Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Sử dụng trí tuệ tự động để xây dựng sản xuất thông minh
Tóm tắt
Tầm nhìn về sản xuất thông minh dựa trên khái niệm về Công nghiệp 4.0, thể hiện các công nghệ và khái niệm liên quan đến Hệ thống Sản xuất Vật lý-Ảo (CPPS). Trong các xưởng sản xuất thông minh, CPPS giám sát các quy trình vật lý, tạo ra một bản sao ảo của thế giới vật lý và đưa ra các quyết định phân cấp. CPPS cho phép thế giới ảo lưu trữ dữ liệu, xử lý dữ liệu, giao tiếp và hợp tác với nhau trong thời gian thực. Bài báo này trình bày kiến trúc của xưởng sản xuất thông minh dựa trên các lớp vật lý, logic và giao tiếp, kết hợp các phương pháp thông minh vào các quy trình sản xuất. Mỗi thực thể vật lý trong xưởng sản xuất thông minh được coi như một đơn vị logic tự chủ thông minh, thực hiện các hoạt động theo sự hướng dẫn của các chức năng điều khiển phân tán. Hơn nữa, sức mạnh tính toán và các phương pháp tối ưu hóa được tích hợp vào mỗi đơn vị logic để đưa ra các quyết định nhằm phản ứng linh hoạt trước những rối loạn bất ngờ xảy ra tại xưởng sản xuất. Một nền tảng thử nghiệm đã được thiết lập để minh chứng cách mà các thực thể vật lý có thể là những đơn vị logic hợp tác và tự chủ, có khả năng tự động hóa các hoạt động của xưởng sản xuất. Kết quả đã xác minh tính khả thi và hiệu quả của phương pháp được đề xuất.
Từ khóa
#Công nghiệp 4.0 #Hệ thống Sản xuất Vật lý-Ảo #trí tuệ tự động #xưởng sản xuất thông minh #chức năng điều khiển phân tán #tự động hóa.Tài liệu tham khảo
National Science Foundation (2006) Workshop on “cyber-physical systems”. National Science Foundation, Austin
Al-Hammouri AT (2012) A comprehensive co-simulation platform for cyber-physical systems. Comput Commun 36(1):8–19
Sridhar S, Hahn A, Govindarasu M (2012) Cyber-physical system security for the electric power grid. Proc IEEE 100(1):210–224
Håkansson A, Hartung R (2014) An infrastructure for individualised and intelligent decision-making and negotiation in cyber-physical systems. Procedia Computer Science 35:822–831
Wang S, Zhang G, Shen B et al (2011) An integrated scheme for cyber-physical building energy management system. Procedia Engineering 15(1):3616–3620
Bergweiler S (2015) Intelligent manufacturing based on self-monitoring cyber-physical systems. UBICOMM 2015: The Ninth International Conference on Mobile Ubiquitous Computing, Systems, Services and Technologies 121–126
Burnwal S, Deb S (2013) Scheduling optimization of flexible manufacturing system using cuckoo search-based approach. Int J Adv Manuf Technol 64(5–8):951–959
Marseu E, Kolberg D, Birtel M et al (2016) Interdisciplinary engineering methodology for changeable cyber-physical production systems. IFAC-PapersOnLine 49(31):85–90
Galaske N, Strang D, Anderl R (2017) Response behavior model for process deviations in cyber-physical production systems. In: Ao S-I et al (eds) Transactions on engineering technologies. Springer, Singapore, pp 443–455
Páscoa F, Pereira I, Ferreira P et al (2017) Redundant and decentralised directory facilitator for resilient plug and produce cyber physical production systems. In: Borangiu T et al (eds) Service orientation in Holonic and multi-agent. Springer International Publishing, Berlin, pp 71–79
Saggiomo M, Gloy YS, Gries T (2017) Applying multi-objective optimization algorithms to a weaving machine as cyber-physical production system. In: Jeschke S et al (eds) Industrial internet of things. Springer International Publishing, Berlin, pp 505–517
Gen M, Lin L (2014) Multiobjective evolutionary algorithm for manufacturing scheduling problems: state-of-the-art survey. J Intell Manuf 25(5):849–866
Babu AG, Jerald J, Haq AN et al (2010) Scheduling of machines and automated guided vehicles in FMS using differential evolution. Int J Prod Res 48(16):4683–4699
Ounnar F, Pujo P (2012) Pull control for job shop: Holonic Manufacturing System approach using multicriteria decision-making. J Intell Manuf 23(1):141–153
Njike AN, Pellerin R, Kenne JP (2012) Simultaneous control of maintenance and production rates of a manufacturing system with defective products. J Intell Manuf 23(2):323–332
Ngai EWT, Chau DCK, Poon JKL et al (2012) Implementing an RFID-based manufacturing process management system: lessons learned and success factors. J Eng Technol Manag 29(1):112–130
Leitão P, Restivo F (2006) ADACOR: a Holonic architecture for agile and adaptive manufacturing control. Comput Ind 57(2):121–130
Barbosa J, Leitão P, Adam E et al (2015) Dynamic self-organization in Holonic multi-agent manufacturing systems: the ADACOR evolution. Comput Ind 66(2):99–111
Pach C, Berger T, Bonte T et al (2014) ORCA-FMS: a dynamic architecture for the optimized and reactive control of flexible manufacturing scheduling. Comput Ind 65(4):706–720
Tang D, Gu W, Wang L et al (2011) A neuroendocrine-inspired approach for adaptive manufacturing system control. Int J Prod Res 49(5):1255–1268
Dias J, Barbosa J, Leitao P (2015) Deployment of industrial agents in heterogeneous automation environments. IEEE International Conference on Industrial Informatics, IEEE:862–866
Michniewicz J, Reinhart G (2016) Cyber-physical-robotics—modelling of modular robot cells for automated planning and execution of assembly tasks. Mechatronics 34:170–180
Babiceanu RF, Seker R (2016) Big data and virtualization for manufacturing cyber-physical systems: a survey of the current status and future outlook. Comput Ind 81(C):128–137
Shukla SK, Tiwari MK, Son YJ (2008) Bidding-based multi-agent system for integrated process planning and scheduling: a data-mining and hybrid tabu-SA algorithm-oriented approach. Int J Adv Manuf Technol 38(1):163–175
Zheng K, Tang D, Giret A et al (2015) Dynamic shop floor re-scheduling approach inspired by a neuroendocrine regulation mechanism. Proc Inst Mech Eng B J Eng Manuf 229(S1):121–134
Wang L, Tang D (2011) An improved adaptive genetic algorithm based on hormone modulation mechanism for job-shop scheduling problem. Expert Syst Appl 8(6):7243–7250
Zheng K, Tang D, Giret A et al (2016) A hormone regulation-based approach for distributed and on-line scheduling of machines and automated guided vehicles. Proc Inst Mech Eng B J Eng Manuf. doi:10.1177/0954405416662078
Cavalieri S, Macchi M, Valckenaers P (2003) Benchmarking the performance of manufacturing control systems: design principles for a web-based simulated test bed. J Intell Manuf 14(1):43–58
Erol R, Sahin C, Baykasoglu A et al (2012) A multi-agent based approach to dynamic scheduling of machines and automated guided vehicles in manufacturing systems. Appl Soft Comput 12(6):1720–1732
Leitao P (2004) An agile and adaptive Holonic architecture for manufacturing control. PhD Thesis, University of Porto, Portugal