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主动制造——大数据驱动的新兴制造范式
资料介绍
新一轮工业革命将对制造业产生根本性影响,由此形成的基于社会信息物理系统的制造模式,将产生具有结构性、半结构性和非结构性的大数据。为了应对制造大数据的挑战,引入大数据分析技术与主动计算,尤其是事件驱动的主动计算,提出一种大数据驱动的新型制造模式——主动制造;构建了将组织符号学和“观察-定向-决策-行动”循环模型融于一体的大数据驱动通用体系架构,结合社会信息物理系统的制造模式提出一种大数据驱动的主动制造体系架构;从数据价值利用的深度和广度分析了主动制造与现有制造模式的异同,尤其是指出主动制造与智慧制造、智能制造、预测制造和长尾制造模式间的关联关系。
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第
卷第
期
１
２３
Ｖｏｌ．２３Ｎｏ．１
Ｊａｎ．２０１７
ꢀꢀꢀ
年
月
２０１７
ꢀꢀꢀ
１
Ｃｏｍ ｕｔｅｒＩｎｔｅｒａｔｅｄＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎ Ｓｓｔｅｍｓ
ꢀ ꢀ
ｐ ｇ ｇ ｙ
ꢀ
ꢀ
：
／
ＤＯＩ１０．１３１９６ ．ｃｉｍｓ．２０１７．０１．０１９
ｊ
———
主动制造
大数据驱动的新兴制造范式
， ， ，
姚锡凡 周佳军 张存吉 刘
敏
ꢀ
（
，
华南理工大学 机械与汽车工程学院 广东 广州
ꢀ
）
５１０６４０
ꢀ
ꢀ
： ， ，
要 新一轮工业革命将对制造业产生根本性影响 由此形成的基于社会信息物理系统的制造模式 将产生
摘
ꢀ
、 。 ， ，
具有结构性 半结构性和非结构性的大数据 为了应对制造大数据的挑战 引入大数据分析技术与主动计算 尤其
，
是事件驱动的主动计算 提出一种大数据驱动的新型制造模式
———
； “
主动制造 构建了将组织符号学和 观察 定向
－
” ，
决策 行动 循环模型融于一体的大数据驱动通用体系架构 结合社会信息物理系统的制造模式提出一种大数
－
－
； ，
据驱动的主动制造体系架构 从数据价值利用的深度和广度分析了主动制造与现有制造模式的异同 尤其是指出
、 、
主动制造与智慧制造 智能制造 预测制造和长尾制造模式间的关联关系
。
： ； ； ； ；
关键词 主动制造 主动计算 主动性 集成制造系统 智慧制造
： ；
ＴＰ３９１ ＴＨ１６
ꢀꢀꢀ
：
文献标识码
Ａ
中图分类号
Ｐｒｏａｃｔｉｖｅｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎ ａｂｉ ｄａｔａｄｒｉｖｅｎｅｍｅｒｉｎ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎ ａｒａｄｉｍ
－ ꢀ － ꢀ ꢀ
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ｇ
ｇ
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ꢀ
ｇ
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，
，
，
ＹＡＯ Ｘｉａｎ ＺＨＯＵＪｉａｕｎ ＺＨＡＮＧＣｕｎｉｅ ＬＩＵ Ｍｉｎ
ꢀ ｆ ꢀ ｊ
ｊ
ꢀ
ꢀ
（
，
，
ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌａｎｄＡｕｔｏｍｏｔｉｖｅＥｎｉｎｅｅｒｉｎ ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔ ｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏ
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ｇｙ
ꢀ
ꢀ
ｇ
ꢀ
ꢀ
ｙ
ꢀ
ꢀ
，
Ｇｕａｎｚｈｏｕ５１０６４０ Ｃｈｉｎａ
ꢀ
）
ｇ
：
ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｉｎｃｏｍｉｎ ｎｅｗｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｒｅｖｏｌｕｔｉｏｎｗｉｌｌｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎ ｒａｄｉｃａｌｌ ｗｈｉｃｈｗｉｌｌｒｅｓｕｌｔｍａｎｕｆａｃ
－
，
ｙ
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ｇ
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ꢀ
（
）
，
ｔｕｒｉｎ ｉｎｔｈｅｆｏｒｍｏｆＳｏｃｉｏＣ ｂｅｒＰｈｓｉｃａｌＳｓｔｅｍ ＳＣＰＳ ｗｉｔｈｂｉ ｄａｔａｏｆｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ ｓｅｍｉｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓａｎｄｕｎｓｔｒｕｃ
ｇ ꢀ
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ꢀ
－
ｙ
－
ｙ
－
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
，
，
ｔｕｒｅｓ．Ｔｏｄｅａｌｗｉｔｈｓｕｃｈｂｉ ｄａｔａｉｎｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎ ａｎｅｗｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎ ｍｏｄｅｌ ｃａｌｌｅｄ ｒｏａｃｔｉｖｅｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎ ｗａｓ
ꢀｇ ꢀ ꢀ ꢀｐ
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ꢀ
ｇ
ꢀ
ꢀ
ｇ
ꢀ
ꢀ
ｇ
ꢀ
ꢀ
，
ｒｏｏｓｅｄｗｉｔｈｔｈｅｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆｂｉ ｄａｔａａｎａｌｔｉｃｓａｎｄ ｒｏａｃｔｉｖｅｃｏｍ ｕｔｉｎ ｅｓｅｃｉａｌｌ ｒｏａｃｔｉｖｅｅｖｅｎｔｄｒｉｖｅｎｃｏｍ
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ｙ
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ｐ
ｇ
ｐ
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－
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ｕｔｉｎ ．Ａｂｉ ｄａｔａｄｒｉｖｅｎ ｅｎｅｒａｌａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｆｕｓｅｄｗｉｔｈｏｒａｎｉｚａｔｉｏｎａｌｓｅｍｉｏｔｉｃｓａｎｄＯｂｓｅｒｖｅＯｒｉｅｎｔ ＤｅｃｉｄｅＡｃｔ
ꢀ ｇ ꢀｇ ꢀ ꢀ ｇ ꢀ ꢀ ꢀ －
ｐ
ｇ
－
ꢀ
ꢀ
ꢀ
－
－
（
）
，
ＯＯＤＡ ｌｏｏ ｗａｓｓｅｔｕ ｗｈｉｃｈｗａｓｆｕｒｔｈｅｒｅｘｔｅｎｄｅｄｔｏａｂｉ ｄａｔａｄｒｉｖｅｎ ｒｏａｃｔｉｖｅｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｆｏｒ
ꢀｐ ꢀ ꢀꢀ ｇ ꢀｐ
ｐ
ꢀ
ꢀ
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ꢀ
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－
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ｇ
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ꢀ
ＳＣＰＳｂａｓｅｄｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎ ．Ｔｈｅｍｏｄｅｌｗａｓｃｏｍ ａｒｅｄｗｉｔｈｅｘｉｓｔｉｎ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎ ｍｏｄｅｌｓｆｒｏｍｔｈｅｖｉｅｗ ｏｉｎｔｏｆｔｈｅ
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－
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ｇ
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ｐ
ｇ
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ｇ
ꢀ
ꢀ
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ｐ
，
ｕｓｅｏｆｂｉ ｄａｔａｖａｌｕｅｉｎｄｅｔｈａｎｄｗｉｄｔｈ．Ｉｎ ａｒｔｉｃｕｌａｒ ｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎ ｒｏａｃｔｉｖｅｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎ ａｎｄ ａｒａ
ꢀ ꢀ ｇ ꢀ ꢀ ｐ ꢀ ꢀｐ ꢀｐ ꢀｐ －
－
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ｇ
ꢀ
，
，
ｄｉｍｓｓｕｃｈａｓｗｉｓｄｏｍ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎ ｓｍａｒｔｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎ ｒｅｄｉｃｔｉｖｅｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎ ａｎｄｌｏｎ ｔａｉｌｏｆｍａｋｉｎ ｒｏｄ
ｇ ｐ
ꢀ ꢀ
ｇ
ꢀ
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ｇ
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ｇ
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ｇ
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ｇｐ
ꢀ
－
ｕｃｔｓｗｅｒｅａｄｄｒｅｓｓｅｄ．
ꢀ ꢀ
：
Ｋｅｗｏｒｄｓ ｒｏａｃｔｉｖｅ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎ
ꢀ
；
ｇ
； ； ；
ｒｏａｃｔｉｖｉｔ ｉｎｔｅｒａｔｅｄ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎ ｓｓｔｅｍ
ｇ ｐ ｙ ｇ ｇ ｙ
ꢀ
ꢀ
ｒｏａｃｔｉｖｅ ｃｏｍ ｕｔｉｎ
ꢀ
ｐ ｐ
ｐ
ｙ
ｗｉｓｄｏｍ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎ
ꢀ
ｇ
［］
１
、
（
Ｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎ
ꢀ ꢀ
云 制 造
制 造 物 联
ｇ
引言
０
ꢀ
［］
２
，
Ｔｈｉｎｓ ＩｏＭＴ
ｇ
）
（
或智能制造
ＳｍａｒｔＭａｎｕｆａｃｔｕｒ
ꢀ
－
［］
３
、
随着云计算 物联网
（
，
ＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｓ ＩｏＴ
ꢀ ꢀ
）
， ）
ｉｎ ＳＭ
ｇ
，
等新型智能制造模式 这些模式已成为
ｇ
，
等新一代信息技术与制造技术的融合发展 形成了
。
、
制造业发展 的 主 攻 方 向 我 国 已 将 云 制 造
ＩｏＭＴ
：
；
：
修订日期
２０１６０６２２ Ｒｅｃｅｉｖｅｄ２４Ｄｅｃ．２０１５ａｃｃｅｔｅｄ２２Ｊｕｎｅ２０１６．
。
；
收稿日期
２０１５１２２４
－ －
－
－
ꢀ
ｐ
ꢀ
ꢀ
：
基金项目 国家自然科学基金资助项目
（
，
５１６７５１８６ ５１１７５１８７
）；
广东省科技计划资助项目
（
， ）。
２０１６Ｂ０９０９１８０３５ ２０１６ Ａ０２０２２８００５ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｉ
ꢀ－
：
，
（
，
ｔｅｍｓＰｒｏｅｃｔｓｕ ｏｒｔｅｄｂ ｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎ Ｃｈｉｎａ Ｎｏ ．５１６７５１８６ ５１１７５１８７ ｔｈｅＳｃｉｅｎｃｅ＆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏ Ｐｒｏ
－
），
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ｊ
ꢀ ｐｐ
ꢀｙ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ｇｙ
ꢀ
，
（
，
ｒａｍｏｆＧｕａｎｄｏｎ ＰｒｏｖｉｎｃｅＣｈｉｎａ Ｎｏ ．２０１６Ｂ０９０９１８０３５ ２０１６ Ａ０２０２２８００５ ．
ꢀ ꢀ
）
ｇ
ｇ
ｇ
ꢀ
：
姚锡凡 等 主动制造
———
大数据驱动的新兴制造范式
１７３
第
期
１
，
列入国家科技计划 而
《
更是我国实施 中国制造
（ ）） 。
价值 的大数据挑战问题
Ｖａｌｕｅ
ＳＭ
》
， “ ”
的重点关注领域 并且在 十三五 计划中将延
，
实际上 以大数据为代表的数据密集型计算已
——— 、
实验 理
２０２５
。
，
、
续这一关注领域 在德国
被认为是新一轮工
成为继第一范式 第二范式和第三范式
ＳＭ
次工业革命 的主导生产
４
［
］
１５
。
经最初
———
（
第
４．０
）
业革命
工业
论和仿真之后的第四种科学研究范式
，
模式 其 关 键基础 技术 是
、
（
务 联网
Ｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆ
的以实验为主的第一范式和数百年前出现的理论研
ＩｏＴ
ꢀ
，
Ｓｅｒｖｉｃｅｓ ＩｏＳ
）
（
，
究的第二范式之 后 随 着 世 纪 中 期的计 算 机发
２０
和 信 息 物 理 系 统
Ｃ ｂｅｒＰｈｓｉｃａｌ
－
ｙ ｙ
［］
４
） 。
，
Ｓｓｔｅｍ ＣＰＳ
ｙ
， ，
展 科学出现了计算分支 以对复杂现象进行仿真研
工 业
已 上 升 为 德 国国家 战
４．０
，
略 它 包 括 智 能 工 厂
（
）
和 智 能 生 产
ｙ
；
究 而大数据的出现催生了一种新的科研范式 即
， ：
ｓｍａｒｔｆａｃｔｏｒ
ꢀ
（
） 。
两大主题 美国作为增材制造
，
通过实验仪器收集或模拟仿真方法产生数据 然后
ｓｍａｒｔ ｒｏｄｕｃｔｉｏｎ
ꢀｐ
（
３Ｄ
）
打印 和
，
的起源国 于 和 年先
２０１０ ２０１１
，
用软件处理 并将形成具有意义的信息和知识存储
ＣＰＳ
［］
５
后成立了增材制造联盟 和智能制造领导联盟
［］
３
，
， ， 、
于计算机中 以供科技人员研究 从而将实验 理论
［］
６
。
。
和仿真三种科学研究范式有机地统一起来
以期通过先进制造技术复兴制造业
、
在廉价 无所不在的传感器和无线网络驱使下
，
，
，
由此可见 无论是从制造企业本身的发展需求
（
，
还是从市场需求的角度出发 都需要从大数据视角
以无线 射 频 识 别
ＲａｄｉｏＦｒｅｕｅｎｃ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ
ꢀ
ｑ
ｙ
ꢀ
）
为代 表 的物 联网 传 感 技术 在 生 产 中 获 得 应
ＲＦＩＤ
。
来探讨制造问题 当前人们已意识到大数据在制造
［
］
１６
、
生 产 故 障 检 测 和 分
， 、
用 用以满足制造车间的实时信息采集 物品跟踪和
，
中的 作 用 在 设 备 维 修
［
］
７８
。
［
］
１７
、
故障预测
［ ］
１８
［ ］
１９
－
生产监控等需求
随着制造自动化水平的日益
类
以及预测制造
等相关方面进
，
提高和生产过程监测手段的不断增强 制造过程以
。 ，
行了初步探索 实际上 大数据存在于产品全生产
［
］
２０
。
、
前所未有的速度产生着海量的工艺设备 生产过程
，
然而 由于这些研究处于起步
周期的各个环节
［
］
９１１
－
，
和运行管理数据 从而形成了制造大数据
，
的初始阶段 对数据驱动的制造研究无论在深度还
或工
［
］
１２
。
，
是在广度上都需要深入拓展 尤其是将工作重点从
业大数据概念
［
］
２１
，
为企业的持续创新与
、 、
在物联网 云计算 大数据等新一代信息技术迅
早期预警转化为业务优化
，
速发展的同时 产品市场需求逐渐由生产导向转为
。 ，
发展提供支持 与此同时 在可持续发展的大背景
， “ ” “
用户需求导向 产品生产方式逐渐从 推式 转向 拉
， ，
下 制造业面临日益突出的环境问题 这就更需要从
［
］
２２
。
”，
而市场竞争已从传统的规模经济的低价竞争转
式
全球大数据的角度探讨制造可持续性问题
。 ，
向大规模定制的范围经济的竞争 因此 企业不能
，
要让数据驱动业务 就需要将数据作为制造系
，
一味延续以往的大规模生产模式 而应针对不同的
，
统的输入 进而在数据分析支持下实现数据的实时
， ／
用户需求 主动提供客户化 个性化的产品和服务
，
、 、
反馈 生产全方位监控 模拟预测和业务流程优化
。
。
吸引用户参与到产品的设计与制造中来
虽然通过物联网或 可有效利用车间的实时状
ＣＰＳ
，
但是大多研究采用事后的被动性或反应
［
］
７８
－
／
／ ，
其主要
ＩｏＭＴ ＳＭ
无论工业
还是云制造
态信息
４．０
［
］
２３
， ，
缺少事前的主动性 未能充分
，
特征都是智能和互联 都旨在通过充分利用新一代
（ ）
策略
ｒｅａｃｔｉｖｅ
性
， ，
信息技术 将产品与制造资源有机结合在一起 推动
。 ，
发挥大数据在业务中的作用 此外 制造系统作为
， ，
社会技术系统 需要从社会和技术的角度出发 将人
制造业向基于大数据分析与应用基础上的智能化转
。 ，
型升级 要实现智能化转型 面临的最大挑战就是
、 ，
文 社会科学与自然科学相结合 来探讨和发展制造
／ ，
如何从大数据中挖掘有用的信息 知识 并加以有效
，
理论与技术问题 而现有的大多数研究还缺少这种
［
］
２４
。 ，
实际上 社会性网络和移动互联网已成为
。
利用
研究
， ，
企业大数据的重要来源 在某种程度上 新一轮工业
互联网发展以及新工业革命的推进将对制造业
［］
６
，
［ ］
２５
、
，
大数据已
产生根 本 性 影 响
与 此 同 时 出 现 了 将 云 制 造
革命就是由社会因素引起的产业革命
［
］
２６
，
关系到
、
语义网络化制造和企业
ＩｏＭＴ
、
影响到人类社会工作 生活和思维方式
等思想和理念融
２．０
（
，
ｇ
。
制造企业未来的生存和发展
合于 一 体 的 智 慧 制 造
Ｗｉｓｄｏｍ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎ
ꢀ
［
）
］
１３
，
［ ］
２７
，
为此 本文引入主动计算 和大数据分析等相
、
这种新型模式无疑会产生规模更大 种类
ＷＭ
［ ］
１４
，
更繁 杂 的 数 据 集 也 给 企 业 带 来 所 谓
， “ ”
关技术 探讨一种称之为 主动制造 的大数据驱动
特 点
４Ｖ
（ （
大 量
Ｖｏｌｕｍｅ
）、
（
高 速
ｙ
）、 （
多 样
Ｖａｒｉｅｔ
ｙ
）、
。
的新型制造模式
Ｖｅｌｏｃｉｔ
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资料：测试智能语音控制模块
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