工业领域的计算机外文翻译资料

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Received 16 December 2015

Received in revised form 16 November 2016

Accepted 5 December 2016

Available online 22 December 2016

Keywords:

CPS design

Mechatronic design

Multi-scalability

Manufacturing systems

Recent advances in manufacturing industry, and notably in the Industry 4.0 context, promote the

development of CPSs and consequently give rise to a number of issues to be solved. The present paper

describes the context of the extension of mechatronic systems to cyber-physical ones, firstly by

highlighting their similarities and differences, and then by underlining the current needs for CPSs in the

manufacturing sector. Then, the paper presents the main research issues related to CPS design and, in

particular, the needs for an integrated and multi-scale designing approach to prevent conflicts across

different design domains early enough within the CPS development process. To this aim, the impact of the

extension from mechatronic to Cyber-Physical Systems on their design is examined through a set of

existing related modelling techniques. The multi-scalability requirement of these techniques is firstly

described, concerning external/internal interactions, process control, behaviour simulation, representa-

tion of topological relationships and interoperability through a multi-agent platform, and then applied to

the case study of a tablets manufacturing process. Finally, the proposed holistic description of such a

multi-scale manufacturing CPS allows to outline the main characteristics of a modelling-simulation

platform, able notably to bridge the semantic gaps existing between the different designing disciplines

and specialised domains.

copy; 2016 Elsevier B.V. All rights reserved.

1. Introduction

According to a survey by the Aberdeen Group Benchmark [1] on

the current industrial needs, customers want cheaper, different

products with better quality and reliability [2], and ever more

lsquo;intelligentrsquo; or innovative products with a higher added value, like

mechatronic systems. All these specifications have to be consid-

ered while increasingly shortening development time. In parallel,

it is commonly accepted that the Internet has transformed the way

research and studies are done and the way businesses and services

are organized [3]. The gap reduction between the cyber world,

where information is quickly transmitted and modified, and the

surrounding physical world, allows to develop lsquo;smart distributed

systemsrsquo; applications by suitably designing integrated comple-

mentary systems. As the current “factory of the future” and

“Industry 4.0” ecosystems also promote the intensifying use of IT

(Information Technology) [4] in the manufacturing environment

* Corresponding author.

¹ firstname.name@supmeca.fr.

² patalano@unina.it.

[5], many recent research studies address these challenges at the

enterprise modelling level, by making traditional production

systems design approaches (IDEF, GRAI, CIMOSA [6] . . . ) evolve

to new networked interacting enterprise architecture [7]. Those

studies highlight the emerging trends of true sensing and smart

enterprise [7], and aim at describing a holistic complex behaviour

of enterprises in a collaborative manufacturing network [8],

including Service Oriented Manufacturing Systems and the

corresponding integration complexity related to the number of

different technologies, standards, functions, protocols, and execu-

tion environments [9]. Still, on the scale level of manufacturing

systems, the challenges in the design and development of these

new smart Cyber Physical Systems (CPSs) do not only address the

heterogeneity of components and their dynamic interactions, but

also the necessity of an integrated, simultaneous design of network

and process. Indeed, these challenges drive the need for modelling

and analysing cross-domain interactions among physical and

computational/networking domains. Moreover, they require a

deep understanding of the effects of multiple heterogeneous

abstraction layers in the design flow, for a better use of modelling

and simulation during the design phase of such systems [10].

Recent advances in manufacturing industry promote the

development of such CPSs, where information from various

sources is closely monitored and synchronized between the

physical production plant and the computational space [11]. Then,

by using advanced information analyses, networked equipment

will be able to perform more efficiently, collaboratively and

res

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工业领域的计算机

摘要

最近制造业的进步，特别是在工业4.0的背景下，推动了CPSs的发展，因此引起了一些需要解决的问题。本文描述了机电一体化系统向信息物理系统扩展的背景，首先突出了它们的相似性和差异性，然后强调了当前制造业中CPS的需求。然后，本文介绍了与CPS设计有关的主要研究问题，特别是在CPS开发过程中，尽早防止不同设计领域之间的冲突的综合和多尺度设计方法的需求。为了达到这个目的，通过一套现有的相关建模技术来检验从机电一体化到网络物理系统的扩展对其设计的影响。首先描述这些技术的多可扩展性要求，通过多代理平台对外部/内部交互，过程控制，行为模拟，拓扑关系表示和互操作性进行描述，然后应用于片剂制造过程的案例研究。最后，对这样一个多尺度制造CPS提出的整体描述允许概述建模 - 仿真平台的主要特征，能够显着弥合不同设计学科和专业领域之间存在的语义鸿沟。

1.介绍

根据Aberdeen Group Benchmark[1]对当前工业需求的调查，客户想要更便宜，品质更好，可靠性更高的不同产品[2]，更加具有更高附加值的“智能”或创新产品，如机电一体化系统。 在缩短开发时间的同时，必须考虑所有这些规范。 与此同时，人们普遍认为，互联网已经改变了研究的方式以及企业和服务的组织方式[3]。 网络世界迅速传递和修改信息世界与周围物质世界之间的差距，通过适当设计综合互补系统，可以开发“智能分布式系统”应用程序。 由于现在的“未来工厂”和“工业4.0”生态系统也促进了IT（信息技术）[4]在制造环境[5]，许多最近的研究通过使传统的生产系统设计方法（IDEF，GRAI，CIMOSA [6]）发展到新的网络化交互企业架构[7]来解决企业建模层面的这些挑战。这些研究突出了真实感知和智能企业[7]的新兴趋势，旨在描述企业在协同制造网络中的整体复杂行为[8]，包括面向服务的制造系统和相应的集成复杂度不同的技术，标准，功能，协议和执行环境[9]。尽管如此，在制造系统的规模层面上，这些新型智能网络物理系统（CPS）的设计和开发所面临的挑战不仅要解决组件的异构性及其动态交互问题，而且还需要集成的同步设计网络和流程。事实上，这些挑战推动了建模和分析物理和计算/网络域之间跨域交互的需求。此外，他们需要深入了解设计流程中多个异构抽象层的影响，以便在设计阶段更好地使用建模和仿真这样的系统[10]。制造业最近的进步促进了这种CPS的发展，在这种情况下，来自不同来源的信息在物理生产工厂和计算空间之间被密切监视和同步[11]。然后，通过使用先进的信息分析，网络设备将能够更有效地执行，协作和弹性[12]。尽管如此，无论是在工业实践还是在研究研究[14,15]中，尽管CPSs的设计方法很少[16,17]，Lee等人提出了一种自下而上的方法来为工业4.0中的CPS的实施生成一个统一的5层架构[12]。最后，比较现有的机电一体化设计方法和CPS所要求的方法（通过考虑其定义，约束或整合），可以考虑一种新的多尺度设计方法。本文旨在概述机电和信息物理系统之间的这种多重可扩展性，特别是在制造系统及其问题方面。

本文的组织如下：第2节将描述机电一体化扩展到网络物理系统的背景，强调它们的相似性和差异性。 第3节将介绍这种扩展对其设计的影响。 第四部分将在制造业案例研究中展示这种多可扩展性。 在总结和解决与智能连接制造系统开发建模仿真平台有关的未来工作之前，将在第5节中提出讨论。

2.背景

2.1.从机电一体化到信息物理系统

2.1.1.定义

机电一体化系统是机械，电子和信息技术（包括自动化）在设计阶段的整合，其中机械部分应该在整体功能方面占主导地位[18]。这种受控机械系统的一个重要方面在于，通过机械系统和嵌入式控制系统的巧妙结合实现的协同作用导致了更好设计的解决方案和性能（特别是精度），这是通过不同的组合解决方案在一个唯一的领域[19]。

现在，CPS有许多定义[20,21]，通常取决于它们来自的社区，但它们通常基于计算，网络和物理过程的整合。

CPS由能够合作，组织和自主决策的耦合智能对象组成。这些嵌入式对象使用传感器来监视和收集物理过程和网络系统的数据。他们使数据全球化，使软件应用程序可以直接与物理世界中的事件进行交互，特别是将它们与物联网（IoT），数据和服务的虚拟链接合并。

2.1.2.相似性

异构和跨域系统

机电一体化系统越来越复杂，因为它们集成了许多学科和领域，并在控制混合动力系统时提供强大的自动化系统[22]。同样，CPS包括电气，液压或气动驱动系统，带有传感器和执行器的自动化设备，以及通信网络，然后解决设计理论，物理学，通信和网络，系统理论，数学，计算机科学等许多孤立的子学科和传感器。

这种融合的共同问题，主要与领域（各领域的各种物理学）或学科（共享相同知识领域的不同社区）之间的接口有关，这或者是由于语义学的不同或者是所需的相关物理互连。那么，“多学科整合”涉及的是协作方面，而“多领域整合”则涉及到组件的物理接口。这种多领域的集成需要多学科的集成，通常通过电子组件（嵌入式IT）的非物质化，其他学科的外部组件集成到一个系统，以及一些机械功能的自动化和控制通过添加传感器和执行器）。事实上，这种多领域集成直接影响到整个系统生命周期的整个系统生命周期的管理接口数量：设计，制造，装配，维护和回收。因此，机电系统和CPS都需要通过使用各种建模工具和形式来进行设计和分析，以便对这种多物理智能复杂系统进行全面的描述。尽管如此，这些建模/形式化表达方式目前还是在不考虑其他方面的情况下提出了一些特性。

关于人类多学科互动，这些系统的发展涉及不同专家之间的合作。这需要使用专家的最佳实践[24]的方法整合方法[23]。要整合各种组件，使不同专业的团队分享，工作和定期协作，以便有效地管理与学科整合有关的界面和其他困难[25]。事实上，在设计一个多学科部分时会出现很多限制。这导致需要相互理解系统[26]。它需要一个共同的系统视图（定义目标，共同参数，优先事项...）[27]或并行工程管理策略[29,30]，同时确保“横向”先决条件（词汇定义，技术基础，互操作性数据建模[31]）足以将他们的多学科元素进行适当的连接[32]。这一方面可能会引起一些员工的额外培训成本，或者在设计阶段需要组织更频繁的里程碑和其他更加非正式的会议。事实上，这将有助于预测和缓解各学科之间相互冲突的目标和观点的风险，然后实现取舍。事实上，要设计的系统越是多领域，决策过程就越复杂[33]。

最后，为了选择满足许多多学科约束的最优解[34]，设计人员需要成功地处理所有这些特殊性以及由此产生的如此庞大的连续解集。

集成系统

CPS是智能系统，是协同设计的物理和计算组件交互网络。然后它们由多个系统，子系统，模块和组件组成。有一个整体的行为处理，使这种产品成功的，因为客户的要求总是与主要涉及到整个系统，而不是子系统，组件甚至单个组件。当考虑解决这个系统集成问题的解决方案时，CPS可以解决与机电一体化相同的挑战。的CPS确实的特征在于它包括在将尽可能多的功能尽可能到一个产品中的功能整合，或者通过许多功能组合成一个组件，或者通过使用IT非物质化某些功能。随着产品越来越智能化，并且由于计算能力的提高，功能越来越数字化，数量也越来越多，因此可以从普通的现有物体（仪表球轴承，自动驾驶车辆，电子锁，电子锁等等）中生成一些新的机电或网络物理对象。连接的对象等）。最后，更综合的功能和部件的数目有更困难（和昂贵）的整体系统优化将是，因为它不直接对应于各功能和组件的局部最优解的总和。

动态交互

通常将CPS设计为具有物理输入和输出的交互式计算机组件的网络，而不是交互式独立机电设备。尽管如此，网络物理系统和机电系统都具有高度依赖动态物理相互作用的行为。事实上，机电一体化系统的行为依赖于其子系统之间的内部物理相互作用，由于组件的接近性，不幸的是也会引起意外的多物理耦合。 CPS还具有随时间变化的（动态的）互动，可以是内部的或外部的（特别是在考虑物联网互动时）并直接影响其智能行为。 CPS的相互作用可能导致出现新的有用的现象和行为[14,35]。而且，这种系统的功能复杂性（无论是机电一体的还是电子物理的）正在迅速增长，以至于工程学科在功能上相互耦合。这些系统的发展是特别困难的，由于不同的领域/学科之间的这些额外的动态相互作用，造成功能和结构的依赖性[36]，通常需要特定的并发模拟[37]。

2.1.3.差异

物理集成在一个紧凑的体积与地理分布

这两种系统之间的一个重要区别是，机电一体化系统是深度集成和嵌入式集中式架构，而CPS通常包括通信分布式网络[38]，涉及分散的组织，导致高度分散的决策[14 ]。事实上，机电一体化设计的复杂性依赖于越来越多的功能和组件的“跨功能集成”[39]，以集成在一个紧凑的体积[40]。此外，机电一体化系统的物理整合和体积减小的预期目的都意味着各个领域的组成部分越来越接近甚至物理上相互嵌套，从而导致多物理耦合[15]。在设计过程中，这些需要额外的关注和特定的昂贵的多物理场模拟，对于通常由地理上分布的子系统组成的CPS来说可能不那么重要。但是，在考虑片上系统（SOC）技术时，容量减少问题也会涉及到CPS，这将大大提高同步分布式设备之间的计算能力。实际上，将多核处理与现场可编程门阵列（FPGA）相结合的异构片上系统（HSOC）使得将高性能技术引入许多不同的CPS应用成为可能，因为它通过作用于电源而产生高速信号处理和大小。特别是在联网HSOC的情况下，功率增加，允许扩展多个位置成就。

大型通讯实时处理

网络物理系统（CPS）的特点是两种不同的过程：计算和物理的紧密结合。事实上，他们是IT主导，因为他们非常依赖嵌入式计算机和网络巧妙地控制物理过程[42]。这些物理过程向IT发送反馈，因此也会影响计算设计。因此，这两个世界之间存在着持续的交流，导致不同的行为规律混合了连续的，离散的，确定的和随机的行为。这使得CPS的设计和开发具有挑战性（特别是其安全评估）。

打开和关闭系统

作为基准，CPS与物联网（IoT），系统体系（SoS）和大数据等概念相关[43]。 因此，他们被认为是“开放系统”，因为他们不仅可以使用云计算信息（计算可以来自任何地方）[44]，还可以考虑人类用户的内外环境[14]。 CPS在结构和功能上都是开放的。 结构开放性意味着它们可以包括在时间和空间上具有不同空间和复杂性尺度的协同子系统。 功能性开放性意味着它们可以由可随时进入或离开系统的单元（计算机，代理，组件，网络......）组成[14,46]。 相反，封闭的机电一体化系统通常具有独立性（“嵌入式”）和自力更生的特点，而是将环境之外的人考虑在内。

2.2.制造业需要CPSs

CPS的发展目前针对各种应用领域[15]，如自主车辆，机器人或无人机，以解决冲突的解决和监督，安全，协同行动，最大限度地减少能源消耗，或者在极端和未知的情况下，通常需要高度的智力和自主性来应对环境变化。

然而，多学科融合的问题是当前CPS发展中最被低估和被低估的问题之一，特别是在制造业的工业中。目前自动化生产线上的数据很少被正确收集和处理，以使系统能够满足制造商的需求。制造商面临来自社会和技术的压力，从社会角度来看，必须有系统地降低成本，以满足消费者对低价产品的期望，同时，最新的技术和更新的技术也越来越受到要求。这些竞争力问题在制造过程本身中留下的技术创新空间很小。但是，制造商需要提高其生产系统的效率和稳健性。因此，针对制造业的CPSs开发目前的目标是：通过使用IT创新[2]来提高生产线的能力，以更好地控制其产品的质量;优化其制造流程，以更快速地应对市场变化，通过先进控制提高灵活性（产品的种类和数量）[47-49]，然后通过标准化其制造系统;最终降低制造成本（减少浪费，减少手工作业，连续生产...）[50]。

目前的制造系统由多个机器，模块和组件组成。它们包括多领域系统和越来越多的带有传感器，执行器和通信网络的自动化设备。这样一个系统成功的关键在于考虑到它作为一个整体连接系统时的行为。网络物理系统被认为是全球生产网络中生产过程设计的下一代[51]。其基本概念旨在提高在网络中协作的分布式和自主进程的整体性能。

实际上，可以区分制造环境中使用的两种CPS：Cyber​​-Physical Production Systems（CPPS）和CPS（以后称为“制造CPS”）。 CPPS被定义为协同传统的生产技术和IT，使机器和产品在物联网环境中相互沟通的系统[52,53]。它们是现代的，通常是分布式的生产系统的整体概念，它们实际上是分布式的系统系统[54]。用于制造的CPS可以被认为是使用计算元件来集成先进的物理测量系统的平台。他们的目标是简化和改进制造过程，通常使自动化系统向智能工厂发展。这种CPS的一个例子是智能生产线，其中机器可以通过简化机器部件之间的通信来实现许多工作过程。

在这两种情况下，传感器都会报告通知，然后在需要改进的地方进行中继通过这种方式，由于控制过程是分散的[48]，他们将通过部署机器对机器通信系统（告诉机器接下来要做什么）来控制和管理自己。最终，这两种CPS之间的区别似乎与所考虑的通信实体的规模有关：在同一工厂的生产线内的机器（制造业的CPS）之间，或者在需要基于物联网的多个分布式生产线之间通信（CPPS）。

2.3。研究问题

先进的制造系统是使用各种建模工具和形式来设计和分析的。每个表示都带出一些方面，但没有考虑其他方面，以便对这些分布式互连的多物理复杂系统进行整体描述。在设计和集成系统时，CPS问题尤其具有挑战性，这些系统在物理和计算设计方面有着根本不同的关系。尽管如此，系统集成的这个问题可以通过使用一些机电一体化系统方法来解决。事实上，这些系统不仅仅是机电系统，还包括传感器和控制系统。即使使用现有的机电一体化工艺在初步阶段可以用于制造CPS设计，也可以特别感兴趣，因为它允许设计具有技术差距的有

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