現(xiàn)代制造模式的智能化發(fā)展論文

1、摘要在對(duì)當(dāng)前發(fā)展概述的基礎(chǔ)上，本文根據(jù)現(xiàn)代制造模式的特點(diǎn), 研究了面向現(xiàn)代制造領(lǐng)域的應(yīng)具備的協(xié)調(diào)機(jī)制、功能、結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)層 次與實(shí)現(xiàn)方式，最后展望了其發(fā)展方向。關(guān)鍵詞；智能化；知識(shí)獲取一、引言隨著I nternct和多 媒體技術(shù)等的飛速發(fā)展，制造業(yè)也朝著數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化、集 成化、柔性化的方向發(fā)展，并由此涌現(xiàn)了各種先進(jìn)制造概念與模式， 如敏捷制造、虛擬制造、綠色制造、虛擬樣機(jī)、動(dòng)態(tài)聯(lián)盟、企業(yè)重組等等0它們的共同之處是其整個(gè)過程涉及的領(lǐng)域非常廣泛，不僅與設(shè)計(jì) 制造技術(shù)有關(guān)，也與信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、經(jīng)營(yíng)管理與決策系統(tǒng)技 術(shù)、現(xiàn)代管理技術(shù)等相融合，是新興的多學(xué)科交叉領(lǐng)域。因此，必須采用跨越式發(fā)

2、展的方式，融合信息技術(shù)、現(xiàn)代管理技 術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和制造技術(shù)，從系統(tǒng)管理、產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計(jì)方法技術(shù)與 技術(shù)裝備等諸方面采取綜合措施，為了支持現(xiàn)代制造業(yè)的整個(gè)組織管 理決策過程，迫切需要研究和開發(fā)新一代的。本文就是在介紹當(dāng)前發(fā)展概況的基礎(chǔ)上，根據(jù)現(xiàn)代制造模式的特 點(diǎn)，研究了面向現(xiàn)代制造領(lǐng)域的應(yīng)具備的功能、結(jié)構(gòu)、協(xié)調(diào)機(jī)制、系 統(tǒng)層次與實(shí)現(xiàn)方式，最后展望了其發(fā)展方向。二、發(fā)展現(xiàn)狀從其產(chǎn)生以來，其發(fā)展已從最初僅通過交互技術(shù)輔 助管理者對(duì)半結(jié)構(gòu)化問題進(jìn)行管理一直到運(yùn)算學(xué)、 決策學(xué)及各種技術(shù) 滲透到其中的各種實(shí)用出現(xiàn)，其應(yīng)用涉及到多個(gè)領(lǐng)域，并成為信息系 統(tǒng)領(lǐng)域內(nèi)的熱點(diǎn)之一。但是傳統(tǒng)投入應(yīng)用的成功實(shí)例并不多，

3、原因一方面是因?yàn)榛趥?統(tǒng)的只能提供輔助決策過程中的數(shù)據(jù)級(jí)支持， 而現(xiàn)實(shí)決策所需的數(shù)據(jù) 卻往往是分布、 異構(gòu)的； 另一方面是實(shí)際中大多的應(yīng)用對(duì)決策者有較 高的要求， 不僅要有專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)也要有較高的構(gòu)模知識(shí)； 因此針對(duì) 不同的社會(huì)需求，提出了多種類型的，有智能決策支持系統(tǒng)、分布式 決策支持系統(tǒng)、群體決策支持系統(tǒng)、組織決策支持系統(tǒng)、自適應(yīng)決策 支持系統(tǒng)、戰(zhàn)略決策支持系統(tǒng)等等，這些系統(tǒng)的提出與實(shí)現(xiàn)，各自適 用于不同的場(chǎng)合，都在不同程度上滿足了新的決策形勢(shì)的需求。以下將對(duì)當(dāng)前最主要的幾種發(fā)展加以概括論述。21 分布與群體決策支持系統(tǒng)分布決策支持系統(tǒng)，與群體決策支 持系統(tǒng)，均是八十年代來研究與應(yīng)用的熱

4、門方向， 滿足在制造業(yè)發(fā)展 虛擬企業(yè)、網(wǎng)絡(luò)化制造的需求。其中是對(duì)傳統(tǒng)集中式的擴(kuò)展，是分布決策、分布系統(tǒng)、分布支持 三位一體的結(jié)晶。則是面向群體活動(dòng)的， 它為群體活動(dòng)提供溝通支持、 模型支持及 機(jī)器誘導(dǎo)的溝通模式 3 個(gè)層次的支持。與既有區(qū)別又有聯(lián)系， 前者是對(duì)個(gè)體決策支持系統(tǒng)的擴(kuò)展， 后者 則是相對(duì)于集中式而言的，兩者研究的重點(diǎn)和關(guān)注的焦點(diǎn)有所不同。對(duì)群體決策的支持既可是集中式?jīng)Q策，又可是分布式?jīng)Q策。 但通常情況下， 群體決策是在分布環(huán)境下實(shí)施的， 這就決定了與 有著非同尋常的聯(lián)系。大多采用分布式和分散式結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)支持水平方向分布式處理， 即支持對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)象的遠(yuǎn)距離操作； 系統(tǒng)還支持垂直方向的分

5、散式處理， 即通過在用戶和各應(yīng)用層之間的接口，來實(shí)現(xiàn)各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的功能。與的這種特性使其在企業(yè)動(dòng)態(tài)聯(lián)盟、網(wǎng)絡(luò)化制造、醫(yī)療等領(lǐng)域 得到了充分的應(yīng)用。有學(xué)者就針對(duì)企業(yè)動(dòng)態(tài)聯(lián)盟開發(fā)了一個(gè)決策支持系統(tǒng)， 該群體決 策支持系統(tǒng)采用開放式體系結(jié)構(gòu)， 既可以獨(dú)立使用， 也可以與組織建 立輔助工具聯(lián)合使用。整個(gè)系統(tǒng)可根據(jù)具體問題建立不同類型的決策模型與決策知識(shí)， 并通過決策支持系統(tǒng)通用開發(fā)工具定義各類決策功能對(duì)象， 從而添加 進(jìn)系統(tǒng)，形成針對(duì)某類制造企業(yè)的部分通用組織管理群體智能決策支 持系統(tǒng)。而且系統(tǒng)的決策模型、 知識(shí)與參考模型庫(kù)亦將隨著時(shí)間的增加不 斷擴(kuò)充，適合基于的計(jì)算機(jī)協(xié)同工作環(huán)境進(jìn)行群體決策， 為建

6、立動(dòng)態(tài) 聯(lián)盟的動(dòng)態(tài)組織管理全過程提供問題求解與決策支持。22 組織決策支持系統(tǒng)組織決策支持系統(tǒng)，是針對(duì)目前的多人規(guī) 模管理決策活動(dòng)已不可能或不便于用集中方式進(jìn)行而產(chǎn)生的， 它要求 在更高的決策層和更復(fù)雜的決策環(huán)境下得到計(jì)算機(jī)的支持。對(duì)迄今為止還沒有一個(gè)統(tǒng)一的概念， 但可通過其規(guī)模與其它類型 的區(qū)別開來， 并且在要求上也與其它形式的不同， 它支持一個(gè)組織中 多個(gè)不同功能領(lǐng)域和不同層次的決策任務(wù)， 而非關(guān)注于針對(duì)一個(gè)決策 問題的單個(gè)決策者或一個(gè)決策組。主要是在分布式環(huán)境中， 用戶可以通過系統(tǒng)從不同區(qū)域獨(dú)立、 并行對(duì)其他用戶進(jìn)行訪問、交流一般說來，應(yīng)具有如下特征 1 同時(shí)涉及公共數(shù)據(jù)和私有數(shù)據(jù)， 同

7、 時(shí)涉及公共模型和私有模型； 2 一個(gè)可以跨越多個(gè)組織部門； 3 注重 對(duì)決策者的內(nèi)容支持即提供分析工具幫助決策者進(jìn)行問題分析， 也注 重對(duì)決策者的過程支持即創(chuàng)建決策分析環(huán)境， 支持決策者完成其決策 過程中的各種活動(dòng)； 4 打破功能領(lǐng)域； 5 打破遞階層次； 6 有一組支 持信息過程任務(wù)的工具包，依賴計(jì)算機(jī)技術(shù)。的上述特征使其在制造領(lǐng)域及領(lǐng)域中的得到了重視與應(yīng)用。目前面向機(jī)械制造領(lǐng)域的的研究重點(diǎn)在于， 根據(jù)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)協(xié)同設(shè) 計(jì)特性，將技術(shù)的分布式智能控制方法與的分布特性結(jié)合起來， 利用 多智能體系統(tǒng)適于求解功能或地理上分布的復(fù)雜問題和問題求解及 推理中出現(xiàn)的有爭(zhēng)議的問題特點(diǎn)， 來完成異地協(xié)同設(shè)計(jì)

8、與制造的協(xié)作 策略、知識(shí)共享和沖突消解等問題，提高整個(gè)的智能化程度，以適應(yīng) 于當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)化、分布式的計(jì)算環(huán)境。如通過采用封裝、 改造和擴(kuò)展原有決策支持系統(tǒng)的問題部件、 數(shù) 據(jù)部件和模型部件，使整個(gè)系統(tǒng)具有更高的柔性。23 自適應(yīng)決策支持系統(tǒng)自適應(yīng)決策支持系統(tǒng)，是針對(duì)信息時(shí)代 多變、動(dòng)態(tài)的決策環(huán)境而產(chǎn)生的，它將傳統(tǒng)面向靜態(tài)、線性和漸變市 場(chǎng)環(huán)境的擴(kuò)展為面向動(dòng)態(tài)、 非線性和突變的決策環(huán)境的支持系統(tǒng)， 用 戶可根據(jù)動(dòng)態(tài)環(huán)境的變化按自己的需求自動(dòng)或半自動(dòng)地調(diào)整系統(tǒng)的 結(jié)構(gòu)、功能或接口。對(duì)研究主要從自適應(yīng)用戶接口設(shè)計(jì)、 自適應(yīng)模型或領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)的 設(shè)計(jì)、在線幫助系統(tǒng)與的自適應(yīng)設(shè)計(jì)四個(gè)方面進(jìn)行， 其中問題領(lǐng)域

9、知 識(shí)庫(kù)的建立是成功與否的關(guān)鍵， 它使整個(gè)系統(tǒng)具有了自學(xué)習(xí)功能， 可 以自動(dòng)獲取或提練決策所需的知識(shí)。對(duì)此，必須給問題處理模塊配備一種學(xué)習(xí)方法或在現(xiàn)有模型上再 增加一個(gè)自學(xué)習(xí)構(gòu)件。歸納學(xué)習(xí)策略是其中最有希望的一種學(xué)習(xí)方法， 可以通過它從大 量實(shí)例、模擬結(jié)果或歷史事例中歸納得到所需知識(shí)。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、 基于事例的推理等多種知識(shí)獲取方法的采用也 將使系統(tǒng)更具適應(yīng)性。市場(chǎng)環(huán)境變化及產(chǎn)品開發(fā)過程是混沌的， 因此有學(xué)者提出一種支 持先進(jìn)制造模式的基于自組織的決策模式及決策支持系統(tǒng)， 系統(tǒng)以協(xié) 同論和分形理論等自組織理論為基礎(chǔ)，具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自身動(dòng) 態(tài)重組、適應(yīng)混沌環(huán)境的能力。從而使企業(yè)在湍流、混

10、沌的復(fù)雜非平衡環(huán)境下，適時(shí)、快速地設(shè) 計(jì)新產(chǎn)品、重構(gòu)制造系統(tǒng)，再造經(jīng)營(yíng)過程。24 基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的在制造領(lǐng)域中，產(chǎn)品開發(fā)需要全面的、大量 的信息，包括需求信息、競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)、管理信息、產(chǎn)品數(shù)據(jù)等等，并且 很多信息要從分布、 異構(gòu)的海量數(shù)據(jù)中挖掘而得， 傳統(tǒng)的難以滿足這因此基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，的應(yīng)運(yùn)而生。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)作為面向主題的、 集成的、 在一定周期內(nèi)保持穩(wěn)定 的、隨時(shí)間變化的，用以支持企業(yè)或組織決策分析的數(shù)據(jù)的集合，可 將來自各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的信息進(jìn)行集成， 從事物的歷史和發(fā)展的角度來組 織和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，供用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并輔助決策支持，為決策者提 供有用的決策支持信息與知識(shí)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)不是一種單一的技術(shù)

11、或軟件， 它融合了數(shù)據(jù)庫(kù)理論、 統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)可視化和人工智能技術(shù)等多項(xiàng)研究領(lǐng)域， 在大量數(shù)據(jù)中 發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的知識(shí)，用于決策支持和預(yù)測(cè)未來。因此基于這一技術(shù)的決策支持系統(tǒng)為決策支持系統(tǒng)提供了可取 的數(shù)據(jù)組織方式、 為決策人員提供了強(qiáng)有力的支持工具， 能有力地推 動(dòng)決策的現(xiàn)代化進(jìn)程?；跀?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理論與技術(shù)的的研究與開發(fā)尚處于起步階段， 但已 得到了眾多學(xué)者的重視， 其主要研究課題包括技術(shù)在系統(tǒng)建立中的 應(yīng)用以及基于的的結(jié)構(gòu)框架； 采用何種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)或知識(shí)發(fā)現(xiàn)方 法來增強(qiáng)的知識(shí)源；中的的數(shù)據(jù)組織與設(shè)計(jì)及管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)?？偟恼f來，基于的的研究重點(diǎn)是如何利用及相關(guān)技術(shù)來發(fā)現(xiàn)知識(shí) 以及如何向用戶解釋和表

12、達(dá)知識(shí)， 為決策支持提供更有力的數(shù)據(jù)支持， 有效地克服傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理難與忽視歷史數(shù)據(jù)等問題。25 其它類型的還有多種其它的形式，但它們均是從某個(gè)方面或 某個(gè)過程出發(fā)對(duì)傳統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)而得到的，較出名的智能決策支持系 統(tǒng)，另外還有支持高層決策的戰(zhàn)略決策支持系統(tǒng)、決策支持中心、 執(zhí)行信息系統(tǒng)， 、強(qiáng)調(diào)激發(fā)決策者靈感與創(chuàng)造力的積極型決策支持系 統(tǒng)等等；而從技術(shù)方面則注重引入技術(shù)或群件、 組件技術(shù)將各種形式 的決策支持系統(tǒng)擴(kuò)展為面向的。三、進(jìn)一步研究方向綜上所述，研究走過二十幾年的歷程，目前 正處于蓬勃發(fā)展的階段。結(jié)合現(xiàn)代制造業(yè)與當(dāng)前的發(fā)展概況， 筆者認(rèn)為及其相關(guān)領(lǐng)域?qū)⒔Y(jié) 合計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、等領(lǐng)域的新發(fā)展，向著

13、以下方向發(fā)展 1 在環(huán)境下，體 系結(jié)構(gòu)朝著分布、分層、并行的三層結(jié)構(gòu)方向發(fā)展。為了滿足虛擬企業(yè)敏捷度要求并符合合作企業(yè)高度自治的特點(diǎn)， 系統(tǒng)應(yīng)具有較強(qiáng)的模型重組能力，并且各個(gè)決策單元可以獨(dú)立工作， 也可在求解過程中動(dòng)態(tài)組合。系統(tǒng)的知識(shí)子系統(tǒng)可對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行協(xié)調(diào)、 管理、控制和沖突消 解，整個(gè)系統(tǒng)具有良好的可擴(kuò)充性、可修改性。2 隨著決策環(huán)境的越趨復(fù)雜，一方面需進(jìn)一步提高本身的智能， 另一方面人機(jī)合作和人人交流將是進(jìn)行系統(tǒng)開發(fā)的重點(diǎn)； 并且在一定 時(shí)期內(nèi)，重點(diǎn)應(yīng)將的基于邏輯和符號(hào)處理的理性決策能力與人類的直 覺決策能力相融合，充分發(fā)揮人機(jī)各自優(yōu)勢(shì)來解決復(fù)雜決策問題； 3 鑒于充足的數(shù)據(jù)源是有效發(fā)

14、揮作用的基礎(chǔ)， 各地分布、 異構(gòu)知識(shí)源的 獲取、表達(dá)、管理與應(yīng)用將成為研究重點(diǎn)。整個(gè)系統(tǒng)應(yīng)支持多種知識(shí)表達(dá)方法和推理方法， 支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)共存， 將目前基于模型和數(shù)據(jù)庫(kù)的從過去僅將數(shù)據(jù)視 為數(shù)值轉(zhuǎn)移到支持建立基本文檔的。需要集成、與及其它知識(shí)獲取方法，將各類分布、異構(gòu)的知識(shí)源 集成起來，為決策者提供各種類型的、有效的數(shù)據(jù)分析，起到?jīng)Q策支 持的作用。參考文獻(xiàn) 1 肖人彬，羅云峰，費(fèi)奇決策支持系統(tǒng)發(fā)展的新階段系 統(tǒng)工程理論與實(shí)踐 199，147492-3 徐曉飛，戰(zhàn)德臣，葉丹等動(dòng)態(tài)聯(lián) 盟的建立及其集成支撐環(huán)境計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，1998， 19124，5 董志斌，吳啟迪，嚴(yán)雋薇一種基于多智能體的的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)微型電 腦應(yīng)用， 2000，166586-7