產品分析論文：智能產品的監管機制探索

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本文作者：胡子瑜工作單位：廣州番禺職業技術學院

背景和相關工作

總的來說，在現代工廠，智能資源是能夠執行和控制制造行為的制造資源，也能夠監督和控制自身情況。一些學者將軟件系統打包看成是資源智能化最自然的方法（e.g.Saadetal.1995，BussmanandSchild2000，Venkateswaranetal.2003）。文章中，軟件系統被定義為與其他軟件系統聯合，以解決單一軟件不能解決的復雜問題的軟件系統。工廠里假如有干擾發生，智能資源能夠對制造問題反應，并為產品研究備選的機器和路線。目前，在制造和供應鏈管理方面，越多越多的人對智能產品和物聯網的應用有更多興趣（Meyeretal.2009）。McFarlaneetal（.2003)將智能產品定義為以實體和信息化為載體表現一個產品。而物聯網的基礎規則是：所有的設備每一天都會被連接到數據網絡上（Gershenfeldetal.2004）。很可能在將來，隨著智能產品和物聯網的發展，工廠里面不僅資源而且所有的產品和設備將會變得智能化。一些近期被用于互聯網的數據協議，可能將會被使用在所有相關聯的設備之間的互用性方面（Gershenfeld2000，Fleisch2010）。因此，如何能夠創造一個這樣的制造系統：它擁有的更多智能產品和資源能夠一起工作并能適應工廠和車間的變化。文章對其進行了探討。

分析問題

監控需要在聚集的環境中討論其精細化。因為，聚集廣泛存在于生產計劃與控制中（e.g.AxsaterandJonsson1984，Schneeweiss2004）。比如，裝運、排序、日程安排等觀察報告以時間聚集，物料和設備以地點聚集。然而，監控問題幾乎不能在聚集關系中顯示出來。現實中，在倉庫或車間，錯放的物料不見了；導致產品報廢的質量問題總是和某臺機器、某個工具、或某位操作者聯系在一起等。這些是發生在某個細節中的干擾問題。另外一個事實是：集權的生產計劃與控制系統的計劃者會例行采用等級制處理問題。這樣做可以減少不同組織層之間的復雜性，因為每一個組織層面在功能上是相對獨立的。但是，在統治系統中，作為固有的功能，執行的反饋非常重要（Mesarovicetal.1970）。因此，較低層面必須向較高層面提供適當和及時的反饋。如果其中某些需求沒有被滿足，計劃者將不可能對計劃的執行進行有效監控。這個問題是組織中垂直聯系的瓶頸（Galbraith1973）。

設計監控系統

監控系統的需求基于對問題的分析，文章總結出監控系統的三個需求：①一個有效的監控系統需要在干擾常常發生的數據層面運作；②這個系統應該能夠將干擾的反饋信息直接傳遞給適當的人；③當干擾發生時，這個系統必須能夠立即給適當的人建議解決方法。下面，文章闡述這些需求在系統設計中如何合并。結構設計為了滿足身份維護的首要需求，監控系統必須能夠在干擾發生的層面儲存詳細的信息。因此，追溯功能需要合并在系統設計中。據此，文章設計了一個產品中心系統，如圖1所示。在這個新的設計中，能夠為任何單獨的實體產品儲存諸如地點、類別、質量和外形等屬性。此外，對于每一個產品，將它轉換成當前狀態的物理加工信息都能夠被儲存，每一項加工的位置也能夠更具體。這種設計使系統可以監控單個產品，這也是干擾常常發生的層面。3.3產品中心軟件系統的運行為了收集所有產品的最新信息，為了能夠檢測問題并提供反饋給監督者，為了能夠尋找到解決問題的方法，某些智能產品的運用是必須的。正如上文所提到的，軟件系統看起來是最適合完善智能資源的智能部分，因為它們擁有執行重復任務的知識和推理能力。因此，在系統建議的設計里，每一件產品都有自己的軟件系統履行這些任務。文章根據Meyeretal（.2009）區分的智能的三個層面，介紹產品中心軟件系統的運行。第一個層面：信息處理首先，產品中心軟件系統需要實時更新信息。如果軟件系統要適當地履行任務，那么它所需要的最重要的信息由兩部分組成：當前產品狀態，計劃或者期望的產品狀態。決定期望的產品狀態相對比較容易，軟件系統可以分析生產計劃與控制系統提供的近期信息，比如序化到期日，計劃交易，運營這些影響產品的因素。然而，決定當前產品狀態將會有更多問題。一種方法是重新檢查近期系統中提供的信息：將會發現交易和運作已經履行，并需要繼續履行下去。然而，信息不可能總是充足的，因為交易的履行和它被錄入系統之間總是存在延遲，并且，更重要的是，較干擾而言，信息可能是在更高一級的層面。因此，為了獲取單個產品的最新狀態信息，自動射頻技術被獨一無二的引進到識別單個產品中，比如：條碼和RFID。此外，可以用定位技術大約對產品進行定位，正如Strassner和Schoch（2002）闡述的。另一種方法是通過每次掃描條碼或者RFID標簽以及確定掃描的實體位置來更新產品的定位。這些識別和定位技術可以和傳感技術合并使用，例如：熱、聲音、圖像、紅外線、磁震或者雷達系統等。所有這些技術將物聯網帶入生產車間。第二個層面：問題告知所提供的產品中心軟件系統既了解計劃也了解計劃執行的當前狀態，這樣就能夠檢測出干擾。為了實現這一點，軟件系統引入像效用函數這樣的機制，以判斷進程是否與計劃匹配，其他物品的狀態是否仍在可接受的范圍內等。效用函數是基于如下這樣的因素運行的：離訂單到期日剩余的大量時間，是否有適當的計劃按時完成產品，計劃的執行是否按照日程安排，還有產品是否在期望的溫度范圍內等附加因素。如果某個產品中心軟件系統的效用分數低于某個確定的界限，這個軟件系統就會出現問題，并能及時將此問題反饋給明確知道車間中哪一件產品有問題的監督者。第三個層面：決策除了反饋問題，如果軟件系統能夠給出如何降低問題的嚴重性的建議，是有益的。連續動態地收集信息的結果是，所有的軟件系統都了解近期的狀況。這使得軟件系統可以實時運算可選計劃。然而，每一個產品軟件系統都與所有其他的產品軟件系統交換運算結果是不能可能的，尤其當產品數量比較大時。因此，建議采取一種基于合同網協議（Smith，1980）的拍賣模式，比如像機器這些生產資源能夠提供自身的能力，供產品中心軟件系統競價。資源和產品中心軟件系統之間博弈的最終結果將會被呈現給監督者，他來決定是否采取初步行動。如果監督者不同意計劃中的某部分，軟件系統將能夠從改變中獲取新的偏好。這種方法和Roest與Szirbik（2009）提出的逃避、調停監控機制相似。

這部分簡短地描述如何通過仿真實驗對系統進行評價。文章采用Meyer和Wortmann（2010）提出的基于TACSCM模擬改造的GRUNN實驗進行仿真模擬，其基本的觀點如圖2所示。為了從監控的角度檢測制造者的履行情況，將實際中最常見的干擾———物料短缺增加到該游戲中。預先給定實驗中無用零配件（物料短缺）的三個可能值：0%，5%，和10%。為了體現對結果的合理信心，相同的四個競爭者對于每一個可能值進行了26次模擬。圖3（a）從訂單按時完成的角度，顯示了進行修改前后系統的模擬結果。當沒有用的零配件增加時，修改前的系統顯示按時完成的訂單的百分比減少；GRUNN，修改后的系統運行效果更好，甚至當所有零配件的10%都不能用時，幾乎所有的訂單都能夠按時完成。這個觀察證實了：在模擬情境中，在處理干擾方面，基于智能產品的方法非常有效。一種克服無用零配件問題的明顯的方法是增加零配件的安全庫存。圖3（b）顯示了每一張被接受的訂單的平均庫存成本，這對于供應商系統的庫存水平而言是一個很好的指示。這個圖清晰的顯示用GRUNN方法不會導致較大數量庫存，因此，不會通過增加安全庫存水平解決無用零配件的問題。模擬的結果表明：從處理干擾的角度而言，引入智能產品的方法非常健全；就其本身而言，這種方法作為監控系統看起來也很有前途；如果作為一個重要因素，其運行的穩定性也很明顯。