物聯網下離散制造系統PLM集成操控平臺淺析

李 磊,王志國

(安徽工程大學管理工程學院,安徽蕪湖 241000)

物聯網下離散制造系統PLM集成操控平臺淺析

李 磊,王志國?

(安徽工程大學管理工程學院,安徽蕪湖 241000)

針對離散制造系統PLM操控平臺的建模、仿真與優化,研究工作中實時數據獲取、分析與診斷方法等的局限性,提出物聯網下產品生命周期管理(PLM)可視化操控平臺的構建及應用研究．利用先進的數據采集、傳輸、處理手段,使集成平臺上的制造系統快捷和高效地獲取制造鏈上的有用信息．以離散制造系統PLM及其導入為對象,建立關于PLM可視化操控的技術體系,包括PLM可視化操控集成模型、PLM可視化操控技術、PLM駕駛艙體系結構、決策效果的預測與仿真、基于軟構件模型驅動的快速建造與重構技術等．技術體系內容統一了標準規范且開發了共性引擎管理工具,適應PLM內部結構和外部環境的變化,為內部資源優化配置及外部市場快速響應提供支撐．

離散制造系統;PLM操控平臺;操控集成模型;物聯網

當前制造企業面臨著越來越大的競爭壓力,要求產品交貨周期越來越短、質量越來越高、價格越來越低等,面對這些挑戰,企業紛紛采取各種手段和措施,不斷改善和提高自身競爭力．各種手段和措施都是以快速傳遞和處理生產中的各種數據、協調控制生產進程、提高企業的快速響應能力為目標的企業信息化技術;都離不開對企業生產過程及運營狀態進行實時監測、診斷、優化和控制．為了達到上述目的,就要對系統及過程狀態進行描述建模、確定描述狀態參數,并對數值進行實時獲取．由于實時數據獲取、分析與診斷方法等方面的局限,使得關于離散制造系統PLM操控平臺的建模、仿真與優化研究工作進展緩慢．

物聯網的實質是利用射頻自動識別(RFID)技術,通過計算機互聯網,最終實現物品(商品)的自動識別和信息的互聯和共享．其應用價值主要表現為讓物體具有智慧、改變人類的生產方式和生活方式．基于物聯網環境下的特點,為課題的研究提供了新的思路和途徑．

圍繞物聯網管理、產品生命周期管理可視化、可視化操控建模、可視化操控仿真等研究領域,國內外學者開展了很多相關研究工作．如浙江大學的祁國寧教授研究了面向產品生命周期管理的項目管理[1]．東北大學的王成恩教授研究了產品生命周期建模與管理[2]．文獻[3]研究了制造企業產品數據管理方面的原理、概念、策略等．在相關研究中,采用數學模型參數控制方法與附加某種假設條件與實際制造系統運行情況差異較大,無法在復雜系統PLM中獲得有效應用．常規智能方法和仿真技術由于其本身的局限性,只能適用于PLM的特定對象[4]．由于PLM的建模與優化對提高制造業競爭力具有重要的作用,國外知名高技術公司投入了相當大的人力和財力,結合PLM中的特定對象研究開發自動化技術,取得了一些實用成果,但這些研究缺乏普遍性,無法適應我國制造企業需要．因此,迫切需要從復雜PLM控制與優化的實際需求出發,將智能方法與優化理論相結合,采用多學科交叉融合的手段,研究新的控制結構和方法,以便形成較為完整的PLM實時、智能建模與優化理論體系．通過高性能的優化算法,在典型的復雜PLM中進行應用驗證,為發展具有我國自主知識產權的面向物聯網環境的PLM建模與優化軟件奠定堅實的基礎,最終提高我國制造工業的整體水平．

1 PLM操控平臺運行原理與操控集成模型

離散制造系統PLM操控平臺的構建有別于流程制造系統,其體系結構和運行原理由于具體制造企業的類型和特點的不同差異很大．由于整個供應鏈上的企業經常采用的系統各不相同,甚至有時候存在無法集成,給PLM集成操控平臺的構建帶來了困難．因此,系統集成商需要提供開發者和實施者具有制造系統行業特色的離散制造系統管控一體化集成服務．開發商要根據制造系統實際情況,開發不同的功能模塊,無疑增加了PLM集成操控平臺的復雜程度．而物聯網獲取實時信息數據簡單化的特點,使得實時信息采集和處理方面有了很大地改善,為PLM集成操控平臺的構建及一體化集成服務提供了依據．基于物聯網的特點,離散制造系統PLM操控平臺的功能應包括:①參與方賬戶管理;②供應鏈上資源與需求發布;③制造過程能力評估與分析;④制造現場管理;⑤操控模塊管理與支持平臺維護管理等．通過集成平臺,整個供應鏈上的企業圍繞產品全壽命周期,結合自身企業的特點可共享與整合平臺上提供制造資源和制造任務．例如,當某一企業有富余生產能力的數控機床、檢測設備、分析軟件等軟硬件制造資源時,可通過平臺進行虛擬化云端接入,基于網絡提供制造服務;與此同時,平臺上有服務需求的某企業離散制造系統,可通過集成平臺在更大范圍內尋找所需制造資源,并可低成本按需定制所需制造服務[5-7]．

離散制造系統PLM操控平臺體系考慮從供應商到顧客,實現產品全過程的動態管控一體化．從計劃層到操作層,從企業內部的采購部門到銷售部門,從企業外部的上下游企業等,實現平臺的層次結構和邏輯關系整體規劃和數據統一,是構建離散制造系統PLM操控平臺的基礎．在分析現有相關研究成果基礎上,包括網絡化制造系統遠程控制技術、云制造服務平臺共性關鍵技術[6]、離散制造系統PLM管理信息系統平臺的內涵、離散制造系統管控一體化運行模式建模理論、車間制造層數據采集與生產運營層信息轉換機制等,建立了離散制造系統PLM操控平臺的體系架構如圖1所示．

由圖1可以看出,要構建離散制造系統PLM可視化操控的技術體系應包括的主要功能模塊有:①平臺基礎層．其功能是為PLM操控平臺提供云服務、云存儲、云數據庫構建和云網絡鏈接等;②平臺集成運行環境層．其功能為保證系統運行的安全、監控與管理等系統基礎層環境,提供一系列的工具集,支持在基礎層上進行制造資源與任務需求的發布、能力匹配等;③制造資源層．其功能是提供智能終端以及各種服務資源,通過統一注冊發布工具,形成標準接口的云構件,不同需求方可以根據自己的需要采用云端接入方式進行匹配與調用;④平臺服務構件層．其功能是存儲并管理各類粗細粒度不等的服務構件,服務構件的不同組合可以形成不同的業務種類,以便于不同的業務模型進行調用;⑤各部門業務模型層．其功能是能夠調用不同的服務組件響應不同的部門業務需求,圍繞產品PLM為供應鏈上的用戶需求提供最佳匹配、快速供需引導、跟蹤記錄管理流程．

在物聯網環境下,離散制造系統PLM操控平臺的體系從滿足制造過程的TQCSE 5方面信息集成出發,構建面向管理決策層的、簡單直觀顯示以產品為中心的企業運作過程及PLM方面的各類實時信息,提供操控建議、操控效果預測與仿真等的可視化操控平臺如圖2所示．由圖2可以看出,可視化PLM操控平臺運行原理中最為重要的兩部分為PLM系統可視化操控集成模型和PLM可視化操控技術．

提高產品質量、保證生產計劃進度、優化利用資源、降低制造成本、維護系統穩定、提高系統效率等是導入PLM系統的主要目標．根據這些目標,研究導入PLM系統可視化操控集成模型,包括需求模型、數據模型、事件模型、操控模型和仿真模型等．其中,需求模型從PLM的操控目標和操控內容的角度,描述PLM可視化操控的需求;數據模型對滿足PLM可視化操控需求的各類數據進行了描述,包括數據內容、粒度、來源、頻率等,是PLM數據采集、組織、管理和可視化的依據;事件模型對PLM操控事件進行定義,并建立事件與PLM數據之間的關系,是PLM運行狀態分析與診斷的依據;操控模型描述各事件的處理方法、操控對象與操控策略;仿真模型主要用于預測操控指令的效果及對PLM系統未來狀態的影響．根據PLM操控的目標和內容,分析反映PLM狀態的數據及其最終來源,分析觸發PLM操控的外部事件和內部事件及其處理方法,研究事件處理方法對PLM狀態的影響,建立描述需求、數據、事件、操控、仿真等內容及其相互關系的PLM可視化操控集成模型．

運用Witness SIMBA SDK仿真優化軟件,對建立PLM可視化操控集成模型進行仿真、驗證和完善所建立模型．針對PLM數據具有多源性、分布性、異構性、海量性、實時性等特點,利用實時數據庫、分布式數據庫、數據融合與數據挖掘、可視化、虛擬儀器/儀表等技術的研究成果,根據PLM可視化操控的需求,從而實現PLM數據過濾、管理與可視化技術．

2 PLM平臺操控技術引擎和管理工具

構建離散制造系統PLM操控平臺是一項較復雜的系統工程,平臺參與方的合作及參與程度直接影響系統的開發成敗．為提高集成平臺的開發效率和開發質量、降低開發風險與開發成本、提高平臺的標準化程度和集成度,要求在現有理論和技術基礎上,依據平臺標準規范和體系結構,開發出來一整套系列化的、適應我國制造企業的系統PLM操控平臺共性引擎套件和管理工具集．PLM可視化操控技術是采集和管理從PLM中采集的信息,以直觀的方式向操作人員顯示PLM實時狀態、操控決策所需數據、診斷結果與操控建議,并對ERP所下達的計劃指令進行效果仿真,提高PLM操控決策的科學性,實現PLM優化運行．圍繞“信息獲取→運行監視→系統操控→信息再獲取”的PLM操控環路,研究數據管理與可視化技術、PLM在線診斷與操控決策技術和操控效果預測與仿真技術,為構建PLM系統可視化操控提供技術指導,其平臺框架如圖3所示．

(1)PLM可視化操控技術及各關鍵技術功能．數據管理與可視化技術:PLM系統數據具有多源性、分布性、異構性、海量性、實時性等特點,根據PLM的操控目標和操控內容,平臺可以對PLM中的數據進行過濾、組織、存儲、檢索與可視化展示．在線診斷與操控決策技術:在數據模型、事件模型和操控模型的基礎上,PLM系統狀態在線診斷與操控決策技術為計劃、決策、優化配置等提供支持．操控效果預測與仿真技術:基于仿真模型和實時數據的PLM操控效果、系統未來狀態等預測與仿真技術,為提高PLM操控的科學性和優化提供支持．

(2)PLM集成操控平臺的共性引擎套件．離散制造系統PLM操控平臺的共性引擎主要為系統開發、模型構建、應用驗證和業務推廣提供技術支撐,主要包括參與主體的評估方法、快速與準確性匹配方法、達成合作協同邏輯方法、智能業務流程管理方法、知識管理工具和技術方法等．參與主體的評估方法是采用主體信用反饋機制及其信用評價算法,實現主體交易信用信息管理、主體信用評價、主體信用綜合查詢分析．快速與準確性匹配方法是采用制造系統自學習服務搜索算法,通過關鍵詞、結構特征、本體語義等方式實現制造服務快速搜索,采用智能語義匹配算法實現制造服務供與需的匹配．達成合作協同邏輯方法是采用制造能力交易描述語言實現對整個交易過程的靜態描述,進行交易實例的構建、管控、記錄．智能業務流程管理方法是在對離散制造系統制造能力、任務盤點、云合作交易過程等的多層次、多維度綜合建模,結合業務過程不同的特點,利用信息地圖挖掘算法、信息相似性度量算法以及過程模型檢索算法,利用計算機仿真分析技術對供應鏈上企業的合作交易過程結構合理性、行為合規性、活動可調度性、過程成功率等方面進行分析,實現智能化流程在線管理．知識管理工具和技術方法是利用數據挖掘和分析、行業知識、企業內外部知識聚合與分類算法,采用在線仿真程序模擬,實現在集成平臺中統一對制造全過程的PLM知識庫建立、語義分析、語義搜索和查詢．

(3)PLM操控平臺共性管理工具集．離散制造系統PLM操控平臺共性管理工具集的開發,首先分析平臺使用者的習慣和以往應用工具的特征,在此基礎上構建友好的人機交互應用工具套件．為實現平臺的易操作性和功能的便捷性,集成平臺的工具集包括統一用戶賬號管理、業務管理系統統一應用工具、系統管理開發工具和資源虛擬化應用工具等[8-9]．統一用戶賬號管理能夠對各種用戶分類選擇,在一個標準下配置賬號,滿足網上服務的安全性、統一性和可擴充性的需求．集成平臺系統為多參與主體根據自身特點和產品功能協同定制業務流程外包提供全生命周期管理功能．系統平臺的管理功能可滿足大容量、高并發、高可用的操控．

3 PLM操控平臺的服務模式

在物聯網環境下,離散制造系統PLM操控平臺要想進入實際應用階段,就必須在產品全壽命周期內實現供應鏈上企業制造資源的集成和共享,因此,集成平臺需要針對離散制造系統與制造服務業務特點、資源屬性等方面的不同,建立適宜可行的運行服務模式．PLM操控平臺的運行服務模式結合業務提供方式、資源類型、參與者類型、服務商務種類和盈利模型等[6,10]．通過在線、離線、在線與離線相結合等制造服務模式,使分散的系統資源集中被使用,集中的系統資源在更廣闊的物聯網環境發揮分散服務作用[11-12],這種離散制造系統PLM服務結構模式如圖4所示．

由圖4可以看出,制造資源服務包括在線模式、離線模式以及在線與離線混合模式;在資源模型中有供給模型、需求模型以及供給與需求匹配模型;在機制選擇中有獨立機制、聯合機制以及混合機制．在服務和運行模式集合中,“＋”意味著擁有核心技術支持的企業和供應鏈企業在云端上平等競爭,但是核心企業可以提供技術開發、實施和應用資源,使得其在制造系統中可以個性化定制與整合資源配置,以利于其在物聯網環境下進行PLM集成操控平臺構建中起引導作用[13]．

4 物聯網下離散制造系統PLM集成操控平臺的特點

針對現在PLM集成操控平臺存在實時數據獲取、分析與診斷方法等方面的局限,隨著物聯網技術的出現及發展,解決了信息傳遞和數據獲取的便捷性和高效性,可以實現PLM操控平臺不同環節、部門、系統間的信息交互,其管理過程也將從簡單的靜態信息獲取處理走向全局的動態實時信息加工處理,降低制造成本,更迅速、有效地適應復雜市場環境的變化．

在生產運營中,企業難以適應復雜多變的環境變化,要求產品交貨周期越來越短、質量越來越高、價格越來越低等,操控平臺難以進行實時監測、診斷、優化和控制．在離散制造系統PLM操控平臺體系中,物聯網對信息獲取和處理方面便捷、高效的特有屬性,保障了從供應商到顧客,實現產品全過程的動態管控一體化．為實現平臺的層次結構和邏輯關系整體規劃和數據統一提供了充足的理論依據,使離散制造系統PLM操控集成模型的建立及運行具有可能性．

物聯網技術對信息獲取和處理的雙向性、實時性等特點簡化了PLM平臺操控技術引擎和管理工具,技術體系內容統一了標準規范且開發了共性引擎管理工具,適應了PLM內部結構和外部環境的變化,為內部資源優化配置、外部市場快速響應提供支撐,使得基于物聯網PLM操控平臺的服務模式更加完善,使分散的系統資源集中被使用,集中的系統資源在更廣闊的物聯網環境發揮分散服務作用,更好地適應了復雜多變的市場環境．

5 結束語

如何在物聯網環境下充分利用和整合制造系統的資源供給信息、服務需求信息、制造能力信息,是合理利用、共享資源、提升制造企業綜合競爭力的關鍵．在分析PLM操控平臺運行原理的基礎上,構建了集成操控模型．圍繞平臺開發的技術引擎和管理工具集,給出了物聯網環境下PLM系統操控平臺框架．在現有平臺核心理論和技術、平臺的標準與規范、平臺共性引擎和共性管理工具、平臺的體系結構的框架內,提出了適應大容量、高并發、高沖突操控環境的PLM平臺服務和運行模式,為云制造服務需求和資源響應提供信息平臺支撐．

由于系統的設計存在數據易被竊取的風險,且實施費用較高,僅僅在理論上做了一些研究,設計方案仍需進一步完善,以便今后實際應用,這也是后續研究的重點．

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LI Lei,WANG Zhi-guo?
(College of Management Engineering,Anhui Polytechnic University,Wuhu 241000,China)

Based on PLM manipulation of the platform in discrete manufacturing system modeling,simulation and optimization research work in the real time data acquisition,analysis and diagnosis methods of limitations,research on the construction and application of controlling techniques of PLM under the Internet of Things is conducted．By using advanced data collection,transmission and processing methods in the manufacturing chain,the manufacturing system can obtain useful information quickly and effciently．A set of technology system of visualization manipulation of PLM is established through the techniques and methods of the Internet of Things(IOT)and visualization managemten．The technology system includes the manipulation integration model,controlling techniques,dashboard architecture,prediction and simulation of decision effectiveness,rapid construction and reconfiguration based on soft component model-driven．The system adapts to the changes of internal structure and external environment of PLM, which provides support,for inner resource allocation and outer market change．

discrete manufacturing systems;PLM control platform;manipulated integration model;Internet of Things

TH166;TP30

A

1672-2477(2015)04-0079-06

2015-03-10

李 磊(1991-),男,安徽淮北人,碩士研究生．

王志國(1976-),男,吉林雙遼人,副教授,碩導．