基于分布式自主協(xié)同制造的船體分段智能車間體系

牛延丹， 姜 軍， 汪 璇， 儲云澤

(上海船舶工藝研究所， 上海 200032)

0 引 言

在物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生、5G等新一代信息技術(shù)高速發(fā)展的環(huán)境下，制造業(yè)也不斷向綠色制造、智能制造模式轉(zhuǎn)變。船舶制造業(yè)具有變批量、多品種等離散制造特征，同時又具有邊緣性、多學(xué)科等特點[1]，對生產(chǎn)線變批量、柔性化生產(chǎn)的要求較高。然而，由于船舶分段制造車間現(xiàn)場環(huán)境惡劣，車間生產(chǎn)系統(tǒng)的穩(wěn)定性得不到保障，容易出現(xiàn)異常。因此，如何實現(xiàn)車間運行系統(tǒng)與新一代信息技術(shù)的融合，尋找一種穩(wěn)定、可靠的柔性化船體分段車間運行機制，從而提高生產(chǎn)效率、縮短船體分段制造總工時、優(yōu)化車間物料資源配置、降低生產(chǎn)成本、形成船體分段智能車間體系，成為船舶制造企業(yè)關(guān)心的熱點問題之一。

在造船行業(yè)競爭日益激烈的情況下，韓國、日本等國先進造船企業(yè)提出建設(shè)智能船廠目標規(guī)劃，先行在船舶分段智能車間進行示范和應(yīng)用，提升建造效率和質(zhì)量，而國內(nèi)造船企業(yè)智能制造尚處在起步建設(shè)階段，數(shù)字化、智能化水平不高，較日韓等造船強國還有一定差距。日韓在自動化、智能化方面開展深入的研究和應(yīng)用，在焊接方面已從最初的船體對接焊自動化、角焊自動化向復(fù)雜區(qū)域內(nèi)機器人焊接方面發(fā)展，有效提高作業(yè)質(zhì)量和效率，降低人力成本[2]。日韓船廠基于焊接自動化與智能化裝備，在拼板作業(yè)、平直肋板制造、邊艙肋板制造、平面分段制造等方面廣泛采用流水作業(yè)技術(shù)，實現(xiàn)節(jié)拍流水生產(chǎn)。在此基礎(chǔ)上，依托智能化專業(yè)化中間產(chǎn)品生產(chǎn)線，國外先進制造企業(yè)以船體分段建造為起點，紛紛投入建設(shè)數(shù)字化車間管控系統(tǒng)，實現(xiàn)車間實時、透明的管理。

船體分段智能車間是根據(jù)不同船型生產(chǎn)計劃進行生產(chǎn)的，車間系統(tǒng)運行具有較強的動態(tài)性，容易導(dǎo)致生產(chǎn)異常。傳統(tǒng)的自上而下的計劃式和集中式的車間運行模式[3]，不能滿足船體分段車間制造現(xiàn)場生產(chǎn)異常的實時響應(yīng)和動態(tài)調(diào)度，從而導(dǎo)致車間生產(chǎn)計劃不可用、決策信息不及時、車間管控效率低等問題，不能滿足當(dāng)前智能制造發(fā)展趨勢下的新一代信息技術(shù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展需求。為了提高調(diào)度方案的抗干擾能力，學(xué)者們提出基于模糊邏輯的預(yù)測調(diào)度[4]、魯棒性調(diào)度[5]，從靜態(tài)調(diào)度入手，減少對車間的動態(tài)調(diào)度，但此舉會使得車間的生產(chǎn)效率降低，且對于較為復(fù)雜的離散制造車間效果不明顯。在動態(tài)調(diào)度方面，諸多學(xué)者提出重新調(diào)度方法，包括事件驅(qū)動、周期驅(qū)動、混合驅(qū)動等，但動態(tài)響應(yīng)仍然存在差距。為此，20世紀90年代，基于多智能體技術(shù)(Multi-Agent Technology, MAT)的動態(tài)調(diào)度方法被提出，用于解決動態(tài)響應(yīng)不及時的問題。MAT可以為車間內(nèi)的資源、任務(wù)和事件增加智能特性，利用MAT與互聯(lián)互通技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)事件驅(qū)動的制造任務(wù)與資源之間的迭代優(yōu)化，從而實現(xiàn)分布式的車間實時調(diào)度和管控，為智能車間的穩(wěn)定運行提供基礎(chǔ)[6]。然而，當(dāng)時的生產(chǎn)制造水平較為落后，設(shè)備大多數(shù)不具備智能化的條件，且由于信息技術(shù)的制約，這一技術(shù)未得到廣泛研究與推廣。

近年來，新一代信息技術(shù)層出不窮，為實現(xiàn)車間人-機-物-環(huán)的互聯(lián)互通提供了基礎(chǔ)。隨著工業(yè)4.0、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造等發(fā)展戰(zhàn)略的提出，制造車間的自動化、數(shù)字化程度不斷提高，數(shù)字孿生、虛擬現(xiàn)實等思想旨在實現(xiàn)物理車間與虛擬車間的深度融合，現(xiàn)有的以制造執(zhí)行系統(tǒng)(Manufacturing Execution System, MES)為核心的計劃式、集中式運行方式已經(jīng)不能滿足智能車間的發(fā)展趨勢。很多學(xué)者對基于MAT的車間調(diào)度方法進行研究，構(gòu)建基于MAT的智能車間體系架構(gòu)[7]，開發(fā)功能模型，提高車間的動態(tài)響應(yīng)能力。

1 分布式自主協(xié)同制造概述

分布式自主協(xié)同制造模式是利用新一代信息技術(shù)和新一代人工智能技術(shù)實現(xiàn)核心驅(qū)動，同時給予制造任務(wù)與制造資源自感知、自適應(yīng)、自主決策、自主學(xué)習(xí)等智能化能力，采用邊緣局部優(yōu)化與云端全局優(yōu)化相結(jié)合的方式，通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)車間中資源-資源、任務(wù)-資源的雙向?qū)崟r數(shù)據(jù)交互，并通過智能體進行自主決策，實現(xiàn)多智能體的分布式自主協(xié)同，預(yù)測并及時響應(yīng)車間生產(chǎn)異常，從而優(yōu)化資源配置，保證車間穩(wěn)定運行，提高車間生產(chǎn)效率的一種智能車間運行新模式[8]。

分布式自主協(xié)同制造的關(guān)鍵之處在于制造任務(wù)與制造資源的自主決策，而實現(xiàn)任務(wù)與資源實體智能化的關(guān)鍵就是智能體技術(shù)(Agent Technology, AT)。智能體是在分布式系統(tǒng)中能自主地發(fā)揮作用的計算實體，能夠在特定的環(huán)境下，實現(xiàn)自主感知、自主決策、自主學(xué)習(xí)等功能，采用多智能體(Multi-Agent, MA)的分布式系統(tǒng)，能夠通過制造任務(wù)分解和任務(wù)與資源之間的協(xié)調(diào)對生產(chǎn)調(diào)度進行優(yōu)化，實現(xiàn)柔性生產(chǎn)，提高系統(tǒng)解決復(fù)雜制造任務(wù)的能力[9]。

與傳統(tǒng)車間運行模式相比，分布式協(xié)同制造模式在較多方面體現(xiàn)了優(yōu)越性。對于管控方式，從計劃式轉(zhuǎn)變?yōu)橛媱澟c實時結(jié)合，從制造資源、任務(wù)與事件的被動集中管控轉(zhuǎn)變?yōu)槎鄠€智能體的分布式自主管控與決策；對于應(yīng)用范圍，從僅局限于車間內(nèi)部，轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂杏绍囬g向外擴展與協(xié)同的能力。

分布式協(xié)同制造不僅能夠通過制造任務(wù)智能體和制造資源智能體進行實時通信、交互、自主決策，通過設(shè)備-設(shè)備之間、設(shè)備-系統(tǒng)之間的協(xié)同互聯(lián)，實現(xiàn)生產(chǎn)需求與服務(wù)之間的自主優(yōu)化組合，實現(xiàn)車間調(diào)度的邊緣局部優(yōu)化和分布式自主決策，而且能通過云端的數(shù)據(jù)分析計算能力，對智能車間的歷史數(shù)據(jù)和制造任務(wù)與資源的實時反饋數(shù)據(jù)進行精準預(yù)測，并與車間智能管控系統(tǒng)交互融合，實現(xiàn)智能車間的全局優(yōu)化和精準預(yù)測。

2 船體分段智能車間的總體架構(gòu)與運行機制

2.1 船體分段建造特點

分段建造是將船體按照建造工藝和流程要求分成型材、條材、組立等多個中間產(chǎn)品分塊進行建造的現(xiàn)代造船方法。根據(jù)船體分段的結(jié)構(gòu)特點，應(yīng)用成組技術(shù)原理，以中間產(chǎn)品為導(dǎo)向，按區(qū)域組織生產(chǎn)，建立船體分段制造工藝流程，如圖1所示。針對制造過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，構(gòu)建中間產(chǎn)品制造流水線，并輔以自動化、數(shù)字化測量設(shè)備或工裝等，實現(xiàn)保質(zhì)高效生產(chǎn)。

圖1 船體分段制造工藝流程

船舶制造業(yè)具有涉及門類眾多、自動化程度不高、設(shè)計過程繁瑣、生產(chǎn)環(huán)境多變、物料離散多樣等特點，導(dǎo)致產(chǎn)品的制造工藝和流程變化差異較大，進而導(dǎo)致生產(chǎn)調(diào)度十分復(fù)雜。因此，船體分段車間不僅需保證訂單-生產(chǎn)計劃-生產(chǎn)調(diào)度-加工制造-反饋這一生產(chǎn)流程的正常運行，而且需做到對設(shè)計生產(chǎn)制造全過程的實時動態(tài)響應(yīng)，實現(xiàn)動態(tài)調(diào)度。

2.2 船體分段智能車間總體架構(gòu)

智能車間是將智能設(shè)計技術(shù)、信息技術(shù)、制造技術(shù)和智能裝備在生產(chǎn)過程中全流程融合，實現(xiàn)實時感知、智能決策、精準執(zhí)行、精益管理的車間。

船體分段智能車間總體架構(gòu)包括網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)層、設(shè)備層、控制層、制造管控層、分析決策層等5個層面[10]，如圖2所示。

(1) 網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)層。網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)層由數(shù)據(jù)中心綜合布線、機房工程、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、安防監(jiān)控等組成。

(2) 設(shè)備層。設(shè)備層主要包括各種智能生產(chǎn)線：鋼材切割、型材切割、小組立裝焊、平面分段建造、曲面分段建造和零件加工成型等設(shè)備，車間的所有加工設(shè)備擁有獨立的控制系統(tǒng)，可以實現(xiàn)智能管控功能。

(3) 控制層。控制層主要由設(shè)備聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)、智能生產(chǎn)線控制系統(tǒng)組成，通過電壓、電流、溫度等傳感器，對設(shè)備加工數(shù)據(jù)進行實時采集，通過設(shè)備聯(lián)網(wǎng)功能，將采集的數(shù)據(jù)傳輸至智能生產(chǎn)線管控系統(tǒng)，進而上傳至制造管控層與分析決策層。

(4) 制造管控層。制造管控層是總體架構(gòu)的核心一層，具備工藝流程管理、產(chǎn)品質(zhì)量管理、物流實時調(diào)度、設(shè)備狀態(tài)管控等功能，向上與分析決策層交互接收生產(chǎn)任務(wù)，向下與控制層、設(shè)備層交互，將生產(chǎn)指令下發(fā)至各生產(chǎn)單元/線，實現(xiàn)智能化管控。

(5) 分析決策層。分析決策層作為頂層決策中心，包含分析決策平臺、生產(chǎn)仿真中心、數(shù)據(jù)中心等子系統(tǒng)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對車間數(shù)據(jù)進行挖掘和預(yù)測性分析，實現(xiàn)對車間的派工管控、能耗預(yù)警管控等功能；具備三維可視化功能模塊，可以對車間進行多角度多視圖虛擬仿真展示，同時還具備多移動終端展示功能，能將車間各生產(chǎn)要素的實時狀態(tài)發(fā)送至手機、平板等移動平臺上，實現(xiàn)實時監(jiān)控與自主決策。

圖2 船體分段智能車間總體架構(gòu)

2.3 船體分段智能車間運行機制

船體分段車間各智能生產(chǎn)設(shè)備、各功能模塊與企業(yè)資源管理系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)流通機制如圖3所示，制造過程的設(shè)備運行數(shù)據(jù)、生產(chǎn)計劃與調(diào)度數(shù)據(jù)、工藝設(shè)計數(shù)據(jù)、質(zhì)量檢驗數(shù)據(jù)等車間數(shù)據(jù)在船體分段車間各智能生產(chǎn)設(shè)備、各功能模塊與決策管理系統(tǒng)之間流通，形成一個閉環(huán)的數(shù)據(jù)流通機制[11]。

圖3 船體分段智能車間數(shù)據(jù)流通機制

企業(yè)資源系統(tǒng)根據(jù)生產(chǎn)訂單，將分段生產(chǎn)任務(wù)及作業(yè)計劃數(shù)據(jù)傳輸至車間計劃與派工系統(tǒng)，車間設(shè)備管理系統(tǒng)將設(shè)備運行狀態(tài)與維護計劃數(shù)據(jù)反饋至該系統(tǒng)，工藝執(zhí)行與管理模塊將執(zhí)行數(shù)據(jù)反饋至該系統(tǒng)，進而指導(dǎo)車間設(shè)備進行生產(chǎn)。同時，生產(chǎn)過程質(zhì)量管理模塊對產(chǎn)品檢驗數(shù)據(jù)與質(zhì)量數(shù)據(jù)進行分析，反饋質(zhì)量控制結(jié)果至工藝執(zhí)行與管理模塊，從而對車間設(shè)備工藝參數(shù)等數(shù)據(jù)進行調(diào)整，保證產(chǎn)品質(zhì)量，形成產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)流通的閉環(huán)。車間生產(chǎn)結(jié)果反饋數(shù)據(jù)和物料消耗數(shù)據(jù)同時傳遞到車間決策層中的數(shù)據(jù)中心和分析決策平臺，通過數(shù)據(jù)梳理、數(shù)據(jù)挖掘，得到車間運行的優(yōu)化方案，逐步提高船體分段建造效率，減少物料及能源的成本。然而這種計劃式、集中式、不可擴展的管控機制使得數(shù)據(jù)流通緩慢，不能滿足智能車間實時響應(yīng)的要求。

3 基于分布式自主協(xié)同制造的船體分段智能車間體系

在上述研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建基于分布式自主協(xié)同制造的船體分段智能車間體系，主要包含5個層次：制造任務(wù)層、智能設(shè)備層、邊緣局部自主決策層、數(shù)據(jù)層、云端全局管控層，如圖4所示。

圖4 船體分段智能車間分布式自主協(xié)同制造體系

(1) 制造任務(wù)層。制造任務(wù)層進行層次化分解，分為產(chǎn)品層、部件層、零件層和工序?qū)?，分別對應(yīng)不同的制造任務(wù)。同時，對制造任務(wù)層進行語義化建模，將制造任務(wù)以可擴展標記語言、Web本體描述語言等統(tǒng)一標識形式進行語義化建模，以便于云端、智能設(shè)備等對制造需求進行解析、分類和處理。當(dāng)制造過程中發(fā)生訂單變化、人員變動、物料資源變動、設(shè)備故障等生產(chǎn)異常時，制造任務(wù)層一方面可與智能設(shè)備層進行雙向?qū)崟r通信和優(yōu)化組合需求與設(shè)備的匹配，另一方面可將語義化建模的需求信息傳送給邊緣局部自主決策層，根據(jù)加工數(shù)量、優(yōu)先級、時間約束等條件，進行自主動態(tài)調(diào)度與決策。

(2) 智能設(shè)備層。智能設(shè)備層作為服務(wù)的供應(yīng)方，會根據(jù)制造任務(wù)層發(fā)布的制造需求信息，結(jié)合設(shè)備的自身屬性、加工能力、加工狀態(tài)等實現(xiàn)對制造任務(wù)的優(yōu)化匹配和自主搶單等。同時，智能設(shè)備層通過信息物理系統(tǒng)(Cyber-Physical Systems, CPS)實現(xiàn)虛擬信息與物理實體之間的知識交互與共享，將設(shè)備信息與服務(wù)信息傳輸給邊緣局部自主決策層。當(dāng)設(shè)備發(fā)生故障或需要停機維護時，智能設(shè)備層會自主預(yù)測停機時間，并將制造任務(wù)合理分配給其他設(shè)備，待設(shè)備恢復(fù)生產(chǎn)后再將其優(yōu)先級提高，將制造任務(wù)重新分配。

(3) 邊緣局部自主決策層。邊緣局部自主決策層為制造需求與制造服務(wù)提供一個自主決策、優(yōu)化匹配的平臺，向上與數(shù)據(jù)層和云端全局管控層交互通信，向下對車間任務(wù)與設(shè)備的優(yōu)化組合進行決策控制，并協(xié)調(diào)多個制造任務(wù)與多個智能設(shè)備的交互通信。邊緣局部自主決策層對服務(wù)-需求的組合與匹配具有一票否決權(quán)，且優(yōu)先級高于制造服務(wù)智能體與智能設(shè)備的自主搶單匹配。

(4) 數(shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)層是核心驅(qū)動單元，貫穿整個系統(tǒng)的信息通道，為整個系統(tǒng)提供源源不斷的驅(qū)動力，使得整個系統(tǒng)能夠?qū)崟r更新、不斷運轉(zhuǎn)。數(shù)據(jù)層由實時數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)挖掘等多個部分組成。

(5) 云端全局管控層。云端全局管控層主要實現(xiàn)全局優(yōu)化和車間管控，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)生產(chǎn)異常精準預(yù)測，從而降低車間動態(tài)調(diào)度頻率，實現(xiàn)全局優(yōu)化。云端全局管控層包含資源管控、進度管控、能源管控、質(zhì)量管控、成本管控等，保證車間按時按量完成生產(chǎn)任務(wù)，盡可能高效地利用資源，實現(xiàn)資源配置的最優(yōu)化，做到降本增效。

4 船體分段智能車間分布式自主協(xié)同制造關(guān)鍵技術(shù)

為實現(xiàn)船體分段智能車間分布式自主協(xié)同制造管控，需要用到5類關(guān)鍵技術(shù)：互聯(lián)互通技術(shù)、MA自主決策技術(shù)、運行狀態(tài)精準預(yù)測技術(shù)、全局優(yōu)化技術(shù)和分布式自主協(xié)同制造運行技術(shù)。

(1) 互聯(lián)互通技術(shù)：主要包括車間智能制造感知、車間資源狀態(tài)信息采集、車間組網(wǎng)、基于三維模型的海量數(shù)據(jù)傳輸、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)清洗與融合、智能設(shè)備聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)。

(2) MA自主決策技術(shù)：主要包括物聯(lián)網(wǎng)、智能體層次化分解與語義化建模、MA實時仿真與決策優(yōu)化、MA決策信息支持、MA雙向?qū)崟r通信與交互等技術(shù)。

(3) 運行狀態(tài)精準預(yù)測技術(shù)：主要包括車間設(shè)備故障預(yù)測、生產(chǎn)計劃預(yù)測、產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測、制造需求預(yù)測等技術(shù)。

(4) 全局優(yōu)化技術(shù)：主要包括車間調(diào)度優(yōu)化、物料配送與優(yōu)化、物流全局優(yōu)化、三維可視化監(jiān)控等技術(shù)。

(5) 分布式自主協(xié)同制造運行技術(shù)：主要包括分布式自主協(xié)同制造的理論基礎(chǔ)、體系框架、運行機制、運行性能評估驗證、與云端接口協(xié)議等。

5 結(jié) 語

針對船舶制造業(yè)變批量、多品種的離散制造特征，提出一種基于分布式自主協(xié)同制造的船體分段智能車間體系。分布式自主協(xié)同制造的特點是，可將車間中各獨立的智能制造單元變?yōu)榧染哂凶灾鳑Q策能力又具有與云端管控系統(tǒng)協(xié)同能力的智能體，從而提高各智能制造單元對計劃變動的響應(yīng)速度，提高智能車間運行系統(tǒng)的穩(wěn)定性，真正實現(xiàn)智能車間的實時管控、自主決策與分布協(xié)同。