CN109088759A - 一种智能网络知识共享系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种智能网络知识共享系统，包括：模型模块，用于完成现场的设备接入、本地实时控制、现场监控以及算法封装，是整个共享系统的计算平台、控制平台和路由平台；模型化系统平台，用于对模型模块中的模型进行有机结合以满足工程和管理的多方面需求，是基于模型模块构成的网络的管理运行平台；模型化流程平台，用于实现流程定制化服务，是提供云端生产运营管理服务，建立跨企业、可互通的运营管理平台。本发明使得各种技术能够进行融合，便于工业生产和管理。

Description

一种智能网络知识共享系统

技术领域

本发明涉及智能化技术领域，特别是涉及一种智能网络知识共享系统。

背景技术

随着工业和智能化技术的进步，出现了很多种改进现有技术的方法，包括互联网技术、物联网技术、工业互联网、工业4.0、人工智能和机器人等，但是这些技术用于工业生产和管理时难度非常大。

互联网带来的企业运营、管理和控制的系统包括ERP，MES(MOM)，SCADA，DCS(PLC)等，这些系统给工业带来了层级式的管理结构，这种结构将每个工厂封闭起来，形成一个独立的体系，很难由外部监管，也很难与外界合作。

物联网技术的兴起，带来了大量的概念，包括云平台，边缘计算，大规模数据采集，大数据分析等。但是这些数据实际上存储在大型计算机系统中，很难再用于生产系统。

美国主导的工业互联网技术希望将这些云端数据与工业现场更紧密地结合起来，形成智能化的制造系统，从而利用美国的能源优势，避开人力资源劣势，重新振兴美国的制造业。但是由于软件开发成本太高，应用场景太多太复杂，这样的努力显然也没有达到预期的效果。

中国制造2025，希望以人工智能为突破口，进行工业升级，但是工业场景往往无法给人工智能提供足够的学习机会和资源，导致人工智能的应用只能停留在精准营销，市场推广等商业层面。

目前机器人的发展很快，得到了大量的应用。但是由于每种机器人都有不同的编程开发方式，每种应用场景都有不同的控制需求，导致机器人虽然并不很贵，但是需要维持一个庞大的软件开发团队，或者只做固定应用，不能更改。这样除了一些大行业，如汽车、飞机、火车、能源、医疗、IT等行业外，机器人的应用难以推广。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种智能网络知识共享系统，使得各种技术能够进行融合，便于工业生产和管理。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种智能网络知识共享系统，包括：模型模块，用于完成现场的设备接入、本地实时控制、现场监控以及算法封装，是整个共享系统的计算平台、控制平台和路由平台；模型化系统平台，用于对模型模块中的模型进行有机结合以满足工程和管理的多方面需求，是基于模型模块构成的网络的管理运行平台；模型化流程平台，用于实现流程定制化服务，是提供云端生产运营管理服务，建立跨企业、可互通的运营管理平台。

所述模型模块是将多个通过网络连接的模型合成一个统一的计算结构，通过对模型模块的统一编程完成各个模型的编程。

所述模型是将生产中涉及的各种知识，编写成软件形成的固定格式的软件模块，包括状态模型模块、系统模型模块、设备模型模块、算法模型模块、基础模型模块和人员模型模块。

所述模型化系统平台包括功能模型模块、过程模型模块、知识模型模块和产出模型模块；所述功能模型模块是对已有的人员、物料、设备、能源、信息和组织进行工程化建模；所述过程模型模块是将系统或产品的建立和改进过程分为规划、设计、评价、改进和创新，并将所有过程规范化；所述知识模型模块是在进行实际的生产过程分析和问题分析时，为了清楚了解问题的本质需要的知识；所述产出模型模块是对用户需求进行建模。

所述模型化系统平台通过以管理总线和数据总线为基础的多总线结构将多个所述模型模块结合在一起，并采用统一编程的方式实现整个模型化系统平台的编程。

所述模型化流程平台包括流程模型模块、现场执行系统和现场监控系统；所述流程模型模块用于通过开放的工具和流程模板建立和改进流程；所述现场执行系统用于完成实时性要求高的控制任务；所述现场监控系统用于完成实时性要求较低的数据采集任务。

有益效果

由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本发明采用模型化的方法，构建基于模型的智能网络，将各种机器人、硬件设备、软件功能、软件系统、人员、操作流程、经验、故障特征、过程机理等各方面的知识建立成模型，并且采用物联网技术，将这些模型连接成智能网络，采用智能网络构建云平台，在不同的厂家、系统、设备、流程中共享这些模型，形成知识共享系统，从而使得各种技术能够进行融合，便于工业生产和管理。

附图说明

图1是本发明的结构示意图；

图2是本发明实施例的结构示意图；

图3是本发明实施例中两个模型模块连接示意图；

图4是本发明实施例中模型化系统平台的结构示意图；

图5是本发明实施例中模型化系统平台中各个模型模块的连接示意图；

图6是本发明实施例中模型化流程平台的结构示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。

本发明的实施方式涉及一种智能网络知识共享系统，如图1所示，包括：模型模块，用于完成现场的设备接入、本地实时控制、现场监控以及算法封装，是整个共享系统的计算平台、控制平台和路由平台；模型化系统平台，用于对模型模块中的模型进行有机结合以满足工程和管理的多方面需求，是基于模型模块构成的网络的管理运行平台；模型化流程平台，用于实现流程定制化服务，是提供云端生产运营管理服务，建立跨企业、可互通的运营管理平台。

从图1可知，所述模型模块由多个模型构成，这些模型是将人机料法环等生产中涉及的各种知识，编写成软件形成的固定格式的软件模块，包括状态模型模块、系统模型模块、设备模型模块、算法模型模块、基础模型模块和人员模型模块。这些软件模块由模型化系统平台进行部署、删除、连接、管理、运行等操作。所有的模型按照模型化系统平台的统一调度执行，形成完整的系统功能。每个模型代表某一种知识，可能是通讯协议，可能是数据处理算法，也有可能是某种机器设备的控制方式。计算机系统可以使用这些模型完成相应的功能。模型化系统平台管理运行的所有模块都是模型，包括社区、设备、人员、通讯、控制、算法、方法、组织等。模型化流程平台所管理运行的模型都是具有流程和规则属性的模型，包括社区、管理规则等。

由此可见，本发明采用模型化的方法，构建基于模型的智能网络，将工业生产中的各种机器人、硬件设备、软件功能、软件系统、人员、操作流程、经验、故障特征、过程机理等各方面的知识软件化，建立成模型，并且采用物联网技术，将这些模型连接成网络。这种以知识模型连接形成的网络，称为智能网络，并且采用智能网络构建云平台，在不同的厂家、系统、设备、流程中共享这些模型，形成知识共享系统，从而使得各种技术能够进行融合，便于工业生产和管理。

下面通过一个具体的实施例来进一步说明本发明。

图2所示的是本发明的一种智能网络应用实施例，图2中的源流即是由图1中的各个模型构成的，融海是图1中的模型化系统平台，云智是图1中的模型化流程平台。另外图2把云海流产品的层次结构与CPS的层次结构进行了对应，表明云海流是CPS系统的一种实现。

源流是支撑工业网络的计算平台、控制平台和路由平台。它主要支持，网络化：所有源流都可以通过网络连接，其中网络可以是公共网络、私有网络或工业网络；融合化：多个源流通过网络连接后形成一个更大的源流；程序化：所有模型都是软件，包括源流自身，可以在源流上进行部署和运行；数字化：所有的硬件设备，都可以由模型驱动、运行获得数据，进行控制，甚至仿真。

图3是两个源流的连接示意图。图中的两个源流中的一个是电机控制系统，另一个是机器人系统。本实施例中，将电机控制系统拆分为驱动电机、控制器和安防设备。控制器又分为驱动开关、驱动显示设备、传感器和人工开关设备。机器人系统分为机器人设备和机器人控制算法。将驱动电机、驱动开关、驱动显示设备、传感器、人工开关设备和安防设备分别编写成软件形成的固定格式的软件模块，这些软件模块就构成了第一个源流。同理，将机器人设备和机器人控制算法分别编写成软件形成的固定格式的软件模块，这两个软件模块则构成了第二个源流。两个源流之间通过网络进行连接，源流中模型与模型之间的交互是通过源流之间的网络实现的，例如，传感器采集到的数据是发送至源流的网络中，再由源流的网络将这些数据发送至相应的设备；驱动开关发出的控制信号也是先发送至源流的网络中，再由源流的网络将控制信号发送至驱动电机从而完成控制；机器人控制算法将控制程序发送至源流的网络中，再由源流的网络将其发送至机器人从而对机器人实现控制。由此可见，源流中的模型的交互全部是通过连接源流的网络实现的，因此源流是支撑工业网络的计算平台、控制平台和路由平台。

本实施例中的源流可以在多种工控机、服务器、云平台、移动终端上运行。根据工程的实际需要选择计算机平台，从高性价比的简单工控机到高可靠性的冗余工业控制器，从小型ARM嵌入式设备大型服务器集群，源流设备都可以安装运行。源流自身是高可靠性的小型控制器模型。源流还可以支持各种人工智能算法运行，同时可以将环境条件建立成模型，支持群体智能和协同操作；可以支持工业控制需要的实时性和确定性要求；通过网络连接的多个源流可以在很大范围内实现分布式控制、监测等任务。

源流的任务是完成现场的设备接入、本地实时控制、现场监控，以及服务端的算法封装、功能集成，最终实现可编程工业系统，为工业软件化提供支持。源流的目的是解决系统的可编程问题。

现有经典的工业系统中，可以通过计算机网络连接服务器、计算机和机器人。需要对每个机器人、每台计算机和服务器分别编程。一个工业程序是由很多部分协同工作的大型软件包。这样的软件包的开发、维护都很困难，因此工业软件系统都是很贵的。

本实施例中，源流是将多个通过网络连接的模型合成一个统一的计算结构，通过对模型模块的统一编程完成各个模型的编程，从而使得程序部署到网络中不同的源流上进行执行。如果在所有设备上部署源流，就可以用源流将整个网络建立成源流平台模型，只需要对源流平台模型进行编程，就可以完成对整个系统的编程工作。这样就大幅度减小了编程和维护的工作量，降低企业运行的成本。甚至可以在将计算机模型进一步采用源流平台代替，这样就可以直接在源流平台上部署其他模型，比如传感器模型，控制器模型，数据展示模型或者设备故障的诊断模型，直接采用模型部署的方法代替复杂的程序开发和维护过程。

值得一提的是，本实施例中的源流是一个软件包，可以部署在各种工业计算机上运行。这些计算机包括X86，64位X86，32位ARM和64位ARM，MIPS，Power PC等，支持的操作系统包括Windows、Linux和Android等，对内存的需求取决于运行的模型种类和数量。

融海是基于源流工业网络的工业工程管理运行平台。它主要支持，多总线：融海在网络基础上，支持各种工业总线结构。以基本的管理总线和数据总线为基础，支持专用的服务总线、设备总线、现场总线等不同用途和要求的工业总线；多平台：融海是以源流为基础建立的，因此可以在计算机、工业设备、移动设备和云服务等多种平台上进行部署；多模型：融海系统可以对源流模型、功能模型、计算模型、智能模型和展示模型等多种模型进行开发、部署、启动、停止、监测、仿真和升级等管理工作；多需求：融海系统是一个工业工程系统，可以同时满足工程和管理等多方面的需求。可以对企业中和企业间的各种人员、设备、流程、知识、算法、规定等进行建模和管理。

融海系统在源流在源流控制器的基础上，用工业工程方法，把实际生产过程中的各种因素有机结合，从而形成实际生产的控制系统和管理系统平台。如图4所示，融海包括功能模型模块、过程模型模块、知识模型模块和产出模型模块。

其中，知识模型模块是在进行实际的生产过程分析和问题分析时，为了清楚了解问题的本质往往需要多方面的知识。因此在融海系统中可以逐步加入各种知识模型，使系统能力逐步增加需要的知识，这些知识模型即是基础模型，可以是物理知识、化学知识、管理知识等。

过程模型模块是将一个工业系统或产品的建立和改进过程分为规划、设计、评价、改进和创新等多个过程。融海系统以过程模型的方式将所有过程规范化，使产品的可追溯性大大提高。其中过程模型即是算法模型和基础模型。

所述功能模型模块从已有的工业系统出发，对已有的人员、物料、设备、能源、信息、组织等进行工程化建模，形成一定的功能模型，并且可以用已有的功能模型建立新的生产线、产品和服务。这些功能模型即是源流中的人员模型、设备模型、状态模型和系统模型。

所述产出模型模块是对融海的运行结果，其是以结果评价为目标的，因此在融海中，所有用户需求会建立成为产出模型，便于追踪和评价。融海系统的目标正是为了提高生产力、质量、服务、安全和生产系统的灵活性，同时降低生产成本。

由此可见，融海可以对各种管理规定和流程建立模型，产生组织机构模型和管理功能模型。这样的模型跟工程化模型一样可以进行评价和改进，使企业进一步发展。同时使融海系统可以接入现有的组织机构或企业软件系统，为企业管理决策服务，同时节约企业投资。融海的评价机制与实时控制能力相结合，可以实现先进控制系统，减少企业对于人力的依赖。

如图4所示，融海系统本身是一个为先进控制、智能制造、工厂管理和项目管理打造的定制化系统。同时它本身也是一个网络系统，可以从车间现场一直连接到云端服务器，有效地平衡数据量、通讯带宽、实时控制、精确性、现场监测、数据计算量和开发维护成本之间的关系，可以为不同的企业打造不同的应用平台，同时又能实现互联互通和互操作。

如图5所示，在融海中，在互联网和工业网络上建立了多总线结构。以管理总线和数据总线为基础的多总线结构将多个所述模型模块结合在一起，从而跨越不同的网络，实现不同的具体要求。融海系统继承了源流的融合特性，可以采用统一编程的方式实现整个系统的编程，而不需要关心这个网络系统内部使用了哪些具体设备，以及这些具体设备如何编程。需要关心的仅仅是模型的种类、应用要求、环境要求、质量要求、可靠性要求等内容。这可以有效地提高系统的质量和可靠性，简化系统的开发和维护，降低系统成本。

不难发现，融海从源流继承的网络化结构，使它可以在网络上实现虚拟的生产线，甚至是跨企业的虚拟生产线。这对于定制化生产有所帮助。另外，随着人工智能技术的发展，越来越多的人工操作会逐步被机器或机器人取代。但是由于各种工业行业有很多独特的知识、规定、经验等，很难由机器学习等方法所掌握，而工业需要的实时性、确定性、安全性的要求，往往也不允许机器自动学习。融海提供的知识驱动方案，可以给智能设备和机器人等提供工业应用的环境。

云智是在源流和融海的基础上开发的生产运营管理系统。它主要提供了流程定制化服务，包括，生产：生产设备管理、生产时间管理、生产订单管理、生产物料管理、生产工艺管理、生产人员管理、生产能源管理、生产状态管理等方面的生产流程的建立和运行；库存：进库管理、出库管理、盘库管理、移库管理、补货管理、供应时间管理、报废管理等库存流程的建立和运行；运维：可以通过现场系统获得现场设备和生产数据，并通过这些数据进行设备状态监测和维修、巡检等流程的建立和运行；质量：可以根据质量要求，建立质量管理流程，并设置检测点。通过对检测点的操作，完成质量设计、质量评估、质量检测以及后续可能质量问题的管理。帮助企业建立质量问题预案，估计售后服务成本。

如图6所示，云智包括流程模型模块、现场执行系统和现场监控系统。

云智的运行平台是在云端，基本平台由所有用户共享。这样各不同用户都可以通过流程模型模块使用平台开放的工具和流程模板建立和改进自己的流程，其核心是流程自动化服务，共享的流程自动化平台有利于企业流程建设的标准化和规范化，各家用户的数据是保密的，只有云智提供的共享工具和流程模板是开放的。云智还继承了融海的现场连接技术，可以通过现场执行系统和现场监测系统两个现场系统连接到现场，其中，现场执行系统用于完成实时性要求高的控制任务；现场监控系统用于完成实时性要求较低的数据采集任务。

云智可以将运维、库存、质量甚至生产管理、资产管理等部门从一个企业中独立出来，有利于建立更加专业化的服务团队，降低企业成本，增加企业灵活性，提高服务和管理的质量。企业可以用云智灵活地组建各种团队，完成常规或突发性的任务。这些组织可以是企业内部资源，也可以是企业外部资源甚至是人工智能的服务。使企业可以灵活应对各种突发事件。对于重要问题，可以设置各种应急预案流程，在问题出现时可以及时启动这些处理预案。

云智的目标是提供云端生产运营管理服务，建立跨企业、可互通的运营管理平台，并在此平台的基础上提供专业化、智能化的生产、库存、运维和质量服务。帮助企业提高数字化网络化程度，利用IT技术提高质量和生产率，降低成本。

通过融海网络，可以将流程模型模块与现场执行系统和现场监控系统连接起来，形成功能丰富的分布式网络，增强企业的管理能力。从现场到云平台的紧密联系，使云智的用户有可能建立虚拟生产线，在网上进行产品设计、试生产、设备管理以及维护工作。

值得一提的是，云智是以源流控制器为核心，在融海平台上构建的一种应用。融海是它的网络和管理的基础，而云智提供了基本的运行、部署、融合、通讯、模型化和控制功能。

不难发现，本发明的智能网络系统的软件由现有的模型组合而成，无需编程，只有在没有模型的时候才需要编程开发相关模型。而且在开发相关模型时只需要了解模型的需求，而无需了解整个系统的需求。这样将软件开发人员和软件应用人员分开，解决了应用人员具有行业知识而缺乏软件知识，软件开发人员具有软件开发知识而缺乏行业知识的问题，使整个系统的开发、维护、运行更具有专业性。智能网络本身的架构就是一种物联网架构，无需为具体应用再特别设计软件架构，应用人员只需要根据自己的需要设定网络连接方式，即可完成系统的部署与运行。另外，由于智能网络本身具有运行平台，可用于各种计算机系统、工控系统、移动终端和物联网终端，因此模型可以在安装了智能网络的各种平台上运行，无需特别的安装过程，解决了传播困难的问题。而模型本身可以封装各种硬件设备和软件系统，因此采用智能网络的系统在系统扩展方面障碍也少得多，使用十分方便。

Claims (6)

1.一种智能网络知识共享系统，其特征在于，包括：模型模块，用于完成现场的设备接入、本地实时控制、现场监控以及算法封装，是整个共享系统的计算平台、控制平台和路由平台；模型化系统平台，用于对模型模块中的模型进行有机结合以满足工程和管理的多方面需求，是基于模型模块构成的网络的管理运行平台；模型化流程平台，用于实现流程定制化服务，是提供云端生产运营管理服务，建立跨企业、可互通的运营管理平台。

2.根据权利要求1所述的智能网络知识共享系统，其特征在于，所述模型模块是将多个通过网络连接的模型合成一个统一的计算结构，通过对模型模块的统一编程完成各个模型的编程。

3.根据权利要求2所述的智能网络知识共享系统，其特征在于，所述模型是将生产中涉及的各种知识，编写成软件形成的固定格式的软件模块，包括状态模型模块、系统模型模块、设备模型模块、算法模型模块、基础模型模块和人员模型模块。

4.根据权利要求1所述的智能网络知识共享系统，其特征在于，所述模型化系统平台包括功能模型模块、过程模型模块、知识模型模块和产出模型模块；所述功能模型模块是对已有的人员、物料、设备、能源、信息和组织进行工程化建模；所述过程模型模块是将系统或产品的建立和改进过程分为规划、设计、评价、改进和创新，并将所有过程规范化；所述知识模型模块是在进行实际的生产过程分析和问题分析时，为了清楚了解问题的本质需要的知识；所述产出模型模块是对用户需求进行建模。

5.根据权利要求1所述的智能网络知识共享系统，其特征在于，所述模型化系统平台通过以管理总线和数据总线为基础的多总线结构将多个所述模型模块结合在一起，并采用统一编程的方式实现整个模型化系统平台的编程。

6.根据权利要求1所述的智能网络知识共享系统，其特征在于，所述模型化流程平台包括流程模型模块、现场执行系统和现场监控系统；所述流程模型模块用于通过开放的工具和流程模板建立和改进流程；所述现场执行系统用于完成实时性要求高的控制任务；所述现场监控系统用于完成实时性要求较低的数据采集任务。