一種物聯網環(huán)境下的制造資源配置及信息集成技術研究

劉明周　馬　靖　王　強　楊　清

合肥工業(yè)大學，合肥，230009

一種物聯網環(huán)境下的制造資源配置及信息集成技術研究

劉明周馬靖王強楊清

合肥工業(yè)大學，合肥，230009

針對應用物聯網技術對于促進制造系統(tǒng)發(fā)展所具有的重要現實意義，結合物聯網技術在機械產品制造系統(tǒng)中的應用模式，以基于物聯網技術的制造資源為研究對象，以構建物聯網環(huán)境下的資源配置模型為核心目標開展研究。 結合機械產品制造過程及制造資源特點，在分析物聯網制造系統(tǒng)特征的基礎上，提出物聯網環(huán)境下的制造資源分類方法；據此，采用面向對象的資源建模、任務資源匹配等映射機制，構建物聯制造資源本體模型、映射模型和組態(tài)模型，并建立制造資源感知和信息集成框架，實現制造資源的互聯感知與信息集成。研究結果為物聯網環(huán)境下的制造資源配置提供了一種有效的參考模式和實現途徑。以生產實踐中開發(fā)的原型系統(tǒng)為例，驗證該方法的可行性和有效性。

資源配置；物聯網；資源感知；信息集成

0　引言

在日益增強的市場經濟杠桿的作用下，為了適應復雜多變的市場環(huán)境，機械產品制造系統(tǒng)的智能高效與制造過程的透明化已經成為新的發(fā)展方向。隨著物聯網制造思想在企業(yè)中不斷滲透，物聯網技術已被部分應用于制造過程監(jiān)測與控制中，企業(yè)的制造過程已由傳統(tǒng)的“黑箱”模式逐漸向“多維度、透明化和泛在感知”模式發(fā)展。例如，文獻[1]提出的一種基于物聯網技術的制造執(zhí)行系統(tǒng)實現方法與關鍵技術、文獻[2]提出的基于RFID的實時制造信息追溯技術、文獻[3]提出的基于射頻識別的車間物料實時管理等，這種以信息感知技術為驅動力的制造系統(tǒng)——物聯制造系統(tǒng)，將有力地推動著制造系統(tǒng)向全球化、信息化、智能化和綠色化方向發(fā)展[1]。

制造資源是生產系統(tǒng)運行的基礎,制造系統(tǒng)的運行與動態(tài)優(yōu)化受到資源的約束，建立物聯制造資源模型不僅是物聯網環(huán)境下的制造系統(tǒng)過程分析與動態(tài)優(yōu)化的基礎，而且在物聯網制造模式下,企業(yè)通過物聯網形成了一個大范圍資源共享的物聯制造系統(tǒng),基于物聯網技術的制造系統(tǒng)已不再局限于自身資源的互聯、共享與集成，研究物聯網環(huán)境下的制造資源建模、組態(tài)及其信息集成,實現物聯制造資源的共享和優(yōu)勢互補,利用物聯網優(yōu)勢促進機械制造業(yè)的發(fā)展,已經成為制造企業(yè)發(fā)展的必然趨勢。很多文獻針對不同的制造環(huán)境、制造系統(tǒng)和建模目的，使用不同的方法建立了不同的制造資源模型和信息集成方法。文獻[4-6]分別建立了云制造環(huán)境和不確定環(huán)境下的資源分配模型；文獻[7]針對不同的生產系統(tǒng)建立了制造資源模型；文獻[8-9]分別使用基于元模型、本體(Ontology)和特征的方法建立了制造資源模型；文獻[10]構建了云制造資源集成共享模型。

不同制造環(huán)境下的資源分類和配置方法不同。裝配是機械產品制造過程中的最后一個生產階段，具有工藝過程復雜、資源種類繁多等特點。本文結合機械產品裝配工藝和最新的物聯網技術，以機械產品裝配過程中的制造資源為研究對象，以構建物聯網環(huán)境下的資源配置模型為核心目標，在分析物聯制造特征和提出物聯制造資源分類的基礎上，構建面向機械產品裝配過程的資源本體模型、映射模型和組態(tài)模型，并提出制造資源感知和信息集成框架，最后通過實例分析驗證了該方法的可行性和有效性。

1　物聯制造的特征及資源分類

1.1物聯制造的特征

文獻指出物聯網的目標是通過傳感器、RFID、圖像識別等技術，實時采集任何需要監(jiān)控、連接、互動的物體或過程，實現物與物、物與人的泛在鏈接，達到對物品和過程的智能化感知、識別與管理，具有普通對象設備化、自治終端互聯化和普適服務智能化等重要特征[1,11]。本文在結合機械產品制造系統(tǒng)特點和最新物聯網技術及其特點的基礎上，認為物聯制造具有以下特征：

(1)多源異構性。物聯網環(huán)境下的制造資源種類較多、交互協議等各異。

(2)物物互聯性。“物聯網關”與“中間件”等能夠實現對傳統(tǒng)物理世界和信息世界的互聯和整合[12]。

(3)實時感知性。物聯制造資源具有主動感知能力，能夠實時反映生產過程中的資源狀態(tài)變化。

(4)動態(tài)性。制造資源的快速流動和生產環(huán)境的動態(tài)變化等特征，使制造系統(tǒng)整體呈現動態(tài)性。

(5)共享與協作性。物聯制造資源能夠被物聯網環(huán)境下的其他自治單元所共享。

(6)其他特征。物聯制造系統(tǒng)還具有普適制造服務智能化與鏈條化、自組織與自維護等特性。

1.2物聯網環(huán)境下的制造資源分類及特征

文獻[13]指出，為了實現對軟硬物理制造資源的全面互聯、感知與反饋控制，解除物理制造資源與制造應用服務之間的緊密耦合關系，必須將物理制造資源虛擬化和邏輯化，并轉化為信息制造資源。因此，文獻[13]在結合傳統(tǒng)資源分類的基礎上，將制造資源分為物理制造資源Pmr(physical manufacturing resources)和信息制造資源Imr(information manufacturing resource)。其中，信息制造資源是對物理制造資源的邏輯映射和虛擬化。物理制造資源分為軟制造資源和硬制造資源，軟制造資源包括知識資源、軟件資源、人力資源等，硬制造資源包括物料資源、設備資源、硬件資源等[4,13]，相關文獻已經給出了詳細的描述，在這里不再贅述。

制造資源具備互聯感知與交互能力是物聯網環(huán)境下制造系統(tǒng)的重要特征。為了體現物聯網環(huán)境下制造資源的特點，在結合相關文獻中資源分類方法的基礎上，從機械產品裝配過程角度出發(fā)，依據車間物聯網環(huán)境下制造資源的存在形式和使用途徑，采用面向對象的思想，將軟硬制造資源按照車間物聯網環(huán)境下制造系統(tǒng)的功能特性進行分離，并組合成信息單元、控制單元、標識單元、執(zhí)行單元、管控處理器、柔性智能裝配單元、管控中心等智能制造資源和其他輔助資源(如物料資源、知識資源、人力資源等)，智能制造資源[1]具有任何單一物理資源不具備的制造能力集，信息制造資源是對智能制造資源的邏輯映射，相關定義如下：

定義1柔性智能裝配單元Fiu(flexible and intelligent assembly unit)，能夠主動感知裝配環(huán)境信息和執(zhí)行多種柔性裝配功能，并且具有獨立的監(jiān)控和通訊功能的裝配單元稱為柔性智能裝配單元。它是物聯網環(huán)境下的機械產品裝配系統(tǒng)的主要組成部分,主要由信息單元、控制單元、標識單元、執(zhí)行單元、管控處理器、知識規(guī)則庫組成。

定義2管控單元Ui={Iui, Cui, Idui, Eui}，是柔性智能裝配單元中能完成相同基本系列功能且能夠獨立運作的自治單元，屬于柔性智能裝配單元基本組件，主要包括信息單元、控制單元、標識單元與執(zhí)行單元[14]。

(1)信息單元Iu(Information Unit)，負責感知制造資源和傳遞感知信息，并觸發(fā)相應的生產管控事件，諸如掃描槍、RFID、各類狀態(tài)和數值傳感器等。

(2)控制單元Cu(Control Unit)，負責響應信息單元所傳遞的控制信號閥值，并執(zhí)行生產管控事件。諸如電磁閥等具有實際觸發(fā)功能的硬件功能團或監(jiān)控線程等具有邏輯觸發(fā)功能的線程組或程序段。

(3)標識單元Idu(Identifying Unit)，負責標識裝配對象與裝配物料等，諸如一維碼、二維碼、RFID電子標簽、狀態(tài)指示燈等實際標識功能團。

(4)執(zhí)行單元Eu(Execution Unit)，負責響應管控指令和執(zhí)行邏輯動作，諸如測量機、機器人手臂、物料配送單元等具有實際執(zhí)行功能的硬件組或邏輯控制功能的系統(tǒng)。

定義3管控處理器Cmp(Control and Management Processor)是柔性智能裝配單元正常運轉實現預期裝配功能的核心組件。負責分解上層管控策略、接收和解析智能管控單元反饋信號，輸出管控優(yōu)化指令。管控處理器由物理分散邏輯統(tǒng)一的事務處理單元組成，諸如可編程處理器PLC、服務器、工控機等具有自主傳輸、數據存儲與邏輯判斷能力的設備群。

定義4管控中心Cmic(Control and Management Integration Center)，是裝配系統(tǒng)正常運轉實現預期裝配目標的核心部件，主要負責提供資源配置、數據協議轉換與系統(tǒng)應用等服務，并驅動和監(jiān)控柔性智能裝配單元完成裝配目標(信息裝配目標和實體裝配目標)。

本研究結合物聯制造資源的分類與時間特性，將物聯網環(huán)境下的資源對象特征分為靜態(tài)特征Sf(Static Feature)、組合特征Cf(Combined Feature)和運行特征Df(Dynamic Feature)，分別用于表征資源的靜態(tài)特性、資源之間的耦合特性與資源的動態(tài)特性。

2　資源模型

依據上述對物聯網環(huán)境下的資源分類方法，本文從機械產品裝配過程角度出發(fā)，采用面向對象和基于本體相結合的資源建模方法，從資源本體、資源功能和資源之間的聯系入手，分析多粒度、多層次資源的特點與功能，歸納物聯網環(huán)境下制造資源的特性，建立統(tǒng)一、規(guī)范的資源本體模型(resource-ontology model,R-O)和資源映射模型(resource mapping model,R-M)。

2.1資源本體模型(R-O)

本體作為知識的良好載體，有很好的概念層次結構以及對邏輯推理的有效支持，它實現了各個層次資源領域本體之間的獨立性，具有良好的可擴展性和互操作性，能夠為合理選擇、配置設備、人員、知識等資源提供依據[15]。在結合物聯網環(huán)境下的制造資源分類方法的基礎上，從智能制造資源基本功能角度出發(fā)，結合資源本體和元資源建模方法[8,15-16]對多粒度資源領域的知識進行描述和建模，并使用形式化的方法進行表達。

定義5元資源Sui，屬于制造資源基本粒度，是不可再分的單元資源。元資源的描述方法為DeSui∷={Ob-Type,Obj-Name,Obj-Id,Obj-Adress,Obj-Pa,Obj-Pro,Obj-Provaule,Obj-Sta,Obj-Rela,Obj-Res,Obj-Other}, 其中，Obj-Type為元資源所屬類別，Obj-Name為元資源名稱，Obj-Id為元資源標識,Obj-Adress為元資源操控地址,Obj-Pa為父節(jié)點資源及屬性集,Obj-Pro為屬性集,Obj-Provaule為屬性值集,Obj-Sta為元資源狀態(tài),Obj-Re為元資源關系集,Obj-Res為元資源約束集,Obj-Other為其他特征，元資源Sui表對資源的靜態(tài)特征Sf進行了形式化表征。

定義6組合資源，具有可再分性，是多個元資源或其他資源的組合體，用ComSui表示，其數學表達式為ComSui∷=∪{Su1,Su2,…,Sun,ComSu1,ComSu2,…,ComSuj}(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)。組合資源是元資源在一定的約束條件下耦合而成的，描述方法為DeComSui∷={Com-name,Com-Id,Com-Adress,Com-Type,Com-Pa,Com-Sta,∑DeSui,Com-Re}，其中Com-Name為組合資源名稱，Com-Id為組合資源標識，Com-Adress為組合資源操控地址，Com-Type為組合資源所屬類別，Com-Pa為父節(jié)點資源，Com-Sta為組合資源狀態(tài)，∑DeSui為元資源集合，Com-Re表示元資源之間的關系集合。組合資源的狀態(tài)Com-Sta∷={Com-Failure,Com-Leisure,Com-Halfload,Com-Foad,Com-Overload}。其中，Com-Failure為故障狀態(tài)，Com-Leisure為空閑狀態(tài)，Com-Halfload為未滿負荷，Com-Foad為滿負荷，Com-Overload為超負荷。組合資源ComSui對資源的組合特征Cf進行了形式化表征。

2.2制造資源映射模型(R-M)

依據物聯制造資源的分類方法，面向機械產品物聯裝配過程的Pmr主要包括Ui、Cmpi、Fiui、Cmici和其他輔助資源等，是滿足某種特定裝配工藝的物理制造資源集合。而Imr主要包括客戶需求Cri、制造任務信息集和生產信息集等，是機械產品裝配任務的抽象描述和實體裝配目標的虛擬映射。

本文在結合物聯制造特征和制造系統(tǒng)功能結構的基礎上，從Imr-Pmr、Pmr-Pmr、Pmr-Imr、Imr-Imr4種映射模式入手，基于制造任務資源匹配與閉環(huán)反饋等映射機制，將映射模型從上到下依次分為企業(yè)資源計劃層、管控中心層、柔性智能裝配層和生產信息層，映射模型如圖1所示。其中，企業(yè)資源計劃層旨在完成基于客戶需求的制造任務的分解、制造任務的管理和生產進度跟蹤等，實現Imr-Imr映射。

圖1　制造資源映射模型

Cmic在資源模型配置的基礎上，以制造任務Imr(i)為驅動因子，通過模型解析、對象結構化派生和過程數據加載實現生產任務的分解，生成與Fiui相關聯的生產任務資源匹配因子Rui={PlanCode，ProType，ProtNo，ProBom，ProRoutes，SDetail,…,MDeliv，CellOrder}，驅動柔性智能裝配單元Fiui完成裝配目標(實體裝配目標和信息裝配目標)，同時對Fiui反饋的異常信息進行策略運算與指令修正等，最終實現Imr-Pmr映射。

組合資源Fiui∷=∪{Cui,Idui,…,Iui,Eui,…,Cmpj}。其中，Fiui通過解析生產任務資源匹配因子Rui獲得柔性智能裝配單元生產指令和單元知識庫等；信息單元Iui通過信息感知線程實時采集標識單元Idui中的資源狀態(tài)和裝配數據鏈，并通過管控處理器Cmpi將差異數據傳輸至控制單元Cui；當差異值達到控制單元Cui某個控制指標的閥值時，控制單元Cui改變自身狀態(tài)標識量并向管控處理器Cmpi發(fā)送策略觸發(fā)信號；管控處理器Cmpi在接收到控制單元Cui傳輸的策略觸發(fā)信號后，對其進行判斷辨識，啟動相應層次與相關方面的關聯管控策略模塊進行策略分析，并生成裝配指令，最終通過調用執(zhí)行單元Eui完成物理和信息裝配目標，從而實現Pmr-Pmr、Pmr-Imr映射；裝配過程數據通過生產信息實時傳輸通道反饋至企業(yè)資源計劃層，實現Imr-Imr映射, 最終實現閉環(huán)映射。

綜上所述，生產任務資源匹配因子Rui與柔性智能裝配單元Fiui的運行過程體現了資源的運行特征Df。

2.3資源組態(tài)與模型解析

本文將生成與Fiui相關聯的生產任務資源匹配因子Rui的過程稱為資源組態(tài)與模型解析，如圖2所示。

(1)資源組態(tài)。首先，在物聯網環(huán)境下的制造資源分類方法、資源本體R-O與映射模型R-M的基礎上，結合生產系統(tǒng)組態(tài)因子，采用面向對象的組態(tài)思想，以生產過程基本資源(包括元資源Sui和組合資源ComSui)對象構建生產系統(tǒng)柔性組態(tài)基元，主要包括產品信息類(如產品BOM)、智能管控單元Ui(Iui,Cui,Idui,Eui)與管控處理器Cmpi、生產事件類(如質量參數校驗、裝配完整性校驗、Fiui故障等)、響應事件類(主要包括觸發(fā)條件和響應事件，如設備報警、質量報警等)；其次，依據生產系統(tǒng)柔性組態(tài)基元與組態(tài)因子，構建以柔性智能裝配單元Fiui為元載體的生產系統(tǒng)基本粒度， 其中元載體Fiui={Person-Parment,Equipment,UCmp-Configure,Event-Configure,Respon-Configure,Others}；最后，在對柔性智能裝配單元Fiui與組態(tài)因子進行抽象和封裝的基礎上，采用耦合映射機理構建以工藝路線為組合載體的資源組態(tài)模型，模型中耦合了Fiui、工序、物料、質量規(guī)范等參數，最終能夠為指令分解模塊提供結構化派生和處理對象。

(2)模型解析。指令分解模塊以計劃、物料配送等為驅動因子，通過調用制造資源標準化對象結構和加載動態(tài)生產數據，最終完成基于指令驅動的資源組態(tài)模型實例化分解，并生成與Fiui相關聯的生產任務資源匹配因子Rui并驅動柔性智能裝配單元完成裝配目標，對象結構更新事件能夠對資源組態(tài)模型進行定期更新。

3　信息集成

物聯網技術實現了制造系統(tǒng)對資源的互聯、識別、感知以及信息傳輸、集成和共享等[13]。生產系統(tǒng)通過RFID、傳感器、條碼識別、以太網等物聯網關鍵使能技術將生產資源接入物聯網制造環(huán)境。其中，將配備感知元件的生產資源稱為感知資源，感知資源(人、設備、裝配對象、物料等)根據所配備感知元的能力不同分為主動感知源(配備量值和狀態(tài)傳感器、條碼識別和無線射頻識等信息單元的資源)和被動感知源(配備電子標簽與條碼等標識單元的人員、裝配對象、裝配物料和承載托盤等)。資源感知及信息集成模型如圖3所示，主要包括物理感知層、感知中間件層和信息集成與共享層。

圖3　制造資源的感知與信息集成模型

(1)物理感知層。在資源模型和組態(tài)模型的支撐下，系統(tǒng)物理感知層以管控處理器Cmpi為核心組件，通過調用信息單元Iui完成狀態(tài)、數值等數據感知。其中，面向機械產品裝配過程的信息單元主要包括掃描儀、RFID和傳感器等。其中，RFID、掃描儀等能夠激活Idui(電子標簽、條碼)并采集Idui中的資源信息；傳感器通過功能敏感元件、信息轉換元件和發(fā)送原件等對產品裝配過程中的各種資源的狀態(tài)、參數值進行感知、轉換和輸出(位移傳感器、壓力傳感器、溫度傳感器和光電傳感器等)，并能夠按一定規(guī)律將感知信號轉換成數字量、模擬量或其他所需形式的數據輸出。如果采用面向對象的嵌入式開發(fā)思想，將嵌入式技術與信息單元相結合，不僅可以擴展信息單元的功能，而且能夠提高信息單元的智能程度與處理能力，實現制造資源的物物互聯與感知。

(2)感知中間件層。在組態(tài)操控地址與信息映射關系的基礎上，構建感知事件和操控地址關系映射模型，并基于操控地址與信息映射組件(kepserverex、siemens、mitsubishi等opc組件)將物理感知數據接入object主感知組件，最終實現對接入數據的特征分析、數據路由與分類等。其中，數據融合功能塊能夠根據數據類型智能選擇融合模型，并進行融合處理和輸出增值信息。

(3)信息集成與共享層。物聯網環(huán)境下的制造資源實現互聯與感知后,通過傳感網、工業(yè)以太網技術等將增值信息傳遞、存儲到車間管控中心服務器與企業(yè)信息服務器，實現多源異構資源感知信息的標準接入和信息集成， 資源信息訪問Client通過xml可擴展標記語言、標準以太網交互協議和ONS交互協議分別實現與車間管控中心服務器和企業(yè)信息服務器的信息共享。

4　實例驗證

基于上述設計思想，本文以某高校物聯網環(huán)境下的生產系統(tǒng)虛擬仿真實驗室(圖4)為背景，采用基于.NET構架開發(fā)了物聯網環(huán)境下的機械產品資源配置和集成平臺原型，驗證了本文所提出的物聯網環(huán)境下的制造資源配置和集成方法的有效性和可實現性。目前，該方法已初步應用于國內汽車制造業(yè)的車橋、主減速器、發(fā)動機、變速箱等裝配線，并在智能制造領域與國內外高校進行了交流與合作。

圖4　物聯制造資源組態(tài)及信息集成實驗平臺

如圖4所示，實驗平臺主要包括元資源Sui和組合資源ComSui，其中Iui(如掃描槍、身份授權設備、傳感器與RFID等)、Idui(如電子標簽、條形碼與指示燈等)、Eui(機器人、堆垛機和動力頭等)、Cui(如電磁閥與監(jiān)控線程等)、Cmpi(PLC、MU主控制器與工控機等)與感知物料(如配備一維碼的節(jié)氣門體、二維碼的凸輪軸等)等為元資源；Fiui(實驗工位)、Cmici(實驗室控制中心)與感知產品(如配備電子標簽的缸蓋裝配體等)等為組合資源。

xml、owl語言等對資源進行統(tǒng)一、規(guī)范化描述，能夠屏蔽資源的異構性，規(guī)范制造資源描述，同時便于模型網絡傳輸[17]。由于篇幅限制，本文根據資源本體模型及實驗平臺資源配備，構建了基于xml資源數據模型片段，對組合資源ComSui(PLC與Fiui)進行語義化描述，模型數據片段如下：

管控處理器

OP06裝配單元設備PLC

6ES7 315-2EH14-0AB0

192.168.1.11

Fiu

OP105裝配單元

OP105

<∑DeSui>

<∑DeSu1>RFID、掃描槍

<∑DeSu2>數模量傳感器

<∑DeSu3>電子標簽、條形碼和指示燈

<∑DeSu4>擰緊機動力頭

<∑DeSu5>擰緊參數合格校驗線程

Fiu

OP105裝配單元

OP105

Cimc

管控中心

質量檢測參數

軸1扭矩檢測上下限

軸1轉角檢測上下限

缸蓋螺栓擰緊

[14.2,15.3]NM [89.2,91.3] 度

<∑DeSui>

<∑DeSu1>設備PLC

<∑DeSu2>RFID、掃描槍

<∑DeSu3>數字量傳感器

<∑DeSu4>電子標簽、條形碼和指示燈

<∑DeSu5>擰緊機動力頭

在結合資源本體模型實例化和語義描述的基礎上，開發(fā)了物物互聯感知與信息集成平臺。本文以缸蓋凸輪軸螺栓擰緊工位為例，對資源的感知互聯與信息集成流程進行描述，主要實現流程為：裝配資源標識→資源組態(tài)與互聯→資源操控地址映射→事件映射→資源編碼→數據感知與集成。

(1)裝配資源標識。在托盤上配備RFID電子標簽，用于標識缸蓋和存儲缸蓋裝配過程質量數據鏈；在凸輪軸上配備條形碼，用于標識物料并與缸蓋進行BOM匹配性校驗；在動力頭上配備扭矩和轉角傳感器，用于采集螺栓擰緊所產生的扭矩和轉角質量參數。

(2)資源組態(tài)與互聯。使用DP總線、以太網等網絡通訊協議將PLC、RFID網關、傳感器接入模塊等進行互聯，形成工位互操作網絡環(huán)境。

(3)資源操控地址映射。使用映射組件kepserverex對PLC與控制器中所有資源所對應的物理地址進行映射。如缸蓋標識碼在PLC中的物理存儲地址為db116, array[1,20]，在映射組件中的地址為s7.zone1.op166.bornbarcode。

(4)事件映射。在平臺中配置所有映射地址與生產事件之間的映射關系(如s7.zone1.op116.t2_equip_breakdown與op116裝配單元設備報警信息關聯)。

(5)資源編碼。用于從物品組合碼中解析出系統(tǒng)運行所需要的編碼信息(如供應商編碼、物料型號與生產流水號等)。

(6)數據感知與集成。平臺加載資源映射地址，并與映射組件kepserverex建立數據傳輸鏈路；PLC調用RFID、掃描槍和傳感器分別獲取缸蓋、凸輪軸與擰緊數據,并存儲到相應的物理地址; 感知中間件通過數據傳輸鏈路獲取物理感知數據及其映射地址；在結合資源編碼庫的基礎上，根據映射地址建立生產事件與數據之間的對應關系，將物理感知數據進行映射、解析、分類與轉換，并輸出系統(tǒng)運行所需生產信息。

5　結語

本文對物聯網環(huán)境下的制造資源配置進行了前期探索與研究，構建了基于本體與面向對象等技術的資源配置方法，建立了物聯網環(huán)境下的制造資源感知與信息集成框架，并通過實例驗證了該方法的可行性和有效性，從而為企業(yè)和其他研究人員提供了參考依據。當前，物聯網環(huán)境下的制造資源優(yōu)化配置等技術尚處于起步階段，相關理論、關鍵技術和應用還有待深入探索和實踐，該方向將是下一步的研究重點。

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(編輯郭偉)

Research on Manufacturing Resources Allocation and Information Integrated Technology Based on IoT

Liu MingzhouMa JingWang QiangYang Qing

Hefei University of Technology,Hefei,230009

Research on IoT technology has a significant effect on the development of the manufacturing system. In order to build a manufacturing resource allocation model under the IoT-enabled manufacturing environments, this paper studied the application methods of IoT technology in the mechanical product assembly system, and took the IoT-enabled manufacturing resources as the research object. Then, based on analyzing the manufacturing processes and resource features for mechanical products, and combining the characteristics of the IoT-enabled manufacturing system, a resource classification method of the IoT-enabled manufacturing system was proposed. Accordingly, several mapping mechanism was used for building resource ontology model, mapping model and configuration model under the IoT-enabled manufacturing environments, such as object-oriented resource modeling, resource and task matching mechanism. For realizing the resource sensing and information integration, a framework was put forward to cope with this objective. Finally, a prototype system was developed to verify the feasibility and effectiveness of this method. It is hopeful that the insights and lessons gained from the proposed methods will provide an important reference value for configuring IoT-enabled manufacturing resources.

resources allocation; internet of things(IoT); resource sensing; information integration

2013-12-24

國家重大基礎研究發(fā)展規(guī)劃(973計劃)資助項目(2011CB013406)；國家自然科學基金資助項目(51375134)

TH186DOI：10.3969/j.issn.1004-132X.2015.03.010

劉明周，男，1968年生。合肥工業(yè)大學機械與汽車工程學院教授、博士研究生導師。研究方向為制造過程監(jiān)測與控制、制造系統(tǒng)建模與仿真和CIMS等。馬靖(通信作者)，男，1987年生。合肥工業(yè)大學機械與汽車工程學院博士研究生。王強，男，1987年生。合肥工業(yè)大學機械與汽車工程學院博士研究生。楊清，女，1989年生。合肥工業(yè)大學機械與汽車工程學院碩士研究生。