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01目標和概述

1.1　行業挑戰

近年來，隨著用戶和消費者多樣性需求的上升，個性化定制產品的需求量飛速提升。在美國預測的“改變未來的十大技術”中，“個性化定制”被排在首位，其市場地位越來越被人們認可。

但當前的大批量、剛性制造模式卻難以滿足這種需求。其挑戰是：批量化、剛性生產系統是針對已知的、既有產品的工藝流程專門設計的，不具有靈活性，且停產更新周期長。機械、鈑金等裝備以及電子產品的制造都面臨上述挑戰。以個性化定制屬性鮮明的電梯零部件裝配為例，電梯上坎門頭部件共有20多個裝配工序，一旦產品設計變更，管理軟件的裝配工序模型需要增刪、修改，導致產線布局變化，工業網絡組態需要重新配置，20多個控制器的程序和機器人的工步、程序也需要調整，整個系統需要1周以上的離線調整時間。很顯然無法滿足個性化定制產品小批量甚至單件化定制。因此，電梯行業的零部件裝配環節只能依靠大量工人來保證生產線的適應性和靈活性。導致整個行業的個性化定制電梯普遍交付周期都在15天以上，產能難以提高。

1.2　解決方案目標與總體概述

面向個性化定制產品規模化生產與傳統大批量、剛性制造模式之間的矛盾，針對電梯、航空航天等裝備以及電子產品等個性化定制屬性鮮明的行業，重點突破傳統剛性、大批量生產系統靈活性差，隨工藝變更的系統停產調整周期長的難題，本項目基于中國科學院沈陽自動化研究所在邊緣計算層面的技術優勢，創新性提出一種面向個性化定制的自適應可重構、物聯化智能制造技術體系和原型系統。最終形成以“ThingOrigin物源”邊緣技術全棧為基礎的自適應可重構的物聯化智能制造技術體系。

基于ThingOrigin物源平臺的可重構生產系統如圖2所示。

首先，在物理層，從原來的剛性流水線改變為由可重構模塊化加工裝配單元、柔性智能物流系統組成的模塊化、可重構生產系統，從而使生產系統的機械結構解耦，可以根據產品設計和工藝流程將所需的生產單元快速重組為新的生產系統。為了實現模塊化生產單元的精確對接，需要研究室內定位、同步定位與建圖（SLAM）技術。

其次，在網絡層，由于物理層從剛性生產線變成了模塊化生產單元，原來的有線網絡不能夠滿足模塊化生產模式的需要，需要引入安全可靠的無線網絡，并解決有線、無線組成的工業異構網絡融合及自適應重構與靈活調度的問題。故需要在網絡層研究可靠工業無線通信技術和工業軟件定義網絡技術（SDN）。

最后，在信息層，為了應對產品設計的快速變化，研究數字工廠建模技術，數字雙胞胎以數字化方式創建物理實體的虛擬模型，借助數據模擬物理實體在現實環境中的行為，通過虛實交互反饋、數據融合分析、決策迭代優化等手段，為物理實體增加或擴展新的能力，發揮著物理世界和信息世界的橋梁與紐帶作用。

02解決方案介紹

針對上述挑戰與目標，本解決方案實現了如下的系統架構（如圖3所示）與主要軟硬件支撐技術。

（1） 關鍵技術1：室內定位與SLAM導航

針對室內定位，研究基于UWB與慣導融合算法，對其引入陣列定位算法，將基于EKF的UWB與慣導系統相融合，形成優勢互補；研究并改進現有的自適應蒙特卡洛定位算法，并對該算法進行改進，解決其存在的全局定位失效和綁架移動機器人問題，增強導航系統在復雜環境下的適應性，實現對人員、物品位置信息進行定位與跟蹤，輔助生產單元重組。

針對移動機構現有導航方式靈活性差、精度低等問題，研究SLAM導航技術，對比并改進現有的Hector、Karto、Gmapping三種主流激光雷達SLAM方法，并結合UWB與慣導融合后提供的位姿，提升選擇的SLAM方法的綜合性能，實現移動機構的靈活、自主導航及毫米級對接。

（2）關鍵技術2：可重構的工業網絡

針對工業現場高溫、強震動等惡劣環境，研究高能效寬帶頻譜感知及數據驅動的信道遷移模型，提高工業無線通信的可靠性；針對工業現場多點同時接入的需求，研究新型接入機制、可靠MAC機制和跨層資源優化方法，實現無線網絡的可靠接入。

針對現有的工控網絡架構無法針對變更業務在線調整問題，研究基于SDN的可管控、可重構網絡架構，解決傳統架構缺乏全局管控和優化手段的問題；研究基于業務需求的按需資源動態分配技術，通過資源抽象化和組件化技術對網絡資源進行重構并統一管理，滿足個性化定制等業務的部署。

（3）關鍵技術3：工藝工序自適應重構

實現數字工廠中的設備模型、工藝流程數據統一語義標準化框架，構建數字工廠雙胞胎的虛擬設備庫和工藝庫；研究語義化數字工廠建模，實現物理制造控制系統在信息空間的無損映射，并對人類反饋提供友好接口。

實現基于數據驅動的規則推理機制和基于模型匹配的動態服務組合，實現工藝工序的動態重組。通過研究多維異構數據流語義建模技術實現對海量多維數據異構性的屏蔽，為數據跨層跨域綜合應用提供支持；研究面向工藝流程及生產調度可重構的時空數據流關聯檢索，實現對生產過程數據的快速、智能檢索；研究動態服務合成技術，解決復雜任務調度中的響應實時性問題。

（4）關鍵技術4：預測性維護的智能數據處理

通過故障參數特征自學習，研究故障特征提取與設備狀態關聯模型，實現故障參數的特征融合；研究面向單一故障機理，實現故障參數的解耦。由于設備狀態與故障參數之間存在著非線性的關聯關系，在故障特征提取過程中考慮不同影響因素的影響，建立故障特征與設備狀態之間的關聯模型。

研究智能工廠資產壽命預測維護規劃模型，引入設備的衰退性能因素，集成設備的故障診斷信息和預測信息，以總維護成本和總維護時間為目標，研究在線監測的動態預測維護規劃建模方法，并基于實際運行系統的在線狀態監測數據不斷更新最優預防維護策略，優化維護成本。

（5）關鍵技術5：自適應生產原型系統、測試床及離散制造業解決方案

為了測試、驗證室內定位與SLAM導航、可靠工業無線通信技術、工業SDN技術、數字工廠建模技術、工藝工序可重構技術的性能和技術指標，并為面向個性化定制的自適應模塊化智能制造技術體系日后的應用與推廣提供參考實施范例，本項目擬研發面向個性化定制的模塊化原型系統，搭建測試床并研發電梯個性化定制解決方案。

本解決方案的支撐技術體系和產品將為探索適應中國現狀的智能制造技術標準體系和解決方案，推動企業數字化轉型起到積極的推動作用。

03代表性及推廣價值

本項目共計形成面向電梯個性化定制生產系統、面向鈑金加工個性化定制生產系統兩大類示范應用，在2017~2019年間共計形成經濟效益2.3億元。

在社會發展方面，我國提出了《中國制造2025》發展戰略，到2025年，對我國的制造企業進行全面升級改造，達到制造強國目標。物源平臺將對我國制造業升級提供工具平臺支撐和技術保障，將形成符合我國國情的智能制造解決方案，對于推動我國離散制造行業向批量定制的生產方式升級具有重要的意義。

在技術進步方面，物源平臺是IT技術與OT技術的融合，是基于物聯網技術、語義化Web技術對傳統制造業信息化技術的全面升級。具體包括以下幾個方面：

（1）基于互聯網Web化開放服務模式，構建了新一代服務與離散制造的工業互聯網應用系統技術架構。通過集成傳感網，提高制造信息化系統對設備工況的精確感知和精準管控；通過語義化Web服務集成，擴大了底層生產硬件設備與PLM/ERP/MES系統的互聯與集成程度，實現系統全流程、全生命周期優化。

（2）為傳統工業自動化系統與互聯網的融合，提供了新的技術方案，將引領工業物聯網技術發展。

（3）初步形成了面向離散制造業的互聯生產與智能服務新模式，構建了面向離散裝備制造行業的新型應用系統，為智能工廠的發展提供了新的技術體系。

摘自《自動化博覽》2019年增刊《邊緣計算2019專輯》