面向云計算的船舶生產信息平臺建設

臧麗娜，鄭艷娟，張宇敬

(河北金融學院，河北 保定071000)

0 引 言

隨著世界經濟的良好發展，造船業迅速發展。與發達國家相比，我國造船業相對落后，在技術模式創新、新型造船技術應用、管理理念等方面都存在著一定的問題，如船舶設計制造周期長;生產過程中，材料物資浪費嚴重，利用率低;管理理念與方法落后等［1-2］。為此，本文對船舶生產信息平臺建設進行研究，目的在于利用科學化、數字化、信息化的新型管理模式，對船舶生產制造進行平臺化、可視化、一體化的管理。通過運用云計算強大的數據資源管理能力，建立船舶制造生產的知識工程體系，通過基于知識工程［3］的船舶制造與管理模型構建船舶生產信息平臺，從而提高船舶制造業的生產管理水平，降低船舶生產成本，提高企業競爭力。本文首先對船舶生產業務流程進行分析，運用知識工程理論構建船舶制造與管理模型;然后在云計算框架下建設船舶生產信息平臺。最后對平臺開發環境、平臺安全、安全及費用進行了簡要分析與評估。

1 基于知識工程的船舶制造與控制模型

知識工程最早由美國人工智能專家E. A. 費根鮑姆提出，其研究內容主要包括知識的獲取、知識的表示、以及知識的運用和處理等方面。知識工程的基本思想是要找出不同類型知識的記錄方法，將這些知識以易理解、易重用、易查詢、易維護的方式來為企業服務。它具有如下特點:

1)運用大量的領域知識、公共知識(如哲學思想、思維方法)、數學知識解決特定領域的具體問題，不但具備處理核心問題的能力，同時具有解決細節問題的能力。

2)采用啟發式或者試探性的解題方法，對于一些本身很難用嚴格的數學模型來描述的問題，往往不能只借助一種預先設計好的固定程式或算法來解決他們，必需采用不確定的、試探性的解題方法。

3)不使用特定的、單一的數學模型描述問題，而是運用歸納、抽象、演繹等方法創立新概念，推出新知識，使知識逐步深化。

4)利用外部工具或建立自身的知識存儲與分類機制，以便實現特定領域內的知識積累、更新和繼承。

在知識工程的系統知識體系中，知識內容包括知識的獲取、存儲、共享、應用和創新等5 個部分。知識管理過程體系如圖1 所示。

圖1 知識管理過程循環圖Fig.1 The cycle chart of knowledge management process

船舶本身的復雜性決定了其生產制造是一項系統工程，需要多部門進行協同工作。船舶制造基本流程［4］如圖2 所示。

圖2 船舶制造基本流程Fig.2 The process for shipbuilding

目前我國船舶生產信息化存在的問題主要表現在以下幾個方面:

1)系統間信息共享化程度低，無法發揮信息共享的管理效應。

各個生產部門或單位間的信息共享程度不高，信息交互不流暢，上道工序生產部門與下道工序生產部門，以及與相關職能管理部門之間相對封閉。

2)信息化對部分業務的發展支撐不足。

如生產技術制定、物流與采購、設備物資管理等業務缺乏信息系統的支持，雖然各個業務執行部門都采用相關應用系統，但是所采用的系統并不能夠成體系，往往只是簡單的工具，并且由于數據源類型繁多，重復錄入嚴重，這些都是影響工作效率的重要因素。

通過對船舶制造流程及存在問題的分析，本門運用知識工程相關理論，構建的船舶制造與管理模型如圖3 所示。

1)船舶生產計劃與管理

船舶生產計劃與管理源于知識庫與知識推理機制，知識庫中主要包括船舶設計標準、物流需求清單、船舶生產計劃與管理成熟案例、生產制造各環節的工藝要求與標準以及專家經驗。

2)主生產計劃

主生產計劃用于規劃產品交付日期、生產規模與數量等，在整個生產制造過程中起著承上啟下的作用。主生產計劃面對的對象為各通用設備及零部件，主要包括零部件欲投計劃、零部件追加計劃、粗能力計劃以及產品裝配計劃等。

圖3 船舶制造與管理模型Fig.3 The model for manufacturing and management

3)物料需求計劃

在主生產確定產品生產數量之后，物料需求計劃開始制定需要采購和加工的原材料、零部件的種類與數量，并制定相關物資管理規定。在船舶生產過程中，物料的使用占總成本的60%，因此明確、清晰的物料計劃與管理直接影響到船舶制造的進度。

4)車間生產計劃

船舶生產車間主要有船體車間、電裝車間、輪機車間以及舾裝車間等。各個生產車間在得到主生產計劃與物料計劃后，根據各自車間承擔的工作任務及實際生產能力，協調與平衡各車間的作業計劃，主要包括生產作業計劃、裝配進度計劃、車間任務分配、零件工序臺帳等。

5)車間生產進度控制

主要負責生產進度監督、工序調度、任務轉移協調與管理、成本核算等。

2 云框架下的船舶生產信息平臺

目前，信息管理平臺主要采用3 種模式，分別為基于C/S 模式、基于B/S 模式、基于云計算模式。其中，C/S 模式包含服務器端和客戶端，能夠為用戶提供友好的交互界面，具有很好的靈活性和適應性，但是在升級維護時，需要消耗的運營維護費用較大。B/S 模式下，用戶通過瀏覽器經由Internet 訪問服務器，該模式簡化了客戶端，將開發和維護集中到服務器端，但需要解決響應速度、網絡堵塞等問題。針對本文設計的基于知識工程的船舶制造與管理模型，需要對大數據量的“知識”進行獲取、分析、應用、存儲的特點，采用云架構，利用其海量數據分布存儲與管理技術、云平臺管理技術，搭建船舶生產信息平臺。

云計算技術的優勢表現在以下幾個方面:

1)降低企業運營成本

云計算可以讓所有資源得到充分利用，包括價格昂貴的服務器以及各種網絡設備。

2)資本支出轉移到運營成本

云計算使企業從資本支出轉移到運營開支，使得客戶專注與增加在其職權范圍內的核心價值，如業務和流程，而不是建立和維護IT 基礎設施。

3)反映迅速準確

云計算可以為用戶提供按需實現的更快的設置，以及用戶所需要的資源。

4)動態可擴展性

與大多數應用的經驗(如在交通尖峰，過度購買裝備，以適應這些尖峰)相反，許多云服務能夠順利和有效地處理這些峰值規模，以更加符合成本效益的支付即用即付模式。

5)簡化維護

云計算在修補程序和升級正在迅速部署在共享的基礎設施，因為數據經過提前備份。

面向云計算的船舶生產信息平臺結構如圖4 所示。

圖4 面向云計算的船舶生產信息平臺結構圖Fig.4 The architecture for shipbuilding information platform

圖中，船舶生產信息平臺屬于基于服務形式為軟件服務(SaaS)的云計算信息管理系統。軟件服務通常依托面向服務架構和Web service 技術。在面向服務結構的基礎上，可以擴展多個與船舶生產信息有關的Web 應用，這些功能應用模塊與界面平臺、中間件、網絡傳輸等軟硬件元素共同構建了船舶生產信息管理云。

在本文的設計中，采用微軟的Windows Azure，通過Windows Azure 提供的Web 界面，終端用戶可以方便快捷地訪問到云平臺提供的虛擬高性能計算基點和大容量存儲空間。Windows Azure 包括SQL、. NET、Live、SharePoint、Dynamics CRM 等 服 務，由于本文采用基于知識工程的船舶制造與控制模型，在知識的管理過程中，需要數據挖起技術的支持，而Azure ML 代表了分析技術的未來。它可以將統計/數學與ML、AI 和數據存儲與計算領域的先進技術進行無縫整合。Azure 機器學習無需安裝任何軟件及復雜的開發環境，通過Web 登錄Azure，便可以完成預測模型開發與部署。

3 開發工具、安全措施及費用分析

3.1 平臺開發工具

根據提供服務類型的不同，主要服務或產品情況如表1 所示。

表1 產品介紹Tab.1 Product introduction

如微軟公司提供的開發平臺Windows Azure Platform 運行在微軟數據中心的服務器和網絡基礎設施上，通過公共互聯網對外提供服務。包括Windows Azure， SQL Azure 和 Windows Azure AppFabric。其中，Windows Azure 可以視為一個云計算服務的操作系統;SQL Azure 是云中的關系類型數據庫;Windows Azure AppFabric 是一個基于Web 的開發服務，作用是把現有應用程序與云平臺連接，簡化用戶認證和互操作。開發應用到的技術包括ASP. NET，Sliverlight。

3.2 平臺安全措施

云平臺的安全性是用戶關注的重點問題，要解決船舶生產信息平臺的安全問題，可以從以下幾個方面進行考慮:

1)物理備份法

船舶生產信息是企業的重要資源信息，為避免因物理損壞、操作失誤等意外因素而導致數據丟失，可以建立多個服務器，進行物理備份。

2)身份驗證和訪問管理

身份驗證和方位管理包括SMAPI 認證、最小權限用戶程序、證書和私鑰管理、基于SSL 相互驗證的內部流量控制等，確保只有通過身份驗證的實體才能被許可訪問。

3)信息加密

信息加密技術是利用數學或物理手段，對電子信息在傳輸過程中和存儲體內進行保護，以防止泄漏的技術［6］。軟件保護主要方式包括序列號保護、時間限制、Key File 保護、CD -check、軟件狗、軟件與機器硬件結合等。

4)數據隔離

對不同數據進行隔離，如根據操作系統和客戶虛擬機的隔離、Fabric 控制器的隔離、包過濾、VLAN 等的隔離，在物理上、邏輯上保證數據的獨立性。

3.3 費用評估

本文以Windows Azure 為例，對平臺費用進行評估。

1)計算實例時間，

以服務小時來度量，不足1 小時按1 小時，計費情況如表2 所示。

表2 計費情況Tab.2 Cost

2)數據庫

以SQL Azure DB 為例，分為網絡版和商業版。計費情況如表3 所示。

表3 計費情況Tab.3 Cost

3)虛擬機

Windows Azure 虛擬機定價模式與計算實例相同，虛擬機的費用包含Windows Server 的許可費用。

4 結 語

本文將知識工程理論、云計算引入到船舶生產信息管理當中，提出了具有可操作性和實用性的船舶制造與管理模型及云架構下的船舶生產信息平臺結構設計，該生產信息平臺可以實現高效協同工作、科學合理管理。

［1］蔣薇薇，潘燕華，莊西鳳，等.船舶制造企業基于BOM 的質量信息集成模型研究［J］. 艦船科學技術，2009(2):12 -15 +159.

［2］劉偉，薛學富，王韡.基于業務基礎平臺的企業IT 整體架構研究［J］.艦船科學技術，2011(4):15 -16.

［3］李躍新，胡婕，秦麗，等.知識工程技術與應用案例［M］.北京:科學出版社，2006:1 -180.

［4］楊興林，嚴新發，趙良才.面向MC 的船舶敏捷制造系統特征及關鍵技術研究［J］.造船技術，2005(6):9 -13.

［5］方偉國，Bill Liu. 詳解微軟Windows Azure 云計算平臺［M］.北京:電子工業出版社，2011.

［6］信息加密技術［EB/OL］.http://baike.baidu.com/view/191185.htm