基于动态资源能力服务的分布式协同调度技术

基于动态资源能力服务的分布式协同调度技术

肖洋1孟成2

1.国网安徽省电力公司亳州供电公司236800；2.国网安徽省电力公司涡阳供电公司233600

摘要：基于云制造技术中面向服务的思想，针对现有异地分布多车间协同生产计划的关联协调问题，提出并建立一种以云制造思想为指导的基于动态制造资源能力服务化的分布式协同生产调度技术。通过分析多车间协作生产下的制造资源动态服务共享和关联协调的问题，建立基于服务性制造资源的协同生产调度技术总体框架；提出服务性资源的地域和能力相结合的筛选规则，形成面向多车间协同生产的空闲占用和插入调整相结合的作业排产技术；提出资源指定占用下的作业排产处理技术，解决了协同生产环境下特定车间基于制造资源能力局部能力占用的调度排产；针对生产过程中频繁发生的突发事件，提出以降低生产扰动影响范围的时间容忍度技术及基于移动处理方式的动态调度方案调整技术，解决了制造资源服务动态变化下的快速响应处理问题。通过应用实例对以上关键技术进行了验证。

关键词：云制造；制造资源能力服务化；动态服务共享

本文重点分析了云制造的一些技术组成，将云制造中的技术组成作为虚拟资源分配，将车间内部的协同技术作为分配的依据，使云制造中的一些技术难题得以有效的解决，促进云制造技术的建立和应用。云制造技术以云制造思想为指导思想，对每一个独立的车间的生产线作为基础和任务，使车间内部呈现出资源动态能力的服务，将资源与共享能力紧密融合，也能够为车间提供能源支持，最终实现制造率提高的目的。还有些车间在进行户外作业时，有很多任务无法按照规定的时间完成，有些任务是车间无法收集的资源，这些资源可以作为一种共享能力，结合资源分布的地域和类型，选择相应的服务。有些地区将虚拟资源纳入车间进行作业生产，促进车间任务的完成，最终达到车间制造资源能力的共享和协调。

1问题分析

有很多大型制造企业都有主制车间，主制车间就是以某一项单独的任务为主，在这个车间内单独生产某一项任务，其它的车间辅助完成，这样就可以使多个车间互相协调和沟通。但是目前我国的车间还存在着独立核算的现象，独立核算的具体内容需要承担指令性的任务和生产之外的订单，这也是对其它的企业和车间的协同作业，实现了资源的优化配置，也促进了云制造思想的实施，其中分布式的协同生产包含以下几个方面：

（1）车间生产线的制造是一件十分复杂的事情，而且过程很容易出现差错，在动态的生产环境中就会变得更加复杂。一般情况下，企业都有一定的瓶颈资源，而且其它的制造资源很难长期的为车间服务，车间制造资源在共享上还存在着难题，服务的空间和形式不具备生产能力。这种特点可以与云制造技术中的空闲资源共同作为核心思想，促进云制造技术在企业中的应用与研究。

（2）车间在进行生产作业时，需要定期把握车间的生产能力，把握车间的制造资源的占有率，把握一些空闲的信息，这样能够提升制造服务和提高车间共享资源的能力。车间还应该方便其它的车间共享信息，提供关联性的协调，促进资源的共享，促进云制造技术在企业中的应用。

（3）每一个车间都严格的按照生产线进行，严格的按照计划进行生产，生产调度在实际的生产过程中，很容易产生大量的生产扰动事件，这种生产扰动事件需要依据方案适时调整，保证生产计划与生产实际相统一。与此同时，不同的车间需要协同制造，共同完成生产任务，使方案及时得到调整，生产任务不仅局限于某一个车间内，而是要与共享服务的形式来传播生产作业计划，促进车间的生产服务能力得到提高，生产车间必须具备一定的生产调度技术，这种生产调度技术可以为云制造生产过程提供技术保障与支持，还能够为云制造生产过程的扰动事件提供理论依据。

2关键技术研究

2.1服务性资源筛选规则

②多条生产线协同生产的过程中，服务性资源需要筛选，在筛选的过程中有一定的难点，其中主要的难点就是空闲制造资源方面，空闲制造资源在选择时需要考虑很多因素：第一，制造资源的加工类型不单一，加工类型和制造能力是两个基本的条件，需要满足一定的任务和工艺能力才能够提供服务的资格；第二，每一个车间的生产线都不是位于同一个产房内，每一个车间内部都有不同的生产线，生产任务对应着一定的生产服务，必须将任务中的工件在各个生产线之间流转，由此产生的运输成本以及可行性便成为服务性资源进行筛选必须考虑的问题；③如果上述条件都得到满足，则可根据制造服务的生产效率和生产任务的交货期确定最终使用的资源，完成制造服务的筛选过程。

2.2资源指定占用下的排产处理机制

本文前面提到很多生产线的协同生产，生产线的协同生产包含很多内容，其中主要遵循一种特殊的指令和优先级的生产任务，在不同类型的任务下进行车间的生产，为车间提供一定的资源能力，与此同时并不能影响任务的完成和作业计划的制定。在车间完成计划之后，可以将空间的制造资源抽象化，并且全部提供给另外几个车间使用，最终形成服务生产和服务的顺利循环，促进车间生产线的共同生产。

针对上述情况，本文主要总结了资源的处理机制，这种指定占用下的处理机制能够保障资源顺利的完成指令，车间本身有着自己的生产任务，大多是连续生产作为基础，以生产线的制造作为生产能力，促进生产任务的完成和资源的合理利用，完成年度的生产任务。

（1）第一阶段在协调车间完成指令的过程中，可以优先的完成生产任务的安排，车间会根据上级领导的安排，将制造资源提前投入使用。在协调车间完成指令任务的同时，可以提前保证任务的质量。

（2）第二阶段车间自有的生产任务需要在一定的资源占用下进行生产安排，车间的自有任务需要建立调度工序计划和任务，从这些任务中选择合适的。还可以采用指令性任务连续生产作为前提，计算工序从开始的时间和结束时间的差值。如果出现能力不足，则通过动态调度手段对设备进行加班、需求外协服务资源、动态调整生产计划等处理。待调度工序集合为空时，第二阶段完成。

（3）第三阶段形成生产调度方案，并根据该方案继续将车间内空闲资源封装为服务性制造资源。

2.3分布式作业动态调度协调技术

生产控制的关键离不开生产调度，生产调度是在生产控制的基础和关键，在动态制造能力服务的基础上能够协同生产调度，帮助车间人员共同完成生产任务，减轻工作人员的工作量，促进生产效率的提高和资源的利用。在车间的实际生产过程中，生产现场十分复杂，而且单纯的调度无法满足各种复杂问题的出现，生产很容易与现实脱轨，无法真正的体现出调度的实际性和真实性。与此同时，在服务性资源排产规则的前提下，需要不断地调整生产计划，除此之外，在分散式作业的条件下，如果发生冲突事件，很容易影响单一车间的生产，还会影响服务性制造资源的分布，最终产生跨车间扰动。由此可见动态调度技术在分布式协同生产调度技术中的重要性。云制造技术中面对的各个制造企业也面临着相同的生产扰动问题，其问题处理机制与分布式车间具有相同的核心处理方式。

总而言之，本文重点介绍了云制造的一些内容，云制造所体现的是广域的协同服务，这种协同服务能够根据一定的生产方式和动态组合作为指导思想，通过几点技术的组合，形成云制造技术和动态资源能力的共同分布，为云制造技术开辟了新的思路和探索渠道，促进了云制造服务的发展。

参考文献：

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［2］李春泉，尚玉玲，胡春杨．云制造的体系结构及其关键技术研究［J］．组合机床与自动化加工技术，2011（7）：104－107，112．