CN108769174A - 一种基于云-端的制造信息物理系统架构 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于云‑端的制造信息物理系统架构，基于云‑端的制造信息物理系统架构包括：终端部分和云上部分；终端部分，包括装备层和控制层；云上部分，包括数据层和决策支持层；装备层包括制造装备和部署在其上的无线传感器网络；控制层包括制造装备的控制器、工业计算机和移动终端；数据层包括数据存储服务和聚类分析、预测建模、装备状态监测；决策支持层包括集成优化服务和自适应优化服务。本发明以云‑端为基础，采用“装备‑数据‑决策支持‑控制”四层架构，实现了装备数据的采集、分析以及加工参数、加工路径、加工工艺和调度四个方面的集成优化，提供了响应制造过程各类动态事件的自适应优化方案，实现了生产方式的自动优化配置。

Description

一种基于云-端的制造信息物理系统架构

技术领域

本发明涉及智能制造技术领域，尤其涉及一种基于云-端的制造信息物理系统架构。

背景技术

如何将现代信息技术融入生产制造过程，构建制造信息物理系统是实现智能制造面临的关键问题之一。对于该问题的研究工作主要从以下四个层面开展：

(1)数据采集。该层面的工作致力于设计构建一种适合生产制造过程各类数据采集的无线传感网络，旨在为进一步分析、优化和实时响应提供依据。

(2)数据存储、分析及建模。该层面的工作旨在为制造过程数据提供合理的存储方案，并在此基础上，通过对数据的分析，实现制造过程优化目标的预测建模。

(3)生产方式优化。该层面的工作致力于研究如何优化制造过程采用的加工参数、加工路径、工艺规划及调度方案，使企业能够以最低成本、最高效率、快速灵活地响应市场多样化和定制化需求。

(4)动态事件响应。该层面的工作致力于研究如何对生产制造过程中可能出现的各类动态事件进行预测和响应，从而支持生产方式的自主切换。

目前，已有一些无线传感器网络部署在生产制造过程中，并积累大量多种类型历史数据，与此同时也采集了相应的实时数据。第二层面的研究工作集中在对历史数据的存储、分析和建模上。第三层面所开展的加工参数、加工路径、工艺规划和调度四个方面的优化研究，局限于各方面优化方案的初始生成，很少涉及实时优化，此外，对上述四个方面的集成优化研究也仅停留在调度与工艺规划或者调度与加工参数的集成优化上。第四层面的研究工作大多针对某一类型的动态事件类型提出相应的预测和响应方法，无法同时支持实际加工过程可能出现的多种类型的动态事件，也未涉及实时反馈。可见，如果能将上述四个层面集成起来，利用第一层面采集的实时数据，进行第二层面的实时分析，实现优化目标和动态事件的实时预测，进而利用第三和四层面实现制造过程各方面的实时集成优化，并将其反馈给生产制造过程，对于实现生产方式的自主切换，提高企业在成本、效率、灵活性等各方面的竞争力，具有不可忽视的作用。因此，如何构建适合的信息物理系统，实现上述四个层面的集成以及到生产制造过程的反馈，已经成为实现智能制造亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是为了克服上述背景技术的不足之处，提出一种基于云-端的制造信息物理系统架构。以云-端为基础，采用“装备-数据-决策支持-控制”四层架构实现制造信息物理系统的搭建以及数据采集-数据分析建模-生产方式优化-动态事件响应四个层面的集成，为实现智能制造奠定基础。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

本发明提供一种基于云-端的制造信息物理系统架构，该系统架构包括：终端部分和云上部分；所述终端部分，包括装备层和控制层；所述云上部分，包括数据层和决策支持层，设置在远程的云中央服务器上；其中：

所述装备层，包括制造装备和部署在其上的无线传感器网络，制造装备通过无线传感器网络与数据层、控制层连接；

所述控制层，包括与制造装备相连的控制器、工业计算机、移动终端，并与装备层、数据层和决策支持层连接；

所述数据层，包括数据存储服务、数据分析服务，并与装备层、决策支持层和控制层连接；

所述决策支持层，包括集成优化服务和自适应优化服务，并与数据层和控制层连接。

进一步地，本发明的该系统架构中：

所述制造装备是用于加工零部件的机器；

所述无线传感器网络是部署在制造装备上的各类传感器组成的网络，用于实时采集制造装备的各类数据；

所述装备层与数据层的连接，实现将装备层采集的各类数据传送给数据层；

所述装备层与控制层的连接，实现接收来自控制层的控制命令。

进一步地，本发明的该系统架构中：

所述装备的控制器，用于产生装备控制命令；

所述工业计算机，用于实现对装备实时状态的固定端可视化监控，以及随时接收用户动态请求；

所述移动终端，用于实现对装备实时状态的可视化移动监控，以及随时随地接收用户动态请求；

所述控制层与装备层的连接，实现将装备控制器产生的装备控制命令传送给装备层；

所述控制层与数据层的连接，实现接收来自数据层的装备实时状态信息；

所述控制层与决策支持层的连接，实现将用户动态请求传送给决策支持层。

进一步地，本发明的该系统架构中：

所述数据存储服务，用于实现对来自装备层的数据在云中央服务器上的存储；

所述数据分析服务，包括聚类分析服务、预测建模服务、装备状态监测服务；

所述数据层与装备层的连接，实现接收装备层采集的各类数据；

所述数据层与决策支持层的连接，实现将数据层分析所得建模信息传送给决策支持层；

所述数据层与控制层的连接，实现将数据层分析所得装备实时状态信息传送给控制层。

进一步地，本发明的该系统架构中：

所述集成优化服务，用于获取初始集成优化方案；

所述自适应优化服务，用于获取适应于装备实时状态或用户动态请求的自适应优化方案；

所述决策支持层与数据层的连接，用于接收来自数据层的建模和装备实时状态信息；

所述决策支持层与控制层的连接，用于将初始集成优化方案和自适应优化方案传送给控制层。

进一步地，本发明的该系统架构中：

所述聚类分析服务，用于实现对来自装备层的数据的聚类分析，并得到装备各种状态的聚类中心；

所述预测建模服务，用于实现对待优化目标和约束的预测分析，并得到相应的预测模型；

所述装备状态监测服务，用于将来自装备层实时采集数据映射为装备的某种状态，实现装备状态的监测。

进一步地，本发明的该系统架构中：

所述初始集成优化方案是指，加工参数、加工路径、加工工艺和调度四个方面的集成优化方案；

所述自适应优化方案是指，加工参数、加工路径、加工工艺和调度四个方面中的一个或多个方面的调整方案，用于适应装备实时状态或用户动态请求。

进一步地，本发明的所述聚类分析服务和预测建模服务的具体实现方式为：

所述装备层将制造装备的出厂数据以及历史保留的加工过程相关数据传送至所述数据层；

所述数据层调用数据存储服务和聚类分析服务，分别实现数据在云上的存储和聚类分析，以聚类所得数据为基础，调用预测建模服务实现加工过程待优化目标及相关约束的建模分析，并将建模分析结果传送给决策支持层；

所述的数据分析服务包括聚类服务和预测建模服务；

所述优化目标包括加工时间和加工能耗；

所述约束包括加工工期约束和加工质量约束；

所述决策支持层调用集成优化服务实现加工参数、加工路径、加工工艺和调度的集成优化，并将优化方案传送至控制层；

所述控制层利用制造装备的控制器将优化方案实施于机器层的制造装备，形成闭环回路。

进一步地，本发明的所述装备状态监测服务的具体实现过程为：

所述装备层在制造装备加工过程中，将无线传感器网络采集的装备数据传送给数据层；

所述的装备数据包括装备的温度、能耗、切削力；

所述的数据层调用数据存储服务和装备状态监测服务，分别实现装备数据在云上的存储和装备的状态分析，并将分析所得装备的实时状态传送至控制层和决策支持层；

所述的控制层在工业计算机和移动终端实现装备状态的实时可视化；

所述的决策支持层调用自适应优化服务，获得适应装备实时状态的加工参数、加工路径、加工工艺和调度优化方案，并将所得实时优化方案传送至控制层；

所述的控制层利用制造装备的控制器将实时优化方案实施于机器层的制造装备，形成闭环回路。

进一步地，本发明的所述自适应优化方案的具体实现过程为：

所述控制层的工业计算机或者移动终端收到用户提交的动态请求，将加工订单调整请求发送给决策支持层；

所述决策支持层调用自适应优化服务，获取满足用户动态请求和适应实时机器状态的加工参数、加工路径、加工工艺和调度优化方案，并将所得实时优化方案传送给控制层；

所述的控制层利用制造装备的控制器将实时优化方案实施于机器层的制造装备，形成闭环回路。

本发明产生的有益效果是：本发明的基于云-端的制造信息物理系统架构，首先，本发明不再局限于仅仅对加工过程某一方面的优化工作，而是更进一步实现了加工参数、加工路径、加工工艺和调度四个方面集成优化。其次，相对于目前制造过程动态事件的处理情况来讲，本发明可以同时支持来自装备和来自用户的多种类型的动态事件处理；此外，本发明通过装备-数据-决策支持-控制四层形成的闭环回路，实现了动态响应自适应优化方案的实时反馈。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1为本发明一个实施例提供的云-端制造信息物理系统架构示意图；

图2为本发明另一个实施例提供的云-端制造信息物理系统架构示意图；

图3为本发明另一个实施例提供的云-端制造信息物理系统架构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参考图1，其示出了本发明一个实施例提供的基于云-端的制造信息物理系统架构的结构示意图。本发明实施例的基于云-端的制造信息物理系统架构包括：装备层的制造装备、数据层的数据存储服务、聚类分析服务和预测建模服务、决策支持层的集成优化服务、控制层的控制器。

装备层的制造装备提供相应的装备历史数据，并将其传送给数据层的数据存储服务、聚类分析服务和预测建模服务。

数据层的数据存储服务将接收的历史数据存储在云上，聚类分析服务对历史数据进行聚类分析，得到与装备不同状态对应的类别数据，在聚类预测建模服务进一步分析类别数据，建立加工能耗、加工时间、加工质量的预测模型，并将建模分析结果传送给决策支持层的集成优化服务。

决策支持层的集成优化服务以接收到的建模分析结果为基础，同时进行加工参数、加工路径、加工工艺和调度四个方面的集成寻优，得到这四个方面的集成优化方案，并将其传送给控制层的控制器。

控制层的控制器根据接收到的集成优化方案，生成相应的控制命令，并将其传送给装备层，实现优化方案在相应制造装备上的实施。

参考图2，其示出了本发明另一实施例提供的基于云-端的制造信息物理系统架构的结构示意图。该基于云-端的制造信息物理系统架构包括：装备层的制造装备、无线传感器网络、数据层的数据存储服务和装备状态监测服务、决策支持层的自适应优化服务、控制层的控制器、工业计算机和移动终端。

装备层的无线传感器网络采集制造装备加工过程的实时温度、能耗、切削力数据，并将其传送给数据层的数据存储服务和装备状态监测服务。

数据层的数据存储服务将接收到的实时温度、能耗、切削力数据存储在云上，装备状态监测服务通过对这些实时温度、能耗、切削力数据的分析，得到装备的实时状态信息，并将其传送给决策支持层的自适应优化服务和控制层的工业计算机和移动终端。

决策支持层的自适应优化服务根据接收到的装备的实时状态信息，对加工参数、加工路径、加工工艺和调度进行重新寻优，得到适应当前制造装备状态的自适应优化方案，并将其传送给控制层的控制器。

控制层的工业计算机和移动终端将装备实时状态信息可视化呈现给用户；控制层的控制器将接收到的自适应优化方案转化为控制命令，并将其传送给装备层，实现相应制造装备优化方案的自适应调整。

参考图3，其示出了本发明另一实施例提供的基于云-端的制造信息物理系统架构的结构示意图。该基于云-端的制造信息物理系统架构包括：装备层的制造装备、无线传感器网络、数据层的数据存储服务和装备状态监测服务、决策支持层的自适应优化服务、控制层的控制器、工业计算机和移动终端。

装备层的无线传感器网络采集制造装备加工过程的实时温度、能耗、切削力数据，并将其传送给数据层的数据存储服务和装备状态监测服务。

数据层的数据存储服务将接收到的实时温度、能耗、切削力数据存储在云上，装备状态监测服务通过对这些实时温度、能耗、切削力数据的分析，得到装备的实时状态信息，并将其传送给决策支持层的自适应优化服务和控制层的工业计算机和移动终端。

控制层的工业计算机和移动终端将接收到的装备实时状态信息可视化呈现给用户，同时，接收用户的加工订单动态调整请求，并将其传送给决策支持层的自适应优化服务。

决策支持层的自适应优化服务根据接收到的装备的实时状态信息和用户的加工订单动态调整请求，对加工参数、加工路径、加工工艺和调度进行重新寻优，得到适应当前制造装备状态的自适应优化方案，并将其传送给控制层的控制器。

控制层的控制器将接收到的自适应优化方案转化为控制命令，并将其传送给装备层，实现相应制造装备优化方案的自适应调整。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于云-端的制造信息物理系统架构，其特征在于，该系统架构包括：终端部分和云上部分；所述终端部分，包括装备层和控制层；所述云上部分，包括数据层和决策支持层，设置在远程的云中央服务器上；其中：

所述装备层，包括制造装备和部署在其上的无线传感器网络，制造装备通过无线传感器网络与数据层、控制层连接；

所述控制层，包括与制造装备相连的控制器、工业计算机、移动终端，并与装备层、数据层和决策支持层连接；

所述数据层，包括数据存储服务、数据分析服务，并与装备层、决策支持层和控制层连接；

所述决策支持层，包括集成优化服务和自适应优化服务，并与数据层和控制层连接。

2.根据权利要求1所述的基于云-端的制造信息物理系统架构，其特征在于，该系统架构中：

所述制造装备是用于加工零部件的机器；

所述无线传感器网络是部署在制造装备上的各类传感器组成的网络，用于实时采集制造装备的各类数据；

所述装备层与数据层的连接，实现将装备层采集的各类数据传送给数据层；

所述装备层与控制层的连接，实现接收来自控制层的控制命令。

3.根据权利要求1所述的基于云-端的制造信息物理系统架构，其特征在于，该系统架构中：

所述装备的控制器，用于产生装备控制命令；

所述工业计算机，用于实现对装备实时状态的固定端可视化监控，以及随时接收用户动态请求；

所述移动终端，用于实现对装备实时状态的可视化移动监控，以及随时随地接收用户动态请求；

所述控制层与装备层的连接，实现将装备控制器产生的装备控制命令传送给装备层；

所述控制层与数据层的连接，实现接收来自数据层的装备实时状态信息；

所述控制层与决策支持层的连接，实现将用户动态请求传送给决策支持层。

4.根据权利要求1所述的基于云-端的制造信息物理系统架构，其特征在于，该系统架构中：

所述数据存储服务，用于实现对来自装备层的数据在云中央服务器上的存储；

所述数据分析服务，包括聚类分析服务、预测建模服务、装备状态监测服务；

所述数据层与装备层的连接，实现接收装备层采集的各类数据；

所述数据层与决策支持层的连接，实现将数据层分析所得建模信息传送给决策支持层；

所述数据层与控制层的连接，实现将数据层分析所得装备实时状态信息传送给控制层。

5.根据权利要求4所述的基于云-端的制造信息物理系统架构，其特征在于，该系统架构中：

所述集成优化服务，用于获取初始集成优化方案；

所述自适应优化服务，用于获取适应于装备实时状态或用户动态请求的自适应优化方案；

所述决策支持层与数据层的连接，用于接收来自数据层的建模和装备实时状态信息；

所述决策支持层与控制层的连接，用于将初始集成优化方案和自适应优化方案传送给控制层。

6.根据权利要求5所述的基于云-端的制造信息物理系统架构，其特征在于，该系统架构中：

所述聚类分析服务，用于实现对来自装备层的数据的聚类分析，并得到装备各种状态的聚类中心；

所述预测建模服务，用于实现对待优化目标和约束的预测分析，并得到相应的预测模型；

所述装备状态监测服务，用于将来自装备层实时采集数据映射为装备的某种状态，实现装备状态的监测。

7.根据权利要求6所述的基于云-端的制造信息物理系统架构，其特征在于，该系统架构中：

所述初始集成优化方案是指，加工参数、加工路径、加工工艺和调度四个方面的集成优化方案；

所述自适应优化方案是指，加工参数、加工路径、加工工艺和调度四个方面中的一个或多个方面的调整方案，用于适应装备实时状态或用户动态请求。

8.根据权利要求7所述的基于云-端的制造信息物理系统架构，其特征在于，所述聚类分析服务和预测建模服务的具体实现方式为：

所述装备层将制造装备的出厂数据以及历史保留的加工过程相关数据传送至所述数据层；

所述数据层调用数据存储服务和聚类分析服务，分别实现数据在云上的存储和聚类分析，以聚类所得数据为基础，调用预测建模服务实现加工过程待优化目标及相关约束的建模分析，并将建模分析结果传送给决策支持层；

所述的数据分析服务包括聚类服务和预测建模服务；

所述优化目标包括加工时间和加工能耗；

所述约束包括加工工期约束和加工质量约束；

所述决策支持层调用集成优化服务实现加工参数、加工路径、加工工艺和调度的集成优化，并将优化方案传送至控制层；

所述控制层利用制造装备的控制器将优化方案实施于机器层的制造装备，形成闭环回路。

9.根据权利要求7所述的基于云-端的制造信息物理系统架构，其特征在于，所述装备状态监测服务的具体实现过程为：

所述装备层在制造装备加工过程中，将无线传感器网络采集的装备数据传送给数据层；

所述的装备数据包括装备的温度、能耗、切削力；

所述的数据层调用数据存储服务和装备状态监测服务，分别实现装备数据在云上的存储和装备的状态分析，并将分析所得装备的实时状态传送至控制层和决策支持层；

所述的控制层在工业计算机和移动终端实现装备状态的实时可视化；

所述的决策支持层调用自适应优化服务，获得适应装备实时状态的加工参数、加工路径、加工工艺和调度优化方案，并将所得实时优化方案传送至控制层；

所述的控制层利用制造装备的控制器将实时优化方案实施于机器层的制造装备，形成闭环回路。

10.根据权利要求7所述的基于云-端的制造信息物理系统架构，其特征在于，所述自适应优化方案的具体实现过程为：

所述控制层的工业计算机或者移动终端收到用户提交的动态请求，将加工订单调整请求发送给决策支持层；

所述决策支持层调用自适应优化服务，获取满足用户动态请求和适应实时机器状态的加工参数、加工路径、加工工艺和调度优化方案，并将所得实时优化方案传送给控制层；

所述的控制层利用制造装备的控制器将实时优化方案实施于机器层的制造装备，形成闭环回路。