【建模】智能制造系統(tǒng)集成建模!專業(yè)!
前幾篇小文介紹了幾個獨立的單元技術系統(tǒng),實際在數字化企業(yè)或組織的建設過程中,最終要實現(xiàn)全局信息的集成、篩選、清洗、分析、應用。系統(tǒng)集成前提要進行集成建模。
智能工廠模型
智能集成制造系統(tǒng)在系統(tǒng)層面上解決的是一個綜合性問題,先進的單元生產技術(MES、WMS、T-MES、TMS等)雖然有助于解決局部技術瓶頸,但不一定能解決系統(tǒng)問題,例如實現(xiàn)企業(yè)層面的價值鏈優(yōu)化、跨企業(yè)的社會生產資源最優(yōu)分配、供應鏈的優(yōu)化運營等。
在集成制造系統(tǒng)的發(fā)展過程中,按照集成制造系統(tǒng)建模方法論提出多視圖、多方位體系結構的觀念,在一些特定方面有一些比較公認的成熟的建模方法,例如:IDEF0建立功能模型、IDEF1X建立數據模型、IDEF3建立過程模型、GARI方法建立決策模型等。集成建模方法正是研究這些方法及模型之間的關系,以便在其間建立有效的鏈接和相互映射。
隨著移動終端、新互聯(lián)網、傳感網絡、感知設備的快速發(fā)展,針對智能集成制造系統(tǒng)中的人、機、物、環(huán)境存在連續(xù)、離散、定性/定量決策、優(yōu)化等復雜機理、復雜組成、復雜交互關系和復雜行為,智能集成制造系統(tǒng)在系統(tǒng)建模時也提出了一些新的方法,特別是基于大數據、深度學習等方法進行系統(tǒng)認知和預測等建模理論和方法。
智能工廠集成模型
下面對幾個主要的建模理論和方法,以及使用的場景做簡要介紹,與君共勉!
NO.1
定性定量混合系統(tǒng)建模方法
定性定量混合系統(tǒng)建模方法包括定性定量統(tǒng)一建模方法,即研究包括系統(tǒng)頂層描述和面向子領域描述的建模理論和方法;
定性定量交互接口建模,即研究將定量定性交互數據轉化為定性模型與定量模型要求的結構和格式;
定量定性時間推進機制,即研究定量定性模型的時間協(xié)調推進機制。
NO.2
基于元模型框架的建模方法
基于元模型框架的建模方法即研究通過元模型的頂層抽象性,將多學科、異構、涌現(xiàn)的復雜系統(tǒng)進行一體化仿真建模的方法。主要包括基于元模型的多學科統(tǒng)一建模方法,即研究復雜系統(tǒng)中連續(xù)、離散、定性/定量等多學科模型的統(tǒng)一建模方法;
基于元模型框架建模的復雜自適應系統(tǒng)建模方法,即研究復雜自適應系統(tǒng)中各類型系統(tǒng)組成部分間感知、決策、交互的一體化仿真建模方法。
NO.3
變結構系統(tǒng)建模方法
變結構系統(tǒng)建模方法研究變結構仿真系統(tǒng)模型內容組成、端口及鏈接可動改變,支持系統(tǒng)結構動態(tài)變化的全面建模。
NO.4
基于大數據大數據智能的建模方法
基于大數據智能的建模方法是利用海量監(jiān)測與應用數據實現(xiàn)對不明確機理的智能系統(tǒng)進行有效建模,同時基于深度學習、模擬人腦進行學習進化的神經網絡為面向新型人工智能系統(tǒng)的建模的發(fā)展與應用提供強有力的支持。
NO.5
基于大數據和知識混合驅動的建模方法
基于解析方式進行機理知識建模,結合制造過程中產生的海量應用數據進行大數據建模,實現(xiàn)混合建模方法,將“關聯(lián)關系”和“因果關系”深度融合,從根本上提高制造系統(tǒng)建模的能力,有效實現(xiàn)制造系統(tǒng)的優(yōu)化。
以上簡要學習了5種主要的智能制造系統(tǒng)集成模型,企業(yè)或者個人都應具備產品思維、用戶思維,同時要想在瞬息萬變的商場中獲得成績,具備前兩者顯然是不夠的,此時系統(tǒng)思維就顯得十分重要,如何把復雜的、混亂的、不確定的要素與作用力(正、反)、以及場景之間的關系分析清楚,建模是十分有效的工具。篇幅有限,(下一篇我們將一起討論如何建模?模型選擇?幾個步驟?輸出結果?注意要素?)暫且把智能制造系統(tǒng)集成模型描述如下圖,用一張圖來結束我們今天的學習,感謝!
智能制造集成系統(tǒng)模型
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