基于再制造云服務平臺的再制造技術綜合信息系統開發

覃頻頻，欒光燦，楊春蘭，陸夏萍

QIN Pin-pin, LUAN Guang-can, YANG Chun-lan, LU Xia-ping

（廣西大學 機械工程學院，南寧 530004）

0 引言

作為“工程機械零部件再制造云服務平臺”的重要組成部分，工程機械零部件再制造技術綜合信息系統（Remanufacturing Technology Integrated Information System，RTS）對再制造企業主要有三個方面的實用意義：第一，完善和歸整了技術資料庫，實現再制造技術資源的高度共享；第二，建立失效分析和修復案例庫，為后續的再制造提供技術指導；第三，利用計算機模擬業內專家的失效分析和修復推理思維并建立推理機制。RTS對工程機械零部件再制造有積極的應用價值，可以全面實現對工程機械零部件再制造提供輔助決策支持[1～4]。

1 RTS系統分析

一個完整的信息系統必須包含系統分析、系統設計、系統實現三個主要部分。系統需求分析和系統設計是系統開發實現的必要前提[5]。采取實地發放調查問卷和個別訪談的方式對RTS系統進行了需求分析，了解目標用戶的需要，最終歸納出用戶對系統的七大需求：功能需求、邏輯需求、運行需求、性能需求、安全性需求、易用性需求和界面需求。

1.1 RTS系統的功能需求

工程機械零部件再制造的關鍵技術環節包括：預清洗、拆卸、清洗、舊件評估、失效分析和修復、出廠試驗，RTS系統從每個技術環節著手來逐個分析系統的功能需求。RTS系統的UML用例圖如圖1所示。

1）清洗拆卸模塊。主要為用戶提供零部件的清洗工藝、拆卸工藝和對應的清洗拆卸示意圖等信息。

2）舊件評估模塊。從技術性評估、經濟性評估兩個方面評價零部件的可再制造性。

3）失效分析和修復模塊。采用RBR和CBR兩種推理方法，RBR方法包括失效分析推理和失效分析庫管理，CBR方法包括案例推理和案例庫管理。

（1）失效分析。失效分析采用五級層次故障樹分析法，即依次選擇零部件類別、零部件名稱、失效/故障部位、失效/故障現象、典型特征，由此得出對應的失效原因和修復措施，并附上失效/故障示意圖。

（2）案例推理。案例推理的方法同失效分析方法。

（3）失效分析和修復庫管理和案例庫管理可用來對以上數據進行可視化管理，即同一種結果的不同呈現方式。

（4）檢索。失效分析庫和案例庫檢索均包含單項檢索和組合檢索，單項檢索即為單個字段的檢索，組合檢索即為多個字段的檢索。失效分析單項檢索是零部件類別、零部件名稱、失效/故障現象、修復措施四個字段的“或”關系檢索；失效分析組合檢索是零部件類別、零部件名稱、失效/故障現象三個字段的“與”關系檢索；案例庫單項檢索是零部件類別、零部件名稱、失效/故障現象、修復措施、案例ID、案例描述、案例起止時間七個字段“或”關系檢索；案例庫組合檢索是零部件類別、零部件名稱、失效/故障現象三個字段“與”關系檢索。

圖1 系統功能需求分析UML用例圖

4）試驗模塊。該模塊是再制造技術環節的最后一步，是對再制造零件的質量控制，決定著客戶對產品的滿意度。其主要包括檢測項目、檢測內容、檢測標準和檢測設備。

5）用戶管理模塊。該模塊是對用戶以及用戶的權限進行管理，設置管理員、普通用戶的操作權限。

6）數據導出模塊。數據可導出到各類辦公軟件中，并自動生成A4格式打印報表。

1.2 RTS系統的邏輯需求

為實現以上需求功能，需要一個數據庫來做數據支撐。用戶管理模塊需要包含用戶表、角色表；清洗拆卸模塊需要包含清洗拆卸表；舊件評估模塊需要包含評估主表、評估從表、評估從表2、評價等級表；失效分析和修復模塊需要包含失效分析目錄名稱表、失效分析和修復表、案例庫目錄名稱表、案例庫表、修復成效表；出廠試驗模塊包含出廠試驗主表、出廠試驗從表。系統頂層和中層復合數據流圖如圖2所示。

2 RTS系統設計

2.1 RTS系統功能模塊設計

在以上需求分析的基礎上設計系統的功能模塊結構，主要包括：清洗拆卸模塊、舊件評估模塊、失效分析和修復模塊、試驗模塊、用戶管理模塊、數據導出模塊。各模塊的結構如圖3所示。

2.2 RTS系統業務邏輯設計

某工程機械零部件再制造企業組織架構包括技術支持部、質量部、市場部3個部門和1個再制造工廠。根據各自的職能和現行業務流程，制定了圖4所示的業務流程圖。采用業務流程建模與標注BPMN方法來描述系統的業務邏輯[6]。

圖2 系統邏輯需求分析數據流圖

圖3 系統的功能模塊結構

2.3 RTS系統的數據庫設計

2.3.1 RTS系統的概念設計

數據庫設計主要包括概念設計、邏輯設計、物理設計三大過程，采用E-R圖來描述數據庫的概念設計，圖5即為案例庫模塊的E-R圖[7]。

2.3.2 RTS系統的邏輯設計

根據圖2，數據庫共需清洗拆卸表等13個數據表；由概念設計可知，數據庫共需零部件名稱等96個字段。如表1所述即為出廠試驗的數據表模型。

圖4 系統的BPMN業務邏輯結構

圖5 案例庫模塊E-R圖

2.3.3 RTS系統的物理設計

系統選擇最新的SQL Server 2012作為數據庫，并將其安裝在Windows Server 2012的服務器上，配備3.2GHz四核CPU、8GB內存，數據庫采取SQL Server和Windows雙重身份驗證模式。

3 RTS系統實現

3.1 RTS系統的開發

采用了Visual Studio集成開發環境中擅長業務應用程序開發的LightSwitch作為開發工具，以Visual Basic作為編程語言，遵循表示層、邏輯層、數據層三層應用程序體系結構模式，系統的失效分析推理子模塊效果如圖6[8]所示。

圖6 失效分析推理子模塊效果圖

表1 出廠試驗主表

3.2 RTS系統的部署

采用三層應用程序體系結構模式進行部署。根據系統需求分析，目標用戶在Windows桌面和Web瀏覽器中都能運行應用程序，因此RTS系統采取雙向部署，即把系統同時部署在桌面客戶端（胖客戶端）和Web客戶端（瘦客戶端）上[9]。

4 結論

在某工程機械再制造企業的“工程機械零部件再制造云服務平臺”上建立了再制造技術綜合信息系統。完成了基于三層應用程序體系結構模式下的再制造技術綜合信息系統開發。所開發的系統為工程機械零部件再制造技術提供輔助決策支持，實現了再制造技術信息共享，真正使再制造步入了信息化和網絡化道路。

[1]欒光燦,覃頻頻,陳曦,許桂偉,江代祥.工程機械零部件再制造云服務平臺的構建[J].制造業自動化,2014(22):153-156.

[2]李伯虎,張霖,王時龍,陶飛,曹軍威,姜曉丹,宋曉,柴旭東.云制造——面向服務的網絡化制造新模式[J].計算機集成制造系統,2010,16(1):1-7.

[3]徐濱士.再制造工程基礎及其應用[M].哈爾濱:哈爾濱工業大學出版社,2005:1-11.

[4]Wang X V,Wang L.From Cloud manufacturing to Cloud remanufacturing:A Cloud-based approach for WEEE recovery[J].Manufacturing Letters,2014,2(4):91-95.

[5]劉煒.企業管理信息系統的開發方法探析[J].企業導報,2010(02):63-64.

[6]Dijkman R M,Dumas M,Ouyang C.Semantics and analysis of business process models in BPMN[J].Information and Software Technology,2008,50(12).

[7]董曉韜.管理信息系統的數據庫設計[J].科技風,2015,(2):90-92.

[8]Novak L.Beginning Microsoft Visual Studio LightswitchDevelopment[M].Inc:Wiley Publishing,2012:2-37.

[9]劉海波.智能客戶端技術研究及其在管理信息系統中的應用[D].長沙:國防科學技術大學,2006.