崔曉康，馬 軍，李立偉，王 輝

（鄭州輕工業(yè)學院 機電工程學院，鄭州 450002）

0 引言

隨著市場化和全球化逐步深入，跨行業(yè)、跨地域的制造企業(yè)及資源相互聯(lián)系，逐步成為一個大規(guī)模的、復雜的制造網(wǎng)絡，以響應客戶定制化的生產(chǎn)服務需求。制造服務協(xié)同使企業(yè)資源和能力在廣域范圍內(nèi)充分共享，促進企業(yè)專業(yè)化和服務化。云制造服務是實現(xiàn)制造服務協(xié)同的重要技術支撐[1]。

云制造基于物聯(lián)網(wǎng)、信息系統(tǒng)、云計算等技術，對各種軟硬件制造資源進行互聯(lián)、感知與獲取，形成一種制造資源按需使用的新型生產(chǎn)服務環(huán)境[2]。制造資源的服務能力是云制造領域最重要和最核心的研究內(nèi)容之一，由此，劉士軍等[3]提出了一種基于四叉樹的云制造資源多維屬性區(qū)間搜索方法。羅永亮等[4]針對云制造模式下制造能力，構建了制造能力多維信息模型。黃沈權等[5]基于客戶需求分離點將云服務按需供應模式分為按需提供、按需組合、按需設計和按需研發(fā)四類模式。為滿足云制造背景下海量數(shù)據(jù)處理的效率要求，張金廣等[6]將語義相似度算法應用到云制造背景下的服務匹配中。魏樂等[7]提出了一種基于可信評價的制造云服務選擇方法。

然而，上述研究主要圍繞制造任務展開云制造資源的搜索，但如何控制云制造資源虛擬化過程，并建立有一定普適性的云制造資源服務能力評價機制，目前還缺乏系統(tǒng)的探討。因此，本文基于制造資源的不同形態(tài)，提出了云制造資源動態(tài)集成框架，研究基于RFID的云制造服務過程追溯機制，建立了云制造資源服務能力多目標評價體系，并通過評價指標加權和計算云制造資源優(yōu)先值，為制造任務匹配最優(yōu)云制造資源節(jié)點。

1 制造服務協(xié)同中云制造資源集成

1.1 基于云計算的云制造資源動態(tài)集成模型

云制造資源是企業(yè)完成產(chǎn)品整個生命周期所有生產(chǎn)活動的物理元素的總稱[2]。這些制造資源按照其存在形態(tài)可劃分為硬件資源和軟件資源。硬件資源包括工裝夾具、量具、加工測量設備等。軟件資源是指產(chǎn)品制造過程中所涉及的各種應用軟件、產(chǎn)品模型，圖紙、工程數(shù)據(jù)庫、技術文件等信息。

目前，云制造資源的組織架構包括ASP（Application Service Provider）、Web服務和制造網(wǎng)格三種。ASP強調(diào)制造資源能自身實現(xiàn)基于Web的應用及集中控制，制造網(wǎng)格（Manufacturing Grid）需要智能調(diào)度算法完成對分布式資源的配置，而Web服務多采用接口技術，以封裝的應用服務的形式實現(xiàn)虛擬制造資源的集成和共享。因此，需要考慮不同制造資源的形態(tài)提出切實可行的動態(tài)集成技術。

云制造服務過程中包括了云制造資源提供者、云制造資源消費者和第三方云制造服務商三類群體。其中，云制造資源提供者(如外協(xié)企業(yè))本身擁有制造資源，希望以出租/轉讓制造資源的形式獲取最大化的收益；而云制造資源消費者(如核心企業(yè)、委托加工單位)并不擁有特定的制造資源，希望以較低的成本換取資源提供者的資源，在有限的時間內(nèi)，充分發(fā)揮制造資源的使用效率；第三方云制造服務商則通過集成、調(diào)配不同云制造資源提供者的資源，為云制造資源消費者提供高質(zhì)量的制造服務，獲取一定的利潤。

基于上述分析，如圖1所示，云制造資源動態(tài)集成框架可基于云計算架構，結合ASP、WEB服務和制造網(wǎng)格的思想，為每個云制造資源提供者提供一個云端接口，維護各自的制造資源(這些資源被虛擬化為結構化數(shù)據(jù)，分別存儲在云端的不同位置)。對于云制造資源提供者的遺留系統(tǒng)，將其中的應用模塊封裝為服務，整合到制造云中。在此基礎上，提供一組支撐云服務，作為制造資源優(yōu)化調(diào)度與組合的基礎。圖1描述了實現(xiàn)制造資源配置的云服務過程：

1) 客戶、第三方云制造服務商或制造企業(yè)在云制造資源服務平臺上進行注冊，得到服務標識，并描述服務需求，如訂單號、時間、周期、地點等。

圖1 云制造資源動態(tài)集成模型

2) 建立云制造服務認證庫，讓云制造在一個服務進程的生命周期中完成。云制造服務認證包括的信息有：(1) 云制造資源提供商身份；(2) 云制造資源提供企業(yè)服務能力；(3) 制造資源登記；(4)當前制造記錄；(5) 生產(chǎn)計劃庫更新信息。

3) 初始化云制造服務生命周期，按云制造服務生命周期協(xié)議進行云制造資源提供商與第三方云制造服務商的協(xié)商匹配，注冊服務返回滿足客戶需求的服務句柄。

4) 基于云服務生命周期協(xié)議進行客戶需求和云服務節(jié)點之間的協(xié)商，創(chuàng)建服務實例，同

時賦予訂單記錄、企業(yè)認證記錄和服務協(xié)同記錄等屬性以實時監(jiān)控。

5) 第三方云制造服務商創(chuàng)建云制造服務，并查詢各云服務節(jié)點，并按云服務生命周期協(xié)議進行各種制造資源查詢及遠程調(diào)配。

6) 將服務狀態(tài)返回客戶，顯示在線激活信息來保持資源節(jié)點的服務。

1.2 基于RFID的云制造資源追溯

顯然，由于其軟硬件制造資源物理特性不同，其虛擬化過程存在明顯的差異。從制造資源集成機制來看，對于軟件制造資源，基于Agent、CORBA和Web服務技術和統(tǒng)一的產(chǎn)品數(shù)據(jù)交換標準(如STEP標準)，可以進行較深層次的資源共享，實現(xiàn)云制造操作。但對于測試儀器、加工設備等硬件制造資源，由于技術和管理原因，互操作難度較大。因此，在云制造過程中，如圖2所示，針對硬件制造資源所提供的信息，可通過RFID設備的配置與監(jiān)控，獲取產(chǎn)品制造過程中的RFID數(shù)據(jù)，并進行產(chǎn)品制造RFID數(shù)據(jù)的過濾和整合，然后根據(jù)制造工藝指令，將產(chǎn)品制造RFID數(shù)據(jù)封裝為RFID事件。RFID事件檢測組件負責發(fā)現(xiàn)大量并發(fā)的RFID事件，并將其轉入待處理云制造事件緩存(buffer)池中。

圖2 基于RFID的云制造服務過程追溯

RFID事件調(diào)度組件查詢工藝規(guī)則庫中的工藝處理規(guī)則或條件，對所有待處理事件進行加權優(yōu)先級處理和調(diào)度，生成事件處理優(yōu)先隊列。根據(jù)事件處理優(yōu)先隊列，RFID復雜事件處理組件依次將RFID事件與企業(yè)的制造任務單進行自動匹配，完成RFID應用的業(yè)務操作或錯誤報警提示。同時將產(chǎn)品制造過程的RFID事件上傳并存儲到RFID業(yè)務事件數(shù)據(jù)庫，提供云制造全過程的狀態(tài)追溯。

2 云制造資源服務的匹配

2.1 云制造資源服務能力評價體系的構建

衡量制造任務與云制造資源之間的匹配度，這需要有一個客觀的評價指標體系，在此基礎上選擇最優(yōu)云制造資源服務方案。首先，確定滿足制造任務需求的云制造資源節(jié)點集合為：

建立評價云制造資源服務能力的指標集為

如圖3所示為該評價指標體系。該評價體系以云制造資源服務是否滿足交貨時間T，產(chǎn)品質(zhì)量Q、制造總成本C和制造服務水平S為評判標準。

圖3 制造企業(yè)云制造服務能力評價指標體系

在該評價指標體系中，T , Q ,C,S指標關于制造任務目標的重要性是不同的。通過兩兩比較做出權重分析，并構造各個指標相對重要性程度的判斷矩陣，其方法如下：

對上述n個評價指標 V =(V1,V2,…,Vn)，要求它們對評價目標的影響或權重，則取兩個因素 Vk與Vl，用wkl表示 Vk與 Vl對評價目標的影響之比。wkl可用客觀賦權法給定評價指標間的權值。全部比較結果用矩陣W=[wkl]表示，則稱W為判斷矩陣。

2.2 云制造資源節(jié)點優(yōu)先值計算

通過評價指標加權和計算各云制造資源服務節(jié)點Si在評價指標體系Vj下對應的優(yōu)先值Yij。對于評價指標可劃分為極大型和極小型兩類。某些指標對制造服務能力而言，其值越大越好，稱之為極大型指標；而其他某些指標其值越小越好，稱之為極小型指標。

對極大型指標，令：

對極小型指標，令：

上式中： i =1,2,…,m ，j=1,2,…,n，maxxj，min xj分別為Vj指標的最大值和最小值。Xij表示候選云制造資源節(jié)點Si在評價指標Vj下的重要度，該量可以通過專家決策打分法決定。

最后，根據(jù)云制造資源節(jié)點在不同目標準則下的優(yōu)先值及該目標準則的權值，計算該云制造資源節(jié)點Si總的優(yōu)先值Yi：

3 應用實例

為驗證云制造資源服務匹配與過程追溯的的可行性和有效性，本文針對某機車制造企業(yè)S295柴油機氣缸體協(xié)同制造過程進行了云改造，并進行了實例驗證。

表1 制造企業(yè)云制造任務

該汽缸部件制造過程需要外協(xié)，制造任務有4個云制造資源節(jié)點 ),,,(4321SSSSS= 可供選擇。根據(jù)專家決策法評價各云制造資源節(jié)點在指標 SCQT ,,,準則下的重要值，其結果以矩陣表達為：

同時，比較 T , Q ,C,S之間的相對權重，并構造判斷矩陣W:

求解判斷矩陣W的標準化特征向量，得出T , Q ,C,S準則的權值分別為:

通過評價指標加權和分別計算各云制造資源服務節(jié)點Si在評價指標體系 V = ( T ,Q,C,S)下對應的優(yōu)先值YiT，YiQ，YiC，YiS。顯然，服務質(zhì)量準則YiS和產(chǎn)品質(zhì)量YiQ為極大型指標，而時間YiT和成本YiC為極小型指標。因此，對S1的優(yōu)先值Y1有：

針對對該企業(yè)所提交的制造任務，同理計算其它候選云制造資源節(jié)點的優(yōu)先值，則分別為:

顯然，有 Y4＞Y1＞Y2＞Y3，因此，對于該制造任務選用云制造資源節(jié)點 S4為工作節(jié)點。

4 結束語

復雜產(chǎn)品的生產(chǎn)活動所涉及的各種軟硬件制造資源類型繁多，給云制造的實現(xiàn)帶來很多困難?？紤]不同制造資源的形態(tài)，建立云制造資源動態(tài)集成框架，通過RFID技術追溯云制造服務過程，以評價指標加權和計算云制造資源優(yōu)先值，可以為制造任務匹配最優(yōu)云制造資源節(jié)點，并保證制造企業(yè)之間的有效協(xié)同。

[1] 馬軍,薛曉飛,羅國富,李宏偉.基于Agent的可重構協(xié)同制造服務鏈建模及其應用研究[J].機械科學與技術,2012,31(10):1654-1659.

[2] 李伯虎,張霖,王時龍等.云制造——面向服務的網(wǎng)絡化制造新模式[J].計算機集成制造系統(tǒng),2O10,16(1):l-7.

[3] 劉士軍,曲本科,武蕾,孟祥旭.自組織云制造資源聚集框架與多維屬性區(qū)間搜索方法研究[J].計算機輔助設計與圖形學學報,2012,23(3):299-307.

[4] 羅永亮,張霖,陶飛,張雪松,任磊.云制造模式下制造能力建模關鍵技術[J].計算機集成制造系統(tǒng),2012,18(7):1357-1366.

[5] 黃沈權,顧新建,陳芨熙,方水良,楊青海,周宏明.制造云服務的按需供應模式及其關鍵技術[J].計算機集成制造系統(tǒng),2O13,19(9):2315-2324.

[6] 張金廣,李鋒剛,張磊.云制造背景下的服務匹配算法[J].計算機技術與發(fā)展,2013,23(3):41-44.

[7] 魏樂,趙秋云,舒紅平.云制造環(huán)境下基于可信評價的云服務選擇[J].計算機應用,2013,33(1):23-27.