网络化协同制造-智能工厂 课件 第2-9章 网络化协同制造环境下智能工厂的概念与模式-智能工厂制造全流程透明监视技术

1网络化协同制造—智能工厂第二章

网络化协同制造环境下智能工厂的概念与模式网络化协同制造的基本概念与模式2.1智能工厂的基本概念与模式2.2智能工厂的演进过程2.3201网络协同制造概述3

2015年以来，中国在互联网技术、产业、应用以及跨界融合等方面取得了积极进展，已具备加快推进“互联网+”发展的坚实基础。

2.“互联网+”协同制造的几个相关概念“互联网+”协同制造网络化协同制造1.“互联网+”和协同制造产生的背景

2015年7月，我国国务院发布了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，其中的一项重要行动计划是“互联网+”协同制造。01网络协同制造概述4传统工业企业互联网化转型明显加快；互联网企业借助新产品新服务融入工业基因；生产服务企业借助互联网拓展服务空间。互联网与制造业融合整体态势侧重消费服务的互联网暂难满足制造业生产性需求；核心技术仍是制约我国互联网与制造业融合创新发展的关键；制造业企业信息化水平参差不齐，很难形成通用的融合创新推广路径;互联网与制造业融合供需双方存在认识差异;支撑创新转型的旧体系改造和新产品推广的专业服务尚待完善。互联网与制造业融合面临的主要问题01网络协同制造的总体架构5网络协同制造的总体架构三个层级的协同：制造企业内部各个部门或系统的协同;企业集团（联盟）内工厂之间的协同制造;基于供应链的协同制造。五方面价值体现：降低企业原料物料库存成本；更灵活地实现整个企业的制造敏捷性；更好地监控企业的制造过程；节约实施成本和流程维护与改善成本；降低企业系统维护资源消耗。（SCM:SupplyChainManagement,供应链管理;CRM:CustomerRelationshipManagement,客户关系管理;EIP:EnterpriseInformationPortal,企业信息门户）网络协同制造的并行工程示意图01网络协同制造的总体架构6网络协同制造的总体架构协同设计制造系统构成：协同系统管理模块；协同工作管理模块；分布式数据管理模块；安全控制模块；协同应用模块；决策支持模块；协同工具模块。（SCM:SupplyChainManagement,供应链管理;CRM:CustomerRelationshipManagement,客户关系管理;EIP:EnterpriseInformationPortal,企业信息门户）网络协同制造的并行工程示意图01网络协同制造的总体架构7网络协同制造的总体架构网络协同制造总体技术架构示例1：“典型区域性网络化产品协同设计制造平台系统方案”总体架构01网络协同制造的总体架构8网络协同制造的总体架构网络协同制造总体技术架构示例2：基于“企业动态联盟”的网络协同制造技术总体架构网络协同制造的核心环节在于借助网络平台围绕制造任务实现不同企业间的资源优化配置;协同制造的关键在于资源配置;资源共享是网络协同制造的前提。01网络协同制造的总体架构9网络协同制造的总体架构网络协同制造总体技术架构示例3：由资源共享服务平台和协同生产管理平台构成的网络协同制造系统技术架构资源共享服务平台支持下的网络化制造资源获取模型01网络协同制造的总体架构10网络协同制造的总体架构网络协同制造总体技术架构示例4：以降低协作风险为目标的网络协同制造系统架构实现协同制造并减低协作风险的措施：协同平台管理；合作伙伴关系建立；合作伙伴制造资源评价；协同生产计划分解；合作伙伴风险规避。01网络协同制造的总体架构11网络协同制造的总体架构网络协同制造总体技术架构示例5：基于社会化的网络协同智能制造体系架构从上到下的四个层级：实体资源层；智能资源层；社会协作层；协作应用层。01网络协同制造基本组成要素分析12网络协同制造基本组成要素分析网络协同制造中网络是基础网络为协同制造的整个过程提供了平台支持。网络协同制造中资源共享是前提充分利用各个企业的优势资源，选择最合适的制造企业来实现整体制造方案的最优。网络协同制造中技术是支撑技术是保障协同过程顺利进行的支撑,主要用到的技术有基础技术、集成技术、应用实施技术等。网络协同制造中扁平透明度高的组织模式是保障该组织模式下，联盟内各企业以制造任务为中心，根据自身资源条件提供制造服务。网络协同制造中提高效率和效益是目标网络协同制造是市场驱动的结果，效率和效益的提升是引导企业走向网络协同制造的关键因素。网络化协同制造的基本概念与模式2.1智能工厂的基本概念与模式2.2智能工厂的演进过程2.31301智能工厂参考模型141.参考模型

用一个三维图形来表示机械制造业智能工厂的参考模型，如图所示，表明一个智能工厂的业务范围和三个维度。

①实现企业价值链的横向集成；

②企业内部的纵向集成；

③信息物理系统CPS；

智能工厂参考模型①横向集成维度：按照“互联网+协同制造”的精神，重点构建产业链的企业间的协同与集成，如跨企业、跨地域的协调设计，企业间的协同供应链管理，协同生产、协同服务和企业间的价值链重构。实现产业链上各企业间的无缝集成、信息共享和业务协同。01智能工厂参考模型15②纵向集成维度设备与控制层：包括传感器、仪器仪表、条码、射频识别、数控机床、柔性制造系统、柔性生产线、机器人、自动化立体仓库、自动化物流传送装置、感知和执行单元、可编程控制器、现场总线控制系统等。制造执行层：制造执行层主要是制造执行系统MES。包括产品定义、生产资源定义、生产详细排产、生产优化调度、生产执行、质量管理、产品追溯、生产进度的跟踪和监控、车间物料管理、设备运行状态的监控和管理、车间绩效管理等。实现整个车间执行层人、机、料、法、环的管理。经营管理层：由客户需求管理、生产计划、采购管理、销售管理、人力资源管理、财务成本管理、质量管理等信息系统所构成，实现企业整个价值链上物流、信息流、资金流、责任流的统一和优化管控，主要包括企业资源计划（ERP）系统、供应商关系管理（SCM）系统、客户关系管理（CRM）系统，以及面向客户的产品全生命周期的服务和管理、项目管理（PM）等。经营决策层：在智能工厂的环境下，将产生大量的产品技术数据、生产经营数据、设备运行数据、质量数据、设计知识、工艺知识、管理知识、产品运维数据。建立智能决策系统，对上述信息进行搜集、过滤、储存、建模，应用大数据分析工具，为各级决策者获得知识和洞察力，提高决策的科学性。由企业预算管理、绩效管理、商业智能等组成的战略管控系统共同构成经营决策系统。01智能工厂参考模型16智能工厂参考模型③信息物理系统

信息物理系统分为五个层级相互配合，支撑企业纵向集成、企业间横向集成与端到端集成，实现工业体系与信息体系的深度融合以及全面智能化。信息物理系统通过集成先进的信息通信和自动控制等技术，构建了物理空间与信息空间中人、机、物、环境、信息等要素相互映射、适时交互、高效协同的复杂系统，实现系统内资源配置和运行的按需响应、快速迭代、动态优化。它是智能工厂的技术支持体系。01智能工厂参考模型17（1）感知执行层

感知执行层包括以感知装置和智能设备为代表的生产物理实体、物联网、数据采集与命令执行及设备安全防护等，如图3-3所示。主要作用是通过物联网将数据按照事先制定的策略，对处于最底层的智能设备与传感器数据进行收集和管理。将来自CPS上层的控制指令通过物联网，下发至底层的受控设备。感知执行层内容示意01智能工厂参考模型18（2）适配控制层解决不同系统及设备间的通信兼容问题，并对生产装备与系统的健康、工况等状态进行综合评估；接收下发的本地APP控制执行模型，进行自组织、自适应的控制适配调整。在适配控制层框架结构中，底部功能区为数据的上传解析与指令分发，左侧功能区为数据信息的转化，右侧功能区为生产活动的指令执行。适配控制层内容示意01智能工厂参考模型19（3）网络传输层

承担数据、信息与指令的传输与通信，包括基础网络与设备集群间通信部分、ICT物理实体与系统软件部分、网络与数据安全部分等。基础网络部分实现网络传输层的互联互通功能；网络与数据安全、ICT物理实体与系统软件部分对基础网络部分提供技术支撑。

网络传输层负责CPS架构中所有层级之间的数据通信。网络传输层内容示意如图所示。网络传输层内容示意01智能工厂参考模型20（4）认知决策层认知决策层是CPS中的管理决策中枢，包括信息认知与挖掘、计算与数据管理，根据决策的需求建立APP控制执行模型库。这些库包括：生产工艺模型库、故障诊断模型库、质量判断模型库、物流仓储模型库、能源优化模型库等。智能决策分析是CPS的“大脑”，主要包括能够具备自学习和认知能力的知识库、端到端集成的产品全生命周期价值链数据、横向集成的决策协同优化与分析以及预测决策模型等。认知决策层内容示意如图3-6所示。认知决策层内容示意01智能工厂参考模型21（5）服务平台层

服务平台层提供安全环境下的工业协同价值网络，包括管理安全，在工业协同环境下，协同过程中的可用性、可靠性、机密性、完整性、操作安全和身份确认，这是保障智能制造体系下协同安全的重要主题。工业协同价值网络在智能制造体系下，遵循工业协同与互联标准，企业间实现协同设计、协同生产、协同物流与协同服务的过程协同、交互与服务网络，同时也是开展定制化服务和智能服务的交互与服务网络，包括：用户与供应商管理、服务与产品管理、账单与结算管理等功能。服务平台层内容示意如图3-7所示。

服务平台层内容示意01智能工厂总体框架22智能工厂总体框架如图所示。在信息物理融合系统CPS的支持下，构建智能设计、智能产品、智能经营、智能服务、智能生产、智能决策六大系统。通过企业信息门户实现与供应商、客户、合作伙伴的横向集成，企业内部的纵向集成。要做到这些集成首先要有一系列标准的支持，以及信息安全的保障。

机械制造业智能工厂的总体框架01智能工厂总体框架231.智能设计深入应用CAD/CAE/CAM/CAPP/PLM等计算机辅助设计技术，开展基于模型定义的设计MBD，在设计知识库、专家系统的支持下进行产品创新设计。

在虚拟环境下设计出数字化样机，对其结构、性能、功能进行模拟仿真，优化设计，实验验证。

支持并行设计、协同设计。在工艺知识库的支持下进行工艺设计、工艺过程模拟仿真。

智能设计与一般设计的主要区别在于设计知识库、工艺知识库和专家系统的建立和基于模型的设计。利用三维模型、知识库和专家系统，实现创新设计。对于大量采用新一代信息技术的设计，可以将设计需求放在众创平台，由有专长的人做专长的事，做到事半功倍。最大限度地缩短产品设计、试制周期，快速响应客户个性化需求，提高产品设计质量和创新设计能力。01智能工厂总体框架242.智能产品将先进制造技术、传感技术、自动控制技术、嵌入式系统、软件技术和智能技术集成和深度融合到产品之中，使产品具有感知、分析、推理、决策、控制功能，具有信息存储、传感、无线通信功能，进入物联网，实现远程监控、远程服务的能力，这样的产品称为智能产品。它为客户创造更大价值，为产品智能服务提供基本条件，提高产品的市场竞争能力。如智能加工中心、自适应数控机床、自动驾驶汽车、智能仪表、智能家电等。01智能工厂总体框架253.智能经营将先进的管理理念——精益生产、敏捷制造、网络化协同制造的理念，融入企业资源计划ERP、供应商关系管理SRM、客户关系管理CRM系统之中。在传统产、供、销、存、人、财、物管理信息化的基础上，应用新一代信息技术，实现整个价值链上从客户需求、产品设计、工艺设计、智能生产、进出厂物流、生产物流到售后服务整个供应链上的业务协同、计划优化和控制。使得任何客户的需求变动、设计更改在整个供应链的网络中快速传播，及时响应。实现全价值链上的信息集成和优化调度、资源优化利用、意外的处置、生产安全、信息安全、绿色环保等一系列的保障措施。全流程过程中的契约、协议、交易、法律、金融的支持。最大限度缩短产品采购和生产周期，实现精益生产，精益供应，最大限度降低库存和在制品资金占用，提高资源利用率，准时交货，快速响应客户需求。01智能工厂总体框架264.智能服务在信息物理系统CPS的支持下，着眼于产品全生命周期，实现从用户需求、设计制造、卖方信贷、产品租赁、售后服务、备品备件直至回收再利用全过程的管理和服务。如基于产品设计的增值服务，基于提高产品效能的增值服务，基于提高交易便捷化的服务，基于产品集成的增值服务等。在产品智能化的基础上，实现产品运行状态的在线数据采集，通过物联网进行数据传输，结合产品运维知识库，进行诊断和分析，进行在线服务。通过大数据分析用户的习惯、喜好等显性需求，以及客户的身份、时空、工作生活状态关联的隐性需求，分析不同客户的偏好和习惯，主动为用户提供精准、高效的服务，实现传统制造向制造服务转型，提高客户服务的满意度，为客户和企业本身创造新的价值。

01智能工厂总体框架275.智能生产智能生产系统由智能装备、智能控制、智能物流、制造执行4个分系统组成。它接收ERP的生产指令，进行优化排产、资源分配、指令执行、进度跟踪、智能调度、设备的运行维护和监控、过程质量的监控和分析、产品的追溯、绩效管理等。自动化仓储和物流配送、生产过程物流的自动传输。智能化生产装备和控制系统，组成多条柔性制造系统FMS、FMC（柔性制造单元）、FML（柔性制造线）进行产品的加工、装配。通过分布式数控系统DNC、现场总线实现设备的互联、设备与系统、系统与人的互联互通。总之，形成从生产任务下达到产品交付全过程的人、机、料、法、环的优化管理和闭环控制，对生产活动、设备、质量的异常信息做出正确的判断和处置。实现制造执行与运营管理、研发设计、智能装备的集成。实现制造柔性化、设计制造一体化、管控一体化。提高生产效率，降低生产成本，提高产品质量和制造能力。01智能工厂总体框架286.智能决策在智能工厂的环境下，将会产生大量的产品技术数据、生产经营数据、设备运行数据、设计知识、工艺知识、管理知识、产品运维数据。应用大数据分析工具和商业智能，建立智能决策系统，对上述信息进行搜集、过滤、储存、建模，为各级决策者获得知识和洞察力，提高决策的科学性。构建企业战略管控体系，通过战略规划、年度经营计划、全面预算管理、绩效管理、运营分析，全面掌控企业的运行状况，提高企业战略管控能力。01智能工厂总体框架297.建立企业标准体系智能工厂的建设离不开企业标准的支持。企业的标准包括技术标准、管理标准和工作标准，还包括一系列国际标准、质量管理标准ISO9000、环境管理ISO1400等。这里我们重点讲与两化融合有关的标准。建立两化融合管理体系标准和信息标准是两化融合建设中的一项基础性的系统工程，是保障两化融合成功的关键要素。为了推进两化融合顺利进行，工业和信息化部组织制定了《信息化和工业化融合管理体系》系列标准，包括要求、基础术语、实施指南、评定规范、审核指南等。企业应按照两化融合管理体系标准的要求，建立、实施、监视与测量、保持和改进两化融合的过程管理，形成一系列的管理文件，规范两化融合的进程，构建一系列产品研发设计标准、工艺设计标准、业务流程标准、物代码标准等。

01智能工厂总体框架308.信息安全

在万物互联的今天，加上云计算、大数据、移动互联，信息安全将成为智能工厂建设不可或缺的重要组成部分。企业要按照不同级别的信息安全要求，采取有效措施保证信息安全。从企业信息安全体系框架的角度，我们把信息安全分为安全治理、风险与合规性管理，安全运维，基础安全服务与架构三个部分。国家标准ISO

27002是一个完整的信息安全控制模型，包含了10个主题：安全政策、组织安全、资产分类与控制、人员安全、物理及环境安全、通信与操作管理、访问控制、信息安全事件管理、业务连续性管理和符合性管理等。01智能工厂总体框架319.企业信息门户

当今的世界是一个互通互联的时代，同时又是产业链生态环境建设的年代。通过企业信息门户、信息物理系统，实现与客户、供应商、合作伙伴的协同商务和信息共享，同时实现企业内部不同系统之间的业务协同。提高跨企业的合作能力，帮助企业同其关键的交易伙伴们共享业务流程、决策、作业程序和数据，共同开发全新的产品、市场和服务，提高竞争优势。企业信息门户实现不同应用系统之间单点登录，系统集成、访问控制，数据的物理隔离等，保证在万物互联中的系统安全性和集成性。

网络化协同制造的基本概念与模式2.1智能工厂的基本概念与模式2.2智能工厂的演进过程2.332数字化、网络化、智能化技术可以为各行各业、各种各类制造系统赋能，进而与各行各业、各种各类制造技术深度融合，形成智能制造技术01一方面，数字化、网络化、智能化等信息技术是智能制造革命性的共性赋能技术这些共性赋能技术与制造技术的深度融合，引领和推动制造业革命性的转型升级另一方面，智能制造中，制造是主体以先进信息技术为代表的赋能技术需要与制造领域技术进行深度融合，才能真正发挥作用，成为新一代智能制造技术智能工厂的演进过程33数字化技术、网络化技术、智能化技术的发展呈现后者以前者为基础，不断递进和深化的特点02数字化技术：重点实现了物理信息的数字化描述，以感知、通信、计算和控制全过程的数字化为核心特征，其内涵不断发展和演进，贯穿于智能制造的全部发展阶段，这里所说的数字化技术是一种相对狭义的定位网络化技术：在数字化基础上实现连接范围的极大拓展和信息的深度集成，以互联网大规模普及应用为主要特征智能化技术：在数字化描述和万物互联的基础上，形成数据驱动的精准建模、自主学习和人机混合智能，以新一代人工智能技术为主要特征，使传统方法难以实现的系统建模和优化成为可能，具有重要变革意义智能工厂的演进过程34数字化技术、网络化技术、智能化技术的发展也是一个相辅相成的有机整体智能工厂的演进过程网络化技术的发展要以数字化技术为前提，智能化技术的发展也要以数字化技术和网络化技术为前提网络化技术和智能化技术可被视为数字化技术发展的高级阶段，三者共同构成广义上的数字化技术数字化技术和网络化技术可被视为智能化发展的基础和重要组成部分，三者共同构成广义上的智能化技术35数字化技术、网络化技术、智能化技术的发展也为经济社会发展带来重大创新变革作用智能工厂的演进过程数字化技术的发展将催生以数据为关键要素的新型经济形态，形成以数字产业化和产业数字化为主要特征的数字经济网络化技术将社会经济串联成高效协同的统一有机整体，将互联网的创新成果与经济社会各领域深度融合，带来“互联网+”的蓬勃兴起以新一代人工智能技术为代表的智能化技术，则将进一步引发社会经济各领域的深层次智能化变革，带来生产、生活与社会治理模式的全面跃迁，构建出面向未来的智能社会36智能工厂的演进过程以大型机、小型机等传统计算机为载体，作为学术机构数据传输工具互联网在这个时期构建了自身的技术基础萌芽期010203桌面互联网以个人电脑为核心载体，在这个阶段互联网在技术层面逐步颠覆传统通信网络，在应用层面带动产生了社交媒体、电子商务等创新模式桌面互联网移动互联网是以移动智能终端为核心载体的互联网时代iPhone和Android系统的发布，奠定了“移动智能终端+移动操作系统”两大移动互联网生态关键要素，标志了移动互联网的正式兴起移动互联网371974年，罗伯特·卡恩和文顿·瑟夫一起发明了传输控制协议（TCP/IP），正式定义了计算机网络间传送数据的方法1986年美国国家科学基金会基于TCP/IP协议创建了超级电脑中心与学术机构之间的互联网络，性能由最初的56kbps发展至45Mbps技术基石的奠定1989年，蒂姆·伯纳斯-李首次提出WWW万维网协议，定义了网站这种展示工具，将浩如烟海的各类信息组织在一起，通过浏览器的图形化界面呈现给用户，大大降低了信息交流与共享的技术门槛其后超文本传输协议（HTTP）、超文本标记语言（HTML）、第一个网络浏览器、第一个网站陆续出现，到1995年互联网实现商业化应用基础的夯实20世纪60年代计算机广泛应用，产生了计算机间大规模数据通信的需求，包交换技术构想被提出，随着美国国防部高等研究计划局（DARPA）创建阿帕网（ARPANET），互联网正式诞生。1971年阿帕网逐步连接了15个学校和科研机构概念的诞生萌芽期发展脉络38桌面互联网技术方面TCP/IP协议凭借其简单、开放、方便、去中心化的特点，伴随着路由器技术、光传输技术的蓬勃发展，逐步成为网络协议的主流应用方面一是web1.0时代，网站的数量和种类出现爆发式增长，1994年雅虎和亚马逊诞生，1996-1997年新浪、搜狐、网易成立，1998-2000年谷歌、腾讯、阿里巴巴、百度相继成立，这段时期互联网应用以浏览网页和收发电子邮件为主二是web2.0时代，进入21世纪，网络技术性能的提升，为互联网应用的丰富和拓展创造了条件，互联网开始向更深层次的应用领域扩张，2001年维基百科成立，2004-2006年Facebook、YouTube、Twitter相继问世，以博客、微博等为代表的具有自组织、个性化特性的新应用使普通用户可以成为互联网内容的提供者，激发了公众参与的热情，网络内容日益繁荣发展脉络39Android和iOS构建了全球最为成功了应用开发生态，两千余万的应用开发者依托其应用商店为全球32亿智能手机用户开发应用，催生带动了O2O、移动支付等新型业态Android和iOS微信公众号、今日头条、抖音、快手等应用改变了人们传统看报纸杂志、看电视新闻的信息获取方式，也让更多的普通人能够成为内容的创造者，带动了媒体行业整体跃升传媒领域淘宝、京东、拼多多等不断提升购物体验，销售规模已经超过我国任何一家连锁零售巨头，并带来外卖、团购、线上商超等新业态和服务模式零售领域微信等即时通信软件替代了短信、通话等传统电信业务，在提升通信便捷性的同时，大幅降低沟通成本电信领域移动互联网发展脉络40万维网/Web实现应用的展示与服务应用服务体系利用DNS实现域名到IP地址翻译DNS体系基于TCP/IP技术的网络接入和传输实现全球互联互联体系/(TCP/IP）关键技术互联网技术体系自底向上可以分为基于TCP/IP的互联体系、实现地址与域名映射解析的DNS体系以及基于万维网/Web技术的应用服务体系41TCP/IP协议是能够在多个不同网络间实现信息传输的一系列协议总称，是互联网最基本的协议，它定义了电子设备如何接入互联网以及数据如何相互间传输，关注的是网际互联TCP/IP协议具有4层结构，分别是应用层、传输层、网络层和网络接口层TCP/IP技术关键技术42通过TCP/IP技术体系实现全球互联的过程中，互联网接入技术至关重要互联网接入技术是用户终端与互联网连接方式和结构的总称接入技术主要解决如何在互联网与用户相连的“最后一公里”线路上，提供高带宽连接的问题接入方式，由原来单一的电话线拨号接入发展为光纤接入、无线接入、移动接入等多种方式；接入带宽，从56Kbps发展到千兆带宽TCP/IP技术ADSLFTTX光猫WIFIAP蜂窝基站关键技术43IP地址也叫逻辑地址，互联网上每台主机都会分配到一个唯一标识域名地址，是互联网采用的另一种字符型地址域名系统由域名空间与资源、域名解析系统构成，包括：根服务器、顶级服务器（通用顶级域名、国家顶级域名）、权威服务器、递归服务器等基础设施

随着互联网的发展，越来越多的科研机构关注到了主机以外的对象互联互通的问题19世纪末到20世纪初，Handle、EPC和OID三大面向对象的标识编码体系分别被提出他们都通过设计一套统一的标识编码格式、数据交换协议以及标识解析系统，实现了标识对象间的互联互通和信息共享地址与域名技术关键技术44万维网是WorldWideWeb（WWW）的简称，也称为Web技术，是基于客户机/服务器方式的信息发现技术和超文本技术的总称通过Web技术可以实现计算机网络内容的互连和共享超文本标记语言（HTML）、统一资源标识符（URI）和超文本转移协议（HTTP）是Web的核心体系结构HTTP规定浏览器和万维网服务器之间互相通信的规则HTML作用是定义各类文件的结构和格式，包括文字、图片、动画、链接等，从而统一网络上的文档格式，实现将分布在不同地理位置的信息资源连接成一个逻辑整体统一资源标识符（URI）是用于标识某一互联网资源名称的字符串，常见形式有统一资源定位符（URL）和统一资源名称（URN）万维网/Web技术关键技术45Web技术一般可以分为Web客户端技术和Web服务器端技术Web客户端(一般指网页浏览器)技术：主要任务是展现信息内容，包括静态文本或图像信息以及根据用户的请求动态生成网页信息Web服务器端技术：主要按照客户端请求将展示信息内容发送回客户端浏览器进行解析执行万维网/Web技术关键技术46互联网与工业互联网体系的映射关系工业网络技术应用互联网技术在工业领域中也得到了广泛应用工业网络体系通过网络互连、标识解析、信息互通三大功能实现工业生产全要素、全周期、全链条的互联互通47网络互联主要指工业网络，它是在工业生产环境中的通信网络系统传统意义上的工业网络主要是工业控制网络，用于完成生产过程中现场设备的信息传输，支撑控制系统随着工业由自动化向数字化、网络化的演进，支持ERP、CRM等工业信息系统的企业信息网络（IT网络）、支持产业链协同和商业沟通的互联网，逐渐加入到工业网络体系中工业中的网络互联48工业网络技术应用传统工业网络主要集中在工厂内，根据部署的位置和作用，又可以分为连接生产现场设备的现场级，连接监测控制系统和设备的车间级，以及连接工厂内办公和信息系统的工厂级工业中的网络互联49工业网络技术应用网络互联主要指工业网络，它是在工业生产环境中的通信网络系统传统意义上的工业网络主要是工业控制网络，用于完成生产过程中现场设备的信息传输，支撑控制系统随着工业由自动化向数字化、网络化的演进，支持ERP、CRM等工业信息系统的企业信息网络（IT网络）、支持产业链协同和商业沟通的互联网，逐渐加入到工业网络体系中工业中的标识解析50工业网络技术应用01020403信息互通是实现数据和信息在各要素间、各系统间的无缝传递，使得异构系统在数据层面能相互“理解”，从而实现数据互操作与信息集成数据互通包括应用层通信、信息模型和语义互操作等功能信息互通应用层通信通过OPCUA、MQTT、HTTP等协议，实现数据信息传输安全通道的建立、维持、关闭，以及对支持工业数据资源模型的装备、传感器、远程终端单元、服务器等设备节点进行管理应用层通信信息模型是通过OPCUA、MTConnect、YANG等协议，提供完备、统一的数据对象表达、描述和操作模型信息模型语义互操作功能通过OPCUA、PLCopen、AutoML等协议，实现工业数据信息的发现、采集、查询、存储、交互等功能，以及对工业数据信息的请求、相应、发布、订阅等功能语义互操作工业中的信息互通51工业网络技术应用云计算云计算是一种通过网络统一组织和灵活调用各种ICT信息资源，实现大规模计算的信息处理方式云计算利用分布式计算和虚拟资源管理等技术，通过网络将分散的ICT资源（包括计算与存储、应用运行平台、软件等）集中起来形成共享的资源池，并以动态按需和可度量的方式向用户提供服务，就像用水、用电一样，用户可以使用各种形式的终端(如PC、平板电脑、智能手机甚至智能电视等)通过网络获取ICT资源服务云计算演进示意图云计算定义52形成阶段（2006年-2010年）发展阶段（2010年-2015年）

应用阶段（2015年至今）云计算发展历程53在这个阶段，云计算的商业模式得到业界和大众的广泛认可，各种云产品和服务不断涌出2007年Salesforce发布了F，即PaaS服务（PlatformasaService，平台即服务），2008年，Google推出了GoogleAppEngineIT企业、电信运营商、互联网企业等也都纷纷推出云服务此阶段出现了大量围绕云进行的技术实践和验证，同时云计算功能日趋完善、种类日趋多样传统企业开始通过自身能力扩展、收购等模式，纷纷投入云服务当中，云计算获得了飞速发展，并在全球范围内形成了千亿美元规模的市场在此阶段，云计算的应用逐渐向政府、医疗、金融、交通等传统行业拓展同时，以容器、微服务、DevOps为代表的云原生技术应运而生，其能够构建容错性好、易于管理和便于监测的松耦合系统，让用户应用随时处于待发布状态云计算01020403虚拟化技术将一台计算机虚拟为多台逻辑计算机，每个逻辑计算机可运行不同的操作系统，并且应用程序都可以在相互独立的空间内运行而互不影响虚拟化技术云原生技术利用容器、微服务、中间件等，来构建容错性好、易于管理和便于观察的松耦合系统，结合可靠的自动化手段可对系统做出频繁、可预测的重大变更，让应用随时处于待发布状态云原生技术资源管理技术主要实现对物理资源、虚拟资源的统一管理，并根据用户需求实现虚拟资源的自动化生成、分配、回收、迁移，用以支持用户对资源的弹性需求资源管理技术分布式存储技术将数据分为同样大小的文件块，分散的存储在不同的服务器之中，由一个元数据服务器来进行统一管理，并为用户提供数据读写的块地址分布式存储技术关键技术54云计算工业云计算技术应用工业云平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的载体，包括边缘、平台（工业PaaS）、应用三大核心层级基于通用PaaS叠加大数据处理、工业数据分析、工业微服务等创新功能，构建可扩展的开放式云操作系统平台层形成满足不同行业、不同场景的工业SaaS和工业APP，形成工业云平台的最终价值应用层通过大范围、深层次的数据采集，以及异构数据的协议转换与边缘处理，构建工业云平台的数据基础边缘层

5501030204受限于网速和手机智能化程度，移动互联网处在一个简单WAP应用期2G上网速度大幅度提升，移动应用场景越发丰富，商业模式不断成熟与完善4G（IMT-Advanced）随着5G商用化的大规模部署，5G与移动互联网的结合，将赋予移动互联网更大的变革，推动移动互联网向万物互联的时代发展5G（IMT-2020）初步解决了手机上网带宽的限制，移动智能终端丰富的应用软件也让移动上网的娱乐性得到提升3G（IMT2000）网络技术565G作为第五代移动通信系统，其性能目标是高数据速率、减少延迟、节省能源、降低成本、提高系统容量和大规模设备连接5G网络大带宽的特性可以满足高清视频、虚拟现实等大数据量传输高可靠、低时延的特性，满足自动驾驶、工业控制等对实时性要求高的应用场景超大网络容量使得5G能提供千亿设备的连接能力当前，全球主要国家纷纷加快5G商用进程，并积极为无线宽带业务划分更多的频谱资源我国移动通信技术起步虽然晚，但在5G的研发上已经处于世界领先地位，并在5G的国际标准化舞台上掌握了重要话语权2019年11月1日，三大运营商正式上线5G商用套餐，这标志着我国已经进入5G时代5G（IMT-2020）5G关键性能指标57网络技术在3G、4G时代，移动互联网主要解决的是人与人之间的互联，是互联网在移动通信领域的延伸，而5G将实现人与物、物与物之前的全面互联，并将不断催生出应用以及模式的创新可以预见5G时代的开启必将为移动互联网的发展注入巨大能量，移动互联网的应用领域将从消费领域向交通运输、工业制造、医疗健康等渗透，用丰富的服务内容与消费模式，促进产业价值持续扩大5G与移动互联网58网络技术5G具有高速率、低时延、大容量等特征3GPP为5G定义了增强移动带宽（eMBB）、海量机器类通信（mMTC）和高可靠低时延（URLLC）三个应用场景eMBB：主要面向3D、AR、VR、超高清视频等大流量移动带宽业务，为用户提供极高的数据传输速率采用超密集组网技术、全频谱接入、大规模天线、新型多址等技术能够更有效地复用频率资源，极大提升单位面积内的频率复用效率，实现更高的传输速率mMTC:主要面向大规模物联网业务，提供海量设备接入能力采用新型多址技术可成倍提升系统的设备连接能力，还可通过免调度传输有效降低信令开销和终端功耗；新型多载波技术在灵活使用碎片频谱、支持窄带和小数据包、降低功耗与成本方面具有显著优势URLLC:主要面向车联网、工业自动化等需要低时延、高可靠业务需采用更短的帧结构和更优化的信令流程，引入支持免调度和终端直通等技术以减少信令交互和数据中转，并运用更先进的调制编码和重传机制以提升传输可靠性此外，在网络架构方面，控制云通过优化数据传输路径，控制业务数据靠近转发云和接入云边缘，可有效降低网络传输时延5G技术5G关键技术595G技术实现了上行速率达到10Gbps，下行速率达到20Gbps，提升了数倍甚至数十倍通信速率方面5G实现空口1ms的低时延通信时延方面5G已经能够满足除运动控制、协同控制外的大部分场景需求，例如流程自动化闭环控制、过程监控、增强现实、控制系统间通信、PLC控制指令下达、AGV远程操控、重型机械移动控制面板等对工业场景需求适配性技术性能的角度工业5G和互联网应用60010204035G+边缘计算推动算力下沉到工业现场，催生边缘数据分析、设备预测性维护等应用5G+边缘计算5G+AI推动边云协同质量检测、无人驾驶等应用升级演进5G+AI5G+AR/VR支持辅助诊断、辅助装配、虚拟培训等全新场景5G+AR/VR未来，在5G等移动互联网技术与其他技术综合作用下，工业网络体系将会发生巨变，由传统以控制为核心，向控制+回传+计算并重的新型网络体系转变未来发展61工业5G和互联网应用工业安全技术应用工业中的网络与信息安全技术本质在于通过打造满足工业需求的安全技术体系和相应管理机制，识别和抵御来自外部的安全威胁，化解各种安全风险，实现网络安全与物理安全的真正融合工业中的网络与信息安全技术体在工厂中应用主要包括应用安全、数据安全、控制安全、网络安全和设备安全五个层面62应用安全：包括平台安全与工业应用程序安全数据安全：包括涉及采集、传输、存储、处理等各个环节的数据以及用户信息的安全控制安全：包括控制协议安全、控制软件安全以及控制功能安全网络安全：包括承载工业智能生产和应用的工厂内部网络、外部网络及标识解析系统等的安全设备安全：包括工厂内单点智能器件、成套智能终端等智能设备的安全，以及智能产品的安全63工业安全技术应用网络化技术赋能作用网络化技术将分布在全球的各类计算机系统、人、机器设备和物品连接起来，实现信息数据的充分流动、应用服务的线上提供、各类资源的网络化组织与优化配置，带来业务模式与商业模式的创新重构网络化技术的革命性共性赋能作用“互联网+”行动已经在创新创业、协同制造、现代农业、智慧能源、普惠金融、益民服务、高效物流、电子商务、便捷交通、绿色生态、人工智能等多个领域系统推进，成为经济社会创新发展的重要驱动力量“互联网+”通过以互联网、云计算、大数据为代表的网络化技术与制造技术深度融合，将实现企业设计、生产、运营的网络化组织，带来协同设计、协同制造、供应链协同等一系列新型生产组织方式，同时也帮助企业更好的对接用户和监测产品运行状态，形成个性化定制、产品远程运维等一系列新型服务模式，深刻改变各行业的发展理念、生产工具与生产方式，带来生产力的又一次飞跃，推动了数字化网络化制造的发展网络化技术赋能制造业转型升级6465网络化协同制造—智能工厂第3章网络化协同制造环境下智能工厂的体系架构网络化协同制造环境下智能工厂的生产需求分析3.1网络化协同制造环境下智能工厂的架构3.2网络化协同制造环境下智能工厂的支撑技术3.366网络化协同制造环境下智能工厂的生产需求分析在网络化协同制造环境下，复杂制造任务分配给分布在不同位置、不同工厂的共享制造资源进行加工。然而，在制定调度方案时，云制造平台需要制造资源的工作状态信息作为决策依据，基于资源的工作负载与加工能力对制造任务进行实时调度。在任务执行过程中，云制造平台会对紧急事件（如：生产进度滞后、紧急订单插入）进行及时地宏观调控，这也需要现场制造资源的工作状态信息和任务执行信息作为数据支撑，辅助云平台调度决策。因此，网络化协同制造环境下智能工厂的生产需求描述如下：1）资源共享与协同调度需求：工厂需借助网络平台实现供应链上下游的资源共享，突破时空限制，优化资源配置。在传统车间中，车间主任每天走进车间巡视生产情况，然后制定订单的生产计划。然而，随着车间规模扩大，设备数量也急剧增加，车间主任很难及时观察每个设备的加工执行情况。借助于工业互联技术，建立底层生产设备与云平台的信息传输通道，可通过云平台远程监视设备实时状态，如开机停工、开机加工、工作负载等。67网络化协同制造环境下智能工厂的生产需求分析2）进度监控与宏观调控需求：监测员每天去车间统计工件生产数量，填写生产报表，向车间主任报告生产进度。等待车间主任反馈的过程需要耗费一天时间，导致生产异常情况处理不及时，车间管理效率低下。然而，智能制造车间利用部署的边缘网关自动采集设备的生产数量，实时记录工单任务的生产进度。当监控系统检测到订单进度异常时，云平台需要主动获取全局制造资源的工作状态信息，并立即对制造任务调度方案进行宏观调控，确保生产计划按时完成。3）就近处理与高效集成需求：在网络协同制造场景中，工厂车间的制造资源展示出显著的分布式控制特性，导致边缘端数据量爆炸式增长。然而，云平台的数据中心通常采用集中化的数据存储与处理模式，这使得其难以满足边缘端数据分析与控制反馈的实时性需求，进而引发网络阻塞和高延时等问题。为了提升制造边缘端的服务质量，云端平台的数据分析能力需要向边缘端下沉与迁移，实现制造数据的就近处理与应用。68网络化协同制造环境下智能工厂的生产需求分析4）设备联网与状态共享需求：传统工厂的制造装备只作为个体存在于制造车间中，自身状态信息无法与其他制造装备共享，同时不能根据环境信息及时调整工艺参数或生产计划。在网络协同制造环境下，复杂产品制造过程需要多个装备协作完成，制造装备间可以状态共享，包括当前工件加工信息、工艺路线信息以及装备运转信息。通过状态共享，使得单个设备能够掌握车间全局状态，及时进行生产调整，提高制造装备运行的稳定性。69网络化协同制造环境下智能工厂的生产需求分析3.1网络化协同制造环境下智能工厂的架构3.2网络化协同制造环境下智能工厂的支撑技术3.370系统架构根据分布式协同制造的需求，从数据获取到数据应用的视角，设计了如图所示的网络化协同制造环境下智能工厂的系统架构，从底层到顶层由感知采集层、网络传输层、综合应用层组成。其中，感知采集层拆分成感知、采集两个部分，由于二者在物理实体和逻辑关系上耦合性强、关联度高，所以一般将二者归类为同一层。71系统架构感知采集层主要面向于车间制造资源，包括以立体化仓库、AGV、工业机器人和数控机床等为代表的制造装备，以及毛坯、在制品、成品为代表的工件物料。其运行逻辑是：首先利用传感器对车间设备的工作过程、工件工序的加工工艺信息进行状态感知，然后通过边缘网关和采集卡获取车间设备的加工数据、工件工艺的执行信息。72系统架构感知层是对生产过程中资源实体的物理状态变化进行数字化记录。通过在工件的表面或者其配套托盘的表面上粘贴RFID电子标签，记录工件的工艺信息、工位流转信息以及质量信息。通过在制造设备的关键部件表面上安装各种传感器（如：振动、温度、电流等），记录设备的工作状态信息。采集层利用采集卡获取传感器数据，并通过边缘网关采集数控机床、机器人内置的工作数据。73系统架构网络传输层是由以MQTT、HTTP等为代表的数据通信技术和以边缘服务器、边缘网关等为代表的边缘计算设备组成，是分布式制造车间互联互通的技术支撑，是信息传递的硬件基础。在协同制造过程中，网络传输层将感知采集层获取的传感器数据、工件加工数据以及设备工作数据传输至云平台或其他边缘节点。74系统架构由于制造数据具有典型体量大、结构杂、时变性强等特征，所以不能将全部制造数据直接上传至云端。网络传输层利用边缘计算设备对车间资源状态数据进行预处理，将处理后增值数据发送给数据需求方。在大体量数据远程传输且边缘节点间频繁通信的情况下，网络传输层的稳定性及时效性决定了分布式制造资源优化配置系统的宏观调控与需求响应能力。75系统架构综合应用层由数据存储单元、云端服务器、云端工业应用组成，是分布式协同制造系统的数据中心、计算中心、服务中心，主要负责管理网络传输层上传的增值制造数据，包括任务、设备、边缘节点及企业等。76系统架构根据工业应用的数据分析结果，综合应用层通过网络传输层向底层物理设备发送控制指令、控制设备完成指定生产操作。客户可以通过移动客户端或者web服务端登陆访问综合应用层，在网页中远程下单以及获取订单加工进度信息、制造过程信息。77控制架构78该架构充分利用了云计算和边缘计算的优势，实现了云端与边缘层的高效协同。该架构通过云端层生成调度决策结果，然后利用边缘层实现对底层设备的实时控制，确保生产过程的精准执行。同时，当异常事件发生时，该架构能够迅速响应，对生产计划进行动态调整，最大程度地减少生产中断与资源浪费。如图3所示，该控制架构按照能力范围分为三层：云端层、边缘层、设备层。控制架构79云端层：云端层的核心是云制造服务平台，负责生成全局性调度决策结果，实现宏观层面的资源优化配置，进而指导边缘层车间协同作业。云端层通过云平台可以对不同地域、不同工厂的车间制造数据进行感知、存储与集成。然后，凭借云平台的数据计算能力，云端层对采集的海量制造数据进行实时分析，为用户需求动态配置面向多目标优化的制造服务组合方案，然后根据方案将制造任务发布给对应车间。控制架构80边缘层：边缘层引入边缘计算技术，在分布式车间中分别部署边缘网关或边缘控制器等设备，建立多个边缘制造节点，以增强云端对底层设备管控的实时性。边缘节点对应于物理车间或产线，负责管理与控制车间内部生产设备。对于上层，边缘制造节点接收来自云端层分配的制造任务，根据现场情况制定车间调度方案，并控制各类车间设备按计划执行加工操作。控制架构81设备层：设备层对应于车间物理设备，负责执行边缘端分配的加工任务或发布的控制指令。根据云端制定的全局生产计划和边缘层下发的控制指令，毛坯件或原材料经过多个车间设备的加工处理，物流运输，最终形成符合质量要求的成品交付给客户。功能架构82针对上述需求分析，为了更好地整合制造资源、提高资源使用效率，并推动生产制造过程向动态化、柔性化、智能化方向发展，设计了分布式资源优化配置系统的功能架构。如图所示，该架构从功能分类的角度划分为四个层次。这四个层次相互关联、协同工作，共同构成了一个高效、灵活且智能的分布式资源优化配置系统。通过该功能架构，以期能够实现对制造资源的全面优化和高效配置，进而提升整个分布式制造系统的运行效率和响应速度。功能架构83智能工厂生产执行层：用于控制智能工厂各类制造资源完成产品制造的全流程生产活动（如：加工制造、物流运输、质量检测、成品仓储），是全面落实云端调度决策结果的实施主体。加工制造主要指生产过程中使用各种设备（如：车床、铣床、加工中心、3D打印机）完成不同类型的加工任务（如：车削、铣削、钻孔、增材制造、热处理）。功能架构84智能工厂物联感知层：用于实时感知与传输协同制造过程中智能工厂各个生产要素的工作状态信息。通过在车间现场部署各类传感装置，用于感知制造装备的工作状态信息与加工参数，以及在制品的生产进度与加工质量。通过物联网络装置采集与处理车间现场生产数据，然后将这些数据实时传输至云平台，实现对分布式制造设备的远程监控与生产进度的精准把控，为优化配置层提供数据支撑与决策依据。功能架构85优化配置层：是实现供需精准适配与海量资源高效配置的核心。优化配置层由两个模块组成：一是分布式制造资源的云端化接入与服务化封装。利用物联感知层建立底层设备与云平台间远程连接，根据制造能力与属性信息对接入设备进行服务化封装，并在云平台中注册与发布，形成海量制造服务池，以供优化配置模型调用；二是面向个性化制造需求的分布式制造资源优化配置。功能架构86应用集成层：用于监控产品全生命周期中各个制造环节的生产执行情况，并将物联感知层和优化配置层的功能应用进行集成与优化。主要包括：制造资源接入管理，提供对异构制造资源在接入云平台时的通信协议适配与数据接口配置。制造任务进度管控，提供对产品制造过程的生产进度实时查询与异常警报。制造资源状态监控，提供对分布式资源的远程监控。网络化协同制造环境下智能工厂的生产需求分析3.1网络化协同制造环境下智能工厂的架构3.2网络化协同制造环境下智能工厂的支撑技术3.387制造资源实时信息感知技术OPCUA技术OPCUA通过构建统一且完整的信息模型，巧妙地解决了在同一系统中信息访问接口不一致的问题。客户端在访问OPCUA服务器上的设备数据时，仅需配置相应的地址空间和节点地址，便可获取所需的数据。此外，西门子CNC机床在数控系统中内置了OPCUA服务器，这为开发者提供了便捷的二次开发环境，使程序能够直接访问机床内置的服务器，从而实现读取机床运行时各个组件状态数据。88制造资源实时信息感知技术具备统一适配能力的工业协议模型基于上述分析，提炼出统一的工业协议模型，该模型包含了协议配置信息、属性地址信息、建立连接动作、读取/写入数据动作以及断开连接动作等关键要素。这一模型为理解和应用工业协议提供了清晰的框架，有利于异构设备的云端感知接入。在网络协同制造环境下，分布式制造商拥有海量异构异能的制造设备，如数控机床、加工中心、机器人、增材制造设备等，这些设备所支持的工业协议不尽相同。89制造资源实时信息感知技术在边缘网关中设计和部署了设备感知模块。该模块通过两个核心API接口与外界进行交互，实现设备状态的精准感知和工业协议的高效管理。第一个API接口用于接收云平台发送的设备属性及其支持的工业协议配置信息。这些信息涵盖了制造资源实例模型、资源属性模型以及工业协议模型等多个维度。一旦配置信息被成功接收并解析，边缘网关便可创建相应的工业协议对象和设备对象。90制造资源实时信息感知技术其中，工业协议对象内置了标准化的数据操作函数，包括设备连接、数据读取和指令写入等。设备对象通过调用相关函数可以实现对异构设备状态属性的统一操作。第二个API接口用于接收平台管理者和制造商上传的工业协议包，以支持标准工业协议或自定义工业协议设备的感知接入。自定义协议包也需按照统一的工业协议模型，并根据协议驱动开发规范实现相应的动作。91面向云边信息交互的数据中台接入技术如图所示，展示了基于MQTT协议的制造数据发布/订阅工作流程。车间制造资源同时充当数据发布者和订阅者两个角色，因此需要在制造资源所连接的边缘网关上部署MQTT消息客户端。利用工业互联网设备将作业现场制造资源产生的制造数据实时传输并汇聚至云端存储中心，并将数据推流给工业应用。92面向云边信息交互的数据中台接入技术工业互联网设备表示部署在靠近制造装备处的边缘智能网关。边缘智能网关通过通信接口与车间异构制造装备建立连接，并使用其内部的协议解析模块对不同设备搭载的异构工业协议（如：Modbus、ModbusTCP、和OPCUA）进行适配，然后采集作业现场制造数据。制造数据主要由制造设备的加工过程数据（即加工进度、工作状态和剩余工作量）、相关传感器感知数据以及调度决策数据组成。93面向云边信息交互的数据中台接入技术制造设备加工过程数据包括设备工作时主轴速度、缓冲区中待处理的剩余任务、在制品的待加工工序信息、生产任务的加工进度、已处理工件的总数、机器工作状态和报警信息。传感器的感知数据包括主轴电动机的振动信号和声发射信号、设备的工作电流及其关键部件的表面温度。车间的调度决策数据包括作业调度方案、产品合格率、机器利用率和各种机器的工作量分布。94制造资源服务化封装与优化配置技术制造资源服务化封装制造资源服务化封装是指将物理制造资源通过虚拟化技术映射为虚拟资源，并通过服务化封装技术将虚拟资源转化为服务形式，以供系统平台使用。制造能力信息，主要反映设备在制造过程中进行物料加工的能力和特性。这包括工艺类型、加工精度、加工方法、加工材料、加工速度以及生产效率等关键要素，它们共同定义了设备的核心加工能力和性能。95制造资源服务化封装与优化配置技术制造资源服务化封装采用面向对象的思想来分析制造资源特性组成和构建模型。面向对象的核心思想是对象导向，强调将现实世界中的客观存在的事物看成对象，每个对象都有自己的行为和属性，类是对具有相同属性和行为的对象的抽象，而对象是类的一个具体实现，且具备唯一性，它包含了类中定义的数据和方法的实现。由类和对象之间的关系设计了一个制造设备模型构建框架96制造资源服务化封装与优化配置技术如图所示，顶层概念表示制造资源供应商；制造资源类型层是对相同工艺类型制造设备的抽象；制造资源实例层表示具体的制造设备，继承了对应资源类型的所有信息属性，然后还包括了制造资源的名称、品牌、价格等基本信息及其加工能力与运行状态信息；属性层由制造资源类型层和制造资源实例层共用，一部分用来描述加工能力信息属性。97智能工厂生产决策优化技术智能工厂生产决策优化是依据智能制造车间动态扰动预测与实时分析信息，评估智能制造车间的运行情况，发现潜在的扰动情况，从而分析出智能制造车间的设备维护和优化需求，以在设备异常发生之前或者制造车间生产性能下降之前，采取提前干预的措施，从而确保智能制造车间高效、稳定运行。98智能工厂生产决策优化技术如图所示，自适应生产决策优化的任务是在生产过程中处理动态扰动事件，生成最优的生产决策方案，减小扰动事件对智能制造车间生产的影响。首先，通过动态扰动预测信息提取接口，识别和分析设备故障扰动以及生产进度扰动信息，结合加工设备、车间员工、物流设备、仓储设备等制造资源分析智能制造车间的实时运行状态，对智能制造车间中制造资源的运行状态及属性进行表征，建立一套智能制造车间人-机-物协同知识表达体系，缩短特定扰动条件下系统协同应对策略的生成周期，提高系统鲁棒性。99智能工厂生产决策优化技术根据动态扰动环境下的人-机-物协同知识表达体系，结合动态扰动预测信息，分析动态设备维护需求（如：生产进度异常、设备资源故障、原材料短缺、紧急订单插入等）。为了实现智能制造车间动态扰动期间的生产任务优化，通过分析制造资源属性、加工任务、交付时间等要素，建立设备维护期间的生产策略优化数学模型，提高设备维护期间机床的利用率，避免交付期迟滞等情况发生。100智能工厂生产决策优化技术为了实现智能制造车间动态扰动期间的维护人员精准分配，分析维护人员属性、设备维护任务属性、人员技能、设备维护成本等要素，建立设备维护期间的维护人员调度模型，提高维护人员的设备维护效率。通过深度强化学习的最优目标求解，根据车间环境的实时状态自主选择最佳的生产调度策略和维护人员调度策略，从而提高机床的利用率，降低设备维护任务的成本。101智能工厂生产进度分析技术智能工厂生产进度分析技术是通过融合车间实时生产状态、历史生产数据以及领域专家的经验知识，构建了一套智能工厂生产进度预测模型。该模型能够准确预测智能工厂未来运行过程中可能发生的生产进度异常扰动，为生产过程提供了精确而实时的分析，为后续智能工厂自适应生产决策优化提供可靠的信息依据。102智能工厂生产进度分析技术智能工厂各类生产数据主动感知是在数据感知层的基础上，针对智能工厂内各设备的特点设计统一通信接口，构建标准化存储与传输机制，将底层设备接入智能工厂的局域网内，比如：机床内部生产数据（如：运行状态、运行时间等）可以通过以太网或串口采集，通过串口（如：RS232、RS485等）获取各种布置的传感器的信息等。103智能工厂生产进度分析技术在此基础上，将实时感知的智能工厂信息按照不同的数据类型，分为生产过程数据、设备状态数据、员工属性数据、库存物料数据、物流运输数据等分别存储于不同的数据库中，从而将冗杂的智能工厂生产数据进行有效的分类，为后续的智能工厂预测和分析提供精确、全面且容易调用的关键生产数据集，有助于提升模型的训练精度和效率。104智能工厂生产进度分析技术如图所示，智能工厂生产进度预测模型构建与更新，是针对生产进度预测需求，分析影响该扰动变化的因素，调用生产数据主动感知层提供的制造车间历史生产数据集并结合相关的专家经验知识，选择合适的深度学习方法以构建智能制造车间动态扰动预测模型，从而能够根据当前智能工厂的生产状态有效预测生产进度的发展趋势。105智能工厂生产进度分析技术由于单个生产进度相关类扰动的发生对实际生产的影响是间接的、有限的，但累积一定次数后也会对生产造成重大影响。当累积的生产迟滞影响超过一定阈值时，将被视为扰动异常生产情况。因此，针对该种扰动导致的累积生产迟滞问题，分析紧急订单插入、报废返工、物料短缺等扰动因素，并以生产进度作为该扰动的主要预测指标，通过深度学习构建生产进度异常扰动预测模型。106全流程透明化智能管控技术为了解决传统制造方式中各系统间的信息孤岛、无法实现数据交互和透明化管理等问题，提出了一种高精度、高还原、多状态、可交互的全流程透明化智能工厂管控概念。该概念基于分布式制造多企业协同的制造流程定义和描述，研究了制造流程和工艺模型的基本模式及建模方法。107全流程透明化智能管控技术通过采用改进的神经网络算法，突破了数字化模型与物理实体的数据交互、智能匹配及模型同步等关键技术，构建了高实时性的社会化智能工厂可视化在线监视系统，实现了设备状态可视化、产品质量可追溯以及制造过程透明化。108全流程透明化智能管控技术如图所示，针对制造过程中产生的结构化、半结构化、非结构化海量数据难以批量处理、利用率低、经济效益低等问题，研究了基于数据湖架构的大规模数据汇聚集成方式，构建了基于状态监测与故障诊断技术的智能工厂预测维护体系，突破了以智能决策与优化为核心的大数据分析关键技术，开发了面向云定制全流程的一体化决策管控系统，实现了智能工厂生产过程的智能调整及动态重构。109110网络化协同制造—智能工厂第4章制造资源实时信息主动感知与集成融合技术制造资源实时信息主动感知与集成融合体系架构4.1智能工厂主动感知与多协议解析的硬件终端4.2制造资源实时信息的集成与融合服务4.3111制造资源实时信息主动感知与集成融合体系架构112实时数据的感知与获取是实现实时信息主动感知的基础。为此，需要建立实时数据感知获取模型，并在此基础上构建实时信息的集成与融合服务，以获取实时、透明的制造资源信息。制造资源实时信息主动感知与集成融合体系架构包括制造资源对象配置、实时数据感知与接入、制造信息的集成与融合以及应用服务四个部分，如图4所示。制造资源实时信息主动感知与集成融合体系架构113首先，为制造资源配置传感器、物联网设备（如上位机和工控机）以及网络设备（如工业以太网和路由器网关），赋予制造资源主动感知和获取加工制造过程信息与互联的能力，从而形成智能工厂传感网络。其次，对传感装置和具备数字化的设备进行注册、标识和管理，完成智能工厂制造对象的配置。制造资源实时信息主动感知与集成融合体系架构114然后，对工厂生产过程的实时数据进行准确高效地采集和传输，实现实时数据的感知与获取。接着，对采集的数据进行增值处理，将不同来源和异构的数据通过数据映射等方式转换为统一结构，以实现集成，并转换为用于决策支持和生产优化的实时制造状态信息。最后，获取的实时制造信息将服务于具体的应用场景。下面将对各个部分进行详细介绍。智能工厂制造对象的配置115智能工厂的制造对象泛指所有与生产活动相关的制造资源，包括人员、设备、工件和系统等。传统加工设备、人员、工件等制造资源往往缺乏信息系统和传感装置，并不具备主动感知自身状态及其相关辅助制造资源（如原材料、刀具和操作员工）的实时状态的能力。智能工厂制造对象的配置即为制造资源配置传感器、电子标签、射频识别器、视觉检测系统等方式使其能够主动感知自身实时状态并将数据进行采集和传输的能力。例如，在生产线上配置射频识别（RadioFrequencyIdentification，RFID）读写器和电子标签等射频传感装置，能够获取生产线上各感知站点制造资源的实时数据，实现资源的监测和追踪。智能工厂制造对象的配置116而数字化装备是指已经内置了控制系统和信息系统的先进机械设备，如数控机床等。这些设备本身已配备了高级的传感网络和信息捕获功能，因此在数字化传感配置方面无需额外操作。然而，由于这些装备的工业数据传输协议和数据类型各不相同，导致了数据感知接入与集成的复杂性。因此需要进行数据协议的适配与解析，以及数据映射与格式的转换，从而确保数据的统一管理与高效利用。智能工厂制造资源端实时数据的感知与接入117基于上述智能对象的配置，加工制造资源能够实现对生产过程中产生的实时原始数据的感知与接入。首先，在智能工厂的软件系统中，对配置在制造资源端的物联网传感装置进行注册，以实现对传感数据的区别标识。通过对传感装置的管理，实现对制造资源端有效实时数据的优化采集。随后，通过数据传输装置，完成实时数据的传输。以生产线上RFID数据感知与接入过程为例，如图所示。智能工厂制造资源端实时数据的感知与接入118RFID识别器需要在上位机软件中注册，以获取该识别器工作内容，如获取当前位置下具体物料和人员信息。同时需要为物料和人员粘贴写入唯一标识的RFID标签，一旦物料和人员进入识别器识别区域，识别器立刻感知到相关人员和物料信息，并将该数据传输到软件系统，以作进一步处理和存储。经过软件系统的处理，智能工厂便可知当前时刻，某物料和人员正处于该工位。从上述例子可知，实时数据感知即传感器接收信号的过程，数据的接入即数据由传感器采集，并传输到软件系统作进一步处理的过程。智能工厂制造资源实时信息的集成与融合119传输到软件系统的实时数据需要经过软件系统的进一步处理，通过规则库、注册表以及知识库中的数据组合演绎规则和标准的信息输出模板，将感知和采集到的数据转化为有效的制造信息，实现数据的增值。例如，获取的标签信息为一串数字标签，根据注册表和知识库转化为具体人员与物料信息，同时与注册表中RFID识别器注册信息结合，通过标准数据输出模板（如JSON格式）输出该工位该时刻下具体的人员与物料信息，从而帮助智能车间系统对车间生产过程进行控制与决策。智能工厂制造资源实时信息的集成与融合120数据在不同设备间传输均需要统一的协议，否则，错误的协议设置将导致数据接收失败或解码错误。工业设备常用的协议有Modbus、CANopen、OPC（OLEforProcessControl）、发那科FOCAS等，由于不同品牌的数字化装备有着不同的数据采集协议以及数据格式，这就直接导致了底层装备无法向上层提供统一标准化的数据，这也就要求软硬件系统必须能够适配和解析多种协议，将异构数据进行映射融合，并封装成统一的制造信息格式，从而实现数据的标准化和高效利用。智能工厂制造资源实时信息的集成与融合121数字化装备拥有具体的数据标识，其与装备本身构成一个不可分割的整体，以便对装备进行全面监控。如图所示为数控加工中心装备的整体信息，其内置的数控系统将设备运行状态信息统一集成，基本信息和制造能力信息也注册写入。通过配置相同协议访问数控系统的数据访问接口。应用服务122通过集成制造资源端的实时数据，能够追踪生产流程中各个环节的制造信息。这些数据为上层制造管理系统提供了优化决策的支持，进而衍生出一系列基于实时生产信息的核心应用服务。在智能工厂框架下，制造资源实时信息主动感知与集成技术能够支撑包括生产动态调度和资源优化配置、生产过程动态监控、在线质量监控、制造能力深度分析、生产进度预测、设备故障预警，以及与其他企业信息系统的集成服务等多项服务。例如，基于历史生产过程数据训练进度预测机器学习模型，通过输入实时数据，模型能够迅速输出当前生产进度的预测结果。这些服务可基于面向服务的架构设计，以即插即用方式嵌入智能工厂，为生产管理提供功能支持。车间生产资源的实时信息为这些服务的运作和实现提供了不可或缺的决策依据，以智能、高效地管理制造流程，从而提升整体生产效率和产品质量。制造资源实时信息主动感知与集成融合体系架构4.1智能工厂主动感知与多协议解析的硬件终端4.2制造资源实时信息的集成与融合服务4.3123制造资源实时信息主动感知与集成融合体系架构智能工厂的应用服务依赖于生产过程制造资源的实时数据，实现这一实时性的关键在于硬件终端的主动感知与多协议解析能力。通过终端设备主动感知和采集实时数据，进行数据解析、预处理、存储和传输至智能工厂，以实现高效生产管理与设备维护。其硬件终端网络架构如图所示。124制造资源实时信息主动感知与集成融合体系架构该网络架构由设备网络和车间网络构成。在互联车间的环境中，所有底层设备以以太网口连接。对于原本使用串口等非网口通信的设备，可通过配置串口转以太网转换器，以确保它们也能通过以太网进行数据传输。制造企业整体采用环型和星型的网络拓扑结构。制造车间内部的数控加工设备、转运设备、传感设备及检测设备等与硬件终端连接，再通过有线或无线网络，以星型拓扑结构与对应的车间级交换机或路由器相连。125制造资源实时信息主动感知与集成融合体系架构数据采集终端以各类底层设备为单元，这些设备通过以太网接口与数据采集终端连接，实现高效的数据传输。为了提升数据传输的稳定性和速度，相同区域内的不同车间网络交换机可采用光纤传输方式，并通过环型结构整合到企业局域网，从而构建