中小企业云制造服务平台的研究与开发

为提高中小企业的综合竞争能力,基于云制造服务模式和思想开发了一种面向中小企业的云制造服务平台.采用多家企业、多个订单、多方协作的服务交易方式,设计了云制造服务平台的工作流程和核心功能.对供需智能匹配引擎、交易协同逻辑引擎和信用评估引擎等关键问题进行了研究,实现了基于关键字的语义智能搜索、订单跟踪、交易任务引导以及全流程的协同化管理.在汽摩零部件制造行业进行了验证性应用,通过线上服务和线下服务有效整合了该行业的制造服务资源,实现了云制造服务的有效管理.     

面向云制造服务的语义X列表知识表达与推理体系

为实现基于知识的云制造系统智能按需服务,结合X列表模型和本体、语义推理等语义Web技术,提出语义X列表模型;运用该模型分析云制造系统的本体要素概念、属性及要素之间的联系,建立包括需求任务、云资源、云服务和智能代理本体列表的面向云制造的语义X列表体系本体结构模型,提取并构建基于语义网规则语言的跨列表本体交互规则;设计面向云制造的语义X列表系统体系结构,利用接口与云制造系统的集成通信,将本体知识库、事实库与规则库封装进智能代理列表中进行按需服务组合推理;对具体的云制造任务实例建立了语义X列表模型和规则推理机制,通过推理实验验证了该体系方法的有效性和可扩展性。     

基于OWL-S的云制造服务语义匹配方法

针对云制造服务在匹配过程中的多样性、异构性、动态性和多约束性等特点,建立一种基于Web服务本体描述语言的云制造服务输入、输出、前提、效果匹配模型,研究了该模型匹配的参数匹配、属性匹配和综合匹配三个阶段。针对参数匹配过程中本体概念参数和约束条件参数的匹配度量化问题,给出结合语义相似度和基于蕴涵关系推理的量化方法及匹配算法。通过应用实例验证了该方法的有效性和可行性。     

制造云服务智能搜索与匹配方法

为高效地从已发布的制造云服务中搜索到满足要求的服务,实现与请求服务的准确匹配,在对制造云服务进行形式化描述的基础上,提出一种智能化的制造云服务搜索与匹配方法。该方法主要包括两部分：根据服务的类型和状态信息,快速过滤发布端服务,得到初步的候选服务集合;通过对请求端与发布端服务进行功能属性、非功能属性匹配,从候选服务集合中筛选出具有最高匹配度的制造云服务。实例分析和比较研究说明,相对于已有的服务匹配方法,该方法可行有效,不仅能实现制造云服务的高效搜索与准确匹配,而且对推动云制造技术的发展与应用具有重要意义。     

一种基于知识整合的集团企业云制造服务平台

工业互联网环境下,我国生产型集团企业需要共享与协同制造资源和制造能力。针对这一需求,探讨了面向生产型集团企业的云制造服务平台的关键技术之一,即多源多领域知识融合与管理,构建了领域本体-知识项-数据资源三层结构的工程知识表达体系。通过云制造服务平台在某生产型集团企业应用实施,实现原型系统软件开发和技术验证。     

云制造资源语义描述与建模

对云制造资源进行描述与建模,从而将物理制造资源转化为逻辑制造资源,以构建虚拟资源封装组件是实现云制造服务的基础。分析了云制造资源的概念、广义制造能力、使用价格、评价等相关属性,指出云制造资源应是一个广义的概念,具有广义制造能力是云制造资源的基本内涵;使用价格和评价对云制造资源的配置产生重要的影响。采用OWL本体语言构建了云制造资源的本体模型,对主要本体进行了阐述,用实例证明具有良好的灵活性和扩展性。     

云制造环境下生产加工云能力服务

为形成合理、智慧的制造云,在详细分析云制造环境下生产加工云的属性、构成及特点的基础上,建立基于本体的生产加工云语义描述机制和模型,重点研究了生产加工云能力服务的体系架构,实现了生产加工云能力服务的智能搜索和自动匹配,达到了生产加工任务的自主分解和服务聚合。通过实验研究表明,所提的基于本体的生产加工云能力服务体系架构和方法具有准确性和可行性。     

云制造环境下模具加工任务与制造资源服务匹配研究与应用

针对传统模具企业加工任务需求的不断变化,更多个性化的模具加工任务被提出,不同区域企业间缺乏沟通与合作,传统的模具企业仅仅依靠自身拥有的加工资源,难以满足复杂多变的加工任务的需求。引入云制造模式,对模具加工任务的分类、编码规则以及任务间的相互关系进行研究,建立模具制造企业订单项目模型,利用UML建模技术,对模具加工任务进行形式化描述,确定模具加工任务的约束关系,并提出了模具加工任务与制造资源服务匹配的3种模式,以及金银铜质制造资源服务检索算法,结合层次分析法、专家评估法和熵权系数法的主客观综合方法计算最优指标权重系数,得出的结果作为最优服务。结果表明：有效地促进企业间的协同工作,企业生产制造方式更加丰富化,有效提高闲置加工资源的利用率,降低生产成本。     

云制造服务资源多层次匹配算法研究

针对云制造服务资源匹配的问题,在综合考虑云制造服务资源需求的基础上,提出了包括基本信息匹配、功能匹配、约束匹配和综合匹配四个层次的云制造服务资源多层次匹配算法,对匹配模型和匹配算法进行了研究,并详细阐述了每个层次的匹配内容,并给出了每个层次的相似度函数,再用相似度计算定量地描述云制造资源需求和云制造服务资源间的匹配程度,使服务资源匹配更趋于准确和智能。最后,用实例验证了该匹配算法的有效性和可行性。     

网络化制造环境中制造资源的智能发现技术研究

网络化制造过程实质是一种企业间的协作过程，因此，可共享制造资源的有效发现是成功实施网络化制造的前提和基础。本文结合语义网技术，从基于语义的角度出发，对网络化制造环境中制造资源信息的智能发现技术进行研究，通过实现一个基于语义网的、分布式制造资源获取和智能检索原型系统进行验证。本文主要介绍该系统中的关键技术，包括体系结构、网络化制造本体、多层次信息智能检索模型等。     

模具行业需求驱动的云制造服务平台

为研究云计算技术如何落地,如何促进工业化的问题,分析了我国模具行业存在的问题、需求及其原因,提出模具行业云制造服务平台、系统和关键技术。利用云计算技术支持模具零件库和知识库建设、企业诚信协同管理、协同设计和制造、协同维修服务和信息技术服务;将模具行业云制造服务平台的建设作为社会技术系统进行研究,建立多种形式的联盟,保证平台和系统的成功实施;面向模具价值链的全过程,帮助模具企业向服务业拓展,向产业上下游拓展。建立了模具行业云制造服务平台原型,提出了模具行业云制造服务平台的发展愿景和模式。     

制造云服务的按需供应模式及其关键技术

针对云制造环境下制造云服务的特点,在分析制造云服务按需供应相关研究存在的一些不足的基础上,提出制造云服务按需供应模式的架构,基于提出的客户需求分离点将云服务按需供应模式分为按需求提供、按需求组合、按需求设计和按需求研发四类子模式.从整个供应流程的角度分析了云服务按需供应模式的过程模型,建立了按需供应模式涉及的主要关键技术的技术体系.着重研究了多维度的云服务检索与匹配、人机交互式的云服务组合两个基本关键技术.开发了一个面向模具行业的云服务按需供应中心,通过实际案例验证了该云服务按需供应方法的可行性和有效性.     

云制造环境下支持演化的制造云服务元建模

针对制造云服务运行环境的高度动态开放性,在分析了制造云服务建模需求的基础上,提出了支持演化的云服务元建模框架,着重研究了框架的语义表示层中的云服务元模型架构。在云服务元元模型层,给出了云服务元元模型的形式化定义及云服务的概念模型。在云服务元模型层,阐述了云服务业务主对象、业务元对象和业务元数据的模型结构及演化操作对象、演化日志对象的模型结构。在云服务模型层,基于Web本体描述语言建立了云服务本体。在此基础上,提出了云服务的演化过程模型。开发了一个面向模具行业的制造云服务管理平台原型,通过实际案例验证了该云服务建模方法的可行性和有效性。     

网络化制造环境下服务匹配与合成问题研究

针对网络化制造环境下制造服务的集成需要,提出了基于语义的制造服务匹配、合成及运行框架。该框架关注网络化制造过程的建模、运行、监控和改进等问题,指出服务的匹配与合成算法是网络化制造服务集成运行框架的关键问题。给出了制造服务的形式化定义,基于语义信息,从功能、输入输出参数及服务质量等方面综合考虑,建立了完整的匹配算法框架。通过建立服务合成的最短路径模型解决服务合成的优化问题。给出了服务匹配与合成算法的应用示例,并提出了进一步的研究方向。     

云制造平台资源需求的高效匹配策略研究

为快速、精确地从云制造平台资源池中搜索到满足用户需求的资源,实现资源与需求的高效匹配,提出了一种资源需求高效匹配策略。首先,建立了资源与需求的形式化描述模型,在此基础上,采用改进的K-means聚类算法按基本信息进行聚类,对云服务池中的资源进行预处理,形成多个资源簇;其次,计算用户需求与各资源簇聚类中心基本信息的相似度,确立备选资源簇;最后,再分别从资源的状态信息、功能信息和服务信息3个方面对备选资源簇中的备选资源进行筛选匹配。实例分析和研究结果表明:与已有的匹配方法相比,该方法在保持较高匹配精度的同时具有更高的匹配效率。     

面向云制造的数控加工服务关键技术

根据云制造、云服务的原理总结了数控加工云服务的基本特征,分析了数控加工资源和能力的云服务化关键问题。为应对数控加工云服务中的工艺相关问题,设计了一个更加注重应用集成和知识管理的三层（服务管理层、应用集成层和基础数据层）云服务平台。通过服务组合和服务控制,该平台能协调从图纸到零件的整个过程,并支持多种应用方式。鉴于知识在这种服务系统的整体运行中的核心作用,基于本体技术构建了数控加工知识库的基本架构,包括概念层、领域层和规则层三个层次,分别描述概念、实例和推理规则,以有效表达数控加工服务并支持相关系统的智能行为。