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面向机械加工的云制造服务平台关键技术研究重庆大学博士学位论文学生姓名：郭亮指导教师：王时龙教授专业：机械工程学科门类：工学重庆大学机械工程学院二O一四年十月
ResearchonCloudManufacturingServicePlatformKeyTechnologyforMachiningAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheDoctor‟sDegreeofEngineeringByGuoLiangLiangSupervisedbyProf.ShilongWangSpecialty:MechanicalengineeringSchoolofMechanicalEngineering,ChongqingUniversity,Chongqing,ChinaOctober,2014
中文摘要摘要纵观世界，西方发达国家已经进入了服务经济时代。服务经济时代的到来加速了社会化分工，企业之间的相互服务化成为企业（企业集群）快速赢得市场、增强自身核心竞争力的重要方式。当前，我国正处在工业化中后期，制造业得到充分发展的同时，也面临着上世纪80年代西方发达国家制造业向服务业转移的系统问题。为了解决我国制造业转型升级的突出问题，从国家层面提出了“以信息化带动工业化、以工业化促进信息化”的指导方针，在实施层面提出了“制造业信息化工程”。当前的制造业信息化在解决制造“数字化、集成化、协同化、网络化”问题上取得了一定的研究和应用成果，但要进一步扩大并深化应用，从而取得显著的经济效益，在运营模式、技术上都存在着一些难以克服的问题，特别是在商业模式、资源共享、安全等问题上存在诸多需要解决的难题。然而，近年来随着以云计算、物联网、大数据等为代表的新一代信息技术的发展与商业应用，给制造业转型升级提供了可借鉴的商业模式和新的技术支撑。在此背景下，2010年李伯虎等人提出了一种面向服务的新型网络化制造模式——云制造，其核心是将“制造”当做“服务”。云制造的提出得到了国内外研究学者的高度关注，近4年来，围绕云制造的概念、内涵、特征、核心技术、集成技术、应用模式等方向，国内外学者开展了诸多富有意义的研究工作。但是，结合云制造的研究现状，本文认为当前云制造研究急需解决面向具体应用领域的云制造运行模式，特别是面向机械加工领域的云制造服务模式，机械加工中的制造资源的服务化、机械加工中的制造服务发现方法、云制造环境下的加工服务优选、系统开发策略等方面的关键技术问题。为此，本文围绕以上几个方面的问题开展了以下五个方面的研究工作：（1）从系统工程、制造系统工程、云制造特征出发，阐述了云制造是制造系统工程。随后采用制造系统工程中的广义建模思想，从电子商务模式、系统体系结构、产品生命周期、制造状态空间、制造行业粒度、制造辐射区域6个视角研究了云制造的系统结构和特征。在此基础上提出了一种面向云制造应用模式构建的设计方法。以此方法为指导，针对机械加工领域特征，构建了一个面向机械加工的云制造服务平台，并设计了其运行模式。（2）研究了云制造环境下的制造资源、制造能力、制造服务特征，提出了一种制造资源、制造能力、制造服务逻辑关系模型。在此基础上，提出了两个制造服务建模原则，以此原则为指导，提出了一种用于抽象制造任务的需求屋模型，并提出了一种基于需求屋模型的制造服务信息模型构建方法。在此方法基础上，I
重庆大学博士学位论文建立了面向机加工中的多粒度制造任务模型和制造服务模型，包括工序级、零件级的制造任务和制造服务模型，最后提出了制造服务封装为Agent的体系结构和映射原理，并研究了一个案例。（3）聚焦到了机械加工领域的云制造服务发现问题，提出了面向机加工的云制造服务发现方法。该方法主要采用多Agent技术构建了一个多粒度制造服务发现框架，设计了其中主要Agent结构。通过构建多Agent交互原则，提出了一种制造服务发现流程。结合本文的研究领域问题，构建了面向工序级和零件级服务发现的仿真环境，并通过两组仿真实验，分析了与目前云制造环境下的资源(服务)发现的区别，表明了本文方法的优越性和实用性。（4）分析了面向机加工中的多粒度制造服务优选问题，定义了云制造环境下的工序级、零件级服务优选的问题，提出了云制造环境下机加工中多粒度制造服务优选模型，该模型不仅考虑了服务方之间的物流影响，同时还考虑了客户与第一链服务方、最后服务方与客户之间的物流影响，构建了更接近实际情况的制造服务优选数学模型。为了求解该多目标问题，采用了优先转换方法，将多目标问题转换为了单目标问题，在分析了多种智能算法的基础上，提出了一种改进粒子群算法来求解多粒度制造服务优选，最后通过仿真实验分析了本文模型的优越性、算法的有效性。（5）分析了当前面向机加工的服务平台，根据本文提出的云制造服务平台框架，采用快速应用工程指导原则作为开发方法，设计了一个面向机械加工的云制造原型系统，包括主要的业务流程、核心数据库、核心程序算法，利用Joomla等多种集成开发框架，开发了系统主要模块。综上，本文全面分析了云制造的研究背景，回顾了近年来云制造的研究进展，指出了当前云制造领域研究的主要问题，研究了云制造运行模式的策略问题、制造资源数字化描述问题、制造服务发现、制造服务优选及面向领域的原型系统开发等问题。上述研究丰富了当前云制造研究成果，为面向领域的云制造应用模式系统开发提供了一种借鉴的解决方案。关键词：云制造，机械加工，服务建模，多代理，粒子群算法II
英文摘要ABSTRACTDevelopedcountriesofthewesthaveenteredtheeraofserviceeconomy.Theeraofserviceeconomyacceleratessocializeddivisionoflabor.Mutualservicebetweenenterprisesisanimportantwaytowinthemarketplaceandstrengthenthecorecompetitiveability.Atpresent,ourcountryisthemiddleandlaterstagesofindustrialization,withfullydevelopedinmanufacturingindustry,wefacetheproblemofshiftingfromamanufacturingeconomytoaserviceeconomywhichdevelopedcountriesofthewestfacedinthe'80s.Inordertosolvethisoutstandingissue,weputforwardguidelinesas“Drivetheindustrializationwiththeinformation-basedindustry,Promotetheinformation-basedindustrywiththeindustrialization”atnationalleveland“ManufacturingInformationEngineering”atimplementationlevel.Thecurrentmanufacturinginformatizationhasmadecertainachievementsintheresearchandapplicationofsolvingmanufacturingproblemsinthefieldofdigital,integrated,collaborativeandnetworked.Buttothefurtherapplicationandachieveremarkableeconomicbenefits,therearesomedifficulttoovercomeintheaspectofoperationmodeandtechnology,especiallyinbusinessmodel,resourcesharingandsecurity.However,inrecentyears,thedevelopmentandcommercialapplicationofthenewgenerationofinformationtechnology,forexamplecloudcomputing,InternetofThingsandBigData,providesreferencebusinessmodelandnewtechnicalsupportforthetransformationandupgradingofmanufacturingindustry.Inthiscontext,anewservice-orientednetworkedmanufacturingmodecalledcloudmanufacturing(CM)isproposedin2010.Itscoreisthe"manufacturing"asthe"service".TheproposeofCMhasbeenhighlyconcernedbydomesticandforeignresearchscholars,inthepastfouryears,aroundtheconceptofCM,content,features,coretechnology,integratedtechnology,applicationmodeandotherdirection,manyscholarshavecarriedoutmuchmeaningfulresearchwork.However,byconbiningtheresearchstatusofCM,ithinkthatthecurrentCMresearchneedtoberesolvesomekeytechnologiesasCMoperationmodeforspecificapplication,especiallytheCMservicemodelforthemachiningareas、themanufacturingresourcescloudinmachining、manufacturingservicediscoverymethodofmachining,processingserviceoptimizationandsystemdevelopmentstrategyinCMenvironment.Inthispaper,icarriedoutthefollowingfiveaspects‟researchworkbysurroundingtheabovequestions:III
重庆大学博士学位论文(1)Fromsystemsengineering,manufacturingsystemsengineering,manufacturingfeaturesclouddeparture,iclarifiedthatCMbelongstomanufacturingsystemsengineering.Thenbytheideaofgeneralizedmodelinginmanufacturingsystemsengineering,fromsixaspectssuchaselectronicbusinessmodel,systemarchitecture,productionlifecycle,manufacturingactionstatusandsoon,westudiedthesystemstructureandcharacteristicsoftheCM.OnthisbasisthispaperproposesadesignmethodofmodelbuildingforCMapplications.Inthiswayasaguide,consideringthemechanicalprocessingfieldcharacteristicsihavebuiltaCMserviceplatformsystemformechanicalprocessing,anditsoperationmodeisdesigned.(2)Byresearchingonthecharacteristicsofmanufacturingresource,capabilitiesandservicesunderCMenvironment,thispaperproposedalogicalrelationalmodelcomprisingmanufacturingresource,capabilitiesandservices.Twomodelingprinciplesofmanufacturingserviceswereproposedonthisbasement,whichleadtoposingademandhousingmodelonabstractmanufacturingtaskandaconstructingmodeofmanufacturingserviceinformationmodelonthebasisofdemandhousingmodel.Onthebasisofthismodel,thepaperdesignedmodelsorientingmulti-granularitymanufacturingtaskandmanufacturingservicesonprocess-leverandpart-level.Finally,thepaperproposedarchitectureandconversionprincipleofmanufacturingserviceswhichwasencapsulatedasAgent.(3)ThepaperfocusedonCMservicesofmachining,andposedaservicemethodofmachining-orientedCMsystemwhichconstructedamulti-granularitymanufacturingserviceestablishingframeworkwithamainconstructionofAgentbytheuseofmulti-Agenttechnology.ThepaperproposedadiscoveryprocessbyconstructingMulti-Agentinteractionprinciple.Combinedwiththequestionofstudyfield,thepaperconstructedasimulationenvironmentorientingprocess-levelandpart-lever,analyzedthedifferencebetweentheresourceandserviceundercurrentCMenvironmentthroughtwosetsofsimulationexperiments,andshowedsuperiorityandpracticalityofthemethod.(4)Theoptimizationissueforthemachiningofmulti-granularitymanufacturingserviceswasanalyzed;theoptimizationdescriptionoftheproblemfortheprocess-level,part-classservicewasdefined;amulti-granularitymanufacturingservicesoptimizationmodelinmachiningunderCMenvironmentwasproposed,whichconsidersnotonlythelogisticsimpactbetweenserviceside,butalsoconsideringthelogisticschainaffectbetweenthecustomerservicesideofthefirst,thelastservicesidewithcustomers,toIV
英文摘要buildamorerealisticmathematicaloptimizationmanufacturingservicesmodel.Inordertosolvethemulti-objectiveproblem,themulti-objectiveproblemwasconvertedintoasingleobjectiveproblembyusingapriorityconversionmethod.Ontheanalysisofavarietyofintelligentalgorithm,animprovedparticleswarmalgorithmwasproposedtosolvethemulti-granularityoptimizationmanufacturingservicesproblem.Finally,thesuperiorityofthemodelandtheeffectivenessofthealgorithmwereanalyzedbysimulationmodelsinthisarticle.(5)Afteranalyzingthecurrentmachiningservice-orientedplatform,thetargetanalysisofmachinedcloudservicesplatformwascarriedoutbasedontheserviceplatformframeworkproposedinthispaper.Usingrapidapplicationengineeringguidelinesasdevelopmentmethods,aCMprototypesystemforthemachiningwasdesignedincludingitsmainbusinessprocessesandcoredatabases.Andthemainpageofthesystemwasdevelopedbyusingthedevelopmentframework,suchasJoomla.Insummary,thispapercomprehensivelyanalyzedtheresearchbackgroundofCM,theresearchprogressofCMinrecentyearsisreviewed,andthecurrentmainproblemsinresearchofCMwerepointedout.Theissues,suchas,thestrategyofCMoperationmode,thedigitaldescriptionofmanufacturingresources,thediscoveryandoptimizationofmanufactureservices,andprototypesystemdevelopmentforspecificareaswerestudied.ThestudyenrichesthecurrentCMresearchresults,andprovidesareferencesolutionforthedevelopmentofCMsysteminspecificareas.Keywords:Cloudmanufacturing,Mechanicalprocessing,Servicemodeling,Multi-Agent,ParticleSwarmOptimizationV
重庆大学博士学位论文VI
目录目录中文摘要..........................................................................................................................................I英文摘要.......................................................................................................................................III1绪论.........................................................................................................................................11.1云制造研究背景.......................................................................................................................11.2云制造.......................................................................................................................................61.3云制造研究现状.......................................................................................................................91.3.1国外相关研究..................................................................................................................101.3.2国内研究进展..................................................................................................................101.3.3存在的问题......................................................................................................................161.4论文课题来源.........................................................................................................................171.5研究内容及组织.....................................................................................................................181.5.1研究内容..........................................................................................................................181.5.2组织结构..........................................................................................................................181.6论文研究意义.........................................................................................................................201.7本章小结.................................................................................................................................202云制造系统模型研究.......................................................................................................212.1云制造是制造系统工程.........................................................................................................212.2多维视角的云制造系统研究.................................................................................................222.3云制造应用系统设计方法.....................................................................................................332.4面向机加工的云制造服务平台.............................................................................................352.5本章小结.................................................................................................................................393机加工中的制造资源服务化研究............................................................................413.1制造资源/能力/服务逻辑关系...............................................................................................413.2云制造中制造服务建模方法.................................................................................................433.3机加工中制造任务和服务模型.............................................................................................463.4服务模型与Agent模型映射研究.........................................................................................543.5本章小结.................................................................................................................................614基于多Agent系统的机加工服务发现研究.......................................................634.1多Agent系统.........................................................................................................................634.2多粒度制造服务发现框架.....................................................................................................64VII
重庆大学博士学位论文4.3发现框架中的Agent建模.....................................................................................................654.4多粒度制造服务发现流程.....................................................................................................744.5基于JADE的服务发现实验................................................................................................774.6本章小结.................................................................................................................................915机加工中的制造服务优选研究.................................................................................935.1机加工中的制造服务组合.....................................................................................................935.2多粒度制造服务优选建模.....................................................................................................955.3基于改进PSO的算法设计...................................................................................................985.4基于Matlab的服务优选实验............................................................................................1025.5本章小结................................................................................................................................1116面向机加工的云制造服务平台原型系统开发...............................................1136.1现有类似平台分析...............................................................................................................1136.2原型系统设计.......................................................................................................................1146.3原型系统...............................................................................................................................1206.4本章小结...............................................................................................................................1287结论与展望..........................................................................................................................1297.1主要结论...............................................................................................................................1297.2研究展望...............................................................................................................................130致谢....................................................................................................................................133参考文献....................................................................................................................................135录.......................................................................................................................................143附A博士期间参与科研项目情况.................................................................................................143B博士期间发表论文和专利情况.............................................................................................143VIII
1绪论1绪论本章内容导读：本章从全球经济背景、时代消费需求、我国制造业转型、信息技术发展等方面分析了云制造研究背景，阐述了云制造概念、运行原理、基本特征等，从国内外学术界、产业界两个角度梳理了云制造的研究进展与现状，并指出了当前云制造理论研究存在的问题，介绍了本论文的课题来源、研究内容、论文组织结构、论文研究意义等，最后对本章的主要内容进行了小结。1.1云制造研究背景自上世纪70年代以来，世界经济结构发生了深刻的变革，工业革命[1]以来长期占据主导地位的制造业在西方国家国民经济中的比例日渐减少，而各类新兴、门类繁多的服务业得到了蓬勃发展。在西方发达国家中，服务业已经逐步取代了制造业成为经济结构中的主要部分。JacquesN的研究指出，服务业在发达国家中的占据比例已经超过了2/3的份额[2]。在新型经济体国家中，服务业同样得到的飞速发展。据世界银行数据显示(图1.1)，自1970以来全球服务经济比例呈现出快速增长的势头，服务业产值在各国国民经济结构中的比重不断攀升，逐渐成为许多发达国家的主导产业。9080UnitedStates70UnitedKingdom60Germany50403020100FranceJapanRussianFederationIndiaBrazilChina图1.1世界主要经济体服务业占GDP比重Fig.1.1TheproportionofserviceindustryinGDP(数据来源：WorldBank,http://data.worldbank.org)截止到2009年的统计数据，主要发达国家美国、日本、德国等的服务经济比例都超过了70%，其中美国和英国已经接近80%。主要发展中国家的服务业比重1
重庆大学博士学位论文也都超过了50％，并呈快速增长态势。所以说，从全球经济形态的比例看，当今世界已经进入了服务经济(ServiceEconomy)[3]时代。服务经济时代的到来进一步加速了社会化大分工，相互服务化成为推动商品经济繁荣的重要手段，丰富了社会物质产品的生产与消费。从市场供求关系的角度看，全球经济已经进入买方市场（西方发达国家已经全面进入，发展中国家正在进入初级买方市场）。传统工业时代对产品的数量、质量、寿命等的关注逐渐转为对产品背后所拥有的价值带来的整体满足感的关注[4]。在经济全球化和互联网时代，客户的消费呈现更加多元化的特征，这种多元化不仅体现在对产品功能和质量提出了更高要求，对产品的外观、形状、颜色、质感、流行性、文化属性等都提出了更多的要求，呈现出个性化需求[4]，比如iPhone手机就是近年来典型代表产品。上述变化正在随着“私人定制”的模式发展，消费者将成为产品研发、生产源驱动力，“定制”会是主流的商业模式。换个角度，从卖方(提供各类产品的制造企业)角度看，消费的多元化、需求的个性化直接导致了传统大批量生产模式已经不能适应产品及时更新换代的需求，需要制造企业不断提高综合竞争力，以最短的交货期、最优的产品品质、最低的产品价格和最好的服务，才能占领市场，赢得竞争。图1.2为产品需求特征变化与制造企业竞争要素关系。企业竞企业群知识集成争要素企业集成优化生命周期服务、及时按需服务企业过程集成优化ASP、敏捷制造、现代集成制安全可靠服务、优质廉价服务企业信息集成优化过程集成、DFX、并行企业造、企业内外资源集成等信息集成、计算机辅助制造计算机辅助管理产品设计中的各串过程并行化异构环境和子系统信息集成时间、成本、质量、服务、环境、知识交货期、成本、质量时间、成本、质量、服务、环境成本、质量产品需求特征变化80年代以前90年代初期90年代末期21世纪图1.2产品需求特征与竞争要素映射关系示意图Fig.1.2Mappingrelationshipofproductdemandandcompetitiveelement从图1.2可见，今天的产品竞争已经不可能是单独企业与单独企业的竞争，这要求在产品需求分析、设计、加工、销售、回收等全生命周期的各个阶段相的关企业在更大范围内协同，不同的企业应注重自身的核心竞争力，共同为消费者提供满足其需求的产品。反过来，这客观上促成了产品需求分析、设计、制造等整个产品生命周期的各个环节中的各种生产活动的社会化分工，需要更多相互服务，形成生产型服务[5]，最终提供更多优质的社会产品。在全球经济服务化大背景下，全球日益竞争的商业环境下，具体到我国国情而2
1绪论言，我国正处在工业化中后期，经过了近35年的改革开放，制造业得到了充分发展的同时也开始遇到了不可避免的瓶颈。回顾历史的主要经济体产业转型可以发现：从制造业转向服务业是一种自然的经济过程，如图1.3所示。转出前：18世纪左右，制成品占世界1/3以上转出后：本国制造业老化，缺乏竞争；伦敦变成金融中心转移时间：19世纪末-20世纪初转出前：经过两次世界大战，制造业占世界一半以上转出后：70年代制造业出现危机；80年代建立“先进制造计划”，成为高技术制造业国家转移时间：20世40年代转出前：日本、东德制造业能力相对超过美国制造业转出后：德国、日本机械、电子制造业世界领先；日本泡沫经济转移时间：-20世纪60、70年代转出前：劳动密集工业制造业转出后：在电子、软件等行业领先转移时间：-20世纪80-90年代转出前：劳动密集工业制造业、人口红利、资源减小；部分高技术制造尚未领先转移时间：？？？图1.3近代历次制造业转型示意图Fig.1.3Thepreviousmoderntransformationofmanufacturing(信息来源：百度百科等)从上述主要经济体的制造业转型中可见：①制造业是一个国家的基本实力；②在转型后总沉淀下部分先进制造行业；③每当制造业转型发展到一定程度时，容易有分化和转移危险(①和②为何哲等观点，③郎咸平观点)。同样，我国制造业发展是在特定的国际背景、国内环境下产生的，其制造业表现为以下几个特点：①横向大而不强，纵向相对也不强。一方面中国制造业总体处在利润最低点（图1.4），另一方面，从历史的角度看，中国当前的制造业规模远不及英国、美国和日本在鼎盛时期所占的世界份额(图1.5)。②核心制造技术尚未全面掌握。先进制造技术依然处于跟踪研究的阶段，比如在高端数控机床、精密仪器、纳米制造、3D打印等方面。③传统制造业模式弃之可惜，不弃发展空间已经越来越小。其中相对廉价的劳动力成本是我国现行制造业模式下最主要的特点，美国波士顿咨询公司发布报告表示，到2015年中国的劳动力成本将只比美国低5%—10%，图1.6是其公司统计的中国劳动力成本近年来的变化趋势。3
重庆大学博士学位论文60.00%50.00%40.00%30.00%20.00%10.00%0.00%20世纪中叶＞50.00%19世纪末20世纪七八十年代201011.00%中国25.00%15.00%英国美国日本制造业份额比例图1.4中国制造业在微笑曲线的位置图1.5典型制造业大国鼎盛时期制造业份额Fig.1.4China'smanufacturinglocationFig.1.5Manufacturingproportionofmanufacturingpower(图片来源：“十二五”制造业信息化工程规划)(数据来源：kendedy，bellon等，整理自何哲)[4]图1.62005~2013中国人力成本变化Fig.1.6Thelaborcostchangeofchinafrom2005to2013（图片来源：http://wallstreetcn.com/node/55139）2013年末，我国已经超过美国成为最大原油进口国[6]，原油进口已经超过50%。多年来以消耗自然资源、污染环境为代价的发展已经使得中国大部分地区的环境遭到严重破坏，比如近年来的雾霾就是集中体现，环境保护已经迫在眉睫。此外，经历2008年的金融危机，以美国的再工业化、欧洲实体经济复苏计划、日本安倍经济学第三支剑等以制造业为主的战略举措都是致力于经济结构再平衡。以东南亚、南美洲为主的新型经济体以更低廉的制造成本，正在替代中国廉价制造业。这些外部环境加剧了我国制造转型升级的必要性和紧迫性。综上，全球制造业竞争新格局已经形成，我们如果要继续发展传统制造业，势必会增加各种制造问题，客观上也后劲不足；另一方面如果按照传统经济转型模式，则我国的制造业将面临比英国、日本等更加复杂的综合问题。所以必须走一条创新的制造业转型模式，既不能继续保守的发展传统制造业，也不能照搬国外的制造业转型方案。4
1绪论为了解决我国制造业转型升级的突出问题，国家从“十六大”[7]以来提出了以信息化带动工业化的战略规划，“十八大”[8]进一步提出了工业化和信息化深度融合的指导思想。具体到实施层面，以制造业信息化为特征的制造业转型升级已经持续多年。制造业信息化的实现途径主要是将信息的采集、传播、加工、挖掘、应用技术应用到传统产品制造生命周期中的各个环节，实现信息技术与制造技术的全面融合。通过制造信息化使企业内部的物流、资金流、能量流、知识流、服务流(六流)集成优化，改善产品(P)及其开发时间(T)、质量(Q)、成本(C)、服务(S)、环境清洁(E)和知识含量(K)，从而实现制造数字化、集成化、协同化、网络化、敏捷化、服务化、智能化、绿色化，提高企业(或集团)的敏捷性、柔性及健壮性，达到增强企业(或集团)的市场竞争能力。虽然自上世纪90年代以来，美国等发达国家就提出了敏捷制造、网络化制造、全球化制造、制造网格等一批信息化制造先进理念或模式。经过近25年的发展，上述制造信息化在解决制造“数字化、集成化、协同化、网络化”问题上取得了一定的研究和应用成果，但要进一步扩大并深化应用，从而取得显著的经济效益，上述的先进制造模式无论在技术上还是运营模式上都存在着一些难以克服的问题，特别是在商业模式、资源共享、安全等问题上存在诸多需要解决的难题。近年来以云计算[9]、物联网[10]、移动互联网[11]、大数据[12]技术等为代表的新一代信息技术[13]的广泛应用对传统行业产生了深刻的影响。各行业正在经历一场以信息技术为核心的产业变革。首当其冲的就是传统媒体业，其次是零售业，以及金融业、教育行业等。可以说，传统行业正在被互联网化(IT化)。从产业结构角度看，IT化比较成功并且影响人们生活较深的主要集中在第三产业，对于占有重要份额的制造业而言，信息技术的影响力远未释放。因此，信息技术对制造业的互联网化问题成为近年来重要的研究课题。正是在全球经济服务化的大时代背景下，在人们个性需求急剧膨胀的社会环境下，在我国制造业转型的客观需求与主观愿望的促进下，在以新一代信息技术革命的推动下，一种面向服务的新型网络化制造模式——云制造[14]产生了,图1.7是云制造产生、研究背景示意图。5
重庆大学博士学位论文个性需求急剧膨胀（社会生活背景）我国制造业转型升级（我国国情）全球经济服务化（大时代背景）新一代信息技术革命（技术发展）云制造图1.7云制造产生、研究背景示意图Fig.1.7Generationandresearchbackgroundofcloudmanufacturing1.2云制造关于对云制造的理解，目前尚未有统一的定义。文献[15]中给出了比较全面的云制造定义：“云制造是一种基于网络(如互联网、物联网、电信网、广电网和无线宽带网等)的、面向服务的智慧化制造新模式，它融合发展了现有信息化制造(信息化设计、生产、实验、仿真、管理和集成)技术与云计算、物联网、服务计算、智能科学和高效能计算等新兴信息技术，将各类制造资源和制造能力虚拟化、服务化，构成制造资源和制造能力的服务云池，并进行统一、集中的优化管理和经营，用户只要通过云端就能随时随地按需获取制造资源与能力服务，进而智慧地完成其制造全生命周期的各类活动。”本文认为：云制造是以云计算为代表的新一代信息技术与制造业相融合的基础上形成的一种新型的网络化制造模式。它通过对现有网络化制造与服务技术(制造网格、虚拟制造、分布式数控、ASP、SasS)等进行延伸和变革，将各类制造资源(设备、软件、模型、数据、知识)等虚拟化、服务化，并进行统一的、集中的智能化管理和经营，通过网络为制造全生命周期过程(设计、仿真、加工、试验、维护、销售、采购、管理)提供可随时获取的、按需使用的、安全可靠的、优质廉价的各类制造服务。①云制造运行原理据云制造的概念以及云计算商业模式，目前流行的云制造运行原理如图1.8所示。从图中可见，云制造中存在三类角色，制造服务请求者、制造服务提供者以及云平台运营者。制造服务提供者即提供各种广义制造资源、制造能力的用户(各类制造企业或个人)，制造服务请求者即是需要某种制造资源、制造能力的用户(各类制造企业或个人)。云平台运营者即是构建、管理、维护整个云制造系统的用户(一般指企业)。6
1绪论运营者云平台发现布接发制造服务索入搜全生命周期制造活动硬件模型知识数据对应多粒度制造活动软件...服务请求者服务提供者图1.8云制造运行原理示意图Fig.1.8Cloudmanufacturingoperationprinciple制造服务提供者将面向产品全生命周期的各类制造资源(硬件，比如各种制造装备等；软件，比如各种专业设计软件、仿真软件等；模型、数据、知识等广义制造资源)通过感知、虚拟化等技术，以服务的形式驻留在云平台中。制造服务请求者将面向产品生命周期各个阶段制造需求或不同粒度制造服务需求提交到云平台，搜索或发现已经存在于云平台的制造服务。用户在充当制造服务提供者与制造服务请求者的角色的时候是动态变化的，当向外提供制造服务的时候，就是云制造系统中的制造服务提供者，当向外获取制造服务的时候就是制造服务请求者。云平台运营者主要实现对云平台的高效管理、运营等，协调制造服务请求者和制造服务提供者的关系，可根据资源使用者的应用请求，动态、灵活的为资源使用者提供服务。云制造运行核心是实现制造服务的在供需之间的流通，其运行本质上就是实现制造即服务的过程。②云制造体系结构结合云制造运行原理和文献[14]对云制造体系结构的阐述，本文总结了如图1.9所示的云制造体系结构，该结构共5层次，分别是物理资源层、虚拟资源层、核心服务层、应用接口层、应用层。7
重庆大学博士学位论文论证服务设计服务仿真服务加工服务管理服务...应用层门户移动终端PC终端...专业终端应用接口层分布式仿真工具数据接口订单管理发布接口...发现接口企业ERP接口人机接口通用接口...核心服务层云调度云监控云搜索云用户...云数据云系统管理...云发布云标准化云安全资源封装资源封装资源接入资源描述...资源管理虚拟资源层虚拟资源技术资源模型资源知识资源...算法资源人力资源设备资源物料资源计算机资源...各类物理资源终端接口资源层终端接口终端接口...制造设备类服务器类PC类图1.9云制造体系架构Fig.1.9Cloudmanufacturingarchitecture其中，(1)物理资源层：该层资源通过嵌入式云终端技术，将各类物理资源接入到网络中，形成云制造虚拟资源，为云制造虚拟资源封装和云制造资源调用提供接口支持。(2)虚拟资源层：该层主要是将接入到网络中的各类制造资源汇聚成虚拟制造资源，并通过云制造服务定义工具、虚拟化工具等，将虚拟制造资源封装成云服务，从而发布到云层中的云制造服务中心。(3)核心服务层，又称云层。该层主要实现制造云服务的综合管理，提供各种核心服务和功能，包括面向云提供商的云服务标准化与测试管理、接口管理等服务；面向云服务运行商提供用户管理、系统管理、云服务管理、数据管理、云服务发布管理服务；面向云用户提供云任务管理、高性能搜索与调度管理服务等业务。(4)应用接口层：该层主要是面向特定制造应用领域，提供不同的专业应用接口以及用户注册、验证等通用管理接口。(5)应用层：该层面向制造业的各个领域和行业，包括汽车、家电、新产品开发等。不同行业用户只需要通云服务门户网站、各种用户界面(包括移动终端、PC终端、专用终端)就可以使用云制造服务中心的云服务。③云制造特征李伯虎等人认为云制造技术主要有六个特征(见文献[15,16])。归纳起来如下：(1)8
1绪论制造资源和能力数字化。即将制造资源和能力的属性和静态、动态行为等信息的数字数据模型以进行统一的分析、规划和重组处理。(2)制造资源和制造能力物联化。采用物联网和CPS技术等信息物理融合新技术，将制造资源和能力全系统、全生命周期、全方位的透彻的接入和感知，支持全生命周期的活动。(3)制造资源和制造能力虚拟化。通过虚拟化技术，把物理制造资源构成多个相互独力的封装好的虚拟器件，多个物理制造资源和能力也可以组合成一个更大的系统。(4)资源和能力的协同化。通过标准化、规范化、虚拟化、服务化及分布/高效能计算等信息技术，形成彼此间可灵活、互联、互操作的“制造资源/能力即服务”模块。这些云服务模块能够实现全系统、全生命周期、全方位的互联、互通、协同，以满足用户需求。(5)制造资源和能力服务化。制造云中汇集了大规模的制造资源和能力，先对其进行虚拟化，再通过服务化技术进行封装和组合，形成制造活动所需要的按需使用的服务。(6)制造资源和能力的智能化，就是通过智能化的技术来支持整个系统两个智能化，一个是制造全生命周期活动的智能化，一个是制造资源能力本身有一个生命周期。本文认为：云制造首先是面向服务的制造，也就是说云制造模式是服务型制造[17]的具体体现，这种模式将实现面向服务的制造和基于制造的服务。其次，云制造是借助新一代信息技术来实现制造协同的网络化制造模式，其融合了当前的网络化制造、制造网格、敏捷制造的思想。通过网络来实现产品研发制造等的协同本身就是网络化制造，而当每次执行具体的协同任务时，又是有限协同体聚集来完成某制造任务，体现了分散资源集中使用，也就是制造网格的思想。当外部环境(需求)变化时候，云制造又通过丰富的集中云资源，实现最佳资源组合，实现虚拟集中资源分散使用，以最优的系统组成来适应外部环境对制造企业的影响，这又体现了敏捷制造的思想。云制造在运行过程中将传统制造以能量驱动改变成以信息驱动的模式，通过对信息的自动化处理来实现制造各个要素的组合，这又体现了智能制造的特点。总之，云制造的本质是通过盘活制造资源存量、实现制造资源高效整合，提高整个社会制造资源的利用率，降低社会整体的制造资源使用成本，形成敏捷化的虚拟制造环境，打造智能化云服务平台，最终实现绿色制造。所以，本文认为云制造体现了制造的服务化、网络化、协同化、敏捷化、智能化、绿色化。1.3云制造研究现状云制造是我国科研人员提出的具有战略意义的制造新模式。4年多来，该理念得到了国内外专家学者、科研人员、政府机构的高度评价和积极研究。总体上看，国外目前还处在对云制造概念的认识理解阶段，国内则在北京航空航天大学、重9
重庆大学博士学位论文庆大学、清华大学等高校的持续研究下开展了诸多丰富的理论研究，在襄阳、佛山等地方政府的政策支持下开展着云制造模式“落地”的相关产业化研究。1.3.1国外相关研究随着国内学者在国际期刊上发表云制造的相关研究，云制造吸引了欧盟、新西兰、美国等地区、国家的研究兴趣。国外最早介绍云制造的是新西兰奥克兰大学的XunXu。在其《Fromcloudcomputingtocloudmanufacturing》[18]一文中介绍了云计算对工业领域产生的变化，接着介绍了云制造的基本思想、体系结构、技术构成等，同时分析了部分云制造原型系统，该团队还设计了一个名为ICMS(Cloud-basedmanufacturingsystem)的云制造原型系统[19]院的DazhongWu等[20]究建议，并且该团队在2012年提出了一种类似于云制造的基于云计算的设计和制造模式(cloud-baseddesignandmanufacturing(CBDM))[21-23]。美国佐治亚理工学分析了云制造的策略、典型技术、商业应用情况并给出了研，从产品生命周期的角度看，该模式主要面向产品设计和加工环节，可以纳入云制造系统之中。B.M.Li等[24]针对单件生产(OKP)模式下产品设计过程中数据互操作和兼容性问题，引入云制造思想，提出了一个基于STEP标准的产品数据/知识模型。世界著名的3D打印专家美国康奈尔大学HodLipson教授在《Fabricated：TheNewWorldof3Dprinting》[25]中指出：云制造是一种取代大规模生产的新生产方式，是一种分散式和大规模批量式并行的生产模式。该书中分析了云制造与3D打印技术的结合，认为3D打印是云制造应用模式的催化剂。2013年欧盟第七框架计划(FP7)启动了一个新的云制造项目“CAPP-4-SMEs”，在该项目中正式使用“CloudManufacturing”(云制造)的提法[26]。2014年，美国白宫公布了一项新的数字制造与设计创新机构的资助计划[27]，预计耗资3亿2千万美元。该计划拟从轻型现代金属制造着手，创建连接个人、公司、机器和工厂的网络，实现实时合作和在线数据分析。其思想与云制造类似，都是希望实现资源的共享、高效整合，实现制造质量、效率的提升。上述学者、机构对云制造的关注、理解与探索为云制造研究在国际上提供了学术窗口。1.3.2国内研究进展相比国外对云制造的初步了解，国内的高校、研究院、政府部门则开展了丰富的云制造理论研究。下面将首先按学术文章公开发表的时间为序，评论具有代表性的研究成果，随后归纳、概括云制造研究进展，并分析云制造研究的进步与不足，为本文所要研究内容做铺垫。①典型研究成果2010年初，李伯虎、张霖、王时龙等人在《计算机集成制造系统》发表了一篇名为《云制造——面向服务的网络化制造新模式》[14]标志着云制造理论研究的10
1绪论开始。该文章详细阐述了云制造的定义、体系结构、关键技术组成以及一个云制造典型案例。该论文为云制造的研究提供了宏观的内容、方法和途径，起到了引领云制造研究热点的重要作用。随后张霖等[28]提出了“制造云”的概念并分析了其构建过程，并提出了云制造环境下的一种资源分类方法，提出了制造能力元描述模型。这些云制造的基本概念和模型为后续的研究提供了重要借鉴意义，但是其关于资源分类是从主体属性的角度去描述并归类，实际上的制造服务过程是复合资源共同完成的，所以该文的资源分类不能很好的映射云制造环境下的制造资源。顾新建等[29]提出了利用成组技术来实现云制造中产品信息化方案，提出了一种面向云制造的成组技术特点和技术路线。该方法为云制造中制造信息编码提供了一种有意义的尝试，特别是对产品模型的编码研究将有助于云制造中的任务和资源ID编码的设计。2011年，但昭学等[30]在分析了广东省模具行业的现状基础上，提出了采用云制造思想构建面向模具行业的云制造服务平台架构，并探讨了该平台的运作模式，但是缺乏对任务和资源等的信息化描述方法。孟祥旭等[31]在前期的云制造基础上，近一步分析了云制造的内涵与典型技术特征，提出了一种新型的云制造服务支撑系统架构。文中对云制造支撑技术，特别是云服务交易技术方面的阐述有助于云制造服务平台交易功能的软件开发。贺东京等[32]围绕复杂产品设计存在的问题，提出了基于云制造模式的复杂产品协同设计方法。该文中详细介绍了其协同设计架构和运行流程，为开展云设计提供了一种实施方案，但是文中并未提到协同服务者是如何组建的，即任务发起者是如何搜索并找到最佳的合作者完成协同任务。尹超等[33]分析了中小制造企业转型问题，提出了构建中小企业云制造服务平台，给出了共性关键技术体系框架。战德臣等[34]从集团企业资源整合的角度，提出了面向制造及管理的集团企业云制造服务平台。分析了面向制造及管理的集团企业云制造服务系统、体系结构与核心技术。上述两者的研究对后期开发类似平台有一定借鉴意义。尹胜等[35]从外协加工入手，采用本体建模方法建立了外协加工资源和需求信息的本体模型，研究了外协加工资源Web服务交互与组合机制，给出了业务流程和案例分析，但是其需求和资源本体模型中考虑的参数较少，比如其资源发现过程中并未考虑物流影响，与实际应用尚有差距。任磊等[36]研究了云制造中资源虚拟化方法，提出了一种五层云制造资源虚拟化框架，并分析了虚拟化支持下的云制造关键技术。需要说明的是，硬件资源的虚拟化主要是从数据传输与采集的角度提出了利用物联网技术来实现信息集成，真实环境下的制造资源比如机床等是分布在不同企业，这些资源的信息采集与集成受企业内部信息管理约束，不是所有信息都上传到云平台。李伯虎等[16]通过对前期云制造的理论研究与实践，再次分析了云制造的内涵和关键技术构成，介绍了前期的两种典型云制造11
重庆大学博士学位论文服务平台研究情况，其中，在该文章提出的云制造实施的总体指导思想——“需求牵引、技术融合、自主创新、应用示范”为云制造应用模式的实施提供了重要的指导意义。陶飞等[37]阐述了云制造模式的基本特征，提出了制造云服务概念，对云服务组合的关键问题进行了研究。该文中的云制造特征分析对于构建云制造功能模块具有参考价值。张霖等[38]分析了几种典型先进制造模式的提出背景、概念及研究现状,论述了云制造与相关先进制造模式的联系和区别。马翠霞等[39]提出了云制造环境下普适人机交互技术的研究框架,对关键技术进行了分析。范文慧等[40]提出了一种基于联邦模式的云制造集成体系架构，该模式试图建立不同云平台的信息集成，构建可以动态变化的云制造系统。2012年，LailiY等[41]提出了云制造中计算资源优化配置模型，设计了一种改进免疫算法来求解该模型。该模型为云制造环境下海量数据的计算提供算法支持。高一聪等[42]提出了基于模糊积分方法的云制造资源匹配方法，但是该方法只谈到如何实现设计资源的资源匹配问题，并不适用于加工环节的设备资源匹配，特别是对于工件转移存在物流的情况下。随后其团队[43]又提出了一种基于多域递归的云制造虚拟服务资源组建方法，并对设计阶段的服务组建开展了仿真实验，分析了其算法有效性和实用性。罗贺等[44]研究了云制造环境下服务评估方法，构建了一个评估指标体系，采用网络层次分析法求解该模型。云制造中服务评价是整个云制造运行的重要组成部分，该论文为这方面的研究提供了一个研究方向。尹超等[45]研究了云制造环境下基于Web服务本体描述语言的需求与服务的匹配方法，但是该文中所提到的参数过于简单，并不能全面反映需求信息和资源信息。战德臣等[46]借鉴成熟度模型思想提出一种制造服务成熟度模型,详细分析了其特征，并阐述了与云制造的关系。该文的研究拓展了云制造作为服务型制造的内涵。李孝斌等[47]提出了一种面向机床加工的云制造服务平台，该系统的主要特点是实现了底层加工装备的物联化接入并设计了一种运行模式。甘佳等[48]提出了一种云制造运行环境下的多主体之间的信任评估方法，设计了其评估算法。不足的是，该文中并未提出参与评估的参数数据类型和名称，这是云制造服务评价的关键。杨晨等[49]提出了提出云仿真中的协同仿真支撑系统框架并分析了该框架的核心服务内容，在仿真环节的应用提供了一种云制造服务模式。李向前等[50]就集团企业知识服务问题构建了基于云制造模式的知识服务应用模式并开发了一个原型系统，这对集团企业转型为知识服务提供商是一个很好的发展方向。李瑞芳等[51]就云制造环境下制造装备资源感知与接入问题，探讨了制造装备状态感知、物联与面向云制造服务平台的接入适配方法，该论文的研究方向为云制造中的设备物理接入提供了技术支持。姚锡凡等[52]从软件开发的角度提出了面向云制造的服务架构及应用系统开发环境。罗永亮等[53]深入分析了云制造中制造能力的内涵，构建了制造12
1绪论能力多维信息模型，给出了制造能力描述框架。李伯虎等人[15]再次就云制造的典型特征、关键技术与应用情况进行了详细解析，这对云制造的进一步深入研究起到了重要推动作用。王洁等[54]从数据挖掘的角度提出了一种并行频繁模式增长算法用于云制造环境下的海量数据分析，该文侧重点在纯数据分析，并未涉及到云制造的基本特点，但是对云制造服务平台开发中的后台算法设计具有一定参考价值。王时龙等[55]针对机加工领域的云制造模式，研究了云制造环境下的资源优化组合，该模型中考虑了物流对目标函数影响。钟小勇等[56]采用物联网技术将云制造中的制造资源进行物联，为其他信息化管理系统决策分析提供了数据支持。王时龙等[57]从云制造应用模式构建的角度，分析了构建云制造应用模式的策略思想，并提出了一个面向区域经济体的云制造应用模式框架，该文中对应用模式的探讨对开展具体的云制造应用模式具有一定的指导意义。2013年，黄必清等[58]详细介绍了一个面向中小企业的云制造服务平台并介绍了应用情况，该平台由北京恩维协同科技有限公司负责开发并运营。王平等[59]研究了云制造环境下的人机交互模式，提出了一种改进的谱减法用于语音识别。王学文等[60]将云制造模式引入到煤炭行业装备制造，提出了一个面向煤炭行业装备制造业的云制造服务平台。郭伟等[61]提出了一种基于ＲＳ与ＡＨＰ的中小企业云制造模式下多服务主体信用评价体系构建方法，该研究为云制造信任评估体系提供了有意义的参考。尹翰坤等[62]提出了一种面向汽摩零部件新产品开发的云制造服务平台，提出了其总体框架并分析了关键技术构成，开发了部分原型系统。康玲等[63]针对云制造底层加工装备的资源发现问题，构建加工装备本体模型，提出了一种基于本体的加工装备资源发现框架。刘强等[64]根据云制造资源使用方式和访问控制需求，设计了一种云制造服务平台访问控制模型。该研究为云制造中一直存在的安全问题给出了一个有意义的研究方向。姚锡凡等[65]就制造资源虚拟化的实现方法，提出了一种基于CloudSim的实现技术。2014年，台湾的TolyChen等[66]采用优劣势分析法（SWOT）分析了半导体企业运用云制造模式的战略规划，其研究云制造的角度比较独特。ZhenCheng等[67]针对云制造运行中的调度问题，提出分时调度策略，并设计了基于遗传算法的求解方法。XiaoyingYang等[68]以大型装备行业为对象，引入云制造的思想，提出一种面向大型装备行业的云制造运行模式，并设计了一种多级协同机制来解决云制造中的协同问题。Wang,T.等[69]建立了一种基于本体的任务建模框架，从而支持不同企业之间的协同，并开发了一个原型系统。该文中提出的任务模型在后期开发平台时候，对数据库建模有一定的借鉴意义。陶飞等[70]就云制造中资源接入问题，提出了一种5层结构的资源接入模型，并给出了一个原型系统。黄必清等[71]提出13
重庆大学博士学位论文了一种基于服务质量的云服务选择优化模型，并设计了混沌控制优化算法求解该模型，该论文将服务质量参数进入优化模型具有一定进步意义。王时龙等[72]等在分析了当前云制造中优化问题后，提出了一种面向加工环节的制造资源优选模型，并建立基于改进粒子群算法的求解方法。该论文中提出的优选模型更加接近云制造环境下的资源优选模型，具有较高实用价值。郭亮等[73]针对机加工环节的制造服务虚拟化化问题，从需求方的角度提出了一种构建制造服务的方法，该方法对后期的数据库设计具有一定的指导意义。其他文献[74-80]角度研究了云制造，也是值得参考的。②研究成果分析从技术、集成、应用案例通过对云制造代表性研究成果的统计分析发现（表1.1所示），目前云制造的研究主要围绕4个方面开展，包括云制造内涵、特征的研究、云制造核心关键技术的研究、集成技术应用于云制造的研究、云制造应用模式的探讨及应用案例研究。表1.1云制造研究统计Table1.1Cloudmanufacturingresearchstatistics研究方向研究内容代表性研究人员主要研究机构（篇数）北京航空航天大学(7)哈尔滨工业大学(1)山东大学(1)李伯虎等(2010，2011，2012)[14][16][15]、XunXu(2012)[18]、云制造内涵概念、特征的剖析、体系结构等DazhongWu等[20]、张霖等(2010)[28][38]、孟祥旭等[31]UniversityofAuckland,NewZealand(1)、GeorgiaInstituteofTechnology,USA(1)重庆大学(7)、陶飞特征等(2011)[37]、战德臣等(2012)[46]罗永亮等(2012)[53]制造资源B.M.Li等[24]、贺东京等[32]、尹感知、信息建模、资源发现、资源优化方法：人工智能、胜等(2011)[35]、任磊等(2011)[36]、北京航空航天大学(6)LailiY等(2012)[41]浙江大学(3)、、高一聪等云制造核心(2012)[42][43]、郑浩等(2012)[81]、合肥工业大学(1)罗贺等(2012)[44]、尹超等天津大学(1)技术(2012)[45]、李孝斌等(2012)[47]、UniversityofAuckland,NewZealand(1)web语义、甘佳等(2012)[48]、杨晨等智能算法等(2012)[49]、王时龙等、广东工业大学(1)华南理工大学(1)(2012,2014)[55][72]、郭伟等[61]14
1绪论研究方向研究内容代表性研究人员主要研究机构（篇数）康玲等(2013)[63]、刘强等哈尔滨工业大学（1）(2013)[64]、姚锡凡等(2013)[65]等(2014)[67]XiaoyingYang等(2014)[68]、、、江苏大学（1）ZhenCheng太原理工大学（1）清华大学（1）Wang,T.等[69]、陶飞等(2014)[70]、黄必清等(2014)[71]郭亮等(2014)[73]、浙江大学(1)成组技术、物联网技术、数据挖掘、语音识别等顾新建等[29]、马翠霞等[39]、李瑞中国科学院软件研究所云制造集成芳等(2012)[51]、王洁等(2012)[54]武汉理工大学(1)钟小勇等(2012)[56]、王平等首都师范大学(1)技术(2013)[59]华中科技大学(1)西安电子科技大学(1)重庆大学(3)但昭学等(2011)[30]、尹超等广东省机械研究所(1)哈尔滨工业大学(1)清华大学(2)面向集团、面向中小企业、模具行业(2011)[33]、战德臣等(2011)[34]范文慧等(2011)[40]、李向前等(2012)[50]、姚锡凡等(2012)[52]王时龙等(2012)[57]、黄必清等(2013)[58]、王学文等(2013)[82]、云制造模式、应用、北京理工大学(1)太原理工大学(1)华南理工大学(1)台湾FengChiaUniversity（1）航天航空等、尹翰坤等(2013)[62]、TolyChen等(2014)[66]从研究内容的角度看，云制造概念、内涵和特征等方面的研究主要体现在对云制造概念的认识提升和内涵的阐述，特别是李伯虎等人对云制造特征的总结对于开展云制造系统和技术研究具有一定的指导意义。云制造核心技术主要围绕信息建模、资源发现或资源匹配、能力匹配、资源优化组合等开展了系列理论研究。云制造集成技术主要是利用以往的网络化制造中的成熟技术，提升到云制造的技术体系中，表现为集成应用。云制造运行模式、应用等方面主要以面向集团企业、中小企业开展了诸多云制造应用模式的探讨。行业方面，目前研究最多的是航天航空产品、模具行业的云制造应用技术研究和平台开发。从发表的代表性文献看，前期主要围绕云制造的内涵、特征和云制造应用模15
重庆大学博士学位论文式的探讨较多。2012年开始对云制造核心技术的研究逐渐增多，并扩展到云制造相关的集成技术研究。2013年开始逐渐由面向典型行业(航空航天、模具等)的云制造应用探讨及应用案例研究。从研究机构看，主要是北京航空航天大学、重庆大学、浙江大学、清华大学等高校。北航侧重在云制造概念、内涵与特征、关键技术、同时在面向仿真阶段的云制造服务具有一定的应用研究；重庆大学侧重在关键技术的研究和面向机械加工等加工环节的云制造服务模式研究。浙江大学和清华大学则侧重在关键技术和集成技术研究领域。其他高校则涉及到云制造中的部分关键技术或集成技术研究。此外，在各级政府层面，2010年，科技部国家高技术研究发展计划(863计划)先进制造技术领域启动了“云制造服务平台关键技术”项目；2010国家自然科学基金委员会陆续资助了部分云制造相关的青年科学基金；2012年,湖北襄阳与中国航天科工二院签署“云制造”应用推广协议，这也是国内首个地方政府“云制造”应用推广协议；2012年，佛山市政府发起的信息化和工业化融合的战略举措——云制造；2013年，曙光公司与中国航天科工二院举办签约仪式，双方决定围绕智慧城市、云制造等领域展开全面合作。2014年，武汉市公布了“武汉市黄鹤白云计划示范项目（2014）”名单，e-works中小企业云制造服务平台被列入武汉市“黄鹤白云计划”。2014年，长春市启动了“智慧长春”计划，提出了以云制造为核心，推进两化深度融合的“两化融合”工程。1.3.3存在的问题通过对云制造研究的系统分析，本文认为以下几个方面的研究是云制造领域急需解决的首要问题：①面向机械加工领域的云制造模式构建方法问题。云制造本身是个系统工程，在面向具体应用领域的云制造系统开发过程中，目前主要的思路是借鉴前文提到云制造体系结构来构建面向特定领域的云制造系统，导致了提出的云制造系统模型庞大，系统设计与实现难度较大。事实上，云制造本质是实现制造即服务的思想，如何使构建的云制造系统即能符合云制造体系结构框架，又能灵活的体现制造即服务的思想，这是面向具体云制造应用模式系统设计的战略问题，也是云制造从理论走向实践的重要方法问题。其次，云制造与“云计算”最显著的区别在于云制造的目标之一是将实现制造领域的以机床为代表的大量硬件资源深度共享。因此，如何采用云制造模式来实现机械加工领域的云制造模式是当前最为重要的问题。②机械加工领域的制造资源服务化理论问题。当前的云制造理论研究最大问题之一就是何为制造资源服务化，以及如何将制造资源服务化。尤其是在机械加16
1绪论工领域中，存在大量的硬件、软件资源，如何将这些资源进行有效的信息抽象、整合、虚拟化，从而转换为制造服务，当前的研究文献中并未给出整体解决方案，大部分研究仅仅集中在如何进行对资源本身的信息建模。因此，从概念系统研究的角度看，研究制造资源服务化的方法非常必要，是云制造系统构建、底层物理信息抽象的第一步。③面向机加工的制造服务发现方法问题。云制造中的资源种类繁多、提供的服务形式多样，这造成了很难用单一的服务模型来表征各种制造服务特征，也就决定了不同形式的制造服务的发现与其服务模型属性有很大关系。具体到机械加工领域，目前采用基于本体建模方法的资源发现或服务发现较多，这两者的研究主要集中在基于本体的语义建模研究(本体描述语言主要以OWL和OWL-S为主)。这些方法存在三个方面的问题，一方面是基于本体建立的建模本身并没有很好的反映机加工领域的制造服务属性，因为大部分的语义描述主要还是围绕资源自身的属性进行信息化抽象，而不是描述资源能够提供的服务属性；另一方面是本体模型中的知识节点元素并未考虑到加工物品存在物理空间转移的物流因素，所以在发现过程中并不能充分满足实际需求；此外基于本体的系统开发的难度较大（支持本体的软件开发工具尚未成熟），本体模型本质上是知识表达的一种方式，当需求变化后如何进行有效的本体扩展也是基于本体模型的服务发现所面临的难题。为此，针对机加工领域的服务特点，构建面向实际应用的云制造服务发现机制尤为重要，是实现制造即服务的起点。④面向机加工的制造服务优选问题。在加工环节的云制造服务优选或制造资源优选的研究中，目前的优化研究重点侧重在算法改进，而忽略了优选模型本身的建立。部分文献并未很好理解云制造环境下的资源优化组合问题，而是借鉴传统网络化制造中的资源组合模型，将研究重点更多的是改进算法(主要以智能算法为主)，进而提高优化模型的求解质量。但是，基于云制造环境下的资源组合必须结合具体的云制造应用模式而定，之后才构建相应的资源组合模型。实际上目前缺乏对应用模式的深入研究，导致其资源组合模型及其算法实用性不强(比如设计和加工阶段的参数、参数范围等都不是一个类型的概念)。所以，开展云制造环境下的机加工领域优选方法是实现机械加工资源整合的关键使能技术。1.4论文课题来源本文研究课题来源于国家自然科学基金委员会批准资助的第一个云制造领域青年科学基金项目“面向„云制造‟的底层加工装备云端化方法研究”（基金编号：51005260）。17
重庆大学博士学位论文1.5研究内容及组织1.5.1研究内容在云制造基本原理的基础上，通过从电子商务模式、云制造体系结构、产品生命周期等多维角度的云制造系统模型研究，提出云制造应用模式的设计方法，并在此方法上构建面向机加工领域的云制造服务平台系统。针对机加工的云制造服务平台分析，提出面向机加工制造资源的虚拟化和服务化方法，构建面向机加工的制造资源虚拟化、服务化模型。在工序级、零件级等多粒度制造服务环境下，提出面向多粒度制造任务的制造服务发现框架，建立制造任务与制造服务匹配模式，设计多粒度制造服务发现程序，并通过仿真实验分析发现方法的有效性。根据上述多粒度制造服务发现，建立面向多目标的制造服务优选模型，建立其求解算法，并通过仿真实验分析模型性能和算法有效性。在上述理论研究的基础上，借鉴电子商务和社交网络模型，开发面向机加工领域的云制造服务原型系统。1.5.2组织结构论文第一章主要是阐述云制造的研究背景、云制造概述、云制造的国内外研究现状、研究内容等，第二章重点研究从系统工程方法论的角度研究云制造系统模型并提出了一种构建云制造应用系统的方法及本文将要研究的云制造系统，第三章、第四章和第五章是结合本文的所提出的云制造模式开展的关键技术研究，包括制造资源服务化描述研究，制造服务发现研究，制造服务优选研究等，第六章是面向机械加工的云制造服务平台原型系统开发，第七章是论文结论及展望，其组织结构如图1.10所示。18
1绪论云制造研究背景云制造概述绪论第1章国内外研究现状论文课题来源研究内容及意义多维视图的云制造系统研究面向应用模式的云制造系统设计方法第2章第3章云制造系统模型研究面向机械加工的云制造服务平台系统制造资源/制造能力/制造服务概念定义制造服务建模方法机加工中的制造资源服务化研究机加工中制造任务模型和制造服务模型面向机械加工的云制造服务平台关键技术研究模型转换框架多粒度制造服务发现框架基于多Agent系统的制造服务发现研究发现框架中的Agent建模第4章制造服务发现流程工序级和零件级仿真实验研究多粒度制造服务优选问题基于PSO的多粒度制造服务优选研究服务优选数学模型第5章基于改进PSO的算法设计基于JADE的仿真实验研究平台目标分析原型平台软件设计原型平台实现面向机加工的云制造服务平台原型系统开发第6章第7章结论与展望图1.10论文组织结构图Fig.1.10Papercomponentstructure19
重庆大学博士学位论文1.6论文研究意义首先，通过研究云制造应用系统设计方法为构建云制造应用模式提供方法论指导；通过研究制造资源服务化方法为广义制造资源提供虚拟化、服务化技术路线和方法。其次，云制造是借鉴云计算模式的，在云制造中的软件类应用服务更容易借鉴云计算商业模式。不同的是，云制造还有大量的硬资源，特别是加工装备，这是云制造在资源共享方面区别于云计算的重要方面。如何实现加工装备的共享与服务也是当前云制造研究的难点和热点。从宏观角度看，当前我国制造业最大的特点就是依靠廉价的劳动力、透支自然资源以及牺牲环境的代工生产。前文已经提到，这种模式已经越来越没有发展前景。如何实现中国制造向中国智造转型，关键是如何改变世界工厂。为此，本文以机械制造中的机加工为具体研究范围，采用云制造思想，提出面向机加工的云制造服务研究，将为我国制造业转型升级提供理论支持和开发示范。1.7本章小结本章从全球经济特征等4个角度分析了云制造的提出背景，指出了云制造是全球时代背景、市场需求变化、信息技术进步和我国制造业转型趋势下提出了一种新型的面向服务的网络化制造模式。在全面阐释了云制造的概念、特征的基础上，回顾了国内外云制造研究进展与现状，指出了当前云制造研究中急需解决的主要问题，特别是在面向机械加工领域若干关键技术问题。根据课题来源给出了本文的研究内容、研究意义等以及本文的组织结构。20
2云制造系统模型研究2云制造系统模型研究本章内容导读：云制造是借鉴云计算的商业模式并融合近年来信息技术的最新成果而提出的一种网络化制造新模式，其特点是面向服务、基于知识、融合网络。本章在借助制造系统工程中广义建模思想的基础上，从多维视角研究了云制造系统模型，提出了云制造应用系统的设计方法。在此方法指导下，设计了一个云制造应用模式系统——面向机加工的云制造服务平台。2.1云制造是制造系统工程系统工程是一门研究复杂系统的学科[83]，其基本内涵包括以复杂系统为研究对象，以整体最优为目标，采用定量和定性分析方法，跨学科知识融合等。根据系统的类型可以分成各类种类繁多的系统工程学科。随着制造业向高层次发展，现代制造越来越呈现出系统化、综合化、集成化等特点。在此背景下，应用系统工程的理论和方法去解决制造过程中涉及到的综合性技术问题的学科产生了——制造系统工程[84]制造系统工程（ManufacturingSystemEngineering，简称MSE）是由日本京都大学的K.Hitomi教授在上世纪70年代末提出的[85]。。制造业是将资源和能源进行处理，转化为可供人们使用或利用的工业品、消费品的行业，它涉及到大量的行业领域，囊括了大部分工业，如机械、电子、轻工等。传统的理解，制造只是产品的机械加工过程，而制造系统中的制造包括了产品需求分析、设计、加工、检查、销售、回收等全生命周期过程。而系统工程中的“系统”是由相互作用和相互依赖的若干组成部分结合形成的具有特点功能的有机整体。系统强调各个组成要素的有机结合，对外呈现综合性的整体功能。结合“制造”和系统工程中“系统”的概念，可以看出制造系统工程是制造领域的内的系统工程，是多学科交叉的工程，是追求总目标整体最优的工程。根据云制造的概念及其特征可见，云制造是通过汇聚各种资源要素为用户提供按需制造服务，体现了各个要素的有机整合。同时，云制造在实施过程中必然涉及到多学科的管理人员、技术人员的协同工作，此外，云制造的本质是通过对资源的高效整合实现按需（不多不少）的提供制造服务。从云制造的基本概念及理解可见，云制造本身就是一个制造系统，因此，应该按照制造系统工程的角度去研究。为此，本章从系统工程的角度去研究云制造，采用系统分析方法，分解云制造的结构，提出构建云制造系统的基本方法。21
重庆大学博士学位论文2.2多维视角的云制造系统研究根据云制造定义及其文献[15,16]中对云制造内涵、特征的分析，本文以系统工程的角度将云制造视为系统来看待，从电子商务模式(BusinessModel，BM)、系统体系结构(SystemStructure，SS)、产品生命周期(ProductionLifeCycle，PLC)、制造状态空间(ManufacturingActionStatus，MAS)、制造行业粒度(ManufacturingIndustryGranularity，MIF)、制造服务范围(ManufacturingServiceRange，MSR)等6个视角研究云制造的系统结构和特征。①云制造的电子商务模式研究虽然到目前为止，商务模式和电子商务尚未有一个统一明确的定义，但是总体上讲，大体涉及三个方面的内容[86]：商务的体系结构、价值创造、商业策略。其中商务的体系结构中，最简单的分类框架莫过于B2B、B2C和C2C等这样的分类，这也是目前理解电子商务最常见的方式。这种分类框架的核心是基于产品供方、产品需方、产品三角色开展的。借助于该分类框架，本文以“制造服务”为对象，分析云制造的电子商务模式。在文献[14]提到的云制造运行原理中，云制造系统由云提供端，即云制造服务提供方（CloudServiceProvider，CSP）、云请求端，即云制造服务使用方（CloudServiceDemander，CSD）和云制造服务平台（中间件）组成。为了理清三者在具体系统运行中的逻辑地位，将三个组成部分给予定义，如图2.1所示。平台P云平台运营方客户C服务方S需求方提供方云请求端云服务端图2.1云制造系统中三角色示意图Fig.2.1threerolerelationinCMsystem其中，云请求端称为需求方，指向云制造平台提出制造服务请求的用户，一22
2云制造系统模型研究般是指企业级用户，在本文中称为客户（Customer，简写C）。云提供端称为提供方，指提供制造资源和制造能力到云制造平台的用户，一般指企业级用户，在本文中称为服务方（Servicer，S）。云制造服务平台称为运营方，指云制造系统平台的运营服务方，简称云制造平台（Platform，P）。根据上述三者的组合情况，本文提出了云制造的4种电子商务模式，如图2.2所示。平台P服务方S平台P服务方S运营方+提供方运营方+提供方需求方............需求方需求方............提供方客户C客户C客户C服务方SModeⅠ：P&S-TO-CModeⅡ：P&S-TO-C&S平台P客户C平台P运营方+需求方运营方需求方提供方提供方需求方提供方............提供方............客户服务方服务方S服务方SC服务方SS客户CModeⅢ：P&C-TO-SModeⅣ：S&C-TO-C&S图2.2云制造的电子商务运行模式Fig.2.2E-commerceoperationmodeforCM23
重庆大学博士学位论文其中，ModeⅠ和ModeⅡ均属于运营方和提供方集成为一个逻辑角色。ModeⅠ模式下的云制造电商形态表示为P&S-TO-C。从其逻辑关系看，平台运营方和制造服务提供方合并成了一个角色，即云制造平台运营商也是制造资源和制造能力提供商。众多的需求方（即客户）成为该系统中获取制造服务的买家。其物流、能量流、信息流、资金流等往返于两个角色之间。这种电商模式特别适于拥有丰富制造资源和制造能力的大型企业构建基于企业内部或子公司的云制造系统或者提供对外制造服务。若用“制造服务”对比“商品”比较的话，类似于目前主流的京东、亚马逊等网上平台。ModeⅡ模式下的云制造电商形态表示为P&S-TO-C&S。其逻辑角色中，平台运营方和制造服务方依然合并成一个角色，不同的是，该系统中允许另外的制造服务提供方加入该系统中。其主要特点是平台运营商（资源提供者）不仅仅对外提供制造服务，而且还开放自己平台让第三方制造服务方通过其搭建的平台提供制造服务。其物流、信息流等流向包括需求方与平台之间，需求方与第三方提供方之间。这种电商模式一方面适合于大型企业构建云服务，同时允许其他服务方加入到该系统中，特别适合企业集群开展协同制造服务，属于开放平台类型。若用“制造服务”对比“商品”比较的话，类似于目前苏宁云商平台。ModeⅢ模式下的云制造电商形态表示为P&C-TO-S。其中，运营方和需求方合并为了一个角色，众多的提供方作为其对立的交互角色。其主要特点是平台运营商以需求方的角度经营平台，通过平台寻找制造服务方。特别适合大型企业构建自己产品供应商管理及协同研发的云平台，类似于企业网络化供应链管理。ModeⅣ模式下的云制造电商形态表示为S&C-TO-C&S。该模式中，系统三角色分别独立，云平台作为独立的参与组织，物流、信息流等通过平台实现需求方和提供方的交互。此外，由于需求方和提供方的角色是相对的，所以该模式中的客户和服务方也是相对的概念。其主要特点是由第三方运营商管理平台，制造服务需求方和提供方均可以参与其中，并在不同时刻扮演不同的角色。该模式由于完全开放性，能够最大范围内整合制造资源和制造能力。若用“制造服务”对比“商品”比较的话，类似于目前的淘宝网模式。不同的电子商务模式，将直接影响着云制造系统的构建，包括整个系统的体系结构、系统组成、模块功能、各模块的耦合关系等等。比如在实际商业运行中平台运营商和制造资源、制造能力提供方是否属于同一公司或集体，那么将决定云平台系统和制造资源、制造能力提供方的信息管理系统集成的程度，甚至决定云平台控制系统与制造资源、制造能力提供方底层硬件设备物联程度。同时，也直接影响云制造资源优化模式。比如平台运营商和制造资源、制造能力提供方属于同一个公司运营管理，那么在资源优化过程中，云制造控制系统对所有资源池24
2云制造系统模型研究中的资源可以进行优化调度，并且服务方公司的资源完全配合执行。如果云平台是第三方运营商，那么在资源发现或资源优化过程中，独立的服务方可以动态的加入或退出云制造服务，同时客户也可以根据系统提供的服务方，自助选择相应的资源节点。这直接影响到系统开发过程的资源（能力）发现和资源（能力）优化模型等。再如，在制造加工环节，上述云制造系统中的三类角色的组合关系不同，也影响到云制造系统开发过程中物流系统的设计与调度。因此，在构建云制造应用模式时，应考虑所构建的云制造系统采用哪种电商模式，以便为系统的具体设计提供参考。②云制造体系结构研究根据文献[14]中云制造系统体系结构可知，云制造系统体系架构包括物理资源层、虚拟资源层、核心服务层、应用接口层、应用层等。实时上，由于云制造系统目标是汇聚制造资源和制造能力，而各种制造资源和制造能力是分布在不同的实体企业内部。因此，从系统工程的角度看，本文以制造资源和制造能力的存在空间为划分依据，将云制造系统分为了云端子系统（以下简称云端）和云平台子系统（以下简称云平台），如图2.3所示。论证服务设计服务仿真服务移动终端加工服务管理服务...门户PC终端...专业终端应用层分布式仿真工具订单管理发布接口...发现接口平台子系统应用接口层数据接口企业ERP接口人机接口通用接口...资源动态管理层云调度云监控云搜索云用户...云数据云系统管理...云发布云标准化资源静态管理层虚拟资源层资源封装资源封装资源接入资源描述...资源管理端子系统虚拟资源技术资源模型资源知识资源...算法资源人力资源设备资源物料资源计算机资源...制造资源层各类物理资源终端接口终端接口终端接口...制造设备类服务器类PC类图2.3云制造子系统转变示意图Fig.2.3Schematicdiagramofcloudmanufacturingsubsystem(图中左边体系结构简化自：李伯虎等[14])25
重庆大学博士学位论文其中云端子系统主要是以企业已有信息化系统为基础，采用移动互联网、物联网等信息技术在企业内部更大范围内汇聚企业各种信息元素，并提供与云平台互联的数据接口，从而形成以企业为中心的云端。云端系统主要是在企业内部完成信息集成，再发布到平台或者通过中间件与平台数据库互联。云端系统一定意义上就是企业内部信息化集成（典型的PLMERPPDM应用系统），其通用体系结构可以用图2.4表示。图2.4云端子系统体系结构示意图Fig.2.4Thecloudsubsystemarchitecturediagram从图2.4可见，云制造云端子系统实际上是各个参与云系统单位的内部信息化集成系统，主要包括企业生产设备网络层和企业设计、管理信息层两大部分组成。其中生产设备网络层主要功能是将企业内部车间生产设备及其相关资源通过物联网整合，包括将车间主要设备的关键参数信号、各种生产实时数据、音频、视频等信息的采集，并将数据传输到企业设计、管理信息层。企业设计、管理信息层主要功能是管理企业内部所要数据，其业务内容由ERPPDM等平台执行。与以往企业信息化系统不同的是，各个云端具备和云平台互联互通的数据接口，该类接26
2云制造系统模型研究口负责连接企业内部信息管理中心和云平台数据中心，实现数据共享。平台子系统则是将各个企业提供的制造资源和制造能力等信息汇聚、整合、分配、监控、运行管理等的大数据管理中心，并提供各类数据接口和人机接口环境的云制造服务平台，其通用体系结构示意图如图2.5所示。门户设计服务仿真服务加工服务检测服务分析服务...云平台应用层数据库监控服务交易服务专业终端资源/能力数据管理云平台管理层云搜索管理发现模块资源调度...任务管理过程管理财务管理物流管理网络云端接入层制造资源数据接口制造能力数据接口知识库数据接口数据集接口...图2.5云平台体系结构示意图Fig.2.5Cloudplatformsystemstructurediagram云平台主要功能由数据接口接入层、云平台管理层、应用层三个部分组成。其中接入层主要实现来自各种云端的数据集成，包括制造资源数据、制造能力描述数据、知识库数据、其他必要的数据集合等。云平台管理层主要实现对所有企业上传数据的整合与管理，并根据客户需求进行任务与资源的匹配和优化，同时以在线或下线的方式执行、控制整个制造过程，并实现相应的资金流、物流、信息流等的在线管控。云应用层主要体现在网站服务、移动网页等，包括云平台所能提供的各种服务形式的描述以及人机交互界面。③基于产品生命周期的云制造研究根据广义制造概念理解，制造不仅仅是车间里加工产品的过程(manufacturing≠production)，而是涵盖了产品需求分析与产品开发规划、产品设计、产品加工、市场营销以及产品回收等整个产品生命周期。根据对云制造定义可知，其目标是实现基于产品生命周期的制造服务化。本文从产品生命周期的角度，将服务内容划分为如图2.6所示。从图可见，产品生命周期的各个环节又包含了众多的制造活动，这些制造活动经过虚拟化后就可以成为制造服务的内容。27
重庆大学博士学位论文广义制造过程市场调研需求转换概念设计总体设计产品级宣传策划制造服务部件级零件级市场销售售后服务.............详细设计概念分析策划分析......工序级.....仿真分析设计阶段产品回收需求分析加工阶段销售回收产品生命周期图2.6面向产品生命周期的云制造系统Fig.2.6Cloudmanufacturingsystemforproductlifecycle产品需求分析又称为论证阶段，主要包括新产品的市场调研、产品开发评估、客户需求转换等，在这个阶段可以利用云平台中的客户需求数据库、新产品开发知识库等作为支撑数据或知识，进行新产品开发过程中的辅助决策分析等制造活动，从而体现需求分析即服务(AnalysisasService，AaaS)的理念。这阶段云制造系统主要提供的是信息、知识等软资源，所以又可以成为知识服务阶段。产品设计阶段主要借助计算机系统开展产品模型构建，包括概念设计、总体设计、详细设计(零件图、装配图)以及新产品设计中的仿真服务等设计内容。本文将产品设计与产品仿真都放在产品设计阶段，因为仿真的目的主要是验证设计结果或者改进设计方案。在这阶段会应用到大量的高性能计算、服务器等硬件设备和设计软件、仿真软件等计算辅助开发软件以及专业的设计人员，并在多跨区域、时间范围内协同设计工作等，云制造系统负责整合上述资源、能力。因此，在这个阶段的服务称为设计即服务(DesignasService，DaaS)。产品加工环节是实现产品的过程。从逻辑制造角度看，可以分为产品级、部件级、零件级、工序级等制造活动。这些加工过程中涉及到大量的加工设备，比如机床、生产线、辅助工艺设备、测量工具等。大量的设备分布在不同的企业内部，云制造系统需要将上述资源整合，并且云制造相关管理控制中心可以提供诸如生产物流跟踪、任务作业调度、设备状态采集和控制等云服务,辅助用户对生产加工过程进行监控与管理。此外，从制造阶段的时间维度看，又可细分为原材料28
2云制造系统模型研究的采购和储存、生产准备、毛坯制造、零件机械加工、热处理、产品装配、调试、油封、包装、发运等过程。本文将在这个阶段的服务称为加工即服务(ProductionasService，PaaS)。在企业的制造全生命周期过程中,对于各项经营管理活动如销售管理、客户关系管理、供应链管理、产品数据管理和生产计划管理等业务,云制造系统能够提供云端客户关系管理(CustomerRelationshipManagement,CRM)、云端供应链管理(SupplyChainManagement,SCM)、云端产品数据管理(ProductDataManagement,PDM)、云端企业资源规划(EnterpriseResourcePlanning,ERP)等服务,用户可以根据不同的管理需求定制个性化的业务流程,业务流程的各个节点与流程控制均可以通过在线租用所需的服务来实现。上述过程在文献[16]称为经营管理即服务(ManagementasService，MaaS)。④基于制造状态空间的云制造研究从制造信息观的角度看，制造过程是对制造活动中各种信息资源的采集、输入和加工处理的过程，最终形成的产品是信息的物质表现[87]。借鉴计算机系统进程逻辑表达思想，本文将云制造活动的状态分为三个阶段：制造准备、制造执行、制造结评三个子系统，图2.7为示意图。制造执行制造准备制造结评图2.7云制造环境下制造活动的状态空间Fig.2.7ManufacturingactivitystatespaceofCM制造准备阶段包括两个层面的含义:一方面是各种生产要素的准备，包括资源、人力、设计、加工、技术文档、专家知识，并且将上述要素服务化。另一方面是在云制造环境下建立用户与服务方的联系。其中核心技术是如何建立符合实际使用的制造资源和制造能力模型，其次是如何实现有效的资源发现和资源优化。准备阶段的制造活动是云制造系统实施的第一步，也是最为重要的一个阶段，是实现资源整合的本质所在。准备阶段的核心是建立客户与服务方合作关系，也是大数据环境下云平台实现资源整合的具体体现。本文后面的研究重点为第一阶段的29
重庆大学博士学位论文内容，即客户和服务方在云制造平台中如何建立，也是后面原型系统所要实现的功能。制造执行阶段包括产品设计过程、工艺设计过程、采购过程、物料准备过程零部件加工过程、装配过程和销售过程等等。该阶段分为云端执行和云平台执行，云端执行是服务方内部的制造活动，这与传统的制造过程无太大差别，不同的企业内部的制造活动中的部分信息需要实时或定期传递到云平台数据中心，以达到数据更新，同时实现云用户对部分信息的及时响应。云平台执行主要是响应各种用户在各阶段提出的制造服务请求及其相关操作，并及时响应用户需求。执行阶段的核心是完成用户提出的各种服务。结评阶段主要包括制造活动结束与评价。其中，制造活动结束主要是指服务方（服务方集合）根据用户需求完成了相应的制造任务，并达到了用户的要求。服务方通过云平台的将相关虚拟产品发送给客户，或者服务方在云平台提供的物流系统支持下，将相关任务产品发送给客户。客户通过云平台完成相应费用的支付。双方通过在线系统完成合同的终止，系统根据各方的信息设置，转入下一阶段的制造服务等待阶段，即转入下一次制造服务准备阶段。制造活动的评价主要是客户和服务方通过云平台实现相互评价，主要从任务完成质量、服务延期率、售后服务等方面去考虑。互评价环节是传统制造活动中不具备的内容，在云制造中大量的评价数据将有助于云制造自组织系统的优化升级。⑤云制造应用的行业粒度研究从云制造的定义以及云制造所折射的理念，其“制造”的范围不仅仅是限于机械制造，而是包括了机械、电子、化工、轻工、食品等大量制造行业。根据GB/T4754-2002可知，制造业包括了大部分第二产业，涵盖了30余种大类，图2.8其类型划分示意图。30
2云制造系统模型研究烟草制纺织业品业饮料制造业纺织服装制造业食品制造业皮革等制品业食品加工业木材加工制品业废旧材料回收加工家具业工艺品及其他制造业仪器仪表制造业制造业造纸及纸制品业文教体育电子设备制造业用品制造业制造业印刷业和记录制造电气机械制造业交通运输制造业石油等石化加工业通用设备制造业化学制品制造业专用设备医药制造业制造业金属制品业化学纤维制造业金属冶炼加工业橡胶制品业非金属矿物制品业塑料制品业图2.8制造行业分类示意图Fig.2.8Manufacturingindustryclassification轴系类零件制造锅炉及原动机制造（动力制造）阶梯轴金属加工机械制造（机床制造）光轴空心轴曲轴齿轮系零件制造泵、阀门、压缩机及类似机械的制造箱体类零件制造通用零部件制造通用机械制造......烘炉、熔炉及电炉制造凸轮轴偏心轴丝杠盘类零件制造风机、衡器、包装设备等设备制造套类零件制造金属铸、锻加工.........盖类零件制造图2.9通用机械制造行业分解示意图Fig.2.9Generalmachinerymanufacturingindustryclassification31
重庆大学博士学位论文从图2.8可见，制造业范围是非常庞大的，根据制造对象的材料、功能、用途不同可以划分为图中各种类型的行业。比如以交通工具为对象，则飞机、汽车、船舶等可以归为一类；以加工材料为对象，机械、机床、工具、仪器仪表、装备、汽车等又部分属于机械制造。事实上，上述行业划分已经是非常庞大的分类模式，对其中任何一个制造行业都可以进一步划分为更小的行业，以通用机械设备制造业为例，其分解如图2.9所示。从图2.9中可见，通用机械又可分成众多行业。以通用零件为例，又可以分为轴系、齿轮系等行业。可见，在构建以“制造服务”为核心的云制造服务模式时，其系统范围是可以变化的。也就是说，云制造应用的行业粒度是因人而异的，云制造服务最终提供给哪些行业服务，这是构建云制造系统的时候首要考虑的问题，取决于系统开发者与运营者的应用边界。从系统工程的角度看，构建一个系统必须考虑其边界。云制造作为一个可以动态变化的系统，在实施该系统的时候应该结合系统开发者、系统使用者考虑如何确立系统应用的边界。这有助于后期开展制造资源、制造能力信息模型的构建，对具体的云制造运行模式中数据库的设计提供参考依据。为此，本文认为在构建云制造应用系统的时候，应该考虑该系统中主体对象什么，进而实现该领域的制造服务，即需要对构建的云制造系统进行定位分析，从而构建系统边界。综上所述，云制造所涵盖的是一个非常广泛的制造领域，试图构建一个包罗万象的云制造系统是不切合实际的。此外，不同的制造行业存在交叉的制造服务形态(比如汽摩制造业、航空航天制造业共同存在电子制造业)。因此，在构建云制造应用系统时候必须从系统构建的主要目标角度考虑云制造的应用行业粒度，构建面向行业的云制造系统。⑥云制造系统辐射区域研究云制造与云计算重要的区别之一是其资源共享的范围不同。云计算主要涉及到的是计算资源(计算机、软件、数据等)，而云制造中除了计算资源以外，还包括大量的硬制造资源(加工装备、物料等)以及大量的软制造资源(数据、模型、知识等)。其中，最显著的资源类别则是以机床、工具为主的加工装备资源，这些均分布在不同的企业内部。在制造服务过程中，产品加工环节高度依赖物流(物理空间的物流)，这也是与云计算服务不同的(只涉及信息空间的信息流)。因此，在构建云制造应用系统的辐射物理范围时，其辐射区域是一个非常重要的考虑参量。32
2云制造系统模型研究全球多国家国家区域本地图2.10云制造辐射区域结构示意图Fig.2.10Cloudmanufacturingradiationarea为此，本文提出了图2.10所示的云制造辐射区域扩展等级，分别为本地级、区域级、国域级、多国家级、全球级。本地级主要是指以行政区域为主的当地市、省等，区域级主要是多个市、省构成的具有一定规模效应的制造范围，比如长江三角洲、珠江三角、渤海湾等。国家级主要是指一个国家范围内的制造区域。多国家、全球等具备类似的概念。需要说明的是，云制造的辐射区域并不是固定的模式，可以根据需要动态的变化其辐射区间。也就是说，上述区域的划分只是一个参考的模式，具体在系统开发过程中可以根据实际需要再调整。之所以强调云制造系统的辐射空间范围，主要目的是在后期系统开发中要涉及到数据中心、物流系统以及其他与地理位置有关的云制造系统辅助基础设施的建立与部署。2.3云制造应用系统设计方法通过对上述云制造电商模式、云制造系统体系结构、产品生命周期、制造状态空间、云制造应用行业粒度以及云制造系统辐射区域等角度的研究可见，云制造系统的实施是非常庞大的系统工程。从电子商务的模式看，云制造系统可以形成4种不同的运作模式，从体系结构看，云制造系统又是由众多的云端系统和云制造平台系统共同组成，从产品开发的生命周期看，云制造服务体现了面向全生命周期的制造服务理念等等。结合实施云制造应用系统开发的要求，本文提出了实施云制造应用系统开发的指导策略，即云制造应用系统设计方法，其思维导图如图2.11所示。33
重庆大学博士学位论文电子商务体系结构辐射区域应用模式生命周期行业粒度状态空间图2.11云制造应用系统设计思维导图Fig.2.11ThedesignmindmappingforCMapplicationsystem从思维导图可见，实施一个具体的云制造应用系统需要从6个角度去审视系统内容与组织结构。同时，云制造应用系统的构建是一个弹性可变的，具体则根据系统开发者的需求而定。为了更清新认识如何构建一个具体的应用系统，本文提出了以下的系统构建流程，如图2.12所示。•P&S-TO-C•P&S-TO-C&S•P&C-TO-S•云平台•云端•平台+端•S&C-TO-C&S电商模式体系结构•AaaS•DaaS•PaaS•MaaS细粗行业生命周期粒度•准备•执行•结评云状态空间辐射区域图2.12云制造应用系统设计的一般程序Fig.2.12GeneralprocedureforCMapplicationsystemdesign从上图看，实施一个云制造系统需从电子商务等6个阶段分析系统的组成、功能及特征等。电子商务模式阶段：该阶段主要由系统开发人员、客户代表、系34
2云制造系统模型研究统运营人员等商讨云制造系统的电子商务模式，包括前面提到的P&S-TO-C、P&S-TO-C&S、P&C-TO-S、S&C-TO-C&S等4种形式，根据参与方需求分析最终选择其中某一种作为选择方案。该阶段的目的是确定需求方、服务方、运营方三者的逻辑关系，从而为系统模块耦合等相关系统开发做准备。云制造系统体系结构阶段：该阶段主要确定系统开发云平台还是云端，或是包括两者。若是开发云制造服务平台，则主要从资源整合、系统控制等方面开展功能模块设计。如果是开发云端则侧重从客户(包括需求方和服务方)所在企业集成需求信息，完成企业内部信息化集成系统的开发以及相应硬件系统开发。如果云制造系统包括云平台和云端，则需要同时考虑上述两者子系统中的功能模块设计。该阶段的目标是确定系统开发的是云平台或云端或两者。行业粒度阶段：该阶段主要是结合系统各方的行业特征，确定云制造系统的应用范围，行业粒度可根据系统参与人员设计而定，行业应用粒度大小决定着系统最终的规模，包括系统的基础设施(服务器部署、物流公司、用户个性化定制)、系统功能设计(比如制造资源信息建模)、云平台运行管理等。从行业粒度划分可见，云制造的应用系统可以先从细化的行业入手，便于实施和扩展。该阶段的目标是确定系统应用领域。产品生命周期阶段：该阶段主要是从产品生命周期的角度，结合系统开发人员、需求方和服务方的服务领域，确定该系统面向的服务范围，包括AaaS、DaaS、PaaS、MaaS。根据各方的服务协同，可以选择其中某一环节也可以包括全部环节的服务。如果针对某一环的制造服务则属于专业精细化服务，如果是包括全部环节的服务则称为面向产品链的服务。如果是多产品或复杂产品的全生命周期服务则称为面向产业链的服务。该阶段的目标是确定系统服务对象与服务内容。制造状态空间阶段：该阶段主要是从制造信息观的角度出发，设计整个制造活动过程中各个环节的功能要求，由于云制造中任何一次制造活动都包括准备、执行、结评。所以该阶段的每个环节系统开发都应该涉及，但是可以有侧重点，可以在相应环节加入第三方协同系统开发商，比如物流第三方、资金管理第三方等。辐射区域阶段：该阶段主要是根据云制造系统开发者的服务需求，确定其服务范围，便于云制造构建配套企业，主要包括数据中心基地的建设、物流公司的选择、资金管理公司等。该阶段主要目标是确定与云制造系统中的物流、资金流等辅助功能。2.4面向机加工的云制造服务平台根据上述云制造应用系统设计方法，结合机械加工领域的特点，本文提出了35
重庆大学博士学位论文面向机加工的云制造服务平台。该平台主要目标是建立一个独立的第三方运营平台，以面向机械制造领域中的通用机械零件为行业范围，开展面向加工环节的制造服务，以服务区域制造企业的云制造服务平台，其构建过程如下：首先，根据系统目标中要求建立独立第三方的云平台，从前文的云制造电商模式中，选择S&C-TO-C&S类型，该类型满足平台的独立性，而且需求方和服务方可以动态变化；第二，从系统构建目标中可知，该系统只包括平台子系统，故需要从云制造系统中分离出平台子系统；第三，从行业粒度的角度看，该系统只包括机械制造领域的广义资源与参与对象；第四，由于只涉及到加工环节，故平台最终的服务对象主要是加工环节的企业；第五，由于本系统主要侧重点是实现客户和服务方的“握手”，即云制造服务的准备阶段，故该系统主要功能是实现制造准备；第六，本文所提系统主要是面向周边企业，故在后期构建物流等配套实施时应该以所在区域的硬件实施为主。图2.13是其简易的构建过程示意图。S&C-TO-C&S电商模式维度云平台体系体系结构维度通用机械零件行业粒度维度加工环节生命周期维度准备阶段制造空间维度区域辐射区域维度图2.13面向机加工的云制造服务平台系统构建示意图Fig.2.13MachiningCMserviceplatformconstructionschematicdiagram根据构建的云制造服务平台系统，从体系结构的维度，可以得到面向机加工的云制造服务平台体系结构，如图2.14所示。36
2云制造系统模型研究工序级加工服务零件级加工服务部件级加工服务......云制造服务平台门户任务发现服务发现服务优选服务评估交易管理订单管理知识库管理计算机硬件系统...网络系统制造资源注册制造资源发布资源、任务搜索企业信息管理数据、知识管理.......任务发布制造资源制造能力接口各类ERP接口各类PDM接口企业录入接口其他企业内部信息接口图2.14面向机加工的云制造服务平台体系结构Fig.2.14MachiningCMserviceplatformarchitecture该体系结构包括5层次，即接口层、云平台管理层、云平台业务层、云平台门户层、应用层。第一层是各类企业接口，主要是企业内部信息管理系统的接入层，比如ERP、PDM等企业内部顶层的全局信息管理系统，并提供输入终端层。这些输入终端主要是用于拥有完善信息管理系统的企业，其各类数据均通过标准化处理后接入平台。第一层主要目标是实现抽象的制造资源、制造能力信息汇聚，将其纳入云制造服务平台的管理中。第二层是云平台管理层，主要是负责管理各种制造资源及其企业信息，主要包括制造资源等信息的注册、制造资源的发布、任务发布、相关业务搜索以及企业信息的管理等功能，同时支持对所有数据、信息、知识的管理。该层主要体现大数据管理特征。第三层是云平台业务层，是业务操作层。主要负责任务发现、服务发现、双向搜索、交易管理、订单管理等关键业务流程，为平台提供综合性的管理服务，该层是整个云平台系统的核心。第四层是云平台门户层，该层主要包括支持PC互联网、移动互联网的各类显示终端，从而实现人机交互。第五层是应用层，该层设计了面向机加工的各类加工服务。支持面向各个企业的工序级、零件级、部件级制造服务，用户通过该应用可以实现企业级的业务流程协同，从而实现制造即服务。37
重庆大学博士学位论文根据对上述面机加工云制造服务平台的体系结构描述，结合云制造一般运行原理，本文提出了上述机加工云制造服务平台的运行流程，如图2.15所示。服务方服务方x1x2服务方集合各类广义制造资源服务方服务方...xn5服务方1服务方2服务方n......企业信息化系统企业信息化系统企业信息化系统11146接入或录入云平台32访问候选服务方列表客户87图2.15面向机加工的云制造服务平台运行流程图Fig.2.15MachiningCMserviceplatformoperationflowchart该平台主要运行流程是：1)服务方首先将其制造资源信息通过平台页面录入到云平台数据中心，或者通过所在企业信息系统与云平台开发的数据接口相连接，将制造资源数据输入到平台资源池，平台数据库对其分类虚拟化管理并形成制造服务；2)当客户注册并登陆该平台后，通过任务发布页面将任务发布到平台并由相应的代理管理，同样可以根据企业内部信息系统开发与平台对应的数据接口，实现实时(定时)发布相关任务信息；3)根据用户设定的服务发现时间，开展相关的制造服务发现。当系统发现符合用户需求的服务时候，系统通知服务方，服务方决策者根据任务情况，决定是否提供相关服务；4)根据众多的服务方决策情况，系统形成候选服务方集合保存在云平台中，等任务发布方决策；5)当任务发布方和服务提供方通过建立最终合作协议后，系统开始分配任务；6)相关服务方根据合同定义的工作内容开展协同工作，在规定时间内按照任务书完成制造服务内容；7)当所有任务完成后，服务方将信息通知云平台，平台调用相关物流设施(自建物流公司或38
2云制造系统模型研究第三方物流公司)实施配送；8)客户收到货品后，根据协议要求等完成付费及在系统支持下完成双方互相评价工作，结束本次制造服务。2.5本章小结本章根据系统工程、制造系统工程的概念特征分析得出了云制造是一种制造系统工程。从云制造的电子商务模式、云制造体系结构、制造执行空间、行业粒度、辐射区域等6个维度研究了云制造系统模型，提出了多维视角下的云制造系统组成及特征。通过对云制造的系统研究，提出了一种构建云制造应用系统的设计方法，该方法主要是根据上述6个维度去构建一个面向具体实施的云制造系统。根据该设计方法，本章最后构建了一个面向机械加工的云制造服务平台系统，也就是本论文后续研究对象。39
重庆大学博士学位论文40
3机加工中的制造资源服务化研究3机加工中的制造资源服务化研究本章内容导读：首先从制造资源、制造能力、制造服务等概念入手分析了三者之间的内涵与联系，并建立了其转换模式，其次提出了一种制造服务建模方法，最后根据上一章提出的面向机加工的云制造服务平台，结合本章所提出的制造资源服务化方法，构建了面向机加工的云制造资源服务化模型，并提出了制造服务模型向服务Agent模型映射方法。3.1制造资源/能力/服务逻辑关系文献[28]提出了制造资源和制造能力的定义，将制造能力归为资源中的一种，但是这种定义并不能很好的描述制造能力，在文献[88]中提出了一种新的观点，指出获取制造设备的主要原因是对该设备功能，而不是设备本身，并提出一种制造资源、制造能力、制造服务的定义及其相互关系，这为描述制造能力提供了新思维。总体上看，到目前为止，对于制造资源、制造能力、制造服务这三个云制造中的基本概念的理解不一，本质上是对其内涵的理解不足，不能有助于服务建模工作。为此，本文提出了一种制造资源、制造能力、制造服务逻辑关系模型，为云制造中的服务建模提出新的指导策略。首先，给出以下制造资源、制造能力和制造服务的定义。制造资源（ManufacturingResources，MR）：制造资源是指广义制造中的所有有关制造活动的资源总称，从可见性角度分为硬资源、软资源。所谓硬资源是指可看可见的所有有关制造活动的资源，比如制造设备、各类计算机、各类物料资源等。软资源是指不可见但存在的所有有关制造活动的资源总称，比如各类应用软件、技术、知识、数据信息资源等，其分类示意图如图3.1所示。制造资源硬资源软资源应用软件资源技术、知识资源数据、信息资源设备资源计算资源物料资源...工服务器--计算机厂房--工业用油CAx--ERP--PDM--设计技术--知识工艺技术--知识管理技术--知识各用户--市场信息装--夹具--刀具工控机--PLC等嵌入式系统类数据--模型各类机床生产线原材料....................图3.1制造资源分类示意图Fig.3.1MRclassification41
重庆大学博士学位论文制造能力（ManufacturingCapability，MC）：制造能力是指制造企业具备完成一定制造活动的行为总和，即根据一定的业务要求，制造企业(企业集群)组织其制造资源呈现出来的制造资源组合形式，其组合方式显著特点是人力资源+设备+软件。从产品生命周期的角度看，可以抽象为需求分析能力、设计仿真能力、加工装配能力、经营管理能力等。在每个阶段又可以根据具体的需求，细分各种制造能力。比如加工阶段又可以根据逻辑制造单元可分为工序级制造能力、零件级制造能力、部件级制造能力等，其分类示意图如图3.2所示。从图3.2可见，制造能力是通过有关业务需求而组合成的制造资源体现。设计技术用户信息办公楼生产线管理人员CAx...机床ERP市场信息设计人员管理技术工艺人员原材料销售人员企业信息财物人员.........厂房服务器管理知识各类模型管理知识计算机计算机管理技术...能源......计算机管理技术数据模型计算机PDM工人...PDM需求分析能力设计能力加工制造能力经营管理能力全生命周期制造能力图3.2制造能力分类示意图Fig.3.2MCclassification制造服务（ManufacturingService，MS）：制造服务是制造企业向客户提供的具备主体属性的制造能力。其中，主体是指制造资源的所有者，本文特指各类企业。所谓主体属性是指企业（企业集群）对该企业（企业集群）内部制造资源集合的管理能力和对外服务的约束条件，表现出来就是企业提供制造能力的时间、范围、地点、费用以及企业自身对外提供制造能力的其余约束条件。所以，制造服务是制造能力差异化的体现，也反映出了服务的异质化，其示意图如图3.3所示。需求分析能力设计能力加工能力经营管理能力企业1企业2企业...企业n制造服务1制造服务2制造服务...制造服务n图3.3制造能力与制造服务映射关系Fig.3.3MCandMSmappingrelation42
3机加工中的制造资源服务化研究制造资源、制造能力和制造服务的逻辑关系如图3.4所示，即制造能力由具有一定业务关系的制造资源集合组成，制造服务又是由具备主体属性的各制造能力封装而成。业务流程主体属性制造资源集制造能力集制造服务集图3.4制造资源/制造能力/制造服务逻辑关系Fig.3.4MR/MC/MSlogicrelationship根据对三者的定义及其逻辑关系可知，任何的制造服务活动都是由众多制造资源组合，并且加入了资源所有者(企业)的主观属性。所以，对制造资源的描述应该是对制造服务的描述。也就是说，通过对制造服务信息的描述来表达制造资源组合所具有的能力，但是服务又是抽象的，必须借助描述资源进而来描述服务。如何来进行对制造服务进行描述？即如何以信息化的方式表达服务？下一节，将提出一种制造服务建模方法。本节提出的制造资源、制造能力和制造服务的逻辑关系定义为后续制造服务建模提供了逻辑依据。3.2云制造中制造服务建模方法从云制造内涵可知，云制造的核心思想是“制造即服务”。通过对上述制造资源、制造能力、制造服务三者的定义以及相互关系的阐述可知，对制造资源描述实质是对其相关资源组合的制造能力的描述，其表现形式将制造能力描述为服务。所以说，制造资源服务化的本质就是制造资源封装为服务的过程。其信息以一定数据模型的形式保存在云制造平台的资源池中，并根据应用需求的不同，呈现出不同的服务形式。正是由于云制造环境下对制造资源的描述是将制造资源集合按照一定的业务流程描述为制造能力，并封装为服务的特点。本文提出了制造服务建模的两个原则：①从需求的角度去描述制造服务模型信息元素。从产品开发周期看，可以将制造服务需求分为大致论证服务需求、设计仿真服务需求、加工装配服务需求、43
重庆大学博士学位论文销售管理服务需求等环节，每个环节的服务需求中所希望制造服务提供商提供信息即为相应的制造服务模型中的节点元素。一定意义上讲，需求方（客户）提出的制造服务请求信息描述（任务）包容于制造服务提供商提出的制造服务信息，即制造服务模型的领域知识是包含制造任务模型。根据这个原理，在开展具体的制造服务模型的时候，应该首先建立任务信息模型，这有助于更加准确的获取与客户任务对应的制造服务模型。需求分析服务模型设计仿真服务模型加工装配服务模型经营管理服务模型需求分析设计仿真加工装配经营管理制造资源信息集图3.5需求描述与制造资源映射示意图Fig.3.5Demanddescriptionandmanufacturingresourcesmapping②基于主功能资源属性的制造服务模型描述。目前的网络化制造模式中，对制造资源的描述主要按其自然属性分类，比如人力资源、制造设备资源、软件资源、物料资源、计算资源、制造知识资源等，但是从上述对制造资源和制造能力定义可知，任何制造活动都是各类资源组合，在资源所求中存在主体资源和依附资源之分。所谓主体资源是资源提供者获取某制造服务过程中最关注的资源，依附资源是在该资源周围的资源依附。比如在机械加工中，主体资源就是机加工设备，依附资源就是与设备有关的夹具、刀具、操作工人等。在进行服务建模时候，应该主要围绕描述机加工设备资源属性。在制造资源特点和上述两个建模原则的基础上，本文提出了一种基于需求屋模型的制造服务建模方法。所谓需求屋是指在构建一个云制造系统之前，需要根据系统涉足范围研究可能存在的需求类型，根据需求类型构建任务信息模型，并根据需求类型构建与之对应的制造服务模型。图3.6是本文提出的构建需求框架的需求屋模型。44
3机加工中的制造资源服务化研究需求限定WHENSERIVICE约束需要什么CONSTR-AINTWHAT什么NEEDWHAT谁WHO表达什么EXPRRESSWHAT图3.6需求屋模型Fig.3.6Demandhousingmodel需求屋模型表达了需求对象WHO、需求内容NEEDWHAT、需求表达内容EXPRESSWAHT、需求约束CONSTRAINTWHAT、需求限定WHENSERVICE等5类信息要素，其形式化表达为：RequestModel={需求对象，需求内容，需求表达，需求约束，需求限定}其中需求对象是在构建任务信息模型的时候需要调研这种需求的对象，一般指企业类型，包括其名称、地址以及其他有关企业信息的元素等。需求内容是指在制造领域内的该类对象所提出的什么类型的制造服务，比如设计服务、生产服务等，或者其细分服务类型。需求表达内容是指针对该需求内容需要进行表达的信息，比如生产服务中的零件加工则需要表达零件几何信息、加工信息等。需求约束是指针对该需求的其他控制参数，从服务的角度看，可以看成服务水平信息。需求限定是指该需求对外提出后的时空限定信息，比如需求的有效期等信息。总体上讲，通过需求屋模型为云制造系统设计人员更加清楚该系统设计范围内存在的各种需求信息元素，根据需求信息元素的提取来构建相应的任务信息模型，从而指导构建制造服务信息模型中的节点元素内容。需求屋的建立缩小了收集任务模型中所需的信息要素范围。根据上述需求屋模型，本文提出了一种构建制造服务信息模型的流程图。45
重庆大学博士学位论文谁WHO拥有什么潜在HAVEWHAT需求内容做什么潜在客户DOWHAT表达抽象类怎么样潜在客户约DOHAW束条件可用条件需求限定WHENSERIVICE参数图3.7制造服务建模分析流程示意图Fig.3.7Manufacturingservicemodelinganalysisprocess从图3.7可知，制造服务的建模与需求屋模型对应，首先需要确定提供制造服务的对象信息，同样包括名称、地址等以及其他有个信息。其次指明该服务拥有什么，即提取该服务具备什么制造资源组合，提取主功能资源信息要素，并且该信息集合应该包容需求屋里面需求表达信息，在分析所拥有的主功能制造资源后，根据潜在客户表达的信息要素来分析该制造资源组合能做什么，同样需要包容潜在客户表达的信息，在提取了能做什么的基础上，进一步提取该该制造资源组合在完成某任务的时候具备的水平问题，最后从制造资源拥有者的角度提取该制造资源集合可用的条件，包括时间条件、费用条件等信息元素。通过从上述几个方面提取的信息要素来构造制造服务信息模型。上述任务信息模型和制造服务信息模型的建立为云制造系统开发中的数据库建模提供了原理支持。3.3机加工中制造任务和服务模型根据第一章的研究范围限定，本文主要是研究生产环节的机械加工的云制造服务，从图3.8可知，加工环节需求可分为产品级、部件级、零件级、工序级（设定为最小服务单元）等层次。但是产品级和部件级需求与行业特征密切联系，对其描述、资源发现等相关研究与各行业特征信息密切相关。比如齿轮箱行业，齿轮箱就是产品，而对于汽车行业，齿轮箱又是其中部件，诸如此类。而加工任务深入到底层的工序级和零件级，更具有共性特征，故本文重点研究的是面向工序级和零件级的制造任务和制造服务建模、发现和优选技术，即图3.8中的第二层内容。46
3机加工中的制造资源服务化研究设计（包括工艺设计）生产加工第一层次产产品品级服务部件级服务部件1部件2...部件n部件级服务云设计系统部件零件级服务任务分解来源零件1零件2...零件n零零件件级服务客户工序级服务工序1工序2...工序n工序级服务工序工序第二层次图3.8云制造环境下的生产层次示意图Fig.3.8ProductionlevelsunderCMenvironment根据零件级和工序级的制造需求，客户存在提交单工序、多工序、零件、多个零件情况下的云制造服务，根据上述制造服务建模方法，利用需求屋模型构建任务信息模型，在其基础上构建制造服务信息模型，为此，本文提出了以下多粒度制造任务与制造服务模型。①工序级制造任务和服务模型从图3.8可见，工序级的制造任务模型和制造服务模型是整个系统模型中的基础，理论上任何生产环节均可以分解为工序级加工（本文设定的最小服务单元）的组合，故本文提出了面向机加工领域的任务和制造服务模型。在构建任务信息模型之前，首先给出几个概念的定义：47
重庆大学博士学位论文元任务信息模型：所谓元任务信息模型，是约定的不可再分的任务信息模型，本研究所定义的元任务为工序级加工任务。工序级任务：指用户提交的任务是机械加工中一个或者多个工序的加工。根据工序级任务的定义可知，用户在提交任务之前，已经制定了加工的零件的工艺规程，即每工序的设备类型已知。所以工序级的制造活动直接对应的主体资源就是机加工设备。另一方面，从工序概念可知，工序是一个或一组工人在一台机床（或一个工作地点）上，对同一个（或同时对几个）工件连续完成的那部分工艺过程。所以，同一个工序中，工序内容包括的应该是同一个零件的多个几何特征。发布日期任务编号有效期限任务描述收货日期基本信息限定信息客户名称客户地址费用上限零件重量工序级尺寸精度形状精度加工任务模型材料信息设备类型表面质量加工精度特征名称特征尺寸加工信息约束信息位置精度特征信息图纸零件尺寸零件数量图3.9工序级任务信息模型图Fig.3.9Processleveltaskinformationmodel其中，基本信息(BasicInformation)由任务编号(TaskId)、任务描述(TaskDetail)客户名称(UserName)、客户地址(UserAddress)组成，其集合表达如下：BasicInformation(TaskId,TaskDetail,UserName,UserAddress)（3.1）加工信息(ProcessInformation)由材料信息(Martial)、设备类型(MachineToolType)、特征信息(FeatureInformation)、加工图纸(MachiningDrawing)等元组组成。其中，特征信息包括特征名称(FeatureName)和特征尺寸(FeatureSize)。这里的特征名称是指客户提出的加工零件特征，比如外圆、键槽、端面等。特征尺寸则是指需要加工的部分的尺寸范围，其集合表达如下：48
3机加工中的制造资源服务化研究ProcessInformation(Martial,MachineToolType,FeatureInformation,MachiningDrawing)（3.2）约束信息(ConstraintInformation)包括零件重量(PartWeight)、零件尺寸(PartSize)、零件数量(PartQuantity)、加工精度(ProcessPrecision)、粗糙度(SurfaceRoughness)。其中，零件尺寸是指整个零件的总体尺寸，其中零件重量指的是零件未加工之前的质量，粗糙度指的是需要加工的特征所要求的达到的表面质量要求，精度等级则指加工精度要求，其集合表达如下：ConstraintInformation(PartWeight,PartSize,PartQuantity,ProcessPrecision,SurfaceRoughness)（3.3）服务信息(ServiceInformation)包括发布日期(PublishTime)、有效期限(ValidDate)、收货日期(DeliveryDate)、费用上限(CostLimit)。其中发布日期是指用户发布任务的日期，有效期限是指该任务在系统中存在的最长有效日期，收货日期是指用户希望收到该任务外协后返回至用户单位的日期，费用上限是指用户希望的完成该任务的最高费用。ServiceInformation(PublishTime,ValidDate,DeliveryDate,CostLimit)（3.4）根据工序级任务的定义可知，用户在提交任务之前，已经制定了加工的零件的工艺规程，即每工序的设备类型已知。所以工序级的制造活动直接对应的主体资源就是机加工设备。根据前文提出了制造服务建模方法，针对前面的任务信息模型分析，结合面向加工环节的资源特征描述，本文提出了以下资源信息模型，包括基本信息，功能信息，性能信息，服务信息四个部分，各元组关系如图3.10所示。49
重庆大学博士学位论文空闲区间服务费用开始时间结束时间服务编号服务名称服务时间付款方式基本信息服务参数服务方名称服务方地址设备信息有效期限工序级加工服务模型最高加工精度设备类型设备名称特征类型特征尺寸最高尺寸精度最高表面质量最高形状精度特征信息材料信息功能信息性能信息最大承载重量最高位置精度零件范围起批量图3.10工序级服务信息模型图Fig.3.10Processlevelserviceinformationmodel其中，基本信息(BasicInformation)包括服务编号(ServiceId)、服务名称(ServiceName)、服务方名称(ProviderName)，服务方地址(ProviderAddress)等与任务模型对应的信息描述等，其集合表达如下：BasicInformation(ServiceId,ServiceName,ProviderName,ProviderAddress)（3.5）功能信息(FunctionInformation)包括设备信息(DeviceInformation)、材料信息(MaterialInformation)、特征信息(FeatureInformation)。其中，设备信息包括设备类型和设备名称，特征信息包括可加工特征类型及其几何尺寸范围，包括最大加工尺寸和最小加工尺寸。FunctionInformation(DeviceInformation,MaterialInformation,FeatureInformation)（3.6）性能信息(PerformanceInformation)包括最大承载重量(MaxWeight)、最高加工精度(MaxProcessPrecision)、最高表面质量(MaxSurfaceRoughness)、起批量(MinAmount)、零件范围(PartSize)。其中，最大承载重量是指该机床能加工的最大单个零件质量，最高表面质量是指该机床加工对应的零件特征能达到的最小表面粗糙度，最高加工精度是指该机床加工相应的零件特征能达到的最高加工精度等级值，50
3机加工中的制造资源服务化研究起批量是指该服务方愿意接受的最小加工零件数量，零件范围指该设备上能放的零件尺寸范围，其集合表达如下：PerformanceInformation(MaxWeight,MaxProcessPrecision,MaxSurfaceRoughness,MinAmount,PartSize)（3.7）服务信息(ServiceInformation)包括空闲时间(FreeTime)，服务时间(ServiceTime)、服务费用(ServicePrice)、有效期限（ValidDate）服务评价(UserEvaluation)。其中，起始时间段是指该提供工序级加工服务的可用日期区间，以天为单位。服务时间是指完成某工序加工的总时间，服务费用是指该工序级服务完成某工序的加工费用，服务评价是指客户对使用该服务及其资源提供者的评价系数，其集合表达式如下：ServiceInformation(FreeTime,ServiceTime,ServicePrice,ValidDate,UserEvaluation)（3.8）②零件级制造任务和服务模型根据零件级的服务需求可知，云制造系统中的客户可以直接查找能够完成该零件加工的服务，也可以根据云设计系统或者客户自定义该零件的加工工序再提交到云制造系统，查找能够完成该零件的工序级服务集合。所以，当客户或系统已经分解零件任务为工序级则属于上一节的工序级任务和服务描述，本节主要研究的当用户提交的是整个零件外协加工时候的任务和服务建模。发布日期任务编号任务名称客户名称客户地址有效日期收货日期大类型服务参数信息粗分类型细分类型零件名称基本信息费用上限付款方式零件级加工任务模型零件类型材料信息设备要求零件数量材料约束提供方式长度直径零件加工信息加工约束信息毛坯种类总体尺寸加工图纸表面粗糙度宽度高度加工质量加工精度图3.11零件级任务信息模型Fig.3.11Partleveltaskinformationmodel51
重庆大学博士学位论文本文所指的零件是组成机械和机器的不可分拆的单个制件，其制造过程一般不需要装配工序，如轴、箱体、齿轮、套筒等。零件级任务指用户将已经设计好的零件模型（三维或二维图纸）提交到云平台寻求外协加工的任务。同样是根据前面提到的需求屋模型分析，为了适应云制造环境下零件级任务的信息化表达，本文提出了任务基本信息、零件加工信息、加工约束信息、零件服务参数信息四元组的零件级任务信息模型，如图3.11所示。其中基本信息(BasicInformation)包括任务编号(TaskID)、任务名称(TaskName)、客户名称(UseName)和客户地址(UseAddress)。其中任务编号为系统设定的零件级任务编号，任务名称为用户对该任务的自然语言描述。客户名称和客户地址分别为发布零件级任务的公司名称和发布所在地址和收货地址，一般情况下默认为同一地址。其集合表达式如下：BasicInformation(TaskID,TaskName,UseName,UseAddress)（3.9）零件加工信息(ProcessInformation)包括零件类型(PartType)、零件总体尺寸(PartTotalSize)、材料信息(MaterialInformation)、零件的加工图纸(PartDrawing)组成。其中零件类型信息包括四个层次信息，第一层为零件大类型，比如：回转体、非回转体（拉伸件、钣金件等）。第二层为零件类别粗分类别，比如回转体类零件包括轴类、套类等；非回转包括箱体类、叉架类等。第三层为零件细分类型，比如轴类包括阶梯轴、电主轴等，盘类包括轴承盖、皮带轮等；箱体类包括主轴箱箱体、变速箱箱体等。第四层为零件名称，主要是企业根据其需要自定义的名称。总体尺寸包括零件长度、内外径、宽度、高度等表征零件空间范围信息，回转体主要由直径和长度表征，非回转体由长度、宽度、高度共同表征。材料信息包括材料类型和材料名称，材料类型是指机械工程材料分类，材料名称为具体的材料学名。零件图纸是用户提供的该零件工程图纸，由此图纸可以转换为工序图进而使服务方可以根据该图纸进行加工。其集合表达式如下：ProcessInformation(PartType,PartTotalSize,MaterialInformation,PartDrawing)（3.10）加工约束信息(ProcessConstrainInformation)包括材料约束(MaterialConstrain)、加工质量(ProcessQuality)、设备要求(MachineType)、零件数量(PartCount)组成。材料约束主要指材料提供方式和毛坯类型，材料提供方式是指客户提交的该任务原材料供应方式(客户提供或服务方提供)，毛坯类型指加工该批零件的毛坯类型是否有特定要求。加工质量信息包括加工精度和表面质量，客户主要输入该零件的加工精度边界值，类似的表面质量主要用表面粗糙度表示，同样输入该零件表面粗糙度边界值。设备要求主要是指客户指定的主要加工设备特征，以数控与非数控区分。零件数量是客户需要的零件总量(单位件)。其集合表达式如下：52
3机加工中的制造资源服务化研究ConstrainInformation(MaterialConstrain,ProcessQuality,MachineType,PartCount)（3.11）零件服务信息(ServiceInformation)包括发布日期(PublishTime)、有效期限(ValidDate)、收货日期(DeliveryDate)、费用上限(CostLimit)、付费方式(PaymentWay)。其中发布日期是指用户发布任务的日期，有效期限是指该任务在系统中存在的最长有效日期，收货日期是指用户希望收到该任务外协后返回至用户单位的日期。费用上限是指用户希望的完成该任务的最高费用。付费方式是指该客户可支持的付款方式。其集合表达式如下：ServiceInformation(PublishTime,ValidDate,DeliveryDate,CostLimit,PaymentWay)（3.12）根据对零件级任务信息建模参数的分析，借助3.2节中的制造服务建模方法，本文提出了以下与之对应的零件级制造服务信息模型，包括服务基本信息、服务范围信息、服务约束信息、服务参数信息四元组的零件级服务信息模型，如图3.12所示。服务编号空闲区间开始时间结束时间大类型粗分类型细分类型服务费用服务名称基本信息服务参数服务时间付款方式服务方名称服务方地址零件范围零件级加工服务模型有效期长度范围直径范围宽度范围高度范围材料约束接受方式毛坯种类服务范围服务约束起批量尺寸范围材料范围最高表面质量最高加工精度图3.12零件级服务信息模型Fig.3.12Partlevelserviceinformationmodel其中，服务基本信息(BasicInformation)由服务编号(ServiceID)、服务名称(ServiceName)、服务方名称(ProviderName)和地址(Provideraddress)组成。与任务模型类似，服务编号为系统设定的该服务编号，为唯一标识码，服务名称是服务方发布服务的描述，服务方名称为公司名称，地址为完成客户任务后提交给物流53
重庆大学博士学位论文公司的地址。其集合表达式如下：BasicInformation(ServiceID,ServiceName,ProviderName,Provideraddress)（3.13）服务范围信息(ServiceDomainInformation)主要表示该服务能完成零件加工的范围，包含零件范围(PartDomain)、尺寸范围(SizeRange)、材料范围(MaterialRange)。零件范围主要是指该服务提供的加工零件范围，由大类型、粗范围和细范围组成。粗范围指提供零件加工的类型，比如回转体或非回转体，细分类别则是针对粗分后的进一步划分。尺寸范围是指该服务能够加工的零件类型的尺寸范围，根据细分类型而定。其集合表达式如下：ServiceDomainInformation(PartDomain,SizeRange,MaterialRange)（3.14）服务约束信息(ServiceConstraintInformation)主要表示该服务相应的约束条件及水平，包括最高加工精度(MaxPrecision)、最高表面质量(MaxQuality)、材料提供方式(MaterialsProvidedWay,)、接单批(BulkOrder)等信息。其中最高加工精度和最高表面质量主要是指完成某细分零件类型或者指定零件类型的最高加工精度和最高表面质量。材料提供方式是指该服务方可接受的材料来源方式，比如来图加工、来料加工、来样加工等方式。接单批量是指服务方提供服务的起始加工件数。其集合表达式如下：ServiceConstraintInformation(MaxPrecision,MaxQuality,MaterialsProvidedway,BulkOrder)（3.15）服务参数信息(ServiceParameterInformation)是指该服务方提供该服务的服务信息，包括有效期(ServiceValidity)、服务时段(ServiceSection)、服务费用(ServiceCost)、付款方式(PaymentWay)、服务时间(ServiceTime)组成。其中有效期是指该服务在线的有效期，超过该时间则该服务自动下线。服务时段则指服务方发布的该服务可用时间段，以天为单位。服务费用指服务方通过对客户提交的加工图纸等信息分析后，预完成该任务的报价。服务时间则是完成该任务所用时间，以天为单位。付款方式则是该服务方支持的付款形式，包括预付定金、完成后付款。ServiceParameter(ServiceValidity,ServiceSection,ServiceCost,ServiceTime,PaymentWay)（3.16）至此，构建了面向机加工领域的工序级和零件件信息模型，通过上述建模及其形式化的表达，为后续的系统开发提供了数据库原型基础。3.4服务模型与Agent模型映射研究通过上述建模实现了制造服务模型的建立，为了实现制造服务的智慧化封装，本文提出了制造服务模型向制造服务Agent模型的转换方法。图3.13为其转换层54
3机加工中的制造资源服务化研究次图。制造服务Agent模型制造服务OO模型抽象层次制造服务关系模型制造服务E-R模型制造服务信息模型图3.13制造资源封装为Agent层次结构Fig.3.13ThehierarchyformanufactureresourceencapsulationtoAgent第一层为制造服务信息模型层，主要是采用第3章提出的制造服务建模方法，根据业务需求，将所有有关的制造资源、制造能力信息要素整理成制造服务模型，作为实体抽象的主体，是模型转换的起点。第二层为制造服务E-R模型层，主要将上述制造服务模型描述的相关信息转换为数据库设计中的概念数据模型，即采用实体联系模型（E-R图）具体化上述制造服务模型所表达的概念关系，即E-R模型。第三层次为制造服务关系模型层，该关系模型为制造资源信息提供面向数据库的逻辑数据模型，是实现制造信息的结构化存储、操作的基础。第四层为制造服务OO层，该层主要将制造服务对象化，通过提取关系模型中的部分属性，将各个制造服务抽象为对象。对象模型是该体系结构中的过度模型，主要是实现制造服务Agent模型准备。第五层为制造服务Agent模型层，该层是制造资源在资源池中的抽象代理模型，制造服务Agent模型是实现服务发现、服务匹配、服务组合优化等的执行者或操作者。上述体系结构给出了本文所提方法的基本模式，其主要特点就是基于制造资源的信息要素，构建对应的制造服务信息模型，以关系数据库作为数据的物理存储模式，基于对象扩展的Agent转换方式，最终扩展为Agent模型，其转换原理如图3.14所示。55
重庆大学博士学位论文ObjectObjectAgentAgent转换转换映射扩展ObjectObjectAgentAgent图3.14映射原理示意图Fig.3.14Conversionprinciplediagram首先，根据制造资源管理需求，将所有的与有关制造资源的信息要素分解，选择出哪些数据、信息是要抽象的，并根据一定业务规则分类整理，根据3.2节提出的建模方法，建立对应的制造服务模型。在建立了制造服务信息模型后，根据制造服务信息模型中的各信息节点元素的逻辑关系，将其拆分为具有实体、联系的关系图，按照E-R建模方法，将制造服务模型转换为实体、实体属性和实体间的联系，建立制造服务模型E-R图。其次，根据数据库设计方法，将E-R转换为关系模式，一般的将一个实体型对应一个关系R，实体与实体联系构建关系R；随后，根据关系模式与对象模型的转换原则[89,90]，采用XML将存储在数据库管理系统中的表转换为对象模型；Class-Attribute1-Attribute2表-...-AttributenSQL+Function1()+...()+Functionn()数据库映射模式图3.15表映射为对象模型示意图Fig.3.15TablemappingtoObjectmodel其代码格式如下（以PHP为例）：56
3机加工中的制造资源服务化研究classAextendsX{//继承Xvar$attribute1=null;var$attribute2=null;...var$attributen=null;function_construct(&$db){parent::_construct('#_A','attribute1',$attribute2...);}最后，根据基于对象扩展原则[91]，从状态和行为方面扩展称为Agent模型。其原理图如图3.16所示。<
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