云制造加工设备服务化封装与云端化接入方法

张映锋，张 耿，杨 腾，王军强，孙树栋

（西北工业大学 现代设计与集成制造技术教育部重点实验室，陕西 西安 710072）

0 引言

制造业是国民经济的物质基础和产业主体，是衡量国民经济发展的重要标志。目前，我国拥有的制造加工资源比较丰富，然而由于缺乏高效的制造资源服务与管理平台和运营模式，使得海量制造资源难以被及时共享，更难以被主动发现，造成制造资源利用率较低、浪费严重，不利于我国制造业的长期持续发展。因此，迫切需要利用先进的制造模式及相关技术，提升制造资源服务的主动发现能力，进而实现对全局制造资源的优化配置，进一步提升制造资源的利用率、服务能力和企业竞争力。

近年来，一场以制造业信息化为特征的制造业变革正在积极、持续地展开。随着云计算［1］、物联网［2］、无线射频识别［3-4］（Radio Frequency IDentification，RFID）等技术的发展及其在制造领域的渗透，李伯虎［5］、杨海成［6］提出一种面向服务的网络化制造——云制造，作为一种面向服务、高效低耗和基于知识的网络化、敏捷化制造新模式和技术手段，云制造将促进制造的敏捷化、服务化、绿色化和智能化，制造资源按需透明使用，资源用户可以根据应用需求，随时随地、动态、敏捷地增减制造资源［7-9］。

由于云制造模式的先进性，一经提出便得到了国内外学者的广泛关注与研究。李伯虎院士等在近年云制造的理论研究、技术攻关、工程实施与应用示范实践的基础上，进一步深入分析了云制造中制造资源的物联化、虚拟化、服务化、协同化和智能化等典型关键技术的具体实现思路［10］。为了实现软硬物理制造资源的全面互联、感知与反馈控制，任磊等提出一种云制造资源虚拟化实现框架［11］。王时龙等针对云制造资源配置问题，构建了以成本和时间最小化、质量最优化为目标的资源优化配置模型和基于最大继承法的求解策略［12］。针对云制造环境下外协加工服务资源和服务需求信息的分散性、异构性、动态性和组合性等特点，尹超等提出并建立了一种能促进云制造环境下外协加工资源快速共享和高效利用的、具有广域集成和分散服务特点的集成服务模式［13］。针对云制造能力建模问题，罗永亮等阐述了云制造模式下制造能力的内涵，并对制造能力模型的构建及描述机制等关键技术做了深入探讨［14］。姚锡凡等结合云制造模式下对制造能力共享的实际需求，依据所提出的建模理论和技术，开发了一个初步支持用户按需使用的制造能力服务化系统原型［15］。

制造资源的服务化封装与云端化接入是实现云制造的核心技术之一，在云制造模式中，为实现海量的、多种多样制造资源的高度共享和优化配置，对制造资源的实时服务感知能力和云端化接入方式有更高的要求，只有对云制造服务平台中各类制造资源的制造服务过程进行实时感知和监控，才能确保云制造上层的动态调度服务与底层物理制造资源的透明使用，以及信息间的实时双向互通和共享，进而实现海量制造资源在云制造平台的主动发现、优化配置和智能调度。

为此，本文以底层制造设备的服务化封装与云端化接入为切入点，结合物联技术与信息技术等，提出一种云制造设备的服务化封装与云端化接入模型，通过研究制造设备端传感器群优化配置、制造能力描述模型、实时制造服务状态信息主动感知、云制造设备的协作生产与自主决策、设备端制造服务封装、制造服务云端化接入等关键技术，使加工设备的制造能力能被主动感知、执行过程信息透明和实时可访问，并能通过一种松散耦合和即插即用的方式接入云制造平台，为云制造中海量制造资源的云端化接入、主动发现、优化配置和生产任务的高效与高质生产提供技术支持。

1 云制造设备的服务化封装与云端化接入模型

由于制造加工设备类型多样、难以一概而论，本文将选取加工中心作为研究对象，对其提供的加工能力进行服务化封装与云端化接入，实现加工资源的共享与优化配置。图1所示为基于物联技术的云制造设备服务化封装和云端化接入模型的实现框架。目的是通过对物理层的制造设备应用物联网技术，将各类加工设备的制造服务接入网络，同时通过对设备的制造服务进行封装和云端化接入，以一种松散耦合和即插即用的方式接入云制造平台，实现物理制造资源的制造服务全面互联。

如图1所示，首先通过附加各类传感设备（如自动识别设备、数字化测量设备等）于传统制造设备端，从硬件层面确保设备端生产过程产生的多源制造信息能被实时、精确和可靠地感知，构建一种具有感知交互能力的制造设备；在此基础上，研究制造能力描述模型、实时制造服务状态信息主动感知、云制造设备的协作生产与自主决策，实现制造设备层面的复杂、多源制造信息的主动感知，进而通过对制造设备的制造服务进行服务化封装和云端化接入，提升加工设备自身执行过程的透明化和可访问化，并通过一种松耦合和即插即用的方式接入云制造平台。云制造设备的服务化封装与云端化接入模型所涉及的关键技术包括传感器群优化配置、制造能力描述与主动发现、实时多源制造信息主动感知、实时信息驱动的自决策与智能协同、设备端制造服务封装、制造服务云端化接入等。

2 云制造加工设备服务化封装与云端化接入关键技术

2.1 加工设备端传感器群优化配置

附加传感设备配置模型是实现加工设备主动感知多源实时制造信息的基础。图2所示为传感网络拓扑构型与优化配置的实现逻辑。首先，以设备本身工况量（刀具磨损、振动等）、工件几何量（长度、形位误差等）和物料等信息的采集为目标，解决对传感设备节点的选型（如对RFID 读写器、标签容量的选择，对传感设备类型和精度的选择）；在此基础上，根据被感知的制造资源在设备端的移动区域，建立相应的感知空间，进而基于感知区域和传感器群的感知范围，优化各传感设备节点的安置位置，形成用于感知多源制造信息的传感网。

传感设备优化配置的核心是建立一个量化的目标函数，本研究以满足采集k个采集量的所有传感设备总成本最小为目标，根据相应的约束条件对目标函数进行优化，建立如下数学模型：

其中：式（1）为目标函数，其物理意义指通过与制造资源配置相应的n个自动识别设备，在同时满足对k个采集量的采集及其精度的同时，硬件的总成本最小；式（2）为所选的传感设备满足k个采集量（x1，…，xk）的约束；式（3）为所选的自动识别设备满足k个采集量精度（a1，…，ak）的约束；式（4）为自动识别设备的感知区域约束。

2.2 制造服务能力描述模型

制造服务能力描述模型的实现框架如图3所示。在制造能力描述方面，参照ISA-95［16］（industry standard architecture）和B2MML［17］（business to manufacturing markup language）等标准，采用可扩展标记语言（eXtensible Markup Language，XML）对设备级制造资源静和动态信息进行描述；同时，由于设备端附加的传感器群，设备的累计运行时间、合格品率、关键部件的维修次数等动态信息也可以被精确描述，为云制造平台对海量制造资源进行优化配置提供参考信息。

如图3所示，静态信息描述主要包括加工中心的基本信息和功能信息，如加工中心基本信息、可加工类型、加工工件尺寸范围、主要技术参数和精度等；动态信息描述主要包括当前任务池、任务负荷、加工质量信息（如累计合格品率）、累计准时交货率、关键部件累计运行时间、关键部件维修次数和在制品库存等。同时，也为用户预留了自定义信息模块，以更灵活地描述加工中心的其他信息。

2.3 实时制造服务状态信息主动感知

如图4所示，实时制造服务状态信息主动感知的功能，是将附加于加工设备端的各类传感器捕获的实时事件感知为实时制造服务状态信息，如对员工、物料、在制品、在制品库存和加工质量信息等的实时感知。

为实现将不同传感器的感知事件处理为制造服务状态信息，采用关键事件模型实现此过程。为了便于理解，将事件划分为原始事件和关键事件。这里，原始事件指传感器的采集事件，定义为PE=｛SID，Str，t｝。其中：SID 表示传感器的ID，Str表示该事件获取的数据（如获取的RFID 标签的事件驱动过程链（Event-driven Process Chain，EPC）），t表示采集时间。关键事件指由原始事件或者复杂事件经过一定规则运算合成的一类新的、与实时制造服务状态相关的事件，如实时生产进度监控、在制品库存信息、生产异常信息等，定义为CE=｛CeID，Attributes，Context，Time｝。其中：CeID 表示复杂事件唯一的身份标记；Attributes表示该事件的属性，是有限属性集合，即用以描述事件的类别、事件发生的位置与时间以及相关元素；Context表示事件的具体内容及属性之间的关系，主要包括事件的描述、组成该事件的各因素及其逻辑关系，或者具体属性的状态；Time表示事件发生的时间，可表示为某个时间点或某段时间。

如图4中部所示，实时制造服务状态信息的主动感知包括事件定义、事件实例创建、获取原始事件、事件解析与执行四个步骤。首先定义制造服务状态感知事件（关键事件），这里主要定义关键事件与原始事件的层次关系、时序关系和逻辑关系，定义完成后，用XML 存储该关键事件与相应所有原始事件的层次结构和各种关系；在执行关键事件时，首先建立一个该关键事件的实例，进而根据预定义的各类节点事件的原始事件触发关键事件的执行；一旦捕获与此关键事件相关的原始事件，即触发该关键事件按预定义的层次关系、时序关系和逻辑关系，快速解析和计算该关键事件，最终以可视化和数字化的方式返回该关键事件的执行结果，即实现对制造服务状态的实时感知。

2.4 云制造设备间的信息共享与自主决策

针对云制造模式下对资源的协作生产和自主决策能力提出的更高要求，设计了如图5所示的云制造设备间的信息共享与自主决策的实现框架和技术路线。

在云制造中，上下游工序间制造信息的及时传输与共享为云制造模式下制造任务的协作生产提供了非常重要的决策信息源。这里，协作生产主要是从云制造设备端建立标准的信息实时输出与接收服务，主要包括：及时、精确地接收上游工序所在的云制造设备发送的该工序实时制造状态信息；向下游工序所在的云制造设备发送本工序的实时制造状态信息；将本设备端的实时制造服务信息进行反馈，为本设备端制造服务队列的优化提供重要信息。为实现这一过程，对云制造设备生产过程中感知的多源实时状态信息进行分类，输出信息集O｛O1，O2，O3，O4｝分别表示该装配站物料信息、操作员工信息、装配过程信息、任务队列信息四类信息；输入信息集I｛I上，I下｝分别表示该设备所接收的来自其上游和下游工序所在的云制造设备上输出的任务队列信息。这样，在云制造系统中，每个相关联的云制造设备均可实时共享其上下游工序的实时制造状态信息，为云制造过程更好地依据不断变化的生产环境进行局部和全局优化决策提供非常重要的协作信息。

实时信息驱动的自决策的决策机制是通过实时感知生产过程中的异常状况（如原料不足、设备故障、交货期变动、新任务插单等），做出及时快速地响应，把该云制造设备端任务的执行状况、与待加工任务关联的上下游工序所在云制造设备的状态信息等作为新的输入，重新应用启发式规则对该云制造设备端的任务队列进行优化排序。

2.5 设备端制造服务封装

设备端制造服务封装用于将加工设备端提供的各类制造服务封装为一个具有标准输入／输出，且服务过程透明化和可访问化的服务对象。本节结合前述关键技术对设备端获取的各类实时制造信息进行增值处理，在此基础上，采用Java和C＃等面向对象的编程技术对设备端提供的各类制造服务进行软封装（如图6），对设备端制造服务封装后，将以一种Web服务的方式发布，第三方系统或用户只需远程访问该Web服务即可获得加工设备端的实时制造服务状态。本研究设计的被封装的制造服务包括：

（1）生产负荷统计与预测服务 包括实时反映加工设备已分配的任务负荷，同时根据物联技术获取制造任务动态加工进度，对完工时间进行动态预测，为云制造平台中制造资源的优化配置提供支持。

（2）任务队列优化服务 一方面，根据设备负荷状况，动态获取制造任务；另一方面，根据当前工序的执行情况，实时对未完成的任务池进行优化排序，提升制造设备自主动态优化任务队列的能力。

（3）信息统计与增值服务 如对实时生产进度、累计制造成本、在制品库存和合格率等进行信息统计和增值计算。

（4）缺料感知与主动配送服务 针对物料使用状况的感知信息，当设备端物料低于安全设定时，能及时向配送部门生成对所需物料种类和数量的配送需求，保证生产顺利进行。

（5）在线质量监控服务 对当前加工任务的制造质量进行在线监控与诊断，如采用数理统计和工序控制图的方法对现场采集的数据进行分析，判断当前工序是否稳定，发现异常立即采取措施等。

（6）制造过程信息追溯服务 用于对设备端历史制造信息的追溯，如提供一定时间区间内该设备的制造能力，以更好地统计设备的持续服务能力。

2.6 制造服务云端化接入

加工设备制造服务云端化接入旨在利用制造资源虚拟化技术构建规模巨大的虚拟制造资源池，实现物理制造设备的全面互联、感知与反馈控制，以将物理制造设备转化为逻辑制造设备，解除物理制造设备与制造应用之间的紧耦合依赖关系，以支持资源高可利用率、高敏捷性、高可用的虚拟云制造服务环境。

本文设计的制造服务云端化接入技术如图7所示。其目标是在设备制造服务封装的基础上，以松耦合的方式对各类制造资源的服务进行灵活地描述和部署，并接入和发布到云制造平台上。图7中直接应用Web 服务描述语言（Web Service Description Language，WSDL）、简单对象访问协议（Simple Object Access Protocol，SOAP）和面向服务架构（Service-Oriented Architecture，SOA）等技术，将加工设备的制造服务以一种松耦合的接入方式，通过标准化接口将分布在不同地域的制造设备服务注册和发布到云制造平台，并实现接口与服务的动态绑定，以快速响应客户需求、灵活地调整制造服务资源，更好地适应不断变化和可扩展的云制造环境。这里，WSDL文件从抽象定义和具体实现两方面对设备制造服务进行描述。抽象定义用于描述服务操作和消息，主要组成元素为〈types〉，〈message〉和〈portType〉；具体实现部分用于定义绑定等和具体服务地址相关的信息，由〈binding〉和〈service〉两部分组成。同时，为满足各类加工设备服务信息在云制造中的互通和共享，在扩展ISA95和B2MML 标准结构的基础上，建立相应的设备端制造服务层次化结构信息模板，将设备静／动态信息与实时感知的、统计计算后的增值信息直接存在相应的信息模板的节点中，通过在相应的Web Service中绑定WSDL 文件入口地址和SOAP，实现对不同信息节点的实时访问和对远程制造服务的绑定与调用。

3 运行实例

基于上述云制造资源的服务化封装与云端化接入方法和实现技术，笔者团队从概念层面设计了一种附加RFID 读写器和数显粗糙度测量仪于某加工中心的方案。如图8左所示，其中：天线①用于监控工作台区的原料进入事件；天线②，③和④分别用于监控设备端原料区和成品区的物料以及在制品的实时事件；数显粗糙度测量仪⑤用于检测加工质量，在工控机⑥的管理下实现对生产过程涉及的人、物料等状态信息、加工质量数据的自动获取与处理，该加工中心的制造能力服务和实时制造状态服务的封装与云端化接入原型系统采用.NET 技术和SOA，其运行界面如图8右所示。

通过将该加工中心的制造服务进行封装和接入云制造平台，第三方用户和系统可直接通过云制造平台了解相应的加工资源的制造服务。以该加工中心进行某叶轮加工为例，其中：图8a所示为原型系统的主界面，主要用于实时反映加工中心端原料区、加工区和成品区各种原料的种类和实时数量、设备端加工区的实时生产动态信息、设备端工序的质量检验结果信息、分配于该设备的生产订单实时进度信息、与本工序相关的上下游工序加工过程的协作信息等，为云制造执行过程的生产过程监控、队列优化、协同制造和质量追溯等提供服务；图8b所示为加工中心的制造能力服务，包括其所能提供的加工能力和用户指定时间段的动态负荷，为云制造资源的主动发现与优化配置提供服务；图8c所示为加工中心的队列服务，通过实时反馈加工中心当前待加工任务的队列信息、已完成任务信息、生产进度信息和负荷率信息等，进一步进行执行状况与初始计划队列的比对，如果偏离较大，则按启发式规则进行动态调整；图8d所示为加工过程质量的动态监控服务，为保证工序的加工质量提供支持；图8e所示为加工中心端的物料感知服务，通过实时感知原料数量和在制品（合格品和废品）数量，主动向物料配送系统或生产管理系统提前发送物料配送或新增生产计划需求；图8f所示为加工中心端的信息追溯服务，通过实时记录和分类整理加工中心端多源制造资源的实时状态信息，为分析该设备的工况、加工质量、次品原因和责任追责等提供丰富的历史数据。

4 结束语

本文针对云制造资源的服务化封装与云端化接入方法，从底层制造设备入手，提出一种云制造设备的服务化封装与云端化接入模型，使加工设备的制造能力能被主动感知，执行过程信息透明和实时可访问，并能以一种松散耦合和即插即用的方式接入到云制造平台，为云制造中海量制造资源的云端化接入、主动发现、优化配置和生产任务的高效、高质生产提供技术支持。所提方法和技术对云计算和物联网在制造领域的应用具有重要的借鉴价值，为制造系统从现有数字化、网络化向智能化感知制造方向发展提供了重要的技术借鉴。

由于本文主要从云制造设备的服务化封装与云端化接入的整体体系结构展开研究，现阶段对所涉及的关键技术的研究成果主要集中在解决方案和技术实现框架等定性层面，后续研究拟进一步对各关键技术，如传感器群优化配置、制造能力描述与主动发现等涉及的实现技术和原型系统研发方面做更深入的定量研究。

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