智能制造導論教學指導第二章智能制造系統本章目標了解智能制造系統的架構和各層構成。掌握產品全生命周期管理系統的概念、特征、功能。了解三維可視化管理的概念、作用和優勢。了解虛擬仿真技術的概念和特性。熟悉智能制造系統需要管理的數據類型。熟悉智能生產執行系統的流程與優勢。掌握信息物理系統的定義、特征、結構體系。目錄結構第2章智能制造系統智能制造系統架構產品全生命周期管理系統三維可視化管理虛擬仿真技術數據管理生產執行系統生產執行系統概述生產執行系統應用端到端工程高度集成化實時分析2.3.3數據運營物理信息系統（CPS）定義結構體系特征機遇與挑戰CPS與智能制造西門子的智能制造系統制造中的自動化制造中的仿真與數據管理制造中的生產執行系統制造中的物流系統第二章智能制造系統從系統的功能角度，智能制造系統可以看作若干復雜相關子系統的一個整體集成，包括產品全生命周期管理系統、生產執行系統MES（也被稱作制造執行系統）、過程控制系統、管理信息系統ERP以及將各子系統無縫銜接起來的信息物理系統CPS等。本章將分別講解這幾個系統的內容。2.1智能制造系統架構智能制造系統的整體架構可分為五層。上文所說的幾種子系統，貫穿在這五層中，幫助企業實現各個層次的最優管理。2.1智能制造系統架構生產基礎自動化系統層主要包括生產現場設備及其控制系統。其中生產現場設備主要包括傳感器、智能儀表、可編程邏輯控制器PLC、機器人、機床、檢測設備、物流設備等。控制系統主要包括適用于流程制造的過程控制系統、適用于離散制造的單元控制系統和適用于運動控制的數據采集與監控系統。生產執行系統層包括不同的子系統功能模塊（計算機軟件模塊），典型的子系統有制造數據管理系統、計劃排程管理系統、生產調度管理系統、庫存管理系統、質量管理系統、人力資源管理系統、設備管理系統、工具工裝管理系統、采購管理系統、成本管理系統、項目看板管理系統、生產過程控制系統、底層數據集成分析系統、上層數據集成分解系統等。產品全生命周期管理系統層主要分為研發設計、生產和服務三個環節。研發設計環節主要包括產品設計、工藝仿真和生產仿真，應用仿真模擬現場形成效果反饋，促使產品改進設計，在研發設計環節產生的數字化產品原型是生產環節的輸入要素之一；生產環節涵蓋了上述生產基礎自動化系統層與生產執行系統層的內容；服務環節主要通過網絡進行實時監測、遠程診斷和遠程維護，并對監測數據進行大數據分析，形成和服務有關的決策、指導、診斷和維護工作。2.1智能制造系統架構企業管控與支撐系統層包括不同的子系統功能模塊，典型的子系統有戰略管理、投資管理、財務管理、人力資源管理、資產管理、物資管理、銷售管理、健康安全與環保管理等。企業計算與數據中心層包括網絡、數據中心設備、數據存儲和管理系統、應用軟件等，提供企業實現智能制造所需的計算資源、數據服務及具體的應用功能，并具備可視化的應用界面。企業為識別用戶需求而建設的各類平臺，包括面向用戶的電子商務平臺、產品研發設計平臺、生產執行系統運行平臺、服務平臺等都需要以該層為基礎，方能實現各類應用軟件的有序交互工作，從而實現全體子系統信息共享。2.2產品全生命周期管理系統產品全生命周期管理系統（Product

Life-cycle

Management，PLM）是智能制造系統的一個重要組成部分。它對產品從需求提出至被淘汰的整個過程進行嚴格的流程控制管理，是對產品生命周期中全部組織、管理行為的綜合與優化，它以不斷增加個體消費需求為導向，貫穿產品的設計、生產、發展、配送直到最后的回收環節，并包括所有相關服務。主要功能包括產品需求管理、產品論證管理、產品績效管理、產品關停并轉管理、產品360度分析視圖、流程引擎及工作臺，如圖2-2所示。產品全生命周期管理系統的核心是數據，以及對數據進行可視化展示和建模仿真的技術。2.2產品全生命周期管理系統產品全生命周期管理的各項功能具體作用如下：

1）產品需求管理設計前期，做好對客戶需求的存檔歸類分析，使產品設計更為合理。

2）產品論證管理上線測試產品設計，對于測試不通過的整改再設計，再行測試通過后方可運營。同時按照規范，就資費方案的各個環節與各種變形進行多重疊加綜合測試，及時反饋資費設計與實際結果的對比情況，發現設計問題，從而提高設計的準確性，降低市場風險，在整個過程中保證產品的資費準確。產品績效分析在運營后對產品進行跟蹤，實時了解產品狀態，預測產品趨勢，定位產品所處生命階段。對于無效益產品可及時關停或合并，提高企業效益。產品關停并轉即產品下線，可以視為該產品的生命結束，但任何一個實例產品的生產運營數據都有其參考價值，可歸檔為以后的產品設計提供參考。產品檔案庫保存所有已生產產品數據的檔案，為后期其他產品的設計上線提供參考。

6）

360度視圖產品資費分析的一種，可以給用戶提供最好的產品及資費解決方案，同時精準提供最合理的產品推薦，從而提高用戶滿意度。7）流程引擎及工作臺整個流程的開關系統，以上流程均需流程引擎來控制。2.2.1三維可視化管理三維可視化技術是指利用創建圖形、圖像或動畫，實現信息的直觀交流與溝通的

技術和方法。它能夠以三維立體化的人機交互界面呈現工廠生產組織，并可隨意

按照人的意愿，改變其方向、位置、大小等，將整個工廠從里到外全部展示給操

作人員（如圖2-3所示）。三維可視化既是一種解釋工具，也是一種成果表達工具，它能夠基于數據體的透明屬性，采用“走進去”的方式快速完成分析2.2.1三維可視化管理利用可視化管理平臺，可以將企業資產的三維模型以及信息屬性有機地結合起來，通過基于網絡的信息處理技術，實現資產運行監視、操作與控制、綜合信息分析與智能告警、運行管理和輔助應用等功能整合一體的監控管理，大幅提高企業的資產運營能力。具體來說可以實現以下功能：可視化企業資產布局全景三維可視化動態設備管理平臺可以對企業智能工廠地形地貌、建筑、車間結構、設施設備等進行三維建模，直觀、真實、精確地展示各種設施、設備形狀及生產工藝的組織關系，設施、設備的分布和拓撲情況。使用戶在電腦上就可以瀏覽整個企業現場，如同身臨其境。同時，系統將裝置模型與實時報告、檔案信息等基礎數據綁定在一起，實現設備在三維場景中的快速定位與基礎信息查詢。可視化的安裝管理三維可視化動態設備管理平臺可以對在建工程、設備安裝等進行三維建模，并把三維場景與計劃及實際進度時間相結合，用不同顏色表現每一階段的安裝建設過程。2.2.1三維可視化管理可視化設備臺賬管理三維可視化動態設備管理平臺可以建立設備臺賬及資產數據庫，并和三維設備綁定，實現設備臺賬的可視化及模型和屬性數據的互查、雙向檢索定位，從而實現三維可視化的資產管理，使用戶能夠快速找到相應的設備，以及查看設備對應的現場位置、所處環境、關聯設備、設備參數等真實情況。可視化智能維護管理三維可視化動態設備管理平臺可以對企業重點設備或生產設施進行在線信息采集、報警、控制等管理。還可以動態地收集和管理相應的數據，保證及時發現設施缺陷或安全隱患。由此可見，三維可視化技術可以為產品的整個生命周期提供全程的三維可視化管理服務。三維可視化管理可以通過產品生產流程中產生的數據、信息和知識進行可視化集中式管理，為生產運行及設備管理提供一個可視化、高效率的信息溝通和協同合作的環境，并為全生命周期的管理提供基礎保障，使得新員工更加容易掌握該工作。2.2.1三維可視化管理三維可視化技術應用于項目全生命周期管理，擁有不可比擬的優勢：迅速快捷的信號傳遞；能夠將需要管理的對象及其位置一目了然的呈現出來；能夠很容易的得知問題所在；可以在遠處就能辨認是否存在異常；操作簡單、方便，可以形象、直觀的將潛在問題呈現出來；有助于維護作業環境的整潔，營造員工與客戶滿意的場所；客觀、公正、透明化，有助于統一認識。2.2.2虛擬仿真技術虛擬仿真技術又稱虛擬現實技術或模擬技術，是用虛擬系統模仿真實系統的技術。它是在多媒體技術、計算機仿真技術與網絡通信技術等信息技術迅猛發展的基礎上，將仿真技術與虛擬現實技術相結合的產物，是一種更高級的仿真技術。在產品設計時運用虛擬仿真技術，可以給生產者提供三維模型，還可以在虛擬工廠中對自動化設計進行分析和優化。這樣不僅節約原材料和資源，還能節省大量時間成本。不管什么樣的原型機都可通過虛擬方式進行優化，而無需再實際制造一個，如圖所示。2.2.2虛擬仿真技術虛擬仿真技術具有以下四個基本特性：1）沉浸性（Immersion）虛擬仿真系統中，使用者可獲得視覺、聽覺、嗅覺、觸覺、運動感覺等多種知覺，從而獲得身臨其境的感受。未來的虛擬仿真系統將具備提供人類所有感知信息的功能。交互性（Interaction）虛擬仿真系統中，環境可以作用于人，人也可以對環境進行控制，且人是以近乎自然的行為（自身的語言、肢體的動作等）進行控制的。虛擬環境還能夠對人的操作予以實時的反應，例如當飛行員按動導彈發射按鈕時，會看見虛擬的導彈發射出去并跟蹤虛擬的目標，當導彈碰到目標時會發生爆炸，還能夠看到爆炸的碎片和火光。虛幻性（Imagination）即系統中的環境是虛幻的，是由人利用計算機等工具模擬出來的。既可以模擬客觀世界中以前存在過的、或是現在真實存在的環境，也可模擬出客觀世界中當前沒有但將來可能出現的環境，還可模擬客觀世界中不會存在的、僅僅屬于人們幻想的環境。2.2.2虛擬仿真技術4）逼真性（Reality）虛擬仿真系統的逼真性表現在兩個方面：首先，虛擬環境給人的各種感覺與所模擬的客觀世界非常相像，一切感覺都很逼真，如同在真實世界一樣；其次，當人以自然的行為作用于虛擬環境時，環境做出的反應也符合客觀世界的有關規律。如當給虛幻物體一個作用力，該物體的運動就會符合力學定律，會沿著力的方向產生相應的加速度；當它遇到障礙物時，會被阻擋。虛擬仿真技術在工業中的應用很多，由于虛擬現實仿真平臺具有強大的物理實時計算功能，能夠真實模擬場景中各種力的特性，并提供了多種動力學交互手段，能支持多種高速運算的碰撞替代體。因此虛擬仿真系統可以將許多之前僅停留于想法的創意方案完美的呈現于眼前。2.2.3數據管理智能制造系統需要管理的數據如下：1）產品數據為實現產品全生命周期的管理，也為滿足個性化的產品需求，產品的各種數據會被記錄、傳輸、處理。首先，內嵌入產品的傳感器會獲得更多的實時產品數據，使得產品管理能夠貫穿產品的需求、設計、生產、營銷、售后乃至淘汰報廢的全部生命歷程；其次，企業和消費者的互動過程及交易行為也將產生大量數據，這些數據能幫助消費者參與到產品需求分析、產品設計以及柔性加工等創新活動中。2）運營數據傳感器的廣泛應用，使工業生產過程中的傳感、連接無所不在，因而產生大量數據，這些數據能夠幫助企業在研發、生產、運營、營銷和管理方式上開展創新。首先，產生于生產線、生產設備的數據可用于對設備本身的實時監控；其次，采集和分析采購、倉儲、銷售、配送等供應鏈環節上的數據，能夠為企業決策提供有效的指導，在大幅提升運營效率的同時降低運營成本；最后，實時分析銷售數據與供應鏈數據的變化，可以動態地調整優化生產節奏及庫存規模。2.2.3數據管理價值鏈數據工業大數據技術的快速發展和廣泛應用，使價值鏈上各環節的數據和信息得以被深入挖掘與分析，從而為企業管理者和參與者提供審視價值鏈的全新視角，讓企業有機會將價值鏈上的更多環節轉化為企業的戰略優勢。外部數據大數據分析技術在宏觀經濟分析與行業市場調研中的應用越來越廣泛，已成為企業提升管理決策以及市場應變能力的重要手段。少數領先的企業已著手為各個層級員工提供相應信息、技能和工具，引導員工更好，更及時的出有效決策。無論是產品數據、運營數據、價值鏈數據還是外部數據，如果只是將它們收集起來而不作任何分析，那么數據就失去了它的價值。對實時數據進行精準分析，是智能制造時代的生產體系區別于傳統工業生產體系的本質特征。在智能制造的時代，制造型企業的數據將呈現爆炸式增長，所有的生產裝備、感知設備、應用互聯終端，包括生產者本身都在源源不斷的產生數據，這些數據經過高效的實時分析，將滲透到企業運營、價值鏈乃至產品的整個生命周期，鑄就智能制造和制造業革命的基石。2.3生產執行系統美國生產執行系統協會（Manufacturing

Execution

System

Association,MESA）將生產執行系統定義為：能通過信息傳遞，對從訂單下達到產品完成的整個生產過程進行管理優化的系統。當工廠里有事件發生時，生

產執行系統能及時作出反應，作出報告并利用準確的實時數據對事件進行指導和處理，這種迅速響應狀態變化的能力，使得該系統可以減少生產過程中無附加值的活動，有效地指導工廠的生產運作，從而既提高了工廠的按時交貨能力，改善了物料的流通性能，又提高了生產的回報率。生產執行系統還可以通過雙向直接通信，為企業內部和整個產品供應鏈提供有關產品的關鍵任務信息。生產執行系統的主要特征有三：首先，生產執行系統是對整個車間制造過程的優化，而不是單獨解決某一生產瓶頸；其次，生產執行系統必須具備實時收集生產過程數據的功能，并作出相應的分析和處理；最后，生產執行系統需要與計劃層和控制層進行信息交互，通過企業的連續信息流來實現企業信息的集成。2.3.2生產執行系統應用生產執行系統是一套對生產現場進行綜合管理的集成系統，它用集成的思想替代原來的設備管理、質量管理、生產管理、分布式數控（Distributed

Numerical

Control,DNC）、數據采集軟件等車間需要使用的孤立軟件系統，在信息化系統中具有承上啟下的作用，是一個信息樞紐，強調信息的實時性。生產執行系統作為連接底層自動化控制系統和上層管理系統的紐帶，是構建智能工廠的核心。企業應用生產執行系統的前提是：必須清楚掌握產銷流程，提高生產過程的可控性，減少生產線人工干預，及時正確地搜集生產線數據，更加合理地安排生產計劃并掌控生產進度，從產品開發、設計、外包、生產到按時交付，整個制造流程中的每個階段都必須高度的自動化、智能化，并且實現各階段信息的高度集成化。2.3.2生產執行系統應用生產執行系統在企業中的運用分為5個層次：1）初始層及時反饋生產計劃完工情況，應用質量管理系統實時把控生產過程中的產品質量，清晰掌握生產任務的詳細進度，并對生產關鍵環節進行追溯管理。規范層對設備、人員、能源等進行自動化數據采集；對設備實時狀態進行管理，如出現停機等狀況立刻向系統反饋；初步優化生產計劃并指導生產，實

現對生產作業全過程的管理，并建立完善的生產追溯管理體系。精細層優化生產計劃，同時確立與其他資源的集成關系；實現對技術文件、物料、設備、工藝工裝、人員、能源等與生產任務單的集成化管理；建立生產現場多方預警管理機制與電子看板管理體系。2.3.2生產執行系統應用4）優化層實現設備與能力計劃的部分集成；能自動根據車間員工的資質、生產能力等因素安排生產任務；會對能源使用進行優化，降低能源成本。

5）智能層包括應用于自動化生產的各類設備，如數控機床、機器人、自動尋址裝置、存儲裝置、柔性自動裝夾具、檢具、交換裝置及更換裝置、接口等；以及應用自動化控制和管理技術，實現生產系統資源和設備動態調度的機制等。通過生產執行系統來實現企業信息的實時化管理，是提高企業管理水平的關鍵，而同時，制造單元中的信息集成也為智能生產線的建設提供了良好的基礎。2.3.3端到端工程所謂端到端工程（或模式），就是通過對圍繞產品整個生命周期的價值鏈上不同企業資源的整合，實現從產品設計、生產制造、物流配送、使用維護等在內的整個產品生命周期的管理和服務。通過集成參與產品價值鏈創造的各供應商、制造商、分銷商以及客戶信息流、物流和資金流，在為客戶提供更有價值的產品和服務的同時，也重構了產業鏈各環節的價值體系。在這樣的模式下，工廠在自身面對個性化、定制化的訂單和新產品快速涌入的同時，生產過程還要實現端對端的子系統配合。這就要求工廠必須非常柔性與靈活，同時又必須保證運營的高效率。2.3.3端到端工程現有的制造生產系統若要實現端對端模式生產，需先解決以下問題：1）協議標準化盡管數字化已經極大的提高了企業的生產力和產品質量，但制造業目前仍亟需實現各生產流程、現場總線及控制設備的協議標準化。生產系統中的機器、設備和系統的控制元件以及控制器本身之間，需要根據標準協議對生產級（車間級）和控制系統級（管理級）的溝通進行協調，實

時交換和共享生產現場的各種信息，優化整體制造流程，提升生產效率。2）模塊化設計在市場需求和產品生產的連接過程中，一個重要的問題是生產用戶所需產品要進行跨領域協作。市場需求決定了產品和流程的功能越發復雜，但產品的解決方案必須降低產品內部的復雜性。對一定范圍內的具備不同或相同功能、不同性能、不同規格的產品進行功能分析，劃分并設計出一系列功能模塊，通過選擇和組合模塊，構成顧客定制的不同產品，是一種實現小批量與高效率有效統一的標準化方法。2.3.3端到端工程建立數據模型在制造業的很多領域，建立模型是提高流程效率、增加流程質量和安全性的重要方法。但是，目前很多模型只支持特定的流程和工序，不適應跨領域開發或者整個流程鏈使用的需要。因此，生產執行系統建設的下一個重要任務，就是利用來自產品和生產系統生命周期的數據，為產品開發與生產建立聯合數據模型，允許端對端使用數據，并把多個現有模型有機的聯系起來，過程控制系統過程控制系統以生產現場高度集成的傳感器和嵌入式設備為基礎，將生產過程中各個環節產生的數據、生產設備的運行狀態和參數收集并上傳到企業數據中心，通過對這些數據的分析和建模，實現對產品從需求到生產再到銷售的整個生產制造流程進行監測和控制，優化制造工藝，提高生產效率。不僅如此，工廠、車間的設備傳感和控制層產生的生產大數據，還能支撐企業的決策管理，并反過來指導生產。2.3.4高度集成化過程控制系統中，生產線、生產設備都將配備傳感器，無處不在的傳感器、嵌入式終端系統、智能控制系統以及通信設施通過信息物理系統形成一個智能網絡，使人與人、人與機器、機器與機器以及服務與服務之間能夠互聯互通，從而實現橫向、縱向的高度集成，實現數據共享。橫向集成橫向集成是企業之間通過價值鏈和信息網絡所實現的一種資源整合，為實現不同

企業間的無縫合作實時提供產品和服務，推動企業間研產供銷、經營管理、生產

控制、業務與財務全流程的無縫銜接和綜合集成，進而實現產品開發、生產制造、經營管理等的信息共享和業務協同。橫向集成跳出單個企業的范疇，將集成擴展

到不同企業之間。橫向集成通過互聯網、物聯網、云計算、大數據、移動通信等技術手段，對分布式的智能生產資源進行了高度整合，并可以在網絡基礎上構建智能工廠或企業間的集成。縱向集成縱向集成是指在企業內部實現的所有生產、運營環節信息的無縫連接，包括企業內部信息流、資金流和物流的集成。縱向集成是所有生產智能化的基礎。具體來說，縱向集成可以看做是工廠內部傳感器、智能機器、工業機器人、智能車間與產品的有機整合，這些硬件及相應的模型、數據、通訊和算法等軟件構成了工廠內部的網絡化制造體系，以滿足個性化產品生產的需求。2.3.5實時分析實時分析就是在設備運行過程中，對實時測量信號處理的時間能夠滿足動態過程參數分辨需要的分析。實時分析技術的高低，反映了企業利用工業IT設施收集、傳輸和分析處理大數據的能力。通過實時分析技術，不僅工廠與機器設備可以隨時分享信息，相互連接的系統還可以獨立自我管理。要達到這一目標，工業制造系統必須對制造設備自身的和產品制造過程中產生的數據進行更深入的分析，這種分析的作用主要體現在兩個方面：1）生產設備和過程監控生產所產生的數據經過快速處理、傳遞，可以使生產過程中的某些因素（如產品故障、配件損耗等）被精確控制，實現對生產本身的實時監控。此外，設備生產過程中利用傳感器集中監控所有的生產流程，能夠及時發現能耗的異常變化和峰值情況，從而在生產過程中不斷實時優化能源消耗，降低生產能耗。2.3.5實時分析實現自組織生產通過對生產過程和設備的實時數據進行高速高效的分析和處理，工業機器與設備之間可以輕易地實現信息交換、運轉和互相操控，因此，被制造的產品可以與機器設備交流，機器可以自組織生產，智能工廠也能夠實現自行運轉。復雜系統研究制造業領域的數據，主要呈現大體量、多源性、連續采樣、價值密度低、動態性強等特點，對其進行分析，使得研究復雜系統的動態行為成為可能。不僅如此，通過對實時數據的分析，可以有效優化生產流程，進行生產計劃調度和生產線的質量控制，并提高企業的綜合生產指標。由此可見，整合全部生產線數據，可以對生產動態模型建設、多目標控制流程進行優化，對物料品質、能耗、設備異常和零件生命周期進程進行監控預警，賦予設備和系統“自我意識”，進而實現低成本、高效率的并行生產。2.3.6數據運營數據運營是指數據的所有者通過對數據的分析與挖掘，把隱藏在大量數據中的信息作為商品發布出去，供數據的消費者使用。在制造企業中，數據不僅來源于生產過程的各個環節，還分布于企業的各個部門。通過整合來自市場、研發、工程、生產部門的數據，可以創建產品全生命周期管理平臺，對工業產品的生產進行虛擬模型化，從而優化生產流程。在大數據時代，確保企業內的所有部門以相同的數據協同工作，能夠提升組織的運營效率，縮短產品的研發與上市時間。在企業業務方面，數據運營分為4個層次：2.3.6數據運營圖2-5數據分析金字塔2.3.6數據運營建立數據監控體系通過建立數據監控體系，可以掌握流程中發生了什么，到了什么程度，并可以清楚地知道其原因。由于數據是散的，而零碎的數據很難發揮出真正的價值，因此只有把數據放到一個有效的框架中，數據才能發揮它的整體價值。通過問題確定解決方案通過建立數據監控體系，可以找到問題。但數據只是表象，是用來發現或描述問題的，實際操作中解決問題更為重要。而想要真正解決問題，必須懂得數據，并通過數據了

解業務，進而確定方案解決問題。尋找商機利用數據可以幫助企業發現商機。以淘寶的中老年服裝細分市場模塊為例，淘寶中老

年服裝有大碼女裝市場，通過比較該市場的出貨量或用戶搜索關鍵詞與實際的成交數

據，能發現有許多需求沒有得到很好的滿足，反映出存在需求旺盛但供給不足的狀況。假如發現這樣的細分市場，并公布給行業小二與賣家，就能更好地了解并滿足消費者

的需求。建立數據化運營體系數據可以作為間接生產力，也可以作為直接生產力。間接生產力指的是數據工作者將數據價值通過運營傳遞給消費者；直接生產力也叫做數據變現，指的是數據工作者將數據價值直接透過前臺產品出售給費者。隨著大數據的應用越來越廣泛，企業管理層也越來越重視數據變現，大數據時代的到來造就了許多的機會，數據利用也將產生更多的價值。2.4信息物理系統（CPS）信息物理系統(Cyber

Physical

System,CPS)是物聯網的升級和發展，CPS中所有的網絡節點、計算、通信模塊和人自身都是系統中的一份子。如圖2-6所示，智能制造系統中的各子系統正是借助CPS，才能擺脫信息孤島的狀態，實現系統之間的連接和溝通。CPS能夠經由通信網絡，對局部物理世界發生的感知和操縱進行可靠、實時、高效的觀察與控制，從而實現大規模實體控制和全局優化控制，實現資源的協調分配與動態組織。2.4.1定義信息物理系統是將虛擬世界與物理資源緊密結合與協調的產物。它強調物理世界與感知世界的交互，能自主感知物理世界狀態、自主連接信息與物理世界對象、形成控制策略，實現虛擬信息世界和實際物理世界的互聯、互感及高度協同。信息物理系統是融合了計算(Computation)、通信(Communication)與控制

(Control)技術（又叫做3C技術，如圖2-7所示）的智能化系統，它從實體空間的對象、環境、活動中進行大數據的采集、存儲、建模、分析、挖掘、評估、預測、優化、協同，并與對象的設計、測試和運行性能表征深度有機融合，是實時交互、相互耦合、相互更新的網絡空間（包括機理空間、環境空間與群體空間），進而通過自感知、自記憶、自認知、自決策、自重構和智能支持，促進工業資產的全面智能化。2.4.1定義具體而言，信息物理系統是在環境感知的基礎上，通過計算、通信與物理系統的一體化設計，形成可控，可信，可擴展的網絡化物理設備系統，通過計算進程與物理設備相互影響的反饋循環來實現深度融合與實時交互，以安全、可靠、高效和實時的方式，監測或者控制一個物理實體。下面是從不同角度對物理信息系統的闡述：在本質上，信息物理系統是以人、機、物的融合為目標的計算技術，從而實現人的控制在時間、空間等方面的延伸，因此，人們又將信息物理系統稱為“人-機-物”融合系統。在微觀上，信息物理系統通過在物理系統中嵌入計算與通信內核，實現計算進程(Computation

Processes)與物理進程(PhysicalProcesses)的一體化。計算進程與物理進程通過反饋循環(FeedbackLoops)方式相互影響，實現嵌入式計算機與網絡對物理進程可靠、實時和高效的監測、協調與控制。在宏觀上，信息物理系統是由運行在不同時間和空間范圍的、分布式的、異構的系統組成的動態混合系統，包括感知、決策和控制等各種不同類型的資源和可編程組件。各個子系統之間通過有線或無線通信技術，依托網絡基礎設施相互協調工作，實現對物理與工程系統的實時感知、遠程協調、精確與動態控制和信息服務。2.4.2結構體系CPS體系結構的一般形式如圖2-9所示，它由決策層、網絡層和物理層組成，決策層通過語義邏輯計算，實現用戶、感知和控制系統之間的邏輯耦合；網絡層通過網絡傳輸計算，連接CPS在不同空間與時間的子系統；物理層體現的是感知與控制計算，是CPS與物理世界的接口。2.4.2結構體系眾所周知，自然界中的各種物理量的變化絕大多數是連續的，或者說是模擬的，而信息空間則是數字的，充斥著大量離散量。從物理空間到信息空間的信息流動，首先必須通過各種類型的傳感器將各種物理量轉變成模擬量，再通過模擬數字轉化器變成數字量，從而為信息空間所接受。因此，從這個意義上說，傳感器網絡也可視為CPS中的一個重要的組成部分。在現實環境中，大量的傳感器以無線通信方式自組織成網絡，協同完成對物理環境或物理對象的監測感知，傳感器網絡對感知數據做進一步的數據融合處理，并將得到的信息通過網絡基礎設施傳遞給決策控制單元，決策控制單元與執行器通過網絡分別實現協同決策與協同控制。CPS是運行在不同時間和空間范圍的閉環(多閉環)系統，且感知、決策和控制執行子系統大多不在同一位置。邏輯上緊密耦合的基本功能單元依存于擁有強大計算資源和數據庫的網絡基礎設施，如Internet、數據庫、知識庫服務器及其他類型數據傳輸網絡等，能夠實現本地或者遠程監測，并影響物理環境。2.4.2結構體系CPS的基本組件包括傳感器(Sensor)、執行器(Actuator)和決策控制單元(Decision-making

Control

Unit)。其中，傳感器和執行器是一種嵌入式設備，傳感器能夠監測、感知外界的信號、物理條件(如光、熱)或化

學組成(如煙霧)；執行器能夠接收控制指令，并對受控對象施加控制作用；決策控制單元是一種邏輯控制設備，能夠根據用戶定義的語義規則生成控制邏輯。基本組件結合反饋循環控制機制如圖2-8所示。2.4.3特征CPS具有與傳統的實時嵌入式系統以及監控與數據采集系統(Supervisory

Control

And

Data

Acquisition

Systems，SCA-DA)不同的特殊性質。全局虛擬性、局部物理性局部物理世界發生的感知和操縱，可以跨越整個虛擬網絡，并被安全、可靠、實時地觀察和控制。深度嵌入性嵌入式傳感器與執行器使計算深深嵌入到每一個物理組件，甚至可能嵌入進物質里，從而使物理設備具備計算、通信、精確控制、遠程協調和自治等功能，更使計算變得普通，成為物理世界的一部分。

3）事件驅動性物理環境和對象狀態的變化構成“CPS事件”：觸發事件→感知→決策→控制→事件的閉環過程，最終改變物理對象狀態。4）以數據為中心CPS各個層級的組件與子系統都圍繞數據融合向上層提供服務，數據沿著從物理世界接口到用戶的路徑一路不斷提升抽象級，用戶最終得到全面的、精確的事件信息。2.4.3特征時間關鍵性物理世界的時間是不可逆轉的，因而CPS的應用對時間性有著嚴格的要求，信息獲取和提交的實時性會影響用戶的判斷與決策精度，尤其是在重要基礎設施領域。安全關鍵性CPS的系統規模與復雜性對信息系統安全提出了更高的要求，尤其重要的是需

要理解與防范惡意攻擊帶來的嚴重威脅，以及CPS用戶的被動隱私暴露等問題。

7）異構性CPS包含了許多功能與結構各異的子系統，各個子系統之間需要通過有線或無線的通信方式相互協調工作，因此，CPS也被稱為混合系統或者系統的系統。

8）高可信賴性物理世界不是完全可預測和可控的，對于意想不到的情況，必須保證CPS的魯棒性(Robustness，即健壯和強壯性)，同時還須保證其可靠性、高效率、可擴展性和適應性。高度自主性組件與子系統都具備自組織、自配置，自維護、自優化和自保護能力，可以支持CPS完成自感知、自決策和自控制。領域相關性在諸如汽車、石油化工、航空航天、制造業、民用基礎設施等工程應用領域，

CPS的研究不僅著眼于其自身，也著眼于這些系統的容錯、安全、集中控制和社會等方面對它們的設計產生的影響。2.4.4機遇與挑戰CPS的應用，小到智能家居等家用級系統，大到工業控制系統、智能交通系統等國家級、世界級系統，其市場規模難以估量。更重要的是，CPS廣泛應用的目標不僅僅是要簡單地將諸如家電等產品連在一起，還要催生出眾多具有計算、通信、控制、協同和自治性能的設備。下一代工業將建立在CPS之上。隨著CPS技術的發展和普及，使用計算機和網絡實現功能擴展的物理設備將無處不在，它們必將推動工業產品和技術的升級換代，極大的提高汽車、航空航天、國防、工業自動化、健康醫療設備、重大基礎設施等主要工業領域的競爭力。CPS不僅會催生出新的工業，甚至會重新調配現有產業布局。CPS既昭示著無限前景，也帶來了極大的挑戰，這些挑戰很大程度上來自控制與計算之間的差異。通常，控制領域是通過微分方程和連續的邊界條件來處理問題的，而計算則建立在離散數學的基礎上；控制對時間和空間都十分敏感，而計算則只關心功能的實現。因此，這種差異將給計算機應用科學帶來基礎性的變革。2.4.5

CPS與智能制造CPS對智能制造系統具有非常重要的意義。1）讓地球互聯CPS的意義在于將物理設備聯網，特別是連接到互聯網上，使得物理設備具有計算、通信、精確控制、遠程協調和自治等五大功能。

本質上說，CPS是一個具備控制屬性的網絡，但它又有別于現有的控制系統。20世紀40年代，美國麻省理工學院發明了數控技術，如今，基于嵌入式計算系統的工業控制系統遍地開花，工業自動化早已成熟，日常生活中所使用的各種家電都具有控制功能。但是，這些控制系統基本上屬于封閉系統，即使其中一些工控應用網絡具有聯網和通信的功能，這種網絡一般也僅限于工業控制總線，網絡內部各個獨立的子系統或者說設備則難以通過開放總線或者互聯網進行互聯，而且它們的通信功能普遍較弱，但CPS則把通信放在與計算、控制同等的地位上。在CPS所強調的分布式應用系統中，物理設備之間的協調是離不開通信的。CPS對網絡內部設備的遠程協調能力、自制能力、所控制對象的種類和數量、特別是網絡規模上都遠遠超過現有的工控網絡。理論上，CPS可使整個世界互聯起來，就如同互聯網在人與人之間建立互動一樣，CPS也將深化人與物理世界的互動。2.4.5

CPS與智能制造2）涵蓋物聯網CPS的出現，使得物聯網的定義和概念明確起來，物聯網就是主要應用在物流領域的技術，物與物之間的互聯無非就“各報家門”，知道對方“何許人也”這么簡單，而相對于將物與物相連的物聯網技術，CPS要求接入網絡的設備具備更加精確和復雜的計算能力。如果從計算性能的角度出發，把一些高端的CPS的客戶機、服務器比作“身材健碩”的，那么物聯網的同類應用則可視為“瘦小羸弱”的，因為物聯網中的通信大都發生在物品與服務器之間，物品本身不具備控制和自治能力，也無法進行彼此之間的協同。海量運算是很多CPS接入設備的主要特征，以基于CPS的智能交通系統為例，滿足CPS要求的汽車電子系統通常需要進行海量運算，而目前已經十分復雜的汽車電子系統根本無法勝任這一要求。在CPS中，物理設備指的是自然界的一切客體，既包括冷冰冰的設備，也有活生生的生物。現有互聯網的邊界是各種終端設備，人們與互聯網通過這些終端來進行信息交換。而在CPS中，人可以成為CPS網絡的“接入設備”，這種信息的交互可能是通過芯片與人的神經系統直接互聯實現的。盡管物聯網技術也能做到把無線電射頻芯片嵌入人體，但其本質上還是通過無線電射頻芯片與讀寫器進行通信，人并沒有真正參與其中。然而在CPS中，人的感知十分重要。2.4.5

CPS與智能制造以上文提到的智能交通系統為例，可以做出這樣的假設：當智能交通系統感知到高速行駛的汽車與你將穿越馬路的行人之間存在發生碰撞的可能時，系統或許會以更直接的方法——通過“腦機接口”（brain-machine

interface，BCI）讓人不經大腦思考的來個“立定”，避開事故的發生；而非通常的做法——由系統發出指令讓汽車急剎車，或者告訴行人“讓步”。總而言之，CPS可以促使虛擬網絡與實體物理系統相整合。在制造業中，它促使企業建立全球網絡，把產品設計、制造、倉儲、生產設備融入CPS中。使信息得以在這些相互獨立的制造要素間自動交換、接受動作指令、進行無人控制。CPS能夠引領制造業不斷向著設備、數據、服務無縫連接的方向發展，起著推動制造業智能化的重要作用。2.5西門子的智能制造系統假如你是一家家電企業工廠的負責人，同時收到生產500臺冰箱和500臺洗衣機的訂單，你將如何安排生產計劃，是先生產500臺冰箱（或洗衣機），還是將冰箱和洗衣機交替混合生產？生產的理想狀態應該是小批量、多批次，這樣可使生產均勻連續，減少原材料的消耗，庫存代售品數量最優，現金流更順暢。智能制造的目標，就是在智能制造系統的基礎上完成多品種、個性化、小批量的高質量生產，而非工業化的大生產。德國安貝格的西門子電子工廠（德文縮寫：EWA），是未來智能制造工廠的雛形，乍看之下如醫院手術室一般干凈整潔的EWA生產車間里，身著藍色工服的員工走在藍白相間的PVC大理石地板上，灰藍色的機柜整齊的排成一行，顯示器上，數據洪流就像瀑布一樣傾瀉而下。一場工業領域的“數字化革命”正在悄然進行。2.5.1制造中的自動化圖2-10

EWA生產車間2.5.1制造中的自動化EWA是西門子PLC“數字化智能制造”的典范，在智能制造系統下，可以實現產品設計、生產的規劃和高效執行，以最小的資源消耗獲得最高的生產效率。智能生產環境中，每個產品都有自己的代碼，如同人的身份證，代碼中包含著制造信息，產品可以根據代碼來控制自身的生產流程。實現了產品與生產設備及機器之間的相互“通信”。在智能制造系統下，EWA員工的工作也發生了天翻地覆的變化：盡管生產過程中的變化因素不計其數，供應鏈錯綜復雜，新的生產流程卻得到不斷優化；在員工數量、生產面積幾乎沒有變化的情況下，EWA的產能提高了8倍，產品質量比25年前更提高了40倍。EWA的負責人表示：“數字化智能制造系統生產的產品合格率高達99.9988%，世界上還沒有同類工廠達到如此高的合格率”。EWA每年要生產種類達1000多種，數量達1200萬件的Simatic產品，如果按照每年有230個工作日來計算，EWA平均每秒制造一件產品。通過“智能算法”，可以把過去需要人工完成的大部分工作固化在機器中，使計算機和機器設備能完成生產環節中75%的工作量，剩下的部分才由人工完成。工人只需要在生產開始階段把裸電路板放到生產線上，此后的生產環節都將由機器自動完成。2.5.2制造中的仿真與數據管理產品的研發是數字化智能制造的起點，設計和制造在同一個數據平臺中改變了傳統制造的生產模式，有利于設計部門和生產部門協同工作，消除工作時間差，讓生產各方配合更加默契。而且，由于產品設計研發階段的數據可在工廠各部門系統中實時傳遞和更新，避免了因溝通不暢而產生的誤差，有效提高了EWA中的生產效率。EWA采用了西門子軟件公司開發的設計軟件UG，該軟件能夠應用于產品從設計到制造的每個環節，并集成了多種學科仿真功能，可以提供全方位的零件設計制造解決方案，這是其它設計軟件無法比擬的。設計工程師能夠運用UG軟件的設計功能設計產品，運用裝配功能進行組裝，運用仿真功能測試產品性能，而無需制造出樣品，節省了大量的時間和精力。當然，這也對工程師們提出了更高的要求，他們必須更深入地掌握產品制造設備的屬性，才能使編寫的仿真模擬程序更加精準。2.5.2制造中的仿真與數據管理UG軟件設計出來的產品都會有自己的數據信息，一方面，這些數據信息通過(CAM))計算機輔助制造系統不間斷的向生產線傳遞，使生產線能為即將到來的生產做好準備；另一方面，數據信息會被存放到EWA的數據中心——Teamcenter共享數據庫中，使質檢、