云制造系統中制造資源匹配研究

杜易洲, 李湉, 邱競雄, 郭亮

（1.中國航發成都發動機有限公司，成都610503；2.西南石油大學機電工程學院，成都610500）

0 引言

“云制造”以云計算技術為支撐的一種新型的網絡化制造模式[1-4]。它通過對現有網絡化制造與服務技術進行延伸和變革，將各類制造資源虛擬化為服務節點，并進行統一的智能化管理，通過網絡為制造全生命周期過程提供服務[2-3]。制造資源虛擬為服務節點時，需要對服務節點的服務能力進行規范化描述。只有通過統一的、規范化的描述才能對制造資源進行搜索、匹配和管理[5-7]。

1 資源描述語言

RDF（Resource Description on Framework）即資源描述框架[8-9]，是一個在網絡上進行數據交換的標準模式，用于表達關于萬維網上的資源的信息的語言，它專門用于表達關于Web資源的元數據。將“Web資源”的概念一般化后，RDF可用于表達關于任何可在Web上被標識的事物的信息。云制造系統中，分布式的服務節點首先要描述自己的服務能力，然后將服務能力發布到云端。可以將服務節點也作為一種“Web資源”，用RDF描述其屬性[10]。

RDF使用XML語法和RDF Schema（RDFS）來將元數據描述成為數據模型[11]。對資源的描述是領域和應用相關的，對不同資源的描述需要采取不同的詞匯表。因此RDF規范并沒有定義描述資源所用的詞匯表，而是定義了一些規則，這些規則是各領域和應用定義用于描述資源的詞匯表時必須遵循的。RDF也提供了描述資源時具有基礎性的詞匯表，可以使用自己的詞匯表描述任何資源。RDF語言這種可拓展的特性，使得它非常適合描述云端中不斷變化的服務節點。

由于RDF使用的是結構化的XML數據，用其描述服務節點使得搜索引擎可以精確地理解服務節點的服務能力，從而使基于搜索引擎的任務匹配變得更為智能和準確。

2 服務節點描述

云制造系統中的服務節點包括訂單服務節點和制造服務節點兩大類。訂單服務節點首先對用戶提出的需求進行描述，然后將其以訂單的形式發布到云端。制造服務節點對自身的制造能力進行描述，并根據自己的制造能力在云端中選擇合適的訂單進行響應[12-15]。

2.1 訂單服務節點描述

云制造系統為用戶提供了一個獲取制造服務的平臺，用戶通過需求表達自己希望獲得的制造服務。云制造系統中用戶可能提出以下三種需求：

1）設計需求。用戶提供零件的工作條件和性能要求，希望獲得零件的設計信息，如加工材料、性能參數、CAD圖樣、三維模型等。

2）制造需求。用戶已經擁有零件的設計信息，希望獲得加工、運輸、裝配和檢測等制造服務。

3）購買需求。用戶確信某一特定型號的產品可以滿足自己的要求，希望通過云制造平臺獲得相關的產品購買信息。

設計需求和購買需求的特點是針對性強、目的明確，目前已經存在大量的專業平臺提供這一服務，所以設計服務和產品交易服務不是云制造系統的服務重點。

制造服務的專業性強、靈活度大，對平臺的要求很高，市場上成熟的商業性制造服務平臺還不多見。制造服務是云制造系統的服務重點，對制造需求的進行描述具有重要意義。

圖1 制造需求樹

制造需求可以分為設備需求和工藝需求兩個部分。設備需求是進行加工時所需要的機床、刀具、夾具、量具等硬件設備（硬需求）。工藝需求是利用這些硬件設備進行加工的過程中需要用到的工藝參數和信息資源，屬于加工中的“軟需求”。圖1是制造需求的樹圖，從左向右，逐層展開。

采用RDF描述制造需求的時候，將制造需求這一概念作為一個類（class），用戶提出的特定需求是制造需求類的一個資源，是該類的實例（instances）。在RDF Schema中，一個類是任何具有rdf:type特性、并且該特性的值為rdfs:Class的資源。因此，可以這樣來描述一個制造需求類：為該類指定一個URIref（ex:ManufactReq）,然后將其描述為一個具有rdf:type特性、并且特性值為rdfs:Class的資源。特性rdf:type用來表明一個資源是某個類的實例。

ex:ManufactReq rdf:type rdfs:Class

exthing:Gear rdf:type ex:ManufactReq

ex:DeviceReq rdfs:subClassOf ex:ManufactReq

ex:ProcessReq rdfs:subClassOf ex:ManufactReq

上面的RDF聲明將ex:ManufactReq描述為類，exthing:Gear是ManufactReq類的一個實例，表示存在一個齒輪的制造需求。rdfs:subClassOf表明類DeviceReq和ProcessReq是類 ManufactReq的子類。rdfs:subClassOf特性是可以嵌套的，適用于描述樹圖的層次關系。可以將以上的RDF聲明擴展為：

限于篇幅，聲明中只描述了一部分類與子類之間的層次關系，其余部分與聲明中的部分描述方法基本相同，不再贅述。聲明中的類名與圖1中分支名的映射關系如表1所示。

描述制造需求類及其子類后，還需要定義刻畫類的特性（properties）。在RDF schema中，特性是用rdf:Property、rdfs:domain、rdfs:range和rdfs：subPropertyOf來描述的。RDF中的所有特性都被描述為類rdf:Property的實例。因此一個新特性的描述是通過為它指派一個URIref，并使用一個值為rdf:Property的rdf:type特性來完成的。以圖1為例，車床類是機床類的一個子類，但車床的加工精度和加工范圍不能作為車床的子類來進行描述，因為加工精度和加工范圍是機床本身的屬性，并不是一個實體。在下面的RDF聲明中，用rdfs:range來定義這兩個屬性。

表1 類名與分支名的映射關系

制造需求除了設備需求和工藝需求之外，還對滿足需求所需的時間和費用有一定的限制。把這種限制以時間界限分支和價格范圍分支的形式引入制造需求樹中并用RDF進行描述。時間界限分支和價格范圍分支是對制造需求的一種陳述，故采用主體（subject）， 謂 詞（predicate），客體（object）的三元組對其進行描述。

綜上所述，在采用RDF描述訂單服務節點時，主要描述用戶提出的制造需求。用子類的形式描述制造需求類的實體分支（硬需求），用屬性的形式表述類的特性（軟需求），用陳述的方式描述制造需求的限制條件。

2.2 制造服務節點描述

制造服務節點與訂單服務節點是相互對應的，訂單服務節點向云端提出需要何種制造服務，而制造服務結點向云端表明能夠提供何種服務。在描述制造服務結點時，比照對訂單服務節點的描述，重點在于對制造能力的描述。為了方便制造能力和制造需求的匹配，用相同的規范描述兩者。

如圖2所示，制造能力樹的結構與制造需求樹的結構基本一致，通過設備能力、附加條件和工藝能力三方面對制造能力進行描述。其中設備能力和工藝能力是與設備需求和工藝需求相對應的，但在附加條件上略有不同。制造需求對任務完成時間和所需費用提出要求，制造能力通過價格標準和時間標準做出回應。由于制造問題的復雜性，價格標準和時間標準是應該是動態變化的。同時，由于設備不是隨時可用的，所以還需要對設備可用時間進行描述。這也是云制造的特點之一，即最大限度地利用設備的空閑加工能力。描述制造能力與描述制造需求的方法類似，這里就不再重復介紹。

圖2 制造能力樹

3 資源匹配

在使用RDF對制造需求和制造能力進行描述的基礎上，還需要將制造能力與制造需求進行匹配，匹配的過程是根據對訂單服務結點的描述，在云端尋找具有合適制造能力節點的過程。

用戶如果希望獲得制造服務，可以登錄云制造平臺的需求客戶端軟件并提交自己的制造需求。用戶提出的制造需求一般是用自然語言描述的，用戶端軟件需要將自然語言轉換為RDF語言，然后發送到云制造平臺（云端）。制造服務節點要獲得訂單，首先需要通過制造客戶端軟件與云端連接起來，然后將描述自身制造能力的數據發送到云端，等待云端反饋回合適的匹配結果。

當云端接收到用RDF語言描述的制造需求后，云端根據對需求的描述在云端搜索已連接的制造服務結點，并將制造需求與制造能力進行匹配。匹配成功后，云端將匹配信息發送給符合要求的制造服務結點，并等待結點的應答。如果返回肯定的應答，則表示一個潛在的訂單已經生成，反之則表示匹配失敗，匹配過程如圖3所示。

由于制造工藝的多樣性，對于同一個制造需求，可能存在多個加工路線，即存在多個潛在訂單。此時云端就需要根據可行的加工路線，列出匹配成功的制造服務節點，并根據用戶的要求（比如加工工費用最少或加工時間最短）對其進行排列。將排列結果反饋給用戶做最后的選擇，待用戶做出選擇后，向被選擇的制造服務節點發送訂單。訂單的成功發送標志著資源匹配過程的結束。

圖3 資源匹配示意圖

4 結論

RDF是結構化的XML數據，具有XML易于網絡傳輸和可擴展的特性。云制造系統中存在分布式的訂單服務節點和制造服務節點，它們與云端相連，構成云制造平臺的主要組成部分。采用RDF語言描述云端中訂單服務節點的制造需求和制造服務節點的制造能力，使得制造需求和制造能力可以方便的在云端中進行傳輸和匹配。

[1]李伯虎,張霖,王時龍,等.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.

[2]陶飛,張霖,郭華,等.云制造特征及云服務組合關鍵問題研究[J].計算機集成制造系統,2011,17(3):477-486.

[3]李伯虎,張霖,任磊,等.再論云制造[J].計算機集成制造系統,2011,17(3):449-457.

[4]孟祥旭,劉士軍,武蕾,等.云制造模式與支撐技術[J].山東大學學報(工學版),2011,41(5):13-20.

[5]程臻,戰德臣,徐漢川.云制造環境下基于本體的資源虛擬化方法[J].華中科技大學學報(自然科學版),2013(增刊2):106-112.

[6]曹嘯博,許承東,胡春生.云制造環境中的虛擬制造單元[J].計算機集成制造系統,2012,18(7):1415-1425.

[7]任磊,張霖,張雅彬,等.云制造資源虛擬化研究[J].計算機集成制造系統,2011,17(3):511-518.

[8]姜恩波.RDF原理、結構初探[J].現代圖書情報技術,2001,17(5):32-33.

[9]黃偉紅,張福炎.基于XML/RDF的MARC元數據描述技術[J].情報學報,2000,19(4):326-332.

[10]朱李楠,趙燕偉,王萬良.基于RVCS的云制造資源封裝,發布和發現模型[J].計算機集成制造系統.2012,18(8):1829-1838.

[11]李劍.基于分布RDF(S)模型的信息查詢與集成[J].軟件學報,2008,19(2):369-378.

[12]關賀,石宇強.基于拉式理論的云制造資源虛擬化研究[J].西南科技大學學報,2015(3):85-88.

[13]GUO L,WANG S,KANG L,et al.A Method of Manufacture Resource Informatization in Cloud Manufacturing[J].Journal of Software Engineering,2004,8(1):32-40.

[14]LIU N,LI X,SHEN W.Multi-granularity resource virtualization and sharing strategies in cloud manufacturing[J].Journal of Network&Computer Applications,2014,46:72-82.

[15]姚錫凡,金鴻,徐川,等.云制造資源的虛擬化與服務化[J].華南理工大學學報(自然科學版),2013,41(3):1-7.