高 飛， 邵 臻， 王曉佳

（1.合肥工業(yè)大學 管理學院，安徽 合肥 230009；2.合肥工業(yè)大學 過程優(yōu)化與智能決策教育部重點實驗室，安徽 合肥 230009）

0 引 言

制造執(zhí)行系統(tǒng)（Manufacturing Execution System，簡稱MES）是近10a來在國際上迅速發(fā)展、面向車間層的生產管理技術與實時信息系統(tǒng)［1］。MES可以為用戶提供一個快速反應、有彈性、精細化的制造業(yè)環(huán)境，幫助企業(yè)有效降低成本、提高產品質量和服務質量。制造執(zhí)行系統(tǒng)適用于鋼鐵、家電、半導體、醫(yī)藥等不同行業(yè)，能夠為單一的大批量生產和既有多品種小批量生產又有大批量生產的混合型制造企業(yè)提供良好的企業(yè)信息管理［2］。

目前，全球各大IT巨頭正以前所未有的規(guī)模投入到云計算技術及其產品的普及中，云計算作為一種商業(yè)計算模型和服務模式，它將任務分布于由大量計算機構成的IT資源池，形成“云”，使得各種應用系統(tǒng)能夠根據需要直接從云端獲取計算能力、存儲空間和各種應用服務［3－4］。通過云端動態(tài)資源的調用，有利于提高效率、降低成本和技術創(chuàng)新。私有云是云計算存儲模式中的一種［5］，主要為企業(yè)單獨提供數據存儲和業(yè)務訪問。云計算作為21世紀IT應用和計算模式的發(fā)展趨勢，可以為MES提供很好的技術支持環(huán)境，從而滿足離散制造業(yè)需求多樣化、技術自動化的發(fā)展趨勢。

基于上述分析，本文將“制造即服務”作為核心理念與云計算結合，利用私有云通過最佳策略動態(tài)地分配網絡和存儲的優(yōu)勢，增強企業(yè)內部數據信息整合、存儲能力，為企業(yè)信息管理提供超大容量存儲空間［6］。圍繞系統(tǒng)資源的分布式虛擬化計算，研究可擴展的模型方法庫，為下料過程優(yōu)化和合理決策提供了重要支撐；拓寬產品的適用范圍，對多型材變截面一維下料和板材二維下料優(yōu)化設計等關鍵問題進行深入研究。

1 MES下料優(yōu)化業(yè)務介紹

下料配切是基礎零部件生產的首要環(huán)節(jié)，是廣泛存在于制造型企業(yè)中的重要工序，對于離散制造型企業(yè)成本消耗的控制至關重要。如何通過改進工藝水平，降低原材料消耗是每個制造型企業(yè)關注的焦點。目前離散制造業(yè)企業(yè)生產環(huán)節(jié)主要存在以下問題：

（1）在下料方案處理上，對于多品種、小批量、混合型生產的制造過程，產品質量和生產成本的控制難度都很大，每次幾十種甚至上百種產品的下料方案如果完全靠人工計算，方案的優(yōu)化程度較低；部分企業(yè)從國外引進相應軟件，但因系統(tǒng)的優(yōu)化算法等與公司實際不甚相符，不能達到預期效果；部分企業(yè)委托科研機構研發(fā)相應系統(tǒng)，針對性較強，但適用性不夠廣泛，體系結構不甚明朗，運行效率有待進一步提高。

（2）由于ERP系統(tǒng)對底層的車間層管理流程不提供直接和詳細的支持，而現(xiàn)場自動化系統(tǒng)的功能主要在于對現(xiàn)場設備和工藝參數實施監(jiān)控并向管理人員提供現(xiàn)場檢測和統(tǒng)計數據，所以，對于用戶車間層面的調度和管理需求，ERP系統(tǒng)和現(xiàn)場自動化系統(tǒng)之間出現(xiàn)了管理信息方面的“斷層”。

從上述分析來看，處于計劃層和現(xiàn)場自動化系統(tǒng)之間的MES，主要負責車間生產管理和調度執(zhí)行。

一個設計良好的 MES（Manufacturing Execution System）系統(tǒng)可以在統(tǒng)一平臺上集成諸如生產調度、產品跟蹤、質量控制、設備故障分析、網絡報表等諸多管理功能［7－8］。MES通過對企業(yè)制造過程的整體優(yōu)化協(xié)助企業(yè)建立一體化和實時化的信息體系。

目前，對于云計算的研究集中于私有云架構的構建。離散制造企業(yè)傳統(tǒng)的模式是眾多下料部門都擁有自己的下料方案形成的計算中心，中心備有眾多硬件設備，并且需要大量人員進行維護，造成企業(yè)資源的浪費和信息服務的流失。構建私有云環(huán)境下離散型制造業(yè)下料優(yōu)化系統(tǒng)體系結構整合了分散的IT基礎信息服務資源，有效減少資源的浪費。最重要的是借助云計算這種先進的計算模式提高下料優(yōu)化方案形成的計算速度。傳統(tǒng)的硬件服務計算能力由數據中心可用計算機數量決定，云計算具有可擴展性，它可以整合企業(yè)全部硬件設備來完成其相應計算，也可以根據任務緊急程度調度部分硬件資源參與下料方案的形成。

2 MES下料優(yōu)化需求分析與設計

通過對大型離散制造業(yè)企業(yè)下料優(yōu)化現(xiàn)狀進行深入調研發(fā)現(xiàn)，為了增強所開發(fā)系統(tǒng)的適應性，離散型制造業(yè)企業(yè)MES下料優(yōu)化模塊主要有提高下料優(yōu)化效率、適應集中下料模式、注重客戶個性需求、統(tǒng)籌原料／余料下料、速成下料優(yōu)化方案、集成其他信息系統(tǒng)這6個需求。為滿足以上需求，下料優(yōu)化模塊可從功能上劃分為數據維護、訂單管理、下料優(yōu)化、配尺表管理和用料管理5個子模塊。每個功能模塊實現(xiàn)一組相關功能，各功能模塊內部以及模塊之間的數據存儲、交互和處理通過云計算中心實現(xiàn)。系統(tǒng)的主體功能模塊構成如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)功能結構

2.1 功能體系設計

（1）數據維護模塊。進行下料優(yōu)化之前，要做一些相關的數據準備工作，本功能模塊就是針對下料的準備工作而設置的，包括數據管理和下料參數設置2個基本功能。

數據管理包括：① 云知識庫管理。充分利用云存儲的高效性和動態(tài)性，把下料方案（配切表）與對應的生產產品的信息以案例的形式實時地存入知識庫中，實現(xiàn)知識的累積與共享，為后續(xù)的下料優(yōu)化提供有參考價值的數據和圖形信息；對知識庫中的案例進行數據操作，包括案例查詢、刪除和打印。② 云數據庫維護。通過云平臺中的數據訪問接口對云數據庫進行數據庫的備份、還原和數據操作（包括數據的查詢、刪除和增加）。

下料參數設置包括：① 優(yōu)化目標與期望設置。用戶設定達到材料利用率最優(yōu)或者是達到生產效率和材料利用率綜合最優(yōu)的決策參數；設定選定的優(yōu)化目標的用戶期望值。② 優(yōu)化類型設置?？梢赃x擇單型材的下料優(yōu)化，也可以選擇多型材的下料優(yōu)化，在系統(tǒng)中對每種優(yōu)化類型都設計了專門的模型與算法，可以直接調用模型庫和方法庫進行求解優(yōu)化。

（2）訂單管理模塊。生產計劃部提供的生產訂單可能是以產品、部件或零件的形式給出，系統(tǒng)錄入后結合交貨期等相關提示信息通過產品類型、工藝路線等要求對其進行整合。訂單整合功能包括：① 人工錄入訂單。對于小批量、臨時性的生產訂單，可以直接人工輸入訂單數據。根據生產產品的產品類型、工藝路線將訂單統(tǒng)一分解成零件生產訂單。② 自動錄入訂單。對于大批量的生產訂單，系統(tǒng)定義了統(tǒng)一格式的訂單清單，通過該功能批量讀取訂單實現(xiàn)訂單自動錄入。在導入過程中所有訂單都被分解為面向零件的生產訂單。③訂單整合。根據零件的材質和工藝類型對訂單進行歸類、整合，形成新的零件訂單。訂單查詢主要指對整合后的訂單進行查詢、修改、刪除等數據操作。

（3）下料優(yōu)化模塊。選取系統(tǒng)整合后的面向零件的訂單，分解成下料任務，根據原料需求、下料參數選擇不同的優(yōu)化方法進行優(yōu)化。下料任務到達后，利用云計算的快速搜索能力，在知識庫中尋找出相同的符合要求的配切方案，作為優(yōu)化結果；根據下料任務對材料和毛坯形狀的要求，從模型庫中調用連鑄配切、模鑄配切、板材配切的模型，從方法庫中調用相應的求解算法進行求解，得到優(yōu)化方案。生成下料輪廓圖，下料輪廓圖表達了最終的下料加工毛坯的實際切割軌跡；顯示配尺表（配切方案）的詳細信息，包括各規(guī)格原料的總長、編號、材質、生成產品所需原料的數量、配切率最高的切割方案；統(tǒng)計下料過程中消耗的原料，計算下料方案的配切率，通過對比圖進行直觀的顯示。

（4）配尺表管理模塊。配尺表管理包括配尺表審批和配尺表發(fā)布。① 配尺表審批。管理人員可以對配尺表進行查詢、審核和刪除。系統(tǒng)提供2種查詢方式，即生成配尺表的時間和配尺表的狀態(tài)；配尺表的狀態(tài)分為“計劃”和“審核”，進行審核后“計劃”狀態(tài)的配切表就轉為“審核”，經過審核后的配切表才可以進入下一步的工作中；刪除是將那些不滿意的未經過審核的配切表還原為未切割待選狀態(tài)，重新進行下料的優(yōu)化。② 配尺表發(fā)布。審核后的配尺表發(fā)布到排產部門，進行下一步的排產工作；配尺表的相關數據和圖形信息傳輸到數據維護模塊，存入歷史數據信息庫，為以后的下料優(yōu)化提供參考。

（5）用料管理模塊。為了更好地利用物料資源，盡量減少物料資源的損耗，需要通過庫存原料管理和余料管理了解當前庫存原料以及以前產品加工中剩下的邊角余料情況。管理選用的原材料的規(guī)格信息，每次下料后記錄生成的余料信息，為基于庫存下料提供支持。

2.2 系統(tǒng)架構設計

企業(yè)私有云架構的實現(xiàn)必須借助虛擬化技術，通過虛擬化技術企業(yè)私有云計算可同時為內部云用戶提供同樣的服務。

本系統(tǒng)構建私有云體系結構部署在企業(yè)級的虛擬化層面上，該系統(tǒng)與內、外部實體也存在著實時、動態(tài)的交互，外部實體客戶借助其客戶端的瀏覽器訪問系統(tǒng)表示層的應用程序界面提交相關訂單；企業(yè)內部實體下料車間主要是按照系統(tǒng)生成的下料方案執(zhí)行配切任務，它直接與系統(tǒng)的功能層產生交互，同時系統(tǒng)也會在求解下料方案時統(tǒng)一調度其信息資源快速生成下料方案。

圖2所示為系統(tǒng)服務平臺與內、外部實體的結構示意圖。

圖2 系統(tǒng)服務平臺與內、外部實體結構

3 MES下料優(yōu)化系統(tǒng)功能實現(xiàn)

系統(tǒng)在分析和設計過程中精準定位于離散型制造企業(yè)，以提高其下料配切率為目標，以智能算法和科學模型為內核，整合了企業(yè)內部分散的基礎信息服務資源，構建了私有云環(huán)境下企業(yè)信息服務架構。為了提高系統(tǒng)的魯棒性和兼容性，系統(tǒng)在Microsoft Windows 2000Sever環(huán)境下部署Oracle 9i大型數據庫，智能算法及業(yè)務流程采用Visual C＋＋6.0開發(fā)，客戶端只需要安裝能接入互聯(lián)網絡的瀏覽器，真正體現(xiàn)了云環(huán)境下“瘦客戶”端的特征。本系統(tǒng)從眾多原料配切方案中篩選出配切率最高的一種方案生成配尺表，克服了以往手動計算配切率低下、對工人專業(yè)和經驗要求較高的限制，從而使系統(tǒng)具備良好的應用前景和推廣價值。

本系統(tǒng)主要利用離散制造大型企業(yè)Oracle 9i數據庫中的塊、表、隊列等方式進行存儲，通過REST（表述狀態(tài)轉移）方式對其進行操作。同時數據庫提供了REST所有編程接口，開發(fā)中只需引用該project或者把它編譯為DLL（動態(tài)鏈接庫）即可把數據層和功能層進行銜接。

私有云環(huán)境下的離散制造業(yè)下料優(yōu)化系統(tǒng)的體系結構如圖3所示?？紤]到私有云環(huán)境下離散制造業(yè)下料優(yōu)化系統(tǒng)的功能擴展性和開發(fā)的效率，確定按層次化、模塊化的思路構建系統(tǒng)的3層體系結構模式。這種架構不僅有“瘦客戶”端優(yōu)點［9］，更能體現(xiàn)云計算無需考慮初始化基礎設施，自動完成后繼擴展性的特點。

圖3 私有云環(huán)境下的離散制造業(yè)下料優(yōu)化系統(tǒng)體系結構

系統(tǒng)分為表示層、功能層、數據層3個層次，這3個層次的云服務都被搭建在虛擬化層面上。其中，位于底層的數據層，包括了系統(tǒng)需要的數據庫（模型庫、方法庫、知識庫、原料／余料庫）；位于中間的功能層，包括了系統(tǒng)服務平臺完成下料優(yōu)化所有的功能；上層的表示層是為用戶提供一個友好的操作界面。底層通過構建模型庫、知識庫、方法庫，依據客戶需要的信息首先調用模型庫中能解決該問題的數學模型，再由模型關聯(lián)下料配切方法并具體設定相關系數生成該問題的下料方案供客戶選擇，客戶確定具體下料方案后送達下料車間完成下料配切任務，也可利用系統(tǒng)的可擴展性對優(yōu)化方法進行補充更新，為后續(xù)訂單提供更優(yōu)良的方案配置。這種體系架構，一方面支持網絡與存儲的動態(tài)分配，依托云端數據中心，構建超大容量存儲空間，集中整合信息服務資源；另一方面，通過虛擬化技術組合完成對客戶大量訂單的高性能計算處理與信息回饋，使計算處理速度能夠達到單線程信息處理速度的數倍。圖4所示為最終可實現(xiàn)的下料優(yōu)化系統(tǒng)顯示界面。

圖4 下料優(yōu)化結果顯示界面

4 結束語

離散制造企業(yè)中經營與生產的脫節(jié)、效率低下等問題不利于企業(yè)發(fā)展，而只具備基本功能的MES也已不能滿足企業(yè)的需求。隨著企業(yè)信息化應用的逐步深入，為提升企業(yè)核心競爭力，以過程優(yōu)化為核心的MES系統(tǒng)正在逐步興起。本文提出的基于云環(huán)境的離散制造業(yè)MES下料優(yōu)化系統(tǒng)，采用開放性的可擴展的云環(huán)境體系結構，以數據中心形式提供了底層資源應用，注重對生產過程產生的知識操作工人或專家等的經驗的提取與重用，對實現(xiàn)生產過程的最優(yōu)計劃與模型庫方法庫更新等功能都有所貢獻，但對于系統(tǒng)適用產品維度和云架構的安全性問題，還有待做出進一步研究。

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