□付 超 薛 旻 占倩珊 丁曉藝 侯冰冰 吳子健

[合肥工業(yè)大學 合肥 230009]

引言

制造業(yè)代表著一個國家的生產(chǎn)力水平，是國民經(jīng)濟的支柱性產(chǎn)業(yè)。過去的200多年里，在經(jīng)歷了第一次、第二次和第三次工業(yè)革命后，制造業(yè)的世界格局在不斷發(fā)生著變化[1]。以人工智能、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等為代表的新一代信息技術(shù)的發(fā)展，正推動著以智能制造為核心的第四次工業(yè)革命的到來。如何把握這一輪工業(yè)革命的浪潮，促使制造業(yè)成功完成產(chǎn)業(yè)升級，實現(xiàn)制造大國向制造強國的轉(zhuǎn)變，是當前我國制造業(yè)面臨的重要挑戰(zhàn)?；诖?，圍繞智能制造的發(fā)展歷程，深入分析和揭示智能制造的核心特征和發(fā)展機理便顯得尤為重要。

智能制造自誕生以來，就受到學術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關注[2～4]。新一代信息技術(shù)，作為技術(shù)革命歷史性的突破，在泛在感知、群體智能、動態(tài)優(yōu)化、敏捷響應等方面呈現(xiàn)出新的能力和特性，為人類認識自然、改造社會、大幅提高生產(chǎn)力，提供了新的技術(shù)支撐。隨著新一代信息技術(shù)和智能制造技術(shù)的不斷融合和發(fā)展，智能制造逐步從傳統(tǒng)制造向數(shù)字化制造、網(wǎng)絡化制造和以數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化為核心的新一代智能制造邁進[5]。傳統(tǒng)制造系統(tǒng)主要包含兩個部分，即人–物理系統(tǒng)（Human-Physical System, HPS），通常是利用人對物理機器的操作和控制完成制造任務。不同于傳統(tǒng)制造，數(shù)字化制造和網(wǎng)絡化制造中增加了信息系統(tǒng)，用于替代人類完成部分勞動，可以通過操作信息系統(tǒng)來部分控制物理系統(tǒng)。這兩類制造模式通常分別被認為是人–信息–物理系統(tǒng)（Human-Cyber-Physical System, HCPS）1.0和1.5。然而，新一代智能制造作為未來制造的前沿方向，被認為是HCPS 2.0階段。該階段不僅僅只是HCPS 1.0和1.5的簡單優(yōu)化，更強調(diào)以人為中心，極大地開發(fā)和釋放人的智慧潛力，將人與機器深入融合在一起，實現(xiàn)真正的智能化生產(chǎn)?；贖CPS和智能制造的發(fā)展歷程，可以清楚地看到，HCPS為揭示智能制造發(fā)展機理提供了重要的理論基礎。

基于上述發(fā)現(xiàn)，眾多學者從HCPS視角出發(fā)，深入剖析智能制造，特別是新一代智能制造的基本原理、技術(shù)特征和發(fā)展趨勢[6]。明確指出，新一代智能制造是一個基于HCPS的集成大系統(tǒng)。高度集成、柔性靈活、決策閉環(huán)、以人為中心等是智能制造要具備的重要能力。然而，如何在HCPS視角下提出智能制造獲取所要具備能力的有效方法和途徑，是當前圍繞智能制造開展的研究熱點和難點之一。

為解決這一難題，本文以可重構(gòu)制造系統(tǒng)特征為基礎，圍繞基于HCPS的智能制造可重構(gòu)性開展回顧性綜述分析，在系統(tǒng)性剖析研究現(xiàn)狀的基礎上，提出基于HCPS的智能制造可重構(gòu)性研究展望，為解決基于HCPS視角的智能制造核心能力獲取問題提供方法參考。具體而言，本文首先分別介紹了智能制造、HCPS及可重構(gòu)性的定義和內(nèi)涵，并利用Institute for Scientific Information（ISI）數(shù)據(jù)庫，以“智能制造”“可重構(gòu)”“智能工廠”等為關鍵詞，對智能制造可重構(gòu)性的發(fā)展變化進行了簡要的統(tǒng)計分析。進而，本文系統(tǒng)分析了面向智能制造的HCPS研究現(xiàn)狀和面向智能制造的可重構(gòu)制造系統(tǒng)的特征和發(fā)展趨勢。其中，重點分析了HCPS和可重構(gòu)制造系統(tǒng)之間的關系，并基于此，給出了基于HCPS的智能制造可重構(gòu)性的定義和內(nèi)涵。隨后，本文基于上述理論分析結(jié)果，主要圍繞機床可重構(gòu)性、生產(chǎn)線可重構(gòu)性、智能車間可重構(gòu)性和智能工廠可重構(gòu)性四個方面，對面向智能制造的可重構(gòu)性開展了系統(tǒng)而翔實的回顧性分析。在此基礎上，本文聚焦于智能制造可重構(gòu)方法體系、基于HCPS的可重構(gòu)智能工廠和面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智能制造可重構(gòu)性，闡述了基于HCPS的智能制造可重構(gòu)性的下一步研究展望。上述研究工作，對于豐富基于HCPS的智能制造方法體系，推動以智能制造為核心的智能工廠的應用發(fā)展具有重要的理論意義和實踐價值。

一、定義和內(nèi)涵

新興信息技術(shù)與傳統(tǒng)制造的不斷融合推動了智能制造的誕生和快速發(fā)展，替代了大量的重復性體力勞動，大幅提高了社會生產(chǎn)力。Wright和Bourne首次提出智能制造的概念，即通過集成知識工程、制造軟件系統(tǒng)、機器人視覺和機器人控制，針對專家知識與工人技能進行建模，進而使智能機器能夠在無人干預狀態(tài)下實現(xiàn)小批量生產(chǎn)[4]。該定義主要從技術(shù)層面解釋了智能制造的含義，將智能制造定義為一類面向生產(chǎn)制造過程的工程技術(shù)。

然而，迄今為止，尚無公認的智能制造的標準概念。認可度較高的概念是由美國國家標準與技術(shù)研究院提出的，即完全集成和協(xié)作的制造系統(tǒng)，能夠?qū)崟r響應工廠、供應鏈網(wǎng)絡、客戶不斷變化的需求和條件。國內(nèi)多位學者也曾提出智能制造的相關概念，其中具有代表性是周佳軍和姚錫凡，他們認為智能制造是在新一代信息技術(shù)和人工智能等技術(shù)的基礎上通過感知、人機交互等類人行為操作來實現(xiàn)產(chǎn)品設計、制造、管理與維護等一系列流程，是信息化和工業(yè)化融合的集中體現(xiàn)[1]。

智能制造由智能制造系統(tǒng)和智能制造技術(shù)組成，智能制造系統(tǒng)是智能制造的核心[2]。智能制造系統(tǒng)是一類由智能裝備、智能控制和智能信息共同組成的人機一體化制造系統(tǒng)，它集結(jié)了人工智能、柔性制造、虛擬制造、系統(tǒng)控制、網(wǎng)絡集成、信息處理等學科和技術(shù)的發(fā)展[3,7]。

在智能制造的發(fā)展過程中，同樣伴隨著HCPS（人、信息系統(tǒng)和物理系統(tǒng)）的演進和發(fā)展。換言之，HCPS的不斷發(fā)展也改變著智能制造內(nèi)涵和體系的發(fā)展。HCPS是以人為中心，由人–物理系統(tǒng)（HPS）進化而來，即一種由人、信息系統(tǒng)和物理系統(tǒng)組成，以優(yōu)化的方式實現(xiàn)特定目標的復合智能系統(tǒng)[8～11]。HCPS包括HPS、人–信息系統(tǒng)（Human-Cyber-System，HCS）和信息–物理系統(tǒng)（Cyber-Physical-System，CPS）等子系統(tǒng)?；贖CPS視角，王柏村等提出以數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化為主的新一代智能制造，其本質(zhì)就是一個基于HCPS的集成大系統(tǒng)[6]。

在智能制造系統(tǒng)的自動化、網(wǎng)絡化、智能化等眾多特性之中，可重構(gòu)性是其中一個重要的特性。美國Lowa州立大學的Lee教授將可重構(gòu)性定義為一種以低成本和短周期重組制造系統(tǒng)的能力[12]。祁海銘將可重構(gòu)性定義為在一定的能量約束條件下，控制系統(tǒng)在故障后通過應用主動或被動容錯控制策略仍然保持可控、可觀測性的能力[13]。以可重構(gòu)性為核心，可重構(gòu)制造系統(tǒng)的概念被提出了，并受到了眾多學者的廣泛關注，這一概念將在下文中深入分析。

為更直觀地了解面向智能制造的可重構(gòu)性當前的發(fā)展趨勢，本文以“智能制造”“可重構(gòu)”“智能工廠”等為關鍵詞，對智能制造可重構(gòu)性的發(fā)展變化進行了簡要的統(tǒng)計分析。基于Institute for Scientific Information（ISI）數(shù)據(jù)庫，本文首先統(tǒng)計了1983～2021年智能制造可重構(gòu)性相關的文獻發(fā)表數(shù)量，以及截至2021年4月前所統(tǒng)計文章相應的引用數(shù)量，如圖1與圖2所示。由圖1、2可得，智能制造可重構(gòu)性相關研究萌芽于20世紀80年代，并于2000年后得以加速發(fā)展。同時，智能制造可重構(gòu)性近五年研究增長達到巔峰，并有不斷上升的趨勢，說明該領域在當前仍有著可觀的研究前景。

圖1 智能制造可重構(gòu)性研究發(fā)表數(shù)量

圖2 智能制造可重構(gòu)性研究被引用數(shù)量

圍繞智能制造可重構(gòu)性的研究發(fā)表于不同期刊及會議上，且發(fā)表于會議居多，其中有近4.478%研究發(fā)表于IFAC Papers Online，如表1所示。

表1 智能制造可重構(gòu)性研究來源出版物

表2與表3給出智能制造可重構(gòu)性研究的主要來源國家/地區(qū)，以及來自不同國家/地區(qū)的相關學者。目前智能制造可重構(gòu)性相關研究主要集中于中國，研究量占比為22.090%，而美國僅次于中國，研究量占比為14.328%。相關研究量最多的三位學者分別為來自葡萄牙布拉干薩理工大學的Leitao Paulo、瑞典呂勒奧理工大學的Vyatkin Valerity以及中國華南理工大學的李迪。

表2 智能制造可重構(gòu)性研究來源國家/地區(qū)

表3 智能制造可重構(gòu)性研究相關學者

如表4所示，智能制造可重構(gòu)性研究涵蓋不同研究方向，包括工程、計算機科學、自動化控制系統(tǒng)、機器人、儀器儀表等。其中，工程與計算機科學為主要研究方向，研究量占比高達92.537%與75.522%。同時，研究方向涉及商業(yè)經(jīng)濟學、材料科學、數(shù)學、光學等，表明智能制造可重構(gòu)性研究所涉及學科范圍較廣、領域交叉性較強。

表4 智能制造可重構(gòu)性主要研究方向

本文以5年為單位，進一步分析了智能制造可重構(gòu)性不同研究方向的發(fā)展情況，如圖3所示。由圖3可得，智能制造可重構(gòu)性在“工程”“計算機科學”以及“自動化控制系統(tǒng)”方面研究量自20世紀80年代以來保持穩(wěn)步增長，并于2006～2010年達到波峰。2011～2015年相關研究增長速度有所減緩，甚至稍有下降，但2016～2020年又恢復增長速度，預估未來相應研究將繼續(xù)保持增長趨勢。此外，智能制造可重構(gòu)性在“機器人”“儀器儀表”及“數(shù)學”等方面研究量雖然基本保持增長趨勢，但增長速度較為緩慢。

圖3 智能制造可重構(gòu)性主要研究方向的發(fā)展情況

二、基礎理論及發(fā)展現(xiàn)狀

（一）面向智能制造的HCPS研究現(xiàn)狀

智能制造的發(fā)展過程本質(zhì)上也是HCPS發(fā)展的過程[14]。HCPS有兩條具有代表性的發(fā)展主線：其一是由CPS擴展得到，在CPS的基礎上，HCPS考慮了人在信息傳播技術(shù)的支持下與網(wǎng)絡系統(tǒng)和物理系統(tǒng)之間的互動和合作[15]。其二是從原始的人–物二元系統(tǒng)（HPS）過渡到人–網(wǎng)–物三元系統(tǒng)（HCPS）。

國內(nèi)關于HCPS的研究還處于起步階段。王柏村等基于HCPS的系統(tǒng)組成和內(nèi)涵，探討了智能制造的演進過程和新一代智能制造的主要特征，從人、信息系統(tǒng)、物理系統(tǒng)及系統(tǒng)集成等角度提出發(fā)展建議，為我國相關制造企業(yè)踐行HCPS和發(fā)展智能制造技術(shù)提供參考[16]。周濟等基于HCPS的角度回顧智能制造的發(fā)展進程，深度剖析了用于新一代智能制造的HCPS的作用、特征、技術(shù)框架和關鍵技術(shù)，進而總結(jié)并展望在智能制造中實施HCPS所面臨的關鍵挑戰(zhàn)[5]。

國際上關于HCPS的研究較早于國內(nèi)，但也處于探索階段。Ma等將人引入傳統(tǒng)的CPS過程中，提出用于CPS數(shù)據(jù)和決策智能的閉環(huán)計算框架并且對該閉環(huán)的關鍵特征進行了定義，通過審查和比較，總結(jié)了建立人參與的CPS智能閉環(huán)的關鍵未來機遇[17]。Emmanouilidis等提出一種新觀點，即人能夠與認知能力聯(lián)系起來并參與生產(chǎn)制造過程，并強調(diào)信息管理在工業(yè)系統(tǒng)中的作用，此外，還提供了技術(shù)支持者的示例，這些技術(shù)支持者可以在與生產(chǎn)環(huán)境相關的應用案例中將人置于循環(huán)之中[18]。Wang等基于人工智能發(fā)展過程，指出傳統(tǒng)制造到智能制造的發(fā)展歷程也是原始HPS到HCPS的發(fā)展歷程，此外，明確表明HCPS揭示了智能制造發(fā)展的基本準則[15]。Sun等基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和可穿戴科技的系統(tǒng)角度提出健康運營商4.0（HO4.0）概念，構(gòu)建一個統(tǒng)一框架支持不同技術(shù)的融合來實現(xiàn)這一新概念，此外，開發(fā)了一個原型系統(tǒng)并進行了相關實驗以驗證所提出的系統(tǒng)架構(gòu)和實現(xiàn)框架的可行性[19]。Flores等從人類技能的角度來對比人與機器之間的相似性和優(yōu)勢，該分析突顯了一些已經(jīng)轉(zhuǎn)移到技術(shù)上的人類能力并且提供了人機能力差異的更新列表，此外，確定了參與HCPS的人為因素以及與HCPS合作時包括和要求的技能[20]。Liu和Wang回顧了HCPS的發(fā)展進程，引出并明確了HCPS中的部分重要概念，進而討論了從系統(tǒng)工程的角度建立HCPS科學基礎的關鍵挑戰(zhàn)及未來研究方向[21]。Wang等構(gòu)造了一個統(tǒng)一的框架來理解HCPS中的學習和智能并提出一個對工業(yè)4.0更加現(xiàn)實和整體的理解，此外，介紹了HCPS學習和智能的要素和子系統(tǒng)，討論了實施以人為中心的工業(yè)4.0將要面臨的挑戰(zhàn)[22]。由此得出，HCPS是支持智能制造未來發(fā)展的理論基礎，從HCPS視角探究智能制造的可重構(gòu)性對于傳統(tǒng)制造轉(zhuǎn)向智能制造的影響是尤為重要的[5]。

（二）面向智能制造的可重構(gòu)性研究現(xiàn)狀

1.可重構(gòu)制造系統(tǒng)定義

以可重構(gòu)性為核心所形成的制造系統(tǒng)，被稱為可重構(gòu)制造系統(tǒng)（Reconfigurable Manufacturing System，RMS）。本文將以RMS為核心深入分析面向智能制造的可重構(gòu)性的研究現(xiàn)狀。1999年，在國際生產(chǎn)工程研究學會（CIRP）年會上，Koren教授等提出了可重構(gòu)制造系統(tǒng)（RMS）的概念：“可重構(gòu)制造系統(tǒng)是一種能在同一零件族內(nèi)快速改變系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、軟硬件模塊，迅速調(diào)整生產(chǎn)能力和生產(chǎn)功能以快速響應瞬息萬變的市場需求和客戶定制要求的制造系統(tǒng)?！盵23]

北京理工大學的梁福軍等將可重構(gòu)制造系統(tǒng)定義為：一種對市場需求變化具有快速響應能力的可重新構(gòu)形的可變制造系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠基于現(xiàn)有自身系統(tǒng)在系統(tǒng)規(guī)劃與設計規(guī)定的范圍內(nèi)，通過系統(tǒng)構(gòu)件自身變化和數(shù)量增減以及構(gòu)件間連續(xù)變化等方式動態(tài)地改變其構(gòu)形，從而達到根據(jù)發(fā)生的變化調(diào)整生產(chǎn)過程、生產(chǎn)功能和生產(chǎn)能力，實現(xiàn)短系統(tǒng)研制周期、低重構(gòu)成本以及高加工質(zhì)量和經(jīng)濟效益的目標[24]。

2.可重構(gòu)制造系統(tǒng)特征

區(qū)別于傳統(tǒng)制造系統(tǒng)，可重構(gòu)制造系統(tǒng)主要具備重構(gòu)性、經(jīng)濟性、定制性、集成性、模塊化、可診斷性、可轉(zhuǎn)換性等特征。具體而言，重構(gòu)性是可重構(gòu)制造系統(tǒng)區(qū)別于其他制造系統(tǒng)最本質(zhì)的特點。重構(gòu)性的實現(xiàn)主要依靠制造模塊的合理劃分和接口的科學設計，根據(jù)結(jié)構(gòu)的變化實現(xiàn)不同的功能?？芍貥?gòu)制造系統(tǒng)的重構(gòu)性在克服了一般柔性系統(tǒng)的冗余煩瑣和周期長等缺點的基礎上，增加了制造柔性?？芍貥?gòu)制造系統(tǒng)的定制性特點可以滿足客戶個性化和多樣化的需求，同時能夠快速響應市場變化和客戶的需求變化。定制性特點增加了可重構(gòu)制造系統(tǒng)的柔性和響應速度，同時縮短了研發(fā)周期、降低了管理成本?？芍貥?gòu)制造系統(tǒng)的集成性是指系統(tǒng)中各個設備和模塊具備可集成化的能力。一般而言，可重構(gòu)制造系統(tǒng)中的所有主要部件，包括硬件和軟件都是模塊化的。此外，可重構(gòu)制造系統(tǒng)能夠?qū)χ貥?gòu)后的產(chǎn)品加工質(zhì)量和可靠性等進行辨識和檢測[25]。

3.發(fā)展歷程

第一，可重構(gòu)制造系統(tǒng)出現(xiàn)的原因?？芍貥?gòu)制造系統(tǒng)的提出和傳統(tǒng)生產(chǎn)線制造模式（Transfer Line, TL）以及柔性制造系統(tǒng)（Flexible Manufacturing System, FMS）密不可分，傳統(tǒng)生產(chǎn)線制造模式和柔性制造系統(tǒng)是制造業(yè)應用最為廣泛的兩種基本制造模式，但這兩種制造模式都有其優(yōu)缺點[26]。FMS具有高柔性但生產(chǎn)率較低，TL具有高生產(chǎn)率，但柔性較低。從柔性和生產(chǎn)率的關系來看，同時具備高生產(chǎn)率和高柔性的制造系統(tǒng)目前尚不存在，需要提出一個兼具高柔性和高生產(chǎn)率的新型制造系統(tǒng)，即可重構(gòu)制造系統(tǒng)。

第二，可重構(gòu)制造系統(tǒng)的發(fā)展趨勢?？芍貥?gòu)制造系統(tǒng)一經(jīng)提出，便受到了學術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關注。目前而言，圍繞以下三個方面，形成了可重構(gòu)制造系統(tǒng)的主要研究方向。（1）系統(tǒng)建模：RMS的系統(tǒng)建模通過建立能反映RMS的各要素隨時間發(fā)生變化的隨機模型，準確判斷RMS性能與各因素之間的關系，進而對系統(tǒng)性能進行優(yōu)化[27～28]。（2）模塊化設計：RMS的模塊化設計包括硬件和軟件的模塊化設計。硬件模塊化設計是指采用模塊化設計的各種設備，如可重構(gòu)機床、工業(yè)機器人、夾具和物流設備等。軟件模塊化設計是指制造系統(tǒng)的控制系統(tǒng)采用模塊化設計，在系統(tǒng)重構(gòu)過程中能夠快速完成控制系統(tǒng)的調(diào)整[29～30]。（3）設施布局與優(yōu)化：RMS的設施布局與優(yōu)化技術(shù)可以根據(jù)費用、質(zhì)量、系統(tǒng)穩(wěn)定性等要求，選擇最優(yōu)重構(gòu)方式[31-33]。

（三）HCPS和RMS之間的關系

HCPS和RMS本質(zhì)上都是一種通過集成子系統(tǒng)或模塊構(gòu)成的具有一定智能的制造系統(tǒng)，這里從三個方面對HCPS和RMS的相同點進行闡述和分析，分別是智能性、系統(tǒng)性和集成性。

第一，智能性是HCPS最基本的特征，即系統(tǒng)能夠通過不斷優(yōu)化調(diào)整進而實現(xiàn)自身行為趨于最優(yōu)。在智能制造的生產(chǎn)過程中，RMS能夠通過增強子系統(tǒng)或模塊的可重構(gòu)性，進而實現(xiàn)快速響應變化的需求生產(chǎn)出符合客戶要求的產(chǎn)品，依托于優(yōu)化、調(diào)度、人工智能算法等，使得RMS系統(tǒng)具備了所需的智能性。因此，從智能制造的視角看，HCPS和RMS都具備智能性這一特征。

第二，從系統(tǒng)的角度來看，HCPS和RMS本質(zhì)上都是一類集成系統(tǒng)。HCPS是由人、信息系統(tǒng)和物理系統(tǒng)構(gòu)成的復合系統(tǒng)，其包括HPS、HCS和CPS等子系統(tǒng)。RMS是由多個可重構(gòu)的子系統(tǒng)或模塊集成的能夠通過自調(diào)整、自優(yōu)化實現(xiàn)特定目標的系統(tǒng)?？偟膩砜?，HCPS和RMS都具備系統(tǒng)性這一特征。

第三，HCPS和RMS都不是由單一系統(tǒng)構(gòu)成，二者都是通過集成具有不同功能和作用的子系統(tǒng)或模塊得到的復雜系統(tǒng)。因此，HCPS和RMS都具備集成性這一特征。

盡管HCPS和RMS具有以上三個相同點，但二者所強調(diào)的側(cè)重點不同。HCPS強調(diào)的是通過融合先進的人工智能和信息技術(shù)來智能化制造過程，而先進的人工智能技術(shù)和信息技術(shù)卻是RMS所缺失或者研究較少的方向。RMS強調(diào)的是通過提高系統(tǒng)的可重構(gòu)性來快速響應市場需求，其中包括機床可重構(gòu)性、生產(chǎn)線可重構(gòu)性、車間可重構(gòu)性等，而HCPS相關研究尚未明確涉及系統(tǒng)的可重構(gòu)性這一特性。

基于上述對HCPS和RMS的分析，這里給出基于HCPS的智能制造可重構(gòu)性的新定義，即基于人、信息系統(tǒng)和物理系統(tǒng)的集成系統(tǒng)，深度融合新一代信息技術(shù)和制造業(yè)以實現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期流程的自組織、可重構(gòu)、智能化的復雜制造系統(tǒng)。

三、關鍵技術(shù)及研究現(xiàn)狀

圍繞智能制造的可重構(gòu)性特征，以下主要從機床可重構(gòu)性、生產(chǎn)線可重構(gòu)性、智能車間可重構(gòu)性和智能工廠可重構(gòu)性開展回顧分析。

（一）機床可重構(gòu)性

在過去的幾十年里，隨著計算機技術(shù)的迅猛發(fā)展，新興因素對制造業(yè)產(chǎn)生了巨大的影響。新興因素，如市場需求的變化、對于靈活性的需求、產(chǎn)品生命周期縮短、海量的個性化需求，這些因素都極大地改變了生產(chǎn)環(huán)境，促使制造企業(yè)開展生產(chǎn)模式的革新[30]。

可重構(gòu)機床（Reconfigurable Machine Tools，RMT）是可重構(gòu)制造系統(tǒng)中的重要組成部分，是實現(xiàn)可重構(gòu)制造系統(tǒng)的關鍵技術(shù)設備之一，是針對特征族零部件而設計的新一代機床[25]?？芍貥?gòu)機床的主要組成部分包括：基礎模塊，如底座、立柱、床身等，以及輔助模塊，也稱作動態(tài)模塊，用來執(zhí)行不同的任務和操作，如主軸、面板、刀架等，輔助部件和基礎部件之間的連接應該是模塊化的，以便快速添加和移除[30]。機床可重構(gòu)性是指以成本效益的方式，在機床上添加或移除模塊化部件的能力。通過使用一系列模塊化部件，如驅(qū)動關節(jié)、部件之間的鏈接、傳感器等來增強可重構(gòu)機床的可重構(gòu)性[34]。

Ersal等針對可重構(gòu)機床的設計提出一種模塊化建模方法，分為構(gòu)件模型開發(fā)和構(gòu)件裝配兩個步驟來構(gòu)建可重構(gòu)模型[35]。利用機床投資成本、生產(chǎn)率和設備可用性等多種評價指標，Spicer等確定了可重構(gòu)機床中包含的最優(yōu)模塊數(shù)量[36]。特征選擇方法可用于識別滿足可重構(gòu)機床加工要求的最小模塊集合[37]。基于生產(chǎn)流程信息和輔助模塊需求的機床間相似性度量方法，利用模塊化機床設計機床單元，實現(xiàn)機床可重構(gòu)。在最小化零件之間的移動量，以及最小化用于生產(chǎn)的輔助模塊的總變化量的基礎上，運用多目標進化算法對需要重構(gòu)的機床單元進行識別，得到Pareto最優(yōu)解，實現(xiàn)機床可重構(gòu)[38]?；谛蜗笏季S的人機交互設計方法可以通過計算機模仿人的形象思維方式，獲取人的知識，模擬可重構(gòu)機床的所有重構(gòu)情形[39]?？紤]到輔助模塊的可用性，即輔助模塊在機床上的安裝和拆卸，以及輔助模塊在可重構(gòu)機床之間的運轉(zhuǎn)，Bortolini等提出一種線性規(guī)劃優(yōu)化模型對可重構(gòu)機床進行重構(gòu)，進而實現(xiàn)對可重構(gòu)制造系統(tǒng)的動態(tài)管理[30]。

（二）生產(chǎn)線可重構(gòu)性

可重構(gòu)生產(chǎn)線是指面對市場不確定性、訂單多樣性等不可預知因素的隨機性質(zhì)，可重新分配現(xiàn)有制造資源，改變生產(chǎn)過程和生產(chǎn)能力，以適應新環(huán)境的能力。當前可重構(gòu)生產(chǎn)線的研究主要聚焦于可重構(gòu)生產(chǎn)線系統(tǒng)建模、可重構(gòu)生產(chǎn)線平衡以及可重構(gòu)生產(chǎn)線評估三個方面。

1.可重構(gòu)生產(chǎn)線系統(tǒng)建模

可重構(gòu)生產(chǎn)線系統(tǒng)建模通過構(gòu)建可重構(gòu)生產(chǎn)線的動態(tài)隨機模型對制造過程中的隨機性進行分析、仿真、優(yōu)化和控制。多年來，可重構(gòu)生產(chǎn)線系統(tǒng)建模問題的重要性和復雜性受到學術(shù)界的廣泛關注并開展了大量研究。

在基礎研究層面，He等面向智能工廠設計了具有高度自動化、柔性化、可靠性和可重構(gòu)性的自動化柔性傳輸生產(chǎn)線。該生產(chǎn)線由多個加工單元組合的順序和可重構(gòu)階段組成，可減少平衡和配置生產(chǎn)線的成本[40]。針對發(fā)動機缸體清理打磨產(chǎn)線的設計周期長、混線效率低、作業(yè)過程復雜等問題，通過結(jié)合工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字孿生提出一條發(fā)動機缸體智能清理打磨生產(chǎn)線，降低了產(chǎn)品廢品率，實現(xiàn)了車間無污染、無工傷、無不良品目的[41]。針對道釘整理裝箱效率低和生產(chǎn)線自動化程度低的問題，基于差速傳送帶分離思想設計全自動道釘整理裝箱生產(chǎn)線，提高了道釘整理裝箱效率和生產(chǎn)線的整體自動化程度[42]。

在應用研究層面，面向紡織工業(yè)，基于計算機視覺、深度學習和機器人技術(shù)針對服裝生產(chǎn)過程設計了生產(chǎn)線的硬件部署和管理架構(gòu)，促進了紡織工業(yè)發(fā)展，提升了現(xiàn)有生產(chǎn)技術(shù)[43]。面向自行車生產(chǎn)過程，Liu等設計了自動控制系統(tǒng)、現(xiàn)場管理監(jiān)控系統(tǒng)和遠程監(jiān)控系統(tǒng)，提升了自行車生產(chǎn)效率和工業(yè)生產(chǎn)安全性[21]。面向手工藝品生產(chǎn)加工過程，基于數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)構(gòu)建了工藝品結(jié)構(gòu)自動生產(chǎn)線大數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)了對工藝品加工過程的實時動態(tài)控制[44]。

2.可重構(gòu)生產(chǎn)線平衡

可重構(gòu)生產(chǎn)線平衡問題直接關系設施利用率和生產(chǎn)效率，是制造領域的關鍵問題。制造業(yè)的生產(chǎn)線通常是細分后的多工序流水化連續(xù)作業(yè)生產(chǎn)線。在作業(yè)細分化之后，各工序作業(yè)時間之間的差異容易造成工序間作業(yè)負荷不均衡的現(xiàn)象。高負荷工序不能按時完成生產(chǎn)任務，降低生產(chǎn)效率。低負荷經(jīng)常停工待料，造成工時損失和工件堆積滯留，阻礙生產(chǎn)線的順暢流通。多年來，可重構(gòu)生產(chǎn)線平衡問題一直受到學術(shù)界的廣泛關注，開展了大量研究。

在基礎研究層面，針對預防維護下的裝配線平衡問題，提出一種帶有重啟策略的多目標變鄰域搜索算法，優(yōu)化了正常工作、設備維護下的節(jié)拍并調(diào)整了工序[45]。針對單U型裝配線平衡問題，焦玉玲等提出一種基于鄰接矩陣特征的啟發(fā)式算法[46]。針對2型流水線平衡問題，提出混合整數(shù)編程模型并開發(fā)基于邏輯的Benders分解算法，縮短了每個任務的設置時間[47]?？紤]到任務中不同型號設備對任務作業(yè)次數(shù)、設備采購成本的影響，Niroomand等提出了元啟發(fā)式算法來高效求解[48]。Li等利用不確定性理論對不確定任務時間進行建模，并考慮不相容的任務集約束，提出了一種能夠逃避鄰域生成得到的局部最優(yōu)的重啟機制，整合了一個修復機制，使工作站結(jié)合起來，進一步提高解決方案的質(zhì)量[49]。針對求解大規(guī)模機加工線平衡問題時存在的復雜性高和效率低等問題，提出面向缸體類零件加工特征的層次聚類方法，提高了優(yōu)化問題的求解效率[50]。針對求解箱體類零件的可重構(gòu)生產(chǎn)線平衡優(yōu)化模型的效率低問題，提出基于多色集合理論方法優(yōu)化求解效率[51]。針對不確定的市場需求，Delorme等基于貪婪隨機自適應搜索程序框架提出一種新的啟發(fā)式方法[52]。Lahrichi等考慮到分配給工作站操作之間的可訪問性、包含性、排除性和優(yōu)先級約束，提出了多項式精確算法并嵌入到元啟發(fā)式框架中[53]。針對需求不確定性，提出基于貪婪隨機自適應搜索程序和可變鄰域搜索的啟發(fā)式算法，刻畫了不確定需求[54]。

在應用研究層面，針對手機裝配線不平衡問題，運用Lingo軟件提升產(chǎn)線平衡率實現(xiàn)裝配線的優(yōu)化改善[55]。針對柴油發(fā)動機缸體機缸體加工生產(chǎn)線平衡問題，提出基于粒子群和模擬退火的混合算法求解機加工工藝線平衡問題[56]。針對航空發(fā)動機裝配線不平衡問題，萬曉琴等根據(jù)系統(tǒng)負載平衡原則優(yōu)化裝配組數(shù)量，建立班組自重構(gòu)優(yōu)化模型并提出啟發(fā)式算法求解[57]。

3.可重構(gòu)生產(chǎn)線評估

可重構(gòu)生產(chǎn)線評估是指從多個方面（屬性）評估多個生產(chǎn)線規(guī)劃設計方案的過程。生產(chǎn)線規(guī)劃設計是一項復雜的系統(tǒng)工程，影響最終規(guī)劃設計方案質(zhì)量的因素也很多。因此，有必要針對制造系統(tǒng)生產(chǎn)線的規(guī)劃設計問題，建立系統(tǒng)有效的綜合評估體系。多年來，國內(nèi)外學者對制造系統(tǒng)生產(chǎn)線評價體系展開了研究。

在基礎研究層面，孫連勝等基于虛擬制造技術(shù)建立制造系統(tǒng)的模糊綜合評價模型以指導制造系統(tǒng)方案實施并保證系統(tǒng)各項性能指標[58]。針對復雜生產(chǎn)線健康度難以評估、量化和預測的問題，提出結(jié)合物元信息嫡和支持向量機的生產(chǎn)線健康度評估預測方法，為生產(chǎn)決策提供數(shù)據(jù)支持和理論依據(jù)[59]。

在應用研究層面，針對復雜的芯片組組裝和測試生產(chǎn)線，Li等提出了考慮性能區(qū)間和狀態(tài)可變性的生產(chǎn)線評估方法[60]。針對核工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)線工作場所空氣汞濃度超標問題，采用現(xiàn)場調(diào)查法、現(xiàn)場檢測法、半定量風險評估法對工作場所的汞污染治理效果進行檢測與評估[61]。針對AP1000核燃料元件生產(chǎn)線存在核臨界、UF_6泄漏等問題，構(gòu)建風險評估體系并對生產(chǎn)輻射風險進行評估，為企業(yè)管理提供了科學依據(jù)[62]。

由上述分析可知，關于可重構(gòu)生產(chǎn)線的平衡問題的理論研究較多，關于可重構(gòu)生產(chǎn)線系統(tǒng)建模和評估的應用研究較多。

（三）智能車間可重構(gòu)性

可重構(gòu)智能車間是指面對市場需求不確定性、技術(shù)的更新、制造流程的改變，車間能夠快速實現(xiàn)可配置、可縮放和可重用的能力?？芍貥?gòu)智能車間是目前學術(shù)界和工業(yè)界研究和應用的熱點之一，國內(nèi)外學者對可重構(gòu)智能車間進行了廣泛的研究，也取得了一定的成果。

在基礎研究層面，針對現(xiàn)有車間自動編程系統(tǒng)高耦合性問題，王泓暉等設計并實現(xiàn)了一種基于加工特征的可重構(gòu)式車間自動編程系統(tǒng)，實驗結(jié)果表明該系統(tǒng)耦合性較低且便于維護和升級，具有一定的實用性[63]。針對生產(chǎn)裝備與操作工人的在線數(shù)據(jù)采集與信息交互問題，提出一種面向服務的離散車間可重構(gòu)制造執(zhí)行系統(tǒng)，為操作工人提供了一個實時信息采集與信息交互的工作平臺[64]。針對工藝管理在車間執(zhí)行過程的集成問題，提出一種可重構(gòu)性工作流管理方法，既能滿足制造系統(tǒng)的可重構(gòu)性要求，也能很好地指導車間生產(chǎn)[65]。針對車間布局的小范圍精細搜索問題，Shoham和Linkens等提出基于智能體機制的混合作業(yè)車間布局和調(diào)度模型[66～67]。面向不同尺寸設備，Sherali等提出一種改進的混合整數(shù)規(guī)劃模型來解決車間設施布局優(yōu)化問題[68]。Ertay等結(jié)合數(shù)據(jù)包絡分析法與層次分析法優(yōu)化車間設備布局[69]。Azadeh等提出隨機數(shù)據(jù)包絡分析和仿真方法在安全和環(huán)境層面找到最佳設備布局方案[70]。為減少設備間的搬運成本，通過運用粒子群優(yōu)化算法求解車間動態(tài)布局設施優(yōu)化問題[71]。為減少生產(chǎn)車間設備布局物流費用，建立車間設備布局優(yōu)化問題的二次分配模型，并采用蟻群–遺傳混合算法求解該模型[72]。為提高車間物流搬運效率，構(gòu)建智能車間布局和AGV路徑規(guī)劃集成優(yōu)化模型，并提出帶精英策略的快速非支配排序遺傳算法求解該模型[73]。為縮短完工時間，設計多目標果蠅優(yōu)化算法求解構(gòu)建的以總完工時間最小為優(yōu)化目標的車間布局和調(diào)度集成優(yōu)化模型[74]。

在應用研究層面，面向紗線染整企業(yè)車間布局問題，改進系統(tǒng)布置設計分析流程，基于車間物流強度和車間面積構(gòu)建優(yōu)化模型并運用遺傳算法求解，為開發(fā)智能化染整示范性車間提供了合理的布局方案[75]。面向造船業(yè)中的車間布局問題，構(gòu)建優(yōu)化布局和調(diào)度的集成優(yōu)化模型并運用非支配排序遺傳算法Ⅱ求解，為造船業(yè)的綠色制造提供了指導[49]。

由上述分析可知，智能車間可重構(gòu)性研究主要聚焦于制造資源的可重構(gòu)性，即能根據(jù)需求變化快速有效重構(gòu)車間資源，如人、設備、工具等，為車間設備和工人提供接口和信息交互平臺，并有效地實現(xiàn)人、技術(shù)、設備集成的能力。

（四）智能工廠可重構(gòu)性

目前而言，直接關注于智能工廠可重構(gòu)性的研究較少，因此尚沒有智能工廠可重構(gòu)性的規(guī)范化定義。當前圍繞智能工廠可重構(gòu)性的研究大多聚焦于智能工廠的流程可重構(gòu)性、制造過程可重構(gòu)、組織可重構(gòu)性等內(nèi)容。

在基礎研究層面，面向智能工廠流程可重構(gòu)性，提出一種基于可重構(gòu)流程模型和組件技術(shù)的流程進化實施方法，使得制造執(zhí)行系統(tǒng)流程與用戶業(yè)務流程保持一致[76]。針對復雜流程工業(yè)過程中能源流、物流和信息流之間的強耦合性，基于Petri網(wǎng)提出CpnHPN方法，精確描述能源流、物流和信息流，通過構(gòu)件化封裝理念實現(xiàn)快速、靈活的多層次可重構(gòu)建模方式[77]。基于現(xiàn)有加工設備、刀具、夾具等制造資源，提出一種針對生產(chǎn)能力擴展過程中的工藝重構(gòu)方法，并設計混合遺傳算法完成求解[78]?？紤]到組織與過程優(yōu)化重構(gòu)是優(yōu)化配置制造資源的基礎，王成恩等討論了組織重構(gòu)的影響因素和基本形式，促進了供應鏈管理、動態(tài)聯(lián)盟和網(wǎng)絡化制造等的發(fā)展[79]。針對嵌入式計算設備之間異構(gòu)資源接入和自適應協(xié)同管理問題，提出了一種任務驅(qū)動的嵌入式可重構(gòu)異構(gòu)計算平臺，有助于形成具有足夠規(guī)?！八懔Α钡闹悄芸臻g“云”計算平臺[80]。

在應用研究層面，為適應醫(yī)療行業(yè)在敏捷性、靈活性以及低成本需求，基于藥品的生產(chǎn)需求以及低級機器資源的信息，提出一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的可重構(gòu)智能制藥工廠生產(chǎn)模式[81]。為將新產(chǎn)品無縫引入生產(chǎn)并適應需求波動，提出可重構(gòu)航空生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)字制造和柔性裝配技術(shù)，為提升航空生產(chǎn)系統(tǒng)的靈活性提供支持[82]。

由上述綜述可知，關于智能工廠可重構(gòu)的理論研究和應用研究工作較少，亟需相關研究工作來彌補空白。

四、研究展望

圍繞基于HCPS的智能制造系統(tǒng)可重構(gòu)性特征，基于上述關鍵技術(shù)和研究現(xiàn)狀回顧分析，以下主要從智能制造可重構(gòu)性方法體系、基于HCPS的智能工廠可重構(gòu)性和面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智能制造可重構(gòu)性展望未來研究。

（一）智能制造可重構(gòu)性方法體系

智能制造的目標是通過精確跟蹤過程狀態(tài)和完整獲取實時數(shù)據(jù)，以獲得更豐富的信息，進而對生產(chǎn)過程進行更科學的管理和決策，實現(xiàn)更加柔性和靈活的制造過程[1～2,16,83]?？芍貥?gòu)性是智能制造的主要特征之一，該特征使得制造過程能夠快速響應市場需求波動，對制造系統(tǒng)生產(chǎn)能力和功能進行調(diào)整。伴隨新興技術(shù)的發(fā)展與演進，未來智能制造可重構(gòu)性方法體系可從以下兩個方面展開：

一是繼續(xù)推進基于人工智能的智能制造可重構(gòu)優(yōu)化算法研究。在已有智能制造可重構(gòu)研究中，存在可重構(gòu)機床配置優(yōu)化、生產(chǎn)線優(yōu)化調(diào)度、生產(chǎn)線平衡以及車間布局優(yōu)化等優(yōu)化問題。這些優(yōu)化問題多為NP難問題，當問題規(guī)模較大時，求解優(yōu)化模型是相當困難的。在計算技術(shù)的推動下，啟發(fā)式人工智能方法，如遺傳算法、模擬退火算法、禁忌搜索算法、神經(jīng)網(wǎng)絡算法等被越來越多地應用于優(yōu)化模型求解中。未來智能制造可重構(gòu)研究將更加聚焦于啟發(fā)式人工智能方法在上述制造可重構(gòu)優(yōu)化問題中的應用，強化不確定復雜制造環(huán)境下的智能分析和優(yōu)化控制能力，進一步完善智能制造可重構(gòu)性方法體系研究。

二是繼續(xù)推進制造系統(tǒng)的可重構(gòu)決策支持方法研究?，F(xiàn)有制造系統(tǒng)可重構(gòu)決策大多局限于系統(tǒng)的特定方面，如機床可重構(gòu)性、生產(chǎn)線可重構(gòu)性、布局規(guī)劃可重構(gòu)性等，而忽視了對制造系統(tǒng)整體性能的諸多因素進行綜合。此外，現(xiàn)有制造系統(tǒng)可重構(gòu)水平評估研究多采用多屬性決策方法，其評價指標權(quán)重大多通過專家知識水平和檢驗確定，客觀程度有待提高。因此，未來智能制造可重構(gòu)性研究將針對制造系統(tǒng)整體可重構(gòu)水平進行客觀綜合的評估，在實際應用中分析、比較多種可重構(gòu)方案并加以選擇，幫助對制造系統(tǒng)進行快速重構(gòu)。

（二）基于HCPS的智能工廠可重構(gòu)性

智能工廠由于其涉及制造單元、層次較多，其可重構(gòu)建模優(yōu)化也面臨著更多不確定性、復雜性等問題，因此當前智能制造可重構(gòu)性研究大多仍聚焦于機床、生產(chǎn)線及車間層面，難以針對智能工廠提供全面、多層次的可重構(gòu)方案。

面向未來不確定復雜制造環(huán)境，基于HCPS的智能工廠憑借HCPS2.0所賦予的強大的智能，利用智能感知、智能決策、智能控制與自主認知等技術(shù)，在充分發(fā)揮人類智慧的基礎上形成人機混合增強智能，變革智能工廠的可重構(gòu)性，有效應對復雜制造環(huán)境下制造工藝復雜性、生產(chǎn)任務多樣性與生產(chǎn)需求波動性等問題，實現(xiàn)制造資源的高度動態(tài)敏捷可重構(gòu)，滿足高維、動態(tài)、多目標可重構(gòu)場景的需求，進而突破傳統(tǒng)可重構(gòu)邊界，實現(xiàn)基于HCPS的智能工廠可重構(gòu)性的集成式創(chuàng)新，如圖4所示。

圖4 基于HCPS的智能工廠可重構(gòu)性

首先，基于HCPS的智能工廠將能實現(xiàn)復雜制造系統(tǒng)可重構(gòu)建模與優(yōu)化。面向不確定復雜制造環(huán)境，基于HCPS的智能工廠可基于工業(yè)大數(shù)據(jù)與工業(yè)大數(shù)據(jù)，挖掘生產(chǎn)制造流程中的“關聯(lián)關系”與“因果關系”，并利用大數(shù)據(jù)智能建模方法對二者進行深度融合，進而提出復雜動態(tài)可重構(gòu)過程混合建模方法，提高復雜制造系統(tǒng)可重構(gòu)的建模與優(yōu)化求解能力，實現(xiàn)不確定復雜制造環(huán)境下的制造系統(tǒng)動態(tài)可重構(gòu)。

其次，基于HCPS的智能工廠將能實現(xiàn)高度的動態(tài)敏捷可重構(gòu)。新一代HCPS2.0，使得智能工廠能夠基于其自身強大的感知、計算與分析能力，依據(jù)“知識庫”及實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)，不斷總結(jié)歸納新的知識規(guī)律，形成學習與認知的能力。基于這一能力，智能工廠可對不同可重構(gòu)場景中的規(guī)律進行歸納、挖掘，構(gòu)建智能可重構(gòu)決策模型，并能對模型進行自學習優(yōu)化，從而在滿足復雜制造環(huán)境高敏捷性、高穩(wěn)定性與高可靠性要求的前提下，自動為不同場景中的重構(gòu)需求提供最優(yōu)解決方案，實現(xiàn)制造資源的高度動態(tài)敏捷可重構(gòu)。

最后，基于HCPS的智能工廠將能充分發(fā)揮人類智慧，突破傳統(tǒng)可重構(gòu)性邊界?；贖CPS的智能工廠將人的智慧與人工智能有效結(jié)合，充分發(fā)揮二者優(yōu)勢，從而帶來極大的創(chuàng)新潛能。這一創(chuàng)新潛能將給智能工廠的可重構(gòu)性帶來根本上的變革，使其不局限于對機床、生產(chǎn)線或車間進行簡單的制造流程重構(gòu)，能夠進一步對設計、研發(fā)的要素加以考慮，突破傳統(tǒng)可重構(gòu)性邊界，進行集成式創(chuàng)新，形成面向組織、流程、架構(gòu)，集設計、研發(fā)、生產(chǎn)、管理于一體的高動態(tài)、多維度、多目標可重構(gòu)場景，大幅提高智能工廠的生產(chǎn)效率。

（三）面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智能制造可重構(gòu)性

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是支撐智能制造的基礎，面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智能制造系統(tǒng)可將智能產(chǎn)品設計、智能制造過程、智能優(yōu)化管理和智能服務等相集成，實現(xiàn)技術(shù)流程和業(yè)務流程的融合。在面對市場需求不確定性、技術(shù)更新、制造流程改變時，面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智能制造系統(tǒng)所具備的可重構(gòu)性，可賦予制造系統(tǒng)可配置、可縮放和可重用的能力，這在產(chǎn)品制造質(zhì)量、時間、成本等方面提供了巨大的競爭優(yōu)勢。伴隨制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷深化與新一代信息技術(shù)的加速融入，面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智能制造可重構(gòu)性也得到進一步提高，具體表現(xiàn)在以下三個方面：

一是基于數(shù)據(jù)的高效集成。不斷增加的業(yè)務模式與日趨復雜的業(yè)務流程加大了各類業(yè)務間的數(shù)據(jù)集成難度，進一步加劇了數(shù)據(jù)孤島問題。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)通過在設備層和邊緣層建設生產(chǎn)控制網(wǎng)絡，推動工業(yè)數(shù)據(jù)充分高效集成，打破數(shù)據(jù)孤島，幫助構(gòu)建全方位、多層次、高集成的智能制造可重構(gòu)模式，可迅速對制造流程、組織等進行調(diào)整優(yōu)化，進而提升制造系統(tǒng)對市場變化和需求的響應與交付速度。

二是基于制造業(yè)智能化核心驅(qū)動—數(shù)據(jù)智能。基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對制造數(shù)據(jù)資源的集成能力，可利用人工智能技術(shù)對數(shù)據(jù)分析應用的深度和廣度進行持續(xù)拓展，并形成數(shù)據(jù)智能。數(shù)據(jù)智能可強化面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)不確定復雜制造系統(tǒng)中的決策能力，提高可重構(gòu)模型智能水平，同時能自動化提供可重構(gòu)方案，并對可重構(gòu)方案進行在線評估、優(yōu)化及學習，最終形成具備自學習、自決策、自使用能力的新型智能制造系統(tǒng)。

三是基于應用開放創(chuàng)新。當業(yè)務模式發(fā)生變化或不同業(yè)務之間開展協(xié)同時，需要對現(xiàn)有制造系統(tǒng)進行定制化二次開發(fā)或打通集成。在此基礎上，系統(tǒng)可軟件化封裝工業(yè)經(jīng)驗知識，復用共性業(yè)務組件，集成式重構(gòu)包含制造、研發(fā)、銷售、管理等在內(nèi)的業(yè)務模式，調(diào)整企業(yè)整體生產(chǎn)、經(jīng)營目標，從而幫助制造系統(tǒng)構(gòu)建快速適應市場變化和滿足用戶個性化需求的能力，形成智能制造開放性可重構(gòu)模式，進一步提高智能制造靈活性。

五、結(jié)束語

在分析可重構(gòu)制造系統(tǒng)特征的基礎上，梳理面向智能制造的HCPS研究現(xiàn)狀和面向智能制造的可重構(gòu)性發(fā)展趨勢，剖析HCPS和可重構(gòu)制造系統(tǒng)之間的關系，給出基于HCPS的智能制造可重構(gòu)性的定義和內(nèi)涵。在系統(tǒng)分析可重構(gòu)制造系統(tǒng)關鍵技術(shù)的基礎上，從未來智能制造可重構(gòu)性方法體系，基于HCPS的智能工廠可重構(gòu)性設想，以及面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智能制造可重構(gòu)性三個方面，提出基于HCPS的智能制造可重構(gòu)性研究展望。

在新一代信息技術(shù)和新一代人工智能的助力下，智能制造成為制造業(yè)重要發(fā)展趨勢，在可以預見的未來，基于HCPS的智能制造可重構(gòu)性的理論探索方興未艾，以智能制造為核心的智能工廠的應用探索前景廣闊。