云制造系统用户认证和服务间协同高效可信安全技术

针对云制造系统不同安全域之间信任关系孤立导致的用户跨域访问重复进行身份认证和云服务跨域协同被拒绝的问题,设计了一种面向云制造系统的域间互信过程模型,提出了基于域间互信的用户认证和服务跨域协同高效可信安全优化技术,实现了用户可信身份跨域传递和云制造服务跨域协同,并在企业进行了应用验证,给出了所提方法与传统方式的对比分析。分析结果表明,提出的高效可信安全技术能够在提升云制造系统认证和服务跨域协同效率的同时不降低现有安全机制的防护强度。

基于犹豫模糊决策算法的云制造系统选择研究

云制造系统的选择评价是云制造管理中的重要研究课题。针对复杂的云制造系统评价问题,构建了基于信息集成算子和一致性提升算法的犹豫模糊互补判断矩阵(HFCJM)决策模型。由于现有的犹豫模糊加权平均算子存在不能满足幂等性的不足,提出了一种改进的犹豫模糊加权平均(I-HFWA)算子,并验证其满足幂等性这一重要性质;研究了完全乘性一致HFCJM的构造方法,并引入一致性指数概念来衡量HFCJM的一致性水平;建立了基于犹豫模糊决策算法的云制造系统选择模型,并分析了决策模型在每次迭代过程中的信息损失量、一致性水平提高程度、计算复杂度以及模型的收敛性。采用案例进行验证分析。实验结果表明,相对于对比模型,犹豫模糊决策算法在可靠性和有效性上更优。

云制造系统及其关键技术初探

云制造是当前先进制造领域研究的热点,云制造系统的应用对提高广大中小制造企业的综合竞争力有重要的意义。阐述了云制造模式实现的基础,分析说明了云制造系统的组成、运行原理、系统架构、构建云制造系统的关键技术,最后指出云制造系统的应用方向。

基于生态位的云制造生态系统主体竞争合作演化模型

为分析云制造生态系统参与主体间竞争合作关系及其对个体发展的影响,了解系统平衡性和稳定性,提出一种基于生态位的个体竞争合作演化模型。根据云制造生态系统中参与者的角色和地位,定义了个体生态位的概念,讨论了生态位宽度和重叠度的计算方法;在此基础上,构建了个体间竞争合作关系演化发展的动力学模型。仿真分析表明:生态位宽度和重叠度对个体发展影响巨大,具备宽的生态位和低重叠度的个体具有更好的适应性和发展空间;初始状态对个体前期发展有重要影响,在后期则影响不明显;竞争环境的变化对新生个体具有显著影响,在一定程度的竞争环境下,具有不同竞争能力的个体能够共存;合作有利于个体间的共存,合作关系越强,个体获利越大。

云制造服务平台系统的设计与开发

在云制造环境下,产品的全生命周期活动几乎都依托一个公共信息服务中心来进行管理,因此设计开发一个公共服务平台管理系统至关重要。根据用户对产品独特性和时效性的要求,提出了面向SOA(service-oriented-architecture)的云制造服务平台系统框架并阐述了业务流程。采用B/S体系结构,并基于VisualStudio.NET集成平台,使用Microsoft SQL Server进行数据库开发,从云制造用户信息管理、云制造资源服务管理、云制造业务管理三个主要功能模块进行设计,开发了云制造服务平台系统,以“用户资源服务需求→服务资源发布→资源服务搜索匹配→服务绑定→订单调配生产”为主线并结合实例对文中理论与方法的可行性和有效性进行验证。结果表明,开发的云制造服务平台系统实现了自动智能搜索匹配、信息统一规范化注册发布、资源服务实时监控的功能。

以生产过程为核心的云服务制造系统分析

工业智能化与网络化的不断发展,要求生产制造企业不断深入研究,探索云服务为生产资源与技术资源失衡的解决方法。首先分析了面向云服务生产过程的实际需求,从实现思路、体系架构与运行模式对云服务制造系统的工作方式进行描述,介绍了系统工作的核心技术,并通过实际生产验证的方式证明了面向生产过程的云服务制造系统的作用。

面向制造及管理的集团企业云制造服务平台

单纯的制造向服务化制造转变是未来企业的发展趋势,为支持这种转型,通过有效的资源整合解决转型阶段波动的订单需求与持久性制造能力之间的供需矛盾,提出了面向制造及管理的集团企业云制造服务平台。以中国北车股份有限公司为例分析了当前集团企业的资源和需求特征,提出了云企业及云制造服务的概念,通过资源整合、需求整合和按需优化配置,实现了制造过程服务化和管理过程服务化。分析了面向制造及管理的集团企业云制造服务系统、云制造服务平台及相关的体系结构与核心技术。最后,指出通过此服务平台的应用,能够支撑集团企业实现从制造型企业向制造加服务型企业的产业转型。

Integrated and Intelligent Manufacturing： Perspectives and Enablers

With ever-increasing market competition and advances in technology, more and more countries are prioritizing advanced manufacturing technology as their top priority for economic growth. Germany announced the Industry 4.0 strategy in 2013. The US government launched the Advanced Manufacturing Partnership （AMP） in 2011 and the National Network for Manufacturing Innovation （NNMI） in 2014. Most recently, the Manufacturing USA initiative was officially rolled out to further ＂leverage existing resources... to nurture manufacturing innovation and accelerate commercialization＂ by fostering close collaboration between industry, academia, and government partners. In 2015, the Chinese government officially published a 10- year plan and roadmap toward manufacturing： Made in China 2025. In all these national initiatives, the core technology development and implementation is in the area of advanced manufacturing systems. A new manufacturing paradigm is emerging, which can be characterized by two unique features： integrated manufacturing and intelligent manufacturing. This trend is in line with the progress of industrial revolutions, in which higher efficiency in production systems is being continuously pursued. To this end, 10 major technologies can be identified for the new manufacturing paradigm. This paper describes the rationales and needs for integrated and intelligent manufacturing （i2M） systems. Related technologies from different fields are also described. In particular, key technological enablers, such as the Intemet of Things and Services （IoTS）, cyber-physical systems （CPSs）, and cloud computing are discussed. Challenges are addressed with applica- tions that are based on commercially available platforms such as General Electric （GE）＇s Predix and PTC＇s ThingWorx.