面向云制造的数控加工服务关键技术的探究

罗应娜

摘要：在科学技术不断发展的背景下，数控加工服务技术作为工业生产中的重要工艺，已经成为制造行业不可获取的部分，随着信息技术的发展云制造与数控加工服务技术逐渐结合。本文将简要概述基于云制造的数控加工服务关键技术，并探究面向云制造的数控加工服务关键技术内容，以期为面向云制造的数控加工服务提供一定参考。

关键词：云制造;数控加工服务;关键技术

引言：网络化与信息化是中国制造企业现阶段的主要发展趋势，云制造与传统加工模式相比更具服务性和现代化程度，贴合企业现代化发展需求，面向云制造的数控加工将为生产企业带来更多的经济效益。

1云制造的数控加工服务关键技术概述

在信息技术的发展环境中，制造行业已经广泛普及计算机技术，向着服务、网络、智能化发展，云制造便是在信息化环境中产生的一种服务平台，旨在为制造业提供更加高效的服务方法。云制造是网络信息的一种新模式，集成多种技术，具有架构灵活，可扩展性强等有效，为客户和企业提供云服务。而云服务可以与生产制造中的诸多环节相互结合，满足每个环节需要的资源和功能，具有灵活、动态的优势，企业可以直接通过云服务来管理整个制造过程，实现对生产制造的统一化管理，这也是数控机工云服务的特点，能够将资源整合加工，满足企业的生产需求，操作人员也能通过云服务平台实现数控加工控制，来达到优化生产管理、生产服务的效果。

2面向云制造的数控加工服务关键技术

2.1云制造平台

在网络云技术发展背景下，制造业的云计算一般被称为云制造，过往的云制造以网络任务发布系统为主，用户在网络发布人物，其他用户接取任务的形式，而随着云制造平台的逐渐发展，参与的企业逐渐增多，模型设计环节逐渐减少，云制造平台的服务功能得到扩展。合理地搭建数据加工云制造平台框架将为生產运行的相互配合以及思想数控加工的统一化管理提供巨大支撑。

云制造平台的目标是通过合理的数控加工服务模型和高效的管理方法，来完成对数控加工资源的统一管理，以此为生产运行提高资源使用率，增加企业的收益。在云制造平台设计中需要系统具备稳定性、可扩展性和安全性，稳定性是保证系统正常运行的基础，而可扩展性是数控加工服务技术不断发展过程中的必然需求，至于安全性则是一些数据信息具备保密性要求，在设计时就需要考虑系统的安全可靠。

数控加工云制造平台包括数控加工网络层、系统层、功能层和应用层。首先是数控加工网络层，是数控加工服务数据源，也包括数控加工机床的数据库，由于数控加工企业较多，而网络业务较为分散，在云制造平台数据加工网络层构建中需要实现数据的共享和使用，能够将不同数据模型相互统一，将大量数据信息统一汇总在云制造平台。

然后是系统层，作为云制造平台的支撑，是云计算的核心环节，包括操作系统、管理系统等软件。操作系统以分布式系统为主，在一个点位出现故障后系统不会出现不稳定或不完全的情况，再利用例如zookeeper等协助工具，将所有服务器连接到一起，系统便能够将相应任务分配到指定服务器上，确保数控加工服务的稳定性。

之后是功能层，也就是云制造平台的操作功能，具有承上启下的作用，其功能主要是向下编写程序，采集各类资源;向上为应用层提供相关操作功能，例如数据存储、SQL查询、智能匹配、平台管理等功能。功能层色的架构需要考虑相关算法和数控加工服务的具体对象，以此实现最优化配置来满足服务应用的需求。

最后是应用层，包括企业的数控管理、机床管理、材料管理、数控加工服务等。数控加工服务技术由应用层的物联网进行操控，根据设计方案进行动态化管理，供需双方都能在云制造平台应用层就数控加工任务进行交互，来满足企业或用户的需求[1]。

2.2数控加工服务

数控加工技术经过长时间的发展已经形成多种数控技术兼容发展的模式，单机式、个体化的数控加工技术已经难以满足数控加工的需求，为了适应网络化和物联网的发展需求，需要设计能够远程控制数控加工，通过网络传送产品参数，并依靠网络监控加工机床的生产运行状态。

面向云制造的数控加工服务，产品和服务提供者之间没有直接联系，而是基于云制造所提供的数控加工技术，来实现加工服务。服务的原理是将数控加工与资源整合到云制造的系统当中，在保证数控资源所有者能够与用户有效进行交流沟通。数控加工服务的服务主体是数控资源所有者、用户以及云制造平台的运营商，运营商通过为数控资源所有者和用户提供一个网络服务平台，来通过此平台为用户提供高质量的加工服务[2]。

2.3智能匹配算法

智能匹配算法是面向云制造的数控加工服务质量保障的关键，传统基于云制造平台的资源分配或服务提供多是以用户手工选择或投标的方式进行，虽然在一定程度提高了企业之间的交互，但是在资源合理配置、企业投标能力方面没有保障，企业生产往往难以达到最优化。因此，云制造平台提出了智能匹配算法，主要以三种算法为主。第一种是协同推荐算法，其基本原理是根据用户信息、用户在云平台操作过程中的特点，为用户提供推荐列表，一般计算出资源的等级或分数，分值越高表示与用户的匹配度越高，也就越会被推荐，是最简单的一种匹配算法。第二种是基于规则的关联推荐算法，直接对企业和企业资源进行分析处理，包括任务情况、资源情况、信誉信息等内容，根据相应规则分离出符合相应时间和资源的企业，诸多企业便会组成一个个整体，在用户选取时将最适宜的整体推出，从而提高制造业的资源利用率与生产能力。最后一种是基于企业资源和数控加工能力的计算，这需要云制造平台能够获取生产企业足够的信息，对生产企业的生产能力和资源情况进行定制配比，设计一个或多个企业能够完成相应的组合方式及任务量，此方法可以最大化制造企业的资源利用率和生产能力，但是在用户出现变更时需要重新计算和排序。

结论：云制造平台在数控加工服务中应用为生产制造企业和用户提供了显著的帮助，云制造平台系统的灵活性、可扩展性以及数据管理、技术管理、服务管理都为数控加工技术与资源利用提供了巨大的支持，满足制造企业和用户的各种需求，最大化实现数控加工技术的高质量运用，促进制造业的现代化发展。

参考文献：

[1]戴冬晨，张婷婷.基于云制造下的数控加工服务技术分析[J].内燃机与配件，2019（16）：138-139.

[2]赵建林.基于云制造的数控加工服务关键技术研究[J].现代制造技术与装备，2019（07）：106-107.