面向多样化与个性化场景的生产设备运行管理与控制（PEOMC）功能模型构建方法研究与应用

《Machines》：Research and Application of Functional Model Construction Method for Production Equipment Operation Management and Control Oriented to Diversified and Personalized Scenarios Jun Li, Keqin Dou, Jinsong Liu, Qing Li and Yong Zhou

　　

作为涉及多利益相关方、多目标协作和多时空尺度的复杂系统工程，生产设备运行管理与控制（PEOMC）的组成部分、逻辑结构和功能机制可通过功能建模进行泛化，以支持工业互联网环境下PEOMC的动态分析与智能决策。为应对PEOMC场景与目标的多样性，提出了一种基于IDEF0的PEOMC功能模型分层构建方法。通过分析相关国际标准（如ISO 55010、ISO/IEC 62264和OSA-CBM），识别并定义了功能模型第一层和第二层的通用功能模块。在半监督机器学习基础上，采用主题聚类（Topic Clustering）从约200份标准文本中提取PEOMC的组成部分、功能机制及逻辑关系，构建了第三层功能模块的参考资源池。在此基础上，设计了功能模块的接口匹配与递归遍历算法，并提供了特定场景下功能模块的组合编排策略，以支持多样化与个性化PEOMC场景的灵活构建。通过某航空发动机传动单元制造车间的工程案例验证了所提出构建及应用方法的有效性：企业生产设备的平均过程能力指数从1.28稳步提升至约1.60，生产设备故障平均修复时间（MTTR）从8小时显著下降至3小时，平均设备综合效率（OEE）从56.43%提升并稳定至68.57%，证明了该方法的有效性与实用性。

**论文解读：面向多样化与个性化场景的生产设备运行管控功能模型构建方法研究与应用**

**研究背景与问题**
生产设备运行管理与控制（PEOMC）涉及多利益相关方、多目标协作和多时空尺度，在工业互联网环境下需通过功能建模支持动态分析与智能决策。传统基于ISA95五层架构的PEOMC模式存在控制决策延迟、跨层协作不足、互操作性差等问题，难以适应大规模设备接入与复杂控制需求。当前制造业面临设备向智能化演进、控制对象、范围、方法、主体均发生深刻变化的趋势，亟需构建更灵活、自适应的功能模型，以支持跨时空资源协同与业务逻辑编排。因此，研究人员提出一种知识驱动的PEOMC功能模型构建方法，旨在弥补传统预设控制逻辑的刚性限制，实现从手动定制向知识驱动的自动编排转化。

**研究内容与结论**
本研究提出基于IDEF0的分层构建方法，通过分析ISO 55010、ISO/IEC 62264、OSA-CBM等国际标准，识别并定义第一、二层通用功能模块；利用半监督机器学习与主题聚类（Topic Clustering）从约200份标准文本中提取PEOMC的功能元素，构建第三层功能模块参考资源池；设计接口匹配与递归遍历算法，支持特定场景下功能模块的组合与编排。通过航空发动机传动单元制造车间的工程案例验证，应用后设备过程能力指数从1.28提升至1.60，平均修复时间（MTTR）从8小时降至3小时，设备综合效率（OEE）从56.43%升至68.57%，证明该方法在支持异构设备功能交互、业务协同与资源共享方面的有效性。该论文发表在《Machines》期刊。

**关键技术方法（不超过250字）**
研究人员采用以下主要技术方法：
1. **IDEF0功能建模方法**：自上而下分层分解，标准化描述功能模块的输入、输出、约束、支持接口。
2. **自然语言处理（NLP）与BERT预训练语义模型**：对约180份PEOMC相关国际、国家及行业标准文本进行分词、向量转换，通过LoRA微调获得领域语义模型。
3. **HDBSCAN密度聚类算法**：结合领域知识引导词，对标准文本句向量进行主题聚类，识别33类第三层功能模块。
4. **C-TF-IDF与最大边际相关性（MMR）**：提炼聚类主题语义，控制主题词多样性。
5. **接口匹配与递归遍历算法**：基于功能模块接口类型（输入、输出、约束、支持）进行匹配筛选与逻辑组合。
（样本队列来源：标准文本来自国家标准图书馆，共180份标准文本；工程案例来自某航空发动机传动单元制造车间，涉及20余台关键数控设备。）

**研究结果**
**Section 5.1 问题概述**
通过分析某企业航空发动机传动单元制造车间发现，尽管设备具备远程控制、数据传输、性能分析等智能功能，但故障预警信号未被平台及时响应，导致生产线中断，OEE约55%，远低于70%目标。具体问题包括：设备过程能力指数仅1.28；故障预警功能未有效利用；异构设备运维信息缺乏统一表达标准。

**Section 5.2 基于工业互联网平台的设备预测性维护方案设计与实现**
研究人员按“场景外部接口设计-功能模块提取与组合编排-信息模型设计-工业APP开发部署”技术路线，设计预测性维护方案。
- **5.2.1 接口标准化定义**：基于IDEF0语法规范，定义预测性维护场景的外部接口（支持载体、约束条件、输入输出）。
- **5.2.2 功能模型构建**：从第三层参考资源池匹配出7个功能模块（资产价值评估、任务执行跟踪、生产过程规划、运行状态优化、设备故障检测、设备健康评估、设备维护处置），并按业务逻辑组合编排。
- **5.2.3 信息模型构建**：针对各功能模块构建信息-实体关系网络（以数控滚齿机为例），形成整体信息模型。

**Section 5.3 预测性维护APP部署与性能对比分析**
企业开发并部署预测性维护应用（APP），以传统人工巡检模式为基线，严格控制实验变量（加工任务、调度方案、参数、人员等一致），对比三个关键指标：
- **设备过程能力指数**：部署后7个连续工作日的平均值从1.28增至1.60，归因于“设备故障检测”模块提前识别异常状态。
- **平均修复时间（MTTR）**：部署后3个月窗口期内从8小时降至3小时，归因于“设备健康评估”与“设备维护处置”模块的联动。
- **设备综合效率（OEE）**：部署后7个连续工作日平均值从56.43%升至68.57%，表明过程能力指数提升与MTTR下降共同贡献OEE增长。

**总结讨论与研究结论**
研究人员指出，传统PEOMC功能分散在ISA95五层架构各层导致协作困难，因此本研究提出IDEF0分层构建方法、功能模块组合编排方法及基于工业互联网平台的预测性维护方案。主要贡献为：
(1) 克服对人工经验的依赖，构建知识驱动的功能模型参考框架，涵盖设备资产管理、应用管理、维护管理；通过标准文本主题聚类构建第三层参考资源池。
(2) 设计接口匹配与遍历筛选策略，支持特定场景功能模块的组合与编排。
(3) 在航空发动机传动单元制造车间应用中，显著提升过程能力指数与OEE，降低MTTR，验证了方法有效性与实用性。
研究结论翻译：本研究提出的功能模型构建与实现方法在离散制造业中验证有效，未来将拓展至冶金、钢铁、石化等流程制造业，并在跨区域设备协同调度、远程运维、共享制造等复杂场景中进行验证；同时将总结并提炼一组PEOMC功能模型语义规范，开发配套建模工具以支持大规模推广应用。