智慧工厂的信息物理融合系统体系结构设计

    2.4 语义信息层

    CPS是以数据为中心，工厂的数据分为测量数据和业务单据数据。对于实时测量数据，采用OPC统一架构(OPC-UA)协议作为语义层协议。对于业务单据数据，采用自定义XML结构描述。XML文档的内容和结构完全分离、互操作性强、规范统一、支持多种编码及可扩展性的特点。

    工厂生产信息模型符合ISA95标准给出描述 ，只是在实例化过程中增加具体生产工厂的特殊属性。图4所示为针对一般工厂抽象形成的核心生产信息模型，包括生产能力模型、产品定义模型、生产信息模型。该模型将实现全局一致性的视图，支持MES系统、MES系统与自动化系统的集成、MES系统与PDM系统和ERP系统的集成(智慧工厂的三个集成)。通过该模型使CPS成为以数据为中心的系统。

    2.5 模型计算层

    物理与信息的融合过程，核心是通过在CPS系统中嵌人物理对象的模型来实现(有些研究称之为数字孪生体)。这个模型包括物理设备对象模型(物理模型)以及物理设备对象在生产过程中表现出来的服务逻辑模型构成。模型计算层除了管理这两大模型之外，还包括一个高可靠的模型引擎，实现CPS特性给出的事件驱动要求，如图5所示。

    物理模型：工厂设备一般组织成分层形式，包括工厂(Plant)、车间(Area)、工段(Cel1)、设备(Unit)四个层次，这是一个面向对象的模型库。每个层次的设备对象中嵌入感知节点及对应的感知数据。

    逻辑模型：逻辑模型是表征物理模型在生产过程中提供的服务以及制造过程的核心流程管控，包括生产操作模型、质量管理模型、维护操作模型、库存操作模型。

    模型引擎：模型引擎是一个基于SOA架构的计算环境，包括运行服务管理、流程引擎、安全管理、服务管理、服务及接口协议、物理模型管理。

    2.6 服务代理层

    CPS与智慧工厂服务网之间的连接是通过制造服务代理层实现的，这是一个典型的SOA与多Agent环境。同时，该层也实现CPS与异构应用系统之间的连接。

    工业4.0背景下智慧工厂的业务应用将呈现App化的特征。一个典型的App将满足工厂管理的某一个领域的功能要求。但这些单一业务需要流程的集成，共同实现以产品为中心的某一特定的生产任务，比如生产换模过程。每一个App通过它的代理服务接人到CPS模型引擎中，如图6所示。模型引擎具有一个Agent容器管理功能，实现Agent服务的发现、注册、变更及有效性检验，符合CPS高度自主性的特性。

    3 典型应用

    卷烟工业企业在整体制造业信息化中具有较高水平。宁波卷烟厂在全行业较早开展信息化建设，基本完成了数字工厂建设。通过分析智慧工厂的核心要求，明确智慧工厂建设的核心是在工厂导人CPS系统，实现物联网与服务网的融合。基于CPS系统，重新构建工厂一体化核心数据平台，重新梳理三项集成(工厂与集团的集成、研发与生产的集成、制造与服务的集成)。宁波卷烟厂CPS实施技术路线如图7所示。

    工厂利用新引进设备的机会，完成了智慧工厂所需的物联网环境建设。自动化系统采用OPC-UA协议共享CPS全局一致的实时数据库系统。同时，根据智慧工厂的业务要求增加少量的无线感知节点，主要应用于设备状态监测领域。在建模及模型引擎方面，采用西门子公司的Simatic IT建模平台实现模型在线运行。而服务代理则采用工厂已建成的SOA总线平台(IBM产品Mes-sage Broker)实现模型驱动与服务组件的集成。服务集成所用的协议为广泛采用的WebServices标准。通过优化及完善以MES系统为核心的工厂应用系统，完善App形式的业务管理功能。

    基于CPS的生产信息监控界面如图8所示。通过导入CPS系统，一是实现了全局一致的核心数据库；二是实现生产资源的对象模型，建立透明工厂；三是逻辑模型支持生产管控流程的灵活修改，提高生产柔性；四是生产服务代理化，实现即插即用；五是实现控制层与管理层的深度融合，提升管理精细化水平。

    4 结语

    CPS是智慧工厂的核心技术。本文从CPS国内外的研究现状出发，结合CPS的基本功能及特性要求，提出一种应用于工厂的五层CPS体系结构，包括泛在感知层、互联网络层、语义信息层、模型计算层、服务代理层。该体系自下而上实现了物理对象、生产信息、生产对象模型以及服务模型的抽象。最后，本文给出了一个卷烟工厂的实施案例，列出了每一层所采用的技术路线。应用案例表明，本文提出的五层CPS体系结构符合卷烟工厂的信息化水平及应用需求，对智慧卷烟工厂的建设能起到基础性支撑。