隨著全球市場競爭的日益激烈，制造行業(yè)在提高產(chǎn)品質(zhì)量、增加生產(chǎn)效益、降低生產(chǎn)成本和減少資源消耗等范疇面對著更為嚴(yán)苛的要求。制造企業(yè)借力于制造技術(shù)的不斷革新，通過引入物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、3D打印和云計(jì)算等新興技術(shù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的透明化、智能化和全局優(yōu)化，來應(yīng)對以上挑戰(zhàn)，由此引發(fā)了新一輪產(chǎn)業(yè)革命，即以全球化、信息化、智能化、智慧化和綠色化為發(fā)展方向的智慧制造浪潮，并得到了世界主要制造國家的高度重視。

　　歐美發(fā)達(dá)國家在金融危機(jī)年代發(fā)現(xiàn)了虛擬經(jīng)濟(jì)的脆弱性之后，重新認(rèn)識(shí)到制造業(yè)的重要地位，在新一輪產(chǎn)業(yè)革命中相繼提出各自的發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃，以進(jìn)一步鞏固其在全球制造業(yè)的支配地位，其中智慧工廠作為產(chǎn)業(yè)革命的核心，得到了空前重視與廣泛研究。德國在積極參與以未來的工廠為主題的尤里卡項(xiàng)目、智能制造IMS2020計(jì)劃的基礎(chǔ)上，根據(jù)德國制造業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，提出工業(yè)4.0計(jì)劃。計(jì)劃針對智慧工廠主題，將重點(diǎn)研究智能化生產(chǎn)系統(tǒng)和過程，以及網(wǎng)絡(luò)化分布式生產(chǎn)設(shè)施的實(shí)現(xiàn)，期望通過制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型保證德國制造業(yè)的未來。從德國安貝格西門子智能工廠實(shí)現(xiàn)的互聯(lián)網(wǎng)制造、產(chǎn)品可靠性追溯與德國博世洪堡工廠的無線射頻識(shí)別（RFID）追溯系統(tǒng)可知，德國在新一輪產(chǎn)業(yè)革命中的智慧工廠研究已初見成效。美國政府在2009年至2012年期間陸續(xù)提出《重振美國制造業(yè)政策框架》、《先進(jìn)制造伙伴計(jì)劃》與《先進(jìn)制造業(yè)國家戰(zhàn)略計(jì)劃》等一系列制造業(yè)振興計(jì)劃，以保持其制造業(yè)的全球競爭優(yōu)勢。通用電氣、AT&T、思科、IBM和英特爾（Intel）針對互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在制造業(yè)應(yīng)用中的不斷深入，于2014年年初宣布成立工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟，旨在打破技術(shù)壁壘，促進(jìn)物理世界和數(shù)字世界的融合，釋放所有制造領(lǐng)域的商業(yè)價(jià)值。通用電氣在印度投資成立的炫工廠，利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對來自航空發(fā)動(dòng)機(jī)、渦輪發(fā)動(dòng)機(jī)的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行采集存儲(chǔ)，在此基礎(chǔ)上通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析與處理，實(shí)現(xiàn)設(shè)備維護(hù)維修、生產(chǎn)效率提升等全局優(yōu)化，以提高工廠的智慧化水平。

　　在中國，隨著要素成本的持續(xù)上升和傳統(tǒng)比較優(yōu)勢的不斷弱化，過去依靠發(fā)達(dá)國家拉動(dòng)作為增長引擎的局面正在發(fā)生變化，從低附加值、勞動(dòng)密集型模式向追求高附加值、高技術(shù)含量模式的轉(zhuǎn)變，是中國制造業(yè)面臨的巨大挑戰(zhàn)。針對以上挑戰(zhàn)，政府提出中國制造2025規(guī)劃，以信息化與工業(yè)化深度融合為主線重點(diǎn)促進(jìn)以云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)為代表的新一代信息技術(shù)與現(xiàn)代制造業(yè)、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)等的融合創(chuàng)新，從而提升中國制造的水平。在學(xué)術(shù)研究上，李伯虎等闡述了云計(jì)算服務(wù)模式、云安全、高性能計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等理念和新技術(shù)對制造的變革性影響，在此基礎(chǔ)上提出一種面向服務(wù)的工廠網(wǎng)絡(luò)化制造新模式云制造；吉旭等具體針對高分子行業(yè)工廠，提出基于云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)的高分子行業(yè)云制造架構(gòu)，討論了云制造支撐平臺(tái)中的關(guān)鍵技術(shù)；黃琛等針對知識(shí)在信息化制造企業(yè)中的重要性，提出基于知識(shí)的企業(yè)計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)（CIMS）框架，以提高企業(yè)的智慧水平；張映峰等針對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對制造工廠帶來的改變，提出一種物物互聯(lián)，感知制造環(huán)境下的制造執(zhí)行系統(tǒng)基于物聯(lián)技術(shù)的制造執(zhí)行系統(tǒng)；姚錫凡等對制造物聯(lián)的定義進(jìn)行探討，分析了制造物聯(lián)與智能制造和云制造的關(guān)系，展望了制造物聯(lián)未來真正實(shí)現(xiàn)智慧工廠的發(fā)展前景。以上學(xué)者從各自的角度出發(fā)，對物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新興技術(shù)沖擊下如何提高制造業(yè)水平進(jìn)行了探討，但是這些研究存在明顯的局限性。例如，云制造更側(cè)重于利用服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)為工廠間的相互溝通、協(xié)同制造提供平臺(tái)支撐，制造物聯(lián)更側(cè)重于在工廠內(nèi)部利用物聯(lián)網(wǎng)提高制造過程的智能化。作為新一輪產(chǎn)業(yè)革命的最終成果，智慧工廠應(yīng)當(dāng)是比現(xiàn)有智能制造、云制造和制造物聯(lián)等更為寬廣的概念。不同于智能工廠中智能設(shè)備加上傳統(tǒng)制造執(zhí)行系統(tǒng)的本質(zhì)，智慧工廠的本質(zhì)應(yīng)該是對工廠自身運(yùn)行狀況有著規(guī)律性了解，并自發(fā)形成新的生產(chǎn)運(yùn)行模式的智慧存在。具體來說，智慧工廠需要在制造物聯(lián)的基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)工廠運(yùn)行規(guī)律，利用規(guī)律實(shí)現(xiàn)智能化決策，然后將智能化決策封裝為智能化服務(wù)，最后通過云端敏捷配置實(shí)現(xiàn)服務(wù)協(xié)同，以自主學(xué)習(xí)與自我適應(yīng)方式形成工廠新產(chǎn)物。然而由于智慧工廠的概念僅處于初步形成階段，行業(yè)對如何在新一輪產(chǎn)業(yè)革命中實(shí)現(xiàn)以上過程還存在迷茫，亟需對其進(jìn)行深入探討，以幫助制造業(yè)工廠準(zhǔn)確把握未來的發(fā)展方向。

本文將結(jié)合國內(nèi)外研究工作，深入探討智慧工廠的內(nèi)涵與特征，分析智慧工廠的技術(shù)體系及大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)，展望新一輪產(chǎn)業(yè)革命中智慧工廠的發(fā)展前景。

一、智慧工廠的內(nèi)涵與大數(shù)據(jù)技術(shù)

　　 2010年，Chand等在著名雜志《時(shí)代周刊》發(fā)文探討了制造業(yè)的未來發(fā)展，將其劃分為三個(gè)階段：

　?、俟S和企業(yè)范圍的互聯(lián)化，通過整合不同車間工廠和企業(yè)的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，以更好地協(xié)調(diào)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)，提高企業(yè)整體效率；

　?、谕ㄟ^計(jì)算機(jī)模擬和建模對數(shù)據(jù)加以處理，生成制造智能，以實(shí)現(xiàn)柔性制造、生產(chǎn)優(yōu)化和更快的產(chǎn)品定制；

　?、塾刹粩嘣鲩L的制造智能激發(fā)工藝和產(chǎn)品創(chuàng)新引起市場變革，改變現(xiàn)有商業(yè)模式和消費(fèi)者的購物行為。

　　本質(zhì)上，這三個(gè)階段是從數(shù)據(jù)的角度出發(fā)，通過自底向上的過程構(gòu)建未來智慧工廠的藍(lán)圖，并且描述了實(shí)現(xiàn)智慧工廠的三個(gè)主要需求特征，即透明化制造、智能化管控和智慧化協(xié)同。第一階段通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)工廠內(nèi)的物物互聯(lián)與數(shù)據(jù)共享，透明化制造過程；第二階段在第一階段的基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)處理與分析實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化、產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)控等制造執(zhí)行系統(tǒng)功能模塊的實(shí)施應(yīng)用，提升工廠智能化水平；第三階段引入服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)對工廠智能化功能做服務(wù)包裝，通過基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)交互在云制造平臺(tái)實(shí)現(xiàn)客戶參與的全球化工廠資源協(xié)同，形成以大規(guī)模個(gè)性化定制為特征的商業(yè)新模式。

　　具體來說，在智慧工廠運(yùn)作過程中，首先應(yīng)當(dāng)在傳統(tǒng)的車間局部小范圍智能制造基礎(chǔ)上，通過物聯(lián)網(wǎng)集成底層設(shè)備資源，實(shí)現(xiàn)制造系統(tǒng)的泛在感知、互通互聯(lián)和數(shù)據(jù)集成；其次利用生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析與性能優(yōu)化決策，實(shí)現(xiàn)工廠生產(chǎn)過程的實(shí)時(shí)監(jiān)控、生產(chǎn)調(diào)度、設(shè)備維護(hù)和質(zhì)量控制等工廠智能化服務(wù)；最后通過引入服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)，將工廠智能化服務(wù)資源虛擬化到云端，通過人際網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)互動(dòng)，根據(jù)客戶個(gè)性化需求，按需動(dòng)態(tài)構(gòu)建全球化工廠的協(xié)同智能制造過程。因此，智慧工廠的運(yùn)作方法是由制造物聯(lián)、制造執(zhí)行和制造協(xié)同三個(gè)重要內(nèi)涵層次化整合而成的體系化內(nèi)容，它不僅包括工廠生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)的采集與處理等制造信息化手段，也包括從數(shù)據(jù)分析中獲取工廠運(yùn)行規(guī)律并對工廠制造過程做出實(shí)時(shí)決策的智能化手段，同時(shí)還包括利用人際互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)形成定制化等商業(yè)新模式的協(xié)同組織手段。由此，如何行之有效地將制造信息化方法、智能決策方法與協(xié)同組織方法進(jìn)行合理整合，滿足透明化制造、智能化管控和智慧化協(xié)同三大需求特征，將對智慧工廠的成功實(shí)施與高效運(yùn)作產(chǎn)生極為關(guān)鍵的影響。

　　特別在傳統(tǒng)工廠的智慧化轉(zhuǎn)型過程中，由于在物物互聯(lián)階段廣泛采用了傳感器網(wǎng)絡(luò)、RFID設(shè)備，以及在服務(wù)互聯(lián)過程中普遍應(yīng)用了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，工廠數(shù)據(jù)在規(guī)模性（volume）、多樣性（variety）和高速性（velocity）上都明顯增加，因此智慧工廠數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出典型的大數(shù)據(jù)3V特性。并且由于數(shù)據(jù)采集的設(shè)備與手段多樣、工廠制造過程的動(dòng)態(tài)事件頻發(fā)、工廠運(yùn)行環(huán)境的交互開放，智慧工廠大數(shù)據(jù)還具備了高維度、多尺度、不確定和高噪聲等特性。從范圍上，智慧工廠大數(shù)據(jù)包括了從車間生產(chǎn)現(xiàn)場到工廠供應(yīng)鏈管理所有生成、交換和集成的數(shù)據(jù)，包含了所有與設(shè)計(jì)、制造和服務(wù)相關(guān)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和衍生附加信息。從作用上，智慧工廠大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了客戶需求、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、協(xié)同制造、售后服務(wù)等過程的全面描述，在此基礎(chǔ)上的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以支持生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化、產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)控、生產(chǎn)資源配置等實(shí)時(shí)決策優(yōu)化，提升工廠智能化水平，從而更好地服務(wù)于全球化工廠協(xié)同制造。

　　鑒于制造資源配置逐步呈現(xiàn)信息密集型趨勢，利用大數(shù)據(jù)融合、處理、存儲(chǔ)、分析等技術(shù)使智慧工廠大數(shù)據(jù)為制造資源實(shí)時(shí)感知、制造過程優(yōu)化控制、制造服務(wù)敏捷配置等環(huán)節(jié)提供決策支持，成為傳統(tǒng)制造過程實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化制造、信息化制造、知識(shí)化制造、智慧化制造逐步升級(jí)發(fā)展的關(guān)鍵基礎(chǔ)。因此大數(shù)據(jù)技術(shù)作為智慧工廠技術(shù)體系中的核心技術(shù)，將進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注與深入討論。

二、基于大數(shù)據(jù)的智慧制造技術(shù)體系架構(gòu)

　　根據(jù)對智慧工廠內(nèi)涵和大數(shù)據(jù)技術(shù)的探討可知：制造互聯(lián)通過各種工業(yè)化通訊手段提供數(shù)據(jù)采集基礎(chǔ)，其本質(zhì)是實(shí)現(xiàn)工廠資源的互聯(lián)化目標(biāo)；制造執(zhí)行基于廣泛互聯(lián)和透徹感知，通過大數(shù)據(jù)采集與分析發(fā)現(xiàn)工廠運(yùn)行規(guī)律，利用智能決策手段實(shí)現(xiàn)工廠性能優(yōu)化，其本質(zhì)是通過工廠內(nèi)部、車間層面的數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用服務(wù)實(shí)現(xiàn)智能化目標(biāo)；制造協(xié)同在智能基礎(chǔ)上引入互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，通過客戶行為分析、市場趨勢預(yù)測等手段，對分布式的工廠資源與服務(wù)進(jìn)行配置優(yōu)化，達(dá)到工廠組織結(jié)構(gòu)、運(yùn)行模式的自適應(yīng)變化，其本質(zhì)是通過多個(gè)智能化服務(wù)的合理優(yōu)化配置實(shí)現(xiàn)智慧化目標(biāo)。根據(jù)制造互聯(lián)中的工廠互聯(lián)化環(huán)節(jié)，與制造執(zhí)行中的數(shù)據(jù)采集、分析與應(yīng)用三個(gè)環(huán)節(jié)，以及制造協(xié)同中的服務(wù)配置環(huán)節(jié)，智慧工廠的技術(shù)架構(gòu)體系應(yīng)包括五個(gè)層次（如圖1），即物物互聯(lián)層、對象感知層、數(shù)據(jù)分析層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層和云端服務(wù)層，這些層次將逐步實(shí)現(xiàn)工廠制造過程的互聯(lián)化、數(shù)字化、信息化、智能化和智慧化這五化目標(biāo)。同時(shí)，體系中還包括大數(shù)據(jù)中心，負(fù)責(zé)完成智慧工廠大數(shù)據(jù)的處理、存儲(chǔ)、分析和應(yīng)用等環(huán)節(jié)，為各層次功能實(shí)現(xiàn)提供數(shù)據(jù)支撐。下面分別展開詳細(xì)介紹。

圖1 智慧工廠技術(shù)框架

　　1、物物互聯(lián)層

　　物物互聯(lián)層主要面向包括生產(chǎn)設(shè)備、計(jì)算機(jī)與操作人員在內(nèi)的物理制造資源，針對要采集的多源制造數(shù)據(jù)，通過配置各類傳感器、RFID標(biāo)簽和二維碼來采集制造數(shù)據(jù)，并利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、無線網(wǎng)絡(luò)、藍(lán)牙、紅外等，按照約定的協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)交換和通信。最終實(shí)現(xiàn)物理制造資源的互聯(lián)和互感，確保制造過程多源數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)、精確和可靠獲取。

　　2、對象感知層

　　智能感知層首先針對多種類型傳感器形成體系化管理，在實(shí)現(xiàn)異構(gòu)傳感器管理、傳感器數(shù)據(jù)格式化封裝、傳感器數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議等的基礎(chǔ)上，利用傳感器數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)傳輸，實(shí)現(xiàn)對物理制造資源相關(guān)數(shù)據(jù)的主動(dòng)感知和數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)獲取。同時(shí)針對Web端的用戶交互操作形成標(biāo)準(zhǔn)化定義，在對用戶界面進(jìn)行模塊化設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，利用Web中間件的用戶行為解析功能，實(shí)現(xiàn)對用戶事務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)感知獲取。

　　3、數(shù)據(jù)分析層

　　數(shù)據(jù)分析層是在獲得制造數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過提取轉(zhuǎn)換裝載（Extract-Transform-Load，ETL）過程將源自異構(gòu)傳感器和用戶界面上多源、分散的數(shù)據(jù)抽取集成為全局統(tǒng)一的數(shù)據(jù)形式，以構(gòu)建制造過程數(shù)據(jù)倉庫；并根據(jù)數(shù)據(jù)間屬性連接和主題相關(guān)性，構(gòu)建以數(shù)據(jù)為節(jié)點(diǎn)、數(shù)據(jù)相關(guān)性為邊的數(shù)據(jù)關(guān)系復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；通過數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析手段，從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型中獲取數(shù)據(jù)間的耦合作用機(jī)理，構(gòu)建數(shù)據(jù)演化規(guī)律預(yù)測模型，從而實(shí)現(xiàn)對制造過程變化規(guī)律的準(zhǔn)確描述，并提供可用于制造業(yè)務(wù)應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)化信息。

　　4、業(yè)務(wù)應(yīng)用層

　　業(yè)務(wù)應(yīng)用層主要面向制造企業(yè)的不同優(yōu)化角度，在構(gòu)建面向具體主題的數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)分析過程獲取關(guān)聯(lián)信息描述的數(shù)據(jù)演化規(guī)律，并采用實(shí)時(shí)預(yù)警、反饋調(diào)控和仿真優(yōu)化等具體手段，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程監(jiān)控服務(wù)、生產(chǎn)任務(wù)調(diào)度服務(wù)、產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu)化服務(wù)、設(shè)備維護(hù)維修服務(wù)等各種制造服務(wù)業(yè)務(wù)，其本質(zhì)是對工廠運(yùn)行知識(shí)的應(yīng)用，以實(shí)現(xiàn)制造過程的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化，提升制造企業(yè)智能化水平。

　　5、云端服務(wù)層

　　云端服務(wù)層將制造資源等基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、業(yè)務(wù)應(yīng)用軟件與生產(chǎn)制造服務(wù)虛擬化封裝成云端服務(wù)，構(gòu)建面向制造的服務(wù)倉庫。同時(shí)基于服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)和云制造服務(wù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)對封裝制造資源及服務(wù)的集中管理和高度共享，根據(jù)客戶大規(guī)模定制產(chǎn)品全生命周期的個(gè)性化需求，通過制造資源的敏捷配置與制造服務(wù)的客戶定制，實(shí)現(xiàn)全球化互聯(lián)工廠的協(xié)同制造，為客戶提供可靠的個(gè)性化服務(wù)，形成智慧工廠下的協(xié)同制造新模式。

　　 6、大數(shù)據(jù)中心

　　大數(shù)據(jù)中心的相關(guān)數(shù)據(jù)包括制造資源基本配置數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、傳感器采集數(shù)據(jù)和用戶操作事務(wù)數(shù)據(jù)、全局統(tǒng)一格式數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則信息、業(yè)務(wù)應(yīng)用優(yōu)化知識(shí)和制造增值智能服務(wù)、制造服務(wù)封裝平臺(tái)和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同智慧集成等不同體現(xiàn)形式。大數(shù)據(jù)中心不但需要針對這些數(shù)據(jù)存在的高噪聲、多樣性、多尺度的特點(diǎn)采用合適的數(shù)據(jù)清洗方法與數(shù)據(jù)集成方法提高數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)可用性，還需要針對數(shù)據(jù)存在的規(guī)模性和高速性采用高效并行的數(shù)據(jù)查詢、存儲(chǔ)與讀取算法以提高數(shù)據(jù)獲取與分析效率，針對智慧工廠多維度業(yè)務(wù)應(yīng)用情況下數(shù)據(jù)存在的高維度特性構(gòu)建面向主題的數(shù)據(jù)倉庫，以提高業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)的集聚程度；最后可以將智慧工廠大數(shù)據(jù)作為云制造平臺(tái)中重要的制造資源進(jìn)行虛擬化封裝與網(wǎng)絡(luò)化交易，以提高數(shù)據(jù)的全局共享程度?；诖髷?shù)據(jù)中心提供的數(shù)據(jù)支撐，大數(shù)據(jù)技術(shù)可根據(jù)智慧工廠技術(shù)體系不同層次的互聯(lián)化、數(shù)據(jù)化、信息化、智能化和智慧化目標(biāo)，提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)交易等諸多功能，使智慧工廠的技術(shù)體系實(shí)現(xiàn)與發(fā)揮智慧化效用。

三、智慧工廠核心技術(shù)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的制造過程動(dòng)態(tài)優(yōu)化技術(shù)

　　根據(jù)智慧工廠內(nèi)涵分析與相應(yīng)提出的技術(shù)架構(gòu)體系，智慧工廠技術(shù)主要包括基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的制造資源互聯(lián)技術(shù)、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的制造過程動(dòng)態(tài)優(yōu)化技術(shù)與制造云服務(wù)敏捷配置技術(shù)。其中，在物物互聯(lián)層，基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的制造資源互聯(lián)技術(shù)通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為各種不同制造資源的端到端互聯(lián)提供技術(shù)支撐，其本質(zhì)是通過物理制造資源的互聯(lián)通信，確保制造過程多源數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)、精確和可靠獲取，提供工廠透明化的基礎(chǔ)。在云端服務(wù)層，制造云服務(wù)敏捷配置技術(shù)通過服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)將工廠資源與工廠服務(wù)進(jìn)行虛擬化封裝并接入到云制造公共服務(wù)平臺(tái)，為各類客戶的個(gè)性化大規(guī)模定制提供相應(yīng)的敏捷配置，形成全球化工廠的網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造，其本質(zhì)是通過客戶需求驅(qū)動(dòng)的工廠服務(wù)敏捷配置形成協(xié)同制造新模式。這兩項(xiàng)技術(shù)作為智慧工廠的基礎(chǔ)技術(shù)，在制造物聯(lián)、云制造等相關(guān)文獻(xiàn)中已經(jīng)形成較為詳細(xì)與完整的技術(shù)體系，因此不做展開介紹。

　　而智慧工廠技術(shù)體系中的對象感知層、數(shù)據(jù)分析層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層三個(gè)層次，向下基于制造互聯(lián)完成制造系統(tǒng)的全面感知，根據(jù)制造實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)完成質(zhì)量監(jiān)控優(yōu)化、生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化、產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)等不同業(yè)務(wù)需求，向上完成工廠服務(wù)的虛擬化封裝，為客戶提供定制化增值服務(wù)。這些層次所扮演的角色與傳統(tǒng)制造執(zhí)行系統(tǒng)有一定重復(fù)，但是它們的目標(biāo)責(zé)任獲得了進(jìn)一步擴(kuò)展，其本質(zhì)是在工廠數(shù)字化的基礎(chǔ)上通過知識(shí)發(fā)現(xiàn)與智能決策實(shí)現(xiàn)智能制造服務(wù)，是智慧工廠技術(shù)體系的核心。并且，以上智能制造執(zhí)行層是直面智慧工廠大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)、需要借助大數(shù)據(jù)技術(shù)提高工廠智能化服務(wù)水平的主要環(huán)節(jié)，它們基于大量實(shí)時(shí)的設(shè)備監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、物料庫存數(shù)據(jù)等生產(chǎn)數(shù)據(jù)，以及源源不斷的客戶定制化交互數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)處理、分析與決策技術(shù)來滿足不同維度的工廠智能化服務(wù)應(yīng)用需求。由此可知，針對對象感知層、數(shù)據(jù)分析層與業(yè)務(wù)應(yīng)用層的大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的制造過程動(dòng)態(tài)優(yōu)化技術(shù)，是智慧工廠的核心技術(shù)。

　　大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的制造過程動(dòng)態(tài)優(yōu)化技術(shù)需要在制造資源全面互聯(lián)獲取制造過程數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過智慧工廠大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)面向智慧工廠不同維度性能決策優(yōu)化的應(yīng)用。由于海量多維制造數(shù)據(jù)對智慧工廠制造過程進(jìn)行了全面細(xì)致地描述，智慧工廠的動(dòng)態(tài)優(yōu)化技術(shù)可以直接從數(shù)據(jù)中尋找隱藏其中的關(guān)系和聯(lián)系，通過數(shù)據(jù)分析深層次地認(rèn)識(shí)和挖掘工廠運(yùn)行規(guī)律知識(shí)，以此為依據(jù)針對產(chǎn)品設(shè)計(jì)、質(zhì)量分析等不同業(yè)務(wù)應(yīng)用形成具體決策體系。其中的關(guān)鍵是在多種來源數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)智慧工廠大數(shù)據(jù)分析方法，具體包括多源異構(gòu)工廠制造數(shù)據(jù)的統(tǒng)一描述、面向主題數(shù)據(jù)倉庫的快速構(gòu)建、數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)關(guān)系的高效分析與數(shù)據(jù)相關(guān)性的準(zhǔn)確描述，從而為具體的業(yè)務(wù)應(yīng)用決策提供支持。由此提出的大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的制造過程動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法體系如圖2所示。

　圖2 大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的制造過程動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法體系

　　1、多源數(shù)據(jù)采集方法

　　數(shù)據(jù)采集實(shí)現(xiàn)對制造過程的全面描述，是大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的制造過程動(dòng)態(tài)優(yōu)化技術(shù)的基礎(chǔ)。在智慧工廠中，具體的數(shù)據(jù)采集對象和方法主要包括面向產(chǎn)品全生命周期管理（PLM）、CAD等多種信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫連接技術(shù)，基于傳感器、可編程邏輯控制器（PLC）與圖像采集設(shè)備的上位機(jī)通訊技術(shù)，面向其他形式數(shù)據(jù)（圖片、PDF等）的路徑化標(biāo)簽技術(shù)等。并且，由于不同業(yè)務(wù)應(yīng)用所需的數(shù)據(jù)來源不盡相同，需要形成面向具體業(yè)務(wù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)采集方案與數(shù)據(jù)采集內(nèi)容。

　　2、大數(shù)據(jù)集成方法

　　智慧工廠運(yùn)行過程中，從傳感器網(wǎng)絡(luò)、PLM與CAD等系統(tǒng)的網(wǎng)頁服務(wù)端、RFID閱讀器和設(shè)計(jì)文檔庫等不同數(shù)據(jù)源實(shí)時(shí)獲取包括數(shù)值、統(tǒng)計(jì)模型和圖像等多種形式，以及具有溫度、百分比和PH值等多種量綱的各類異構(gòu)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)因其海量、高維、多源異構(gòu)、多尺度和高噪聲等特性而難以直接用于制造過程動(dòng)態(tài)優(yōu)化，需要針對以上數(shù)據(jù)特點(diǎn)，在數(shù)據(jù)清洗的基礎(chǔ)上，通過元數(shù)據(jù)模型管理實(shí)現(xiàn)企業(yè)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一集成與高度共享，為智慧工廠制造過程動(dòng)態(tài)優(yōu)化提供可靠、可復(fù)用的數(shù)據(jù)資源。

　　3、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法

　　 產(chǎn)品、工藝、裝備、系統(tǒng)運(yùn)行等不同主題的制造數(shù)據(jù)相互影響，使智慧工廠呈現(xiàn)復(fù)雜的運(yùn)行特性。首先需要根據(jù)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化等特點(diǎn)將智慧工廠大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)在文件系統(tǒng)、New SQL數(shù)據(jù)庫和NO SQL數(shù)據(jù)庫等多種數(shù)據(jù)倉庫中，并通過增量式索引、基于字典的分類視圖等手段實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速查詢與索引，構(gòu)建面向主題的數(shù)據(jù)倉庫。

　　4、相關(guān)性分析方法

　　在面向主題數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上，需進(jìn)一步通過面向大數(shù)據(jù)的行為分析、語義分析、統(tǒng)計(jì)分析和分布式并行計(jì)算引擎，實(shí)現(xiàn)對工藝參數(shù)、裝備狀態(tài)參數(shù)等制造數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，并利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等理論描述制造數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，以分析制造數(shù)據(jù)間的耦合機(jī)理，獲取智慧工廠演化規(guī)律知識(shí)。

　　5、相關(guān)性描述方法

　　利用各種數(shù)學(xué)模型對智慧工廠演化規(guī)律知識(shí)進(jìn)行進(jìn)一步提煉與集中表述，具體包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等多種方法，這些模型實(shí)現(xiàn)智慧工廠演化規(guī)律知識(shí)的數(shù)學(xué)化表述，可以根據(jù)工廠制造數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)在線預(yù)測工廠性能。

　　 6、工廠性能優(yōu)化方法

　　在構(gòu)建面向產(chǎn)品質(zhì)量、運(yùn)行效率、設(shè)備可用性等不同性能指標(biāo)的實(shí)時(shí)預(yù)測模型的基礎(chǔ)上，對預(yù)測模型中涉及的可控參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)，具體包括基于性能優(yōu)化目標(biāo)值與實(shí)際值誤差的負(fù)反饋機(jī)制、預(yù)測模型輸入變量的協(xié)同優(yōu)化機(jī)制等多種方法，最終實(shí)現(xiàn)工廠性能的持續(xù)優(yōu)化。

　　四、結(jié)束語

　　隨著以計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)為代表的信息技術(shù)在行業(yè)應(yīng)用的不斷深入，制造業(yè)正在經(jīng)歷以信息化與自動(dòng)化深度融合為標(biāo)志的新一代產(chǎn)業(yè)革命，逐步形成具備全球化、信息化、透明化和智能化等特點(diǎn)的智慧化新工廠。本文在對智慧工廠制造互聯(lián)＋智能制造執(zhí)行＋制造協(xié)同內(nèi)涵和大數(shù)據(jù)特點(diǎn)深入探討和分析的基礎(chǔ)上，提出包括物物互聯(lián)、對象感知、數(shù)據(jù)分析、業(yè)務(wù)應(yīng)用和云端服務(wù)的智慧工廠技術(shù)體系層次化架構(gòu)，討論了大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的制造過程動(dòng)態(tài)優(yōu)化技術(shù)方法體系。本文所提的基于大數(shù)據(jù)的智慧工廠技術(shù)體系，對物聯(lián)網(wǎng)、服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)、用戶交互網(wǎng)和企業(yè)知識(shí)網(wǎng)等技術(shù)在工廠層級(jí)的集成具有重要借鑒價(jià)值，為傳統(tǒng)制造工廠從數(shù)字化、信息化、智能化到智慧化發(fā)展奠定了研究基礎(chǔ)。下一步將以晶圓制造車間、汽車裝配車間為具體應(yīng)用場景，通過實(shí)施大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的制造過程動(dòng)態(tài)優(yōu)化技術(shù)，提升質(zhì)量、成本和服務(wù)等多個(gè)方面的工廠性能。