基于本体的协同制造知识建模*

王有远 钱伟伟 张振华

(①南昌航空大学工业工程研究所，江西 南昌 330063； ②南昌航空大学航空制造工程学院，江西 南昌 330063)

随着制造业信息化的到来，制造业面临全球市场、资源、技术和人才的竞争。为了增强竞争力，企业间往往通过协同合作方式进行复杂产品的设计与生产制造。在产品整个生命周期中，涉及设计、制造、管理和服务等众多学科知识，企业间面临知识理解、共享与重用难问题，致使产品制造周期长、效率低。知识信息的利用水平影响产品生产效率与成本，所以必须对协同制造知识信息进行合理的建模与管理。

国内外学者分别从不同角度对协同制造领域进行了相关研究。如王黎明[1]通过协同信息技术构建工作平台，形成分布的动态的协同制造环境，满足复杂产品数字化制造的实施和应用；余剑峰[2]等针对零件制造的特定工艺路线，提出了基于自适应蚁群算法的协同制造项目资源优化配置方法，实现对产品制造的时间、成本和质量的有效控制；Bless PN等[3]为了解决知识识别过程中的知识发现、信息集成及知识搜寻成本等问题，设计了一个广义的启发式方案，提高了知识获取的效率和准确率，同时降低了搜索成本；Yang Jiang等[4]为了解决协同制造产品知识不同区域以及知识集成的优化问题，提出了一种基于本体的知识集成框架，解决了知识不同区域的问题；赵正德[5]等通过制定协同制造任务配置管理模型、人员配置管理协同策略和人员的协同控制方法，提高了企业生产效率；丁博[6]等为了解决不同区域、异构制造资源的共享和集成问题，提出了一种基于细胞元本体的协同制造资源共享方法，实现异构资源的语义互操作；沈斌[7]等为了缩短产品开发周期，实现资源共享，提出了异地协同制造中人员选择策略和生产协调策略，为异地协同制造企业的建立和生产提供基础；惠巍[8]等通过构建出产品设计高度并行研发平台的原型系统，减少制造单位的生产准备时间，提高了产品的生产效率。

以上研究主要针对协同制造平台构建及资源优化配置等方面进行了探讨，但随着客户需求多样性，使得知识体系越趋庞大，企业间知识的准确获取、共享与重用难等问题日益突出。鉴于此，本文将本体理论运用到协同制造知识建模中，提出基于本体的协同制造知识建模方法，实现协同制造知识共享与重用，提高知识获取的效率及准确性，同时降低了知识利用成本，最终缩短产品的制造周期。

1 分布式协同制造知识框架

与传统的制造方式相比，分布式协同制造采用并行工作模式，具有跨区域、跨企业和平台异构等特点；由于不同企业具有不同的术语集，协同工作中容易导致知识理解、共享、交换困难等问题。

1.1 分布式协同制造工作流程

在协同工作环境下，来自不同领域的专家与各企业部门或供应商对制造目标达成共识、相互信任、协调合作的基础上，按照生产能力动态地组建新的生产单元，每个生产单元都具有人力、设备、工艺、物资和设计等资源，该生产单元通过共享知识和资源来实现任务的集成，充分利用集体智慧与软硬件设施进行任务的落实，提高产品制造质量，加快产品面世速度。

协同制造工作过程采用并行化的工作方式，将协同制造任务转化成一个总的目标，根据生产能力来划分子任务，将各个子任务分配给不同的生产单元，企业可以通过权衡生产能力和生产成本，将部分子任务分配给合作的供应商，零部件由供应商组织生产；并对子任务结果进行综合，最终形成总的解决方案。

分布式协同制造工作流程如图1所示。

由图1可知，处于控制端的协同制造管理系统是分布式协同工作的核心，具备必要的硬件和软件条件，同时也包含相关的知识资源，集成了人员组织信息、资源信息、生产能力数据、协议合同信息、设备数据、物流调度、过程管理、任务分解(根据产品成熟度、生产能力、资源、物流水平)等多个功能，并在实际工作中对设计制造端进行实时监控。处于设计制造端具有各自资源(人力、设备、工艺、物资、设计)的生产单元或供应商接受控制端分配的任务计划，执行不同类型零部件的设计、生产任务，并通过协同制造管理系统来实现数据、设计和制造等信息的共享，便于方案的及时讨论与修改，最后通过产品的总装配，达到协同制造总目标。

1.2 分布式协同制造知识本体框架

利用本体技术，对协同制造领域知识的概念和术语进行抽象表示，抽取相关概念，根据概念的层次结构、概念间的包含关系、组成关系、划分关系建立概念模型，对这些概念及概念的约束进行明确的定义。建立形式化概念知识，便于机器处理、知识共享等[9]，极大方便了企业间的合作。其框架如图2所示。

由图2可知，各企业提供各自的局部本体，然后结合合作范围内其他局部本体，产生一个集成的全局本体。这种集成的全局本体有效地整合各个企业的知识对象，提供更全面的概念和知识信息，并最终实现分布式知识的集成与共享。协同制造知识局部本体先由各个企业领域专家、生产单元的各类工程师共同完成对制造知识关系识别、定义、概念匹配、术语构造、关键概念及词汇抽取等工作，通过Protégé 本体开发工具开发出制造知识局部本体；各个局部本体之间又通过特征的提取、相似度计算、映射、概念名称合并、信息融合等步骤完成局部本体的合并，并组成制造知识全局本题库，各合作企业利用全局本题库知识资源开展相关工作，并对其进行定期评价与完善升级。

2 基于本体的协同制造知识建模

从基于本体的知识管理角度分析，知识建模是对相关领域知识信息进行获取、分析、抽取并形成一系列知识集合之后，运用本体方法对不同类型的知识进行组织和描述，最后采用形式化的知识表示方法获取知识语义信息的过程[10-13]；将协同制造知识建模分为协同制造知识的获取(知识分类与概念抽取)，知识本体构建和基于本体的知识表示3部分内容。

2.1 协同制造知识分类与概念抽取

2.1.1 协同制造知识分类

协同制造知识涉及范围广泛，分类角度不同分法各异，从本体建模角度对其进行分类[14]。协同制造知识细化分类体系如下：

(1)从管理知识的子概念出发，可分为供应商信息、数字模型分发、用户需求、业务流程重组、生产数据管理、工作流管理、营销与控制等。

(2)从制造知识的子概念出发，可分为加工过程及控制(常用刀具、刀具材料、磨料与磨具、加工过程)、加工设备(技术性能、设备分类)、表面质量(影响因素、提高质量的措施)、夹具(工件定位、定位误差、工件夹紧、夹具种类)、加工工艺(工艺性评价、工艺规程、工艺尺寸链)、装配工艺(装配精度、装配工艺规程、装配工艺性评价)和精度分析与控制(加工精度、改变的条件、控制方法)等。

2.1.2 协同制造知识概念抽取

领域知识概念抽取是本体构建重要的一步，协同制造领域知识概念是协同制作领域内具有语义的词或短语的集合，具有3个特征：(1)概念名称之间具有相似性。(2)表达的信息之间具有相似性。(3)概念之间的属性具有相似性。采用加权相似度对协同制造知识概念进行计算，步骤如下[4]：

(1)概念名称相似度计算

SC表示概念名称相似度，计算公式如下：

(1)

(2)信息相似度计算

Sf表示信息相似度，计算公式如下：

(2)

(3)属性相似度计算

Ss表示关系相似度，计算公式如下：

(3)

(4)加权相似度计算

(4)

其中：α、β、γ表示相似度的权重系数；α、β、γ∈(0, 1)。加权相似度为0时表示两个概念间无任何关联关系；加权相似度为1时表示两个是同一个概念。

(5)相似度的权重系数计算

步骤如下：

① 构造三阶决策矩阵A3如下：

CDCICN

②权重系数w的计算公式如下：

(5)

③ 最大特征值λmax的计算公式如下：

(6)

④ 一致性检验

例如：A概念集合(零件、类型、毛坯、种类、名称、材料、强度、尺寸、图号)；B概念集合(材料、硬度、类型、毛坯、质量、产品、代号、数量、零件)，通过计算得Sc=4/(9+9-4)=0.286，Sf=(9×9)/(92+92-9×9)=1，Ss=(9×9)/(92+92-9×9)=1,α=0.542,β=0.298,λ=0.161，S=αSc+βSf+γSs=0.286×0.542+0.298×1+0.161×1=0.614，加权相似度为0.614，可抽取(零件类型、零件质量、零件名称、零件图号、产品代码、数量、毛坯种类、毛坯质量、毛坯尺寸、材料类型、材料强度、材料硬度)等领域概念。

2.2 协同制造知识的OWL描述及属性定义

采用Protégé开发软件，通过输入结构化或半结构化的实体概念和属性信息，从而得出本体化和语义化的知识模型并基于此模型进行语义推理。利用Protégé集成的OWL插件对协同制造知识进行OWL本体的开发，主要分为三步：首先，创建类和类的层次结构；其次，定义类的属性和属性约束；最后，构建类的个体。使用Protégé 5.0开发的制造知识类和类的层次结构如图3所示。

制造知识概念术语OWL描述的部分本体片段如下所示：

……

属性通常被用以说明类以及个体的某些共同或专有特征。一个属性包含一个二元关系。在OWL中存在两种类型的属性：对象属性和数据类型属性，分别描述类的对象之间的关系和类的对象与数据类型值之间的关系[15]。对象属性用owl：ObjectProperty定义，并用rdfs：domain和rdfs：range指明它的定义域和值域。

制造知识的部分属性定义如下：

CCJR=(AC(姓名，性别，出生年月，联系方式，…)AR(熟悉的信息))；

CGCS=(AC(成功制定的生产方案，失败案例，最佳案例，…)AR(产生来源))；

其中:CCJR表示创建人(领域专家)的知识属性集；CGCS表示工程师的知识属性集。

通过OWL语言描述其对象属性关系为：

3 应用实例分析

航空发动机制造是一个极其复杂的系统工程，具有多学科、多进程和多方案选择等特点。以航空发动机制造为例对其知识概念术语进行分类，可表示为：

航空发动机制造知识包括：科学知识(机械制图学、工程材料学、机械制造工艺学(加工工艺、装配工艺、夹具设计)、摩擦学、热力学、结构力学、机械振动学、声学、计算机科学)、经济学、环境学等多个学科。

航空发动机制造知识概念术语OWL描述片段如下：

…

航空发动机制造知识部分属性定义如下：

CKXZS=(AC(知识类型，学科分支，主要内容，…)AR(包含学科))；

CGCCL=(AC(材料编号，材料名称，材料性能，…)AR(所属学科))；

GJXZD=(AC(振动类型，振动强度，振动时间，…)AR(所属学科))；

其中，CKXZS、CGCCL、CJXZD分别代表科学知识属性集、工程材料知识属性集、振动知识属性集。

航空发动机制造知识部分属性定义OWL描述如下：

由于OWL约束公理具有只对特定的类和属性进行约束，并对其他非特定建模对象约束少等优点，所以应用OWL约束公理定义本体模型可以达到更完整更名确的目的。本文仅将约束公理应用于航空发动机制造知识，并对其概念进行形式化表示，其中部分概念形式化表示为：

航空发动机振动实验≡学科类∩Restriction(∃包含于学科·振动学)∩Restriction(∀实验内容(正弦振动∪随机振动∪…))。

航空发动机制造知识≡产品制造知识∩Restriction(∀涉及科学知识(机械制图学∪工程材料学∪机械制造工艺学(加工工艺∪装配工艺∪夹具设计)∪热力学(工程热力学)∪摩擦学∪结构力学∪机械振动学∪声学∪计算机科学∪…))∩Restriction(涉及环境知识(环境学))∩Restriction(涉及经济知识(经济学))。

针对航空发动机振动试验，建立了两个Object_Property 属性，分别为INCLUDED_IN_THE_DISCIPLINE_OF(包含于学科)和HAS_TEST_CONTENTS(实验内容)。其OWL属性约束如图4所示。因篇幅所限，其余类相关属性约束可采用相同方法进行构建。

航空发动机制造知识的约束公理OWL描述片段为：

……

当制造过程中有协同需要时，生产单元(供应商)便向协同制造管理系统发送请求，请求中包含主要知识信息、资源信息和任务分配信息等，协同制造管理系统通过网络介质向其他生产单元(供应商)发送协同邀请，符合要求的生产单元(供应商)接受邀请后进入同样的生产工作环境，与发出请求的生产单元(供应商)实时交互信息，协同完成相应的制造任务。

4 结语

本文从协同制造知识的表示、共享和重用角度出发，通过详细分析协同制造的特点，提出了基于本体的协同制造知识建模方法。该方法可以有效解决企业间协同制造知识理解、知识共享和重用问题，缩短产品生产周期，提高生产效率，同时也为企业间协同制造知识的集成提供语义基础和逻辑模型，可实现企业间协同制造异构系统之间的语义互操作需要。

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