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分布式制造资源协同管控的过程越来越充满了不确定性，多目标、不确定性事件频繁发生，且经常伴有持续变化而又不可预知的任务(任务的变化、紧急订单的出现等)和事件(资源故障、等待某个制造资源等)，生产负荷基本上呈动态性与非线性。如何快速有效地应对制造环境中出现的各种不确定性因素是当前制造系统必须考虑的一个关键问题。移动互联网、大数据、人工智能等技术的出现为传统制造业的升级转型提供了可能。本书围绕分布式协同制造关键技术，由制造模式的变革和制造系统的发展引出分布式协同制造的理念、框架、建模方法、关键使能技术等内容，以及相关应用实践案例。

第1章  绪论	001
引言	001
1.1  “互联网+”制造	002
1.2  制造系统的发展与现状	003
1.2.1  个性化定制推动制造系统升级	003
1.2.2  分布式协同制造系统的新发展	005
1.3  新一代关键使能技术概述	006
1.3.1  工业物联网	007
1.3.2  云计算	008
1.3.3  大数据	009
1.3.4  数字孪生	010
1.4  分布式协同制造的研究范畴	011
1.4.1  分布式制造资源的接入	011
1.4.2  虚拟制造社会与柔性制造系统构建	012
1.4.3  制造服务全生命周期管理	013
1.4.4  分散制造资源的高效协作与集成	013
1.5  本章小结	014
第2章  分布式协同制造的概念与模式	015
引言	015
2.1  个性化定制需求对制造模式的挑战	015
2.1.1  从大规模生产到个性化定制	015
2.1.2  企业如何实现大规模个性化定制	017
2.2  分布式协同制造的基本概念	019
2.2.1  分布式智能制造的体系框架	019
2.2.2  分布式智能制造的需求	021
2.2.3  分布式协同的概念	023
2.2.4  分布式智能制造的典型体系架构	025
2.3  分布式协同制造的模式	026
2.3.1  云制造	026
2.3.2  社会化制造	028
2.3.3  共享制造	029
2.3.4  分布式协同制造模式的局限性与调整	030
2.4  本章小结	031
第3章  分布式协同制造系统架构	032
引言	032
3.1  需求分析	032
3.2  系统的整体架构	035
3.3  系统的基本组成元素	036
3.3.1  制造资源	037
3.3.2  制造能力	038
3.3.3  制造服务	039
3.3.4  主体关系	039
3.4  系统的运行方式	040
3.5  分布式协同制造的典型应用	042
3.6  本章小结	044
第4章  面向云定制的分布式协同制造理论模型与建模方法	045
引言	045
4.1  任务描述建模	046
4.1.1  协同制造任务和逻辑制造单元	046
4.1.2  分布式协同制造加工路线信息模型	049
4.1.3  协同制造任务分解过程及建模	051
4.2  分布式协同制造资源建模	052
4.2.1  分布式协同制造资源信息模型构建	052
4.2.2  分布式协同制造技术资源模型构建	054
4.2.3  分布式协同制造支撑资源模型构建	056
4.3  分布式协同制造服务建模	057
4.3.1  分布式协同制造服务模型构建	058
4.3.2  制造服务规则建模	060
4.4  分布式协同制造系统建模	061
4.4.1  分布式协同制造模块化设计	061
4.4.2  分布式协同制造过程模型构建	063
4.5  本章小结	064
第5章  分布式制造资源协同生产运行机制	065
引言	065
5.1  面向复杂产品的多层级任务分解方法	065
5.1.1  基于物料清单的制造任务分解	065
5.1.2  基于物料清单的元任务分解	067
5.2  多维度制造任务聚合方法	068
5.2.1  元任务的聚合维度	068
5.2.2  任务粒度与加工精度等级分类器	070
5.2.3  基于高斯分布的尺寸分类器	072
5.2.4  基于LOUVAIN算法的元任务聚类	075
5.3  基于任务驱动的分布式制造资源协同生产运行机制	080
5.3.1  协同生产的特点	080
5.3.2  协同生产中的制造任务分配	081
5.4  本章小结	084
第6章  面向分布式制造过程的网络协同管控平台设计	085
引言	085
6.1  总体架构	085
6.1.1  平台架构	086
6.1.2  技术架构	087
6.2  边缘智能协同子系统	089
6.2.1  系统架构	090
6.2.2  功能架构	092
6.3  云端智能协同子系统	093
6.3.1  系统架构	093
6.3.2  技术架构	095
6.3.3  云端应用管理中心	095
6.4  工业智能服务引擎	098
6.4.1  工业智能服务引擎架构	098
6.4.2  工业智能开发环境及工具	099
6.5  OpenAPI服务	100
6.5.1  OpenAPI架构	101
6.5.2  OpenAPI标准接口	102
6.6  云边协同工业模型库	110
6.6.1  模型综合管理	111
6.6.2  模型分类及搜索	113
6.6.3  模型测试验证	114
6.7  系统适配技术路线	114
6.8  本章小结	116
第7章  异构制造资源实时信息主动感知与集成技术	117
引言	117
7.1  异构制造资源实时信息主动感知与集成体系架构	117
7.1.1  智能制造对象的配置	118
7.1.2  实时数据的感知与获取	120
7.1.3  实时制造信息的集成	120
7.1.4  应用服务	121
7.2  主动感知与多协议解析的硬件接口	121
7.2.1  主动感知技术	122
7.2.2  制造服务接入技术	122
7.2.3  多协议解析的硬件接口	124
7.2.4  通信接口设计和通信协议设计	125
7.2.5  数据访问接口设计	126
7.3  异构制造资源实时信息集成服务	129
7.3.1  数据处理服务	129
7.3.2  集成服务	131
7.4  异构制造资源实时信息跟踪与追溯	132
7.5  本章小结	134
第8章  分布式制造资源服务化封装与云端接入技术	135
引言	135
8.1  制造资源虚拟化研究框架	135
8.2  制造资源虚拟化理论方法	138
8.2.1  制造资源类型模型	139
8.2.2  制造资源类型属性模型	140
8.2.3  制造资源实例模型	141
8.2.4  服务资源模型	143
8.3  基于Java Web的制造资源虚拟化实现方法	146
8.3.1  制造资源虚拟化实现流程	146
8.3.2  制造资源虚拟化实例	147
8.4  本章小结	154
第9章  面向制造任务与资源匹配的分布式优化调度方法	156
引言	156
9.1  分布式制造资源概述	156
9.1.1  分布式制造资源的分类	156
9.1.2  分布式制造资源的特性	158
9.1.3  分布式制造资源优化调度过程分析	159
9.2  分布式制造资源的预处理方法	161
9.2.1  制造任务的形式化描述	161
9.2.2  任务分解原则	162
9.2.3  任务分解方法	163
9.2.4  分布式制造资源的初选	165
9.3  分布式制造资源优化配置问题描述与模型建立	166
9.3.1  问题描述	166
9.3.2  模型建立	167
9.4  基于MSMOPSO算法的分布式制造资源优化配置问题求解	170
9.4.1  多目标粒子群优化算法	170
9.4.2  基于MSMOPSO算法的问题求解过程	172
9.4.3  最优决策选择	177
9.5  实验仿真与结果分析	177
9.5.1  多目标优化算法评估	177
9.5.2  仿真实验	182
9.6  本章小结	185
第10章  分布式产线自组织自适应协同方法	186
引言	186
10.1  装备智能体建模	187
10.1.1  装备智能体构建问题描述	187
10.1.2  装备智能体体系结构	188
10.1.3  装备智能体功能结构	190
10.1.4  装备智能体总体方案模型	191
10.2  多智能体产线动态调度系统建模	192
10.2.1  多智能体产线动态调度系统物理架构	192
10.2.2  多智能体产线动态调度系统运行机制	194
10.3  多智能体产线自组织协作机制	196
10.3.1  多智能体协作关键技术研究	196
10.3.2  基于改进合同网协议的装备智能体协作机制	200
10.3.3  基于多智能体的异常事件调整策略	204
10.4  多智能体产线调度策略自适应优化	208
10.4.1  深度强化学习驱动的动态调度机制分析	208
10.4.2  多智能体产线多目标动态调度问题模型	213
10.4.3  基于复合奖励模型的CNP-DQN算法	221
10.5  仿真实验	229
10.5.1  实验设计	229
10.5.2  实验结果分析	231
10.6  本章小结	235
第11章  基于数字孪生的分布式制造过程可视化管控方法	236
引言	236
11.1  基于Unity 3D的智能工厂数字孪生模型构建技术	236
11.1.1  构建车间孪生模型的基本要求	237
11.1.2  车间孪生模型构建流程	238
11.1.3  基于3ds Max的三维建模技术	239
11.1.4  基于Unity 3D的孪生车间构建	242
11.2  信息集成与处理	244
11.2.1  分布式车间RFID数据采集的实现	245
11.2.2  多源异构信息数据集成	246
11.2.3  数据管理Agent客户端构建	247
11.2.4  基于JSON格式的多源异构数据统一集成处理	247
11.3  动态映射与实时交互	249
11.3.1  孪生车间动态映射	249
11.3.2  孪生数据实时交互	251
11.4  基于数字孪生的三维可视化系统	252
11.4.1  基于UGUI图表看板的数据映射	253
11.4.2  响应式数据动态映射	254
11.4.3  孪生虚拟车间的可视化系统	254
11.5  模型驱动的分布式制造过程可视化管控	257
11.6  本章小结	263
第12章  分布式制造资源协同管控集成系统应用案例	264
引言	264
12.1  INDICS平台架构	264
12.2  航空航天电子元器件智能制造案例	267
12.2.1  航空航天电子元器件行业面临的问题和挑战	267
12.2.2  工业互联网平台赋能航空航天电子元器件行业部署实施方案	267
12.2.3  应用成效和推广价值	269
12.3  纺织服装行业数字化转型公共服务应用案例	269
12.3.1  纺织服装行业面临的问题和挑战	269
12.3.2  工业互联网平台赋能纺织服装行业部署实施方案	269
12.3.3  应用成效和推广价值	271
12.4  钢铁行业一体化生产智能管控案例	271
12.4.1  钢铁行业面临的问题和挑战	271
12.4.2  工业互联网平台赋能钢铁行业部署实施方案	272
12.4.3  应用成效和推广价值	273
12.5  基于数字孪生的黑灯工厂应用案例	274
12.5.1  企业工厂监控面临的问题和挑战	274
12.5.2  数字孪生技术赋能企业工厂监控部署实施方案	274
12.5.3  应用成效和推广价值	275
12.6  航空航天行业供应链协同优化应用案例	276
12.6.1  航空航天行业供应链面临的问题和挑战	276
12.6.2  工业互联网平台赋能航空航天行业供应链部署实施方案	276
12.6.3  应用成效和推广价值	277
12.7  本章小结

自 21 世纪以来，互联网浪潮席卷全球。不仅彻底改变了人类的日常生活方式，而且潜在重构了制造企业的生产模式。网络协同制造是互联网技术与制造技术深度融合的典型产物。传统制造企业的生产模式侧重于单一企业承担完成完整产品或者大部分的生产环节。在网络协同制造模式中，通过云平台对来自不同制造企业的海量异构制造资源进行有机整合和集中化管理，打破企业间固有的物理边界，从全流程产业链的角度实现全局制造资源优化配置。依靠工业互联网构建跨企业跨区域制造资源的数据传输和信息交互通道，实现离散分布的制造装备间状态互感知与协同生产，这将为实现分布式协同制造建立技术支撑。制造业是国民经济的主体，也是未来中国经济实现“创新驱动、转型升级”的主战场。在“中国制造 2035”战略的支持下，我国制造业正朝着数字化网络化智能化方向转型升级。《十四五规划》纲要明确提出，要以数字化转型为创新契机，引领传统生产方式变革。同时，我国具有完整的工业体系，是世界上唯一拥有全部联合国产业门类的国家。随着“中国制造 2025”战略的成功实施，我国重点行业和大部分企业工厂已经具备了一定程度的信息化和网络化能力。上述现实情况验证了我国重点发展分布式协同制造技术的合理性和可行性。本书围绕网络协同制造阐述了系列相关理论与技术，以跨企业跨区域制造资源为研究对象，以面向云定制的分布式协同制造理论为研究范畴，重点讲述了相关概念与模式、体系架构、理论模型与建模方法、协同生产运行机制、网络协同平台设计、数据感知与集成、分布式制造资源优化配置、分布式产线协同、数字孪生使能的制造全过程管控、垂直行业应用案例等。专著内容的编写思路如下：首先，以研究背景和发展挑战为切入点，介绍了分布式协同制造相关概念与关键使能技术。其次，重点分析协同制造过程的多方面需求，提出分布式协同制造系统整体框架和理论模型。面向云定制产品的复杂任务需求，提出多维度制造任务聚合方法以及分布式资源协同运行机制。设计面向分布式制造过程的网络协同管控平台，并明晰了平台的运行逻辑与技术开发路线。再次，为高效集成和配置分布式异构制造资源，阐述信息主动感知接入与服务化封装方法，提出面向制造任务与资源匹配的分布式优化调度方法。此外，提出基于多智能体技术的产线自适应协同方法，实现分散资源在多品种小批量模式下高效组织生产。提出基于数字孪生的分布式制造过程可视化管控技术，实现制造全流程实时监控与优化。最后，面向垂直行业数字化、服务化转型场景，开发 INDICS 工业互联网平台，并从面临挑战、部署实施方案、应用成效和推广价值等角度分别阐述航空航天电子元器件制造、钢铁行业一体化生产、黑灯工厂、航空航天供应链协同优化等分布式制造典型应用案例。本书旨在为工业互联网、网络协同制造等相关从业人员提供清晰完善的分布式协同制造理论和技术体系。同时，本书也可作为智能制造专业本科生、研究生相关课程的参考资料或课堂教材。

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分布式协同制造系统及关键技术