。為了實(shí)現(xiàn)IMS與Web2.0的融合，可以采取以下幾種策略：1智能集成制造系統(tǒng)體系架構(gòu)社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)（SocialNetworking）（1）采用Web2.0原則和技術(shù)：在IMS世界中采用Web2.0的原則和技術(shù)，如RESTfulAPI、HTML5和Websocket協(xié)議等，以促進(jìn)IMS服務(wù)與Web2.0應(yīng)用之間的互操作性和集成。這包括開發(fā)新的服務(wù)模型，如基于Web2.0的mashups和社交網(wǎng)絡(luò)集成。（2）構(gòu)建通用的服務(wù)獨(dú)立功能實(shí)體：在IMS網(wǎng)絡(luò)邊界引入一個(gè)名為WebSessionController的功能實(shí)體，用于處理信號(hào)級(jí)和媒體/傳輸級(jí)的交互，以控制Web-IMS通信REF_Ref21150\r\h[4]。這種方法可以簡化接口的構(gòu)建，并考慮媒體/傳輸處理的需求。1智能集成制造系統(tǒng)體系架構(gòu)社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)（SocialNetworking）（3）利用虛擬客戶端模型：通過部署虛擬客戶端，將大部分信令和會(huì)話維護(hù)負(fù)載轉(zhuǎn)移到遠(yuǎn)程服務(wù)器上，實(shí)現(xiàn)IMS和Web服務(wù)的融合訪問REF_Ref21297\r\h[5]。這種模型允許在代理服務(wù)器上簡單地部署IMS客戶端和Web服務(wù)器，從而快速實(shí)現(xiàn)服務(wù)的混合（4）開發(fā)和推廣開放源代碼的IMS系統(tǒng)：采用開放源代碼的軟件項(xiàng)目來實(shí)現(xiàn)緊湊型或原型化的IMS系統(tǒng)，以滿足開發(fā)、測(cè)試和業(yè)務(wù)演示的需求REF_Ref21330\r\h[6]。這種方法有助于降低部署成本，并加速新技術(shù)的采用（5）創(chuàng)建收斂的應(yīng)用框架：開發(fā)一個(gè)收斂的應(yīng)用框架，支持使用Web2.0和IMS創(chuàng)建mashups的服務(wù)REF_Ref20931\r\h[7]。這樣的框架可以減少開發(fā)工作量，縮短上市時(shí)間，并實(shí)現(xiàn)服務(wù)的可移植性。1231智能集成制造系統(tǒng)體系架構(gòu)社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)（SocialNetworking）（6）整合電信能力到Web2.0應(yīng)用中：運(yùn)營商應(yīng)理解Web2.0的業(yè)務(wù)模式，并使用IMS網(wǎng)絡(luò)搭建開放的業(yè)務(wù)架構(gòu)，將互聯(lián)網(wǎng)開發(fā)的能力整合到Web2.0應(yīng)用中REF_Ref21454\r\h[8]。這有助于將電信能力、資源延伸到互聯(lián)網(wǎng)，并進(jìn)一步延伸到每個(gè)用戶的所有終端。通過上述策略，可以有效地將IMS資產(chǎn)開放給Web2.0世界，實(shí)現(xiàn)兩者的融合。這不僅能夠促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和服務(wù)多樣化，還能夠提高用戶體驗(yàn)，滿足現(xiàn)代通信用戶對(duì)高質(zhì)量多媒體服務(wù)的需求。IMS2.0體系架構(gòu)強(qiáng)調(diào)了網(wǎng)絡(luò)融合的重要性，通過采用SIP協(xié)議進(jìn)行呼叫控制、與接入無關(guān)的特性以及能夠靈活提供多種業(yè)務(wù)的能力，IMS被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)下一代融合網(wǎng)絡(luò)的核心技術(shù)REF_Ref21519\r\h[9]。IMS2.0體系架構(gòu)不僅僅是一個(gè)單一的技術(shù)或平臺(tái)，而是一個(gè)支持多種接入方式和服務(wù)的綜合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。1智能集成制造系統(tǒng)體系架構(gòu)1.2IMS2.0技術(shù)體系為了支撐智能集成系統(tǒng)（IIMS2.0）的系統(tǒng)架構(gòu)，對(duì)應(yīng)的技術(shù)體系也將相應(yīng)發(fā)生變化。該技術(shù)體系總體框架包含系統(tǒng)總體技術(shù)、智能產(chǎn)品/設(shè)備專業(yè)技術(shù)、智能感知/接入/通信層技術(shù)、智能邊緣處理平臺(tái)技術(shù)、智能云端服務(wù)平臺(tái)技術(shù)、智能產(chǎn)品/設(shè)備設(shè)計(jì)技術(shù)、智能生產(chǎn)裝備技術(shù)、智能經(jīng)營管理技術(shù)、智能仿真與實(shí)驗(yàn)技術(shù)、智能售前/售中/售后服務(wù)技術(shù)等REF_Ref20158\r\h[10]。其中，對(duì)體系中的各類技術(shù)解釋如下:（1）系統(tǒng)總體技術(shù)：包括新一代數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化技術(shù)引領(lǐng)下的智能制造模式、商業(yè)模式、系統(tǒng)架構(gòu)技術(shù)、系統(tǒng)集成方法論、標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)、系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用實(shí)施技術(shù)以及系統(tǒng)安全技術(shù)等。（2）智能產(chǎn)品/設(shè)備專業(yè)技術(shù)：包括面向協(xié)同化、服務(wù)化、定制化、柔性化、社會(huì)化、智能化等發(fā)展新需求下的智能產(chǎn)品/設(shè)備專業(yè)技術(shù)。（3）智能感知/接入/通信層技術(shù)：包括新一代數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化技術(shù)引領(lǐng)下的各類感知器技術(shù)、傳感技術(shù)、物聯(lián)技術(shù)，以及傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、衛(wèi)星網(wǎng)、天地一體化網(wǎng)以及未來互聯(lián)網(wǎng)等REF_Ref12186\r\h[11]。其中，對(duì)體系中的各類技術(shù)解釋如下:（4）智能邊緣處理平臺(tái)技術(shù)：包括新一代數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化技術(shù)引領(lǐng)下的邊緣虛擬化服務(wù)化技術(shù)、邊緣人工智能引擎服務(wù)技術(shù)、邊緣智能制造大數(shù)據(jù)引擎服務(wù)、仿真引擎服務(wù)、區(qū)塊鏈引擎服務(wù)技術(shù)、邊緣制造技術(shù)等。（5）智能云端服務(wù)平臺(tái)技術(shù)：包括新一代數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化技術(shù)引領(lǐng)下的云端虛擬化服務(wù)化技術(shù)、虛擬化制造服務(wù)云端環(huán)境的構(gòu)建、管理、運(yùn)行、評(píng)估技術(shù)、智能虛擬化制造云可信服務(wù)技術(shù)、制造知識(shí)、模型、大數(shù)據(jù)的管理、分析與挖掘服務(wù)技術(shù)、智能制造云端智能引擎服務(wù)、仿真引擎服務(wù)、人工智能引擎服務(wù)技術(shù)、普適人機(jī)交互技術(shù)等。（6）智能產(chǎn)品/設(shè)備設(shè)計(jì)技術(shù)：包括面向群體智能的設(shè)計(jì)技術(shù)、面向跨媒體推理的設(shè)計(jì)技術(shù)、物理與數(shù)字云端交互協(xié)同技術(shù)、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與知識(shí)指導(dǎo)的設(shè)計(jì)預(yù)測(cè)、分析和優(yōu)化技術(shù)、云CAE/DFX技術(shù)、智能虛擬樣機(jī)技術(shù)等。其中，對(duì)體系中的各類技術(shù)解釋如下:（9）智能仿真與試驗(yàn)技術(shù)：包括基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與知識(shí)指導(dǎo)的智能建模與仿真技術(shù)、單件、組件、系統(tǒng)的智能試驗(yàn)技術(shù)、基于大數(shù)據(jù)的仿真與試驗(yàn)技術(shù)、智能仿真云技術(shù)等。03（10）智能售前/售中/售后服務(wù)技術(shù)：包括基于大數(shù)據(jù)的智能售前、售中、售后綜合保障服務(wù)技術(shù)、智能增值服務(wù)技術(shù)、智能云裝備故障診斷、預(yù)測(cè)和健康管理技術(shù)等。 隨著智能集成制造系統(tǒng)的進(jìn)一步發(fā)展，將會(huì)涌現(xiàn)出更多新技術(shù)與支撐技術(shù)，也將更加突出多學(xué)科、多領(lǐng)域跨界交叉融合發(fā)展的特點(diǎn)。（8）智能經(jīng)營管理技術(shù)：包括基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與知識(shí)指導(dǎo)的智能項(xiàng)目管理、企業(yè)管理、質(zhì)量管理、電子商務(wù)、基于大數(shù)據(jù)的智能云供應(yīng)鏈管理、云物流管理、云資金流管理、云銷售管理技術(shù)等。02在右側(cè)編輯區(qū)輸入內(nèi)容（7）智能生產(chǎn)/裝備技術(shù)：包括智能工業(yè)機(jī)器人、智能柔性生產(chǎn)、智能機(jī)床、智能3D打印、面向跨媒體推理的智能生產(chǎn)工藝、基于大數(shù)據(jù)的智能云生產(chǎn)技術(shù)等。01在右側(cè)編輯區(qū)輸入內(nèi)容2智能集成制造系統(tǒng)的建模智能集成制造系統(tǒng)的構(gòu)建是一個(gè)全面性的挑戰(zhàn)，它超越了單一技術(shù)瓶頸的克服，觸及了企業(yè)乃至整個(gè)行業(yè)層面的諸多問題，如價(jià)值鏈的優(yōu)化、資源的最優(yōu)分配以及供應(yīng)鏈的高效運(yùn)營等。在集成制造系統(tǒng)的發(fā)展中，根據(jù)多視圖、多方位體系結(jié)構(gòu)的理念，某些特定方面的建模方法已經(jīng)發(fā)展得相當(dāng)成熟。例如，IDEFO用于構(gòu)建功能模型、IDEF1X用于數(shù)據(jù)模型的建立、IDEF3用于過程模型的構(gòu)建，以及GRAI方法用于決策模型的創(chuàng)建等。集成建模方法的核心在于研究這些不同方法和模型之間的聯(lián)系，以便在它們之間建立起有效的連接和相互映射REF_Ref18482\r\h[12]。從宏觀的視角來看，智能集成制造系統(tǒng)的模型構(gòu)建是對(duì)其整體理解的一種表達(dá)，由多個(gè)子模型組成，包括功能模型、過程模型、數(shù)據(jù)模型、資源模型和組織模型等。2智能集成制造系統(tǒng)的建模如圖3-2所展示的，在“設(shè)計(jì)—生產(chǎn)—服務(wù)”這一時(shí)間軸上，每個(gè)階段都配備了符合其特定需求和特性的模型。這些階段通過精心設(shè)計(jì)的鏈接和反饋機(jī)制相互銜接，確保了流程間的信息流通和功能互動(dòng)，從而實(shí)現(xiàn)了跨階段的相互支持，共同為企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)服務(wù)并進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。例如，在生產(chǎn)流程中，上游環(huán)節(jié)會(huì)顧及下游環(huán)節(jié)的需求，下游環(huán)節(jié)同樣會(huì)參與上游環(huán)節(jié)的決策，這種雙向互動(dòng)不斷促進(jìn)反饋循環(huán)，有效縮短了產(chǎn)品從設(shè)計(jì)到上市的整個(gè)周期。在系統(tǒng)建模對(duì)象及其相互關(guān)系的空間維度上，各類模型通過任務(wù)和功能的相互關(guān)聯(lián)，構(gòu)建起映射接口，進(jìn)而形成了一個(gè)錯(cuò)綜復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。這一網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通過優(yōu)化過程，剔除了眾多冗余環(huán)節(jié)和非增值活動(dòng)，消除了由人為因素和資源配置問題所導(dǎo)致的效率瓶頸，從而體現(xiàn)了集成化管理的戰(zhàn)略目標(biāo)，推動(dòng)企業(yè)流程達(dá)到整體最優(yōu)化。2智能集成制造系統(tǒng)的建模隨著移動(dòng)終端、新型互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、傳感網(wǎng)絡(luò)和智能感知設(shè)備等技術(shù)的飛速發(fā)展，智能集成制造系統(tǒng)在處理人、機(jī)、物、環(huán)境等元素時(shí)，面臨著連續(xù)與離散、定性與定量決策、優(yōu)化等復(fù)雜機(jī)制的挑戰(zhàn)。這些復(fù)雜性要求系統(tǒng)建模時(shí)采用新的方法論，特別是那些基于大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，它們?yōu)橄到y(tǒng)的認(rèn)知、預(yù)測(cè)和建模提供了新的理論和方法論支持。這些先進(jìn)的技術(shù)手段使得智能集成制造系統(tǒng)能夠更好地理解和預(yù)測(cè)復(fù)雜的系統(tǒng)行為，為建模和決策提供了更為強(qiáng)大的工具。2智能集成制造系統(tǒng)的建模圖3-2智能制造集成系統(tǒng)模型2智能集成制造系統(tǒng)的建模2.1定性定量混合系統(tǒng)建模方法隨著對(duì)軍事、金融、電信等應(yīng)用領(lǐng)域的深入研究，我們認(rèn)識(shí)到這些系統(tǒng)不僅復(fù)雜、不確定，而且常常不可預(yù)測(cè)，帶有混沌性。傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)定量模型在描述這些系統(tǒng)時(shí)顯得力不從心。對(duì)于這類復(fù)雜系統(tǒng)，我們往往不需要嚴(yán)格的數(shù)學(xué)描述，而是更傾向于定性的描述。研究人員對(duì)定性描述進(jìn)行研究的主要原因如下：首先，復(fù)雜系統(tǒng)中難以獲取構(gòu)建定量模型所需的精確數(shù)據(jù)；其次，定性模型能夠揭示一般性的解決方案，而不只是特定模型的特殊情況；最后，定性模型能夠按照人類的思維方式進(jìn)行推理。2智能集成制造系統(tǒng)的建模2.1.1定性建模與定量建模相關(guān)概念定量建模是指設(shè)置一定的假設(shè)，依據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，建立精確的數(shù)學(xué)定量模型，并用模型計(jì)算研究對(duì)象的各項(xiàng)指標(biāo)、性能及其數(shù)值的一種方法，該方法通過數(shù)值描述系統(tǒng)的問題與現(xiàn)象的關(guān)系。定量建模的主要方法有下面三種：（1）調(diào)查法是一種古老的研究方法，它為了達(dá)到設(shè)想的目的，制定某一計(jì)劃去全面或比較全面地收集研究對(duì)象的某一方面情況的各種材料，并作出分析、判斷，得到某一結(jié)論；（2）相關(guān)法是一種通過測(cè)量來發(fā)現(xiàn)事物之間關(guān)系的研究方法。優(yōu)點(diǎn)在于能表明相關(guān)的存在，可進(jìn)行預(yù)測(cè)。缺點(diǎn)在于難以進(jìn)行控制，相關(guān)可能是巧合，不能證實(shí)因果關(guān)系；（3）實(shí)驗(yàn)法是指操縱一個(gè)或一個(gè)以上的變項(xiàng)，并控制研究環(huán)境，借此衡量自變項(xiàng)與因變項(xiàng)2智能集成制造系統(tǒng)的建模2.1.1定性建模與定量建模相關(guān)概念間的因果關(guān)系的一種研究方法。相對(duì)于傳統(tǒng)的定量建模，定性建模通過概念分析、自然語言的描述建立模型，它克服定量建模采用精確數(shù)值進(jìn)行描述的弱點(diǎn)，用非數(shù)字手段處理輸入、建模、行為分析和輸出等模擬環(huán)節(jié)，通過定性模型推理出系統(tǒng)的定性行為。定性建模的優(yōu)點(diǎn)在于它能夠應(yīng)用和處理不確性、模糊性和非線性等知識(shí)，并能夠根據(jù)這些知識(shí)產(chǎn)生所需要的定性結(jié)果。定性分析是指主要依據(jù)分析者的直覺、經(jīng)驗(yàn)，分析對(duì)象過去和現(xiàn)在的延續(xù)狀況及最新的信息資料，根據(jù)社會(huì)現(xiàn)象或事物所具有的屬性及它們?cè)谶\(yùn)動(dòng)中的矛盾變化，從事物的內(nèi)在規(guī)律分析對(duì)象的性質(zhì)、特點(diǎn)和發(fā)展變化規(guī)律的一種方法。定性分析與定量分析的不同點(diǎn)：2智能集成制造系統(tǒng)的建模2.1.1定性建模與定量建模相關(guān)概念（1）定性分析不能計(jì)算出精確的結(jié)論，具有預(yù)測(cè)性、主觀性和探索性等特點(diǎn)，其目的在于了解問題，初步描述系統(tǒng)，得出感性認(rèn)識(shí)；01（2）著眼點(diǎn)不同。定性模型建立事物質(zhì)的模型，而定量模型建立事物量的模型；02（3）研究的層次不同。定量分析能夠準(zhǔn)確地輔助定性分析，而定性分析為定量分析奠定基礎(chǔ)；03（4）依據(jù)不同。定量分析主要依據(jù)實(shí)際的資料和數(shù)據(jù)，而定性分析主要依據(jù)歷史事實(shí)、生活經(jīng)驗(yàn)和感性認(rèn)識(shí)；04（5）手段不同。定量分析運(yùn)用數(shù)據(jù)模型和統(tǒng)計(jì)分析等方法，而定性分析運(yùn)用邏輯推理、歷史經(jīng)驗(yàn)等方法；052智能集成制造系統(tǒng)的建模2.1.1定性建模與定量建模相關(guān)概念（6）學(xué)科基礎(chǔ)不同。定量分析是以概率論、社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)等為基礎(chǔ)，而定性分析以邏輯學(xué)、歷史學(xué)為基礎(chǔ)；（7）結(jié)論表述形式不同。定量分析以數(shù)據(jù)、圖表等來表達(dá)，而定性分析多以自然語言描述為主。定性分析為定量分析提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，但要實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的精確解讀和分析，定量方法的運(yùn)用同樣不可或缺。定性分析可以劃分為兩個(gè)主要層次：首先是不依賴或缺少量化分析的純粹定性研究，這類研究的結(jié)論傾向于廣泛性和哲學(xué)性；其次是在定量分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行的更深入的定性分析，它能夠提供更為豐富和細(xì)致的見解。在工程研究的實(shí)踐中，定性與定量分析往往相互配合，相輔相成。2智能集成制造系統(tǒng)的建模2.1.1定性建模與定量建模相關(guān)概念定性與定量集成分析模式可細(xì)分為三種類型，如圖3-3所展示。第一種是定量到定性的分析路徑，這一模式首先應(yīng)用定量分析方法來揭示問題的基本數(shù)字特征，隨后通過定性分析來評(píng)估這些定量結(jié)果是否與常識(shí)相符，是否與現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景貼近。第二種則是定性到定量的分析路徑，它從對(duì)問題的直觀理解出發(fā)，通過定性分析來構(gòu)建一個(gè)概念框架，然后借助定量分析來細(xì)化并精確化這一框架。第三種是定性與定量分析的并行模式，即兩種分析方法同時(shí)進(jìn)行，相互之間提供驗(yàn)證和補(bǔ)充，共同促進(jìn)對(duì)問題的全面理解，盡管這種模式在實(shí)際應(yīng)用中較少見。在工程實(shí)踐中，通過不斷的循環(huán)迭代和修正，可以逐步深化對(duì)問題的認(rèn)識(shí)，提升分析的精準(zhǔn)度和有效性。2智能集成制造系統(tǒng)的建模2.1.1定性建模與定量建模相關(guān)概念圖3-3定性定量集成分析模式2智能集成制造系統(tǒng)的建模2.1.2定量建模方法研究現(xiàn)狀在多學(xué)科系統(tǒng)建模的領(lǐng)域內(nèi)，根據(jù)不同的系統(tǒng)抽象方法，我們可以將其歸類為四種主要類型：（1）物理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)行為直接建模：這種方法采用圖形符號(hào)直觀地表示系統(tǒng)中的各個(gè)組成部分及其動(dòng)態(tài)運(yùn)行特性。它包括了鍵合圖方法、系統(tǒng)圖方法和混合Petri網(wǎng)方法等技術(shù)，這些技術(shù)能夠?yàn)橄到y(tǒng)的結(jié)構(gòu)和行為提供一個(gè)清晰的視覺表示。（2）依據(jù)離散或連續(xù)特性的建模：這種建模方法適用于那些由連續(xù)時(shí)間和離散事件共同構(gòu)成的復(fù)雜混合系統(tǒng)。為了實(shí)現(xiàn)高精度的系統(tǒng)仿真，必須精確地表示出系統(tǒng)的連續(xù)和離散特性。DEVS（DiscreteEventSystemSpecification）、混合狀態(tài)機(jī)和COSIM（COncurrentSIMulation）建模技術(shù)便是此類建模的典型代表。2智能集成制造系統(tǒng)的建模2.1.2定量建模方法研究現(xiàn)狀（3）依據(jù)模型內(nèi)部變量或元素的因果關(guān)系建模：主此方法主要分為程序式建模和聲明式建模兩種形式。程序式建模側(cè)重于指定變量間的依賴關(guān)系和求解順序，但這種方法在模型重用性和符號(hào)處理方面存在局限。相對(duì)而言，聲明式建模通過方程組來表達(dá)系統(tǒng)模型，不受變量因果關(guān)系的限制，仿真引擎能夠在仿真運(yùn)行時(shí)將方程組轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)程序。（4）面向?qū)ο蟮能浖７椒?，因其在?duì)象創(chuàng)建和維護(hù)上的簡便性，也被廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)建模中。這種方法能夠?yàn)橄到y(tǒng)建模帶來模塊化和可重用性的優(yōu)勢(shì)。REF_Ref18426\r\h[14]。通過這些多樣化的建模方法，研究者和工程師們能夠針對(duì)特定系統(tǒng)的特點(diǎn)和需求，選擇合適的工具和框架，以實(shí)現(xiàn)精確和高效的系統(tǒng)建模。2智能集成制造系統(tǒng)的建模2.1.3定性建模方法研究現(xiàn)狀定性建模是建立定性物理模型的過程，其核心內(nèi)容在于如何把整個(gè)系統(tǒng)分解為相互獨(dú)立的單元，且從單元行為及其相互關(guān)系中推理出系統(tǒng)的行為，它是建模思想與人工智能思想的一種結(jié)合。定性模型根據(jù)控制的對(duì)象和目的劃分為以下幾種模型：（1）基于量空間的定性建模：量空間是對(duì)變量狀態(tài)空間進(jìn)行映射和劃分的結(jié)果，即映射????:????→????,????為不相交相連的有限集。量空間的定性建模適合僅知參數(shù)變動(dòng)范圍的定性建模,缺點(diǎn)是單獨(dú)使用該方法時(shí)，要求系統(tǒng)的狀態(tài)是定量可測(cè)的；（2）基于非因果關(guān)系的定性建模：非因果類建模描述系統(tǒng)時(shí)，不需明確指出系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)變化過程的因果關(guān)系。此方法主要來源于定性物理方法的研究，包括基于流的概念、以組員為中心的方法、基于定性微分方程的方法、以定性過程為中心的方法等；2智能集成制造系統(tǒng)的建模2.1.3定性建模方法研究現(xiàn)狀（3）基于因果關(guān)系的定性建模：此方法以有向圖為基礎(chǔ)，包括基于定性傳遞函數(shù)的建模、利用Petri網(wǎng)的建模、利用不確定性自動(dòng)機(jī)的建模等多種方法。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)由圖形化的因果關(guān)系表示，圖形中的節(jié)點(diǎn)表示變量，節(jié)點(diǎn)間用有向弧(線)進(jìn)行連接，表示變量間的相互關(guān)系；（4）基于狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率的定性建模：系統(tǒng)的變量一般都具有多個(gè)定性狀態(tài)，系統(tǒng)變量狀態(tài)的組合即為系統(tǒng)的定性狀態(tài)。該方法對(duì)系統(tǒng)的定性模型進(jìn)行系統(tǒng)仿真，得到相應(yīng)的轉(zhuǎn)換概率，并通過此過程，并根據(jù)相應(yīng)的策略，進(jìn)行構(gòu)造、控制規(guī)則。模型是對(duì)實(shí)際應(yīng)用系統(tǒng)中特定屬性的詳細(xì)描述，它采用確定的形式—無論是自然語言、圖表、數(shù)學(xué)公式還是其他方式—來構(gòu)建系統(tǒng)的表現(xiàn)。這樣的模型成為了我們理解各個(gè)領(lǐng)域系統(tǒng)的強(qiáng)大工具。當(dāng)我們需要深入理解領(lǐng)域系統(tǒng)中的具體對(duì)象和它們隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化時(shí)，通過模擬這些變化并創(chuàng)建相應(yīng)的系統(tǒng)模型，我們可以進(jìn)行詳盡的分析，從而洞察系統(tǒng)隨時(shí)間演變的過程，增進(jìn)我們對(duì)周遭世界的認(rèn)識(shí)。2智能集成制造系統(tǒng)的建模2.1.3定性建模方法研究現(xiàn)狀在處理復(fù)雜定性模型的應(yīng)用問題時(shí)，采用了定性推理機(jī)制和定性仿真技術(shù)，這些技術(shù)被巧妙地融入了傳統(tǒng)控制系統(tǒng)的架構(gòu)之中。這促成了定性系統(tǒng)建模、定性控制器設(shè)計(jì)和定性系統(tǒng)分析等領(lǐng)域的形成，并在這些領(lǐng)域取得了初步的成果。與定量建模技術(shù)相比，定性建模技術(shù)在捕捉復(fù)雜系統(tǒng)中的模糊性、不確定性、顯著非線性特征，或者在系統(tǒng)機(jī)理信息不完整的情況下，提供了更為有效的描述手段。特別地，在涉及智能系統(tǒng)或人類行為的復(fù)合系統(tǒng)中，建模的重點(diǎn)往往放在系統(tǒng)的定性結(jié)果上，定量計(jì)算僅作為補(bǔ)充。因此，將定量模型與定性知識(shí)相結(jié)合，以全面描述系統(tǒng)并進(jìn)行聯(lián)合仿真，已經(jīng)成為復(fù)雜系統(tǒng)研究的一個(gè)關(guān)鍵方向。雖然現(xiàn)有的建模技術(shù)已經(jīng)在處理連續(xù)系統(tǒng)、離散系統(tǒng)以及它們的混合形式方面取得了不錯(cuò)的進(jìn)展，但在定性與定量混合系統(tǒng)的建模方面，我們?nèi)匀恍枰嘞冗M(jìn)的技術(shù)支持。2智能集成制造系統(tǒng)的建模2.2基于元模型框架的建模方法元模型，作為模型的"模型"，扮演著定義模型概念和構(gòu)建領(lǐng)域特定元素的關(guān)鍵角色。我們可以將元模型視作模型的藍(lán)圖，而模型則是基于元模型的具體實(shí)現(xiàn)。通過元模型所提供的結(jié)構(gòu)化模板和概念框架，我們能夠?qū)δＰ瓦M(jìn)行更高層次的抽象，這不僅有助于闡明模型間的內(nèi)在聯(lián)系，還促進(jìn)了它們之間交互的深入理解REF_Ref21820\r\h[15]。元模型和模型相比具有更好的擴(kuò)展性與靈活性，可以擴(kuò)展并適應(yīng)多種模型描述語言。基于元模型框架的建模方法，致力于探索如何利用元模型的高級(jí)抽象能力，實(shí)現(xiàn)多學(xué)科、異構(gòu)、自組織的復(fù)雜系統(tǒng)的綜合仿真建模。這種方法涵蓋了多學(xué)科統(tǒng)一建模的策略，它專注于如何在一個(gè)統(tǒng)一的框架下整合連續(xù)的、離散的、定性的和定量的多學(xué)科模型。此外，它還包含了復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)建模的策略，這涉及到研究系統(tǒng)中不同組件間的感知、決策和交互機(jī)制，以及如何將這些機(jī)制融入一個(gè)協(xié)調(diào)一致的仿真模型中REF_Ref20158\r\h[16]。2智能集成制造系統(tǒng)的建模2.2基于元模型框架的建模方法變結(jié)構(gòu)系統(tǒng)建模方法則著眼于仿真系統(tǒng)模型的動(dòng)態(tài)特性，研究模型內(nèi)容、端口和連接如何根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行的需要進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。這種方法支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的持續(xù)演變，為全面捕捉和模擬復(fù)雜系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)變化提供了一種靈活而全面的建模手段。通過這種方式，建模者能夠設(shè)計(jì)出能夠適應(yīng)和反映系統(tǒng)內(nèi)在變化的仿真模型，從而更好地理解和預(yù)測(cè)系統(tǒng)行為REF_Ref20158\r\h[17]。2智能集成制造系統(tǒng)的建模2.3基于大數(shù)據(jù)智能的建模方法大數(shù)據(jù)建模與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)建模方法相比，需要處理的數(shù)據(jù)規(guī)模更大，技術(shù)水平要求更高。在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，Dean等創(chuàng)建的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)Hadoop具有可擴(kuò)展性、安全性、高效性，Hadoop和數(shù)據(jù)庫連接、索引構(gòu)建、數(shù)據(jù)挖掘等為目前研究的熱點(diǎn)REF_Ref22045\r\h[18]。隨著數(shù)據(jù)爆發(fā)，學(xué)者研究了高速的大數(shù)據(jù)建模算法，比如并行處理的迭代聚類分析算法、基于MapReduce的層次聚類分析算法等。MapReduce作為最具代表性的批處理框架，致力于實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的并行處理，Condiel[19]等引入管道的概念，使得各個(gè)任務(wù)間數(shù)據(jù)的交互在管道中進(jìn)行，不但增加了任務(wù)的并發(fā)性，更提高了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的可能性。互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)技術(shù)著重于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理，而工業(yè)大數(shù)據(jù)建模面向產(chǎn)品全生命周期，而且數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，需要更深入的數(shù)據(jù)建模方法。2智能集成制造系統(tǒng)的建模2.3基于大數(shù)據(jù)智能的建模方法以車間數(shù)據(jù)的統(tǒng)一建模為例，在車間制造生產(chǎn)的場(chǎng)景中，我們面臨著一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的環(huán)境：技術(shù)的復(fù)雜性、對(duì)精密工藝的高標(biāo)準(zhǔn)要求，以及數(shù)據(jù)來源的廣泛性。物料、設(shè)備、人員、環(huán)境和知識(shí)等因素構(gòu)成了工業(yè)數(shù)據(jù)的多源性、異構(gòu)性和海量性。當(dāng)前，由于缺少一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)學(xué)模型，生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)共享和交互在不同階段、部門乃至企業(yè)間變得極為困難，這導(dǎo)致了信息孤島的產(chǎn)生。因此，迫切需要我們對(duì)車間數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致的分類和分析，構(gòu)建一個(gè)統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)模型。這樣的模型不僅能夠支持各階段、各部門以及企業(yè)間的信息共享，還能為數(shù)據(jù)的分析、挖掘和管理奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在建模方法方面，現(xiàn)有的技術(shù)可以主要分為元建模和本體建模兩種。元模型的結(jié)構(gòu)通常由實(shí)例層、模型層、元模型層和元元模型層組成，它能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的共享、集成、查詢和交換等功能。例如，Jun等人采用的適應(yīng)性元模型，成功地將CAD數(shù)據(jù)等領(lǐng)域模型與程序代碼分離，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)對(duì)象的快速重建。2智能集成制造系統(tǒng)的建模2.3基于大數(shù)據(jù)智能的建模方法與元建模相比，本體建模在知識(shí)表達(dá)和邏輯推理方面展現(xiàn)出更大的優(yōu)勢(shì)。鑒于制造設(shè)備的使用受到空間、位置等因素的限制，必須通過虛擬化、封裝和發(fā)布相關(guān)的制造能力服務(wù)來滿足用戶的多樣化需求。盡管目前在制造裝備和工業(yè)數(shù)據(jù)建模方面已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展，但對(duì)于結(jié)構(gòu)、工藝、工序高度復(fù)雜的機(jī)械裝備制造產(chǎn)品，以及更為繁瑣的加工過程，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)建模方法可能難以滿足需求。此外，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)建模大多集中于企業(yè)級(jí)和單元級(jí)的建模，而針對(duì)車間級(jí)的制造服務(wù)描述方法的研究相對(duì)較少。因此，對(duì)車間大數(shù)據(jù)進(jìn)行描述并建立統(tǒng)一模型變得尤為關(guān)鍵。2智能集成制造系統(tǒng)的建模2.4基于大數(shù)據(jù)和知識(shí)混合驅(qū)動(dòng)的建模方法當(dāng)代系統(tǒng)認(rèn)知、管理與控制的核心理論、方法與技術(shù)已經(jīng)轉(zhuǎn)移到大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)上，這導(dǎo)致當(dāng)前人工智能技術(shù)條件局限與復(fù)雜系統(tǒng)認(rèn)知、管理、控制的需求之間形成了一道鴻溝REF_Ref22117\r\h[20]。因此，現(xiàn)實(shí)的需求催生了人工智能的一種新型形態(tài)——人機(jī)混合增強(qiáng)智能形態(tài)，即人類智能與機(jī)器智能協(xié)同貫穿于系統(tǒng)認(rèn)知、管理、控制等過程的始終，人類的認(rèn)知和機(jī)器智能認(rèn)知互相混合，形成增強(qiáng)型的智能形態(tài)，這種形態(tài)是人工智能或機(jī)器智能可行的、重要的成長模式REF_Ref18361\r\h[21]。在一個(gè)系統(tǒng)中，各個(gè)組成部分的物理原理、系統(tǒng)生成的可觀測(cè)數(shù)據(jù)，以及系統(tǒng)運(yùn)行過程中積累的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)，共同構(gòu)成了對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行深入分析和有效管控的關(guān)鍵要素。此外，人機(jī)混合增強(qiáng)智能技術(shù)能夠全面地處理和協(xié)同運(yùn)用這些物理機(jī)制、觀測(cè)數(shù)據(jù)以及人與機(jī)器智能產(chǎn)生的知識(shí)。通過將這些元素整合進(jìn)系統(tǒng)的復(fù)雜管控流程和任務(wù)執(zhí)行中，我們能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)系統(tǒng)全面的認(rèn)知、精細(xì)的管理和精準(zhǔn)的控制。2智能集成制造系統(tǒng)的建模2.4基于大數(shù)據(jù)和知識(shí)混合驅(qū)動(dòng)的建模方法物理-數(shù)據(jù)-知識(shí)混合驅(qū)動(dòng)的人機(jī)混合增強(qiáng)智能系統(tǒng)管控方法框架，如圖3-4所示，主要由以下幾個(gè)核心部分構(gòu)成：：（1）可信的分布式數(shù)據(jù)、計(jì)算和算法：分布式、可信的數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、計(jì)算、處理、下發(fā)構(gòu)成了PDK方法的信息基礎(chǔ)和底座。（2）物理深度學(xué)習(xí)(physics-informeddeepleaming,PIDL):新型的、可以融合物理機(jī)理與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)建模方法為PDK方法在小樣本、樣本失衡等限制下真實(shí)系統(tǒng)的建模提供了解決方法。（3）融合系統(tǒng)運(yùn)行規(guī)則的混合型深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)：融合系統(tǒng)運(yùn)行規(guī)則與經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的數(shù)據(jù)混合驅(qū)動(dòng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法為提高深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(2智能集成制造系統(tǒng)的建模2.4基于大數(shù)據(jù)和知識(shí)混合驅(qū)動(dòng)的建模方法（4）從知識(shí)圖譜到因果分析：描述本體特征和實(shí)體間關(guān)聯(lián)關(guān)系的知識(shí)圖譜在融合了因果分析方法后，實(shí)現(xiàn)從if-then到what-if的智能躍遷，并具備遷移推理的能力。（5）可解釋性Al與數(shù)字人：在PDK方法中，可解釋性技術(shù)成為人機(jī)智能和知識(shí)的交互接口，而新興的數(shù)字人技術(shù)則成為天然滿足人機(jī)智能交互需求的智能接口技術(shù)。圖3-4物理-數(shù)據(jù)-知識(shí)混合驅(qū)動(dòng)的人機(jī)混合增強(qiáng)智能系統(tǒng)管控方法框架3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化智能制造系統(tǒng)是一種高度自動(dòng)化、智能化、網(wǎng)絡(luò)化的制造模式，旨在提高生產(chǎn)效率、降低成本、提升產(chǎn)品質(zhì)量REF_Ref28139\r\h[22]。智能制造系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)制造過程的全面優(yōu)化，提高企業(yè)的核心競(jìng)爭力。智能制造系統(tǒng)由智能設(shè)備、傳感器、執(zhí)行器、控制系統(tǒng)等多個(gè)部分組成。智能制造系統(tǒng)具有自動(dòng)化、智能化、柔性化、可視化等多種功能。智能制造系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)生產(chǎn)過程的全面數(shù)字化，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。智能制造系統(tǒng)基于先進(jìn)的信息技術(shù)、人工智能技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等。智能制造系統(tǒng)需要借助大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理。智能制造系統(tǒng)需要依靠先進(jìn)的算法和模型進(jìn)行智能決策和控制REF_Ref18286\r\h[23]。系統(tǒng)優(yōu)化目標(biāo)與原則：3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化提高生產(chǎn)效率：減少生產(chǎn)停機(jī)時(shí)間、優(yōu)化設(shè)備調(diào)度和排產(chǎn)、提高設(shè)備利用率。降低生產(chǎn)成本：減少原材料浪費(fèi)、降低能源消耗、提高產(chǎn)品質(zhì)量，減少退貨和維修成本。提高產(chǎn)品質(zhì)量：優(yōu)化生產(chǎn)工藝、加強(qiáng)生產(chǎn)過程中的質(zhì)量監(jiān)控、提高員工技能和意識(shí)。增強(qiáng)生產(chǎn)靈活性：提高生產(chǎn)線的可重構(gòu)性、采用模塊化設(shè)計(jì)、加強(qiáng)信息系統(tǒng)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和分析。保障生產(chǎn)安全：加強(qiáng)設(shè)備維護(hù)和保養(yǎng)，確保設(shè)備安全運(yùn)行、提高員工安全意識(shí)，加強(qiáng)培訓(xùn)、建立完善的安全管理制度和應(yīng)急預(yù)案。促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展：采用環(huán)保材料和工藝、優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，提高能源利用效率、加強(qiáng)廢棄物回收利用，實(shí)現(xiàn)資源化處理。系統(tǒng)優(yōu)化方法與技術(shù)：3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化線性規(guī)劃：這是一種優(yōu)化線性目標(biāo)函數(shù)的方法，它受到一系列線性不等式的約束。在我們的智能制造系統(tǒng)中，線性規(guī)劃尤其適用于資源分配、生產(chǎn)計(jì)劃和調(diào)度等場(chǎng)景。關(guān)鍵技術(shù)包括單純形法和內(nèi)點(diǎn)法等，這些技術(shù)幫助我們找到最優(yōu)解決方案。整數(shù)規(guī)劃：這種方法要求模型中的部分或全部變量取整數(shù)值，非常適合處理離散的決策問題。在智能制造中，整數(shù)規(guī)劃在生產(chǎn)調(diào)度、設(shè)備選型和人員分配等問題上發(fā)揮著重要作用。其關(guān)鍵技術(shù)包括分支定界法和割平面法等，這些技術(shù)提高了問題求解的效率和準(zhǔn)確性。動(dòng)態(tài)規(guī)劃：動(dòng)態(tài)規(guī)劃是一種強(qiáng)大的數(shù)學(xué)工具，用于解決多階段決策過程的優(yōu)化問題。在我們的智能制造系統(tǒng)中，動(dòng)態(tài)規(guī)劃可以有效地解決設(shè)備維護(hù)、庫存控制和生產(chǎn)調(diào)度等問題。狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程和最優(yōu)性原理是實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)規(guī)劃的關(guān)鍵技術(shù)。遺傳算法：這種算法模仿自然選擇和遺傳機(jī)制，用于解決各種復(fù)雜的優(yōu)化問題。在智能制造系統(tǒng)中，遺傳算法可以應(yīng)用于多目標(biāo)優(yōu)化、生產(chǎn)調(diào)度和路徑規(guī)劃等場(chǎng)景。3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化編碼方式、適應(yīng)度函數(shù)和遺傳操作是實(shí)現(xiàn)遺傳算法的關(guān)鍵技術(shù)。粒子群優(yōu)化算法：這是一種啟發(fā)式搜索算法，它通過模擬鳥群或魚群的社會(huì)行為來尋找最優(yōu)解。在智能制造系統(tǒng)中，粒子群優(yōu)化算法適用于機(jī)器參數(shù)優(yōu)化、路徑規(guī)劃和資源分配等問題。粒子速度和位置的更新公式、慣性權(quán)重和學(xué)習(xí)因子是該算法的核心組成部分。模擬退火算法：這種算法借鑒了材料科學(xué)中的退火過程，用于解決復(fù)雜的組合優(yōu)化問題。在智能制造系統(tǒng)中，模擬退火算法可以幫助我們解決生產(chǎn)調(diào)度、設(shè)備布局和路徑規(guī)劃等問題。初始溫度、降溫速率和鄰域結(jié)構(gòu)的設(shè)定是該算法成功應(yīng)用的關(guān)鍵因素。3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化3.1優(yōu)化場(chǎng)景和優(yōu)化決策數(shù)據(jù)優(yōu)化場(chǎng)景根據(jù)工業(yè)企業(yè)的范圍，覆蓋研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、銷售、服務(wù)、固定資產(chǎn)、法律法規(guī)等環(huán)節(jié)。優(yōu)化決策系統(tǒng)根據(jù)優(yōu)化場(chǎng)景和優(yōu)化決策模型的要求，采集需要的優(yōu)化決策數(shù)據(jù)，根據(jù)待優(yōu)化決策事項(xiàng)的影響可以定義為不同的優(yōu)化決策等級(jí)，隨著決策等級(jí)的提升，對(duì)優(yōu)化決策模型的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)也將相應(yīng)提高，從而保障決策的質(zhì)量和企業(yè)的穩(wěn)健發(fā)展REF_Ref18214\r\h[24]。3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化生產(chǎn)運(yùn)行管理生產(chǎn)管理是整個(gè)企業(yè)管理工作中的重要組成部分。企業(yè)管理的目標(biāo)是將有限的資源通過合理、有效的配置與應(yīng)用，不斷滿足顧客需求，追求企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益的最大化。生產(chǎn)管理是企業(yè)管理系統(tǒng)的一個(gè)子系統(tǒng)，其主要任務(wù)是根據(jù)用戶需求，通過對(duì)各種生產(chǎn)因素的合理利用，科學(xué)地組織，以盡可能少的投入，產(chǎn)出符合用戶需求的產(chǎn)品REF_Ref22336\r\h[25]。生產(chǎn)管理是對(duì)企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)進(jìn)行計(jì)劃、組織和控制等全部管理活動(dòng)的總稱。概括地講，凡與企業(yè)生產(chǎn)過程有關(guān)的一切管理活動(dòng)都包括在生產(chǎn)運(yùn)行管理的范疇之內(nèi)，如產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)、產(chǎn)品方案的確定、原材料的采購與加工、勞動(dòng)力的調(diào)配、設(shè)備的配置與維修、生產(chǎn)計(jì)劃的制訂、日常生產(chǎn)組織等。3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化協(xié)同工藝設(shè)計(jì)目前很多企業(yè)的工藝設(shè)計(jì)系統(tǒng)是建立在固定制造資源的基礎(chǔ)上，很難適應(yīng)制造資源隨時(shí)變化的動(dòng)態(tài)特性，同時(shí)在傳統(tǒng)的制造模式下，企業(yè)制造資源模型是根據(jù)各個(gè)階段、各個(gè)部門、各個(gè)計(jì)算機(jī)應(yīng)用子系統(tǒng)對(duì)制造資源信息的需求而制定的，并建立相互獨(dú)立的制造資源模型和數(shù)據(jù)庫，從而造成制造資源不統(tǒng)一，大量數(shù)據(jù)冗余，無法有效支持工藝設(shè)計(jì)與其他生產(chǎn)活動(dòng)間的協(xié)同。3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化先進(jìn)計(jì)劃調(diào)度在當(dāng)今制造業(yè)的版圖中，多品種小批量的生產(chǎn)模式已成為新常態(tài)。這種模式下，數(shù)據(jù)的精細(xì)化、自動(dòng)化采集，以及其及時(shí)性和便利性，加之?dāng)?shù)據(jù)的多變性，導(dǎo)致了數(shù)據(jù)量的爆炸式增長。同時(shí)，數(shù)十年積累的信息化歷史數(shù)據(jù)，為高級(jí)計(jì)劃系統(tǒng)（AdvancedPlanningSystem,APS）帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。APS需要快速響應(yīng)，精確處理這些龐大的數(shù)據(jù)，以制定出高效的生產(chǎn)計(jì)劃REF_Ref19765\r\h[26]。對(duì)于那些生產(chǎn)多種復(fù)雜產(chǎn)品型號(hào)的制造商而言，無論是定制產(chǎn)品還是以銷定產(chǎn)的產(chǎn)品，都潛藏著更高的利潤空間。然而，如果生產(chǎn)過程規(guī)劃不合理，也可能導(dǎo)致生產(chǎn)成本的急劇增加。利用高級(jí)分析工具，制造商可以計(jì)算出合理的生產(chǎn)計(jì)劃，最小化對(duì)現(xiàn)有生產(chǎn)計(jì)劃的影響，并將規(guī)劃細(xì)化到設(shè)備運(yùn)行、人員配置乃至店面級(jí)別的管理。3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化先進(jìn)計(jì)劃調(diào)度以電力生產(chǎn)為例，傳統(tǒng)的調(diào)度和控制主要依賴于調(diào)節(jié)發(fā)電機(jī)組來平衡發(fā)電與用電。但是，隨著風(fēng)電等間歇性能源在電網(wǎng)中的比例日益增加，傳統(tǒng)模式已不足以應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。未來，需求側(cè)的可控資源也將成為電網(wǎng)調(diào)度計(jì)劃和實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)的一部分。需求側(cè)資源種類繁多、數(shù)據(jù)量大、分布廣泛，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)綜合分析全網(wǎng)負(fù)荷和需求側(cè)資源信息，可以優(yōu)化從實(shí)時(shí)到年、月、日等不同時(shí)間尺度的調(diào)度與控制決策。這不僅提升了電網(wǎng)的全局態(tài)勢(shì)感知能力，快速準(zhǔn)確的分析能力，還增強(qiáng)了全網(wǎng)統(tǒng)一控制決策的能力。在確保電網(wǎng)安全、經(jīng)濟(jì)、低碳環(huán)保運(yùn)行的基礎(chǔ)上，也實(shí)現(xiàn)了資源的廣泛優(yōu)化配置，以及最大限度的接納可再生能源。3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化物流優(yōu)化管理物流優(yōu)化管理是現(xiàn)代企業(yè)提升效率、降低成本的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通過大數(shù)據(jù)的深入分析，企業(yè)能夠顯著提高倉儲(chǔ)、配送和銷售的效率，同時(shí)大幅度降低成本，并有效減少庫存，進(jìn)一步優(yōu)化整個(gè)供應(yīng)鏈。利用銷售數(shù)據(jù)、產(chǎn)品傳感器數(shù)據(jù)以及供應(yīng)商數(shù)據(jù)庫等豐富的信息資源，制造企業(yè)能夠精確預(yù)測(cè)不同市場(chǎng)區(qū)域的商品需求，實(shí)現(xiàn)庫存和銷售價(jià)格的實(shí)時(shí)跟蹤，從而節(jié)約大量成本。隨著生產(chǎn)需求的日益復(fù)雜化，車間物料需求計(jì)劃系統(tǒng)（MRP）成為發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值、提升決策效率的重要工具。一個(gè)高效的MRP系統(tǒng)能夠整合企業(yè)的所有計(jì)劃和決策業(yè)務(wù)，包括需求預(yù)測(cè)、庫存計(jì)劃、資源配置、設(shè)備管理、渠道優(yōu)化、生產(chǎn)作業(yè)計(jì)劃、物料需求與采購計(jì)劃等。這將徹底改變企業(yè)的市場(chǎng)邊界、業(yè)務(wù)組合、商業(yè)模式和運(yùn)作模式。3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化物流優(yōu)化管理建立穩(wěn)固的供應(yīng)商關(guān)系，并通過信息交互消除雙方的不信任成本，是優(yōu)化供應(yīng)鏈管理的關(guān)鍵。雙方庫存與需求信息的共享，以及供應(yīng)商管理庫存機(jī)制的建立，將有效降低因缺貨導(dǎo)致的生產(chǎn)損失。部署供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)時(shí)，需要存儲(chǔ)并利用資源數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、供應(yīng)商數(shù)據(jù)和質(zhì)量數(shù)據(jù)等，以跟蹤供應(yīng)鏈在執(zhí)行過程中的效率和成本，確保產(chǎn)品質(zhì)量。為了保持生產(chǎn)過程的有序和平穩(wěn)，企業(yè)需要綜合考慮訂單、產(chǎn)能、調(diào)度、庫存和成本之間的關(guān)系，采用數(shù)學(xué)模型、優(yōu)化和模擬技術(shù)，為復(fù)雜的生產(chǎn)和供應(yīng)問題提供優(yōu)化解決方案。這不僅能夠提升物料供應(yīng)的效率，還能優(yōu)化生產(chǎn)訂單的處理，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)與供應(yīng)鏈的高效協(xié)同。3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化質(zhì)量精確控制傳統(tǒng)制造業(yè)當(dāng)前正處于大數(shù)據(jù)浪潮的前沿，這一變革正在產(chǎn)品研發(fā)、工藝設(shè)計(jì)、質(zhì)量管理到生產(chǎn)運(yùn)營等多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域催生對(duì)創(chuàng)新解決方案的迫切需求。特別是在半導(dǎo)體行業(yè)，芯片生產(chǎn)過程中的摻雜、增層、光刻和熱處理等工藝步驟，每一步都要求達(dá)到極為嚴(yán)格的物理標(biāo)準(zhǔn)。在這一過程中，自動(dòng)化設(shè)備不僅制造產(chǎn)品，也產(chǎn)生了海量的檢測(cè)數(shù)據(jù)。面對(duì)這些數(shù)據(jù)，企業(yè)需要決定是將其視為負(fù)擔(dān)，還是挖掘其潛在價(jià)值的寶庫。如果是后者，那么企業(yè)如何迅速而準(zhǔn)確地從這些數(shù)據(jù)中洞察到影響產(chǎn)品良率的關(guān)鍵因素？傳統(tǒng)的工作流程要求我們逐一計(jì)算每個(gè)過程的能力指數(shù)，并分別評(píng)估各項(xiàng)質(zhì)量特性。這種做法不僅工作量巨大，而且繁瑣復(fù)雜。即便能夠處理這些數(shù)據(jù)，要從中發(fā)現(xiàn)不同指數(shù)間的關(guān)聯(lián)并全面理解產(chǎn)品的總體質(zhì)量性能也非易事。但現(xiàn)在，借助大數(shù)據(jù)質(zhì)量管理分析平臺(tái)，我們不僅可以迅速獲得詳盡的傳統(tǒng)過程能力分析報(bào)告，還能從同一數(shù)據(jù)集中挖掘出更多新穎而有價(jià)值的分析結(jié)果。3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化質(zhì)量精確控制①質(zhì)量監(jiān)控儀表盤質(zhì)量監(jiān)控儀表盤的布局能夠隨著現(xiàn)場(chǎng)布局的調(diào)整動(dòng)態(tài)變化，通過鼠標(biāo)點(diǎn)擊獲取更多的信息，比如雙擊可查看異常數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)和控制圖。②控制圖監(jiān)控與質(zhì)量對(duì)比系統(tǒng)提供多種控制圖，并可定制各種判異準(zhǔn)則；可以在同一控制圖中實(shí)時(shí)顯示多個(gè)序列，以幫助實(shí)時(shí)比較不同機(jī)臺(tái)的質(zhì)量表現(xiàn)；此外，還可以按屬性組動(dòng)態(tài)地進(jìn)行監(jiān)控；支持自動(dòng)計(jì)算控制限。③質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)能夠及時(shí)識(shí)別并預(yù)警潛在的質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)，從而顯著降低缺陷、返工、報(bào)廢和客戶投訴。預(yù)警方式多樣，包括電子郵件、工控?zé)?、自?dòng)打印的質(zhì)量問題通知單，以及虛擬紅綠燈等。3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化質(zhì)量精確控制④質(zhì)量報(bào)告生成的報(bào)告不僅包含基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，還集成了豐富的分析結(jié)果，如過程能力指數(shù)、統(tǒng)計(jì)中位數(shù)、分位數(shù)、極值、抽樣方法、異常判斷標(biāo)準(zhǔn)的違反情況、質(zhì)檢結(jié)果等。此外，系統(tǒng)還支持報(bào)告模板的導(dǎo)入，能夠跨部門乃至跨數(shù)據(jù)庫匯總和分析數(shù)據(jù)，制作出形式多樣的質(zhì)量報(bào)告。3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化人工智能技術(shù)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)的優(yōu)化需選取能夠處理多個(gè)目標(biāo)識(shí)別的方式，使目標(biāo)相互制約。這一過程首先涉及將多個(gè)目標(biāo)整合為單一目標(biāo)，進(jìn)而探索共同的優(yōu)化空間。利用多輸出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并結(jié)合遺傳算法，可以高效地尋找到問題的最優(yōu)解REF_Ref22437\r\h[27]。當(dāng)兩類樣本數(shù)目類型存在懸殊時(shí)，根據(jù)急切程度規(guī)劃執(zhí)行順序。執(zhí)行數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，將樣本標(biāo)準(zhǔn)化，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化。在語音輸入時(shí)根據(jù)聲波的頻率和音量判斷聲音的主次進(jìn)行除噪處理，對(duì)于離群樣本，迷途樣本，可用模糊理論中的隸屬度概念來識(shí)別并刪除，這類連續(xù)量目標(biāo)的樣本噪音用匹配度識(shí)別實(shí)現(xiàn)噪音過濾。經(jīng)過優(yōu)化的人工智能技術(shù)，已經(jīng)解決了功能單一的問題，能夠根據(jù)語音輸入的順序，依次處理一次性輸入的多個(gè)指令，實(shí)現(xiàn)多功能并行處理。為了增強(qiáng)防范能力，我們對(duì)智能系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化，以監(jiān)控所有任務(wù)的執(zhí)行，并利用機(jī)器人技術(shù)增強(qiáng)安全防護(hù)。3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化人工智能技術(shù)優(yōu)化人工智能優(yōu)化技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，始于對(duì)輸入數(shù)據(jù)和語音指令的處理。通過文字輸入或語音輸入采集任務(wù)指令，當(dāng)采集到的指令為語音時(shí)，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)挖掘則依賴于算法來實(shí)現(xiàn)，對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，識(shí)別信息類型并執(zhí)行任務(wù)。為了保證整個(gè)人工智能技術(shù)的安全運(yùn)行，需要設(shè)置防范攻擊功能維持工作環(huán)境，防范攻擊功能即智能分辨設(shè)備中垃圾軟件，自動(dòng)排除危險(xiǎn)信息。在模糊數(shù)據(jù)處理和防火墻信息識(shí)別過程中，人工智能技術(shù)發(fā)揮著關(guān)鍵作用。在檢測(cè)設(shè)備故障時(shí)，可以利用人工智能自帶的入侵檢測(cè)功能，通過編程處理數(shù)據(jù)，分析潛在的安全漏洞，從而妥善解決網(wǎng)絡(luò)安全管理問題，確保技術(shù)的正常運(yùn)行。在功能實(shí)現(xiàn)后儲(chǔ)存該指令整個(gè)執(zhí)行過程數(shù)據(jù)，為未來類似任務(wù)指令的輸入提供處理參考，大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)主要應(yīng)用的是并行數(shù)據(jù)庫，通過對(duì)數(shù)據(jù)多個(gè)節(jié)點(diǎn)并行進(jìn)而完成執(zhí)行數(shù)據(jù)庫的任務(wù)，擁有較高的使用性能。3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)優(yōu)化①云計(jì)算優(yōu)化云計(jì)算主要基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，為用戶提供服務(wù)、使用和交互。動(dòng)態(tài)、增殖和虛擬化的資源由互聯(lián)網(wǎng)提供，其中，“云”是互聯(lián)網(wǎng)和網(wǎng)絡(luò)的隱喻，主要是互聯(lián)網(wǎng)和基礎(chǔ)設(shè)施的抽象表現(xiàn)REF_Ref22594\r\h[28]。在1961年的麻省理工學(xué)院百年紀(jì)念演講中，約翰麥卡錫（JohnMcCarthy）提到“計(jì)算機(jī)實(shí)用程序可能成為一個(gè)新的重要行業(yè)的基礎(chǔ)”，暗示了云計(jì)算的基本概念。然而，直到2006年的搜索引擎戰(zhàn)略會(huì)議上，“云計(jì)算”才被EricSchmidt正式提出。如今，云計(jì)算是指一種完全基于支付的網(wǎng)絡(luò)模型，可提供方便、可用、按管理所需進(jìn)行的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算訪問，且僅需要與供應(yīng)商進(jìn)行簡單交互就可以訪問可配置的計(jì)算資源池。另外，云計(jì)算還具有超大規(guī)模、虛擬化、高可靠性、通用性、高擴(kuò)展性、按需服務(wù)、低成本的優(yōu)勢(shì)。3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)優(yōu)化云計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行海量數(shù)據(jù)處理和分析的大腦，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在融入云計(jì)算之后，發(fā)展突飛猛進(jìn)，不僅僅在技術(shù)手段上降低了難度，還有效地發(fā)揮了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在應(yīng)用領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)。無論是計(jì)算能力還是存儲(chǔ)能力，云計(jì)算的高效率都能很好地滿足物聯(lián)網(wǎng)的需求。②物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)通信與存儲(chǔ)架構(gòu)優(yōu)化傳感設(shè)備作為物聯(lián)網(wǎng)的神經(jīng)末梢，是分布式的電子設(shè)備，負(fù)責(zé)捕獲環(huán)境數(shù)據(jù)并生成信息。然而，這些設(shè)備的計(jì)算能力、內(nèi)存和資源通常受限。云端則是由專業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商或第三方云服務(wù)公司運(yùn)營，擁有強(qiáng)大的資源和深厚的專業(yè)知識(shí)，提供云計(jì)算服務(wù)。它們向客戶收取相應(yīng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問費(fèi)用，扮演著數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的中心樞紐角色。數(shù)據(jù)應(yīng)用程序則是這一架構(gòu)中的大腦，需要檢索傳感數(shù)據(jù)來分析軟件系統(tǒng)或設(shè)備的狀態(tài)和性能。不同的應(yīng)用程序根據(jù)其特定需求，對(duì)數(shù)據(jù)有不同的要求。3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)優(yōu)化如圖3-5所示的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)通信框架，描繪了從傳感設(shè)備接收信號(hào)、生成數(shù)據(jù)，到數(shù)據(jù)被建模為不可預(yù)測(cè)的事件序列，最終傳輸至云端的全過程。鑒于云端資源和預(yù)算的限制，并非所有生成的數(shù)據(jù)都會(huì)立即被通信或存儲(chǔ)。但是，為了確保數(shù)據(jù)處理的公平性和效率，所有數(shù)據(jù)都應(yīng)依據(jù)統(tǒng)一的概率標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行傳輸和存儲(chǔ)。最終，數(shù)據(jù)應(yīng)用程序可以從云端獲取其所需的全部或部分?jǐn)?shù)據(jù)，進(jìn)行進(jìn)一步的分析和處理，以滿足特定的業(yè)務(wù)需求。這種優(yōu)化的架構(gòu)不僅提升了數(shù)據(jù)通信的效率，也加強(qiáng)了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的能力，為物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)優(yōu)化圖3-5物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)通信架構(gòu)當(dāng)數(shù)據(jù)通信與存儲(chǔ)架構(gòu)被優(yōu)化后，主要分為數(shù)據(jù)通信、計(jì)算和存儲(chǔ)3個(gè)部分。用于查詢數(shù)據(jù)通信信息的客戶端軟件可以生成通信信息并獲取功能區(qū)域。更重要的是，計(jì)算核心是一個(gè)Linux操作系統(tǒng)的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，其中Xen虛擬機(jī)的關(guān)鍵部分是存儲(chǔ)部分。NameNode（名稱節(jié)點(diǎn)）管理相應(yīng)的HDFS集群，可以存儲(chǔ)和管理海量的數(shù)據(jù)信息。3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)優(yōu)化③物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分布策略優(yōu)化基于上述優(yōu)化的數(shù)據(jù)通信與存儲(chǔ)架構(gòu)，采用哈希算法重新優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分布策略。此策略的實(shí)施涉及到采用Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)，這為處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集提供了強(qiáng)大的支持。為了提高數(shù)據(jù)通信效率和數(shù)據(jù)處理效率，采用高性能、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)維護(hù)成本低的哈希算法來優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分布策略，可以大大減少物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)故障和數(shù)據(jù)信息遷移造成的節(jié)點(diǎn)增加。3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化3.2優(yōu)化決策模型決策是一項(xiàng)在特定情境下對(duì)多個(gè)可行方案進(jìn)行分析和比較，以選擇最佳方案的復(fù)雜過程。而預(yù)測(cè)則通過對(duì)目標(biāo)對(duì)象的歷史數(shù)據(jù)、內(nèi)在機(jī)制和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行深入分析，以更高的概率準(zhǔn)確描述對(duì)象在未來某一時(shí)間點(diǎn)的狀態(tài)和特征。預(yù)測(cè)是決策過程中不可或缺的一部分，它為科學(xué)決策提供了必要的信息和依據(jù)，旨在提升決策的有效性和效率REF_Ref22688\r\h[29]。在當(dāng)前的管理科學(xué)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)和決策模式已成為主流。人工智能技術(shù)的融入，進(jìn)一步提升了數(shù)據(jù)處理的效率，使得預(yù)測(cè)更加精確，決策結(jié)果更加智能化。人工智能的核心優(yōu)勢(shì)在于其能夠高效地將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)化為決策，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)—預(yù)測(cè)—決策流程的無縫銜接。3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化3.2優(yōu)化決策模型隨著人類社會(huì)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們擁有了更多種類、更廣泛來源、更豐富維度、更大規(guī)模、更寬泛范圍和更快速時(shí)效的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)為科學(xué)預(yù)測(cè)和決策優(yōu)化提供了前所未有的支持。盡管人工智能在大數(shù)據(jù)背景下并未改變預(yù)測(cè)與決策的根本邏輯，但它在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集、挖掘低價(jià)值密度數(shù)據(jù)中的有效信息、處理多樣化數(shù)據(jù)類型、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)在線信息處理以及非線性數(shù)據(jù)擬合等方面，顯著提高了傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法的性能，優(yōu)化了預(yù)測(cè)與決策的速度和精度，從而顯著提升了決策的效率和效果?；谌斯ぶ悄艿念A(yù)測(cè)與決策優(yōu)化理論和方法的研究，正在成為管理科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)新興且重要的分支。這一研究領(lǐng)域?qū)Ｗ⒂谔剿鞔髷?shù)據(jù)時(shí)代下，預(yù)測(cè)如何支撐決策活動(dòng)的本質(zhì)規(guī)律。它不僅是人工智能引發(fā)科學(xué)突破的鏈?zhǔn)椒磻?yīng)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，也是推動(dòng)預(yù)測(cè)科學(xué)和決策科學(xué)發(fā)生顛覆性變革的理論基礎(chǔ)。3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化3.3優(yōu)化策略對(duì)于預(yù)測(cè)與決策優(yōu)化問題，已有研究經(jīng)歷了經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)?模型驅(qū)動(dòng)?數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)?數(shù)據(jù)特征驅(qū)動(dòng)4個(gè)不同的研究范式，具體區(qū)別見表1，對(duì)前3種范式已經(jīng)進(jìn)行大量研究，但數(shù)據(jù)特征驅(qū)動(dòng)范式是對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)范式的細(xì)化，尚在不斷發(fā)展之中，近年來成為一個(gè)熱點(diǎn)研究方向REF_Ref22688\r\h[30]。因此，數(shù)據(jù)特征驅(qū)動(dòng)的智能預(yù)測(cè)與決策優(yōu)化需要進(jìn)一步深入探索。3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化3.3優(yōu)化策略表3-14種不同的預(yù)測(cè)與決策優(yōu)化研究范式對(duì)比目前，智能預(yù)測(cè)與決策優(yōu)化的研究領(lǐng)域已經(jīng)廣泛地應(yīng)用了明顯的領(lǐng)域知識(shí)，這些知識(shí)在提高智能預(yù)測(cè)和決策優(yōu)化的性能方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。然而，盡管已有顯著進(jìn)展，預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和決策的精確度仍有提升空間。因此，挖掘和應(yīng)用隱含的領(lǐng)域知識(shí)變得尤為關(guān)鍵。因此，如何發(fā)現(xiàn)并表征隱性知識(shí)并根據(jù)領(lǐng)域知識(shí)特征選擇不同的智能預(yù)測(cè)與決策算法，以及如何發(fā)揮不同領(lǐng)域知識(shí)依賴的智能算法優(yōu)勢(shì)提升預(yù)測(cè)精度和決策優(yōu)化效果是當(dāng)前亟待解決的科學(xué)難題。在仿真和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估之后，如果策略符合企業(yè)設(shè)定的規(guī)則范圍，則可以自動(dòng)執(zhí)行；如果策略超出了預(yù)定的風(fēng)險(xiǎn)邊界，則需要引入人工決策來介入REF_Ref20158\r\h[31]。3智能集成制造系統(tǒng)的系統(tǒng)優(yōu)化3.4優(yōu)化決策執(zhí)行系統(tǒng)復(fù)雜決策執(zhí)行系統(tǒng)是集多種技術(shù)（供應(yīng)鏈管理技術(shù)、信息交流技術(shù)、生產(chǎn)管理技術(shù)和物流控制技術(shù)等）為一體的復(fù)雜系統(tǒng)，且其內(nèi)部含有大量交互成分、大量復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和多種因素的擾動(dòng)。如何優(yōu)化復(fù)雜系統(tǒng)的整體性能成為系統(tǒng)研究領(lǐng)域的重要問題，因?yàn)榉抡婕夹g(shù)能夠仿真一個(gè)傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型所無法描述的復(fù)雜系統(tǒng)，也可以精確描繪復(fù)雜系統(tǒng)的實(shí)際流程，從而確定影響復(fù)雜系統(tǒng)中各種活動(dòng)的關(guān)鍵因素，所以該技術(shù)對(duì)于整個(gè)復(fù)雜制造體系任務(wù)策劃、設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)等階段都具有關(guān)鍵性的意義，被認(rèn)為是目前最有效且已被廣泛應(yīng)用的解決途徑之一?；跀?shù)據(jù)的建模與優(yōu)化技術(shù)在供應(yīng)鏈、交通運(yùn)輸、醫(yī)藥、旅游、零售業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用，涉及到了多種多樣的信息模型和優(yōu)化技術(shù)?；谙冗M(jìn)學(xué)習(xí)方法的建模和優(yōu)化問題，內(nèi)容主要包括：基于深度學(xué)習(xí)的設(shè)備管理、基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的生產(chǎn)過程自動(dòng)化和基于合作博弈的生產(chǎn)運(yùn)作管理及各種方法的實(shí)際應(yīng)用。4智能集成制造系統(tǒng)的“數(shù)字孿生”數(shù)字孿生技術(shù)（DigitalTwin）的興起為復(fù)雜機(jī)械裝備的設(shè)計(jì)理念與實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)的一致性表達(dá)提供了一條切實(shí)可行的路徑。數(shù)字孿生是一種利用數(shù)字技術(shù)來描述和模擬物理對(duì)象的特性、行為和性能的方法和過程，它被廣泛認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)信息與物理融合的關(guān)鍵技術(shù)。本文旨在將數(shù)字孿生的理念及其相關(guān)技術(shù)融入到復(fù)雜機(jī)械裝備的設(shè)計(jì)、研發(fā)、制造與工程實(shí)施中，通過深入研究數(shù)字孿生在多學(xué)科協(xié)同設(shè)計(jì)建模中的應(yīng)用，力圖解決當(dāng)前機(jī)械裝備研發(fā)和制造過程中所面臨的問題。目前，智能集成制造系統(tǒng)通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了設(shè)備的廣泛連接，海量的工業(yè)數(shù)據(jù)得以匯聚，這為制造系統(tǒng)中的設(shè)備、產(chǎn)品、人員和業(yè)務(wù)之間的連接奠定了基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)上，通過數(shù)字化手段在虛擬空間中創(chuàng)建物理實(shí)體的映射，利用多層次、多學(xué)科、動(dòng)態(tài)演進(jìn)的數(shù)字孿生技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的建模、仿真和優(yōu)化。4智能集成制造系統(tǒng)的“數(shù)字孿生”數(shù)字孿生的概念最早由密歇根大學(xué)的MichaelGrieves提出，當(dāng)時(shí)被稱為“信息鏡像模型”（InformationMirroringModel），后逐漸發(fā)展為“數(shù)字孿生”這一術(shù)語。數(shù)字孿生技術(shù)充分利用物理模型、傳感器數(shù)據(jù)和運(yùn)行歷史等信息，整合多學(xué)科、多尺度的仿真過程。它在虛擬空間中為實(shí)體產(chǎn)品提供了一個(gè)鏡像，反映了相應(yīng)物理實(shí)體產(chǎn)品的全生命周期。數(shù)字孿生模型在設(shè)計(jì)和制造階段建立，并在產(chǎn)品的生命周期內(nèi)不斷演進(jìn)和擴(kuò)展。它涵蓋了從設(shè)計(jì)、制造、交付、使用到報(bào)廢回收等物理產(chǎn)品的全生命周期的模型和數(shù)據(jù)信息，形成了與實(shí)體產(chǎn)品及其生產(chǎn)過程相對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)映射、分析預(yù)測(cè)和優(yōu)化流程。4智能集成制造系統(tǒng)的“數(shù)字孿生”4.1西門子數(shù)字孿生案例西門子公司在市場(chǎng)上提出了“數(shù)字孿生”模型概念，這是一種基于模型的虛擬企業(yè)與基于自動(dòng)化技術(shù)的現(xiàn)實(shí)企業(yè)相結(jié)合的創(chuàng)新模式。它包括“產(chǎn)品數(shù)字孿生”、“生產(chǎn)數(shù)字孿生”和“設(shè)備數(shù)字孿生”三個(gè)層面，這三個(gè)層面又高度融合成一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型。通過數(shù)字化手段，企業(yè)能夠整合其橫向和縱向的價(jià)值鏈，從而提升整體運(yùn)營效率。數(shù)字孿生技術(shù)將不同領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)整合成一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型，并將產(chǎn)品生命周期管理軟件（PLM）、生產(chǎn)運(yùn)營系統(tǒng)（MOM）以及全集成自動(dòng)化（TIA）集成在一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)上。此外，根據(jù)需求，還可以將供應(yīng)商納入該平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)價(jià)值鏈數(shù)據(jù)的整合。業(yè)務(wù)領(lǐng)域涵蓋“產(chǎn)品數(shù)字孿生”、“生產(chǎn)數(shù)字孿生”和“設(shè)備數(shù)字孿生”。4智能集成制造系統(tǒng)的“數(shù)字孿生”4.1.1產(chǎn)品數(shù)字孿生在產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段，數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用可以顯著提升設(shè)計(jì)的精確度，并在模擬的真實(shí)環(huán)境中驗(yàn)證產(chǎn)品的性能。在這一階段，數(shù)字孿生的關(guān)鍵能力包括數(shù)字模型設(shè)計(jì)、模擬和仿真，以確保產(chǎn)品在設(shè)計(jì)階段就具備良好的適應(yīng)性。圖3.6展示了汽車仿真在實(shí)際應(yīng)用中的一個(gè)實(shí)例。圖3-6汽車仿真分析實(shí)際應(yīng)用4智能集成制造系統(tǒng)的“數(shù)字孿生”4.1.2生產(chǎn)數(shù)字孿生在產(chǎn)品制造階段，設(shè)計(jì)、仿真和驗(yàn)證的主要對(duì)象是生產(chǎn)系統(tǒng)，這包括制造工藝、制造設(shè)備、制造車間以及管理控制系統(tǒng)等。通過應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)，可以加速產(chǎn)品上市的時(shí)間，提升產(chǎn)品設(shè)計(jì)的質(zhì)量，降低生產(chǎn)成本，并加快產(chǎn)品交付的速度。這一技術(shù)的應(yīng)用不僅優(yōu)化了生產(chǎn)流程，還提高了整個(gè)制造過程的效率和響應(yīng)速度。圖3-7東方汽車發(fā)動(dòng)機(jī)生產(chǎn)線數(shù)字孿生系統(tǒng)4智能集成制造系統(tǒng)的“數(shù)字孿生”4.1.3設(shè)備數(shù)字孿生設(shè)備數(shù)字?jǐn)伾?。作為客戶的設(shè)備資產(chǎn),在產(chǎn)品運(yùn)行過程中，設(shè)備數(shù)字孿生能夠?qū)崟r(shí)將設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)傳輸至云端，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備運(yùn)行的優(yōu)化、可預(yù)測(cè)性維護(hù)與保養(yǎng)。此外，通過分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，還能對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)工藝和制造過程進(jìn)行迭代優(yōu)化。設(shè)備數(shù)字李生能幫助用戶比以前更快地驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品設(shè)計(jì),以獲得成本更低且更可靠的產(chǎn)品,西門子設(shè)備孿生設(shè)計(jì)如圖3.8所示。圖3-8設(shè)備孿生流程圖4智能集成制造系統(tǒng)的“數(shù)字孿生”4.2航天云網(wǎng)數(shù)字孿生縱向集成案例航天云網(wǎng)基于INDICS平臺(tái)從行業(yè)-企業(yè)-車間的數(shù)字孿生集成，對(duì)產(chǎn)品需求、制造資源、制造能力進(jìn)行數(shù)字孿生建模，為制造資源進(jìn)行科學(xué)匹配，在各企業(yè)的ERP和MES之上進(jìn)行基于有限資源能力的生產(chǎn)調(diào)度計(jì)劃，開展跨企業(yè)有限產(chǎn)能高級(jí)排產(chǎn)。在行業(yè)級(jí)通過跨企業(yè)的制造資源最優(yōu)化配置和柔性化重組，解決企業(yè)剩余能力，實(shí)現(xiàn)社會(huì)制造資源合理均衡的應(yīng)用；仕企業(yè)級(jí)頭現(xiàn)去庫存、降成本和專業(yè)單元設(shè)備的有效利用，達(dá)到企業(yè)均衡生產(chǎn)的目的。圖3.9為航天云網(wǎng)船舶行業(yè)關(guān)鍵工業(yè)設(shè)備上云應(yīng)用案例4智能集成制造系統(tǒng)的“數(shù)字孿生”4.2航天云網(wǎng)數(shù)字孿生縱向集成案例圖3-9“船舶云”平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)4智能集成制造系統(tǒng)的“數(shù)字孿生”4.2.1對(duì)行業(yè)或企業(yè)聯(lián)盟工業(yè)系統(tǒng)是國家基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分，管理著眾多關(guān)鍵資源。鑒于其對(duì)國家安全的重要性，我們應(yīng)當(dāng)致力于培育和激勵(lì)國內(nèi)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的發(fā)展，尤其是民族企業(yè)的力量。在眾多國內(nèi)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中，航天科工旗下的航天云網(wǎng)尤為引人注目，它不僅是我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的佼佼者，更是一面鮮明的旗幟。航天云網(wǎng)確立了INDICS+CMSS的核心地位，構(gòu)建了以“平臺(tái)產(chǎn)品與服務(wù)、智能制造、工業(yè)大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)與信息安全”四大板塊為核心的產(chǎn)業(yè)能力。它具備了從設(shè)備管理、研發(fā)設(shè)計(jì)、運(yùn)營管理、生產(chǎn)執(zhí)行、到產(chǎn)品全生命周期管理、供應(yīng)鏈協(xié)同、社會(huì)化協(xié)同制造和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)等全方位的應(yīng)用服務(wù)能力，確立了自己作為國家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)航者的地位。INDICS平臺(tái)的出現(xiàn)打破了西方國家在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)領(lǐng)域的壟斷，全球市場(chǎng)格局因此發(fā)生了變化，形成了西門子公司的MindSphere、通用公司的Predix和航天云網(wǎng)的INDICS三足鼎立的局面，這代表了全球工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的三大流派。4智能集成制造系統(tǒng)的“數(shù)字孿生”4.2.1對(duì)行業(yè)或企業(yè)聯(lián)盟德國以工業(yè)4.0為基礎(chǔ)，注重自下而上實(shí)現(xiàn)智能工廠的互聯(lián)，對(duì)工廠的信息化和智能化水平有較高要求，如西門子公司的MindSphere。美國則以通用公司的Predix為代表，主要實(shí)現(xiàn)智能產(chǎn)品的互聯(lián)，實(shí)現(xiàn)對(duì)智能產(chǎn)品的遠(yuǎn)程監(jiān)控和運(yùn)維。相較之下，我國中小企業(yè)眾多，企業(yè)數(shù)字化和智能化水平相對(duì)較低。航天科工作為兼具信息技術(shù)與裝備制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展的央企，肩負(fù)著引領(lǐng)我國制造企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的使命和責(zé)任。因此，航天云網(wǎng)采取了自上而下的戰(zhàn)略，提供第三方公共服務(wù)平臺(tái)，將大量企業(yè)連接起來，逐步向下滲透。目前，航天云網(wǎng)已經(jīng)形成了包括中央企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融通平臺(tái)、INDICS公共服務(wù)平臺(tái)、區(qū)域服務(wù)平臺(tái)、行業(yè)服務(wù)平臺(tái)、園區(qū)服務(wù)平臺(tái)和企業(yè)服務(wù)平臺(tái)在內(nèi)的六大平臺(tái)服務(wù)體系。它提供“一腦一艙兩室兩站一淘金”的系統(tǒng)級(jí)工業(yè)應(yīng)用，覆蓋智能制造、協(xié)同制造、云制造等領(lǐng)域，滿足制造企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的需求，體現(xiàn)了符合我國國情的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展道路。4智能集成制造系統(tǒng)的“數(shù)字孿生”4.2.1對(duì)行業(yè)或企業(yè)聯(lián)盟2018年7月，航天云網(wǎng)成功當(dāng)選為中國工業(yè)APP聯(lián)盟副理事長單位。同年年末，航天云網(wǎng)與成都市物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟合作，助力四川智能制造。2019年5月，航天云網(wǎng)江蘇公司成為常州工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)教創(chuàng)新聯(lián)盟副理事長單位。8月，航天云網(wǎng)數(shù)據(jù)公司成為中關(guān)村智慧城市信息化產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟副理事長單位。10月，航天云網(wǎng)貴州公司成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟貴州分聯(lián)盟首屆理事長單位。2019年末，航天云網(wǎng)天智公司成為天津市智能終端裝備產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟首屆副理事長單位。航天云網(wǎng)貴州公司還承辦了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟第十二次工作組全會(huì)，通過這次會(huì)議，航天云網(wǎng)貴州公司進(jìn)一步鞏固了其在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的行業(yè)地位，并與相關(guān)部門及專家建立了聯(lián)系。4智能集成制造系統(tǒng)的“數(shù)字孿生”4.2.1對(duì)行業(yè)或企業(yè)聯(lián)盟目前，INDICS平臺(tái)已經(jīng)具備提供研發(fā)仿真模型、業(yè)務(wù)流程模型、工業(yè)機(jī)理模型、數(shù)據(jù)處理模型等四大類模型的能力，以及2000余款工業(yè)APP。平臺(tái)覆蓋了航空航天、電子信息、節(jié)能環(huán)保等十大行業(yè)領(lǐng)域，以及研發(fā)設(shè)計(jì)、采購供應(yīng)、生產(chǎn)制造等七大應(yīng)用領(lǐng)域REF_Ref23505\r\h[32]。平臺(tái)覆蓋企業(yè)超過147萬，活躍企業(yè)超過38萬，協(xié)作企業(yè)約7萬.設(shè)備接入近80萬臺(tái)。4智能集成制造系統(tǒng)的“數(shù)字孿生”4.2.2對(duì)企業(yè)內(nèi)部在眾多前沿工業(yè)技術(shù)中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)無疑是一顆璀璨的明星。作為智能制造理念的具體體現(xiàn)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的愿景是實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程的全面網(wǎng)絡(luò)化，將工廠、車間、設(shè)備等聯(lián)結(jié)成一個(gè)智能化網(wǎng)絡(luò)，從而最大限度地提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的另一個(gè)重要屬性在于其整合產(chǎn)業(yè)鏈和供應(yīng)鏈的能力，通過系統(tǒng)集成和短板發(fā)現(xiàn)，提高生產(chǎn)和研發(fā)效率，推動(dòng)更多行業(yè)、專業(yè)和領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)自主可控的目標(biāo)，堪稱推動(dòng)行業(yè)發(fā)展的利器。隨著航天云網(wǎng)INDICS平臺(tái)的運(yùn)行，它對(duì)中國工業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。4智能集成制造系統(tǒng)的“數(shù)字孿生”平臺(tái)企業(yè)航天云網(wǎng)在多個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了突破性進(jìn)展，如工業(yè)大數(shù)據(jù)和國際化業(yè)務(wù)等。同時(shí)，航天云網(wǎng)推出了中國首個(gè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)INDICS以及CMSS云制造支持系統(tǒng)。INDICS以工業(yè)大數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)力，以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算為核心，構(gòu)建了一個(gè)開放平臺(tái)REF_Ref23805\r\h[33]。CMSS則是基于INDICS工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)空間，為用戶提供云制造服務(wù)、助力企業(yè)云化的SaaS層應(yīng)用環(huán)境。INDICS和CMSS的結(jié)合成為航天云網(wǎng)的核心，旨在推動(dòng)企業(yè)管理創(chuàng)新、商業(yè)模式創(chuàng)新以及制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新