3.5
分布式协同制造的典型应用

分布式协同制造系统的参与主体包括用户、生产企业和制造云平台。用户即分布式协同制造的需求方，其将复杂的加工任务发布到制造云平台上；生产企业作为智能制造服务的提供方，主要提供完成复杂加工任务的加工制造资源；制造云平台能够对生产企业的制造服务能力进行统一管理，并根据用户发布的复杂加工任务来制定智能制造服务优化配置的规则和机制。

图3.7是分布式协同制造的应用模型。生产企业将它们的制造资源和能力封装成虚拟的制造服务，发布到制造云平台上。封装的虚拟服务模型应该包含加工能力信息、基本属性信息、实时状态信息和服务质量信息等，通过这些信息能够对不同的企业发布的服务进行分类管理和组合，不同的制造服务组成了一个庞大的制造资源池。用户将复杂加工任务的相关信息，如该任务的制造能力需求、工艺约束、交货期、生产成本接受范围及产品质量的预期效果等发布到制造云平台上。制造云平台收到用户发布的复杂加工任务之后，首先会根据任务的复杂程度和任务的制造工艺流程，将其分解成一个个子任务，每个子任务可以由单独的制造服务来完成。然后，从制造资源池中选出每个子任务所能匹配（满足制造能力、加工质量、加工成本等要求）的制造服务形成制造服务集合，再利用制造云平台的资源优化配置算法，从每个子任务对应的制造服务集合中选出一个制造服务完成复杂加工任务的制造服务配置。资源优化配置算法一般综合考虑产品所需的加工能力、加工质量、加工成本、加工时间，以及不同制造服务提供商之间的物流距离和成本等因素。完成资源优化配置后，接下来就是执行每个子任务，制造云平台会根据优化配置结果将每个子任务发布给对应的制造服务提供商（即生产企业）。制造服务提供商收到任务之后开始准备执行加工任务，并将加工过程的状态信息如生产进度等发布在制造云平台上，反馈给用户和其他的制造服务提供商，这样就能够使不同的制造服务提供商进行信息共享，做出生产决策，同时让用户参与到复杂加工任务的整个生产过程中，使用户能够对任务的完成质量和进度有直观的感知。