第2章　工业无线传感器网络数据融合

2.1　引言

2.1.1　工业4.0与智能工厂

近年来，工业制造领域趋向于系统化地部署信息物理系统（CPS）。信息物理系统的精髓是指运用一系列变革性的技术对若干互联系统的物理资产和计算能力进行管理^[194]，在信息物理系统内，来自物理工厂车间和网络计算空间的全方位角度的信息均被严密地监控和协调。通过运用先进的信息分析方法，网络化的机器设备能够更加高效、协同地工作。上述趋势极大地推动了工业制造领域的第四代变革。随着传感器、数据获取系统及计算机网络的可获得性和可负担性的逐渐改善，当今工业界极富竞争性的本质使得越来越多的工厂广泛使用传感器和网络化的机器设备，进而导致了海量数据的持续产生，即公众所熟知的大数据^[195]。在上述环境下，对信息物理系统实施进一步的开发能够实现对大数据的管理以及对机器设备内联性的利用，进而实现智能的、可重配置的以及自适应的制造系统^[196]。通过将信息物理系统与当前工业过程中的生产、物流以及服务相集成，当今的传统工厂将被转化成工业4.0环境下极具经济潜力的新型工厂^[197]，也称为智能工厂。由欧洲最大的应用研究机构——德国弗朗霍夫研究所（Fraunhofer Institute）^[1]与德国信息通信和新媒体协会（Bitkom）^[2] 联合发布的报告显示，在引入工业4.0战略后，德国的累计生产性固定资产总值将于2025年跃升至2670亿欧元^[198]。智能工厂作为承载工业4.0的最主要的应用实体，针对其现代化生产线及生产过程中的温度、压力、位移、热能、振动和噪声等数据，可以实现多种形式的分析，包括设备诊断（device diagnostics）、能耗分析（energy consumption）、质量追溯（quality traceability）和产能分析（productivity analysis）等。随着大数据的分析模式在全球制造业中大量涌现，针对智能工厂中普遍存在的设备状态监测与控制、制造过程、品质保证、自动化物流等环节，跨设备的多源异构数据的智能融合成为当前的研究热点。

智能工厂在生产过程中对原材料和半成品进行加工和处理，在生产和管理过程中涉及多种不同的物理和信息子系统。这些子系统分别位于不同的层次，例如传动和传感层、控制层、生产管理层、制造和执行层以及协同计划层等。目前，信息流通常在上述子系统之间遭遇阻塞，导致生产过程的连续性和一致性难以得到保证。因此，工业4.0的实施亟须在工厂中对层次化的子系统进行纵向集成，进而将传统工厂转化为具有高度灵活性和可重配置性的智能工厂。

传统工厂生产线的目的在于生产类型单一的产品，其通常由若干机械设备和传送带构成。传统工厂生产线的传送带不是闭合的，即一端作为输入端，另一端作为输出端，机械设备沿着生产线进行部署。未完工的产品从输入端到输出端流经生产线，每个机械设备执行预先确定的操作。一般来说，传送带是精心定制的，不存在多余的机械设备。每个机械设备都具有独立的控制器，而且设备间的交互很少发生。图2-1展示了传统工厂生产线的概念，产品的生产和加工过程沿着传送带顺次进行，生产流程依次由实体E₁到E₅来分别执行。

智能工厂的生产系统旨在生产多种不同类型的产品。从单一产品类型的角度看，存在多余的机械设备。设备间通过互相协商来完成自身的重配置，以适应产品类型的变化。传送带是闭合的，用来支持多样化的生产流程，因此没有确定的输入端和输出端。图2-2展示了智能工厂生产系统的概念，闭合传送带中的生产和加工过程可以根据不同的产品类型进行重新配置，具有高效和灵活的特点。图2-2中描述了两个不同的生产流程P和Q，它们的执行顺序分别为：

·P（E₁→E₂→E₁₁→E₄→E₅→E₉→E₁₀）

·Q（E₂→E₃→E₁₁→E₁₀→E₄→E₉→E₈→E₆→E₇）

针对不同的生产流程，与生产线和生产过程相关的机械设备可能存在冗余，例如E₁₂与E₁₃。智能工厂生产系统与传统工厂生产线的本质区别是其具有一些技术上的优势，表2-1给出了传统工厂与工业4.0环境下智能工厂的对比^[199]。

为了更好地实现工业4.0，文献[200]给出了实施过程中所具有的三个关键特性。

1.价值网络层面的横向集成

价值网络层面的横向集成提供企业内部的协同机制。对于企业来说，在与其他相关企业竞争的同时，彼此之间也存在合作。通过企业内部的横向集成，相关企业能够形成高效的生态系统。由于信息、资本和资源能够在企业之间顺畅地流动，因此新的价值网络和商业模型也会随之涌现。

2.制造系统网络层面的纵向集成

制造系统网络层面的纵向集成是指由智能工厂内层次化的子系统来创建灵活且可重配置的制造系统。制造工厂通常包含若干个信息物理子系统，例如传动系统、信号传感系统、控制系统、生产管理系统、机械制造系统和协同计划系统等。为了能够使工厂内的生产系统具有高度的灵活性和可重配置性，需要将不同层面的传动系统和信号传感系统进行纵向集成，集成层次的顶部是企业资源计划（ERP）系统。通过上述集成，工厂内的设备形成一个自组织的系统，该系统能够动态地进行重配置以适应不同的产品类型，通过对生产线和生产过程中包含的海量数据进行采集和分析，产品的生产流程变得清晰可见。

3.价值链整体的端到端数字化工程集成

价值链整体的端到端数字化工程集成提供产品定制化方面的支持。以产品为中心的价值创造过程涉及一系列的活动，例如客户需求表达，以及产品设计、开发、服务、维护和循环重用等。通过价值链整体的端到端数字化工程集成，能够获得连续且一致的产品模型，该模型能够在每个阶段重用。工业4.0中的三类集成及其关系如图2-3所示。

制造系统网络层面的纵向集成的实现背景是智能工厂，其作用是使智能工厂具有高度的灵活性和可重配置性。此外，智能工厂也是其余两种集成的关键基础。

[1] https://www.fraunhofer.de/

[2] https://www.bitkom.org/