工业互联网平台 工业机理模型评价指南 征求意见稿

1GB/TXXXXX—XXXX工业互联网平台工业机理模型评价指南本文件规定了工业机理模型评价指标框架、评级指标和评价计算方法。本文件适用于工业机理模型供应商、工业互联网平台建设方、应用方等拟设计、部署或使用工业机理模型的各相关方开展工业机理模型评价工作。2规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1工业互联网平台Industrialinternetplatform对工业全要素汇聚和工业资源配置的枢纽，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，是支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置和协同创新的载体。3.2工业机理模型Industrialmechanismmodel对工业制造过程及供应链管理过程等所涉及的制造技术方法（包括物理/化学/数学/制造工程/机械/电子电气等）的抽象抽取，能够揭示工业制造过程的内在规律和本质，并利用容器化技术和相关算法开发成模型组件，沉淀到工业互联网平台中，为后续设计、制造等环节解决应用场景性问题的软件程序。4指标框架工业机理模型评价指标体系包括基础属性、性能属性、应用属性3个属性域。其中基础属性域包括机理模型的完备性、准确性和安全性3项能力要素，7个评价指标；性能属性域包括机理模型的成熟性、可用性、及时性、可移植性4项能力要素，13个评价指标；应用属性域包括机理模型应用过程中的结果适用性、平台兼容性和演化性3项能力要素，8个评价指标。2XXXGB/TXXXXX—XXXX图1工业机理模型评价指标5指标说明5.1基础属性工业机理模型基础属性域包括完备性、准确性和安全性3项能力要素，7个评价指标，见表1。表1工业机理模型基础属性评价指标评估构建的模型是否完全表达特定工业场A——符合完整性要求的机理类型和关系B——特定工业场景中机理类型和关系类评估构建的模型功能是否完全覆盖特定工A——模型缺少的功能数量；B——特定工业场景中功能需求总数。评估构建的模型参数是否能准确反映特定prv——第i个参数在模型中的实际值；项的归一化函数，用于将GB/TXXXXX—XXXX3项的值映射在0,1区间内，归一化形式可基于模型的具体应用需求进行自定评估构建的模型是否能准确反映特定工业A——模型与物理实体在行为方面的一致B——模型与物理实体在功能方面的一致评估构建的模型的数据格式（包括数据类XA——满足数据格式及数据内容正确性要B——机理模型数据集中元素的数量。防止因未经授权访问而造成的数据破坏或XA——机理模型中因未经授权访问而破坏B——机理模型中需要避免数据破坏或篡XA——机理模型中正确加密/解密的数据项B——机理模型中需要加密/解密的数据项5.2性能属性4GB/TXXXXX—XXXX工业机理模型性能属性域指标见表2。表2工业机理模型性能属性评价指标评估机理模型运行故障可排除和修复的情A——机理模型运行时间；B——机理模型运行发生故障数量。评估机理模型在规定时间内的平均故障B——模型运行时间。评估机理模型能够根据具体的应用需求设n——模型包含的需要应用需求进行配置的参xxi——表示第i个参数能否进行灵活配置取值评估机理模型具备与其他模型组装的能评估机理模型具备在原模型基础上进行相A和B分别表示机理模型的功能能否拓展和A和WB分别为A和BA——机理模型实际定期备份数据项的数B——机理模型需要备份的数据项的数量。GB/TXXXXX—XXXX5A——为可重复使用而设计和实现的机理模B——系统中机理模型的数量。评估机理模型完成基准数据集加载的时X=Recisendi(i~n)Xi——第i次加载的响应时间；Reci——第i次加载收到响应结果的时间；n——测试的总数。评估机理模型在限定的时间内对用户发送A——发出请求后在限定时间内响应的次B——发出请求的总次数。率评估机理模型在限定的时间内安装成功效Bi——第i次安装的预期时间评估机理模型是否能够适应不同的系统硬A——测试期间未完成或结果没有达到要求B——机理模型在不同硬件环境中需要测试评估机理模型是否能够适应不同的系统软A——测试期间未完成或结果没有达到要求B——机理模型在不同软件环境中需要测试6GB/TXXXXX—XXXX5.3应用属性工业机理模型应用属性域指标见表3。表3工业机理模型应用属性评价指标评估机理模型符合请求的结果占返回结评估机理模型与平台交换规定的数据格A——机理模型与平台可交换数据格式的数评估平台支持规定的机理模型数据交换A——平台实际支持与机理模型数据交换协n表示机理模型由n个更低层级的机理模型组ffi为第i个机理模型的多维度子模型中能够进mfi为第i个机理模型多维度子模型数据挖掘GB/TXXXXX—XXXX7xi为第i个机理模型多维度特征的融合效果因x为n个机理模型多维度特征的融合效果因AC分别为A、B、C评估机理模型能否在无人参与下长时间理模型能够在无人参与下在一段时间内正常参数演化规律和基于现有知识进行决策C)6评价过程及测算方法6.1指标分类结合工业机理模型的应用场景特点，将工业机理模型指标分为3类：a)A类，基本指标，反映模型的基本质量要求的指标，是必须选择的指标，无特殊情况皆应采用。b)B类，可选指标，反映模型的可选质量要求的指标，该指标所需数据将在满足一定情况下才可能获得，或某些模型可能存在此方面的要求，作为可选的指标。在可获得相关数据或信息时，建议选择此类指标。c)C类，非常规可选指标，即不常使用的指标。与常规模型的特点无直接相关，但可能与某个特定场景机理模型的质量要求相关，或可能是需方特别要求进行评价的指标。对于不同类型的模型，以及不同的评价目的，模型量化评价所关注的特性不同，对评价结果的期望GB/TXXXXX—XXXX8也不同，因此，在进行量化评价时，宜根据不同类型的模型以及不同的评价目的，对本标准中的模型指标体系进行适当的剪裁或补充，以获得适合评价需求的指标体系。6.2指标选择结合机理模型自身的特点和需方的特殊需求，合理选择指标，指标的选择原则包括但不限于：——能充分体现该领域机理模型特征；——可操作性好；——模型数据易获得且其获取的代价较小。6.3指标权值的确定指标权值的确定宜采用专家评估法、优序法和经验数据法等方法中的一种或几种方法的组合，并结合需方的要求确定具体的权值。6.4计算公式a)对工业机理模型进行评价，设x为该机理模型的评价得分，计算步骤如下：对指标值进行加权求和，计算能力要素的评价得分。计算公式见式（1）：xij=Σxijk×wijk（1）xij——能力要素的得分；xijk——指标的测量值；wijk——指标对应的权值；i——属性域的标识；j——能力要素的标识；k——指标的标识。b)对能力要素进行加权求和，计算属性域的评价得分。计算公式见式（2）：xi=Σxij×wij（2）xi——属性域的得分；xij——能力要素的得分；wij——能力要素对应的权值；i——属性域的标识；j——能力要素的标识。c)对属性域进行加权求和，计算机理模型的评价得分。计算公式见式（3）：x=Σxi×wi（3）x——机理模型的得分；xi——属性域的得分；wijk——属性域对应的权值；i——属性域的标识。GB/TXXXXX—XXXX9参考文献[1]GB/T32904-2016软件质量量化评价规范[2]GB/T25000.23-2021系统与模型工程系统与模型质量要求和评价（SQuaRE）第23部分：系统与模型产品质量测量[3]GB/T527