面向大规模协作的制造服务个性化推荐与自适应组合优化研究

Based on the applicants' previous work in manufacturing service, knowledge management and networked manufacturing, the proposed project will take into account the characteristics such as service style, service mode, vast service scale and dynamic, heterogeneous and personalized service device in the manufacturing environments of mass collaboration, analyze the drawbacks of traditional service modeling, acquisition, selection, composition and optimization methods used for mass collaboration, and explore how to satisfy the requirements of mass collaborative manufacturing to share, reuse, seamlessly integrate and optimize the manufacturing resources. It proposes mass collaboration-oriented semantic modeling methodology, multi-step acquisition and annotation methodology, dynamic matchmaking and personalized recommendation methodology, and self-adaptive composition and optimization methodology of manufacturing services. It aims to develop a mass collaboration-oriented prototype system for personalized recommendation and self-adaptive composition and optimization of manufacturing services and validate the system through practical application. As the frontier of multi-disciplines such as manufacturing, networking and information, it expands the research scope of traditional networked manufacturing, and provides the theoretic framework and technical methodology to support development, application and expansion of manufacturing services. It will promote the transformation of mass collaborative manufacturing in our country to the deep collaborative mode based on "materialized" processing services, facilitate the optimal integration of manufacturing resources, and bring great economic and social effects.

本课题在申请者已有的关于制造服务、知识管理与网络化制造的研究成果基础之上，针对大规模协作制造环境所特有的服务形态、服务模式、海量服务规模以及动态异构、个性化服务机制，分析传统服务建模、获取与选择方法以及组合优化策略在大规模协作环境下所凸显出来的诸多不足，研究如何满足大规模协作制造对资源共享与重用以及服务动态无缝集成与优化的要求，突破面向大规模协作的制造服务语义建模、制造服务级进获取与标注、制造服务动态匹配与个性化推荐、以及制造服务自适应组合优化等四项关键技术，开发面向大规模协作的制造服务个性化推荐与自适应组合优化原型系统，并完成应用验证。本课题是一个涉及制造、网络、信息等学科的前沿、交叉研究课题，拓展了传统网络化制造的研究范围，为开发、应用和拓展制造服务提供了理论框架和技术方法支持，对我国制造业大规模协作向基于"物化"加工制造服务的深度协作模式转移，优化整合制造资源，具有重要意义。

随着语义Web的推出，以及计算网格、Web服务等新型信息技术与应用服务模式的出现，互联网将以更为开放、便捷和去中心化的方式，促进大规模协作制造服务的集成与创新。但总体而言，新一代互联网技术在制造领域的应用研究还处在探索阶段，多数仅是结合传统网络化制造的研究成果对Web服务、语义Web中涉及的关键技术进行初步的结合，而对大规模协作制造导致的规格多样性、异构应用之间的无缝集成、多用户交互性、及语义互操作等问题很少涉及，也没有对大规模协作环境下的制造服务获取、动态匹配、个性化推荐、及自适应组合优化进行探讨，因此需要作进一步的探索研究。. 本项目分析了传统服务建模、获取与选择方法以及组合优化策略在大规模协作环境下所凸显出来的诸多不足，研究了如何满足大规模协作制造对资源共享与重用以及服务动态无缝集成与优化的要求，突破了面向大规模协作的制造服务语义建模、制造服务级进获取与标注、制造服务动态匹配与个性化推荐、以及制造服务自适应组合优化等四项关键技术，开发了面向大规模协作的制造服务个性化推荐与自适应组合优化原型系统，并完成了应用验证。本项目作为制造、信息和计算机等学科的前沿、交叉研究课题，探索了大规模协作制造资源优化整合与服务协作的新模式，对我国制造业大规模协作向基于“物化”加工制造服务的深度协作模式转移，优化整合制造资源，促进中小企业制造能力和水平提升，具有重要的现实意义，并将产生明显的经济与社会效益。. 该研究取得了丰硕的成果。课题组申请了5项发明专利（其中2项已经获得授权），获得了2项软件著作权。课题组发表了25篇SCI/SSCI源、6篇EI源国际学术期刊论文，包括IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics-Systems、Journal of Intelligent Manufacturing、International Journal of Production Research、Information Sciences、Enterprise Information Systems、Concurrent Engineering-Research and Applications等，超额并高质量地完成了目标任务。