物联网下离散制造系统PLM集成操控平台浅析

李 磊,王志国

(安徽工程大学管理工程学院,安徽芜湖 241000)

物联网下离散制造系统PLM集成操控平台浅析

李 磊,王志国∗

(安徽工程大学管理工程学院,安徽芜湖 241000)

针对离散制造系统PLM操控平台的建模、仿真与优化,研究工作中实时数据获取、分析与诊断方法等的局限性,提出物联网下产品生命周期管理(PLM)可视化操控平台的构建及应用研究．利用先进的数据采集、传输、处理手段,使集成平台上的制造系统快捷和高效地获取制造链上的有用信息．以离散制造系统PLM及其导入为对象,建立关于PLM可视化操控的技术体系,包括PLM可视化操控集成模型、PLM可视化操控技术、PLM驾驶舱体系结构、决策效果的预测与仿真、基于软构件模型驱动的快速建造与重构技术等．技术体系内容统一了标准规范且开发了共性引擎管理工具,适应PLM内部结构和外部环境的变化,为内部资源优化配置及外部市场快速响应提供支撑．

离散制造系统;PLM操控平台;操控集成模型;物联网

当前制造企业面临着越来越大的竞争压力,要求产品交货周期越来越短、质量越来越高、价格越来越低等,面对这些挑战,企业纷纷采取各种手段和措施,不断改善和提高自身竞争力．各种手段和措施都是以快速传递和处理生产中的各种数据、协调控制生产进程、提高企业的快速响应能力为目标的企业信息化技术;都离不开对企业生产过程及运营状态进行实时监测、诊断、优化和控制．为了达到上述目的,就要对系统及过程状态进行描述建模、确定描述状态参数,并对数值进行实时获取．由于实时数据获取、分析与诊断方法等方面的局限,使得关于离散制造系统PLM操控平台的建模、仿真与优化研究工作进展缓慢．

物联网的实质是利用射频自动识别(RFID)技术,通过计算机互联网,最终实现物品(商品)的自动识别和信息的互联和共享．其应用价值主要表现为让物体具有智慧、改变人类的生产方式和生活方式．基于物联网环境下的特点,为课题的研究提供了新的思路和途径．

围绕物联网管理、产品生命周期管理可视化、可视化操控建模、可视化操控仿真等研究领域,国内外学者开展了很多相关研究工作．如浙江大学的祁国宁教授研究了面向产品生命周期管理的项目管理[1]．东北大学的王成恩教授研究了产品生命周期建模与管理[2]．文献[3]研究了制造企业产品数据管理方面的原理、概念、策略等．在相关研究中,采用数学模型参数控制方法与附加某种假设条件与实际制造系统运行情况差异较大,无法在复杂系统PLM中获得有效应用．常规智能方法和仿真技术由于其本身的局限性,只能适用于PLM的特定对象[4]．由于PLM的建模与优化对提高制造业竞争力具有重要的作用,国外知名高技术公司投入了相当大的人力和财力,结合PLM中的特定对象研究开发自动化技术,取得了一些实用成果,但这些研究缺乏普遍性,无法适应我国制造企业需要．因此,迫切需要从复杂PLM控制与优化的实际需求出发,将智能方法与优化理论相结合,采用多学科交叉融合的手段,研究新的控制结构和方法,以便形成较为完整的PLM实时、智能建模与优化理论体系．通过高性能的优化算法,在典型的复杂PLM中进行应用验证,为发展具有我国自主知识产权的面向物联网环境的PLM建模与优化软件奠定坚实的基础,最终提高我国制造工业的整体水平．

1 PLM操控平台运行原理与操控集成模型

离散制造系统PLM操控平台的构建有别于流程制造系统,其体系结构和运行原理由于具体制造企业的类型和特点的不同差异很大．由于整个供应链上的企业经常采用的系统各不相同,甚至有时候存在无法集成,给PLM集成操控平台的构建带来了困难．因此,系统集成商需要提供开发者和实施者具有制造系统行业特色的离散制造系统管控一体化集成服务．开发商要根据制造系统实际情况,开发不同的功能模块,无疑增加了PLM集成操控平台的复杂程度．而物联网获取实时信息数据简单化的特点,使得实时信息采集和处理方面有了很大地改善,为PLM集成操控平台的构建及一体化集成服务提供了依据．基于物联网的特点,离散制造系统PLM操控平台的功能应包括:①参与方账户管理;②供应链上资源与需求发布;③制造过程能力评估与分析;④制造现场管理;⑤操控模块管理与支持平台维护管理等．通过集成平台,整个供应链上的企业围绕产品全寿命周期,结合自身企业的特点可共享与整合平台上提供制造资源和制造任务．例如,当某一企业有富余生产能力的数控机床、检测设备、分析软件等软硬件制造资源时,可通过平台进行虚拟化云端接入,基于网络提供制造服务;与此同时,平台上有服务需求的某企业离散制造系统,可通过集成平台在更大范围内寻找所需制造资源,并可低成本按需定制所需制造服务[5-7]．

离散制造系统PLM操控平台体系考虑从供应商到顾客,实现产品全过程的动态管控一体化．从计划层到操作层,从企业内部的采购部门到销售部门,从企业外部的上下游企业等,实现平台的层次结构和逻辑关系整体规划和数据统一,是构建离散制造系统PLM操控平台的基础．在分析现有相关研究成果基础上,包括网络化制造系统远程控制技术、云制造服务平台共性关键技术[6]、离散制造系统PLM管理信息系统平台的内涵、离散制造系统管控一体化运行模式建模理论、车间制造层数据采集与生产运营层信息转换机制等,建立了离散制造系统PLM操控平台的体系架构如图1所示．

由图1可以看出,要构建离散制造系统PLM可视化操控的技术体系应包括的主要功能模块有:①平台基础层．其功能是为PLM操控平台提供云服务、云存储、云数据库构建和云网络链接等;②平台集成运行环境层．其功能为保证系统运行的安全、监控与管理等系统基础层环境,提供一系列的工具集,支持在基础层上进行制造资源与任务需求的发布、能力匹配等;③制造资源层．其功能是提供智能终端以及各种服务资源,通过统一注册发布工具,形成标准接口的云构件,不同需求方可以根据自己的需要采用云端接入方式进行匹配与调用;④平台服务构件层．其功能是存储并管理各类粗细粒度不等的服务构件,服务构件的不同组合可以形成不同的业务种类,以便于不同的业务模型进行调用;⑤各部门业务模型层．其功能是能够调用不同的服务组件响应不同的部门业务需求,围绕产品PLM为供应链上的用户需求提供最佳匹配、快速供需引导、跟踪记录管理流程．

在物联网环境下,离散制造系统PLM操控平台的体系从满足制造过程的TQCSE 5方面信息集成出发,构建面向管理决策层的、简单直观显示以产品为中心的企业运作过程及PLM方面的各类实时信息,提供操控建议、操控效果预测与仿真等的可视化操控平台如图2所示．由图2可以看出,可视化PLM操控平台运行原理中最为重要的两部分为PLM系统可视化操控集成模型和PLM可视化操控技术．

提高产品质量、保证生产计划进度、优化利用资源、降低制造成本、维护系统稳定、提高系统效率等是导入PLM系统的主要目标．根据这些目标,研究导入PLM系统可视化操控集成模型,包括需求模型、数据模型、事件模型、操控模型和仿真模型等．其中,需求模型从PLM的操控目标和操控内容的角度,描述PLM可视化操控的需求;数据模型对满足PLM可视化操控需求的各类数据进行了描述,包括数据内容、粒度、来源、频率等,是PLM数据采集、组织、管理和可视化的依据;事件模型对PLM操控事件进行定义,并建立事件与PLM数据之间的关系,是PLM运行状态分析与诊断的依据;操控模型描述各事件的处理方法、操控对象与操控策略;仿真模型主要用于预测操控指令的效果及对PLM系统未来状态的影响．根据PLM操控的目标和内容,分析反映PLM状态的数据及其最终来源,分析触发PLM操控的外部事件和内部事件及其处理方法,研究事件处理方法对PLM状态的影响,建立描述需求、数据、事件、操控、仿真等内容及其相互关系的PLM可视化操控集成模型．

运用Witness SIMBA SDK仿真优化软件,对建立PLM可视化操控集成模型进行仿真、验证和完善所建立模型．针对PLM数据具有多源性、分布性、异构性、海量性、实时性等特点,利用实时数据库、分布式数据库、数据融合与数据挖掘、可视化、虚拟仪器/仪表等技术的研究成果,根据PLM可视化操控的需求,从而实现PLM数据过滤、管理与可视化技术．

2 PLM平台操控技术引擎和管理工具

构建离散制造系统PLM操控平台是一项较复杂的系统工程,平台参与方的合作及参与程度直接影响系统的开发成败．为提高集成平台的开发效率和开发质量、降低开发风险与开发成本、提高平台的标准化程度和集成度,要求在现有理论和技术基础上,依据平台标准规范和体系结构,开发出来一整套系列化的、适应我国制造企业的系统PLM操控平台共性引擎套件和管理工具集．PLM可视化操控技术是采集和管理从PLM中采集的信息,以直观的方式向操作人员显示PLM实时状态、操控决策所需数据、诊断结果与操控建议,并对ERP所下达的计划指令进行效果仿真,提高PLM操控决策的科学性,实现PLM优化运行．围绕“信息获取→运行监视→系统操控→信息再获取”的PLM操控环路,研究数据管理与可视化技术、PLM在线诊断与操控决策技术和操控效果预测与仿真技术,为构建PLM系统可视化操控提供技术指导,其平台框架如图3所示．

(1)PLM可视化操控技术及各关键技术功能．数据管理与可视化技术:PLM系统数据具有多源性、分布性、异构性、海量性、实时性等特点,根据PLM的操控目标和操控内容,平台可以对PLM中的数据进行过滤、组织、存储、检索与可视化展示．在线诊断与操控决策技术:在数据模型、事件模型和操控模型的基础上,PLM系统状态在线诊断与操控决策技术为计划、决策、优化配置等提供支持．操控效果预测与仿真技术:基于仿真模型和实时数据的PLM操控效果、系统未来状态等预测与仿真技术,为提高PLM操控的科学性和优化提供支持．

(2)PLM集成操控平台的共性引擎套件．离散制造系统PLM操控平台的共性引擎主要为系统开发、模型构建、应用验证和业务推广提供技术支撑,主要包括参与主体的评估方法、快速与准确性匹配方法、达成合作协同逻辑方法、智能业务流程管理方法、知识管理工具和技术方法等．参与主体的评估方法是采用主体信用反馈机制及其信用评价算法,实现主体交易信用信息管理、主体信用评价、主体信用综合查询分析．快速与准确性匹配方法是采用制造系统自学习服务搜索算法,通过关键词、结构特征、本体语义等方式实现制造服务快速搜索,采用智能语义匹配算法实现制造服务供与需的匹配．达成合作协同逻辑方法是采用制造能力交易描述语言实现对整个交易过程的静态描述,进行交易实例的构建、管控、记录．智能业务流程管理方法是在对离散制造系统制造能力、任务盘点、云合作交易过程等的多层次、多维度综合建模,结合业务过程不同的特点,利用信息地图挖掘算法、信息相似性度量算法以及过程模型检索算法,利用计算机仿真分析技术对供应链上企业的合作交易过程结构合理性、行为合规性、活动可调度性、过程成功率等方面进行分析,实现智能化流程在线管理．知识管理工具和技术方法是利用数据挖掘和分析、行业知识、企业内外部知识聚合与分类算法,采用在线仿真程序模拟,实现在集成平台中统一对制造全过程的PLM知识库建立、语义分析、语义搜索和查询．

(3)PLM操控平台共性管理工具集．离散制造系统PLM操控平台共性管理工具集的开发,首先分析平台使用者的习惯和以往应用工具的特征,在此基础上构建友好的人机交互应用工具套件．为实现平台的易操作性和功能的便捷性,集成平台的工具集包括统一用户账号管理、业务管理系统统一应用工具、系统管理开发工具和资源虚拟化应用工具等[8-9]．统一用户账号管理能够对各种用户分类选择,在一个标准下配置账号,满足网上服务的安全性、统一性和可扩充性的需求．集成平台系统为多参与主体根据自身特点和产品功能协同定制业务流程外包提供全生命周期管理功能．系统平台的管理功能可满足大容量、高并发、高可用的操控．

3 PLM操控平台的服务模式

在物联网环境下,离散制造系统PLM操控平台要想进入实际应用阶段,就必须在产品全寿命周期内实现供应链上企业制造资源的集成和共享,因此,集成平台需要针对离散制造系统与制造服务业务特点、资源属性等方面的不同,建立适宜可行的运行服务模式．PLM操控平台的运行服务模式结合业务提供方式、资源类型、参与者类型、服务商务种类和盈利模型等[6,10]．通过在线、离线、在线与离线相结合等制造服务模式,使分散的系统资源集中被使用,集中的系统资源在更广阔的物联网环境发挥分散服务作用[11-12],这种离散制造系统PLM服务结构模式如图4所示．

由图4可以看出,制造资源服务包括在线模式、离线模式以及在线与离线混合模式;在资源模型中有供给模型、需求模型以及供给与需求匹配模型;在机制选择中有独立机制、联合机制以及混合机制．在服务和运行模式集合中,“＋”意味着拥有核心技术支持的企业和供应链企业在云端上平等竞争,但是核心企业可以提供技术开发、实施和应用资源,使得其在制造系统中可以个性化定制与整合资源配置,以利于其在物联网环境下进行PLM集成操控平台构建中起引导作用[13]．

4 物联网下离散制造系统PLM集成操控平台的特点

针对现在PLM集成操控平台存在实时数据获取、分析与诊断方法等方面的局限,随着物联网技术的出现及发展,解决了信息传递和数据获取的便捷性和高效性,可以实现PLM操控平台不同环节、部门、系统间的信息交互,其管理过程也将从简单的静态信息获取处理走向全局的动态实时信息加工处理,降低制造成本,更迅速、有效地适应复杂市场环境的变化．

在生产运营中,企业难以适应复杂多变的环境变化,要求产品交货周期越来越短、质量越来越高、价格越来越低等,操控平台难以进行实时监测、诊断、优化和控制．在离散制造系统PLM操控平台体系中,物联网对信息获取和处理方面便捷、高效的特有属性,保障了从供应商到顾客,实现产品全过程的动态管控一体化．为实现平台的层次结构和逻辑关系整体规划和数据统一提供了充足的理论依据,使离散制造系统PLM操控集成模型的建立及运行具有可能性．

物联网技术对信息获取和处理的双向性、实时性等特点简化了PLM平台操控技术引擎和管理工具,技术体系内容统一了标准规范且开发了共性引擎管理工具,适应了PLM内部结构和外部环境的变化,为内部资源优化配置、外部市场快速响应提供支撑,使得基于物联网PLM操控平台的服务模式更加完善,使分散的系统资源集中被使用,集中的系统资源在更广阔的物联网环境发挥分散服务作用,更好地适应了复杂多变的市场环境．

5 结束语

如何在物联网环境下充分利用和整合制造系统的资源供给信息、服务需求信息、制造能力信息,是合理利用、共享资源、提升制造企业综合竞争力的关键．在分析PLM操控平台运行原理的基础上,构建了集成操控模型．围绕平台开发的技术引擎和管理工具集,给出了物联网环境下PLM系统操控平台框架．在现有平台核心理论和技术、平台的标准与规范、平台共性引擎和共性管理工具、平台的体系结构的框架内,提出了适应大容量、高并发、高冲突操控环境的PLM平台服务和运行模式,为云制造服务需求和资源响应提供信息平台支撑．

由于系统的设计存在数据易被窃取的风险,且实施费用较高,仅仅在理论上做了一些研究,设计方案仍需进一步完善,以便今后实际应用,这也是后续研究的重点．

[1] 苏少辉,祁国宁,顾巧祥,等．面向产品生命周期管理的项目管理集成模型[J]．浙江大学学报:工学版,2008,42(11): 1 951-1 956．

[2] 舒启林,王成恩．产品全生命周期中的制造信息模型[J]．东北大学学报:自然科学版,2005,26(8):774-777．

[3] Y Q Gu,Z X Wang,X H Pan．Research on the asp platform for networked manufacturing in textile region[C]//The 2nd International Technology and Innovation Conference．London:IET,2009:1 118-1 122．

[4] 谷峪,于戈,张天成．RFID复杂事件处理技术[J]．计算机科学与探索,2007,1(3):255-267．

[5] 王志国．面向车间管理的离散生产系统精益运行驾驶舱研究[D]．杭州:浙江大学,2009．

[6] 尹超,黄必清,刘飞,等．中小企业云制造服务平台共性关键技术体系[J]．计算机集成制造系统,2011,17(3):495-503．

[7] L Wu,M G He,Y Y Han．Hypergraph Clustering-based Cloud Manufacturing Service Management Method[C]//Proceedings of the 2014 IEEE 18th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design．Hsinchu:IEEE,2014,5:220-225．

[8] T Dillon,C Wu,E Chang．Cloud computing:issues and challenges[C]//Proceedings of the 24th IEEE International Conference on Advanced Information Networking and Applications．Washington,D．C．:IEEE,2010:27-32．

[9] Atzori Luigi,Iera Antonio,Morabito Giacomo．The internet of things:a survey[J]．Computer Networks,2010,54(15): 2 787-2 805．

[10]林闯,陈莹,黄霁崴,等．服务计算中服务质量的多目标优化模型与求解研究[J]．计算机学报,2014,37(10):1-16．

[11]Y Kim,Y Shim,K Lee．A cluster-based Web service discovery in MANET environments[J]．Mobile Information Systems,2011,7(4):299-315．

[12]C Bettini,O Brdiczka,K Henricksen,et al．A survey of contextmodelling and reasoning techniques[J]．Pervasive and Mobile Computing,2010,6(2):161-180．

[13]曲仁秀,王志国．基于RFID技术的制造过程链节点信息监理研究[J]．安徽工程大学学报:自然科学版,2011,26(3): 47-52．Brief analysis of discrete manufacturing systems PLM control platform in IOT

LI Lei,WANG Zhi-guo∗
(College of Management Engineering,Anhui Polytechnic University,Wuhu 241000,China)

Based on PLM manipulation of the platform in discrete manufacturing system modeling,simulation and optimization research work in the real time data acquisition,analysis and diagnosis methods of limitations,research on the construction and application of controlling techniques of PLM under the Internet of Things is conducted．By using advanced data collection,transmission and processing methods in the manufacturing chain,the manufacturing system can obtain useful information quickly and effciently．A set of technology system of visualization manipulation of PLM is established through the techniques and methods of the Internet of Things(IOT)and visualization managemten．The technology system includes the manipulation integration model,controlling techniques,dashboard architecture,prediction and simulation of decision effectiveness,rapid construction and reconfiguration based on soft component model-driven．The system adapts to the changes of internal structure and external environment of PLM, which provides support,for inner resource allocation and outer market change．

discrete manufacturing systems;PLM control platform;manipulated integration model;Internet of Things

TH166;TP30

A

1672-2477(2015)04-0079-06

2015-03-10

李 磊(1991-),男,安徽淮北人,硕士研究生．

王志国(1976-),男,吉林双辽人,副教授,硕导．