考虑不确定性的混流装配线无线智能制造理论和方法研究

Wireless manufacturing, which based on the power of the internet of things, enables a low-cost implementation of intelligent production systems. However, the data obtained by various wireless sensors tend to be imperfect. An effective and efficient wireless manufacturing system won't be obtainable until the uncertainty of the data is considered in the system design and integration. This study is dedicated on the development of the uncertainty-aware methods for the design of wireless manufacturing system in mixed-model assembly line. The objectives of this project include: (1) analysis the effects of the factors that influence the uncertainty of RFID data with multi-factors experiment design and radio propagation models, and explore the uncertainty-aware wireless sensor network planning for heterogeneous coverage on three-dimensional space; (2) derives the uncertainty propagation models on the sensor data processing and decision support algorithms, and inspect the proper uncertainty-aware data processing and decision support approach for wireless technology assisted mixed-model assembly line with considering of the requirements of the system; (3) develop a general framework and method of cost-benefit analysis for wireless manufacturing employing the workflow process analysis methods and the stochastic Petri net model. The above research promises to solve the uncertainty problem of the wireless manufacturing and bridge the gap between the promise and the application of wireless manufacturing.

以物联网技术为依托的无线制造技术是智能制造的一种低成本实现手段。由于各种无线传感技术所获取的原始数据存在一定的不完整性和不准确性，在系统集成中必须充分考虑这些不确定性，才能建立起经济有效的智能制造系统。本研究将立足混流生产方式，从系统集成的角度研究存在数据不确定情况下的无线制造的理论和方法。项目研究内容包括：（1）基于多因素实验设计和无线信号传播模型确定RFID数据不确定性的影响因素，并在此基础之上建立考虑不确定性的统一的三维无线网络规划模型和求解算法；（2）推导不确定性在数据处理和决策推理中的传播模型，并结合无线制造的决策需求确定适用于混流生产方式下的无线制造的数据处理与决策方法；（3）基于工作流分析方法和随机Petri网理论，探索通用的无线制造成本效益分析的分析框架和分析方法。通过以上三个方面的研究，有望解决无线制造中的不确定性问题，为无线智能制造的系统集成和实际应用奠定理论基础。

随着消费者对个性化产品的需求越来越高，制造系统信息化、智能化的需求也越来越迫切。中国制造2025和工业4.0都对制造系统的信息化、智能化提出了更高的要求。以RFID为代表的信息采集技术在智能制造系统中扮演着越来越重要的角色，但RFID数据采集存在的不完整性和不准确性为其在智能制造系统中的应用提出了挑战。项目立足于大规模定制生产模式的混合流水型生产方式，在考虑数据不确定性的基础上，研究了无线智能制造的无线网络规划、效益分析、实时数据处理和动态决策方法，为无线智能制造的实际应用奠定了相应的理论基础。项目的研究主要分为三个方面：.1) 考虑不确定性的RFID网络规划方法。本项目同时考虑存在的三种覆盖需求，即栅栏覆盖、全覆盖和区分覆盖，研究了考虑不确定性的通用RFID网络规划方法，在满足目标区域内目标检测和定位的可靠性要求的前提下，以最小化RFID监测网络的部署成本为目标，建立了非线性整数规划模型，提出了p阶多项式近似算法对该模型进行求解，并设计了混合启发式算法来求解大规模问题。研究通过数值算例和案例研究验证了模型和算法的有效性。.2) 面向系统收益最大化的RFID数据处理方案。项目建立了无线制造成本效益分析的分析方法，提出并研究了RFID网络规划——数据处理联合优化问题，以最大化生产系统收益为优化目标，对网络规划和数据处理进行联合优化，从而确定最优的网络布局和RFID数据处理相关参数。项目建立了针对该联合问题的优化模型，基于仿真优化方法，给出了该联合问题的求解方法，并通过RFID在汽车混流装配线防错应用的案例对所提出的方法进行了验证。.3) 基于实时数据的智能制造决策方法。项目选择了按单生产环境中的动态调度-补料联合问题作为切入点，研究在加工时间的不确定和多资源限制条件下，基于实时信息联合进行动态生产调度和补料决策。项目建立了针对该问题的两阶段混合整数随机规划模型，提出了一种两阶段的近似求解算法，通过数值试验对基础算法效果和实时重调度策略的优化效果进行了验证。