1.2.3 車間智能決策與控制方法

智能車間管控方法綜合應用了系統工程技術、智能決策技術、計算機與網絡通信技術、先進制造技術、自動化技術以及現代企業管理技術和先進理論方法等，統籌車間生產過程中各資源要素的合理分配與調度，實現物理實體與信息數據的有機統一，改進車間運行，提高企業市場競爭力。智能車間管控方法是一個多學科、多技術且復雜的綜合問題，其涉及的研究內容主要有質量管控、成本管控、能源管控、物流管控、設備管控、數字信息化管控、安全風險管控、工藝管理、環境管控、人員管理和作業調度管控等。

仇永濤提出的智能車間管控模式如圖1-1所示。從車間系統功能出發，由銷售管理系統形成正式合同訂單，經智能調度系統實現對計劃生產任務的派工，通過智能終端實現工藝參數等指令的傳輸，設備完成接收并開始加工，同時將實時加工數據和各參數數據存儲到數據分析平臺，經統計分析實現可視化，由數據挖掘和大數據處理技術實現異常擾動報警并反饋至智能調度系統，最終完成生產計劃的更新和重調整。

生產管控是指為了滿足生產目標（如質量、效率等）而組織的一系列的監測、分析與控制的活動。生產運行管控是隨著企業精細化管理程度的要求以及技術發展的變革而變化的，按照智能化的建設階段，生產系統的發展主要分為自動化階段、信息化階段、數字化階段、網絡化階段以及智能化階段。以下將分別從這幾個階段介紹生產運行管控的研究現狀與發展趨勢。

（1）自動化階段 自動化階段的生產管控主要是利用自動化技術減少生產過程中人為導致的誤差。隨著自動化技術的不斷發展，生產過程中也逐漸使用自動化和儀表化的設備，以提高生產現場的控制精度。在此基礎上，越來越多的防錯防呆的裝置和方法應用于生產現場，如張學凱以設計核心工藝的防錯裝置為基礎，結合防錯技術理論和現場通信技術，提出了適用于電子產品生產線的防錯方法。自動化階段的管控只能對生產過程進行防錯，不能對生產數據進行管理。因此，隨著技術的發展，管理信息系統也隨之開始應用到生產運行管控中。

（2）信息化階段 隨著計算機集成技術的快速發展，各種管理信息系統也隨之產生，通過引入倉儲管理信息系統、工裝管理信息系統、產品數據管理信息系統等，極大地提高了生產業務流程的管控水平。但管理信息系統中的數據還是由人員進行錄入，實效性和信息收集的效率比較慢。

（3）數字化階段 數字化階段的生產管控是隨著數字化采集技術在離散制造企業中的快速應用，使得生產數據采集不再通過人工錄入，而是通過在線獲得大量的實時數據。在此基礎上實現了生產數據的可視化，提高了管控的精確性和直觀性。在數據采集方面，Liu等提出了智能裝配系統框架，介紹了多源數據感知與融合，進而提高了裝配系統的互聯性、感知能力等；Giusto等在IoT環境下通過具有感知和執行能力的節點之間的交互和協作完成了既定的目標。在數據可視化方面，張俊應用射頻識別（Radio Frequency Identification, RFID）技術實現了基于電子看板的實時生產狀態數據可視化，為裝配生產系統提供了準確、及時的生產狀態基礎數據；孫志楠基于Unity3D構建了汽車裝配線的多層次、多信息融合的3D虛擬監控系統，實現了對汽車裝配線生產流程的場景顯示和狀態監控等。綜上所述，數字化階段的管控對象局限于某一生產組織，目前的生產管控趨勢需要實現單元與單元、車間與車間甚至企業與企業之間的協同作業管控。

（4）網絡化階段 網絡化階段在使用工業互聯網和制造物聯網的基礎上彌補了數字化階段存在的管控空洞，使得各生產組織間的協同化管控成為可能。Chen等提出了一種基于Agent技術的網絡化、集成化的車間管理系統，實現了車間生產組織間生產調度的管控，通過仿真驗證協同管控的可靠性，Shao等建立了各車間之間的信息集成和數據共享局域網，基于生產監控系數指標實現了生產數據在各車間的數據共享和科學管理。網絡化階段對于物理硬件具有強依賴性，也滿足了對生產數據自動采集和可視監控的需求。但是隨著技術的不斷進步，生產管控在管控系統的決策方面提出了新的要求，而生產運行管控方法中基于生產實時數據決策方面的能力較弱。

（5）智能化階段 在智能化階段，數據科學技術的迅猛發展提高了生產運行管控的精度與決策的正確性與準確性。在此基礎上，利用信息物理系統（Cyber-Physical System, CPS）技術提高生產管控的真實性以及降低對硬件的依賴性，進而實現信息物理融合。

在決策診斷方面，劉明周等通過構建生產車間多層次指標體系使生產任務指標化，并基于管理駕駛艙，實現了對生產車間診斷可視化；劉明周等基于面向對象的賦時著色Petri網模型，實現了消息驅動單元和模塊間的通信互聯，進而構建出物聯網環境下的管控一體裝配系統。

在基于CPS的管控方面，Hozdic等構建了一個信息物理融合生產系統模型，基于該模型，實現了數字化生產調度、控制功能和物理制造系統的融合，提高了生產管控的準確性，同時利用CPS仿真功能驗證了生產組織的快速重構能力；Pimthong等提出了一種CPS設計框架，為生產車間提供相應的生產服務，并在此基礎上，利用CPS中的信息數據和物理模型預估未測量參數進而對生產進行控制和實時監控。

綜上所述，隨著生產階段的不斷推進，生產運行管控方法也在發生變化。以CPS為支撐的智能制造成為了第四次工業革命的核心，CPS旨在通過將3C（Computation, Communication, Control）技術進行深度的信息物理融合與有機的協作，支撐更加分散增強型的生產管控，降低對物理硬件的依賴程度。數字孿生技術具有高保真、弱依賴和離線仿真等特性，是實現CPS的首選手段，已受到學術界和工業界的廣泛關注。