Sử dụng trí tuệ tự động để xây dựng sản xuất thông minh

Dunbing Tang1, Kun Zheng1,2, Haitao Zhang1, Zequn Zhang1, Zelei Sang1, Tao Zhang1, Javier-Alfonso Espinosa-Oviedo3, Genoveva Vargas-Solar4
1College of Mechanical and Electrical Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China
2School of Automotive and Rail Transit, Nanjing Institute of Technology, Nanjing, China
3Fundación Universidad de las Américas Puebla, LAFMIA, Cholula, Mexico
4French Council of Scientific Research, LAFMIA, Saint Martin d’Hères, France

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