基于全制造服务周期的智能工厂系统结构模型

发布时间：2017-03-05 作者：e-works整理

关键字：制造服务智能工厂

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智能制造(IM， Intelligent Manufacturing)作为信息技术、管理流程与经营模式结合而成的制造服务状态，无论是过程智能化和产品智能化，均依赖于信息系统的支撑。

0引言

智能制造(IM， Intelligent Manufacturing)作为信息技术、管理流程与经营模式结合而成的制造服务状态，无论是过程智能化和产品智能化，均依赖于信息系统的支撑。该系统需要考虑包括智能制造体系结构、子系统集成方法、制造服务流程中信息交换模式、制造服务运营模式、企业间协作生态系统结构、制造过程与产品用户之间的交互模型等诸多方面。当前智能制造的研究与应用多集中在以机器人为代表的过程自动化等环节，并逐步深入到各子系统间的集成和制造数据的智能分析。从系统架构来说，云制造作为制造管理的云端托管模式，还不能很好地支持工厂内从车间控制到管理层应用的全面智能集成[fllCPS ( Cyber-Physical System )架构[z]面向客户，由汇聚平台、研发应用平台、基础服务、集成服务数据骨干构成。该架构针对制造资源的集成标准化、智能工厂在面对产业链上下游的协同应用、工厂内部制造应用间的通信和集成机制还有待细化。

目前大多数工厂距离工业4.O还存在相当距离。如何从当前实际状况出发，一方面以弹性可重构流程、自组织运行并进而支持社会化协同的智能工厂为目标，另一方面充分继承既有系统和数据、融合成熟开放的信息技术，通过定义资源和流程标准，构建可扩展的整体系统结构，采用现实可行的集成方法，实现企业智能化制造、智能化产品和智能制造服务模式的渐进式平滑进化，是具有现实意义的研究课题。

1、需求分析

面向互联网的人机物协同制造模式口]建立在单体企业的智能化基础上。达到智能制造状态的企业称为智能企业((IMl，工M-ed Enterprise)。典型的智能企业场景具有如下层次：工ME内部可细分为智能车间工MW(工M-ed workshop )，智能车间内设有智能生产线工ML ( IM-ed Line )，在智能生产线中，智能制造单元工NIl(工M-ed Unit)由一系列的智能制造设备工wID(工M-edDevice)组合而成。这种模块化组合本质上缘于制造过程的细粒度合作。制造环节中的合作来自于市场、技术、管理等维度。具体如下：

边界扩大。制造不仅包含产品设计和生产。交付不再是制造的终结。产品使用过程中，产品运行数据和用户对产品体验的反馈是改进制造的决策基础之一；产品设计之前需要更多的创新孵化过程，前序的预研究以及预创新是智能制造的重要组成。

数据继承。遗存系统往往基于多样化的操作系统、数据库和编程语言。系统运行所积累的数据在制造升级过程中应得以集成或继承。

环境监控。设备的持续无故障运行与维护水平是智能制造关键评价指标。有必要通过设备状态在线监控与参数分析、原料与工具齐套配送的快速响应、设备故障的主动预警、产品质量控制及运营维护，预防故障并缩短维修时间，提高工厂整体效率。

安全控制。工业控制系统与企业管理网络的连接将数字化制造设备暴露在除了操作者外的其他员工、合作伙伴与消费者面前。制造设备的信息安全风险随之加大。

知识工程。各种业务系统运行所积累的数据、来自产品终端的运行数据、源于互联网的商业舆情、竞争对手与合作伙伴的信息、行业相关技术趋势与市场准入等竞争情报类信息共同构成了工厂的制造大数据。制定业务战略、产品更新和流程优化的决策依赖于制造大数据的分析与商业智能挖掘。

制造社交。智能工厂在获取订单、明确客户需求、设计及制造过程管理、资源分享、合作伙伴间协作、产品交付和用户体验各环节均会产生制造社交活动。电子商务网站、独立移动App、基于微信微博等自媒体微营销平台，需要与制造应用融合。

系统集成。除了企业内跨部门、跨流程、跨业务的系统间集成外，还需要兼容工厂复杂多样的技术体系，例如私有云架构、虚拟化服务器与桌面终端、容灾备份系统以及数字化的工业控制网络、生产环境下的车间无线热点等。由于产业链各环节的专业化分工，智能工厂需要适应更]’‘泛的供应链、物流、生产制造及设计研发等外包伙伴。因此智能工厂既是自治系统，也通过标准化服务接日与外界其他工ND协作。

动态重构。传统转型过程会抛弃部分制造资产。智能工厂应具有动态按需配置资源的特征。企业应满足因产品更新、流程重组而带来的制造流程变化。工MD，工MU，工ML，工MW均可以通过流程重构实现制造过程的动态配置、制造资产应可以最大限度重用。

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