隨著全球市場競爭的日益激烈,制造行業(yè)在提高產(chǎn)品質(zhì)量、增加生產(chǎn)效益、降低生產(chǎn)成本和減少資源消耗等范疇面對著更為嚴苛的要求。制造企業(yè)借力于制造技術(shù)的不斷革新,通過引入物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、3D打印和云計算等新興技術(shù),實現(xiàn)生產(chǎn)過程的透明化、智能化和全局優(yōu)化,來應(yīng)對以上挑戰(zhàn),由此引發(fā)了新一輪產(chǎn)業(yè)革命,即以全球化、信息化、智能化、智慧化和綠色化為發(fā)展方向的智慧制造浪潮,并得到了世界主要制造國家的高度重視。
歐美發(fā)達國家在金融危機年代發(fā)現(xiàn)了虛擬經(jīng)濟的脆弱性之后,重新認識到制造業(yè)的重要地位,在新一輪產(chǎn)業(yè)革命中相繼提出各自的發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃,以進一步鞏固其在全球制造業(yè)的支配地位,其中智慧工廠作為產(chǎn)業(yè)革命的核心,得到了空前重視與廣泛研究。德國在積極參與以“未來的工廠”為主題的尤里卡項目、智能制造IMS2020計劃的基礎(chǔ)上,根據(jù)德國制造業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀,提出工業(yè)4.0計劃。計劃針對“智慧工廠”主題,將重點研究智能化生產(chǎn)系統(tǒng)和過程,以及網(wǎng)絡(luò)化分布式生產(chǎn)設(shè)施的實現(xiàn),期望通過制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型保證德國制造業(yè)的未來。從德國安貝格西門子智能工廠實現(xiàn)的互聯(lián)網(wǎng)制造、產(chǎn)品可靠性追溯與德國博世洪堡工廠的無線射頻識別(RFID)追溯系統(tǒng)可知,德國在新一輪產(chǎn)業(yè)革命中的智慧工廠研究已初見成效。美國政府在2009年至2012年期間陸續(xù)提出《重振美國制造業(yè)政策框架》、《先進制造伙伴計劃》與《先進制造業(yè)國家戰(zhàn)略計劃》等一系列制造業(yè)振興計劃,以保持其制造業(yè)的全球競爭優(yōu)勢。通用電氣、AT&T、思科、IBM和英特爾(Intel)針對互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在制造業(yè)應(yīng)用中的不斷深入,于2014年年初宣布成立工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟,旨在打破技術(shù)壁壘,促進物理世界和數(shù)字世界的融合,釋放所有制造領(lǐng)域的商業(yè)價值。通用電氣在印度投資成立的炫工廠,利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對來自航空發(fā)動機、渦輪發(fā)動機的傳感器數(shù)據(jù)進行采集存儲,在此基礎(chǔ)上通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析與處理,實現(xiàn)設(shè)備維護維修、生產(chǎn)效率提升等全局優(yōu)化,以提高工廠的智慧化水平。
在中國,隨著要素成本的持續(xù)上升和傳統(tǒng)比較優(yōu)勢的不斷弱化,過去依靠發(fā)達國家拉動作為增長引擎的局面正在發(fā)生變化,從低附加值、勞動密集型模式向追求高附加值、高技術(shù)含量模式的轉(zhuǎn)變,是中國制造業(yè)面臨的巨大挑戰(zhàn)。針對以上挑戰(zhàn),政府提出“中國制造2025規(guī)劃”,以信息化與工業(yè)化深度融合為主線重點促進以云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)為代表的新一代信息技術(shù)與現(xiàn)代制造業(yè)、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)等的融合創(chuàng)新,從而提升中國制造的水平。在學(xué)術(shù)研究上,李伯虎等闡述了云計算服務(wù)模式、云安全、高性能計算、物聯(lián)網(wǎng)等理念和新技術(shù)對制造的變革性影響,在此基礎(chǔ)上提出一種面向服務(wù)的工廠網(wǎng)絡(luò)化制造新模式—云制造;吉旭等具體針對高分子行業(yè)工廠,提出基于云計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)的高分子行業(yè)云制造架構(gòu),討論了云制造支撐平臺中的關(guān)鍵技術(shù);黃琛等針對知識在信息化制造企業(yè)中的重要性,提出基于知識的企業(yè)計算機集成制造系統(tǒng)(CIMS)框架,以提高企業(yè)的智慧水平;張映峰等針對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對制造工廠帶來的改變,提出一種“物物互聯(lián),感知制造”環(huán)境下的制造執(zhí)行系統(tǒng)—基于物聯(lián)技術(shù)的制造執(zhí)行系統(tǒng);姚錫凡等對制造物聯(lián)的定義進行探討,分析了制造物聯(lián)與智能制造和云制造的關(guān)系,展望了制造物聯(lián)未來真正實現(xiàn)智慧工廠的發(fā)展前景。以上學(xué)者從各自的角度出發(fā),對物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等新興技術(shù)沖擊下如何提高制造業(yè)水平進行了探討,但是這些研究存在明顯的局限性。例如,云制造更側(cè)重于利用服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)為工廠間的相互溝通、協(xié)同制造提供平臺支撐,制造物聯(lián)更側(cè)重于在工廠內(nèi)部利用物聯(lián)網(wǎng)提高制造過程的智能化。作為新一輪產(chǎn)業(yè)革命的最終成果,智慧工廠應(yīng)當(dāng)是比現(xiàn)有智能制造、云制造和制造物聯(lián)等更為寬廣的概念。不同于智能工廠中智能設(shè)備加上傳統(tǒng)制造執(zhí)行系統(tǒng)的本質(zhì),智慧工廠的本質(zhì)應(yīng)該是對工廠自身運行狀況有著規(guī)律性了解,并自發(fā)形成新的生產(chǎn)運行模式的智慧存在。具體來說,智慧工廠需要在制造物聯(lián)的基礎(chǔ)上,通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)工廠運行規(guī)律,利用規(guī)律實現(xiàn)智能化決策,然后將智能化決策封裝為智能化服務(wù),最后通過云端敏捷配置實現(xiàn)服務(wù)協(xié)同,以自主學(xué)習(xí)與自我適應(yīng)方式形成工廠新產(chǎn)物。然而由于智慧工廠的概念僅處于初步形成階段,行業(yè)對如何在新一輪產(chǎn)業(yè)革命中實現(xiàn)以上過程還存在迷茫,亟需對其進行深入探討,以幫助制造業(yè)工廠準(zhǔn)確把握未來的發(fā)展方向。
本文將結(jié)合國內(nèi)外研究工作,深入探討智慧工廠的內(nèi)涵與特征,分析智慧工廠的技術(shù)體系及大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù),展望新一輪產(chǎn)業(yè)革命中智慧工廠的發(fā)展前景。
一、智慧工廠的內(nèi)涵與大數(shù)據(jù)技術(shù)
2010年,Chand等在著名雜志《時代周刊》發(fā)文探討了制造業(yè)的未來發(fā)展,將其劃分為三個階段:
①工廠和企業(yè)范圍的互聯(lián)化,通過整合不同車間工廠和企業(yè)的數(shù)據(jù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享,以更好地協(xié)調(diào)生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié),提高企業(yè)整體效率;
②通過計算機模擬和建模對數(shù)據(jù)加以處理,生成“制造智能”,以實現(xiàn)柔性制造、生產(chǎn)優(yōu)化和更快的產(chǎn)品定制;
?、塾刹粩嘣鲩L的制造智能激發(fā)工藝和產(chǎn)品創(chuàng)新引起市場變革,改變現(xiàn)有商業(yè)模式和消費者的購物行為。
本質(zhì)上,這三個階段是從數(shù)據(jù)的角度出發(fā),通過自底向上的過程構(gòu)建未來智慧工廠的藍圖,并且描述了實現(xiàn)智慧工廠的三個主要需求特征,即透明化制造、智能化管控和智慧化協(xié)同。第一階段通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),實現(xiàn)工廠內(nèi)的物物互聯(lián)與數(shù)據(jù)共享,透明化制造過程;第二階段在第一階段的基礎(chǔ)上,通過數(shù)據(jù)處理與分析實現(xiàn)生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化、產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)控等制造執(zhí)行系統(tǒng)功能模塊的實施應(yīng)用,提升工廠智能化水平;第三階段引入服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)對工廠智能化功能做服務(wù)包裝,通過基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)交互在云制造平臺實現(xiàn)客戶參與的全球化工廠資源協(xié)同,形成以大規(guī)模個性化定制為特征的商業(yè)新模式。
具體來說,在智慧工廠運作過程中,首先應(yīng)當(dāng)在傳統(tǒng)的車間局部小范圍智能制造基礎(chǔ)上,通過物聯(lián)網(wǎng)集成底層設(shè)備資源,實現(xiàn)制造系統(tǒng)的泛在感知、互通互聯(lián)和數(shù)據(jù)集成;其次利用生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析與性能優(yōu)化決策,實現(xiàn)工廠生產(chǎn)過程的實時監(jiān)控、生產(chǎn)調(diào)度、設(shè)備維護和質(zhì)量控制等工廠智能化服務(wù);最后通過引入服務(wù)互聯(lián)網(wǎng),將工廠智能化服務(wù)資源虛擬化到云端,通過人際網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)互動,根據(jù)客戶個性化需求,按需動態(tài)構(gòu)建全球化工廠的協(xié)同智能制造過程。因此,智慧工廠的運作方法是由制造物聯(lián)、制造執(zhí)行和制造協(xié)同三個重要內(nèi)涵層次化整合而成的體系化內(nèi)容,它不僅包括工廠生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)的采集與處理等制造信息化手段,也包括從數(shù)據(jù)分析中獲取工廠運行規(guī)律并對工廠制造過程做出實時決策的智能化手段,同時還包括利用人際互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)形成定制化等商業(yè)新模式的協(xié)同組織手段。由此,如何行之有效地將制造信息化方法、智能決策方法與協(xié)同組織方法進行合理整合,滿足透明化制造、智能化管控和智慧化協(xié)同三大需求特征,將對智慧工廠的成功實施與高效運作產(chǎn)生極為關(guān)鍵的影響。
特別在傳統(tǒng)工廠的智慧化轉(zhuǎn)型過程中,由于在物物互聯(lián)階段廣泛采用了傳感器網(wǎng)絡(luò)、RFID設(shè)備,以及在服務(wù)互聯(lián)過程中普遍應(yīng)用了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),工廠數(shù)據(jù)在規(guī)模性(volume)、多樣性(variety)和高速性(velocity)上都明顯增加,因此智慧工廠數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出典型的大數(shù)據(jù)“3V”特性。并且由于數(shù)據(jù)采集的設(shè)備與手段多樣、工廠制造過程的動態(tài)事件頻發(fā)、工廠運行環(huán)境的交互開放,智慧工廠大數(shù)據(jù)還具備了高維度、多尺度、不確定和高噪聲等特性。從范圍上,智慧工廠大數(shù)據(jù)包括了從車間生產(chǎn)現(xiàn)場到工廠供應(yīng)鏈管理所有生成、交換和集成的數(shù)據(jù),包含了所有與設(shè)計、制造和服務(wù)相關(guān)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和衍生附加信息。從作用上,智慧工廠大數(shù)據(jù)實現(xiàn)了客戶需求、產(chǎn)品設(shè)計、協(xié)同制造、售后服務(wù)等過程的全面描述,在此基礎(chǔ)上的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以支持生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化、產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)控、生產(chǎn)資源配置等實時決策優(yōu)化,提升工廠智能化水平,從而更好地服務(wù)于全球化工廠協(xié)同制造。
鑒于制造資源配置逐步呈現(xiàn)信息密集型趨勢,利用大數(shù)據(jù)融合、處理、存儲、分析等技術(shù)使智慧工廠大數(shù)據(jù)為制造資源實時感知、制造過程優(yōu)化控制、制造服務(wù)敏捷配置等環(huán)節(jié)提供決策支持,成為傳統(tǒng)制造過程實現(xiàn)數(shù)據(jù)化制造、信息化制造、知識化制造、智慧化制造逐步升級發(fā)展的關(guān)鍵基礎(chǔ)。因此大數(shù)據(jù)技術(shù)作為智慧工廠技術(shù)體系中的核心技術(shù),將進行重點關(guān)注與深入討論。
二、基于大數(shù)據(jù)的智慧制造技術(shù)體系架構(gòu)
根據(jù)對智慧工廠內(nèi)涵和大數(shù)據(jù)技術(shù)的探討可知:制造互聯(lián)通過各種工業(yè)化通訊手段提供數(shù)據(jù)采集基礎(chǔ),其本質(zhì)是實現(xiàn)工廠資源的“互聯(lián)化”目標(biāo);制造執(zhí)行基于廣泛互聯(lián)和透徹感知,通過大數(shù)據(jù)采集與分析發(fā)現(xiàn)工廠運行規(guī)律,利用智能決策手段實現(xiàn)工廠性能優(yōu)化,其本質(zhì)是通過工廠內(nèi)部、車間層面的數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用服務(wù)實現(xiàn)“智能化”目標(biāo);制造協(xié)同在“智能”基礎(chǔ)上引入互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù),通過客戶行為分析、市場趨勢預(yù)測等手段,對分布式的工廠資源與服務(wù)進行配置優(yōu)化,達到工廠組織結(jié)構(gòu)、運行模式的自適應(yīng)變化,其本質(zhì)是通過多個“智能化”服務(wù)的合理優(yōu)化配置實現(xiàn)“智慧化”目標(biāo)。根據(jù)制造互聯(lián)中的工廠互聯(lián)化環(huán)節(jié),與制造執(zhí)行中的數(shù)據(jù)采集、分析與應(yīng)用三個環(huán)節(jié),以及制造協(xié)同中的服務(wù)配置環(huán)節(jié),智慧工廠的技術(shù)架構(gòu)體系應(yīng)包括五個層次(如圖1),即物物互聯(lián)層、對象感知層、數(shù)據(jù)分析層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層和云端服務(wù)層,這些層次將逐步實現(xiàn)工廠制造過程的互聯(lián)化、數(shù)字化、信息化、智能化和智慧化這“五化”目標(biāo)。同時,體系中還包括大數(shù)據(jù)中心,負責(zé)完成智慧工廠大數(shù)據(jù)的處理、存儲、分析和應(yīng)用等環(huán)節(jié),為各層次功能實現(xiàn)提供數(shù)據(jù)支撐。下面分別展開詳細介紹。
圖1 智慧工廠技術(shù)框架
1、物物互聯(lián)層
物物互聯(lián)層主要面向包括生產(chǎn)設(shè)備、計算機與操作人員在內(nèi)的物理制造資源,針對要采集的多源制造數(shù)據(jù),通過配置各類傳感器、RFID標(biāo)簽和二維碼來采集制造數(shù)據(jù),并利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、無線網(wǎng)絡(luò)、藍牙、紅外等,按照約定的協(xié)議進行數(shù)據(jù)交換和通信。最終實現(xiàn)物理制造資源的互聯(lián)和互感,確保制造過程多源數(shù)據(jù)的實時、精確和可靠獲取。
2、對象感知層
智能感知層首先針對多種類型傳感器形成體系化管理,在實現(xiàn)異構(gòu)傳感器管理、傳感器數(shù)據(jù)格式化封裝、傳感器數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議等的基礎(chǔ)上,利用傳感器數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)傳輸,實現(xiàn)對物理制造資源相關(guān)數(shù)據(jù)的主動感知和數(shù)據(jù)實時獲取。同時針對Web端的用戶交互操作形成標(biāo)準(zhǔn)化定義,在對用戶界面進行模塊化設(shè)計的基礎(chǔ)上,利用Web中間件的用戶行為解析功能,實現(xiàn)對用戶事務(wù)數(shù)據(jù)的實時感知獲取。
3、數(shù)據(jù)分析層
數(shù)據(jù)分析層是在獲得制造數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,通過提取—轉(zhuǎn)換—裝載(Extract-Transform-Load,ETL)過程將源自異構(gòu)傳感器和用戶界面上多源、分散的數(shù)據(jù)抽取集成為全局統(tǒng)一的數(shù)據(jù)形式,以構(gòu)建制造過程數(shù)據(jù)倉庫;并根據(jù)數(shù)據(jù)間屬性連接和主題相關(guān)性,構(gòu)建以數(shù)據(jù)為節(jié)點、數(shù)據(jù)相關(guān)性為邊的數(shù)據(jù)關(guān)系復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);通過數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析手段,從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型中獲取數(shù)據(jù)間的耦合作用機理,構(gòu)建數(shù)據(jù)演化規(guī)律預(yù)測模型,從而實現(xiàn)對制造過程變化規(guī)律的準(zhǔn)確描述,并提供可用于制造業(yè)務(wù)應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)化信息。
4、業(yè)務(wù)應(yīng)用層
業(yè)務(wù)應(yīng)用層主要面向制造企業(yè)的不同優(yōu)化角度,在構(gòu)建面向具體主題的數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上,通過數(shù)據(jù)分析過程獲取關(guān)聯(lián)信息描述的數(shù)據(jù)演化規(guī)律,并采用實時預(yù)警、反饋調(diào)控和仿真優(yōu)化等具體手段,實現(xiàn)生產(chǎn)過程監(jiān)控服務(wù)、生產(chǎn)任務(wù)調(diào)度服務(wù)、產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu)化服務(wù)、設(shè)備維護維修服務(wù)等各種制造服務(wù)業(yè)務(wù),其本質(zhì)是對工廠運行知識的應(yīng)用,以實現(xiàn)制造過程的實時動態(tài)優(yōu)化,提升制造企業(yè)智能化水平。
5、云端服務(wù)層
云端服務(wù)層將制造資源等基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)分析平臺、業(yè)務(wù)應(yīng)用軟件與生產(chǎn)制造服務(wù)虛擬化封裝成云端服務(wù),構(gòu)建面向制造的服務(wù)倉庫。同時基于服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)和云制造服務(wù)平臺實現(xiàn)對封裝制造資源及服務(wù)的集中管理和高度共享,根據(jù)客戶大規(guī)模定制產(chǎn)品全生命周期的個性化需求,通過制造資源的敏捷配置與制造服務(wù)的客戶定制,實現(xiàn)全球化互聯(lián)工廠的協(xié)同制造,為客戶提供可靠的個性化服務(wù),形成智慧工廠下的協(xié)同制造新模式。
6、大數(shù)據(jù)中心
大數(shù)據(jù)中心的相關(guān)數(shù)據(jù)包括制造資源基本配置數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、傳感器采集數(shù)據(jù)和用戶操作事務(wù)數(shù)據(jù)、全局統(tǒng)一格式數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則信息、業(yè)務(wù)應(yīng)用優(yōu)化知識和制造增值智能服務(wù)、制造服務(wù)封裝平臺和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同智慧集成等不同體現(xiàn)形式。大數(shù)據(jù)中心不但需要針對這些數(shù)據(jù)存在的高噪聲、多樣性、多尺度的特點采用合適的數(shù)據(jù)清洗方法與數(shù)據(jù)集成方法提高數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)可用性,還需要針對數(shù)據(jù)存在的規(guī)模性和高速性采用高效并行的數(shù)據(jù)查詢、存儲與讀取算法以提高數(shù)據(jù)獲取與分析效率,針對智慧工廠多維度業(yè)務(wù)應(yīng)用情況下數(shù)據(jù)存在的高維度特性構(gòu)建面向主題的數(shù)據(jù)倉庫,以提高業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)的集聚程度;最后可以將智慧工廠大數(shù)據(jù)作為云制造平臺中重要的制造資源進行虛擬化封裝與網(wǎng)絡(luò)化交易,以提高數(shù)據(jù)的全局共享程度?;诖髷?shù)據(jù)中心提供的數(shù)據(jù)支撐,大數(shù)據(jù)技術(shù)可根據(jù)智慧工廠技術(shù)體系不同層次的互聯(lián)化、數(shù)據(jù)化、信息化、智能化和智慧化目標(biāo),提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)交易等諸多功能,使智慧工廠的技術(shù)體系實現(xiàn)與發(fā)揮智慧化效用。
三、智慧工廠核心技術(shù)—大數(shù)據(jù)驅(qū)動的制造過程動態(tài)優(yōu)化技術(shù)
根據(jù)智慧工廠內(nèi)涵分析與相應(yīng)提出的技術(shù)架構(gòu)體系,智慧工廠技術(shù)主要包括基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的制造資源互聯(lián)技術(shù)、大數(shù)據(jù)驅(qū)動的制造過程動態(tài)優(yōu)化技術(shù)與制造云服務(wù)敏捷配置技術(shù)。其中,在物物互聯(lián)層,基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的制造資源互聯(lián)技術(shù)通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為各種不同制造資源的端到端互聯(lián)提供技術(shù)支撐,其本質(zhì)是通過物理制造資源的互聯(lián)通信,確保制造過程多源數(shù)據(jù)的實時、精確和可靠獲取,提供工廠透明化的基礎(chǔ)。在云端服務(wù)層,制造云服務(wù)敏捷配置技術(shù)通過服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)將工廠資源與工廠服務(wù)進行虛擬化封裝并接入到云制造公共服務(wù)平臺,為各類客戶的個性化大規(guī)模定制提供相應(yīng)的敏捷配置,形成全球化工廠的網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造,其本質(zhì)是通過客戶需求驅(qū)動的工廠服務(wù)敏捷配置形成協(xié)同制造新模式。這兩項技術(shù)作為智慧工廠的基礎(chǔ)技術(shù),在制造物聯(lián)、云制造等相關(guān)文獻中已經(jīng)形成較為詳細與完整的技術(shù)體系,因此不做展開介紹。
而智慧工廠技術(shù)體系中的對象感知層、數(shù)據(jù)分析層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層三個層次,向下基于制造互聯(lián)完成制造系統(tǒng)的全面感知,根據(jù)制造實時數(shù)據(jù)完成質(zhì)量監(jiān)控優(yōu)化、生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化、產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計等不同業(yè)務(wù)需求,向上完成工廠服務(wù)的虛擬化封裝,為客戶提供定制化增值服務(wù)。這些層次所扮演的角色與傳統(tǒng)制造執(zhí)行系統(tǒng)有一定重復(fù),但是它們的目標(biāo)責(zé)任獲得了進一步擴展,其本質(zhì)是在工廠數(shù)字化的基礎(chǔ)上通過知識發(fā)現(xiàn)與智能決策實現(xiàn)智能制造服務(wù),是智慧工廠技術(shù)體系的核心。并且,以上智能制造執(zhí)行層是直面智慧工廠大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)、需要借助大數(shù)據(jù)技術(shù)提高工廠智能化服務(wù)水平的主要環(huán)節(jié),它們基于大量實時的設(shè)備監(jiān)控數(shù)據(jù)、物料庫存數(shù)據(jù)等生產(chǎn)數(shù)據(jù),以及源源不斷的客戶定制化交互數(shù)據(jù),通過大數(shù)據(jù)處理、分析與決策技術(shù)來滿足不同維度的工廠智能化服務(wù)應(yīng)用需求。由此可知,針對對象感知層、數(shù)據(jù)分析層與業(yè)務(wù)應(yīng)用層的大數(shù)據(jù)驅(qū)動的制造過程動態(tài)優(yōu)化技術(shù),是智慧工廠的核心技術(shù)。
大數(shù)據(jù)驅(qū)動的制造過程動態(tài)優(yōu)化技術(shù)需要在制造資源全面互聯(lián)獲取制造過程數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,通過智慧工廠大數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)面向智慧工廠不同維度性能決策優(yōu)化的應(yīng)用。由于海量多維制造數(shù)據(jù)對智慧工廠制造過程進行了全面細致地描述,智慧工廠的動態(tài)優(yōu)化技術(shù)可以直接從數(shù)據(jù)中尋找隱藏其中的關(guān)系和聯(lián)系,通過數(shù)據(jù)分析深層次地認識和挖掘工廠運行規(guī)律知識,以此為依據(jù)針對產(chǎn)品設(shè)計、質(zhì)量分析等不同業(yè)務(wù)應(yīng)用形成具體決策體系。其中的關(guān)鍵是在多種來源數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)智慧工廠大數(shù)據(jù)分析方法,具體包括多源異構(gòu)工廠制造數(shù)據(jù)的統(tǒng)一描述、面向主題數(shù)據(jù)倉庫的快速構(gòu)建、數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)關(guān)系的高效分析與數(shù)據(jù)相關(guān)性的準(zhǔn)確描述,從而為具體的業(yè)務(wù)應(yīng)用決策提供支持。由此提出的大數(shù)據(jù)驅(qū)動的制造過程動態(tài)優(yōu)化方法體系如圖2所示。
圖2 大數(shù)據(jù)驅(qū)動的制造過程動態(tài)優(yōu)化方法體系
1、多源數(shù)據(jù)采集方法
數(shù)據(jù)采集實現(xiàn)對制造過程的全面描述,是大數(shù)據(jù)驅(qū)動的制造過程動態(tài)優(yōu)化技術(shù)的基礎(chǔ)。在智慧工廠中,具體的數(shù)據(jù)采集對象和方法主要包括面向產(chǎn)品全生命周期管理(PLM)、CAD等多種信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫連接技術(shù),基于傳感器、可編程邏輯控制器(PLC)與圖像采集設(shè)備的上位機通訊技術(shù),面向其他形式數(shù)據(jù)(圖片、PDF等)的路徑化標(biāo)簽技術(shù)等。并且,由于不同業(yè)務(wù)應(yīng)用所需的數(shù)據(jù)來源不盡相同,需要形成面向具體業(yè)務(wù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)采集方案與數(shù)據(jù)采集內(nèi)容。
2、大數(shù)據(jù)集成方法
智慧工廠運行過程中,從傳感器網(wǎng)絡(luò)、PLM與CAD等系統(tǒng)的網(wǎng)頁服務(wù)端、RFID閱讀器和設(shè)計文檔庫等不同數(shù)據(jù)源實時獲取包括數(shù)值、統(tǒng)計模型和圖像等多種形式,以及具有溫度、百分比和PH值等多種量綱的各類異構(gòu)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)因其海量、高維、多源異構(gòu)、多尺度和高噪聲等特性而難以直接用于制造過程動態(tài)優(yōu)化,需要針對以上數(shù)據(jù)特點,在數(shù)據(jù)清洗的基礎(chǔ)上,通過元數(shù)據(jù)模型管理實現(xiàn)企業(yè)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一集成與高度共享,為智慧工廠制造過程動態(tài)優(yōu)化提供可靠、可復(fù)用的數(shù)據(jù)資源。
3、大數(shù)據(jù)存儲方法
產(chǎn)品、工藝、裝備、系統(tǒng)運行等不同主題的制造數(shù)據(jù)相互影響,使智慧工廠呈現(xiàn)復(fù)雜的運行特性。首先需要根據(jù)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化等特點將智慧工廠大數(shù)據(jù)分布式存儲在文件系統(tǒng)、New SQL數(shù)據(jù)庫和NO SQL數(shù)據(jù)庫等多種數(shù)據(jù)倉庫中,并通過增量式索引、基于字典的分類視圖等手段實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速查詢與索引,構(gòu)建面向主題的數(shù)據(jù)倉庫。
4、相關(guān)性分析方法
在面向主題數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上,需進一步通過面向大數(shù)據(jù)的行為分析、語義分析、統(tǒng)計分析和分布式并行計算引擎,實現(xiàn)對工藝參數(shù)、裝備狀態(tài)參數(shù)等制造數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析,并利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等理論描述制造數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,以分析制造數(shù)據(jù)間的耦合機理,獲取智慧工廠演化規(guī)律知識。
5、相關(guān)性描述方法
利用各種數(shù)學(xué)模型對智慧工廠演化規(guī)律知識進行進一步提煉與集中表述,具體包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等多種方法,這些模型實現(xiàn)智慧工廠演化規(guī)律知識的數(shù)學(xué)化表述,可以根據(jù)工廠制造數(shù)據(jù)實時在線預(yù)測工廠性能。
6、工廠性能優(yōu)化方法
在構(gòu)建面向產(chǎn)品質(zhì)量、運行效率、設(shè)備可用性等不同性能指標(biāo)的實時預(yù)測模型的基礎(chǔ)上,對預(yù)測模型中涉及的可控參數(shù)進行實時調(diào)節(jié),具體包括基于性能優(yōu)化目標(biāo)值與實際值誤差的負反饋機制、預(yù)測模型輸入變量的協(xié)同優(yōu)化機制等多種方法,最終實現(xiàn)工廠性能的持續(xù)優(yōu)化。
四、結(jié)束語
隨著以計算機和互聯(lián)網(wǎng)為代表的信息技術(shù)在行業(yè)應(yīng)用的不斷深入,制造業(yè)正在經(jīng)歷以信息化與自動化深度融合為標(biāo)志的新一代產(chǎn)業(yè)革命,逐步形成具備全球化、信息化、透明化和智能化等特點的智慧化新工廠。本文在對智慧工廠“制造互聯(lián)+智能制造執(zhí)行+制造協(xié)同”內(nèi)涵和大數(shù)據(jù)特點深入探討和分析的基礎(chǔ)上,提出包括物物互聯(lián)、對象感知、數(shù)據(jù)分析、業(yè)務(wù)應(yīng)用和云端服務(wù)的智慧工廠技術(shù)體系層次化架構(gòu),討論了大數(shù)據(jù)驅(qū)動的制造過程動態(tài)優(yōu)化技術(shù)方法體系。本文所提的基于大數(shù)據(jù)的智慧工廠技術(shù)體系,對物聯(lián)網(wǎng)、服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)、用戶交互網(wǎng)和企業(yè)知識網(wǎng)等技術(shù)在工廠層級的集成具有重要借鑒價值,為傳統(tǒng)制造工廠從數(shù)字化、信息化、智能化到智慧化發(fā)展奠定了研究基礎(chǔ)。下一步將以晶圓制造車間、汽車裝配車間為具體應(yīng)用場景,通過實施大數(shù)據(jù)驅(qū)動的制造過程動態(tài)優(yōu)化技術(shù),提升質(zhì)量、成本和服務(wù)等多個方面的工廠性能。
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