泛在信息化智能制造系統

于海斌+王鵬+曾鵬

中圖分類號：TN929.5 文獻標志碼：A 文章編號：1009-6868 （2017） 03-0062-005

摘要：認為當前亟需泛在信息制造技術，使生產制造過程在廣度上實現互聯互通，在深度上實現信息空間和物理空間的融合。為此，提出了一種泛在信息化智能制造系統及相關技術群，實現制造資源的網絡化互聯，信息資源的語義化表達和制造服務的自組織運行。此外，還指出如何實現多種數據流的混合傳輸，如何實現異構信息的集成與互操作，以及如何面向復雜時空關系建立抽象模型，是需要解決的挑戰性問題。

關鍵詞： 智能制造；網絡化制造；工業控制網絡；信息物理融合系統；服務化

Abstract： In this paper， we consider that ubiquitous information manufacturing technology is needed to realize interconnection in the extent， and achieve integration of cyber space and physical space in the depth. Therefore， a ubiquitously information-based smart manufacturing system and its related enabling technologies are proposed. In this way， manufacturing resources are networked， information resources are semantically described and manufacturing services are self-organized. More challenge problems are also pointed out， such as how to transport mixed data flow， how to integrate and interoperate heterogeneous information， and how to build the abstract model facing the complex space-time relationship.

Key words： smart manufacturing； networked manufacturing； industrial control network； cyber-physical systems； service oriented

制造業經歷多年發展，企業內部業務分工日趨明確，總體上可以劃分為兩大領域，即縱向生產管理控制和橫向產品生命周期管理。根據ANSI/ISA 65[1]和IEC 62264-3[2]的定義，縱向生產管理控制可以概括為3個層次：經營決策、計劃調度和生產控制；橫向產品生命周期涉及4個領域：產品設計、工程實施、生產運行和產品服務。隨著自動化、計算機和網絡技術的發展，上述不同領域和層次逐漸形成了相應的計算機系統和網絡，其中計算機系統包括企業資源計劃系統（ERP）、制造執行系統（MES）、數據采集與監測控制系統（SCADA）、分布式控制系統（DCS），以及包括計算機輔助設計（CAD）、計算機輔助制造（CAM）、計算機輔助工程（CAE）在內的計算機輔助系統（CAX）；網絡包括互聯現場設備、控制器、傳感器的現場總線、工業以太網、工業無線網絡，以及企業管理所需的以太網和互聯網等[3]。

然而，種類繁多的系統和網絡造成了以下兩方面問題：

（1）在廣度上，部分網絡雖然實現了少數系統的互聯互通，但是企業內部仍然存在大量信息孤島，受時間、空間的限制，人與人、系統與系統、人與系統之間還無法建立起廣泛的互聯，信息無法在企業內部高效地流轉；

（2）在深度上，數字化制造的發展，雖然初步形成了信息空間的概念，但是信息空間還未能實現與物理制造空間的深度融合，無法根據物理空間的需求，主動提供數據、應用和服務。

綜上所述，當前制造業企業亟需廣泛、深度互聯的基礎，縱向上打破系統之間的壁壘，橫向上打通信息與物理的隔閡，實現跨層次、跨領域的業務集成，提高制造業企業的運行效率和敏捷性。

與此同時，隨著芯片制造、無線寬帶、射頻識別、信息傳感及網絡業務等信息通信技術（ICT）的發展，信息網絡已更加全面、深入地融合人與人、人與物，乃至物與物之間的現實物理空間與抽象信息空間，并向無所不在的泛在網絡方向演進[4]。

根據國際電信聯盟的定義，泛在網絡是指在預訂服務的情況下，個人和/或設備無論何時、何地、何種方式以最少的技術限制接入到服務和通信的能力[5]。泛在網絡可以將信息空間與物理空間深度融合，其服務能夠以無所不在、無所不包、無所不能的方式，實現在任意時間、地點，任意的人、物都能順暢地通信，獲得個性化的信息服務。

顯然，泛在網絡的相關理念、技術和方法有助于解決制造業當前面臨的問題。正是在這種背景下，有學者提出了泛在信息制造技術的概念：泛在信息制造技術是以泛在網絡為基礎，以泛在感知為核心，以泛在服務為目的，并以泛在智能拓展和提升為目標的綜合性、一體化的信息處理技術[6]。

泛在信息制造技術為解決制造業當前面臨的問題提供了全新的思路和手段：將物理制造空間中跨層次、跨領域的物理制造資源映射到信息空間，從廣度上打破信息壁壘，實現人、制造設備、生產過程的泛在互聯互通；在深度上實現制造信息空間與物理空間的深度融合，按需提供主動的智能制造服務。因此，泛在信息制造技術的提出符合當前技術發展趨勢和產業需求。

1 泛在信息化智能制造

系統的架構

根據泛在信息制造技術的內涵，基于該技術的泛在信息化智能制造系統應當要滿足以下3方面的功能需求。

（1）制造實體網絡化：分布式物理資源接入、數據感知和信息傳輸，要求系統具備網絡化能力；

（2）信息資源模型化、語義化：多尺度、異構虛擬資源的統一組織，要求虛擬資源的形式是模型化的，并且具備豐富的語義；

（3）制造能力服務化：支持多種應用業務協作式運行，需要系統為不同的業務提供核心服務。

為此提出了如圖1所示的泛在信息化智能制造系統的4層架構，包括：泛在化感知層、全互聯制造網絡層、語義化信息集成層和服務化制造應用層。

首先，網絡化是泛在信息化制造系統的本質特征。針對制造系統網絡化的特殊需求提出了兩層的網絡架構，其中泛在化感知層實現與生產過程密切相關的現場物理資源泛在接入、感知，在此之上全互聯制造網絡層使現場級傳感網、控制網與企業級管理網、互聯網實現扁平化、對等化互聯。

其次，模型化是信息空間的虛擬信息資源統一組織的必要形式，語義化是異構模型能夠跨層次、跨領域集成的核心。一方面，模型化是信息資源集中組織的有效手段；另一方面，語義化是模型能夠進行跨層次、跨領域異構集成的核心。針對這種需求提出了語義化信息集成層，基于模型化和語義化手段，實現跨層次、跨領域虛擬信息資源的統一組織、集成和管理。

最后，服務化是制造物理空間與虛擬信息空間實現集成的技術手段。制造服務聚集在信息空間根據具體業務特點，按需進行組合，實現制造應用的動態自組織。因此，針對系統服務化的需求提出了服務化制造應用層，為具體的制造應用業務運行提供核心服務。

2 泛在信息化智能制造

系統的支撐技術群

圖1所示的泛在信息化智能制造系統的架構需要相應技術群才能支撐其系統特征。本節分別總結了各層相應的技術群。

2.1 面向泛在化感知的無線傳感網

技術群

面向泛在化感知的無線傳感網技術群是指實現工業現場傳感器、控制器、生產設備接入、感知和控制的一系列無線傳感技術[7]。作為泛在信息化制造系統中虛擬信息空間與物理制造空間的接口，該技術群一方面從物理制造空間獲取數據并映射入信息空間；另一方面接收信息空間的指令，完成對物理制造過程的控制。如圖2所示，該技術群具體包括兩方面：物理資源接入技術[8]和物理過程感知技術[9]。在資源接入方面，包括面向多種協議的物理資源即插即用技術，即根據協議類型、設備類別、生產流程等信息動態適配多種網絡協議，為資源構建邏輯鏈路，滿足其通信關系。在感知方面的主要支撐技術包括智能傳感器技術[10]和以無線射頻識別（RFID）為代表的智能識別技術[11]等。

在無線傳感網技術的支撐下，工業現場的信息泛在化感知和設備可移動運行促進信息流轉，提升系統運行效率和信息—物融合深度。此外，無線傳感網模塊化、可重構、即插即用等特點，能夠最大限度滿足底層系統對可組合性的需求，實現協作運行。

2.2 面向全互聯制造網絡的組網與

傳輸技術群

面向全互聯制造網絡的組網與傳輸技術群是指實現工廠全覆蓋，管理和控制業務混流傳輸，并提供安全可靠保障的一系列組網與傳輸技術。作為泛在信息化制造系統中完成網絡化互聯的核心，該技術群基于互聯網的傳輸控制協議（TCP）/互聯網協議（IP）架構實現對工廠管理網絡、控制網絡、傳感網絡進行全面互聯，并與互聯網集成，實現無縫信息傳輸。如圖3所示，該技術群的組成主要體現在兩個方面：一是對當前現場傳感網、設備網采用的專用傳輸協議的IP化設計[12]，具體包括針對嵌入式設備的IP 協議裁剪技術、針對嵌入式設備的低開銷IP 協議實現技術、面向完整和裁剪后IP 的多協議適配和轉換技術和輕量級IP 設備的管理與維護技術；二是信息流混合傳輸服務質量（QoS）保障技術[13]，具體包括面向扁平網絡的實時流交換傳輸技術、面向異構網絡的資源動態認知與管理技術和面向混合業務流的流量控制技術。

上述技術群通過IP化手段，實現網絡扁平化，同時提供混合傳輸保障機制，實現了不同業務的按需服務。

2.3 面向時空動態制造信息資源的

語義化集成技術群

面向時空動態制造信息資源的語義化集成技術群是指實現制造業中跨層次、跨領域的海量、異構信息資源語義化描述、存儲、集成、組織與管理的一系列技術群[14]。如圖4所示，該技術群主要包括3個方面。首先，底層網絡中信息資源如原始數據等，其質量不高，存在大量錯誤、不完整或多余的原始數據。因此，需要采用數據清洗技術、過濾技術、壓縮技術和消冗技術等，處理質量較差的原始信息資源，保證其正確性[15]。其次，泛在信息化制造系統中大量跨層次、跨領域信息資源不具備統一的格式。因此，采用數據建模等語法轉換技術對多種語法格式的信息資源進行規范化處理，保證信息的語法一致性[16]。最后，異構信息資源只有具備統一的語義，才能實現語義級互操作性，直接被跨層次、跨領域的應用業務訪問和使用[17]。因此，采用語義轉換技術，對模型化后的信息資源進行語義標注，構建統一的語義模型。

在上述技術群支撐下，跨層次、跨領域的虛擬信息資源實現了模型化、語義化組織與管理，在統一層面上根據上層應用業務的特點，為其提供所需的信息資源。

2.4 面向制造業務的服務化技術群

面向制造業務的服務化技術群是指一系列實現物理/虛擬資源服務化封裝、注冊、查詢、組合、部署與管理的技術，以模塊化、服務化的模式，完成制造應用的動態自組織[18]。如圖5所示，該技術群主要分為3類：一是服務的封裝和注冊技術，是指采用服務化和虛擬化手段，將各種資源進行服務化封裝，并在服務庫中完成注冊[19]；二是服務的查詢與組合技術，是指根據應用業務的需求，在服務庫中查找合適的服務，并根據規則進行組合[20]；三是服務的部署與管理技術，是指將服務部署到具體的軟硬件資源上，并根據具體的業務要求對服務的執行過程進行監測、控制與調度，滿足共享資源上不同業務的運行要求。服務化首先將軟、硬件資源抽象為簡單的計算、存儲、傳輸等基本服務，在此基礎上，根據服務的組合規則，將基本服務組合為復雜的諸如加工、控制、監測、診斷、設計等服務，并且在面向具體業務實例化之后，可以滿足不同業務的應用需求。

正是在服務化的這種特性支撐下，系統能夠以開放的、可擴展的方式集成多種服務。并且能夠隨著業務的需求變化動態組織相應的服務，使得系統功能具備可演進性。

3 實現泛在信息化制造

面臨的技術挑戰

3.1 異構動態網絡環境下，多流混合

傳輸的路徑規劃與流量控制

泛在信息化制造系統的全互聯網絡基于IP將傳感網、控制網、管理網互聯構成扁平化的異構傳輸網絡，實現控制、管理和知識流的混合傳輸，但控制流傳輸需要保障實時性、可靠性，管理流和知識流傳輸需要保障吞吐量和帶寬利用率，管理人員的移動性使得網絡拓撲和知識流的傳播具有很強的動態性。

綜上所述，針對控制、管理和知識流不同的應用需求和負載特征，同時考慮工業物理網異構和拓撲結構的動態變化，構建針對時延、可靠性、能耗、帶寬利用率等混合關鍵性指標的網絡資源調度策略和控制方法，是泛在信息化制造所面臨的技術挑戰之一。

3.2 工業多維、異構信息資源的集成

與互操作

泛在信息化制造需要構建跨域、跨層的統一信息資源組織與管理體系，但設計域，實施域，運行域，維護域涉及多維異構的信息資源。一方面信息格式不同，既有結構化的生產數據、控制指令、設計模型等，也有非結構化的聲音、圖像、文本等信息；另一方面是信息的含義不同，各領域涵蓋了多個學科，包括物理、化學等工藝知識，熱學、力學等結構知識和電子、電氣等自動化知識。因此，如何構建可集成、互操作的統一信息模型是泛在信息化制造面臨的又一技術挑戰。

3.3 面向制造物理空間復雜時空

關系的抽象與建模

泛在信息化制造系統的關鍵是信息空間能夠準確對物理空間進行抽象與建模，以實現信息與物理的深度融合。制造物理空間生產過程具有明確的時間和空間特性，并且時空特性耦合性強，如描述流程工業復雜的物理、化學反應過程，通常采用動態偏微分方程來構建相關的機理模型。而傳統意義上，信息空間的建模和抽象過程多面向離散事件以及解耦的多變量關系，顯然無法實現對制造物理空間連續物理過程的抽象和建模。因此，面對制造物理空間復雜的時空關系，信息空間如何進行描述、抽象和建模，是泛在信息化制造面臨的一大技術挑戰。

4 結束語

當前，在中國相繼推出“工業化信息化兩化融合”“互聯網+”行動計劃、“中國制造2025”等一系列頂層設計方案的大背景下，無論是代表傳統力量的制造業，還是代表新興力量的互聯網界，都在積極探索中國制造的創新模式，如何尋找到符合中國特色的智能制造模式成為共同關注的焦點。泛在信息化制造正是在制造業內部需求拉動，外部ICT使能技術推動的基礎上，提出的一種符合當前技術、政策發展趨勢的智能制造創新模式，因此開展泛在信息化制造相關理論研究、技術攻關、工程研發與應用推廣等方面的工作，有利于國家宏觀政策的落實，能夠切實推動中國制造業轉型和自主創新等。

參考文獻

[1] International Society of Automation. Enterprise Control Systems ANSI/ISA 65[S]. New York： International Society of Automation， 2010：3

[2] International Electrotechnical Commission. Enterprise-control System Integration-Part 3： Activity models of operations management IEC 62264[S]. Geneva： International Electrotechnical Commission， 2013：4

[3] SAUTER T. The Three Generations of Field-Level Networks—Evolution and Compatibility Issues[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics， 2010， 57（11）： 3585-3595. DOI： 10.1109/TIE.2010.2062473

[4] 張平， 苗杰， 胡錚， 等. 泛在網絡研究綜述[J]. 北京郵電大學學報， 2010， 33（5）： 1-5. DOI： 10.3969/j.issn.1007-5321.2010.05.001

[5] International Telecommunication Union. Overview of Ubiquitous Networking and of Its Support in NGN ITU-T Y.2002 （10/2009）[S]. Geneva： International Telecommunication Union， 2009：10

[6] WANG T R. Advanced Manufacturing Technology in China： a Roadmap to 2050 [M]. Beijing： Science Press， 2010

[7] GUNGOR V C， HANCKE G P. Industrial Wireless Sensor Networks： Challenges， Design Principles， and Technical Approaches[J]. IEEE Transaction on Industrial Electronics， 2009， 46（10）： 4258-4265. DOI： 10.1109/TIE.2009.2015754

[8] DEMIRKOL I， ERSOY C， ALAGOZ F. MAC Protocols for Wireless Sensor Networks： a Survey[J]. IEEE Communications Magazine， 2006， 44（4）： 115-121. DOI： 10.1109/MCOM.2006.1632658

[9] STANKOVIC J A， ABDELZAHER T F， CHEN Y L， et al. Real-Time Communication and Coordination in Embedded Sensor Networks[J]. Proceedings of the IEEE， 2003， 91（7）： 1002-1022. DOI： 10.1109/JPROC.2003.814620

[10] CHI Q P， YAN H R， ZHANG C， et al. A Reconfigurable Smart Sensor Interface for Industrial WSN in IoT Environment[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics， 2014， 10（2）： 1417-1425. DOI： 10.1109/TII.2014.2306798

[11] GADH R， ROUSSOS G， MICHEAL K， et al. RFID—A Unique Radio Innovation for the 21st Century[J]. Proceedings of the IEEE， 2010， 98（9）： 1546-1549. DOI： 10.1109/JPROC.2010.2053871

[12] XIAO Y， CUI X Y， LI H， et al. A Protocol Simplifying Mechanism for a WSN Module[C]//Proceedings of 2010 International Conference On Electronics and Information Engineering （ICEIE）. USA： IEEE， 2010： 474-477. DOI： 10.1109/ICEIE.2010.5559820

[13] SUN W， YUAN X J， WANG J P， et al. Quality of Service Networking for Smart Grid Distribution Monitoring [C]//2010 1st IEEE International Conference on Smart Grid Communications （SmartGridComm）. USA： IEEE， 2010： 373-378. DOI： 10.1109/SMARTGRID.2010.5622072

[14] WILLIAMS J W， AGGOUR K S， INTERRANTE J， et al. Bridging High Velocity and High Volume Industrial Big Data Through Distributed In-memory Storage & Analytics[C] //2014 IEEE International Conference on Big Data. USA： IEEE， 2014： 932-941. DOI： 10.1109/BigData.2014.7004325

[15] WANG K， SHAO Y， SHU L， et al. Mobile Big Data Fault-tolerant Processing For e-health Networks[J]. IEEE Network， 2016， 30（1）： 36-42. DOI： 10.1109/MNET.2016.7389829

[16] O'SULLIVAN P， THOMPSON G， CLIFFORD A. Applying Data Models to Big Data Architectures[J]. IBM Journal of Research and Development， 2014， 58（5/6）： 1-11. DOI： 10.1147/JRD.2014.2352474

[17] NACHABE L， GIROD-GENET M， HASSAN B E. Unified Data Model for Wireless Sensor Network[J]. IEEE Sensors Journal， 2015， 15（7）： 3657-3667. DOI： 10.1109/JSEN.2015.2393951

[18] KARNOUSKPS S， COLOMBO A W， JAMMES F， et al. Towards an Architecture for Service-oriented Process Monitoring and Control[C] //Proceedings of the 36th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society. USA： IEEE， 2010：1385-1391. DOI： 10.1109/IECON.2010.5675482

[19] KARNOUSKPS S， BAECKER O， SOUZA L M S， et al. Integration of SOA-ready Networked Embedded Devices in Enterprise Systems Via a Cross-layered Web Service Infrastructure[C] //Proceedings of 12th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation. USA： IEEE， 2007：293-300. DOI： 10.1109/EFTA.2007.4416781

[20] KARNOUSKPS S， SAVIO D， SPIESS P， et al. Real World Service Interaction with Enterprise Systems in Dynamic Manufacturing Environments[C]//Artificial Intelligence Techniques for Networked Manufacturing Enterprises Management. London： Springer， 2010：423-457. DOI： 10.1007/978-1-84996-119-6_14