基于制造云的大规模个性化定制服务关键技术研究
发布时间：2021-04-16 01:04
基于制造云平台提供的海量云服务满足大规模客户的个性化定制服务需求已经成为离散型制造企业产业模式升级的重要途径之一。然而,个性化需求的规模性与自主性、云服务的海量性、云服务业务流程的动态性、云服务间协同交互的密集性与复杂性等特征,对基于制造云的大规模个性化定制服务模式高效实施提出了诸多新的挑战,诸如:（1）个性化需求定制的规模性与自主性对可定制需求选项的有效提供与面向定制需求的服务方案设计效率提出了新的要求;（2）个性化需求的规模性与候选云服务的海量性要求高效的云服务组合优化策略与方法;（3）云服务业务流程的需求导向性与动态性使制造云服务组合的业务流程协同交互复杂度增加且协同有效性降低。针对上述挑战,本文以服务工程和方法论作为指导思想,以服务组合生命周期为线索,研究相关服务系统优化设计与高效运行的关键技术,支持基于制造云的大规模个性化定制服务模式高效实施。具体研究工作包括以下几个方面:（1）基于制造云的大规模个性化定制服务系统建模。在制造云服务、云服务生命周期、制造云与服务模式等基本概念的基础上,给出基于制造云的大规模个性化定制服务模式概念,归纳总结其典型特征,构建其元模型,以此围绕大规...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：167 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 科学问题
1.3 相关问题的研究现状
1.3.1 云制造概念及其服务模式
1.3.2 制造云平台的个性化需求处理机制
1.3.3 制造云服务的组合优化
1.3.4 制造云服务组合的验证与适配
1.3.5 有待深入研究的问题
1.4 问题求解思路与学术思想
1.5 主要研究内容与章节安排
第2章 基于制造云的大规模个性化定制服务系统建模
2.1 基本概念
2.1.1 制造云服务与制造云平台
2.1.2 基于制造云的大规模个性化定制服务模式
2.2 基于制造云的大规模个性化定制服务模式建模
2.2.1 基于制造云的大规模个性化定制服务模式特征
2.2.2 基于制造云的大规模个性化定制服务模式元模型
2.3 基于制造云的大规模个性化定制服务建模
2.3.1 需求分析模型
2.3.2 服务分析模型
2.3.3 服务交互模型
2.4 基于制造云的大规模个性化定制服务系统框架
2.5 与其他服务系统模型与框架的比较
2.6 本章小结
第3章 大规模个性化需求定制与服务方案模式化
3.1 问题分析与求解策略
3.2 基于价值网与QFD的可定制需求选项发现
3.2.1 基于服务价值网的可定制产品配置选项发现
3.2.2 基于QFD的可定制服务QoS范围评估
3.3 面向大规模定制需求的服务方案映射与模式化
3.3.1 基于CRBM的服务方案映射
3.3.2 基于AP算法的服务方案模式化
3.4 实验与结果分析
3.4.1 需求选项发现实验结果与分析
3.4.2 服务方案映射实验结果与分析
3.4.3 大规模服务方案聚类实验结果与分析
3.5 本章小结
第4章 基于服务方案模式的制造云服务组合优化配置
4.1 问题分析与求解策略
4.2 基于贝叶斯预测遗传算法的服务组合优化
4.2.1 问题定义
4.2.2 贝叶斯预测遗传算法原理
4.2.3 贝叶斯预测遗传算法流程
4.2.4 贝叶斯预测遗传算法适应度函数
4.2.5 贝叶斯预测遗传算法收敛性分析
4.3 面向服务方案簇的服务组合可行解优化配置
4.3.1 问题定义
4.3.2 种群初始化
4.3.3 交叉与变异
4.3.4 适应度函数
4.4 实验与结果分析
4.4.1 服务组合优化实验结果与分析
4.4.2 服务组合优化配置实验结果与分析
4.5 本章小结
第5章 基于业务流程的制造云服务组合验证与适配
5.1 问题分析与求解策略
5.2 基于事件日志的服务业务流程挖掘与发现
5.2.1 基本概念与问题描述
5.2.2 基于依赖关系矩阵的业务流程变化节点发现
5.2.3 基于加权启发式算法依赖关系过滤
5.2.4 基于加权启发式算法的遗传挖掘方法
5.3 服务组合业务流程分块验证与适配
5.3.1 基于无向图分割的服务组合分块方法
5.3.2 分块服务组合的业务流程验证与适配器构建
5.4 实验与结果分析
5.4.1 业务流程挖掘算法的实验结果与分析
5.4.2 服务组合分块验证与适配的实验结果与分析
5.5 本章小结
第6章 原型系统与案例验证
6.1 家电产品个性化定制服务背景
6.2 家电产品服务生命周期制造服务平台
6.3 家电产品个性化定制服务案例验证
6.4 本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果
致谢
个人简历
【参考文献】：
期刊论文
[1]云制造中产品个性化定制研究综述[J]. 魏宏静,李少波. 工程设计学报. 2018(01)
[2]云制造环境下大规模产品定制技术研究[J]. 童晓薇,刘艳斌. 图学学报. 2018(01)
[3]几种新兴智能制造模式研究评述[J]. 周佳军,姚锡凡,刘敏,张剑铭,陶韬. 计算机集成制造系统. 2017(03)
[4]家电产品个性化定制实例检索方法的研究[J]. 陈沛,徐雷,刘坤. 组合机床与自动化加工技术. 2017(02)
[5]智能制造——“中国制造2025”的主攻方向[J]. 周济. 中国机械工程. 2015(17)
[6]周济:智能制造领衔新工业革命[J]. 装备制造. 2015(Z1)
[7]自适应引导进化遗传算法[J]. 曹凯,陈国虎,江桦,马欢. 电子与信息学报. 2014(08)
[8]贝叶斯预测型进化算法[J]. 姜允志,郝志峰,张宇山,黄翰,王映龙,何火娇. 计算机学报. 2014(08)
[9]智慧制造——面向未来互联网的人机物协同制造新模式[J]. 姚锡凡,练肇通,杨屹,张毅,金鸿. 计算机集成制造系统. 2014(06)
[10]面向大规模数据的分层近邻传播聚类算法[J]. 刘晓楠,尹美娟,李明涛,姚东,陈武平. 计算机科学. 2014(03)
博士论文
[1]云制造服务平台关键技术研究[D]. 程臻.哈尔滨工业大学 2016
[2]面向机械加工的云制造服务平台关键技术研究[D]. 郭亮.重庆大学 2014
[3]面向物流领域的云服务组合与调度优化方法[D]. 初佃辉.哈尔滨工业大学 2014
[4]大规模需求环境下基于服务模式的服务组合优化方法[D]. 王显志.哈尔滨工业大学 2014
[5]制造云服务按需供应模式、关键技术及应用研究[D]. 黄沈权.浙江大学 2013
本文编号：3140439
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：167 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 科学问题
1.3 相关问题的研究现状
1.3.1 云制造概念及其服务模式
1.3.2 制造云平台的个性化需求处理机制
1.3.3 制造云服务的组合优化
1.3.4 制造云服务组合的验证与适配
1.3.5 有待深入研究的问题
1.4 问题求解思路与学术思想
1.5 主要研究内容与章节安排
第2章 基于制造云的大规模个性化定制服务系统建模
2.1 基本概念
2.1.1 制造云服务与制造云平台
2.1.2 基于制造云的大规模个性化定制服务模式
2.2 基于制造云的大规模个性化定制服务模式建模
2.2.1 基于制造云的大规模个性化定制服务模式特征
2.2.2 基于制造云的大规模个性化定制服务模式元模型
2.3 基于制造云的大规模个性化定制服务建模
2.3.1 需求分析模型
2.3.2 服务分析模型
2.3.3 服务交互模型
2.4 基于制造云的大规模个性化定制服务系统框架
2.5 与其他服务系统模型与框架的比较
2.6 本章小结
第3章 大规模个性化需求定制与服务方案模式化
3.1 问题分析与求解策略
3.2 基于价值网与QFD的可定制需求选项发现
3.2.1 基于服务价值网的可定制产品配置选项发现
3.2.2 基于QFD的可定制服务QoS范围评估
3.3 面向大规模定制需求的服务方案映射与模式化
3.3.1 基于CRBM的服务方案映射
3.3.2 基于AP算法的服务方案模式化
3.4 实验与结果分析
3.4.1 需求选项发现实验结果与分析
3.4.2 服务方案映射实验结果与分析
3.4.3 大规模服务方案聚类实验结果与分析
3.5 本章小结
第4章 基于服务方案模式的制造云服务组合优化配置
4.1 问题分析与求解策略
4.2 基于贝叶斯预测遗传算法的服务组合优化
4.2.1 问题定义
4.2.2 贝叶斯预测遗传算法原理
4.2.3 贝叶斯预测遗传算法流程
4.2.4 贝叶斯预测遗传算法适应度函数
4.2.5 贝叶斯预测遗传算法收敛性分析
4.3 面向服务方案簇的服务组合可行解优化配置
4.3.1 问题定义
4.3.2 种群初始化
4.3.3 交叉与变异
4.3.4 适应度函数
4.4 实验与结果分析
4.4.1 服务组合优化实验结果与分析
4.4.2 服务组合优化配置实验结果与分析
4.5 本章小结
第5章 基于业务流程的制造云服务组合验证与适配
5.1 问题分析与求解策略
5.2 基于事件日志的服务业务流程挖掘与发现
5.2.1 基本概念与问题描述
5.2.2 基于依赖关系矩阵的业务流程变化节点发现
5.2.3 基于加权启发式算法依赖关系过滤
5.2.4 基于加权启发式算法的遗传挖掘方法
5.3 服务组合业务流程分块验证与适配
5.3.1 基于无向图分割的服务组合分块方法
5.3.2 分块服务组合的业务流程验证与适配器构建
5.4 实验与结果分析
5.4.1 业务流程挖掘算法的实验结果与分析
5.4.2 服务组合分块验证与适配的实验结果与分析
5.5 本章小结
第6章 原型系统与案例验证
6.1 家电产品个性化定制服务背景
6.2 家电产品服务生命周期制造服务平台
6.3 家电产品个性化定制服务案例验证
6.4 本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果
致谢
个人简历
【参考文献】：
期刊论文
[1]云制造中产品个性化定制研究综述[J]. 魏宏静,李少波. 工程设计学报. 2018(01)
[2]云制造环境下大规模产品定制技术研究[J]. 童晓薇,刘艳斌. 图学学报. 2018(01)
[3]几种新兴智能制造模式研究评述[J]. 周佳军,姚锡凡,刘敏,张剑铭,陶韬. 计算机集成制造系统. 2017(03)
[4]家电产品个性化定制实例检索方法的研究[J]. 陈沛,徐雷,刘坤. 组合机床与自动化加工技术. 2017(02)
[5]智能制造——“中国制造2025”的主攻方向[J]. 周济. 中国机械工程. 2015(17)
[6]周济:智能制造领衔新工业革命[J]. 装备制造. 2015(Z1)
[7]自适应引导进化遗传算法[J]. 曹凯,陈国虎,江桦,马欢. 电子与信息学报. 2014(08)
[8]贝叶斯预测型进化算法[J]. 姜允志,郝志峰,张宇山,黄翰,王映龙,何火娇. 计算机学报. 2014(08)
[9]智慧制造——面向未来互联网的人机物协同制造新模式[J]. 姚锡凡,练肇通,杨屹,张毅,金鸿. 计算机集成制造系统. 2014(06)
[10]面向大规模数据的分层近邻传播聚类算法[J]. 刘晓楠,尹美娟,李明涛,姚东,陈武平. 计算机科学. 2014(03)
博士论文
[1]云制造服务平台关键技术研究[D]. 程臻.哈尔滨工业大学 2016
[2]面向机械加工的云制造服务平台关键技术研究[D]. 郭亮.重庆大学 2014
[3]面向物流领域的云服务组合与调度优化方法[D]. 初佃辉.哈尔滨工业大学 2014
[4]大规模需求环境下基于服务模式的服务组合优化方法[D]. 王显志.哈尔滨工业大学 2014
[5]制造云服务按需供应模式、关键技术及应用研究[D]. 黄沈权.浙江大学 2013
本文编号：3140439
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