CN113722936A - 一种面向智能制造的领域建模方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种面向智能制造的领域建模方法及系统，包括定义一个领域元模型，规定领域建模可继承的领域要素和领域规范；构建建模基元，利用建模基元对待建模领域的领域要素进行统一建模，构建出初始应用领域模型；将建模基元与领域上下文概念进行统一，明确初始应用领域模型的上下文边界；构建以领域元模型的领域规范的知识图谱，对明确上下文边界的初始应用领域模型进行知识补全，以得到完整的应用领域模型；建模中基于提前定义好的领域元模型，结合领域知识推理，面向具体场景，对需求进行补全描述，对不完备需求进行完善；通过将领域进行上下文的划分，通过建立明确边界来限制不确定性的范围，通过数据的传递逐步消减不确定性。

Description

一种面向智能制造的领域建模方法及系统

技术领域

本发明属于软件开发中的领域建模技术领域，尤其涉及一种面向智能制造的领域建模方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

历经三次工业革命，现在已进入到第四次工业革命。进入信息化的时代，计算技术的飞跃发展、无所不在的通信手段、智能化的明确目标，使得工业技术的软件化成为了工业上的迫切需求。

软件定义制造则是工业技术软件化的一种有效方式。软件定义制造是用软件作为工具和载体，辅助工业上把多少年积累的制造原理、工艺、方法、诀窍等领域知识以标准和规范的方式表达出来，从而完成工业制造的数字化转型过程的第一阶段。接着以这些原理、工艺、方法和诀窍所构成的领域知识，不仅可以以数字化的手段在更加广泛的范围内得到高效率地推广复用，同时也可以通过低代码平台和技术实现工艺或控制代码的自动构造，这是第二阶段。

然而，智能制造中的整个制造链涵盖多种生产设备和工艺过程，存在多变量耦合和多尺度的复杂特性，需要面对更多更复杂的不确定性问题，具有典型的不确定广义系统特征。如果在某些制造领域，其知识尚未总结上升成为该领域公认的标准和规范，软件就无从定义，定义也没有依据。显然，工业领域知识及其标准化是软件定义的基础和依据。一方面，软件定义制造技术，需要结合其应用场景进行合理的抽象和概括，设计出适合多个甚至所有应用模式和场景的领域模型。另一方面，领域模型在结合场景设计的过程中，要考虑智能制造模式中的不完备需求、不确定性和随机性事件等核心要素，并对这些要素在建模方法中能引入相应的应对措施。

目前，工业制造的某些领域中已经提出了一些较为成熟的模型规范，例如：作为软件定义运动控制的基础和依据的PLCopen运动控制规范，尽管远早于软件定义制造的概念形成之前，但并不影响该规范沿着软件技术和软件工程的正确方向发展。再如被包装行业以及为包装服务的许多工业自动化企业一直推崇的PackML规范，为高效、低成本地把不同制造厂生产的机械设备集成为在控制、监控、生产管理等方面均具备极佳一致性的产线，探索出了一条软件定义制造的可行道路。

但这只是在工业制造个别场景所提出的规范，且并没有覆盖场景的方方面面，如PackML主要针对包装场景的工艺流程定义了一个规范模型，不仅在场景横向广度上(多场景)具有局限性，而且在场景的纵向深度上不够全面。此外，对于第二阶段提到的复用和代码自动构造等业务需求无法满足，同时这些规范并没有对智能制造模式中存在的不确定性、随机性要素总结出通用性的应对方法。

发明内容

为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供一种面向智能制造的领域建模方法及系统，其充分面向智能制造场景，并考虑了智能制造场景中的一些核心需求，如需求不完备、业务不确定性、随机性强等，针对性地引入了软件工程和领域建模的思想和技术方法。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明的第一个方面提供一种面向智能制造的领域建模方法，包括：

定义一个领域元模型，规定领域建模中可继承的领域要素和建模规范；

构建建模基元，利用建模基元对待建模领域要素进行统一建模，构建可组合的领域模型基础单元；

将建模基元进行重组，使之与领域限界上下文概念进行统一，明确具体领域模型中的限界上下文的边界；

基于领域元模型，结合具体的应用领域、场景知识和专家知识，对领域要素统一建模，构建以建模基元为节点的知识图谱，在构建过程中，初始不完备需求得以逐步补全，最终得到相对完整的应用领域模型。

本发明的第二个方面提供一种面向智能制造的领域建模系统，包括：

元模型构建模块，被配置为定义一个领域元模型，规定领域建模可继承的领域要素和建模规范；

领域模型基础单元构建模块，被配置为构建建模基元，利用建模基元对待建模领域的领域要素进行统一建模，构建可组合的领域模型基础单元；

确定上下文边界模块，被配置为将建模基元进行重组，使之与领域限界上下文概念进行统一，明确具体领域模型的限界上下文的边界；

应用领域模型补全模块，被配置为基于领域元模型，结合具体的应用领域、场景知识和专家知识，对领域要素统一建模，构建以建模基元为节点的知识图谱，在构建过程中，初始不完备需求得以逐步补全，最终得到相对完整的应用领域模型。

本发明的第三个方面提供一种计算机可读存储介质。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一个方面所述的一种面向智能制造的领域建模方法中的步骤。

本发明的第四个方面提供一种计算机设备。

一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述第一个方面所述的一种面向智能制造的领域建模方法中的步骤。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明充分考虑了智能制造中的领域建模的本质特点：即利用领域模型来优化工业制造软件系统的生产方式，从而提高转换效率。具体包含三个要点：工业领域知识及其标准化；考虑解决制造中的非模式、不确定性等问题；知识到软件代码的转换，软件代码对人工的替代。

2、本发明的建模方法和系统在常规建模方法的基础上，充分面向智能制造场景，并考虑了智能制造场景中的一些核心要素，如需求不完备、业务不确定性、随机性等，针对性地引入了软件工程和领域建模的思想和技术方法；同时，构建的模型符合UBML等行业标准，因此也方便了后续的软件动态即时自动构造和形式化验证。

3、本发明提供了一种面向智能制造软件自动构造过程，针对需求不完备性和业务不确定性的领域建模方法及系统，遵循领域驱动设计和软件工程的建模方法思想，建模中基于提前定义好的领域元模型，结合领域知识推理，面向具体场景，对需求进行补全描述，对不完备需求进行完善；对于业务的不确定性和随机性，通过将领域进行上下文的划分，通过建立明确边界来限制不确定性的范围，通过数据的传递逐步消减不确定性；基于提出的建模基元对领域要素进行统一建模，将要素行为通过函数式表达，以方便软件重构和组合；最后，为了满足建模方法针对智能制造软件自动构造的支持，提出支持低代码建模语言如UBML的模型输出与建模系统。

本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

图1是本发明实施例中领域元模型的结构示意图；

图2是本发明实施例中建模基元结构图；

图3是本发明实施例中领域建模基本路线图。

具体实施方式

下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

需要注意的是，附图中的流程图和框图示出了根据本公开的各种实施例的方法和系统的可能实现的体系架构、功能和操作。应当注意，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，所述模块、程序段、或代码的一部分可以包括一个或多个用于实现各个实施例中所规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为备选的实现中，方框中所标注的功能也可以按照不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，或者它们有时也可以按照相反的顺序执行，这取决于所涉及的功能。同样应当注意的是，流程图和/或框图中的每个方框、以及流程图和/或框图中的方框的组合，可以使用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以使用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

了解具体实施方式之前，需了解领域驱动设计(DDD)和UBML的技术背景：

(1)UBML是一种基于领域特定语言的、用于快速构建应用软件的低代码建模语言。内容包括模型标准(UBML-Standard)及其参考实现、SDK、运行时框架等组件。主要目标是在业务和代码实现之间建立一个标准化的表示桥梁。可以理解为其继承于UML建模语言谱系，针对于特定业务和场景。

(2)DDD是一种模型驱动的设计方法，它分为两个阶段：

a)以一种领域专家、设计人员、开发人员都能理解的“通用语言”作为相互交流的工具，在不断交流的过程中发现和挖出一些主要的领域概念，然后将这些概念设计成一个领域模型；

b)由领域模型驱动软件设计，用代码来表现该领域模型。领域需求的最初细节，在功能层面通过领域专家的讨论得出。

本发明提出的建模方法，遵循DDD的思想，专注于适合智能制造领域的抽象模型描述，反映了领域用户业务需求描述的要求；同时，建模体系可以兼容UBML，涵盖用户交互、应用程序接口、领域服务、业务逻辑、持久化等多个层级的需求描述，最终服务于代码的实现；二者相结合，解决智能制造领域软件自动构造的问题。

实施例一

如图1-3所示，本实施例提供了一种面向智能制造的领域建模方法，本实施例以该方法应用于服务器进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于终端，还可以应用于包括终端和服务器和系统，并通过终端和服务器的交互实现。服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务器、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务CDN、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表等，但并不局限于此。终端以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本申请在此不做限制。

本实施例中，该方法包括以下步骤：

步骤S1：定义一个领域元模型，规定领域建模可继承的领域要素和建模规范；元模型是用来表示模型的模型，定义了具体应用场景中领域建模元素的元信息，有助于规范模型要素内容完整性和表现形式的统一；

步骤S2：构建建模基元，利用建模基元对待建模领域要素进行统一建模，构建可组合的领域模型基础单元；

步骤S3：将建模基元进行重组，使之与领域限界上下文概念进行统一，明确具体应用领域模型的限界上下文的边界；

步骤S4：基于领域元模型，结合具体的应用领域、场景知识和专家知识，对领域要素统一建模，构建以建模基元为节点的知识图谱，在构建过程中，初始不完备需求得以逐步补全，最终得到完整的应用领域模型。

其中，在步骤S1中，定义一个面向智能制造的领域建模元模型，该元模型规定了领域建模可继承的要素和建模规范，主要包括：限界上下文(Bounded Context)与边界接口要素、词汇表要素、实体与属性要素、事件与状态要素、指令与动作要素、关系与依赖要素等，定义领域建模元模型的具体步骤为：

步骤S11：多个领域抽象出共性要素：在设计领域元模型之前，应充分考虑通用性，从智能制造中若干具有代表性的应用领域出发，总结抽象出建模这些应用领域时所能应用到的共性要素。此外，在定义这些要素结构时，应充分考虑智能制造中的一些因素—需求不完备和业务不确定性；

步骤S12：定义领域元模型，并制定领域中的要素规范细节：设计好各个要素后，考虑将这些要素有机组合起来，构成一个完整的领域元模型。在接下来的领域建模过程中，都应以该领域元模型及其要素为标准来建模。

基于步骤S1中规定的领域建模可继承的领域要素，在步骤S2中，提出一种针对制造领域分散化功能单元的建模表达结构——建模基元，能够统一描述各种异构制造资源，以实现对领域要素进行统一建模，具体为：

步骤S21：该步骤主要考虑特定领域范围—智能制造中所存在的不确定性，提出一种建模表达结构—建模基元，该结构将元模型内的一些要素—实体、动作、状态等组合起来。

步骤S22：一个建模基元由实体部分和管理壳构成，实体是静态资源的载体，管理壳承载实体上的动态要素—主要为动作要素，每个动作要素对应一个函数。将建模基元中的动作或行为要素用函数来表达。

步骤S23：各个函数可以前后级联调用，具体的：各个建模基元之间的联系通过其中特定的出口或入口函数之间的函数调用来实现，并通过函数的参数传递来传递数据；建模基元中动态要素的联系也可通过建模基元内部的函数的相互组合或调用来实现。

在步骤S3中，针对智能制造中业务的不确定性消减需求，提出一种通过将建模基元与限界上下文概念进行统一，明确建模基元或建模基元集合组成的限界上下文的边界来限制不确定性的范围，并通过经校验的确定数据的传递逐步消减不确定性的方法，具体为：

步骤S31：该步骤主要考虑智能制造中所存在的不确定性，智能制造中的功能单元采用建模基元做统一封装，解决交互一致性问题；并将建模基元与领域驱动方法中的限界上下文相关联，一个限界上下文包括1个到n个建模基元，且建模基元的交互要素仅出现于上下文边界上；

步骤S32：界限内可以模糊输入或者在一个范围内取值，界限外的输出为确定值，从而将不确定性控制在上下文以内；

步骤S33：限界上下文之间的通信实现为建模基元中动态要素之间的通信，由于建模基元中动态要素由函数表达，因此通过函数间的参数传递来实现限界上下文间的通信。

在步骤S4中，针对智能制造中需求的不完备性，提出通过以领域元模型规范的知识图谱表达领域中的知识，并进一步通过知识提炼、知识表达和知识推理的体系化，对不完备需求进行补全的方法，具体为：

步骤S41：该步骤主要考虑智能制造中所存在的需求不完备问题，基于领域元模型，结合具体的应用领域/场景知识/专家知识，对领域要素统一建模，构建以建模基元为节点的知识图谱，知识图谱的最小单元为一个可以描述静态资源和动态要素的建模基元，可对领域进行尽可能完整的描述；

步骤S42：在构建领域知识图谱过程中，初始不完备需求得以逐步补全，得到描述相对完整的应用领域模型；

步骤S43：由于知识图谱的可推理性，可通过知识推理对领域中的静态实体和关系进行推理，发掘一些未发现的领域知识，进一步使应用领域模型完整化；

步骤S44：重复步骤S42和步骤S43，得到完整的应用领域模型。

具体地，在本实施例的步骤S1中，领域元模型的是对领域内各元素元信息的抽象和凝练，由领域元模型编码、领域元模型名称、领域元模型多语言和领域元模型自定义构成组成。领域元模型编码是用于识别一个元模型的唯一标识；领域元模型名称是该元模型的专属名词应具有简单易懂、无歧义的特点；领域元模型多语言是元模型在不同语言环境下的表示；领域元模型自定义构成是元模型内各元素根据自身属性和结合实际场景和需求所设计出更细化完整的元模型描述信息，相当于基于场景的扩展。

如图1和图2所示，本实施例提出的领域元模型的具体结构或表达方式如下：

(1)在领域划分的基础上，提出将领域划分为多个限界上下文，多个相似或相关联的实体构成一个限界上下文。

限界上下文的自定义构成包括上下文名称、上下文类型和上下文通信细节三个方面，限界上下文之间通过上下文映射(多种形式的关系)来连接和集成，通过上下文通信来传递消息和参数，具体传递方式为一个限界上下文中的建模基元中某个动作到另一个限界上下文中建模基元中某个动作之间的消息和参数传递，因此在设计限界上下文的通信细节时考虑了触发动作、引发动作两个要素，此外，通信细节还规定了类型要素，包含订阅者和发布者两种，用以控制消息传递的方向。同时，规定限界上下文类型包括三种：核心上下文(必须)、通用上下文(如身份和访问)、定制上下文(如定制开发)。通过限界上下文的边界限制和数据传递的设计来消减不确定性要素，同时可以防止模型变得巨大而混乱。

除此之外，通过一个场景在一个明确的限界上下文中发展一套领域模型的通用语言—词汇表，其自定义构成包括：词汇名称、词汇类型和词汇描述。领域中的各要素受控于词汇表，即使用有限的词汇集合来描述事物，防止在建模过程中滥用词汇，造成语义对不齐的困境。

(2)限界上下文建立之后，着重定义限界上下文的细节，主要是实体及其静态资源和动态事件的描述，即一个建模基元的描述，实体作为领域模型的最小抽象单元，拥有属性、约束、指令、动作、状态等要素。

·属性是实体本身所具有的性质，其自定义构成包括：属性名称、属性类型、属性版本、属性别名、属性命名空间、属性可扩展性；

·指令是实体在具体场景中可能被受到指令从而进行某些动作，其自定义构成包括：指令名称、指令持续时间、指令描述；

·动作是实体在具体场景中可能会执行的动作，其自定义构成包括：动作名称、动作类型、动作参数、动作返回值，其中动作参数由动作参数名称、动作参数类型、动作参数值、动作参数描述构成。动作是基于函数式、响应式的软件工程思想来设计，行为通过函数式表达，不仅便于组合，而且可以达到异步，松耦合的目的。同时通过指定不同的参数来确定动作的具体执行方向和方式；

·状态是实体在具体场景中可能拥有的状态，其自定义构成包括：状态名称、状态类型、状态描述。在以上要素的基础上，每个实体的指令、动作和状态可编排成一个有序的流程，通过各个实体的流程来描述一个个具体的领域事件。除此之外，实体本身拥有约束，多个实体之间拥有关系和依赖，以此来实现对实体更全面的控制。

(3)实体及其所涉及的静态与动态要素可以视做一个建模基元，一个建模基元由实体和一个管理壳构成，实体是静态资源的载体，管理壳主要负责承载实体上的动态输入输出要素，领域内实体的指令与动作要素作为控制数据和业务数据进入管理壳，事件与状态要素作为状态数据和业务数据由管理壳输出。建模基元作为领域内最小模型元素，将实体及它包含的属性、约束、指令、动作、状态进行了集中的概括和描述，因此，建模基元具有高内聚的特性，不仅具有可重用性，而且方便组合，结合建模基元集合组成的上下文边界，形成内容内聚，数据耦合的模式，来达到消减不确定性的目的。

(4)此外，为了确保流动中数据的正确和规范，在控制数据和业务数据在进入建模基元之前，需通过一定的数据校验规则或方法进行数据的校验，例如对XML格式数据的校验可以通过编写XSD文件来验证数据的正确性和规范性。经过数据校验这一环节，来保证正确的数据，在正确的时间，以正确的方式传递给正确的对象，以此进一步的限制不确定性因素。

(5)通过流程的预先描述和精准控制以达到消减不确定性的目的，因此，除了用每个实体的流程编排来描述具体应用领域的事件外，本发明提出的领域元模型还考虑并定义了整个场景的较为抽象的工艺流程，其自定义构成包括：应用场景名称和应用场景类型。对于不同的应用场景，都可设计出针对不同场景的工艺流程规范，该规范的模式应类似于PackML所设计的工艺流程规范，都基于ISA-88状态模型，概括了某个场景的所有模式和对应于不同模式下的运行状态。其中根据场景模式的不同又将工艺流程分为通用和可变流程两类，通用流程是指场景中必须进行的通用流程，可变流程是指根据场景中触发的不同模式来额外附加的一个或多个流程。通过通用和可变的规范化的流程控制，以万变求不变，进一步控制不确定性因素。且最终生成的工艺流程模型用来进一步更加准确的指导和规范某个场景的软件自动构造等操作。

此外，在实体的设计中，采用领域知识图谱的形式来表达，首先可以更方便的展示实体之间的关系，更可观的展示某个场景的知识库；其次对不完备需求的补全提供了支持：由于基于应用领域、场景知识和专家知识所构建的应用领域模型对该领域内的知识进行了相对完备化、规范化的描述，因此对于不完备的需求，在建立应用领域模型时，可根据完备规范的应用领域、场景知识和专家知识对不完备的字段或行为等进行手动的建模和补全填充，经过建模后的需求，将达到一定的完备性，最终以应用领域模型的形式呈现；最后可以在知识图谱的基础上进行推理，挖掘场景中没有发现的知识，进一步完善应用领域模型，为不完备需求的补全提供更有力全面的支持。

领域元模型的具体结构定义完成后，开始考虑应用领域模型的具体构建步骤和如何应用到软件自动构造的需求中去，参见图3，领域建模基本路线及协助进行需求到代码构造的流程如下：

(1)如同步骤S1中所述，领域元模型针对智能制造领域的不完备需求、业务不确定性、随机性强等问题，并借鉴了DDD和软件工程的思想所定义构建出来的，且要素设计格式遵从于UBML规范。

(2)在领域元模型的基础上，将某个领域的知识和场景细节实例具体化后构建出具体的应用领域模型，需要说明的是，由于应用领域模型中要素继承于领域元模型，应用领域模型应同样符合UBML规范。

(3)重点引入限界上下文和建模基元两种结构。通过领域知识图谱结合限界上下文的边界限定和数据传递、建模基元中动态要素用函数表达、数据传递过程中的正确性校验、流程的预先描述和精准控制等方式，来达到逐步消减不确定性的目的；以建模基元为节点的领域知识图谱描述的完备知识体系，也有助于不完备需求的补全。除此之外，应用领域模型的领域知识图谱表示，有助于通过算法对场景的知识进行推理，以使知识更加完备。

(4)通过上一步对业务不确定性消减及不完备需求的补全，应用领域模型输出的主要形式有领域知识图谱、建模基元、UBML模型等，其中包含多个建模基元的一个上下文由图谱的形式可视化展示，由JSON或XML的格式输出，输出中包含每个建模基元中实体的具体信息及实体间所拥有的所有关系；此外，为了方便重构和组合，上下文中每个建模基元所代表的实体也可单独输出，主要包含该建模基元的所有要素信息及其拥有的所有关系信息。在这些模型的基础上生成业务需求模型，进一步自动转换为模块级工控代码，并通过形式化验证迭代的更新需求模型。

此外，为了满足建模方法对软件自动构造需求，提出支持低代码建模语言(如UBML)的领域建模与模型输出系统。该系统面向智能制造场景的不完备需求和不确定性特征，基于上文所提出的领域建模方法，遵循方法中提出的领域元模型的描述和规范，构建领域模型的结构及其所包含的要素。使用该建模工具可以可视化地构造具体应用领域模型，并可生成符合UBML标准格式的模型，包括：

(1)输入、输出模块，其被配置为：输入、输出模块是模型各个模块的数据来源。通过某个领域的结构化数据的自动导入、非结构化数据的手动构建的方式将数据输入模型。最终输出为符合UBML标准的模型，模型存储格式为XML文件格式。。

(2)上下文边界与接口模块，其被配置为：描述了某个领域所划分的多个限界上下文。在某个领域内进一步划分成不同的上下文，每个上下文处理特定统一的事务，并且每个上下文之间可进行通信。

(3)实体与关系模块，其被配置为：描述了某领域所包含的实体和关系。每个上下文中又包含若干实体和关系，以知识图谱的形式存储和表示，且实体拥有属性、动作、状态、指令等要素。

(4)指令、动作和状态模块，其被配置为：描述了某领域的工艺标准。对于每个实体的指令、动作和状态可进行有序编排，同时，该领域内整体的制造流程也可进行编排，从而生成一套该领域的工艺流程标准。

实施例二

本实施例提供了一种面向智能制造的领域建模系统，包括：

元模型构建模块，被配置为定义一个领域元模型，规定领域建模可继承的领域要素和建模规范；

领域模型初始单元构建模块，被配置为构建建模基元，利用建模基元对待建模领域的领域要素进行统一建模，构建可组合的领域模型基础单元；

确定上下文边界模块，被配置为将建模基元进行重组，使之与领域限界上下文概念进行统一，明确具体领域模型中的限界上下文的边界；

应用领域模型补全模块，被配置为基于领域元模型，结合具体的应用领域、场景知识和专家知识，对领域要素统一建模，构建以建模基元为节点的知识图谱，在构建过程中，初始不完备需求得以逐步补全，最终得到相对完整的应用领域模型。

此处需要说明的是，上述元模型构建模块、初始应用领域模型构建模块、确定上下文边界模块和应用领域模型补全模块对应于实施例一中的步骤S1至S4，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为系统的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。

实施例三

本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例一所述的一种面向智能制造的领域建模方法中的步骤。

实施例四

本实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述实施例一所述的一种面向智能制造的领域建模方法中的步骤。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种面向智能制造的领域建模方法，其特征在于，包括：

定义一个领域元模型，规定领域建模可继承的领域要素和建模规范；

构建建模基元，利用建模基元对待建模领域的领域要素进行统一建模，构建可组合的领域模型基础单元；

将建模基元进行重组，使之与领域限界上下文概念进行统一，明确具体领域模型中的限界上下文的边界；

基于领域元模型，结合具体的应用领域、场景知识和专家知识，对领域要素统一建模，构建以建模基元为节点的知识图谱，在构建过程中，初始不完备需求得以逐步补全，最终得到相对完整的应用领域模型。

2.如权利要求1所述的一种面向智能制造的领域建模方法，其特征在于，所述可继承的领域要素包括限界上下文与边界接口要素、词汇表要素、实体与属性要素、事件与状态要素、指令与动作要素、关系与依赖要素。

3.如权利要求1所述的一种面向智能制造的领域建模方法，其特征在于，所述建模基元是由实体和一个管理壳构成；

所述实体是静态资源的载体；所述管理壳是承载实体上的动态输入输出要素；

领域内实体的指令与动作要素作为控制数据和业务数据进入管理壳，事件与状态要素作为状态数据和业务数据由管理壳输出。

4.如权利要求1所述的一种面向智能制造的领域建模方法，其特征在于，在利用建模基元对待建模领域的领域要素进行统一建模之前，总结抽象出多个待建模应用领域的共性要素。

5.如权利要求1所述的一种面向智能制造的领域建模方法，其特征在于，所述限界上下文的边界包括上下文名称、上下文类型和上下文通信细节；

所述上下文类型包括核心上下文、通用上下文以及定制上下文。

6.如权利要求5所述的一种面向智能制造的领域建模方法，其特征在于，所述上下文通信细节规定了上下文类型要素，所述上下文类型要素包括订阅者和分布者两种，用以控制消息传递的方向。

7.如权利要求1所述的一种面向智能制造的领域建模方法，其特征在于，所述建模基元是领域内最小模型元素，将实体和实体包含的属性、约束、指令动作、状态进行集中概括和描述。

8.一种面向智能制造的领域建模系统，其特征在于，包括：

元模型构建模块，被配置为定义一个领域元模型，规定领域建模可继承的领域要素和建模规范；

领域模型初始单元构建模块，被配置为构建建模基元，利用建模基元对待建模领域的领域要素进行统一建模，构建可组合的领域模型基础单元；

确定上下文边界模块，被配置为将建模基元进行重组，使之与领域限界上下文概念进行统一，明确具体领域模型中的限界上下文的边界；

应用领域模型补全模块，被配置为基于领域元模型，结合具体的应用领域、场景知识和专家知识，对领域要素统一建模，构建以建模基元为节点的知识图谱，在构建过程中，初始不完备需求得以逐步补全，最终得到相对完整的应用领域模型。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种面向智能制造的领域建模方法中的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种面向智能制造的领域建模方法中的步骤。

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