云制造环境中面向随机任务的虚拟组织构建机制研究

发布时间：2019-07-18 18:57

【摘要】：随着经济全球化深入发展以及科技水平的迅速提高,制造企业面临着越来越大的生存压力。市场竞争的加剧、产品更新换代的加快、技术创新的加速,对企业的生存能力提出了更高的要求。在这种情况下,制造企业急需一种新的模式来适应新的市场环境。随着敏捷制造理念的深入人心和Internet技术的快速发展,出现了一种新的生产方式—云制造。它将分散的设备资源和制造能力通过网络联系起来,产生其他制造模式无法比拟的效益。目前云制造在我国的制造业领域扮演着越来越重要的角色,我国的很多制造企业尤其是中小企业往往面临能力不足的情况,要想在快速变化的市场环境中抓住机遇,就必须采用云制造模式,在云制造平台上租用云服务来建立虚拟组织,增强自身竞争力,赢得竞争。本文针对云制造环境中的虚拟组织构建机制进行研究,主要包括以下三方面的内容。(1)建立了随机任务排队模型构建虚拟组织的目的是扩展企业的能力,因此在构建之前,首先应确定所需要扩展能力的大小。目前的研究大多是在具体的任务到达之后,通过对任务的分析来确定所需的能力,进而建立虚拟组织来获取能力。这个过程会耗费一定的时间,使得企业在瞬息万变的市场环境中不能按时完成任务,失去机遇。基于以上不足,本文采用先验概率来预测和描述未来的任务,创新性地在任务到来之前就根据N级串联排队模型,计算企业所缺少的能力,然后据此建立虚拟组织,使得组织能够在任务到来时具备足够的能力,更好地完成任务。(2)设计了基于模糊指标的单个云服务评价算法云服务的一些属性是模糊的,在对其进行评价时,往往不能采用一个准确值进行描述。考虑到以上这种情况,本文采用三角模糊数对云服务的模糊属性进行描述,设立模糊指标对云服务进行评价。模糊数不像准确数能直接进行大小的比较,需要根据实际情况设立排序规则来比较大小。本文把虚拟组织对稳定性方面的要求融入到评价过程中去,在传统三角模糊数排序算法上加入“方差”计算,进而提出了一种新的三角模糊数的排序方法。通过此方法,可以有效地对具有模糊指标的云服务进行评价,具有很重要的实际意义。(3)构建了基于模糊Qo S指标的双层云服务优化组合模型当企业需要多种云服务来满足能力需求时,就会涉及到多个云服务的优化组合。本文通过对云服务层和云企业层之间的关系进行分析,建立了一个包含两层实体的云服务优化组合模型。并根据此模型,给出了求解最优云服务组合的方法。最后,通过实验验证了本文提出的模型和方法在运行效率和求解效果上的有效性。
【学位授予单位】：国防科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP393.09

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