智能制造云平台资源能力服务化接入集成方法

智能制造云平台资源能力服务化接入集成方法

江珍

身份证号码 ： 45042319891010****

摘要：近年来，社会进步迅速，我国的智能化建设的发展也有了改善。智能制造运营/执行管理系统（MOM/MES）采集大量生产制造数据，对制造数据进行有效地分析处理，将为改善整体制造运营管理体系提供依据和方向。本文介绍了按订单生产（MTO）制造模式中的大数据分析方法，其中订单延误率和工作负荷是该制造模式下最关键的数据指标之一，在运营管理决策中起着关键作用。该研究的目的是研究在MTO企业的运营过程中由制造执行系统（MES）收集的制造数据，并开发用于支持运营计划的工具。开发的工具可用于生产模拟和潜在资源负荷的预测。

关键词：智能制造；云平台资源能力服务化；接入集成方法

引言

全球制造业正面临全球新技术革命和产业变革的挑战，新一代信息通信技术快速发展并与制造业深度融合，引发制造模式、制造流程、制造手段、生态系统等重大变革。基于云的制造资源/能力接入平台成为这场科技变革的主流形态，国际巨头纷纷开展相关云服务平台的建设和应用实践。在以云制造为代表的智能制造新模式下，企业想实现制造资源和制造能力共享和协同，需在云制造环境下集成接入科研生产活动中大量的生产、加工、测试等设备资源、软件资源等，并使其服务化，消除制造资源/能力的信息孤岛，实现底层设备业务数据向云制造网络的无障碍导入。而由于制造资源/能力类型、接入方式、接入手段的多样性，制造资源/能力接入云制造环境缺乏统一标准，传统企业向智能工厂转型升级的难度、成本极大。

1重要性

智能制造与传统制造相比，制造的环境变化了，管理方法也应随之而发生着变化。传统的质量管理方式将面临着怎样的变革和创新？“质”和“智”如何融合？未来的方向在哪里？只有面向未来，才能抓住机遇，才能走得更远。这应该是质量技术研究者更应该关注的问题。智能制造是智能技术和制造技术的融合；智能制造是物联网、机器人与自动化系统、智能终端与云端技术的融合；智能制造首先建立知识库/知识工程（知识化），然后进行动态传感/实时感知（感知化），最后进行自主学习/自主决策（自主化、自决策）,倡导流程的可视化与透明化、可预测化。智能制造的另一个内涵是确保产品高质量、赋予产品新功能和发展服务型制造。

2软制造资源接入设计方法

2.1集成内容

软制造资源的接入集成应能实现该资源的管理和按需调用，智能制造服务平台接入集成的软制造资源一般包括以下内容：企业信息系统：包括ERP、CRM、PLM、OA等；工具软件：包括CAD、CAE、CAM、CAPP、EDA等；应用集成平台：包括协同仿真平台、多学科优化平台等；知识库：包括公共模具库、零件库、故障诊断规则库等。

2.2集成后应用

软制造资源接入集成后的批作业应用模式可按如下功能模块设计：多主体用户应以可批处理的作业文件形式提交各自的计算密集型的分析任务（如航天复杂产品气动、热等场分析）或生产订单类任务；智能制造服务平台应能帮助用户找到合适的制造资源/能力来处理任务，以使多主体用户由于制造资源/能力聚集而成倍提升效率；在当前待处理任务过多的情况下，智能制造服务平台应能根据优先级安排任务在队列中等待，以使多主体用户可操作其他任务；应能让多主体用户实时查看任务的当前状态、任务被处理的过程以及任务被处理完的结果。软制造资源接入集成后的虚拟交互应用可按如下功能模块设计：多主体用户应向智能制造服务平台提交对制造资源/能力的使用需求或者对个性化制造资源/能力环境的定制需求；多主体用户以敏捷获得和操作云端的环境来完成制造任务（如结构设计、工艺设计甚至是半实物仿真试验等）；智能制造服务平台应能自动帮助用户创建虚拟化的制造资源/能力环境，并能推送操作界面到用户桌面；在虚拟交互应用模式中，多主体用户可不知道制造资源/能力环境的具体位置和制造资源/能力环境的维护方法，以使本身精力集中到所擅长业务领域。软制造资源接入集成后的协同互操作应用可按如下功能模块设计：多主体用户应基于不同的制造资源/能力共同创建并协同完成制造任务（如多学科虚拟样机设计优化、半实物仿真试验等）；智能制造服务平台应能自动帮助用户创建时空一致的协同环境，在广域分布环境（或者部分的高性能集群环境）自动执行并发互操作或业务流程流转，动态查找、调用、同步相应的制造资源/能力完成某些子任务；多主体用户应能实时查看任务的当前状态，根据提示参与协同过程，并通过三维可视化等方式跟踪云端协同制造的中间结果。

3智能制造背景下质量管理未来的变革趋势

通过文献浏览、聆听了专家分享的有关智能制造的报告与文献，访谈国内外众多学者交流之后，笔者认为在智能制造背景下，质量管理的未来变革趋势如下。

3.1精益思想仍旧是智能制造的哲学思维

消除浪费、防错、优化流程、持续改进、降低成本和提高效率等精益思想是智能制造的起点，也是智能制造的终点。自动化和智能化起点是保证质量不被降低，自动化和智能化的首要前提和基础是保证质量，进而提高质量。精益生产与智能制造应紧密结合，进行精益生产与智能制造的双轮驱动。

3.2自动化程度高，人对质量的干预减少，

但对“人的质量”要求更高，强调“人机协同”在智能化和数字化时代，当智能工厂建成之后，自动化的生产，过程质量控制环节人的干预会减少很多，但智能化工厂对人的技能要求会提高，智能化工厂的人，不仅要管理设备、管理和监控质量、查看数据、分析数据和处理紧急情况等，更加强调“人的质量”，即强调“员工的质量和员工的可持续发展质量”，不会为了自动化而自动化，注重人机协同。

3.3全面质量管理的重心——向设计质量端偏移

智能工厂、工艺流程和制造设备的自动化都需要设计，因此提高设计质量对企业来说至关重要。提高设计的质量工具：如TRIZ、QFD、DOE、DesignThinking（设计思维）、数字化建模、数字孪生、3D打印以及数据化仿真等这些质量工具是企业拥抱未来的智能制造所迫切掌握的。企业会重视研发投入，打造技术新高地。

3.4创新管理体系成为企业所日益倚重的系统化的创新利器

创新是永恒的主题。在智能制造时代，更需要创新的思维和创新的技术。基于ISOCD250501Innovationmanagementsystem国际创新体系成为企业所日益倚重的系统化的创新工具。我国应该大力引进和推广，并致力于创新管理体系在国内的推广。

结语

本文主要研究了智能制造云平台资源能力服务化接入集成方法，适用于与智能制造服务平台应用有关的资源/能力接入集成。该方法是我国在智能制造服务平台以及工业互联网接入领域的重要技术突破，将为我国在推进智能制造和工业互联网的关键时期占领国际领先地位提供了技术保障，对推进制造业向协同共享的智能化生产模式转变、助推制造业的转型升级具有重要意义。

参考文献

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