一种智能工厂管控模型及其管控方法技术

本发明专利技术公开了一种智能工厂管控模型及其管控方法，属于智能制造领域。本发明专利技术建立与实际制造系统平行的层次型、模块化的“微服务－多代理”架构，并进行细粒度划分，将生产任务确立为分布式处理的微服务模型和属性模型；针对生产资源的功能区别划分多代理模型；建立基于数据和知识混合驱动的平行系统的业务管理模型。针对不同的制造系统，分析任务属性、微服务之间与多代理之间的关系，使用自适应演化算法选择最优代理路径。本发明专利技术的“微服务‑多代理”架构具备多代理系统对生产资源精细化控制的能力，同时又能够实现微服务架构对定制化业务需求的支持，为解决生产过程中的自适应调度问题提供模型基础。

An Intelligent Factory Management and Control Model and Its Control Method

The invention discloses an intelligent factory management and control model and a management and control method, which belongs to the field of intelligent manufacturing. The invention establishes a hierarchical and modular \micro-service-multi-agent\ architecture parallel to the actual manufacturing system, partitions the production tasks into micro-service model and attribute model of distributed processing, partitions multi-agent model according to the functional distinction of production resources, and establishes business management model of parallel system driven by data and knowledge. For different manufacturing systems, the relationship between task attributes, micro-services and multi-agent is analyzed, and the adaptive evolutionary algorithm is used to select the optimal agent path. The micro-service multi-agent architecture of the present invention has the ability of fine control of production resources by multi-agent system, and at the same time can realize the support of micro-service architecture for customized business requirements, providing a model basis for solving adaptive scheduling problems in production process.

【技术实现步骤摘要】
一种智能工厂管控模型及其管控方法
本专利技术涉及智能制造领域，尤其是一种基于平行系统与微服务框架的智能工厂管控方法。
技术介绍
在工厂生产调度管控方面，主要研究生产调度和可靠性分析问题。国内外学者提出多代理系统、整子制造系统等模型，可实现分散控制。现有研究表明，传统的多代理系统对多目标算法的动态支持不足，调度策略的制定缺乏全局性，而整子制造系统虽然具备快速适应环境变化的能力，但是离实际应用还有一定的距离。基于微服务架构对各代理功能进行细粒度服务划分，能够促进制造过程去中心化，去总线化。机器学习和启发式算法可实现分布式资源优化配置。可靠性研究的三个主要方向是复杂系统可靠性、可靠性预测以及可靠性增长。针对制造系统可靠性，主要有故障树分析、事件树、petri网等分析方法，然而这些方法大都缺乏对复杂制造领域中多状态信息下可靠性分析的支持。
技术实现思路
本专利技术中提供了一种基于平行系统与微服务框架的智能工厂管控方法；旨在通过对制造环境进行精细化标准化建模，建立基于平行系统与微服务框架的智能工厂管控模型，提高算法组件库的可重用性和可扩展性，为解决生产过程中的自适应调度问题提供建模以及制定调度方案本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能工厂管控模型，其特征在于，所述管控模型从下到上依次包括代理层、微服务层、业务管理层；所述代理层为面向生产任务所利用制造资源的多代理模型，其包括生产任务所使用物料的物料代理，生产线上所利用操作机器的机器代理，以及完成生产任务中物流活动的运输代理；其存储各种代理信息，并在微服务层的控制策略下完成生产任务；所述微服务层为根据本体论构建本地知识库和算法库中微服务的匹配规则，接受业务管理下发的定制化服务，并将其确立为包含分布式处理的微服务模型、属性模型的生产任务，并将生产任务传递给业务管理，并接受业务管理下发的生产任务控制策略；微服务模型是完成生产任务中相应工序或功能的一个基本单元微服务，属...

【技术特征摘要】
1.一种智能工厂管控模型，其特征在于，所述管控模型从下到上依次包括代理层、微服务层、业务管理层；所述代理层为面向生产任务所利用制造资源的多代理模型，其包括生产任务所使用物料的物料代理，生产线上所利用操作机器的机器代理，以及完成生产任务中物流活动的运输代理；其存储各种代理信息，并在微服务层的控制策略下完成生产任务；所述微服务层为根据本体论构建本地知识库和算法库中微服务的匹配规则，接受业务管理下发的定制化服务，并将其确立为包含分布式处理的微服务模型、属性模型的生产任务，并将生产任务传递给业务管理，并接受业务管理下发的生产任务控制策略；微服务模型是完成生产任务中相应工序或功能的一个基本单元微服务，属性模型是生产任务和定制化服务要求对生产过程的约束条件；生产任务可以通过多个微服务在时间与空间上的编排实现，同一个微服务可以由代理层中不同代理协作的代理路径完成；本地知识库用于代理层与微服务层历史数据以及生产任务控制策略的存储，以通过代理层和微服务层的状态更新完成自学习；所述业务管理层为基于平行系统的业务管理模型，其接受用户的定制化服务，并将其下发给微服务层进行生产任务的制定，并依据生产任务对代理层进行生产任务模拟；完成生产任务可靠性评估得出生产任务控制策略，并将生产任务控制策略反馈至微服务层的本地知识库。2.根据权利要求1所述的一种智能工厂管控模型，其特征在于，所述物料代理包括原材料、粗加工产品，物料代理信息包括物料的种类、数量、存储...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨婕，王伟强，马锴，李志学，王宇泽，
申请(专利权)人：燕山大学，
类型：发明
国别省市：河北,13