近年来，随着先进的信息技术、制造模式以及管理机制的迅猛发展，新一轮科技革命和产业革命蓄势待发，传统制造业转型升级快速推进，绿色化、服务化、智能化、网络化制造发展趋势愈发明显，跨领域、社会化的创新平台正在重组制造业的创新体系，有力地推动着制造系统向高柔性、快速响应、自组织、自学习的方向演变。然而，现阶段制造业在转型升级过程中也暴露了一些问题，主要表现在以下几个方面：

(1) 产业融合度较低，传统制造业与物联网、移动互联网、云计算、边缘计算、大数据等新兴产业技术交互不够紧密，各环节间的信息流传输不畅，技术应用场景不够广泛；

(2) 从产品全生命周期来看，制造业产品附加值较低，处于产业价值链的中低端，对于个性化定制产品的处理能力较弱，难以快速响应市场多变的需求；

(3) 传统制造系统底层资源智能化水平较低，上层决策模型难以高效执行，制约了整个制造系统的智能化发展；

(4) 制造执行管控方法大多属于自动控制基础上的资源调度配置，制造系统缺乏灵活自主的运作能力，不易实现制造过程自组织、异常环节自适应、生产知识自学习、决策模型自演化等高级智能特性。

本研究针对某大型高端精密装备、航空发动机等典型高端装备制造业的生产管理过程，围绕离散制造资源的智能化建模与多维度制造网络的自主优化配置方法，探索一种高度灵活自治的制造资源协作网络结构，设计底层离散资源的全面智能化建模方法，突破智能资源间的高效互访问与互操作核心机理，解决制造网络在高效资源发现、灵活协同合作、可靠关系维护、动态学习演化等方面存在的问题，实现复杂离散制造系统资源效率优化与自治性提升的目标，最终为制造业的智能化升级改造与持续健康发展提供理论、方法与技术支持。部分研究内容概况如下：

1. 基于对等网与复杂网络的分布式资源管理与发现体系架构

离散制造系统中存在着大量的物理网络连接与虚拟网络架构，这些复杂的网络结构保证了制造系统资源的广泛性与功能的多样性，却又一定程度上限制了资源的灵活性与动态性。本研究梳理了制造系统中的典型网络及其拓扑结构，构建了一种 “工业互联网-物联网-数据结构网络-分析优化模型(如动态贝叶斯网络)-复杂网络-人工社交网络”自下而上式层次结构。

图1支持制造资源社交行为的多重混杂网络架构

特别需要说明的是，框架的最上层展现了一个融合了制造资源与人类社会社交网络的人工社交网络结构，其中，资源交互方式可以仿照社会系统运作的一些成熟机理，具备自主计算与决策能力的资源个体可以在对等网结构中主动与其他资源建立特定的“社会关系”，以一种高度灵活的方式实现资源协同、任务转交、工作量平衡、信息传递等功能，实现制造资源间以及人机系统间的社会化交互，提升系统整体的动态性、自主性、灵活性与智能化水平。

2. 制造资源建模及资源发现方法

参照多智能体系统架构，可以利用有限自动机或概率状态机等离散数学工具对制造资源的状态和事件建立模型。每个制造资源在服务化后通过由寻址规则定义的编码方式编码后加入到虚拟的人工社交网络中，从中获取输入事件，并在自身存在任务需求且需要外部调用协作时对外发布输出事件，在网络中寻找合适的匹配资源。同时，生产环境中的各种参数变化、性能改变、任务变化等事件都可以由自动机接收并处理，使其相应更新自身状态或调整在虚拟社交网络中的参与策略(即改变状态转移函数)。制造约束条件、工艺知识等信息可以通过守卫函数控制自动机，保证过程的合法性与准确性，也可以对自动机在社交网络中的自主行为加以约束。自动机自身也会按照社交网络的演化方式、寻址规则、关系建立规则等信息，识别分析历史生产过程，优化参数配置，并协助进行多主体之间的协同优化配置，实现综合效率提升。

图2 社交制造网中的资源节点自动机概念模型接口

3. 网络的形成机理与制造资源社会关系维护机制

为了更好的支撑资源间的互操作，体现资源的功能特性，项目分析了对等网中的几种典型数据结构，采用前缀(字典)树表达资源的功能种类、加工性能、生产参数等属性，将这些资源能力动态的组织在树结构中，使分布式资源网络也可以获得某些层级式控制系统中的管理特性，提升资源效率。通过对等制造网中制造资源之间的逻辑距离也需要规范定义，实现制造网络中的资源发现，根据功能或能力节点间的距离计算结果，逐渐将任务需求转发，使得需求与制造能力间的逻辑距离逐渐变小，直至在整个制造网络中寻找到与需求最匹配的资源节点。

图3 制造资源网络数据结构模型示意图

仿照对等网络协议的设计思路组织制造资源节点的添加、删除、更新等操作，以资源间的可替换性及历史合作场景构建出节点间的连接关系。作为节点个体，为了实现对周围环境及其他节点的认知，需要与一定数量的其他节点维持通讯关系，支撑整个资源网络的全局路由及资源发现。通过对网络进行子空间划分，管理节点之间的朋友数量关系，维持网络的正常运行。

4. 动态制造网络关系演化更新机理

现有的研究对社交网络中节点自发形成链接的机理研究有多种方式，其中较为典型的一种是，节点会倾向于与其相似的节点(“同类”)保持链接，同时尝试与部分与其“不相似”的节点(“异类”)建立并保持联系，这一过程在社会化学习的环境中保持一个动态平衡。这一策略在对等网络中有着重要的现实意义，有助于实现资源网络连通性与搜寻效率间的权衡。实验过程中可以在网络聚类系数变化到某个合理区间时保留网络的链接状态，作为制造系统初始网络结构，保证网络的小世界特性。此外，通过在网络演化中考虑合作频率或是附加规则，可以使制造资源间的网络关系链接保持在一个最利于高效资源发现的状态。

图4 某资源网络演化示例及聚类系数变化特征

主要创新点