離散制造企業(yè)信息化應用關(guān)鍵技術(shù)

文/張星

1 引言

離散制造企業(yè)的生產(chǎn)系統(tǒng)包括兩個組成部分，分別是人和物理系統(tǒng)，人可以利用機器操作車床，生產(chǎn)各種產(chǎn)品，完成生產(chǎn)制造任務(wù)。但是，隨著企業(yè)分工的明確和合理，離散制造企業(yè)的每一個產(chǎn)品都可以劃分為多個子任務(wù)，這些企業(yè)完成任務(wù)加工可以劃分為多個環(huán)節(jié)，每一個環(huán)節(jié)完成一定的零部件設(shè)計和生產(chǎn)。因此，為了提高離散制造任務(wù)的管理水平，越來越多的企業(yè)開始引入信息化系統(tǒng)。離散企業(yè)信息化系統(tǒng)開發(fā)需要采用的技術(shù)也非常多，比如前臺交換技術(shù)XML、服務(wù)器技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)，同時集成離散制造設(shè)備需要傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，開發(fā)離散制造軟件需要SOA技術(shù)、人工智能技術(shù)等，這些都可以提高離散制造信息化水平。

2 離散制造企業(yè)信息化應用關(guān)鍵技術(shù)

離散制造企業(yè)目前已經(jīng)引入了許多的信息化系統(tǒng)，比如生產(chǎn)計劃管理系統(tǒng)、物流倉儲管理系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)、離散型車間生產(chǎn)過程監(jiān)控管理系統(tǒng)等，這些都有效的提高了離散制造企業(yè)的信息化水平。離散制造企業(yè)信息化可以將所有的設(shè)備及工位聯(lián)網(wǎng)管理，實現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)制造設(shè)備與設(shè)備、設(shè)備與服務(wù)器之間的通信，可以加強設(shè)備與工位員工之間的緊密聯(lián)系，比如數(shù)控編程人員可以在計算機終端設(shè)備上編程，同時將編制完成的程序發(fā)送到DNC服務(wù)器，設(shè)備操作人員可以進行生產(chǎn)現(xiàn)場的通信控制，下載加工程序開展作業(yè)，等待任務(wù)完成之后就可以通過網(wǎng)絡(luò)將數(shù)控程序傳輸至服務(wù)器，程序管理員或工藝人員歸檔程序，整個過程都是可以追溯的、網(wǎng)絡(luò)化的，提高了生產(chǎn)效率。離散制造企業(yè)信息化系統(tǒng)應用關(guān)鍵技術(shù)也非常多，比如常用的人工智能技術(shù)、面向服務(wù)架構(gòu)（SOA）、傳感器、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)。

2.1 人工智能

人工智能是一個非常重要的應用技術(shù)，其是計算機技術(shù)發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，人工智能關(guān)鍵技術(shù)很多，比如機器學習、計算機視覺、圖像處理、模式識別、模糊數(shù)學等，人工智能利用這些技術(shù)可以模仿人們的思維，進一步完成人所不能干的復雜工作，并且具有較高的計算效率。離散制造企業(yè)利用人工智能開發(fā)的執(zhí)行系統(tǒng)，可以完成人所不能夠完成的工作，提高制造產(chǎn)品的精確度。

2.2 面向服務(wù)架構(gòu)（SOA）

離散制造企業(yè)信息化系統(tǒng)采用了SOA技術(shù)，該技術(shù)可以實現(xiàn)一個面向?qū)ο蟮姆?wù)架構(gòu)，提高信息化應用軟件的開發(fā)便捷性?；赟OA架構(gòu)可以實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信功能、數(shù)據(jù)傳輸功能，還可以實現(xiàn)軟件交互界面、Web信息處理、數(shù)據(jù)庫服務(wù)處理的交互功能。SOA技術(shù)可以渲染和展示離散制造項目管理功能，包括項目計劃、時間進度、執(zhí)行過程、文檔模板等，這些功能能夠?qū)崿F(xiàn)項目開發(fā)管理。項目管理軟件采用SOA進行集成通信，提高服務(wù)器的應用水平，將處理結(jié)果封裝完成反饋給客戶機。

2.3 傳感器

傳感器是一種數(shù)據(jù)采集和感知設(shè)備，其集成了高精度的芯片、電路技術(shù)，同時結(jié)合不同的應用場所融合應用歸納，比如二氧化碳電化學技術(shù)等，可以感受周圍的被測量環(huán)境的信息，并且將這些信息轉(zhuǎn)換為電信號或其他信號輸送給服務(wù)器，能夠?qū)崿F(xiàn)信息的加工、處理、存儲和顯示。傳感器具有很多的應用特點，比如數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、微型化、系統(tǒng)化和智能化，實現(xiàn)了自動采集數(shù)據(jù)和自動控制等功能。傳感器的發(fā)展能夠讓各種物體都有了味覺、觸覺和嗅覺，讓世界變得更加信息化，常用的傳感器包括光敏元件、濕敏元件、氣敏元件、聲敏元件、色敏元件等，這些都可以提高離散制造企業(yè)信息化應用水平，每一個復雜的工程系統(tǒng)都可以使用傳感器進行操作。

2.4 物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)是傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)和電信網(wǎng)絡(luò)的擴展，能夠利用ZigBee通信協(xié)議實現(xiàn)萬物互聯(lián)互通，集成各種信息傳感設(shè)備，形成一個巨大的網(wǎng)絡(luò)，能夠隨時隨地的實現(xiàn)人、物、機互相通信。物聯(lián)網(wǎng)目前主要在工業(yè)控制、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域中得到應用，其與傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)存在較大的不同，物聯(lián)網(wǎng)可以實現(xiàn)物與物、人與物之間的通信，能夠利用傳感器集中對信息內(nèi)容進行采集和控制，因此物聯(lián)網(wǎng)在離散制造企業(yè)可以得到很好地應用，其可以針對每一個制造設(shè)備進行管控，加強制造設(shè)備控制的靈活性與智能性。

3 離散制造企業(yè)信息化應用技術(shù)發(fā)展趨勢

離散制造企業(yè)設(shè)計制造過程中，采購的原材料和半成品非常多，因此需要對設(shè)備進行采購、入庫、出庫、盤點、報廢和運維等多個環(huán)節(jié)的操作，這些操作還涉及到與其他的應用軟件進行結(jié)合，共享離散制造企業(yè)數(shù)據(jù)資源，因此為了能夠提高歷史數(shù)據(jù)的可用性，需要引入更多的機器學習技術(shù)，以便能夠從海量的離散制造數(shù)據(jù)中挖掘潛在的、有價值的知識內(nèi)容，這些知識內(nèi)容的獲取可以采用回歸分析、Apriori算法、K-means算法等，能夠為離散制造企業(yè)提供強大的數(shù)字處理支撐，進一步提高離散制造企業(yè)信息化智能化水平。

3.1 回歸分析

回歸分析能夠有效的反映離散制造企業(yè)信息之間的時間特征數(shù)據(jù)信息，將這些信息關(guān)聯(lián)到每一個數(shù)據(jù)項，同時采用先進的映射函數(shù)，將這個函數(shù)實現(xiàn)預測變量值，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)變量或?qū)傩灾g的相互依賴關(guān)系，進一步發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的趨勢特征，更有效的準確預測趨勢時間序列，提高離散制造企業(yè)信息處理技術(shù)應用的準確度和魯棒性?；貧w分析可以提高信息技術(shù)應用的線性規(guī)劃能力，比如將其應用到離散制造企業(yè)任務(wù)子序列劃分過程中，回歸分析就可以提高編碼序列的準確度，進一步為離散制造企業(yè)信息化提供幫助。

3.2 Apriori算法

Apriori算法可以描述離散制造企業(yè)數(shù)據(jù)集中每一個數(shù)據(jù)項之間的關(guān)系，也即是如果某一個事件發(fā)生可能會引起其他事件一同發(fā)生，這種關(guān)系隱藏在數(shù)據(jù)中。經(jīng)過多年的研究，Apriori算法已經(jīng)在離散制造企業(yè)信息處理中得到了極大的改進，引入了許多先進的技術(shù)，比如遺傳算法、梯度算子、模擬退火等，提高了離散制造企業(yè)信息關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)的準確度和高效率。

3.3 K-means算法

K-means算法不需要已知離散制造企業(yè)數(shù)據(jù)信息任務(wù)的類別，采用無監(jiān)督的學習方式，自動的發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中潛在的類別信息，針對這些數(shù)據(jù)進行分類操作，確保數(shù)據(jù)不同類別的相似性盡可能的小，同一類別中的數(shù)據(jù)相似度保持較高。K-means算法由于具有簡單性、無監(jiān)督性，也在很多信息加工和處理領(lǐng)域得到廣泛應用，比如搜索引擎、基因序列識別、推薦系統(tǒng)等，因此其可以大大的提高離散制造企業(yè)信息的挖掘和分析能力，幫助離散制造企業(yè)構(gòu)建一個強大的應用服務(wù)支撐。

4 結(jié)束語

離散型企業(yè)制造的產(chǎn)品定制化程度高，零部件加工工藝和設(shè)備種類非常多，因此控制離散型制造企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量就顯得非常重要。離散型企業(yè)為了管控產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)加工效率，目前已經(jīng)引入了許多的信息化系統(tǒng)，也引入了很多的關(guān)鍵技術(shù)，比如傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、SOA技術(shù)等，未來將會根據(jù)制造產(chǎn)品的實際需求，引入更多的先進機器學習技術(shù)，比如深度學習、支持向量機等，進一步提高智能化水平和產(chǎn)品制造精確度。