工业云环境下的制造服务协作机理与可靠性分析理论研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51875030
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    65.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0510.制造系统与智能化
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

With the gradual implementations and applications of a series of industrial cloud platforms, it has become an inevitable trend for manufacturing enterprises to meet the needs of personalized and complex tasks by conducting manufacturing service collaboration so as to realize value co-creation and sharing. However, due to the complex environment of industrial cloud platforms and the social characteristics of its manufacturing services and tasks, the enough social collaborative relationships between manufacturing services are unknown, the reliability of distributed collaboration is not high, and the utility of group collaboration is also not balanced. In response to the above problems, this project further summarizes a scientific problem, namely the principle of manufacturing service collaboration, under the industrial cloud platform environment. Introducing the theory of complex networks with community structure, the modeling as well as evolutionary and statistical analysis of a manufacturing service collaboration network are conducted in turn. As the four constituent parts of the systematical principle of manufacturing service collaboration, the constitutive principle, the evolutionary principle, the failure principle and the behavior principle are ascertained sequentially. Finally, the reliable and efficient collaboration mechanisms are correspondingly put forward. It would provide manufacturing enterprises the theoretical guidance to answer the following questions, such as (a) which manufacturing service is available to collaborate with, (b) is the manufacturing service reliable to collaborate with, (c) is the manufacturing enterprise who the manufacturing service belong to willing to collaborate with, and so on.
随着一系列工业云平台的逐步实施与应用,制造企业通过制造服务协作来满足个性化复杂任务需求并实现价值共创与共享已成为必然发展趋势。然而,由于工业云平台的复杂环境及其所汇聚的制造服务与任务需求的社会性特征,造成制造服务社会化协作关系不明、分布式协作可靠性不高、多主体协作效用不均衡等难题。针对上述问题,基于前期承担的青年科学基金和面上项目分别在制造服务组合协作、供需匹配等方面的工作基础,本项目进一步归纳工业云平台环境下的制造服务协作机理这一科学问题。考虑制造服务群体协作特征,基于群落结构复杂网络模型及理论,通过制造服务协作网络的构建、演化与统计分析,依次探明制造服务协作的构成机理、演化机理、失效机理和行为机理,并相应提出制造服务可靠与高效协作机制。为能够提供制造服务的制造企业存在的①面临协作需求时不知与谁协作、②评估能否开展协作时不敢协作、③决策是否开展协作时不愿协作等问题,提供理论指导依据。

结项摘要

本项目将群落结构复杂网络理论引入到社会化制造服务动态协作研究中,探究了工业云环境下的制造服务协作机理,研究了制造服务按需动态协作理论及其高效可靠协作机制,并对所提出的理论和方法进行仿真分析与验证。主要成果如下:.(1)探明了制造服务协作要素构成;从协作关系分类与挖掘、协作模式分类与特征提取、群体协作动态行为描述等方面揭示了制造服务协作构成机理,构建了基于复杂网络群落结构的制造服务协作网络模型。.(2)提出了针对制造服务协作网络6类失效的检测方法;揭示了不同类型失效在不同基本网络结构中的级联传播特性;设计了考虑失效影响的容错控制机制,提出了基于按需备份机制的制造服务可靠协作方法。.(3)建立了考虑双边耦合性以及单边非理性的提供者长期效用模型和短期效用模型,提出了考虑协作者长/短期效用的制造服务协作共识机制,并探明了协作行为机理,实现了协作激励。.(4)设计了基于群落结构复杂网络的制造服务协作仿真软件,解决了可用测试数据集获取、协作动态调度问题求解效果难以保证和基准不一等问题,为制造服务协作运营理论模型与方法提供了统一的测试环境。.依托上述工作:①获国家科技进步二等奖(排名第一);②培养副教授2名,博士后4名,博士生5名,硕士生4名;③获国家发明专利授权7项,软著2项;完成英文专著1部;发表论文19篇,其中在IEEE Trans.等期刊发表SCI论文15篇,EI4篇,累计SCI引用1447次,谷歌学术引用2764次,2篇入选ESI高被引用论文,单篇最高SCI引用670次;④获教育部长江学者特聘教授、科睿唯安全球高被引科学家、美国制造工程师协会SME智能制造领域20 Most Influential Academics等人才奖项6项;⑤被聘为国家制造强国建设战略咨询委员会智能制造专家委员会委员、中国机械工程学会理事等学术兼职;⑥在CIRP/IEEE等系列会议做大会/特邀报告16次。

项目成果

期刊论文数量(17)
专著数量(0)
科研奖励数量(7)
会议论文数量(2)
专利数量(7)
Manufacturing services collaboration: connotation, framework, key technologies, and research issues
制造服务协同:内涵、框架、关键技术及研究问题
  • DOI:
    10.1007/s00170-020-06042-x
  • 发表时间:
    2020-09
  • 期刊:
    The International Journal of Advanced Manufacturing Technology
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    P Li;Y Cheng;W Song;Fei Tao(陶飞)
  • 通讯作者:
    Fei Tao(陶飞)
Five-dimension digital twin model and its ten applications
  • DOI:
    10.13196/j.cims.2019.01.001
  • 发表时间:
    2019-01-01
  • 期刊:
    Computer Integrated Manufacturing Systems
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Tao Fei;Liu Weiran;Luo Yimin
  • 通讯作者:
    Luo Yimin
Long/Short-Term Utility Aware Optimal Selection of Manufacturing Service Composition Toward Industrial Internet Platforms
面向工业互联网平台的长/短期效用感知制造服务组合优化选择
  • DOI:
    10.1109/tii.2019.2892777
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Industrial Informatics
  • 影响因子:
    12.3
  • 作者:
    Y Zhang;Fei Tao(陶飞);Y Liu;P Zhang;Y Cheng;Y Zuo
  • 通讯作者:
    Y Zuo
Logistics-aware manufacturing service collaboration optimisation towards industrial internet platform
面向工业互联网平台的物流感知制造服务协同优化
  • DOI:
    10.1080/00207543.2018.1543967
  • 发表时间:
    2018-11
  • 期刊:
    International Journal of Production Research
  • 影响因子:
    9.2
  • 作者:
    Y Wang;Y Zhang;Fei Tao(陶飞);T Chen;Y Cheng;S Yang
  • 通讯作者:
    S Yang
Scalable Hypernetwork-Based Manufacturing Services Supply Demand Matching Toward Industrial Internet Platforms
可扩展的基于超网络的制造服务为工业互联网平台提供需求匹配
  • DOI:
    10.1109/tsmc.2019.2944524
  • 发表时间:
    2020-12-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN CYBERNETICS-SYSTEMS
  • 影响因子:
    8.7
  • 作者:
    Cheng, Ying;Xie, Yifan;Tao, Fei
  • 通讯作者:
    Tao, Fei

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其他文献

基于t分布随机邻域嵌入算法的工业过程故障分类
  • DOI:
    10.14177/j.cnki.32-1397n.2020.44.03.011
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    李维
基于TNPE算法的输电线覆冰过程预测模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    陶飞
面向服务的制造系统中制造服务供需匹配研究综述与展望
  • DOI:
    10.13196/j.cims.2015.07.028
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    左颖
云制造资源服务能耗评估及应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    计算机集成制造系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    向峰;胡业发;陶飞;张霖
  • 通讯作者:
    张霖
云制造特征及云服务组合关键问题研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    计算机集成制造系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陶飞;张霖;郭华;罗永亮;任磊
  • 通讯作者:
    任磊

其他文献

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  • 项目类别:
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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