面向智能装备的标准知识智能化策略研究

卢铁林，岳 磊，汪 烁，王春喜，姚长青，韩红旗

(1.中国科学技术信息研究所，北京 100038；2.机械工业仪器仪表综合技术经济研究所，北京 100055；3.西门子工业软件(北京)有限公司，北京 100102)

0 引言

当前，高端的装备产品已脱离原有的手工制造加工以及供给模式，使得产品设计-加工-检验-回收的全生命周期发生了颠覆性变革[1]。国际上，欧美等国家先后提出了“工业互联网”“工业4.0”“新工业法国II”等战略举措，通用电气、西门子、罗克韦尔等国外大型装备企业均开展了数字化建设，取得了显著成效。我国工业转型虽起步较晚，但现已通过“智能制造试点示范专项行动”“产业基础技术公共服务平台”“智能制造综合标准化与新模式应用”“网络协同制造和智能工厂”“工业互联网发展专项”等专项，引导产业实现智能化转型升级[2-4]。智能装备提出数字化、虚拟化、可视化的发展需求，尤其是与智能装备关系密切的装置、材料、测试方法，使用环境及场地等相关要素都发生了颠覆性变化。采用标准化的知识表示手段，可对装备的相应要素实现跨组织交互，例如物理性质(外观、颜色、外部结构、物理性能、内部结构等)、化学性质(组成材料、分子结构等)、各种微生物、流程/机械运动规律、传输数据接口等内容。当前，新型的工业互联网云制造模式[5]通过集成底层设备的各类运行数据构建交互信息模型，以满足装备现场集成应用，甚至是云维护的实际需求。

首先，标准智能化的知识表示是将多源异构的装备数据进行机器可识别的技术手段。由于标准文本及相关的技术文档无法直接由机器使用，难以实现机器识别，导致信息无法高效、准确、实时执行。特别是大规模个性化定制及小批量柔性制造等场景，需要提供便于机器调用的标准语义管理壳，从而实现装备制造与管理的智能化。其次，通过直观的标准化知识管理系统，可以更好地实现高端装备的周期化管理，如设计管理、合同订单管理、零部件管理、元器件耗材管理、计量校准管理、智能巡检、环境管理、安全保障、故障缺陷识别、智能问答、智能推荐等。最后，通过这些多元化的知识组织管理模块，可以避免由于人工或纸质文档管理导致的效率和成本增加。将这些管理信息嵌入方法工具中，可以完成智能化的辅助相关管理过程，实现自动化、云服务的功能应用，提升知识复用和共享的一致性。

随着智能化技术的发展，我国正积极探索高端装备数字化运营模式。一方面，通过持续提供数字化的标准内容，将标准内容颗粒化地进行语义标记，抽取标准中关键技术指标，将各指标的关联模型自动集成到业务管理流程中。例如，装备系统中广泛采用的属性数据字典，可自动辅助采购管理等需求，也能将属性信息直接关联到三维孪生装备模型。另一方面，通过标准知识智能化表示手段，可动态管理技术文档，辅助将各类文档的知识形成人工智能学习模型、抽取图表等非结构化数据，便于机器辅助人进行智能推理和决策。

基于以上认识，本文从标准智能化发展的现状、智能装备标准智能化交互需求进行分析，提出智能装备知识标准智能化表示策略，以促进相关智能化技术手段的应用，为高端智能装备发展与标准智能化提供融合方案。同时，对于标准全链条智能化服务新模式，本文形成标准知识跨组织共享与交互，支撑标准实现更为广泛的应用。

1 标准知识智能化发展的现状分析

知识组织的标准化是一个复杂的信息交互过程。标准文件作为知识内容的载体，可按文本内容分为内容创建、内容管理、内容交付和内容使用等；按对象分为起草组、评审专家、技术委员会、归口组织、提出单位、主管部门、审校与出版、用户单位等；按研制过程分为立项、起草、验证、征求意见、送审、报批、审评、出版等阶段。因此，可简单地将标准划分为按相应的导则及规定要求的起草制定阶段和发布后的使用阶段。基于标准的知识生成都是由技术专家及相关利益方协调产生的，之后再交由文件起草工作组完成协同化制定。该制定过程甚至还需要多次反复讨论和迭代。在标准等相关技术文件制定阶段，存在一些商用软件工具，可协同化制定标准等技术文件，并通过使用机器交互的格式方法实现对标准内容的机器语义理解。下面将从国际和国内两方面重点对标准知识智能化表示发展的现状进行分析。

1.1 国际发展现状分析

国际电工委员会(International Electrical Commission，IEC)是促进电气、电子工程领域中标准化及有关问题的国际合作组织。其中，将智能制造作为主要范围的IEC/TC 65(工业过程测量、控制与自动化)针对测控仪器及仪表等高端装备，按照公共数据字典(common data dictionary，CDD)格式制定了一系列标准，如IEC 61987等[6]，以便相关标准能在“内容使用”步骤中被协同化使用。这种新型的标准模式可提高自动化使用和维护效率，提供规范化的装备语义标识，更便于支撑数字化车间/智能工厂。为更好地接入在线管理平台，IEC 61360 CDD格式系列标准已经发布[7]。但实际上，这种类型的标准只是对标准中涉及机器交互的部分进行抽取，提供定义的代码映射关系，如配置组件、材料、尺寸等属性信息，以便标准内容可以直接集成到装备自动化的相关流程中。另外，欧美的标准化技术组织[8-9]先后开发了标准的标签套件，主要基于可扩展标记语言(extensible markup language,XML)格式的标签规则。德国电工委员会(Deutsche Kommission Elektrotechnik Elektronik Informationstechnik，DKE)通过“XML 100”项目将所有德国国家标准转换为XML格式。该项目对标准进行标签化标记，采用标准文本中定义的检索元数据和属性来标签化标准内容。针对标准研制阶段，英国标准协会(British Standards Institution，BSI)启动了在数字化环境中在线进行标准协同制定的流程(BSI Flex标准模式)。该模式利用结构化思路通过开源社区平台实现标准文本的快速迭代，从而帮助多用户快速形成规范的标准文件，共享各相关方的知识与方法经验，进一步缩短标准制定周期。美国国际标准管理局(International Standards Authority，ISA)针对装备领域提出了“ISA 88批控制”的标准化建模方法[10]，用于实现设计过程中的模型商用化、通用化。该方法定义了可实现批控制装备的过程模型、物理模型和程序控制模型。虽然三种模型从不同角度描述了批控制生产过程，但实际上是作为统一的整体进行批生产的。批控制标准本身并不是数字化的标准，却对装备构建交互信息的术语及模型概念给出了标准规范。

1.2 国内发展现状分析

我国已认识到了标准数字化、网络化转型的必要性。通过智能交互等信息技术手段可极大地提高标准应用效率，同时对标准制定和使用均具有较高的实用价值。实际上，我国目前还处于以纸质标准为主的阶段，虽然标准使用的用户主要使用电子化的标准文本，如PDF格式。标准制定仍处于采用纸质制定与电子化系统并行的发展阶段，同时还需进行纸质盖章完成专家申报、标准项目推进等过程，无形中增加了工作量。虽然标准制定管理具备了信息系统，但也仅作为文件传递的工具，并未取代传统的纸质文本管理模式。2020年新发布的标准化工作导则仅对纸质标准文件结构和起草规则进行规范，未提供数字化标准文本的编辑制定规则。许多软件公司开发的多种标准编写软件工具主要适用于文档办公编辑软件。标准发布后一般也仅针对自主制定的国家、部分行业及团体标准提供全文检索的信息服务浏览平台，难以提供个性化的针对性指标比对分析与检索等功能。目前，我国国家标准馆提供的标准指标内容比对系统，主要是为标准审查和评审提供必要的系统工具，并不是完全针对标准使用的用户。这导致我国的标准距离机器使用存在较大差距。标准文件不同于其他技术文件，对于等同采用的标准还未做到完全公开。另外，国内归为管理的技术组织仅作为秘书处运行的挂靠机构，各挂靠机构间的发展水平参差不齐。这都是导致我国数字化标准发展缓慢的原因。现阶段，随着融合类及交叉技术层出不穷，标准范围存在交叉重叠的现象也屡见不鲜。这也就出现了针对标准内容和使用范围的诸多融合类标准。多归口单位管理和组织起草标准并未实际改变标准制定、发布、出版流程，反而由于多归口的存在需更为广泛地征求标准意见。这也对标准智能化提出了新需求。由于高端装备领域对于标准知识智能化表示的迫切需求，我国国家标准委于2021年率先设立了机器可读标准国际合作组[11-12]，以寻求通过智能制造、高端装备、智慧能源等应用领域拉动标准化业务的转型升级，探索面向重点行业领域的试点新模式，反作用标准化的改革，进一步促进我国标准化事业同国际产业应用发展协调统一。

2 智能装备标准知识智能化交互的需求分析

目前，智能装备作为高端化测控装置包含了数字化、智能化交互的组件配置，是对物理实体装备的智能化信息建模。智能装备形成了以虚拟化实体和物理过程组成的应用系统交互模型，因此面临诸多问题和挑战。智能装备作为光机电多种结构一体化设计的综合体，具备生产过程多品种小批量、设计运行虚拟化、管控流程可视化的特点。实际上，当前的装备设计还存在无法实现模型的统一、制造过程中的量测难以全覆盖、不同厂家产品难以互换、回收售后服务差等问题，使得装备产品受低端化、“空芯化”制约，品质提升困难，无法适应市场化、智能化、个性化的实际需求。

2.1 设计研发阶段仿真模拟环境多因素

智能装备在生产试制前就需要通过计算机辅助设计不同的结构模型，以模拟装备在实际使用状态下的长期可靠性、稳定性、安全性，从而形成客观实用化的成品。这对产品样机阶段提出了多样化的模型设计要求。模型化结构设计可避免因为装备设计缺陷而产生的召回和维护成本，一般采用多种参数仿真分析工具，如结构力学的运动分析、光学器件的相差设计、电路布局的优化设计、电磁扰动的影响分析、流体流动的状态分析、传热辐射的归因分析以及噪声等影响量的仿真模拟模型，多维度、多因素地模拟装备运行环境。实际上，这些模拟都是对智能装备设计模型的分析，需要通过软件识别数字化模型，并将数字化装备模型进行解构，叠加逻辑运行的管理组件。现有的仿真模型一般是人工输入设置好的参数、步骤，缺乏灵活的标准化仿真模型设计库，所以急需通过将标准化的多因素知识组织，对现实环境建立虚拟的仿真单元模块，形成面向复杂场景应用的智能装备开发仿真模型平台。

2.2 企业生产制造质量管控虚拟化

制造企业往往追求低成本、高回报。尤其在装备领域，普遍存在产业链制造和测试验证等关键环节缺乏全覆盖质量管控的问题。核心敏感材料、产品质检和制造工艺均需通过测量标准与加工精度进行约束。智能装备提出了虚拟量测全过程的应用目标，需对量测过程进行实时数据驱动的自适应缺陷检测，变产品生产过程以抽检为主的事后返修为虚拟实时调试的事前监测全覆盖，形成“量测模型多参数特征提取-自适应数据驱动模型构建-智能模型优化学习”的综合量测调试模式。通过将生产过程的关键环节形成物理监测数据的实时输入，提供“量测-调试-反馈”的实时运行模式。这对虚拟模块化质量管控提出了新需求。该模式是将原来应在实验室搭建的各类环境参数直接输入生产的产品过程中，如超高温、耐辐射、高功耗、防爆、智能交互等试验条件。通过将运行要求与测试方法相结合的制造模式，可实现个性化用户需求在线优化及调试，从而满足各行业的特殊应用要求。通过标准化协同的质量模型智能管控手段，可提高装备的加工制造过程质量，提升产品加工的一致性，降低出厂返修率。

2.3 用户开发云化应用需求多样化

当前，用户越来越重视高端装备的智能化、友好性和售后服务。这促使高端装备在用户交互、体验、使用等方面提出了多样化的需求。尽管装备在生产制造完成后就进行了出厂检验，覆盖了每个产品的性能与功能检测项，但实际到用户手中仍会出现各种问题。例如对产品外形及使用过程的友好性都还存在着知识壁垒等。同时，智能装备的功能较普通装备增加了多样化的交互功能，导致对用户操作提出了较高的技能要求。这需要多类型的云化应用辅助人机操作，降低用户使用智能装备的门槛，直观地控制智能装备辅助用户，并提供高级的决策指导及技术支持。由于用户的需求差异，生产商需要通过装备上云，将监控管理的功能置于云端。这样可有效降低装备初期投资和后期运行维护成本、易于扩展，以辅助用户实现装备维护。通过在线实时监测搜集装备运行状态，能够形成装备后期维护服务的综合寿命监管，使装备用得更好、更持久。智能装备的云应用可实现智能物联、健康运维管理、增强/虚拟现实、智能问答推理等服务，并为多用户协同在线使用智能装备提供有力保障。

3 智能装备的标准知识智能化表示策略分析

由于新基建与新业态等商业运营模式的不断变化，工业互联网与智能化管控手段的结合，催生了大量基于知识、数据、信息成果应用的协同解决应用方案。这些融合的应用案例支持装备产业链进一步优化数据流、价值链、资源圈，从而实现基于标准知识智能化表示的实现方式，为按需定制的智能装备提供了多种应用解决策略。

3.1 标准化语义字典的元件库数据流策略

智能装备的研发设计正变得越来越复杂，需产品经理、设计人员、制造商、采购人员、装配经理、交付人员等多方参与。每个角色都有自己考虑的角度，并影响智能装备的各个方面。尤其是智能装备制造和装配过程中，装备会发生多次迭代变更，设计方案和配置信息也会产生数次改动，直到获得可交付的最佳结果；同时，制造过程也用到各种结构零件以及不同厂家生产的元器件，需建立关联的元件库平台。另外，智能装备需要在更微小的尺寸上放置更多的元器件。这促使从设计到制造的容错空间变小，产品生命周期迭代的速度也进一步加快。这就导致需要将组装的元器件及相关的配套组件提早构建物理结构模型，并将标准化的物理特征及性能参数存储于元器件属性库中，从而无需通过重新设计即可完成智能装备的组件集成。

为便于得到令多方满意的最佳设计，首先在标准化的零件数据库中依据系统设计原理图，完成元器件的零件布局，通过必要的布线完成系统设计；然后，将设计数据发送给制造商，完成装备制造过程。因为设计文件是由制造商执行的，所以他们不会验证与装配有关的问题。这导致在装备代工厂甚至还没有看到数据时就产生了成本和时间上的浪费。代工厂收到设计后便根据其制造与装配能力执行。所以，通过运用标准化手段设计丰富的元器件数据集，支持准确的组件分析极为必要。这些数据包括原料的唯一标识信息、供应商的代码信息，物理外观、尺寸等属性元器件代码信息，以及其他由材料库、器件功能、规格链接、器件图片、厂商等关联的数据信息构成的综合数据字典库。通过建立综合字典库，实现标准化数据字典的元器件数据流[13]，使用户可在设计的所有阶段进行全面的数据标准化管理，从而节省由于重新设计浪费的时间和金钱。

3.2 装备信息管理壳的标准协同价值链策略

由于装备的应用场景及品种繁多，不同领域对装备的复杂功能提出了集成化的需求。这使得智能装备具备更为复合且强大的系统集成能力。

跨平台的集成兼容性也对装备适用于管理调用提出了实际要求，需借助标准化的信息管理壳实现管理信息模型化，并利用统一语义模型避免复杂模型交互过程中产生交叉重叠。通过建立统一映射的标准化信息管理壳，可将管理与参数功能项相匹配，并在实际的运行过程中叠加管理属性，从而更好地辅助输入的物料等相关元器件进行各类管理，实现信息模型与价值链建立直接的协同关联。通过建立属性列表添加与删除列表的功能交互管理壳，可实现属性关联的动态管理。交互管理壳一方面可减少物理原型的模型调用数量，实现针对装备制造与质量管理过程中机械工程师与控制工程师的协同与交互；另一方面可减少设计端与制造过程的价值链协同成本，打通两者的交互瓶颈，进一步解决设计工具的互操作问题。由于不使用过多的管理逻辑概念，只针对工程设计模型提出统一的标准化信息管理模型，可实现实际运行数据的多维度叠加。最终，结合智能装备的集成对象要素，使用工程设计工具输出的具有关联关系的一组对象信息，将装备的具体信息资源(机理、特征)实现价值链的映射[14]。尤其是，对于必须满足的相关安全技术要求，可在构建管理壳时提前预置安全模块，建立符合标准安全功能要求的装备管理壳应用组件。

3.3 智能装备生命周期的标准交互资源圈策略

智能装备面临着复杂的协同应用场景，需依赖多个供应商完成产品的设计、研发、制造、装配、检测以及回收等环节，已在一定程度上推动了标准等技术文档使用模式的创新。采用云平台[15]、远程维护、知识图谱等信息技术手段，可实现标准知识的综合管理，进一步组织和引导智能装备厂商与用户间建立信息交流平台，形成协同化的组织运行机制。

面向关联的相关利益方，通过创建协同化标准知识组织管理系统，可将需求及时交付给下一环节的决策者，并同步所有的设计、组件和接口资源。

对于及时公布标准等技术文档的流程和时间节点等信息，可以有效跟踪并评估各资源要素间的内容和质量，最终保证创建一个可持续不断改进的闭环交互环境。另外，通过为各方提供标准化的技术资源库，进而协助多用户开展相关的技术活动。以智能装备全生命周期为基础，建立实时的可扩展使用技术标准的资源圈，可更灵活地辅助智能装备的产品应用，打通各环节的应用对象。

各方应用对象可以随时在任意终端设备上查看和批注装备设计、管理并共享研发结果，优化加工制造模板，同时审核相关过程结果，最终实现把控产品质量运行，共同突破跨领域技术的关键瓶颈的目的。

通过及时知晓装备从“生产-使用-维护-回收”的实际问题，形成智能交互决策服务能力。这将有效应对跨组织、跨区域导致的多用户管理、多场景应用的协同化挑战。通过智能装备生命周期的标准交互，形成标准即软件的资源串接过程，辅助装备全业务链的过程可追溯。

4 结论

随着装备业智能化转型的迫切需求，研究标准知识智能化表示在智能装备的应用策略，分析智能装备领域相关发展现状与应用需求，对于提高智能装备设计、制造、管理及服务水平具有重要意义。基于标准知识智能化表示手段建立可靠的、协同的、灵活的应用系统，对促进智能装备全生命周期交互过程的协调统一，尤其是降低费用和提高生产效率具有明显的作用。标准化的智能语义交互信息模型的建立可实现智能装备互操作、机器可读、机器翻译、智能推理与决策等诸多服务模式。未来可通过深度学习、大数据、神经网络等技术的有机结合，实现标准知识智能化表示的高效运用，提高机器自动反馈结果的准确率。

本文所提出的基于标准等相关技术文档智能化知识表示是构建智能装备典型应用的基础，为进一步提高智能装备跨组织运营与共享提供支撑。因此，标准知识智能化表示的相关技术手段在智能装备领域的应用与推广，对其他应用领域的知识组织工具设计、建设、运营具有借鉴意义，也可为智能制造领域的建设和装备数字化转型提供路径。