制造系统的能量感知配置

《JOURNAL OF MANUFACTURING SYSTEMS》：Energy-aware configuration of manufacturing systems

　　**摘要要点：**• 提出了能源感知生产系统配置框架。• 能源状态模型涵盖任务、组件、能源载体及其转换。• 建立混合整数线性规划（MILP）模型，用于计算使投资与能源成本最小化的配置方案。• 能够准确预测未来产品变体的能耗。• 包含12个工位、数百项任务的大型实例可求得最优解。**引言**能源价格不断攀升且波动日益加剧[1]，加之碳足迹报告义务以及由监管和市场力量推动的绩效改进要求，正使能源使用成为制造企业面临的关键但高风险领域[2], [3]。由于生产系统的能耗在很大程度上取决于系统设计初期的决策，因此能源感知的生产系统配置正受到学术界和工业界的日益关注[4], [5]。尽管已有方法能够对完全指定的系统进行能耗建模[6]，也有基于粗略消耗估算来配置系统以最小化能源成本的方法[7]，但如何定义正式的优化方法，以捕捉制造系统中能源使用的全部复杂性，仍然是一个开放挑战。为填补这一空白，本文提出了一种系统化的装配线能源感知配置方法。在给定产品描述及相应工艺规程的情况下，系统配置问题涉及选择合适的制造系统组件组合，并将生产任务分配至这些组件，同时满足所有工艺要求和产能要求。与仅关注最小化投资成本的传统方法不同，所提方法能够在系统配置阶段即准确预测能耗，并在规划期内最小化总投资与能源成本之和。为此，引入了一个精细的能源状态模型，基于文献[8]中的能量块概念，在单个组件和任务层面表征能耗。该模型捕捉系统组件之间的复杂交互，涵盖多种能源载体，并体现不同载体之间的转换。该能源状态模型被整合到生产系统配置问题的数学规划公式中，从而能够计算能源感知配置问题的精确最优解。所提技术已在原型决策支持软件工具中实现，该工具通过结合自动优化与人工修正步骤的交互式工作流，辅助生产系统的配置。所呈现的技术从多个角度得到验证，包括建模能力、预测能耗的准确性以及计算效率。本文其余部分结构如下：首先，第2节回顾相关文献。第3节正式定义生产系统配置问题。接着，第4节介绍用于表征能耗的能源状态模型，随后在第5节给出配置问题的数学规划公式。第6节介绍所提技术在决策支持软件原型中的实现。所提方法在第7节中通过一系列实验得到验证。最后，第8节总结全文并展望未来研究方向。**章节摘要****制造系统能耗建模**制造系统的能源感知设计与运行依赖于合适的能源模型来描述生产活动与能耗之间的关系。制造系统通常包含多个工位、机器和子系统，以及多种能源载体，其消耗模式根据生产需求随时间变化。能耗受众多因素影响，包括机器状态、工艺执行等。**问题定义**本节首先通过一个实际例子引出能源感知生产系统配置问题，随后给出正式的问题定义。**能耗建模**如前所述，能耗的表征基于能量块方法[8]，在该方法中，能耗被分配到生产系统的各个组件上（见图6）。组件可能根据其活动随时间处于不同的能源状态。本文聚焦于大批量生产，区分两种能源状态：工作状态，即组件执行特定任务，此时能耗取决于组件和任务；以及待机状态。**求解方法**能源感知系统配置问题被建模为混合整数线性规划（MILP）。由于模型复杂，表述分为三个部分：系统配置模型的核心（第5.1节）、功能需求建模（第5.2节）和能耗建模（第5.3节）。完整模型在第5.4节中概括。正式符号见表1和表2。值得注意的是，实际实现……**决策支持工具**所提出的数学模型和求解方法已在一个基于网页的决策支持工具中实现，该工具包含两个主要模块：系统配置器，用于自动计算或手动编辑配置；以及能源评估器，用于对配置进行基于仿真的详细能源评估。以下小节描述各模块的功能。**验证**对提出的方法进行了四方面验证。首先，通过编码mMS示例用例，展示了所提建模框架的实际适用性。其次，通过帕累托分析和敏感性分析对所得配置进行分析。第三，通过mMS用例中的三个产品变体，展示了该方法在能耗方面的预测准确性。最后，在随机生成的大规模问题上进行实验……**研究意义**本文提出了一种新颖的生产系统能源感知配置方法。该方法依赖于以下关键要素：（1）生产系统的能源状态模型，在单个系统组件和任务层面表征能耗；（2）将能源状态模型整合到生产系统配置问题的正式数学模型；以及（3）由此形成的整体决策支持框架，使……**CRediT作者贡献声明****安德拉斯·科瓦奇**（András Kovács）：撰写 – 初稿、验证、方法学、概念化。**若姆博尔·萨多茨基**（Zsombor Szádoczki）：撰写 – 初稿、验证、方法学、概念化。**达维德·卡尔诺克**（Dávid Karnok）：软件、方法学。**卢卡斯·维特曼**（Lukas Wittmann）：撰写 – 初稿、验证、软件、方法学、概念化。**文森特·卡尔赫施密德**（Vincent Kalchschmid）：撰写 – 初稿、验证、方法学。**利益冲突声明**作者声明，不存在已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文所报告的工作。**致谢**作者感谢EARAS联盟中来自Hepenix和Blue Yonder的同事们的宝贵支持，特别是允许使用其物理mMS生产线并提供用于验证的能耗数据。作者由衷感谢德国联邦研究、技术与航天部（项目编号：02P22D001）和匈牙利国家研究、发展与创新办公室（项目编号：……）提供的资金支持。**作者信息**安德拉斯·科瓦奇 | 若姆博尔·萨多茨基 | 达维德·卡尔诺克 | 卢卡斯·维特曼 | 文森特·卡尔赫施密德