The product market competition trends to focus more and more on industrial clusters optimization and competition, rather than a single stage or single enterprise's competition; and many industries in China are in the situation of overcapacity and unevenly distributed, causing great waste of society resources/services, also causing unhealthy competition. Cloud Manufacturing emphasizes "manufacturing as service", and through the construction of massive manufacturing service’s exchange platform, to achieve full share of high quality manufacturing resources. But in the enterprise cluster, the standard and efficient modeling of manufacturing service for the industry or the product’s lifecycle, the cloud platform guided optimal allocation of a lot of manufacturing services, and the formation law of excellent industry service chain and the promoting method, are all important scientific problems needed to be studied This application proposes and studies the idea of product standard manufacturing service structure (BOSS-Bills of Standard manufacturing-Service), in order to achieve the normative and quick modeling for product manufacturing service; Study on the P2P evaluation big-data of the cloud resource service、the large-scale scheduling and evolving Genetic Algorithm based on the decomposition windows, in order to promote the survival of the fittest manufacturing services and the formation of excellent service chain; Through the cloud platform based experimental simulation and analysis, explore the evolution law of typical industrial manufacturing service chain in the cloud manufacturing environment. The research will promote the development of the cloud-state manufacturing services, and the formation of the high quality industrial manufacturing service chain.
产品市场竞争越来越趋向产业集群的优化竞争而非单个环节单个企业的竞争;我国很多产业的产能过剩、分布不均、良莠不齐、共享效率低下,造成很大资源服务浪费以及不良竞争;云制造强调“制造即服务”理念,通过构建海量制造服务交流平台、实现优质制造服务的充分共享。但是企业集群中面向产业或产品全生命周期的制造服务规范和高效建模、云平台制导的大量制造服务的优化配置及其优良产业服务链的形成规律及其促成方法是需要研究的重要科学问题。本申请提出并研究产品标准制造服务结构(BOSS)的思想,以实现产品制造服务的规范、快捷建模;探索基于制造服务P2P评价大数据分析以及基于多种窗口分解方法的大规模云资源服务的优化选配和演进算法,促进制造服务的优胜劣汰和优良服务链的形成;通过基于云平台的实验仿真论证分析,探索云制造环境下典型产业制造服务链的演化规律。研究成果将促进云态制造服务的发展,促进优质产业制造服务链的形成。
基于“制造即服务”的理念,云制造通过构建面向特定行业的云制造平台以聚集海量制造资源服务,并面向海量用户实现制造服务的共享及其高效利用。如何对典型行业/产品相关制造服务进行规范的建模表达,对海量制造资源服务进行即时优化选择配置,并进一步制导产业服务链的演化优化方法,这对云制造及其应用行业的发展有重要的科学研究和实际应用价值。.课题研究提出了产品标准制造服务结构(BOSS-Bill Of Standard manufacturing-Service)的概念,并研究给出了BOSS的定义、结构形式、属性内容、编码方法等;研究了基于BOSS的产品全生命周期标准制造服务建模策略,针对典型行业产品研究了适合人工和半自动构建BOSS的方法,示范构建了典型产品及行业的制造服务BOSS结构。.根据不同类型制造服务的属性表达模型,结合企业静态资质信息和动态交易行为数据,提出了对企业信用及服务性能的评价方法,得到了可以量化的评价机制;研究了服务和任务的选择和匹配方法,通过筛选合理大小的满足一定功能、时间、区域等约束条件的候选制造服务集,并基于深度学习得出的规则从该候选制造服务集中为用户推荐较优的制造服务;针对不同地域、不同质量的制造资源服务,考虑制造服务的时间差和地域差等因素,研究了基于需求预测的云制造资源服务配置算法;根据历史数据,基于深度学习对资源服务的需求量进行预测,并研究了基于预测的大规模制造需求的实时调度方法;通过实验数据模拟计算验证,平均缩减制造服务租赁成本20.54%,提升服务使用效用57.68%,缩减任务平均延期72.66%;研究建立了云制造环境下的行业生态演化模型,通过仿真模拟探索了云制造环境下典型产业制造服务链的演化规律。研究成果在本课题组研发的“浙大云制造平台”上进行了初步示范应用。.课题研究提出的基于产品标准制造服务BOSS思想的制造服务规范化建模表达方法,以及大规模制造资源服务的前瞻性优化选择调度方法,对促进云制造技术和系统的落地发展,促进行业产业链优化有较大的借鉴和指导作用。
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数据更新时间:2023-05-31
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