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BY 4.0许可 开放式访问 发布人:德格鲁伊特(O) 2023年2月8日

共同理解制造能力和技能的参考模型

Anlagen能力和技能的参考模型
  • 阿约沙·科彻

    Aljosha Köcher是汉堡赫尔穆特·施密特大学自动化技术研究所的研究小组组长。他的研究重点是能力和技能的语义模型以及在开发过程中集成这些模型所需的方法。Aljosha是ETFA年度能力和技能特别会议的协办人。

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    , 亚历山大·别利亚耶夫

    Alexander Belyaev是马格德堡奥托·冯·格里克大学自动化工程研究所的研究员。他的研究重点是工业4.0和去中心化跨公司行业市场背景下的能力和服务语义模型。他参与了有关这些主题的各种标准化委员会和工作组。

    , 杰斯科·赫尔曼

    杰斯科·赫尔曼是SmartFactory Kaiserslautern的研究小组组长。他的研究重点是基于服务、能力和技能的生产网络中供应链的动态生成。

    , 尤尔根·博克

    Jürgen Bock是Technische Hochschule Ingolstadt创新生产和物流系统中人工智能应用的研究员和组长。他的研究重点是生产和物流的知识表示和推理领域,以及它们与数据驱动人工智能的结合。

    , 克里斯托夫·梅克斯纳

    Kristof Meixner是维也纳大学基督教多普勒实验室SQI的研究员。他的研究兴趣包括基于能力和技能的生产系统工程的重用和可变性方面。克里斯托夫是ETFA年度能力和技能特别会议的协办人。

    , 马格努斯·沃尔克曼

    马格努斯·沃克曼是凯泽斯劳滕大学的研究员。他的研究重点是工业4.0背景下的柔性制造,追求基于能力和技能的生产方法,并研究与市场的整合。

    , 迈克尔·温特

    迈克尔·温特自2021年以来一直担任亚琛RWTH大学工艺和材料技术信息和自动化系统主席的研究员。他的研究重点是基于知识系统的过程控制任务的解决策略。

    , 帕特里克·齐默尔曼

    自2018年以来,Patrick Zimmermann一直是奥格斯堡弗劳恩霍夫铸造、复合材料和加工技术研究所IGCV的研究助理。他的研究重点是简化自动化装配系统的工程流程,并为不同领域的数据分析用例创建信息模型。

    , 斯蒂芬·格林

    斯蒂芬·格林(Stephan Grimm)在德国卡尔斯鲁厄(Karlsruhe)学习计算机科学,并在那里攻读了符号人工智能(Symbolic AI)和基于逻辑的知识表示与推理(Knowledge Representation and Reasoning)领域的博士学位。他现在是慕尼黑西门子技术部门的高级关键专家研究员。他的研究兴趣是本体论、自动推理和可解释的人工智能,主要用于以工业4.0为中心的工业应用。

    克里斯蒂安·迪德里奇

    克里斯蒂安·迪德里奇(Christian Diedrich)是马格德堡奥托·冯·盖里奇大学(Otto-von-Guericke University of Magdeburg)控制技术研究所所长。他曾参与过许多涉及生产系统整个工程生命周期的德国和欧洲研究项目。除此之外,他还积极参与国家和国际标准化活动。

摘要

在制造业中,“工业4.0”战略计划的许多用例都需要供应商中立和机器可解释的信息模型来描述、实施和执行资源功能。这些模型是根据条款进行研究的能力技能。需要对此类模型进行标准化,但目前尚不可用。本文介绍了一个参考模型,该模型由各组织的成员在工业4.0平台该模型涵盖了能力和技能最重要方面的定义。它可以被视为进一步标准化工作的基础。

Zusammenfassung公司

Für viele Anwendungsfälle von Industrie 4.0 werden herstellerneutrale und maschinensbar Informationsmodelle von.工业4.0能力und(单位)技能本ötigt。在《实践与标准化模型》中,welche zur Zeit jedoch nicht existieren。在diesem Beitrag wird ein Referencemodell vorgestellt,das von Mitgliedern verschiedener Organisationen In einer Arbeitsgruppe derPlattform工业4.0埃尔贝特·沃尔德。死亡模型umfasst Definitionen der wichtigsten Aspekte von Capabilities und Skills und kann somit als wichtige Grundlage für weitere Standardisierungsarbeiten angeshen werden。

1引言

未来制造业的一个重要趋势是需要对市场不确定性做出更快的反应,这就要求工业生产具有更大的灵活性[1]. 这种灵活性涉及许多不同的方面,例如快速引入新产品或产品变体的能力。因此,在低容量甚至更低容量下高效生成高混合场景的潜力批量1是必要的。这些挑战需要新的生产控制概念,以及对生产和供应链中的问题和干扰作出反应的能力。解决这一挑战的一种可能方法是将生产资源和需求模块化,并将其抽象为所请求或提供的功能。然而,关于可用和提供的功能的信息必须传达给交互伙伴,以便所有交互伙伴保持共识。

近年来,开展了许多研究活动,以详细开发所需的概念,并阐述其在工业领域的应用。[1]因此,出现了各种与描述资产功能相关的术语和概念[2].

在今天的“工业4.0”社会讨论中,各种类似的术语,例如“能力”、“技能”或“任务”,都用于描述资产的功能。然而,据我们所知,这些术语并不存在明确的区别。通常,不同的作者使用不同的术语来描述类似的概念。反之亦然,同一术语被赋予相反的概念。此外,从供应链中的自动化订单处理到制造执行,各种用例的功能需要在不同抽象级别上进行沟通。

所有这些问题使现有方法的比较复杂化,并导致混淆。因此,新兴的解决方案本身不可能互操作。这项工作旨在通过回答以下研究问题来巩固不同公司和机构的特定术语。

  1. 为了传达可用功能和所需功能,必须涵盖的柔性生产的基本概念是什么?

  2. 与这些概念相关的模型是什么样子的?

  3. 这个模型的潜在技术实现是什么?

因此,我们提出了能力技能服务(CSS)模型,该模型是由Plattform工业4.0从而代表了不同公司和研究机构之间的共识。CSS模型可以被视为功能、技能和服务的第一个参考模型,对它们进行定义和分类以明确区分,并指定它们之间的关系。此外,还概述了目前正在针对模型的各个方面进行研究的技术映射。最后,本文将CSS模型与现有的类似方法进行了比较。

本文的其余部分结构如下:第2章概述了相关活动和研究工作。第3章介绍了CSS参考模型,并对概念进行了扩展定义和解释能力,技能、和服务第4章之前介绍了潜在的特定于技术的实现。第5章总结了追求类似目标的方法,即自动化功能的封装及其接口的描述。最后,第6章回顾并批判性评估了CSS参考模型,并对未来可能的研究活动进行了展望。

2相关工作

在生产系统工程中,组织在多学科工程环境中工作,利益相关者对制造产品和生产系统持有不同的观点。产品过程资源(PPR)概念,如[]代表了生产系统工程的三个主要方面。产品代表输入和输出产品,过程描述将输入转化为输出产品的生产过程,以及资源描述执行流程的生产资源。VDI 3682中定义的正式过程描述(FPD)[4],提供了一个可视化的正式模型来描述这些方面。

Pfrommer等人。[1]引入技能作为PPR概念的附加元素。作者将技能定义为产品所需和资源所提供的生产过程功能的供应商依赖表示。这些特征支持生产过程和资源之间的抽象。

关于与功能(甚至能力)相关的功能和功能的更深入的术语讨论,请参见[5]. 的作者[5]还包括关于正式术语澄清的进一步参考功能在本体工程社区中。

早期的出版物经常互换使用能力和技能的概念[2]. 然而,在最近的文献中,能力和技能之间的区别更为明显。虽然功能通常被定义为对机器提供的功能的抽象描述,但技能通常被视为这些功能的可执行实现,这些功能可能用于在机器上执行进程。尽管这种区别正在慢慢显现,但迄今为止,还没有一个全面、综合的PPR模型,而另一个方面的能力和技能[2].

这个Plattform工业4.0描述了基于产品描述和定义的功能的各个过程生成。能力被定义为功能的供应商中性描述,而技能是实现功能的资源实现[6]. 讨论了可能的技术,例如在本体论中建模能力或不同的技能实现[6]. 在讨论跨越公司边界的供应链时,围绕能力和技能展开了另一个抽象层次的讨论。对于这样一个与服务提供商共享生产资源的网络[7]定义云制造作为“支持将分布式制造资源[…]聚合到可配置制造服务共享池的模型,可通过最少的管理工作或服务运营商和提供商交互快速供应和发布”。

虽然目前还不存在关于能力、技能和服务的标准,但模型中会定期纳入一系列标准。除了VDI 3682[4]通常,使用DIN 8580(制造工艺)或VDI 2860(搬运)等工艺类型定义标准(例如[8,9]). 此外,中定义的状态机包装ML/ISA 88通常用于建模技能的行为和交互(例如[8,10]).

3能力-技能-服务模式

为了巩固关于制造业能力、技能和服务的术语,本节提出的概念模型扩展了成熟的PPR范式[]通过附加的概念a制造功能PPR范式侧重于过程作为生产建模的主要元素。产品是生产过程的输出。同样,也考虑原材料或半成品产品,这些是流程的输入。A类资源表示提供执行流程功能的机器或设备。此外,PPR元件可能具有属性可以根据[11]. 此外,每个元素都有一个自反关系,允许元素自我组合,例如,流程可以由子流程或产品零件组成。PPR概念及其属性如所示图1在左侧。PPR概念和属性之间的关系没有明确显示,以避免混淆图形。在初始PPR方法中[]和VDI 3682[4],流程和资源受直接使用关系,使模型相对刚性。

图1:能力、技能和服务的参考模型,与用UML类图表示的PPR方法一致。
图1:

能力、技能和服务的参考模型,与用UML类图表示的PPR方法一致。

然而,由于制造系统工程需要在不同级别的系统功能上进行信息建模,因此仅添加功能 [2]作为PPR的一个元素。相反,功能的概念需要反映在[12]:需要对工厂功能进行抽象描述级别3和4(制造运营管理和业务规划),用于生产规划目的。函数的调用由级别2(监督控制)并导致控制操作水平1.外部提供功能以形成共享生产网络关注点级别4及更高级别。因此,流程和资源之间原本僵化的关系需要通过对所需和所提供功能的单独描述来解耦。为此,我们引入了三个扩展PPR的模型元素,它们都代表了不同用途的功能方面。这些是能力作为函数的抽象描述技能作为可调用函数服务作为在动态集成和连接过程级别上向外部合作伙伴提供的功能。

在简短讨论了需求和模型概述之后能力,技能、和服务在单独的小节中介绍。

3.1要求和型号概述

各种出版物的要求概述如下[2]. 这里讨论了这项工作最相关的要求,而更具体的要求,例如有关解决方案技术的要求,则不在这项工作的范围内。能力、技能和服务的模型需要培养更有效的生产规划和生产系统重配置方法。这一需求可以被视为最重要的要求,所有其他需求都可以从中得到。两者都有匹配性可执行性通常被作为一项要求提到,强调需要对不同级别的功能进行描述[2]. 虽然可匹配性最好通过正式模型实现,但可执行性需要绑定到实现技术。因此,需要明确区分这些概念。技能必须具有通信接口和个人技能状态需要表达[2].

图1表示统一建模语言(UML)类图,以说明考虑到前面讨论的需求而开发的CSS参考模型。该模型区分了能力、技能和服务三个方面。在每个区域中,定义了主要概念及其与其他模型元素的关系。此外,每个方面的主要概念都与PPR概念相关。

3.2服务

制造业一个充满希望且面向未来的发展是即将实现的工业生产向共享生产的转变。根据这种情况,生产站点将形成跨公司网络。在这种网络中,服务提供商可以提供其制造能力,并根据特定订单将外部合作伙伴的能力集成到其自己的生产流程中。这种情况意味着跨公司供应链中的订单处理自动化。实现这种共享生产网络的挑战是互操作性。在这种情况下,订单处理需要考虑所提供功能的纯技术描述以外的重要参数[11,13]. 例如,这些信息是关于经济标准的信息,例如交货日期、成本以及关于文件或维护、认证和评级的协议。为了对这些问题进行建模并将其与能力概念区分开来,本文引入了术语服务在经济意义上,代表一组由组织和经济描述补充的能力。应该注意的是,这里提出的服务概念不同于信息技术中使用的相同术语(参见第5.1节作为区别)。

在CSS模型的上下文中服务请求者提供所请求服务的规范及其属性,需要合适的服务。服务提供者可以提供适合于满足所需服务的服务。然后,他们可以提出服务报价,作为执行一个或多个服务的约束性合同的基础。服务请求者可以在指定的时间段内根据提议的条件接受提案。如果服务请求者通过市场搜索服务,则不同的服务提供者可能会创建多个服务提供。这些服务提供可以是互斥的,也可以组合起来满足所请求的服务。

3.3能力

我们定义了一个能力作为“工业生产中功能的实现依赖性规范,以在物理或虚拟世界中实现效果”。因此,能力指定了生产过程中的功能。通常,功能指定了在物理世界中产生影响的生产功能。然而,仅适用于虚拟世界的软件功能也可以建模为一种功能。指定生产函数的功能应指实际制造方法的术语,如“钻孔”,以及属性和能力约束准确描述其应用。一种能力的示例可以是“在特定类型的材料上钻一个特定深度和直径的孔”。

能力要么是由声称有能力应用所表达功能的生产资源提供的,要么是作为产品功能需求一部分的过程所需要的。所需和提供的能力通常不同,例如,因为所提供的能力被更详细地描述,以便能够在一系列操作条件甚至不同的过程中重用。因此,需要在所需和所提供的能力之间进行匹配,以便为给定需求找到合适的生产步骤序列的候选者。这种匹配最初可以在描述性级别上进行,例如,通过比较功能类型及其属性,而不管以后由哪个实际资源执行这些过程步骤。

在CSS模型中,功能与概念相关技能服务功能的实现可以通过技能实现,技能包含自动化功能实现和调用级别的详细信息。在公司内部生产设置之外的更广泛的供应链网络中,通过服务提供能力。

3.4技能

我们定义了一个技能作为“由功能指定的封装(自动化)功能的可执行实现”。技能是由生产环境中的资源提供的,能够实现能力。每个功能都可以引用生产环境中的多种技能,作为此功能的实现。技能必须具有技能界面允许外部系统,例如制造执行系统(MES)与提供的功能进行交互。每一种技能行为都需要遵循一个协调的状态机描述可能的状态和转换。状态机需要通过技能界面公开,以便监视当前状态并触发转换。执行一项或多项技能可以控制生产步骤。技能可以有输入或输出技能参数能够执行或监控技能。为了设置或获取参数值,这些技能参数还必须由技能界面公开。通过指定输入参数,可以使用单个配置执行定义的生产步骤。每个技能参数都引用一个属性。一方面,此属性可能是一个功能属性,即也用于功能约束的属性。另一方面,这个属性也可能是一个过程或资源属性,它可能只与执行有关,而与能力级别的规划无关。

功能和技能之间的区别使函数的描述与其实现脱钩,并使开发人员能够自由选择技术和编程语言来实现技能。此外,可以为一项技能提供多个技能界面。这进一步将技能实现与其用户分离,用户只通过其接口使用技能,而不绑定到实际实现。集成商可以选择与其技术堆栈相匹配的技能接口。使用合适的软件架构,可以在集成时安装或配置技能接口[14]. 诚然,这需要比IEC 61131中定义的更灵活和模块化的控制方法。

4模型元素的实施

目前,关于CSS参考模型的实现还没有标准化,现有的方法通常支持针对不同模型方面的不同技术。本节介绍了目前正在针对三个模型方面的功能、技能和服务进行研究的实现示例。

4.1使用本体的建模能力

语义Web技术为信息系统中的知识表示提供了机制。它们基于W3C标准化的信息模型和知识表示的向下兼容语言堆栈。本体构成了可重用的信息模型,这些模型以通用形式捕获领域的知识,独立于特定应用程序,并用作知识图的语义丰富的模式。本体的W3C技术栈由资源描述框架(RDF)组成[3]及其模式扩展(RDFS)[4]它们形成了Web本体语言(OWL)的表示基础。[5]OWL允许用逻辑语句表示领域知识,支持自动推理以推断隐含知识。其他强大的技术,如SPARQL[6]和SHACL[7]可用于查询和验证基于RDF的数据模型中的信息。

语义Web技术为围绕PPR模型元素的功能的语义丰富表示和语义功能描述的匹配提供了理想的候选解决方案。利用OWL的一种直接方法是将能力的概念建模为OWL类。然后可以使用OWL属性上的OWL限制来表示CSS模型中的属性及其约束。然后应用程序可以引入特定功能,如钻孔通过子类及其在复杂OWL类表达式中限制的相关属性。OWL Manchester语法中这样一个表达式的示例是“钻孔和(深度为某个整数[<=15])“代表最大钻孔深度0.15毫米。能力等级的专门化层次结构可以取自DIN 8580或VDI 2860等标准,如[8]. 这种表征方法与[9]并通过为其他不透明的功能类配备属性约束来扩展它,以解释其丰富的语义。

此外,OWL推理可以用于能力匹配,至少在粗略的细节层次上是这样的。任何标准OWL推理器都可以检查由两个功能类表达式(一个由资源提供,另一个请求用于进程)组成的连接是否可满足,以测试这两个功能是否兼容,这意味着可以联合满足它们的约束集。该技术可追溯到[15]. 如中所述[16]OWL的开放世界假设的问题可以通过严格控制所使用的本体词汇来解决。这需要系统地包括所谓的闭包公理,这在工厂环境中可能很容易实现,例如,标准层次结构中的兄弟功能类之间的分离。尽管如此,与其他约束求解方法相比,当应用于大型属性集上具有复杂功能描述的实际设置时,此方法还需要进一步研究可伸缩性和表达性方面的潜在问题。

4.2使用OPC UA执行技能

近年来,各种出版物和研究项目(如DEVEKOS、BaSys4.0/4.2、AKOMI或SmartMA-X)都对实施技能的可能性进行了调查和实施[10,17], [18], [19], [20], [21], [22]. 供应商依赖的通信标准开放平台通信统一体系结构(OPC UA)已成为实现技能接口的一种有前途的方法。OPC UA由于能够在其服务器中提供资源中立的信息模型,因此在控制技术方面具有高度的扩散性。可以在此信息模型中直接映射具有所有技能参数的技能描述,以实现对资源的统一控制。到目前为止,标准化的OPC UA信息模型(所谓的“伴随规范”)主要侧重于数据采集,例如用于资产管理或状态监测。这些用例主要需要只读无法实现“工业4.0”愿景意义上的机器完全互操作性的访问。此外,还需要一个用于控制资源的经典实时通信标准。这目前意味着可以有单独的网络用于数据采集和控制,也可以有一个共享网络来严格限制可用流量。因此,必须启用因此,可以通过OPC UA控制对这些机器和系统的访问。配套规范,例如PackML状态机(OPC 30050)[23]或OPC UA程序(OPC 10000-10)[24],显示此类访问的第一种方法。然而,对于实现OPC UA所能提供的技能,缺乏统一的跨领域概念。

如所示图1,需要区分技能界面和实际技能。技能界面可以定义为OPC UA信息模型。图2显示了此模型的建议。名称为的单独OPC UA ObjectType技能类型创建,它为技能界面提供了基本元素:名称技能的描述是可选的,可以作为用户快速识别技能的纯文本。这个本体URL必须指定,并形成对本体模型中功能的引用(参见。第3.3节). 该参考可用于识别实现的能力。这个技能状态机表示有限状态机,类似于上述用于PackML或OPC UA程序的OPC UA。这个参数集包含在技能执行期间或之后设置或检查的必要参数:

  1. 这个本地运行时间ID将客户端用作唯一标识符,以识别执行技能。

  2. 占位符<InputParameter(输入参数)>用于定义执行或配置技能所需的任何输入参数。例如,这些参数可以是位置或速度参数。

  3. 占位符<输出参数>用于定义技能返回的任何输出参数。例如,这些可以是技能执行过程中的当前实际值(速度、速度),这是与其他技能同步所必需的。此外,还可以创造感官技能,例如质量保证,其结果也由输出参数表示[19].

图2:OPC UA技能元模型。
图2:

OPC UA技能元模型。

可选的可行性检查可用于提前确认复杂技能的执行[20]. 可行性检查也可以作为OPC UA信息模型中的状态机来实现。为了检查技能的可执行性,需要将所需的输入参数写入可行性检查的参数集中。可选的前提条件检查在执行技能前不久检查所需资源是否满足所有必要条件。如果执行取决于许多其他因素,则尤其需要这样做。在装配领域,这可能是检查所需组件是否有库存,或者在机床领域,检查所需工具是否可用。此外,技能的概念可以集成到OPC UA PubSub over Time-Sensitive Networking(TSN)中,以实现技能的实时通信。

4.3使用资产管理外壳描述服务

只有少数出版物,例如[11]区分服务概念与能力和技能。此外,在现有出版物中,没有服务的实现示例。公司之间的信息交换必须基于相互同意的语义,这在最好的情况下是标准化的。因此,描述服务的一个解决方案是资产管理外壳(AAS)。AAS是“工业4.0”(Industrie 4.0)数字孪生兄弟规范,用于增强不同供应商系统之间的互操作性。最近发布的规范定义了标准化的AAS元模型和AAS接口[25]. 元模型指定了一组用于创建符合“工业4.0”概念的信息模型的元素,即所谓的子模型(SM),用于表示建模资产的几个方面和功能。使用标准化的SM来确保跨公司的互操作性包括用于描述建模资产的各个方面的信息模型的标准化。服务要么由服务请求者要求,要么由服务提供者提供。因此,必须有两个不同的SM模板。

该请求包含所需产品或工艺要求的规范以及所需规定的描述,可能是产品AAS的一部分。如果需要,与潜在制造商相关的规定说明可能包括必要的认证和保密协议。不同的类别可以在子模型集合(SMC)中组织,并且可以通过属性进行描述。例如,SMC投标标准可能代表根据所需数量、价格规范、CO等寻找合适制造商所需的所有信息2规格和交付条件。所有SMC及其属性都通过预设限定符进行扩展,表示信息是必需的。每个属性也可以用语义ID来描述。如果服务在公司之间使用,则需要标准化的数据元素。因此,IEC通用数据字典等存储库[8]或ECLASS[9]建议使用以确保通用语义。

服务提供商提供的服务可以与所需的服务相匹配。在这种情况下,根据与请求的服务类似的描述,SM服务可能是工厂或公司AAS的一部分。该描述进一步扩展为能够提供有保证的服务以链接服务和相应功能的功能。

5替代方法

能力、技能和服务的方法是可比研究方法中相对较新的补充。甚至在CSS模型的术语形成之前,有几种方法追求类似的目标,即自动化功能的封装及其接口的描述。本节介绍了CSS模型与两种可比较方法的区别。

5.1 Web服务和面向服务的体系结构

Web服务是允许人类或机器通过网络使用功能的软件系统。机器间互操作需要机器可读格式的接口描述[26].

面向服务的体系结构(SOA)是一种体系结构范例,它鼓励使用多个服务来构建软件功能,这些功能可以由不同的所有者进行分发和维护[27]. 服务通常被视为独立的功能,可以由其他服务组成。它们在逻辑上表示具有明确定义的输入和输出的重复活动,以便服务的消费者可以在“黑匣子”的意义上与之交互,即不知道服务的内部细节[28].

对术语的理解服务在信息技术中使用的术语与本出版物中表达的理解有很大不同。虽然IT中的服务是封装的功能,因此可以与技能进行比较,但CSS模型上下文中的服务充当容器,将功能与商业方面捆绑在一起,以便在市场上提供和请求(请参阅第3.2节).

将SOA服务概念从信息技术转移到自动化是获得具有明确定义的自动化接口的封装功能的最早方法之一[29]. 因此,根据CSS参考模型,服务可以被视为技能的早期先驱。

5.2模块类型包

模块型包(MTP)中提供了模块化工艺装置的描述。MTP定义并描述了自动化技术模块的结构、信息接口、过程序列和功能(MTP服务)的数据。组件的组合和聚合使模块化过程单元成为可能,称为过程设备装配(PEA)。PEA只需开发一次,包含要实现的过程步骤的物理设计以及与更高级别系统的信息技术接口[30].

MTP是模块描述,用于将模块集成到模块化处理厂中。模块为MTP服务提供预定义的行为(过程)和标准化接口,这些接口在外部提供,其描述为MTP。

MTP概念可以与上述能力和技能相关,请参见第3.3节。MTP服务的描述提供了一个没有调用信息的函数规范,因此可以被视为一种功能。作为可执行实现的技能可以与包括过程在内的已实现MTP服务进行比较。MTP中还包括其他技能信息,例如关于调用接口和参数的信息,但是,状态机没有在MTP中显式建模。

因此,PEA是CSS模型中一致PPR方法的描述资源,它提供了技能。与CSS模型的服务不同,完整的MTP描述是在能力和技能级别上进行的,不考虑业务、合规性或商业方面。

能力概念和模块描述及其功能的另一种关系由中的“超级服务”一词给出[31]. 超级服务被描述为包含所有流程工程服务和过程的联合的概念规划工件。目标是打破模块边界,并以与功能相当的方式对其进行描述,即独立于模块或资源。

6结论与展望

柔性生产有望应对市场波动带来的挑战。当前的起点是能够自动比较生产产品所需的功能与生产计划和操作期间机器和工厂提供的功能。这种自动化要求所涉及的组件和利益相关者以对所有细节的相同理解来描述和传达这些功能。

本文提出了一个抽象的CSS参考模型,该模型定义了能力、技能和服务的概念,并将它们与PPR方法的概念联系起来。CSS模型在三个抽象级别上反映了函数的概念。它解决了关于一组相互关联的功能相关概念及其与柔性生产的关系的问题。此外,它将文献中描述的大多数孤立的解决方案方法结合到一个全面的参考模型中,以实现可互操作的解决方案。提出了实现这些概念的潜在技术方法。

然而,所提出的模型是我们在项目和跨组织工作组的保护伞下创建的第一个概念模型工业4.0平台本文主要关注CSS模型,而没有详细研究工业用例。读者可以在中找到潜在用例的详细分析[32]. 此外,还有一些开放的挑战:功能、技能和服务必须在何种粒度级别上建模?到底有没有一个“正确”的细节级别,还是取决于用例?CSS模型在实际生产中应用时如何缩放?此外,必须开展进一步的研究活动,以便能够将模型与选定技术进行全面一致的映射。工业数字孪生协会(IDTA)。


通讯作者:Aljosha Köcher,赫尔穆特·施米德大学,汉堡,德国,电子邮件:

关于作者

阿约沙·科彻

Aljosha Köcher是汉堡赫尔穆特·施密特大学自动化技术研究所的研究小组组长。他的研究重点是能力和技能的语义模型以及在开发过程中集成这些模型所需的方法。Aljosha是ETFA年度能力和技能特别会议的协办人。

亚历山大·别利亚耶夫

亚历山大·贝尔亚耶夫(Alexander Belyaev)是马格德堡奥托·冯·盖里奇大学自动化工程研究所(Institute for Automation Engineering)的研究员。他的研究重点是工业4.0和分散的跨公司行业市场背景下能力和服务的语义模型。他参与了有关这些主题的各种标准化委员会和工作组。

杰斯科·赫尔曼

杰斯科·赫尔曼是SmartFactory Kaiserslautern的研究小组组长。他的研究重点是基于服务、能力和技能的生产网络中供应链的动态生成。

尤尔根·博克

Jürgen Bock是Technische Hochschule Ingolstadt创新生产和物流系统人工智能应用的研究员和小组组长。他的研究重点是生产和物流的知识表示和推理领域,以及它们与数据驱动人工智能的结合。

克里斯托夫·梅克斯纳

克里斯托夫·梅克斯纳(Kristof Meixner)是TU Wien Christian-Doppler-Laboratory-SQI的研究员。他的研究兴趣包括基于能力和技能的生产系统工程中的重用和可变性。克里斯托夫是ETFA关于能力和技能的年度特别会议的联合组织者。

马格努斯·沃尔克曼

马格努斯·沃克曼是凯泽斯劳滕大学的研究员。他的研究重点是工业4.0背景下的柔性制造,追求基于能力和技能的生产方法,并研究与市场的整合。

迈克尔·温特

迈克尔·温特自2021年以来一直担任亚琛RWTH大学工艺和材料技术信息和自动化系统主席的研究员。他的研究重点是基于知识系统的过程控制任务的解决策略。

帕特里克·齐默尔曼

自2018年以来,Patrick Zimmermann一直是奥格斯堡弗劳恩霍夫铸造、复合材料和加工技术研究所IGCV的研究助理。他的研究重点是简化自动化装配系统的工程流程,并为不同领域的数据分析用例创建信息模型。

斯蒂芬·格林

斯蒂芬·格林(Stephan Grimm)在德国卡尔斯鲁厄(Karlsruhe)学习计算机科学,并在那里攻读了符号人工智能(Symbolic AI)和基于逻辑的知识表示与推理(Knowledge Representation and Reasoning)领域的博士学位。他现在是慕尼黑西门子技术部门的高级关键专家研究员。他的研究兴趣是本体论、自动推理和可解释的人工智能,主要用于以工业4.0为中心的工业应用。

克里斯蒂安·迪德里奇

克里斯蒂安·迪德里奇(Christian Diedrich)是马格德堡奥托·冯·盖里奇大学(Otto-von-Guericke University of Magdeburg)控制技术研究所所长。他曾参与过许多涉及生产系统整个工程生命周期的德国和欧洲研究项目。除此之外,他还积极参与国家和国际标准化活动。

  1. 作者贡献:所有作者都对提交的手稿和批准的提交内容承担全部责任。

  2. 研究经费:未申报。

  3. 利益冲突声明:作者声明,关于这篇文章没有利益冲突。

工具书类

[1]J.Pfrommer、M.Schleipen和J.Beyerer,“PPRS:生产技能及其与产品、过程和资源的关系”,摘自2013年第18届IEEE ETFA,意大利卡利亚里,IEEE,2013年,第1-4页。2013年9月10日至13日。10.1109/ETFA.2013.6648114在谷歌学者中搜索

[2]R.Froschauer、A.Köcher、K.Meixner、S.Schmitt和F.Spitzeret,“制造能力和技能:ETFA过去十年的调查”,2022年IEEE第27届新兴技术和工厂自动化国际会议,IEEE,2022,第1-8页。10.1109/ETFA52439.2022.9921560在谷歌学者中搜索

[3]M.Schleipen、A.Lüder、O.Sauer、H.Flatt和J.Jasperneite,“即插即用的需求和概念”at-Automatisierungstechnik公司2015年,第63卷,第10期,第801-820页。https://doi.org/10.1515/auto-2015-0015.在谷歌学者中搜索

[4] Verein Deutscher Ingenierure公司,VDI/VDE 3682:正式的过程描述,柏林,Beuth Verlag,VDI/VDE,2005年。在谷歌学者中搜索

[5]S.Borgo、E.M.Sanfilippo和W.Terkaj,《工业工程资源的能力、能力和功能》2021年联合本体研讨会会议记录第七集:博尔扎诺知识之夏——与第十二届信息系统正式本体国际会议(FOIS 2021)和第十二届生物医学本体国际会议共同举办、E.M.Sanfilippo、O.Kutz、N.Troquard、T.Hahmann、C.Masolo、R.Hoehndorf,编辑,2021年。在谷歌学者中搜索

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收到:2022-09-15
认可的:2022-11-21
在线发布:2023-02-08
印刷出版:2023-02-23

©2023作者,De Gruyter出版,柏林/波士顿

本作品根据知识共享署名4.0国际许可证授权。

于2024年6月15日从下载https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/auto-2022-0117/html
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