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邊緣計算產業聯盟

實驗平臺名稱

面向個性化定制的自適應模塊化制造驗證平臺

發起單位

中國科學院沈陽自動化研究所

合作公司

中國信息通信研究院

寧波舜宇智能科技有限公司

目標和概述

中國制造業正處在轉型升級的關鍵時期。隨著我國制造業逐步從大眾化、批量化的消費階段向小眾化、個性化的階段的轉變，傳統剛性生產系統已經無法滿足需求。

本平臺針對離散制造業中消費者個性化定制的需求以及產品更新換代極快的情況，采用軟件定義的可重構模塊化智能制造技術體系，自動調整加工、裝配環節的任務、工藝流程、路徑規劃與控制參數，實時優化裝配流程和機器人任務，并通過模塊化、高度靈活的控制網絡，驅動模塊化機械結構自適應重組，使生產系統具有模塊化、物聯化和智能化特征，大幅縮短產品的交付周期，使其快速響應高度定制化產品規模化生產的需求，實現小批量甚至單件化定制產品的規模化、經濟型生產，解決了高度個性化定制產品的規模化生產與傳統的剛性、大批量制造模式之間的矛盾。

本平臺通過在設備側構建軟件定義的自適應可重構智能管控系統，對設備信息、生產過程信息進行采集、分析、計算，對工藝和設備任務進行優化調度，較大幅度地提升計算效率、提升設備和系統響應速度。以個性化定制的零部件裝配為背景，通過系統構型規劃、模塊的接口標準化、功能模塊的精確定位及移動對接技術，解決了生產系統機械結構的模塊化、可重構問題模塊化的生產模式；通過工業SDN技術，實現了通信資源自適應分配，解決了工業網絡無線化、可重構的問題；通過研究語義化數字工廠建模與動態服務組合技術，實現了工序、工步、設備模型自動組合，從而驅動工藝流程、任務調度和生產結構的自適應重構。

本實驗平臺主要用于測試、驗證軟件定義可重構智能制造相關技術，包括但不局限于：

（1）工業設備物聯化技術、設備級安全防護能力；

（2）模塊化的可重構單元系統構型規劃、機械結構構建相關技術；

（3）自適應的工業網絡無線化、可重構技術；

（4）基于工業SDN的管控網絡全互聯以及網絡安全技術；

（5）語義化數字工廠建模技術；

（6）基于工藝流程自適應的動態服務組合技術等相關技術與產品；

（7）多任務、優先級智能調度以及人工智能相關算法。

本項目搭建的面向個性化定制的自適應模塊化制造驗證平臺的結構如圖1所示。

主要由：云平臺、應用域（設計開發平臺、ERP、MES）、數據域（智能管控系統）、網絡域（基于WIA-FA的工業無線自適應全互聯網絡系統）和設備域（模塊化的可重構單元、柔性智能物流系統、傳感器等）組成。

其中，設計開發平臺、智能管控系統、模塊化可重構單元和服務平臺構成了從設計、制造到服務的端到端數字化集成系統以及從銷售到企業管理到車間生產管理和設備層的垂直集成，將用于驗證產品的全生命周期管理以及智能制造系統的端到端集成技術。

智能管控系統、基于WIA-FA的工業無線自適應全互聯網絡系統、模塊化可重構單元、柔性智能物流系統則構成了網絡化生產系統，將用于驗證智能制造系統的縱向集成技術。

圖1 面向個性化定制的自適應模塊化制造驗證平臺構成

通過本平臺的介紹可以看出（如圖1），本平臺包括了：（1）設備級：機器人、傳感器、柔性輸送單元、加工單元模塊；（2）網絡級：基于WIA-FA的工業物聯網系統以及基于工業SDN的管控全互聯無線網關等產品；（3）數據級：基于語義化構建數字工廠模型庫、動態服務組合引擎、生產工藝及生產任務自適應動態調整模塊、預測性維護的數據基礎分析與處理模塊；（4）應用級：支持個性化產品定制的ERP和MES系統；（5）云端應用：支持個性化產品定制的電商平臺，設備預測性維護云端平臺。

應用場景

本實驗平臺以沈陽自動化研究所自主研發的工業物聯網技術體系（WIA-FA、SDN無線網關等無線產品）與軟件定義管控技術為基礎，打通了電子商務、ERP、MES等管理軟件以及控制系統之間的信息通信接口，實現了網絡化生產系統的縱向無縫集成，使個性化定制產品快速制造出來；同時，通過自主研發的軟件定義可重構無線控制網絡系統，使控制系統的結構模塊化、可以根據需要動態重組；此外，基于研發的數字工廠建模技術，構建出工業控制語義本體庫，即：與實際的物理系統一一對應的信息空間的虛擬制造系統，并基于虛擬系統和管控系統，使生產系統可以根據軟件定義的方式，快速重組，動態適應生產需求的變化，解決了傳統剛性生產系統面對設計和生產需求變化時靈活性差的問題。

本平臺充分體現高度個性化定制、產線自主重構、生產裝備預測性維護等智能工廠的優勢特點。同時，通過設備的預測性維護，可以大幅減少設備的停機時間，提高設備利用率。本平臺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。

本平臺應用但不局限于以下行業：

（1）家電制造行業

很多家電制造行業目前正在尋求從大規模制造到大規模定制的轉型，由企業為中心的生產，到用戶信息直達工廠，用戶驅動精準、高效、大規模柔性生產，快速響應，交互迭代。

解決原來大規模流水線柔性不足、定制成本高、效率低的問題：構建智慧排產、智能生產、智慧物流、虛實融合等模式，快速響應用戶需求；

解決現有的以PLC為核心的控制系統難以應對復雜邏輯的編輯和處理的問題：通過沈陽自動化研究所自主研發的物聯化的管控系統，能夠對原有產線中管理和控制流程及邏輯進行快速重用和復現，實現生產設備虛擬化、模塊化，滿足快速增加的消費者個性化需求；

解決傳統制造響應周期長、產品升級慢等問題：通過沈陽自動化研究所自主研發的物聯化的管控系統，實現OTD由原來21天降低到7天，同時實現工廠全流程開放透明、可視，用戶由使用者變為“設計師”和“參與者”。

（2）軌道交通制造行業

軌道交通制造行業目前正在尋求從粗放式加工、裝配的調度管理和被動的設備維修到智能優化調度管理和主動的設備預測性維護的轉型，從以人為中心的生產管理和設備維護，轉變為以數據為驅動，量化、精準、智能地管理和維護。

解決原來生產系統的設備靠人管理，設備利用率和生產效率低、設備維護不及時而導致的良品率低等問題：通過機床、機器人、AGV等設備聯網，使設備狀態和生產過程可視化，從而實現生產系統的智能運行和維護；

解決信息接口異構設備難以互聯互通互操作、設備故障診斷和排產、調度僅憑主觀經驗等問題：實現加工過程的設備利用率從原來的45%提高到70%，同時實現工廠生產過程透明、可視，生產設備和生產系統的智能化都得以提升。

（3）光電攝像模組行業

面對該行業目前生產過程缺少產品全流程信息采集與監測，缺少生產過程、設備和能源等信息的分析、缺少質量和能源瓶頸環節和因素分析的現狀，本平臺通過攻克智能制造數字化車間參考模型、產品全流程數據采集和分析以及基于全流程數據驅動的產品設計、工藝流程優化和運行管控等挑戰性技術難題，解決良率不高、生產效率較低、能耗水平無法控制等現實問題，體現了個性化定制以及小批量多批次的優點，提升我國光電攝像模組制造產業成套裝備的智能化水平，進而匹配無人機、可穿戴設備、手機、汽車等行業對于光電攝像模組需求的快速發展。

預期成果

本平臺通過面向個性化定制的自適應模塊化智能制造技術體系，可以模擬以下三種場景：

配置自由選擇的定制化產品生產

客戶通過電商平臺自由選擇產品配置，生成個性化的產品訂單，該訂單在ERP系統里同步生成，并立刻分發至MES系統進行排產，訂單與排產信息通過PCO接口下達至控制系統，通過智能管控系統，每個生產單元都可以與產品和物料進行“交流”，為該訂單裝配個性化零部件或完成個性化加工任務，最終智能工廠快速完成了個性化產品的生產任務。

生產系統根據訂單變化動態調整、重組結構

（1）語義化建模

本平臺在數據域搭建了智能管控系統，通過語義化技術構建數字工廠模型庫，打通設備互操作接口，實現跨廠商互操作和語義的統一化管理。利用語義化數字工廠建模與動態服務組合技術，解決設備模型描述、工藝流程和任務調度的解耦問題，工藝流程和任務重組的正確性和可執行性，以及模型、規則的查詢、關聯實時性問題。

通過語義化技術建立模型庫，將模型的最小單元屬性、最小工序和工步定義為原子動作，實現模型和工序的解耦；利用結構、功能、能力約束和工藝知識規則，確保系統結構模型、工藝流程組合的正確性和可執行性。通過時空關聯檢索技術，提高原子動作查詢、關聯、組合的實時性。

（2）智能調度

本平臺不僅可以根據用戶喜好，生產個性化訂單，還能夠智能處理不同優先級的訂單。本平臺擁有兩個用于裝配的機器人，可同時裝配3個不同的訂單。兩個機器人擁有一套基于設備的安全防護能力，可避免機器人發生碰撞以及傷人事故。在此基礎上，本平臺的兩個機器人還分別擁有上、下底板的功能。對于普通訂單，本平臺中用于裝配的兩個機器人可設置多種裝配方案，如：總裝配效率最高方案、順序加工方案、最簡產品優先方案等。當出現加急訂單時，智能管控系統會在保證安全（避免碰撞、傷人事故）的基礎上，自適應變更裝配方案為加急訂單優先模式，智能管控系統可無縫銜接不同優先級的訂單，全過程無需人為干預，降低切單轉產時間，縮短產品生產周期。

（3）動態服務組合引擎

基于動態服務合成引擎技術將生產工藝、生產任務等服務封裝起來，既打通了不同協議、不同軟件、不同系統之間的互操作接口，解決了跨系統信息集成的難題，同時，又可以根據產品設計、生產需求的變化，動態地自動重組生產工藝和生產任務，使生產系統能夠以軟件定義的方式快速重構，徹底改變了傳統的剛性生產模式，大幅提升了生產系統對不同產品設計和生產需求的適應能力和靈活性。

（4）數據邊緣處理

從設備端采集到的傳感器、機器人、PLC等數據具有數據量大、采集頻率高、數據格式不同等特點。對于海量數據，如果不在設備側進行數據邊緣處理，龐大的數據直接上傳至云端平臺會對網絡造成巨大擁堵，浪費網絡資源，還可能會影響到對于實時性和準確性要求較高并且重要級更高的數據。所以需要在數據域進行邊緣計算，對用于預測性維護的數據先進行基礎的處理，如：濾波、降噪、擬合、降維、特征提取等操作。并且統一數據格式，對數據的重要性進行分級，優先上傳重要級高的數據至云平臺，合理利用網絡資源，避免數據堆積災難。

基于預測性維護的生產系統動態調整

部署在云制造服務平臺上的預測性維護系統收集數據域中經過基礎處理的數據，通過工業無線物聯網實時感知、監測生產裝備的溫度、振動等健康狀態信息，同步分析，確定設備的健康狀況、故障類型、故障位置、剩余生命周期等信息。

采用預測性維護可以減少維護工作量，降低勞動強度；提高設備的可靠性，延長設備的使用壽命；提高設備的利用率，減少維修費用，從而降低維護成本，提高企業的綜合競爭力。

技術的示范效應

預計上述平臺及解決方案如果推廣到離散制造業，將大幅提升生產效率和設備利用率，在未來的工業4.0時代，使生產制造企業能夠應對高度定制化產品規模化、經濟型生產的需求，從而提升企業競爭力，帶來超過10億元級別的經濟效益，為探索適應中國現狀的智能制造技術標準體系和針對個性化定制產品快速、規模化生產的新模式，推動離散制造企業數字化轉型，起到積極的推動作用。

商業價值

這套面向個性化定制的自適應模塊化制造驗證平臺的核心技術體系和產品將大幅提高生產裝備和生產過程的智能化，打通網絡化生產系統從電商平臺到管理和控制系統的縱向集成，大幅提升管理、控制系統的效率以及生產設備的利用率。中科院沈自所研發的智能控制系統可以動態、自適應地調整生產系統的結構、生產工藝順序、機器人動作組合，從而提高生產系統軟件、硬件的靈活性，提高生產制造過程的效率和智能化。

通過引入邊緣計算，能夠為制造業帶來以下提升：

設備靈活替換——減少人力投入50%，實施效率提升1倍。

生產計劃靈活調整——消除多個型號的混線切單，物料路徑切換導致的時間耗損。

新工藝/新型號快速部署——消除新工藝部署/變更配置變量的時間，新工藝部署時間縮短80%以上。

社會價值

隨著我國制造業逐步從大眾化、批量化的消費階段向小眾化、個性化的階段轉變，消費者越來越重視產品的個性化特征和品味。傳統剛性生產系統已經無法滿足需求，高度個性化定制產品的規模化、經濟型生產將是離散制造業未來的主要趨勢。

本平臺采用軟件定義的可重構模塊化智能制造技術體系，應用于家電制造行業。通過構建智慧排產、智能生產、智慧物流、虛實融合等模式，快速響應用戶需求，解決原來大規模流水線柔性不足、定制成本高、效率低的問題；通過沈陽自動化研究所自主研發的物聯化的管控系統，能夠對原有產線中管理和控制流程及邏輯進行快速重用和復現，實現生產設備虛擬化、模塊化，滿足快速增加的消費者個性化需求，解決現有的以PLC為核心的控制系統難以應對復雜邏輯的編輯和處理的問題；通過沈陽自動化研究所自主研發的物聯化的管控系統，實現OTD由原來21天降低到7天，同時實現工廠全流程開放透明、可視，用戶由使用者變為“設計師”和“參與者”，解決傳統制造響應周期長、產品升級慢等問題。

本平臺應用于光電攝像模組行業，打破傳統的采用PLC+OPC的模式，解決了由于訂單種類增加，單批次數量減少導致的控制邏輯/工序操作重置、接口配置耗時時間長，影響新產品上線效率的問題。通過軟件定義的可重構模塊化智能制造技術體系，自動調整加工、裝配環節的任務、工藝流程、路徑規劃與控制參數，實時優化裝配流程和機器人任務，并通過模塊化、高度靈活的控制網絡，驅動模塊化機械結構自適應重組，使生產系統具有模塊化、物聯化和智能化特征，運營成本降低50%，產品生產周期縮短50%，不良品率降低50%。通過加強制造業ICT系統和OT系統之間的靈活交互，推動智能制造的實現。

摘自《自動化博覽》2017年8月刊