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小智 智造苑 引自：《工业物联网技术及应用》（作者：尹周平等）该书正在编审环节中，即将出书，请关注“智造苑”即时获取新书出书信息~1. 制造服务的观点在面向服务的智能制造中，产物生命周期中的所有制造资源和能力都被虚拟化，然后封装为服务，用户可以凭据他们的需求会见这些资源服务。面向服务的智能制造系统中供应的制造资源，是指产物全生命周期各个阶段所需的种种可用的社会制造资源的荟萃。这些制造资源凭据其存在形式和使用方式的差别，可分为产物全生命周期中的各种制造设备、盘算设备、物料等硬制造资源，以及制造运动中所需的各种专业软件、履历模型、领域知识、历程数据等软制造资源。此外，在某一详细的制造运动历程中，制造资源通过被有效地设置和整合可以扩展为某些制造能力，如设计能力、仿真能力、生产加工能力和维护能力等。
上述各种制造资源和制造能力通过一定的感知与接入、虚拟化、服务化等处置惩罚后以制造服务的形式存在，从而可以通过网络被聚合、检索、挪用等，并为社会化的用户提供面向产物全生命周期的各种应用。如图1所示，思量产物全生命周期中各个阶段的差别应用，可以将制造服务大致分为两类：一是面向历程和操作的生产相关的服务（production-related services）；二是面向市场和消费的产物相关的服务（product-related services）。其中，凭据服务提供与被提供的工具的差别，生产相关的服务包罗：①差别的制造企业间相互提供的工艺流程级的生产相关的服务，如设计服务、分析服务、加工工艺服务、测试服务等；②相关服务企业向制造企业提供的业务流程级的生产相关的服务，如咨询服务、金融服务、培训服务、面向工艺历程的物流服务等。
另外，产物相关的服务是相关制造企业和服务企业在产物销售与使用阶段面向最终消费者提供的服务，如产物体验服务、运输与物流服务、维修服务等。图1 制造服务的分类2. 从数据到服务如图2所示，制造服务封装是从制造现场的“人-机-物-情况”收罗它们的状态及参数信息，将这些多源异构的数据举行归一化处置惩罚，形成统一的数据形貌，并接纳统一的通讯接口和协议举行传输，从而为“人-机-物-情况”种种工具的服务化封装和智能监测提供数据基础。凭据收罗并处置惩罚后的“人-机-物-情况”种种工具的状态数据及参数信息，实现“人-机-物-情况”种种工具的在线服务化封装以及公布。图2 服务封装历程从数据到服务的历程由数据收罗、数据处置惩罚、服务化封三部门组成。
1）数据收罗主要卖力收集制造现场的“人-机-物-情况”的状态和参数等信息数据。只有将制造历程中种种信息举行准确收罗和有效集成，才气够实时准确掌握制造历程中的动态信息，从而为提高生产效率和资源使用率提供支持。由于对“人-机-物-情况”种种工具的数据收罗的实现方法各有差别，因此数据的协议、花样、寄义等千差万别。2）数据处置惩罚主要为收罗的种种数据举行校验、降噪、归一化、统一分发等操作。
从“人-机-物-情况”种种工具收罗的数据首先被存入数据处置惩罚缓冲池，以便实现对收罗到的数据的并行处置惩罚，并制止由于处置惩罚不实时而造成的数据丢失现象。为了保证数据的完整性和准确性，需对收罗到的数据举行校验，针对差别泉源的数据和差别类型的数据，接纳差别的校验方式，如奇偶磨练、CRC校验。为保证数据的真实有效性和高使用率，需要将数据中的噪声数据剔除，常用的方法有高斯函数、小波变换等去噪方法。然后，将一个目的工具的尺度或协议转换成通用的协议，并为每一类数据划分界说差别的功效码，接纳相同的数据花样举行形貌，并接纳统一的通讯接口和通讯协议举行传输。
经由数据处置惩罚后，与工具属性相关的数据及性能参数信息被用于服务化封装。3）服务化封装即是对“人-机-物-情况”种种工具的在线服务化封装并公布，包罗多维能力建模、服务语言形貌与服务公布。多维能力模型包罗两方面的信息：“人-机-物-情况”的动态形貌信息和静态形貌信息。动态形貌信息，如状态、加工进度、和加工时间等，是通过数据收罗模块举行收罗，经由数据处置惩罚后，依据目的工具的类型及ID将状态、加工进度、和加工时间等信息举行打包发送给服务化封装模块。
目的工具的静态形貌信息，如名称、编号、类型、和制造商。一方面静态形貌信息可以在“人-机-物-情况”某个工具首次接入时由操作人员手动设置并生存至静态信息库，再次接入时由静态信息库导入静态形貌信息，获得“人-机-物-情况”中目的工具的动态形貌信息和静态形貌信息后，完成多维能力模型的构建。
在给出了多维能力模型之后，选择合适的服务形貌语言对“人-机-物-情况”中目的工具举行数字化形貌，现在常用的本体形貌语言有SHOE、OWL以及OWL-S（Web服务本体形貌语言）。基于“人-机-物-情况”目的工具的种类、属性、关联关系等，明确多维能力模型与服务形貌语言的映射规则，从而实现“人-机-物-情况”种种工具的自动服务化封装。3. 服务全生命周期治理服务的流通，生意业务和共享，依赖于对服务的高效的治理。
参照产物生命周期治理的划分服务全生命周期治理所涵盖的服务生命周期如图3所示，包罗制造服务的生命周期开始（BOL），生掷中期（MOL）和生命周期竣事（EOL）。因此服务全生命周期治理可以分为服务生成阶段，服务预申请阶段，服务应用阶段和服务应用后阶段。
图3 服务全生命周期服务生成阶段（即BOL）涵盖了种种物理制造资源和功效虚拟化成为服务的历程，包罗资源的感知和接入，数据的传输，数据过滤和处置惩罚，资源虚拟化，服务建模和数字形貌。在生成越来越多的服务之后，服务将逐渐聚合。所有服务都通过种种抽象关联和关系（即功效，种种属性，特征，挪用历史等）被收集和整合。MOL中的服务预申请阶段的操作包罗了服务搜索和匹配，服务评估，服务选择和服务组合，服务调理和服务生意业务等。
在MOL的服务应用阶段，它由服务执行和监控，容错以及用于实现任务的物流服务组成。其中，物流服务服务于某些制造服务的详细流程和效果。
凭据任务实施的差别要求，物流可以是服务执行后的效果运输，也可以是服务执行历程中物料的运输。对于服务应用后阶段，主要是服务执行后的服务公布和剖析。
4. 面向服务的工业大数据集成与融合技术如图4所示，面向服务的工业大数据融合分为，车间内数据融合、企业内数据融合和企业间的数据融合：图4 制造服务的分类1）车间内数据融合与集成它可以实现终端设备（即种种制造资源和能力）与企业信息治理系统之间的完整毗连，以实现车间内制造执行的自动控制。因此，车间内数据融合与集成解决了三个功效：从质料和半制品到最终产物的物理制造执行历程的会见、识别和控制。从制造层识别和获取的数据是企业信息系统的生产相关和产物相关的输入。
此外，制造执行运动的自动控制是系统数据输出到PLC和其他控制器的效果。2）企业内数据融合与集成它促进生产相关数据，产物相关数据和其他业务治理数据的整合，以及车间与其他企业信息子系统中数据的融合与集成。除了治理内部供应链之外，企业还可以生成自己的制造服务，以便到场到外部供应链中。
因此，面向服务的企业内数据融合扩大了企业的能力和业务规模。3）企业间的数据融合与集成它主要针对大量差别企业间在泛在服务治理和应用历程中的数据集成，存储，检索，分析，使用，数据宁静等问题。企业间的数据融合与集成为跨行业间的企业间协作提供了数据支持，并为无处不在的网络服务治理和应用提供了新的思路和技术支持。通过企业间的数据集成，服务平台能够按需组合社会化的企业，形成了服务网络并应用。
5. 基于服务的工业大数据应用通过协调相关的制造设施，资源和运动，制造运动将原质料投入转化为制品产出和增值服务。在制造历程中可以实施的一些大数据应用包罗实现智能设计，物料配给和跟踪，制造历程控制和智能设备维护等应用。在这些应用中工业大数据的收罗、处置惩罚、分析和应用都与服务密不行分。
1）智能设计设计师制造的第一步，决议了许多制造步骤和成本。产物设计是从研究和明白客户需求，行为和偏好开始的。
这种类型的数据可以从互联网和物联网泉源收集。设计师是以服务的形式会见和获取这些数据就互联网数据而言，客户越来越善于通过社交网站，电子商务平台和产物/服务评论网站等门户网站分享他们在互联网上使用产物的第一手履历。此外，现在可以从越来越多的日益盛行的智能产物（例如，智能手机和可穿着设备）收集富厚的用户数据（例如，生物数据，行为数据和用户-产物交互数据）。
通过对用户相关大数据的全面分析，制造商将客户意愿转化为产物特性和质量要求的能力获得了提高。此外，大数据还可以使设计师能够简化设计流程，促进产物创新，并为终端用户开发更多定制产物。与传统方法（例如访谈，观察等）相比，使用大数据分析来研究市场偏好和客户需求具有许多显着的优势，例如成本更低，效率更高以及准确定位等。
2）物料配给和跟踪物料配给是通过生产计划和实际生产进度以及种种现场紧迫需求来确定的。在理想情况下，恰当的物料应该在恰当的时间交付给恰当的设备，以便通过正确的操作举行处置惩罚。为了支持这一理想，可以通过治理种种与物料相关的数据来实现，包罗库存数据，物流数据和希望数据。
物料数据与物料流相关的多源数据（例如来自人类操作员，机械，车辆等的数据）被相关联地分析。在举行这些分析时，可以凭据物料种类，数量，交货时间和方法确定物料分配，以支持最佳制造物流。此外，物料的可追溯性是须要的，以确保某些类型的物料严格遵守其相应的质量尺度规范和尺度。
通过部署识别标签，可以在整个生产历程中实时跟踪物料条件（例如位置，状态和质量）。基于大数据分析的物料配给和跟踪，可以在生产历程中生成有助于产物质量控制和产物缺陷可追溯性。
3）制造历程控制制造历程由多个制造因素组成。这些因素（如制造设备，质料，情况和工艺参数）会影响制造历程并影响产物质量的变化。因此，实时监控制造历程的差别步骤尤为重要。
可是，系统地追踪哪些因素会影响制造历程通常很难题。大数据为控制制造历程提供了有效的技术支持。
在大数据分析预测能力的资助下，问题被标志，警报和建议被发送给操作员举行实时调整，这可以确保在制造历程中更顺利。此外，还可以监测计划制造运动与实际制造运动之间的偏差（例如设备突然故障或意外的紧迫订单分配）。制造历程可以凭据大数据分析动态调整以实现资源的平衡使用。
4）智能设备维护大数据可以准确预测和诊断设备故障和组件寿命，这些信息可用于启用明智的维护决议。联合智能传感器的设备状态数据以及关于设备维护的领域知识，以往履历和历史记载，大数据可以预测设备恶化的趋势，组件的寿命及其原因。此外，通过大数据分析还可以发现季节性，周期性和其他模式的设备故障。有了这些信息，可以执行预防措施以防止泛起故障。
由于大数据分析的预测能力，设备维护规范从被动维护转变为主动维护，从而延长设备使用寿命并最大限度地降低维护成本。
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