摘要：隨著智能制造的升級，如何規劃制造資源的配送，實現智能資源配置成為了“智能車間”建設的重要突破口以及研究難點。因此本文基于信息物理融合技術對智能車間的制造資源配置系統在信息空間的映射與重構技術路線進行了詳細闡述，梳理如何構建智能車間制造資源配置系統的物理和虛擬空間關聯的信息物理融合模型。

　　關鍵詞： 制造資源配置系統;信息物理系統;映射與重構

　　1 引言

　　目前，隨著網絡信息技術的高速發展，進一步促進了制造業向智能化、多元化、定制化方向的快速升級轉型。在工業4.0、中國制造2025的倡導下，越來越多的制造型企業以“智能車間”為目標進行轉型，在智能制造升級的過程中，制造資源配置系統的規劃至關重要[1]。如何規劃制造資源的配送，實現智能資源配置成為了“智能車間”建設的重要突破口以及研究難點。

　　智能車間具有顯著的動態不確定性等特點，考慮到智能車間的高復雜性等因素，因此對車間制造資源配置的實時性、準確性有較高的要求。然而傳統的制造資源配置系統建模很難從根本上解決高實時性、強離散性的制造系統的問題。

　　2.智能車間制造資源配置系統建模技術

　　隨著智能制造的發展，企業在實際生產中采用了大量的信息化技術，進而引起了大量學者針對制造資源配置系統中的信息化進行研究。趙子義等[2]基于智能制造環境下，從智能物料配送系統的特征、典型智能物料配送系統、物料管理體系構架等方面進行了分析與研究。白晨[3]以汽車總裝為研究對象，綜合考慮物料配送與庫存間的聯合需求，提出了基于拉式生產的物料配送方案。韋香情[4]通過研究發動機制造企業實際生產中的問題，在建立物料搬運模型時綜合考慮了生產排程、時間以及數量維度的影響，并對作業計劃拆分邏輯做了詳細研究。劉長石等[5]在配送路徑問題中考慮了速度、載重等因素的影響，構建了相應的數學模型。楊智飛等[6]研究了智能車間多AGV系統多目標調度優化問題，并提出了一種自適應多目標遺傳差分的進化算法。蔣捷峰等[7]提出了一種物理設備對象元模型到面向對象建模的方法，改變了制造業智能化升級的約束限制。

　　然而目前針對智能車間制造資源配置系統的建模往往停留在先將物理系統抽象成為模型，用于指導物理系統，而模型與物理系統是相對分開的，缺乏描述物理模型與信息模型集成及交互的機制，難以從根本上解決高實時性、強離散性的制造資源配置的問題。

　　3. 制造資源配置系統在信息空間映射過程

　　制造資源配置系統作為智能車間核心組成部分，其包含了物流單元、倉儲單元、緩沖單元、生產物料、容器、測試單元、典型工具工裝等物理單元;包含了產品信息、工藝信息、銷售訂單、生產訂單、供應鏈信息、物料信息等信息單元以及控制要素主要包括了對各類物理單元和信息單元的控制指令;人員指與產品生產過程有關的操作工人、物料轉運、維修人員、工藝員、設計員等;通訊單元指的是其他各單元內部以及各單元之間的信息通訊。、

　　信息物理融合與數字孿生技術的出現為制造資源配置系統信息物理融合提供了全新的視角和建模世界觀，但是眾多學者分別從概念模型與應用模型理論方面進行研究，缺少對智能車間的制造資源配置系統的信息物理融合技術路線的描述。因此，本文對智能車間的制造資源配置系統映射與重構技術路線進行詳細闡述，梳理如何構建智能車間制造資源配置系統的物理和虛擬空間關聯的信息物理融合模型。

　　如圖1所示，首先對智能車間中的典型制造資源配置系統進行調研與分析，辨識出其組成要素、物理結構特征、邏輯關聯特征以及運行機制等關鍵要素，并對其提煉其共性特征，然后對系統關鍵要素進行抽象、分類以及統一形式化定義和圖形化表達，以此構建智能車間制造資源配置系統的數據化與圖形化建模體系，然后基于配置邏輯和知識構建出制造資源配置系統的結構、行為和通訊等數字孿生模型，實現物理空間中的制造資源配置系統及其配送活動在信息空間中的虛擬重構和真實表達，最終實現制造配置系統的異構物理本體在信息空間的統一映射，形成制造資源配置系統數字融合模型。通過提取各元素、構件及其連接方式的配置規則與組合知識，實現各類制造資源配置物理系統在信息空間的快速虛擬重構。

　　結論

　　在工業4.0、中國制造2025的倡導下，越來越多的制造型企業以“智能車間”為目標進行轉型，在智能制造升級的過程中，制造資源配置系統的規劃至關重要。基于此，本文對制造資源配置系統在信息空間的映射和構建過程進行詳細的描述，為智能車間實施提供了有利的過程指導。

　　參考文獻：

　　[1]譚建榮， 劉振宇. 智能制造： 關鍵技術與企業應用[M]. 北京： 機械工業出版社， 2017.

　　[2]趙子義， 王硯良， 周曌等. 淺談智能物料配送[J]. 內燃機與配件， 2019(06)： 171-172.

　　[3]白晨. 基于MES的汽車總裝生產線的管理系統設計與實現[D]. 北京工業大學， 2017.

　　[4]韋香情. 面向時間與數量維度的物料上線邏輯研究與車間配送管理系統設計[D]. 廣西大學， 2017.

　　[5]劉長石， 申立智， 盛虎宜等. 考慮交通擁堵規避的低碳時變車輛路徑問題研究[J]. 控制與決策， 2020， 35(10)： 2486-2496.

　　[6]楊智飛， 蘇春， 胡祥濤等. 面向智能生產車間的多AGV系統多目標調度優化[J]. 東南大學學報(自然科學版)， 2019， 49(6)： 1033-1040.

　　[7]蔣捷峰， 胡瑞飛， 殷鳴等. 智能制造數字化車間信息模型[J]. 兵工自動化， 2019， 38(6)： 70-74.

　　推薦閱讀：電子設備制造業成長性評價指標的選擇