基于云平台的智能制造标准体系

本文通过研究基于云平台的智能制造新模式和新手段，针对制造企业协同程度不高、系统集成能力不足等问题，以制造业转型升级需求为导向，在对基于云平台的智能制造技术进行全面梳理和分析的基础上，面向制造生命周期全过程各环节业务，开展基础共性、云平台、设备智能化、工业物联网、工厂智能化、安全等方面的标准化研究，构建和完善科学、合理的基于云平台的智能制造标准体系，从而解决基于云平台的智能制造应用与发展无据可依的问题，充分发挥云平台的资源整合优势，减少资源冗余，消除地域障碍开展协同制造，实现制造资源的按需供给和制造资源的最大化高效利用，有效支撑标准化系列化产品的智能化生产、数字化管理、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等智能制造应用模式的实现，加快企业转型升级。

1 基于云平台的智能制造标准体系框架

通过分析德国工业4.0体系、美国工业互联网体系、波音公司制造标准体系、国家智能制造标准体系、网络化制造标准体系、工业互联网标准体系等国内外智能制造相关标准体系，结合工业云平台、智能制造发展实际，将基于云平台的智能制造标准体系划分为基础共性、云平台、设备智能化、工业物联网、工厂智能化、安全等6个领域。标准体系框架如图1所示。

图1 基于云平台的智能制造标准体系框架

2 基础共性领域标准化研究

基础共性领域包括基础通用、检测与评价、可靠性、支撑技术等4个分领域。其中，基础通用分领域包括术语定义、参考模型、元数据与数据字典、标识等4个子领域。

术语定义用于统一基于云平台的智能制造相关概念，为其他各部分标准的制定提供支撑；参考模型用于帮助各方认识和理解基于云平台的智能制造标准化的对象、边界、各部分的层级关系和内在联系；元数据和数据字典用于规定基于云平台的智能制造产品设计、生产、流通等环节涉及的元数据命名规则、数据格式、数据模型、数据元素和注册要求、数据字典建立方法，为基于云平台的智能制造各环节产生的数据集成、交互共享奠定基础；标识用于对基于云平台的智能制造中各类对象进行唯一标识与解析，建设既与制造企业已有的标识编码系统兼容，又能满足设备IP化、智能化等发展要求的智能制造标识体系。

检测与评价分领域用于指导智能制造装备和系统的检测和项目评价。可靠性分领域用于对智能制造系统可靠性要求、风险管理和寿命费用的分析，以及可靠性评估、设计及试验验证。

支撑技术领域包括总体智能技术、生态与商业模式技术、系统支撑技术、网络化制造应用技术、工业APP开发技术等5个子领域。

总体智能技术用于规范基于大数据智能、新一代人工智能的制造技术和基于云的企业数字化智能化升级技术的技术要求；生态与商业模式技术用于规范面向基于云平台的智能制造模式的生态服务构建技术、工业云平台应用构建技术的要求；系统支撑技术用于规范企业上云操作系统构建技术、智慧资源及能力感知技术、虚拟化技术等技术的要求；网络化制造应用技术用于规范网络制造总体技术、网络制造集成技术、网络制造实施技术等技术的要求；工业APP开发技术用于规范基于数据驱动的APP开发技术、虚实结合的数字化建模技术、工业大数据建模技术、APP云化迁移和改造技术等技术的要求。

3 云平台领域标准化研究

云平台领域包括云平台总体、云计算、工业大数据等3个分领域。

其中，云平台总体分领域包括云平台架构、云平台技术、云平台应用等3个子领域。云平台架构用于规范云平台的总体组成，是其他标准的总体指导；云平台技术用于规范云平台统一服务总线及运行环境、工业大数据引擎、微服务引擎、仿真引擎、人工智能引擎技术等内容；云平台应用用于规范云平台的工业APP全生命周期管理技术、开放接口、应用开发工具、边缘计算应用、区块链应用等内容。

云计算分领域包括云数据中心、云计算总体技术、云计算服务等3个子领域。云数据中心用于规范数据中心资源、存储、备份和数据中心安全等内容；云计算总体技术从系统的角度出发，规范云计算系统的体系结构、服务模式、支持云计算实施的系统集成技术等内容；云计算服务规范云计算的资源感知、虚拟化/服务化技术、环境构建、服务评估等内容。

工业大数据分领域包括数据采集与清洗、数据存储与管理、数据分析挖掘、数据应用等4个子领域。数据采集与清洗用于规范企业多源数据的采集和集成方式、对数据的治理、审查和校验方法等内容；数据存储与管理用于规范业务数据、主数据、元数据等数据的存储、数据模型、数据质量、数据资产管理等内容；数据分析挖掘用于规范数据处理分析方法、数据建模过程、建模技术、特征工程、模型验证与评估方法等内容；数据应用用于规范应用开发工具、建模工具及可视化技术等技术要求。

4 设备智能化领域标准化研究

设备智能化领域包括传感器及仪器仪表、嵌入式系统、工业控制系统、工业控制人机交互系统、工业机器人和增材制造等6个分领域。

其中，传感器及仪器仪表分领域包括传感器及仪器仪表数据交换、传感器及仪器仪表集成和传感器及仪器仪表通信协议等3个子领域。传感器及仪器仪表数据交换用于规范RFID、传感器及仪器仪表的数据交换要求；传感器及仪器仪表集成用于规范时钟同步、接口、功能块、设备集成、互操作性等要求；传感器及仪器仪表通信协议用于规范现场总线、工业以太网、工业无线、安全通信、高可用通信、符合性等通信协议要求。嵌入式系统分领域包括嵌入式系统接口、嵌入式系统通信协议、嵌入式系统性能等3个子领域。

工业控制系统分领域包括工业控制系统编程语言、工业控制系统接口两个子领域。工业控制系统编程语言用于规范可编程逻辑控制器（PLC）、分布式控制系统（DCS）、现场总线控制系统（FCS）等工业控制系统的编程语言要求；工业控制系统接口用于规范工业控制系统的接口要求。

工业控制人机交互系统分领域包括工业控制人机交互系统图形图标、工业控制人机交互系统触摸体感、工业控制人机交互系统语音语义、工业控制人机交互系统生物特征识别等4个子领域。工业控制人机交互系统图形图标用于规范工业控制人机交互系统的图形图标、功能属性和注册管理等要求；工业控制人机交互触摸体感用于规范工业控制人机交互系统的体感描述语言、手势命令和功能属性等要求；工业控制人机交互系统语音语义用于规范语音命令、语义理解和语义库；工业控制人机交互系统生物特征识别用于规范生物特征识别技术接口、生物特征数据交换格式等要求。

工业机器人分领域包括工业机器人通信、工业机器人接口、工业机器人集成等3个子领域。工业机器人通信用于规范工业机器人通信的数据格式、通信协议、通信接口、控制语义等要求；工业机器人接口用于规范工业机器人编程和操作图形用户接口、编程系统和机器人控制间的接口等要求；工业机器人集成用于规范制造过程机器人与人协同作业、机器人与机器人协同作业、以及机器人与生产线协同作业等要求。

增材制造分领域包括设计规范、文件格式、数据质量保障、文件存储和数据处理等模型设计标准，以及增材制造装备和接口标准两个子领域。

5 工业物联网领域标准化研究

工业物联网领域包括网络通信技术、互联互通、工厂互联网络、边缘计算等4个分领域。

其中，网络通信技术分领域包括工业总线、工业无线网、工业有线网、天地一体网、移动物联网等5个子领域。

工业总线用于规范工业现场设备的数字通信要求以及现场设备和高级控制系统之间的信息传递要求；工业无线网用于规范现场设备级、车间监测级及工厂管理级无线网络的要求；工业有线网用于规范工业现场总线、工业以太网、工业布缆等工业有线通信要求；天地一体网用于规范网络体系架构、功能指标体系、信息传输体制、地基节点网、用户终端网等技术体制和网络设施要求；

移动互联网用于规范移动终端、网络服务平台、应用服务平台和网络安全控制等技术要求，及5G网络改造技术、基于5G的工业互联网应用技术要求。互联互通分领域包括异构设备接入云平台、设备与产品联网、工业物联网网关等3个子领域。异构设备接入云平台用于规范异构设备接入云平台的一般要求、集成接入方案、集成数据内容、数据采集方式等内容；设备与产品联网用于规范设备/产品联网所涉及的功能、接口、通信协议、数据交换、时钟同步等要求；工业物联网网关用于规范工业物联网网关的通用信息、基本功能架构、通用数据服务、数据接口等要求。

工厂互联网络分领域包括整体网络架构、网络资源管理、网络资源接入、应用协议、工厂内部网络、工厂外部网络等6个子领域。整体网络架构用于规范工厂内部不同层级网络互联架构，以及工厂与设计、制造、供应链、用户等产业链各环节之间的互联架构；网络资源管理用于规范工业互联网IPv6地址管理规划、工业环境的无线频谱规划等；网络资源接入用于规范工厂内部联网要素（如原材料、在制品、设备、产品、工业控制系统等）以及工厂外部联网要素（如设计、仿真、供应链等）等资源和能力的接入要求；应用协议用于规范工厂内各生产设备、工业控制系统和工业IT系统间的数据集成和传送协议，以及生产设备、工业IT系统到工厂外云平台间的数据集成和传送协议；工厂内部网络用于规范工厂内部设备、控制系统、信息系统之间网络互联要求；工厂外部网络用于规范工厂外部网络架构、工业虚拟专网（VPN）等要求。边缘计算技术分领域用于规范边缘计算的体系和实施架构、云边协同、资源调度、异构计算、边缘智能、行业应用等要求。

6 工厂智能化领域标准化研究

工厂智能化领域包括总体规划、工业软件、智能研发、智能生产、智能物流、智能服务等5个分领域。

总体规划分领域包括工厂智能化总体规划、工厂智能化实施指南、工厂智能化系统建模等3个子领域。工厂智能化总体规划用于规范智能工厂的基本功能、设计要求、设计模型等规划要求；工厂智能化实施指南用于规范智能工厂规划设计要求所需的仿真分析、协同设计和建设实施等要求；工厂智能化系统建模用于规范智能工厂的工艺流程及布局模型、生产过程模型和组织模型等建模要求。

工业软件分领域包括产品与系统、工业软件服务与管理、工业软件集成、工业软件质量等4个子领域。产品与系统用于规范软件产品、工具、系统和平台的技术要求；工业软件服务与管理用于规范工业软件的服务流程、服务能力和资产维护等服务与管理要求；工业软件集成用于规范企业资源计划、供应链管理、客户关系管理、制造执行系统、产品生命周期管理、过程控制系统等工业软件之间的集成要求；工业软件质量用于规范工业软件的质量要求。

智能研发分领域包括产品设计仿真、智能优化设计、智能试验3个子领域。产品设计仿真用于规范产品数字化定义、产品数字化样机、设计仿真、工艺仿真、数字化试验等技术要求；智能优化设计用于规范产品仿真结果的优化过程、优化模型、优化方法等设计要求；智能试验用于规范仿真试验平台构建、数据自动分析、虚实结合的试验验证等要求。

智能生产分领域包括生产过程控制系统诊断维护类、生产过程系统先进控制与优化类、车间级管理、企业级管理、可视化管理等5个子领域。生产过程控制系统诊断维护类用于规范智能生产系统诊断、能力评估和维护的通用要求；生产过程系统先进控制与优化类用于规范生产制造系统控制与优化软件功能集成架构、功能模块、信息交互方式等要求；车间级管理用于规范制造报文规范、MES 应用等车间级管理要求；企业级管理用于规范企业经营决策管理、计划管理、生产管理、技术管理、质量管理、人事管理、财务管理、设备管理、物流管理等企业级管理要求；可视化管理用于规范产品信息可视化、设备信息可视化、库存信息可视化、生产状态可视化、能源监管可视化等要求。

智能物流分领域包括自动引导设备、智能物流装备、智能物流服务等3个子领域。自动引导设备用于规范工厂内部的自动引导设备的要求；智能物流装备用于规范智能物流装备的要求；智能物流服务用于规范物流服务、配送服务和仓储服务等要求。

智能服务分领域包括供应链分析和优化服务、基于大数据的故障诊断与预测服务两个分领域。供应链分析和优化服务用于规范采购及库存的预测与优化分析、合格供应商管理流程、供应链网络和风险预警等方面的内容；基于大数据的故障诊断与预测服务用于规范设备运行监测、交互式故障诊断和远程技术支援等方面的要求。

7 安全领域标准化研究

安全领域包括安全基础支撑、现场与设备安全、网络安全、控制安全、平台安全、应用安全、数据安全等7个分领域。

（1）安全基础支撑分领域用于规范智能制造基础共性的安全技术和管理服务要求，包括安全术语和定义、安全模型、安全框架、安全算法和协议、风险管理、责任管理、风险评估、安全评测、应急响应等。

（2）现场与设备安全分领域用于规范工厂现场及智能装备、智能产品等在设计、研发、生产制造以及运行过程中的安全要求，包括物理安全、芯片安全、嵌入式操作系统安全、应用软件安全等。

（3）网络安全分领域用于规范承载工业智能生产和应用的工厂内网和工厂外网相关的网络安全要求，包括网络接入安全、网络传输安全、网络安全监测等。

（4）控制安全分领域用于规范智能制造控制相关的安全要求，包括控制协议安全、控制系统安全、控制软件安全等。

（5）平台安全分领域用于规范工业云平台相关的安全要求，包括基础设施安全、接入安全、主机与虚拟化安全、数据库安全、平台接口和容器运行安全等。

（6）应用安全分领域用于规范智能制造业务应用相关的安全要求，包括商业管理与服务安全、网络化协同安全、产品服务安全、个性化定制安全等。

（7）数据安全分领域用于规范智能制造数据相关的安全要求，包括工业大数据安全、用户数据安全、技术应用安全等。

8 结论

基于云平台的智能制造标准体系为基于云平台的智能制造模式发展提供体系化的标准支撑和指导，通过标准的实施与应用，可促进以工业云平台为基础的智能制造业务协同链条上认识的有效统一，支撑跨生产阶段的业务协作、跨企业的协同制造、跨领域的资源整合，使得基于云平台的智能制造应用与发展有据可依，有助于构建基于云平台的智能制造生态，提升产业链整体价值，加快制造业转型升级。