1.2.3 车间智能决策与控制方法

智能车间管控方法综合应用了系统工程技术、智能决策技术、计算机与网络通信技术、先进制造技术、自动化技术以及现代企业管理技术和先进理论方法等，统筹车间生产过程中各资源要素的合理分配与调度，实现物理实体与信息数据的有机统一，改进车间运行，提高企业市场竞争力。智能车间管控方法是一个多学科、多技术且复杂的综合问题，其涉及的研究内容主要有质量管控、成本管控、能源管控、物流管控、设备管控、数字信息化管控、安全风险管控、工艺管理、环境管控、人员管理和作业调度管控等。

仇永涛提出的智能车间管控模式如图1-1所示。从车间系统功能出发，由销售管理系统形成正式合同订单，经智能调度系统实现对计划生产任务的派工，通过智能终端实现工艺参数等指令的传输，设备完成接收并开始加工，同时将实时加工数据和各参数数据存储到数据分析平台，经统计分析实现可视化，由数据挖掘和大数据处理技术实现异常扰动报警并反馈至智能调度系统，最终完成生产计划的更新和重调整。

图1-1 智能车间管控模式

生产管控是指为了满足生产目标（如质量、效率等）而组织的一系列的监测、分析与控制的活动。生产运行管控是随着企业精细化管理程度的要求以及技术发展的变革而变化的，按照智能化的建设阶段，生产系统的发展主要分为自动化阶段、信息化阶段、数字化阶段、网络化阶段以及智能化阶段。以下将分别从这几个阶段介绍生产运行管控的研究现状与发展趋势。

（1）自动化阶段 自动化阶段的生产管控主要是利用自动化技术减少生产过程中人为导致的误差。随着自动化技术的不断发展，生产过程中也逐渐使用自动化和仪表化的设备，以提高生产现场的控制精度。在此基础上，越来越多的防错防呆的装置和方法应用于生产现场，如张学凯以设计核心工艺的防错装置为基础，结合防错技术理论和现场通信技术，提出了适用于电子产品生产线的防错方法。自动化阶段的管控只能对生产过程进行防错，不能对生产数据进行管理。因此，随着技术的发展，管理信息系统也随之开始应用到生产运行管控中。

（2）信息化阶段 随着计算机集成技术的快速发展，各种管理信息系统也随之产生，通过引入仓储管理信息系统、工装管理信息系统、产品数据管理信息系统等，极大地提高了生产业务流程的管控水平。但管理信息系统中的数据还是由人员进行录入，实效性和信息收集的效率比较慢。

（3）数字化阶段 数字化阶段的生产管控是随着数字化采集技术在离散制造企业中的快速应用，使得生产数据采集不再通过人工录入，而是通过在线获得大量的实时数据。在此基础上实现了生产数据的可视化，提高了管控的精确性和直观性。在数据采集方面，Liu等提出了智能装配系统框架，介绍了多源数据感知与融合，进而提高了装配系统的互联性、感知能力等；Giusto等在IoT环境下通过具有感知和执行能力的节点之间的交互和协作完成了既定的目标。在数据可视化方面，张俊应用射频识别（Radio Frequency Identification, RFID）技术实现了基于电子看板的实时生产状态数据可视化，为装配生产系统提供了准确、及时的生产状态基础数据；孙志楠基于Unity3D构建了汽车装配线的多层次、多信息融合的3D虚拟监控系统，实现了对汽车装配线生产流程的场景显示和状态监控等。综上所述，数字化阶段的管控对象局限于某一生产组织，目前的生产管控趋势需要实现单元与单元、车间与车间甚至企业与企业之间的协同作业管控。

（4）网络化阶段 网络化阶段在使用工业互联网和制造物联网的基础上弥补了数字化阶段存在的管控空洞，使得各生产组织间的协同化管控成为可能。Chen等提出了一种基于Agent技术的网络化、集成化的车间管理系统，实现了车间生产组织间生产调度的管控，通过仿真验证协同管控的可靠性，Shao等建立了各车间之间的信息集成和数据共享局域网，基于生产监控系数指标实现了生产数据在各车间的数据共享和科学管理。网络化阶段对于物理硬件具有强依赖性，也满足了对生产数据自动采集和可视监控的需求。但是随着技术的不断进步，生产管控在管控系统的决策方面提出了新的要求，而生产运行管控方法中基于生产实时数据决策方面的能力较弱。

（5）智能化阶段 在智能化阶段，数据科学技术的迅猛发展提高了生产运行管控的精度与决策的正确性与准确性。在此基础上，利用信息物理系统（Cyber-Physical System, CPS）技术提高生产管控的真实性以及降低对硬件的依赖性，进而实现信息物理融合。

在决策诊断方面，刘明周等通过构建生产车间多层次指标体系使生产任务指标化，并基于管理驾驶舱，实现了对生产车间诊断可视化；刘明周等基于面向对象的赋时着色Petri网模型，实现了消息驱动单元和模块间的通信互联，进而构建出物联网环境下的管控一体装配系统。

在基于CPS的管控方面，Hozdic等构建了一个信息物理融合生产系统模型，基于该模型，实现了数字化生产调度、控制功能和物理制造系统的融合，提高了生产管控的准确性，同时利用CPS仿真功能验证了生产组织的快速重构能力；Pimthong等提出了一种CPS设计框架，为生产车间提供相应的生产服务，并在此基础上，利用CPS中的信息数据和物理模型预估未测量参数进而对生产进行控制和实时监控。

综上所述，随着生产阶段的不断推进，生产运行管控方法也在发生变化。以CPS为支撑的智能制造成为了第四次工业革命的核心，CPS旨在通过将3C（Computation, Communication, Control）技术进行深度的信息物理融合与有机的协作，支撑更加分散增强型的生产管控，降低对物理硬件的依赖程度。数字孪生技术具有高保真、弱依赖和离线仿真等特性，是实现CPS的首选手段，已受到学术界和工业界的广泛关注。