01目标和概述

1.1　行业挑战

近年来，随着用户和消费者多样性需求的上升，个性化定制产品的需求量飞速提升。在美国预测的“改变未来的十大技术”中，“个性化定制”被排在首位，其市场地位越来越被人们认可。

但当前的大批量、刚性制造模式却难以满足这种需求。其挑战是：批量化、刚性生产系统是针对已知的、既有产品的工艺流程专门设计的，不具有灵活性，且停产更新周期长。机械、钣金等装备以及电子产品的制造都面临上述挑战。以个性化定制属性鲜明的电梯零部件装配为例，电梯上坎门头部件共有20多个装配工序，一旦产品设计变更，管理软件的装配工序模型需要增删、修改，导致产线布局变化，工业网络组态需要重新配置，20多个控制器的程序和机器人的工步、程序也需要调整，整个系统需要1周以上的离线调整时间。很显然无法满足个性化定制产品小批量甚至单件化定制。因此，电梯行业的零部件装配环节只能依靠大量工人来保证生产线的适应性和灵活性。导致整个行业的个性化定制电梯普遍交付周期都在15天以上，产能难以提高。

1.2　解决方案目标与总体概述

面向个性化定制产品规模化生产与传统大批量、刚性制造模式之间的矛盾，针对电梯、航空航天等装备以及电子产品等个性化定制属性鲜明的行业，重点突破传统刚性、大批量生产系统灵活性差，随工艺变更的系统停产调整周期长的难题，本项目基于中国科学院沈阳自动化研究所在边缘计算层面的技术优势，创新性提出一种面向个性化定制的自适应可重构、物联化智能制造技术体系和原型系统。最终形成以“ThingOrigin物源”边缘技术全栈为基础的自适应可重构的物联化智能制造技术体系。

基于ThingOrigin物源平台的可重构生产系统如图2所示。

首先，在物理层，从原来的刚性流水线改变为由可重构模块化加工装配单元、柔性智能物流系统组成的模块化、可重构生产系统，从而使生产系统的机械结构解耦，可以根据产品设计和工艺流程将所需的生产单元快速重组为新的生产系统。为了实现模块化生产单元的精确对接，需要研究室内定位、同步定位与建图（SLAM）技术。

其次，在网络层，由于物理层从刚性生产线变成了模块化生产单元，原来的有线网络不能够满足模块化生产模式的需要，需要引入安全可靠的无线网络，并解决有线、无线组成的工业异构网络融合及自适应重构与灵活调度的问题。故需要在网络层研究可靠工业无线通信技术和工业软件定义网络技术（SDN）。

最后，在信息层，为了应对产品设计的快速变化，研究数字工厂建模技术，数字双胞胎以数字化方式创建物理实体的虚拟模型，借助数据模拟物理实体在现实环境中的行为，通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段，为物理实体增加或扩展新的能力，发挥着物理世界和信息世界的桥梁与纽带作用。

02解决方案介绍

针对上述挑战与目标，本解决方案实现了如下的系统架构（如图3所示）与主要软硬件支撑技术。

（1） 关键技术1：室内定位与SLAM导航

针对室内定位，研究基于UWB与惯导融合算法，对其引入阵列定位算法，将基于EKF的UWB与惯导系统相融合，形成优势互补；研究并改进现有的自适应蒙特卡洛定位算法，并对该算法进行改进，解决其存在的全局定位失效和绑架移动机器人问题，增强导航系统在复杂环境下的适应性，实现对人员、物品位置信息进行定位与跟踪，辅助生产单元重组。

针对移动机构现有导航方式灵活性差、精度低等问题，研究SLAM导航技术，对比并改进现有的Hector、Karto、Gmapping三种主流激光雷达SLAM方法，并结合UWB与惯导融合后提供的位姿，提升选择的SLAM方法的综合性能，实现移动机构的灵活、自主导航及毫米级对接。

（2）关键技术2：可重构的工业网络

针对工业现场高温、强震动等恶劣环境，研究高能效宽带频谱感知及数据驱动的信道迁移模型，提高工业无线通信的可靠性；针对工业现场多点同时接入的需求，研究新型接入机制、可靠MAC机制和跨层资源优化方法，实现无线网络的可靠接入。

针对现有的工控网络架构无法针对变更业务在线调整问题，研究基于SDN的可管控、可重构网络架构，解决传统架构缺乏全局管控和优化手段的问题；研究基于业务需求的按需资源动态分配技术，通过资源抽象化和组件化技术对网络资源进行重构并统一管理，满足个性化定制等业务的部署。

（3）关键技术3：工艺工序自适应重构

实现数字工厂中的设备模型、工艺流程数据统一语义标准化框架，构建数字工厂双胞胎的虚拟设备库和工艺库；研究语义化数字工厂建模，实现物理制造控制系统在信息空间的无损映射，并对人类反馈提供友好接口。

实现基于数据驱动的规则推理机制和基于模型匹配的动态服务组合，实现工艺工序的动态重组。通过研究多维异构数据流语义建模技术实现对海量多维数据异构性的屏蔽，为数据跨层跨域综合应用提供支持；研究面向工艺流程及生产调度可重构的时空数据流关联检索，实现对生产过程数据的快速、智能检索；研究动态服务合成技术，解决复杂任务调度中的响应实时性问题。

（4）关键技术4：预测性维护的智能数据处理

通过故障参数特征自学习，研究故障特征提取与设备状态关联模型，实现故障参数的特征融合；研究面向单一故障机理，实现故障参数的解耦。由于设备状态与故障参数之间存在着非线性的关联关系，在故障特征提取过程中考虑不同影响因素的影响，建立故障特征与设备状态之间的关联模型。

研究智能工厂资产寿命预测维护规划模型，引入设备的衰退性能因素，集成设备的故障诊断信息和预测信息，以总维护成本和总维护时间为目标，研究在线监测的动态预测维护规划建模方法，并基于实际运行系统的在线状态监测数据不断更新最优预防维护策略，优化维护成本。

（5）关键技术5：自适应生产原型系统、测试床及离散制造业解决方案

为了测试、验证室内定位与SLAM导航、可靠工业无线通信技术、工业SDN技术、数字工厂建模技术、工艺工序可重构技术的性能和技术指标，并为面向个性化定制的自适应模块化智能制造技术体系日后的应用与推广提供参考实施范例，本项目拟研发面向个性化定制的模块化原型系统，搭建测试床并研发电梯个性化定制解决方案。

本解决方案的支撑技术体系和产品将为探索适应中国现状的智能制造技术标准体系和解决方案，推动企业数字化转型起到积极的推动作用。

03代表性及推广价值

本项目共计形成面向电梯个性化定制生产系统、面向钣金加工个性化定制生产系统两大类示范应用，在2017~2019年间共计形成经济效益2.3亿元。

在社会发展方面，我国提出了《中国制造2025》发展战略，到2025年，对我国的制造企业进行全面升级改造，达到制造强国目标。物源平台将对我国制造业升级提供工具平台支撑和技术保障，将形成符合我国国情的智能制造解决方案，对于推动我国离散制造行业向批量定制的生产方式升级具有重要的意义。

在技术进步方面，物源平台是IT技术与OT技术的融合，是基于物联网技术、语义化Web技术对传统制造业信息化技术的全面升级。具体包括以下几个方面：

（1）基于互联网Web化开放服务模式，构建了新一代服务与离散制造的工业互联网应用系统技术架构。通过集成传感网，提高制造信息化系统对设备工况的精确感知和精准管控；通过语义化Web服务集成，扩大了底层生产硬件设备与PLM/ERP/MES系统的互联与集成程度，实现系统全流程、全生命周期优化。

（2）为传统工业自动化系统与互联网的融合，提供了新的技术方案，将引领工业物联网技术发展。

（3）初步形成了面向离散制造业的互联生产与智能服务新模式，构建了面向离散装备制造行业的新型应用系统，为智能工厂的发展提供了新的技术体系。

摘自《自动化博览》2019年增刊《边缘计算2019专辑》