關(guān) 賀 石宇強(qiáng)

基于拉式理論的云制造資源虛擬化研究

關(guān) 賀 石宇強(qiáng)

(西南科技大學(xué)制造科學(xué)與工程學(xué)院 四川綿陽 621010)

應(yīng)用拉式理論對云制造中的制造資源進(jìn)行虛擬化。明確云制造資源進(jìn)行調(diào)度時(shí)所涉及的4個(gè)主要約束目標(biāo)，對這4個(gè)約束目標(biāo)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，通過模型中的關(guān)鍵要素確定云制造資源虛擬化中最重要的幾個(gè)資源屬性，針對每一個(gè)重要屬性建立本體模型，然后將所有描述資源的屬性進(jìn)行整合，建立完整的資源本體模型，將云制造資源虛擬化。

云制造 拉式理論 虛擬化 本體建模

制造模式隨著時(shí)間的推移和技術(shù)的創(chuàng)新，已經(jīng)從傳統(tǒng)制造到網(wǎng)絡(luò)化制造演化到現(xiàn)在的云制造和智能制造。云制造和智能制造都是依賴于物聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)的一種新型的制造模式。其中云制造更是借助于大數(shù)據(jù)的熱潮，將區(qū)域化制造變成全球化制造。由于云制造是剛興起的一種制造模式，所以很多技術(shù)都不完善，其中在制造資源虛擬化和資源調(diào)度優(yōu)化方面還有很大欠缺，需深入研究。

1 云制造資源的虛擬化

1.1 云制造虛擬化的描述方式

現(xiàn)有的虛擬化方式大多數(shù)都是用XML語言或者基于語義對資源進(jìn)行描述，這種資源虛擬化的方式存在一定的局限性，在資源選取的時(shí)候不夠精準(zhǔn)。由于在資源虛擬化的過程中會(huì)涉及到用很多屬性進(jìn)行資源的關(guān)鍵字描述，這樣極大增加了描述工作量，而且還會(huì)因?yàn)橘Y源篩選過程中篩選的項(xiàng)目過于復(fù)雜且目的不明確造成資源匹配速度過慢。為了盡量減少不必要的工作，擬采用拉式思維，從逆向思考，達(dá)到資源虛擬化過程中資源選取和調(diào)度快速高效的目的。在資源調(diào)度中，有以下4個(gè)方面是目標(biāo)函數(shù)中考慮的優(yōu)先條件:成本最小化、時(shí)間最小化、可靠度最大化、質(zhì)量最優(yōu)，所以在資源虛擬化過程中，就會(huì)將這4個(gè)方面所涉及的屬性進(jìn)行特殊標(biāo)記或者重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)，方便調(diào)用。

1.2 拉式理論

一個(gè)生產(chǎn)活動(dòng)從市場需求出發(fā)，并能夠根據(jù)市場的需求來組裝產(chǎn)品，以此拉動(dòng)前工序的零部件加工，這樣的生產(chǎn)活動(dòng)就叫做拉式生產(chǎn)。在拉式生產(chǎn)模式下，每一個(gè)生產(chǎn)部門、每一道工序都是根據(jù)后向部門和工序所提出的需求來完成生產(chǎn)制造的。同時(shí)，還需要向前向部門和工序發(fā)出生產(chǎn)指令。在拉式生產(chǎn)的模式中，計(jì)劃部門只需要制定最終的產(chǎn)品計(jì)劃，其他部門和工序的生產(chǎn)活動(dòng)就可以按照后向部門和工序所發(fā)出的生產(chǎn)指令來進(jìn)行。根據(jù)“拉動(dòng)”的方式組織生產(chǎn)，可以確保在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間進(jìn)行生產(chǎn)，并且由于只需要根據(jù)后向部門或工序所提出的指令進(jìn)行，因此生產(chǎn)的數(shù)量可以是明確的數(shù)量，這樣就能保證目標(biāo)明確，靶向鎖定。

拉式理論源于工業(yè)工程中的拉式生產(chǎn)，它不同于以往的推式模式，而是通過逆推的方式解決問題。在用推式模式的時(shí)候，已知的是條件因素，求結(jié)果。而在拉式思維中，則是先知道結(jié)果，通過結(jié)果反推所需要的條件因素。

圖1 推式思維簡圖Fig.1 The thought of push diagram

圖2 拉式思維簡圖Fig.2 The thought of pull diagram

2 拉式理論下的云制造資源描述

云制造關(guān)鍵技術(shù)研究中，制造資源和能力虛擬化極為重要。潘曉輝［5］將制造資源分為硬件資源、軟件資源、技術(shù)資源、人力資源、信息資源、企業(yè)層、車間層、單元層、工作站層、設(shè)備層。屈喜龍［6］將制造資源分為裝備資源、精密儀器資源、高性能資源、信息化人才資源、軟件資源、技術(shù)資源、信息資源、用戶資源。王國慶［7］將制造資源分為物料配套資源、設(shè)計(jì)與技術(shù)資源、設(shè)備資源、人力資源、市場資源、軟件資源、企業(yè)應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)。袁慶霓［8］將制造資源分為設(shè)備資源、企業(yè)資源、軟件資源、人力資源、標(biāo)準(zhǔn)資源、產(chǎn)品資源、服務(wù)資源。王正成［9］將物料資源分為設(shè)備類、物料類、人力類、知識(shí)類、服務(wù)類、軟件類、信息類。在2010年李伯虎［1］提出了云制造后，將云制造資源分為了設(shè)計(jì)資源、仿真資源、生產(chǎn)資源、試驗(yàn)資源、集成資源、能力資源、管理資源。

通過對以上制造資源的分類加以分析和整理，得到在制造加工中制造資源可以分為十大類:(1)人力資源; (2)制造設(shè)備資源; (3)技術(shù)資源; (4)應(yīng)用系統(tǒng)資源;(5)物料資源;(6)物流資源;(7)計(jì)算資源;(8)服務(wù)資源;(9)能力資源;(10)硬件資源。

根據(jù)以上的制造資源分類，可以發(fā)現(xiàn)每一類資源在屬性描述上有一定的相同點(diǎn)，卻又存在一定的差異?，F(xiàn)有的資源描述只是簡單定義了某種資源的某些屬性，并沒有切實(shí)的理論依據(jù)。為了在供求雙方對資源的選擇和調(diào)度上有較高的準(zhǔn)確性，就要對資源的屬性進(jìn)行整合后分類。

現(xiàn)有的對資源的描述一般都是沒有區(qū)分資源的種類，且只是挑選了類似于質(zhì)量、成本等屬性進(jìn)行的定義，并不能完全將資源的本質(zhì)描述清楚。所以需要在定義時(shí)有一個(gè)全面而準(zhǔn)確的描述，同時(shí)也可以將所有屬性整合成為一個(gè)屬性池，再分別對不同制造資源的屬性進(jìn)行匹配。

現(xiàn)在對屬性進(jìn)行檢索，多用的是關(guān)鍵字檢索，但是關(guān)鍵字檢索存在著極大的檢索誤差，篩選能力弱，有時(shí)會(huì)選出一些與所需內(nèi)容不符合的內(nèi)容。所以現(xiàn)在提出一種建立在關(guān)鍵字檢索基礎(chǔ)上的多屬性檢索，可以通過對主制造屬性、通用屬性、輔助制造屬性、狀態(tài)屬性進(jìn)行二次檢索，以減少檢索時(shí)間并提高檢索精準(zhǔn)性。

資源(主制造屬性，通用屬性，輔助制造屬性，狀態(tài)屬性)

P(Main attribute，General attribute，Auxiliary attribute，Status attribute)

Main attribute指的是該種資源的價(jià)值度較高的屬性;General attribute指的是某一類資源共有的屬性;Auxiliary attribute指的是該種資源的一般屬性; Status attribute指的是資源的狀態(tài)屬性。

現(xiàn)在用拉式理論，通過資源調(diào)度中的成本最小化、時(shí)間最小化、可靠度最大化、質(zhì)量最優(yōu)4個(gè)目標(biāo)，建立4個(gè)數(shù)學(xué)模型，通過對模型的分析找到目標(biāo)中所需要的資源的屬性，將屬性提出后，再對其建立本體模型。

2.1 基于成本最小化的制造資源描述

成本最小化公式:

其中，當(dāng)δ=1時(shí)，表示第k個(gè)資源和第q個(gè)資源之間存在物料流;當(dāng)δ=0時(shí)，則表示第k個(gè)資源和第q個(gè)資源之間存在信息流。代表的是第ω個(gè)子任務(wù)在指定的資源類的第k個(gè)資源處加工時(shí)所需要的總成本。c(ωk，(ω+1)q)代表的是將生產(chǎn)產(chǎn)品從某一資源類中的第k個(gè)資源處送往下一資源類資源中的第q個(gè)資源處所產(chǎn)生的運(yùn)輸成本。以上式子中的φ表示的是一個(gè)決策變量，取值范圍為0或者1，φ=1時(shí)意味著指定資源類中第k個(gè)資源加工第ω個(gè)子任務(wù)，反之φ=0時(shí)，表示該子任務(wù)不被加工。

根據(jù)上面一組式子可以得到，若想資源被識(shí)別調(diào)用則需要在資源的屬性中包含資源的加工成本和物流在途成本等屬性。用三元組描述如下:

ResourceCost=(ManuCost，LogiCost，OCost)

其中ManuCost表示加工成本，LogiCost表示物流成本，OCost表示其他成本。

根據(jù)以上描述繪制本體模型圖如圖3所示。

圖3 資源成本局部本體模型Fig.3 The local ontology model of resource cost

2.2 基于時(shí)間最小化的制造資源描述

時(shí)間最小化公式:

其中，當(dāng)δ=1時(shí)，表示第k個(gè)資源和第q個(gè)資源之間存在物料流;當(dāng)δ=0時(shí)，則表示第k個(gè)資源和第q個(gè)資源之間存在信息流。代表的是第ω個(gè)子任務(wù)在指定的資源類的第k個(gè)資源處加工時(shí)所需要的總時(shí)間。t(ωk，(ω +1)q)代表的是將生產(chǎn)產(chǎn)品從某一資源類中的第k個(gè)資源處送往下一資源類資源中的第q個(gè)資源處所產(chǎn)生的運(yùn)輸時(shí)間。以上式子中的φ表示的是一個(gè)決策變量，取值范圍為0或者1，φ=1時(shí)意味著指定資源類中第k個(gè)資源加工第ω個(gè)子任務(wù)，反之φ=0時(shí)，表示該子任務(wù)不被加工。

根據(jù)上面一組式子可以得到，若想資源被識(shí)別調(diào)用則需要在資源的屬性中包含資源的加工時(shí)間和物流在途時(shí)間等屬性。用三元組描述如下:其中ManuTime表示加工時(shí)間，LogiTime表示物流在途時(shí)間，OTime表示其他特殊情況所用時(shí)間。

根據(jù)以上描述繪制本體模型圖如圖4所示。

圖4 資源時(shí)間局部本體模型Fig.4 The local ontology model of resource time

2.3 基于可靠度最大化的制造資源描述

可靠度最大化公式:

可靠度最大化目標(biāo)中，在有用戶評價(jià)的時(shí)候，參考用戶評價(jià)的某些參數(shù)。在沒有評價(jià)的時(shí)候，根據(jù)調(diào)用次數(shù)等進(jìn)行自我評價(jià)。

2.4 基于質(zhì)量最優(yōu)的制造資源描述

質(zhì)量最優(yōu)公式:

根據(jù)以上的拉式理論逆推，可以知道資源的成本、時(shí)間、質(zhì)量、可靠度這4個(gè)屬性占據(jù)了極具價(jià)值的地位。所以在資源的Main attribute就應(yīng)該包含著4種屬性，用本體圖描述如圖5所示。

在資源描述的過程中，資源的General attribute包含了資源的加工精度 (Working accuracy)、加工范圍 (Processing range)、加工材料 (Working material)，資源的Auxiliary attribute中包含了制造資源的名稱 (Name)、類別 (Type)、所屬ID(ID)，Status attribute一般表現(xiàn)為資源是處于加工狀態(tài)(Busy)、閑置狀態(tài) (Free)、或者維修狀態(tài) (Fix)。

根據(jù)以上對資源屬性的定義，可以完整的表示出一個(gè)資源的本體結(jié)構(gòu)，如圖6所示。

圖5 資源Main attribute的局部本體模型Fig.5 The local ontology model of resource Main attribute

圖6 資源本體模型Fig.6 The local ontology model of resource

3 結(jié)束語

通過拉式理論將制造資源的主要屬性判斷出來，在進(jìn)行屬性描述的時(shí)候就可以簡單地將屬性的順序進(jìn)行一個(gè)排序，并建立一個(gè)本體模型。這樣可以明確地顯示出在復(fù)雜的多屬性環(huán)境下什么屬性才是重要的，可以通過對重要屬性的描述，以求達(dá)到可以精準(zhǔn)表述資源的目的。但是，這種建模方式也有一定的局限性，就是需要先確定好約束目標(biāo)，通過對約束目標(biāo)進(jìn)行分析，才能以拉式模式逆推回所需要的屬性所在的位置。

［1］ 李伯虎.云制造典型特征、關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用［J］.計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2012，18(7):1345－1356.

［2］ 張霖，區(qū)和堅(jiān)，羅永亮，等.云制造的研究及應(yīng)用現(xiàn)狀［J］.新材料產(chǎn)業(yè)，2013，(8):63－68.

［3］ 馬軍，羅國富，路迪，等.制造資源云集成元建模及云Agent服務(wù)調(diào)度研究［J］.中國機(jī)械工程，2014，25(7): 917－930.

［4］ 鄧飛，李文忠，喬云霞.云制造環(huán)境下軟制造資源服務(wù)共享研究［J］.機(jī)床與液壓，2014，42(17):75－77.

［5］ 潘曉輝.基于ASP模式的網(wǎng)絡(luò)化制造資源建模及優(yōu)化匹配方法研究［D］.大連:大連理工大學(xué)，2005.

［6］ 屈喜龍.區(qū)域網(wǎng)絡(luò)化制造中的資源管理及其優(yōu)化匹配技術(shù)研究［D］.成都:西南交通大學(xué)，2006.

［7］ 王國慶，王剛，呂民，等.基于網(wǎng)格的應(yīng)用服務(wù)提供商平臺(tái)制造資源共享方法研究［J］.計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2007，(2):350－355.

［8］ 袁慶霓，謝慶生，許明恒，等.基于語義的制造資源本體建模技術(shù)研究［J］.武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2009，(10): 121－125.

［9］ 王正成，黃洋.面向服務(wù)鏈構(gòu)建的云制造資源集成共享技術(shù)研究［J］.中國機(jī)械工程，2012，(11):1324－1331.

［10］李伯虎.再論云制造［J］.計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2011，(3):449－456.

Cloud Manufacturing Resources Virtualization Research Based on the Pull Theory

GUAN He，SHI Yu－qiang，

(School of Manufacturing Science and Engineering，Southwest University of Science and Technology，Mianyang 621010，Sichuan，China)

By applying the theory of pull，the manufacturing resources in the cloud manufacturing were virtualization.Through cloud manufacturing resources schedule that found the four major constraints，used the four major constraintsto make mathematical modeling.By the key elements in the modeling equation，it found the several important attributes in the cloud manufacturing virtualization resources，established ontology model for each important attribute.Then it integrated all the attributes of the resources，to establish a complete resource ontology model，the virtualization of the cloud manufacturing resources was accomplished.

Cloud manufacturing;The pull theory;Virtualization;The ontology modeling

TP301

A

1671－8755(2015)03－0085－04

2015－05－10

關(guān)賀(1990—)，女，碩士研究生，研究方向?yàn)樵浦圃熨Y源優(yōu)化與集成。E－mail:824181633@qq.com