随着工业智能化升级的热潮席卷全球，世界各国纷纷出台促进制造业升级的国家战略。2013年德国正式推出以物联网和信息物理系统为基础的“工业4.0”战略，旨在提升制造业的智能化水平。中国于2015年发布了《中国制造2025》战略和《国家智能制造标准体系建设指南》，重点推进数字化制造和智能制造。制造系统内信息的互联互通是实现智能制造的关键基础，其核心是标准化的信息模型。数字化车间是智能制造系统的核心基础单元，它包含设计、生产、物流等生命周期过程，实现系统集成、互联互通等智能功能。数字化车间信息模型涉及车间级的生产、物流、质量和维护各方面，各模型之间存在复杂的联系。车间内装备一般来自不同的厂商，搭载不同控制系统，不同系统之间采用不同的数据类型和格式，导致了设备系统间的异构性。异构设备之间信息的类型、格式和语义方面的差异对设备间的数据交换和通信造成障碍，并产生“信息孤岛”。统一信息标准规范的缺乏亦导致数字化车间推广成本过高，在实际运行中难以实现有效的网络集成，阻碍了数字化车间网络化智能化协同的实现，制约了数字化制造向智能制造的升级。

解决数字化车间内的信息孤岛问题，实现设备间互联互通和互操作以及设备模型到生产线和车间信息模型的继承拓展，是实现智能制造的重要基础，具有严格规范的标准化信息模型则是解决这一问题的关键。通过标准化的信息模型，车间内的所有信息基于一个标准协议，采用统一的格式和语言进行描述，信息在车间内无障碍流通和共享，可以高效灵活地继承和拓展。车间内设备与设备、设备与管理系统，以及车间与车间之间可以通过应用编程接口、通信协议以及统一的数据和文件格式，使用公开的技术规范来实现异构系统之间的互操作。

信息模型及其相关标准在智能制造中的重要地位使得其相关研究受到各国智能制造战略计划的重视。德国于2015年公布了工业4.0参考架构模型^[1]之后，紧接着便给出了该模型的现有国际标准的支撑和相关映射^[2]；而中国公布的智能制造标准体系结构(如图 1所示) 只有架构，缺少信息建模及标准的支撑。因此，中国启动智能制造专项，重点关注了数字化车间的信息模型和互联互通问题。研究和制定数字化车间的相关国家标准，特别是信息模型标准，是完善中国智能制造体系、实现信息互联和信息融合、推进智能制造的第一步。

为此，本文针对数字化车间的信息模型建模及其标准化展开研究，明确数字化车间信息模型体系结构，研究适用于数字化车间的信息建模方法。针对信息模型标准化问题，探讨标准化的必要性和实现信息模型标准化的具体途径，并提出数字化车间标准信息模型的建模流程。最后，结合数字化车间研究现状和国家智能制造建设的需求，对数字化车间信息模型研究的下一步工作进行展望。

1 数字化车间信息模型 1.1 概念

模型是人们对客观对象进行思维、抽象后，用文字、图表、符号、关系式以及实体模样描述客观对象的一种简化的表示形式^[4]。数字化车间信息模型则是对车间内设备、应用程序和管理系统的数据、类型和功能等信息的模型化描述，由车间内实体对象、对象属性和对象间的关系构成。

数字化车间是智能制造体系架构中的一个复杂单元，其系统层级为车间级。一个独立的数字化车间在生命周期维度上包含设计、生产和物流3个层次，在智能功能维度上覆盖资源要素、系统集成和互联互通。在制造企业信息集成的功能层次中，数字化车间包含制造执行层和过程控制层。制造执行层主要解决车间的生产管理问题，包含生产计划管理、设备管理监控、资源管理和质量控制等子系统，生产控制层包括各类设备、人机接口单元、数据采集等智能接口。由于车间系统复杂，在对其进行信息建模时一般先建立子模型，通过子模型之间的关系集成形成全局信息模型。为实现信息建模，根据数字化车间的功能模块，面向管理和应用，一般将其全局信息模型划分为生产运行管理、库存运行管理、质量运行管理和维护运行管理4个主要的子模型。其中生产、质量和维护运行管理对应车间生命周期中的生产环节，库存运行管理对应车间生命周期中的物流环节。设计环节中涉及的零件/产品形状、工艺信息等一般直接从CAX系统继承获得。车间智能功能由子模型间的联系和集成关系体现。

1.2 数字化车间信息模型的基本要求

数字化车间信息模型要完整地描述整个车间范围内的所有装备、制造活动和生产过程，它应满足以下基本要求：

1) 完整性。数字化车间信息模型应该能够完整地反映车间的整体情况，覆盖车间的全生命周期和功能要求，最大限度地提供和表达丰富的信息。

2) 一致性。数字化车间信息模型对车间内各类信息(例如设备类型、设备名称和编码、计量单位、运行状态等) 要有一致的信息描述，选择同一描述方法，并在建模过程中注意术语的标准化和唯一化。

3) 多样性。在信息表达上既要总述整个车间的架构和模型体系，又要针对每个子模型内的具体信息进行定义。此外，既要反映信息对象之间的联系，又要反映对象的动态行为和行为发生的场合^[5]，要能从功能、信息、资源和组织等不同视图描述车间。

4) 可扩展性。数字化车间内的对象及其联系随时间变化而发生改变，因此信息模型必须是开放式的，能加以扩展和升级，以响应信息的动态变化。

2 信息模型的建模方法

建立数字化车间信息模型，需要方法和架构的支持。为了建立集成的一体化的信息模型，国内外众多学者提出和发展了多种建模方法，主要有CIM-OSA (computer integrated manufacturing-open system architecture) 方法^[6]、ARIS (architecture of integrated information system) 方法^[7]、STEP (standard for the exchange of product data) 技术^[8]、UML (unified modeling language) 方法^[9]、IDEF (integrated definition) 方法^[10]、GRAI (graph with results and activities interrelated) 方法^[11]和OPC UA (OPC unified architecture) 信息模型^[12-15]等。这些方法从不同的角度给出了对复杂系统的理解和描述途径。

根据数字化车间信息模型的要求，数字化车间的信息建模方法在完整性上应该能覆盖车间的全生命周期，实现各项功能需求，在多样性方面符合视图全面的要求，在一致性方面要求其具有标准语言描述，在扩展性方面要求其具有开放性和重用性，采用面向对象的方式建模。本文从这几个方面比较了各建模方法对数字化车间的适用性，如表 1所示。

由表 1可知，ARIS、IDEF和GRAI方法均无法覆盖3个维度，且均不是面向对象的建模方法，不满足完整性要求，扩展性不好。STEP无法完整覆盖3个维度且视图不全面，无法满足完整性和多样性要求。CIM-OSA、UML和OPC UA方法在各方面初步满足数字化车间的建模需求，下面对三者展开进一步详细对比，对比结果如表 2所示。

由表 2可知，CIM-OSA方法目前还处于试验阶段，缺乏有效方法指导和建模工具，过于强调形式化，较难理解和掌握，实际建模过程中不易于实现。UML方法目前较OPC UA方法更为成熟，UML类图和时序图在制造系统信息模型描述方面亦有相关应用，但是UML目前更多地应用于软件系统，且对动态性支持不足。OPC UA目前在信息建模领域处于快速发展期，它既能够解决建模问题，同时OPC UA还可用作数据传输的统一通信协议^[16]，能够很好地解决通信问题，较为完整地满足面向智能制造的数字化车间信息模型的需求，为互联互通提供了完善的解决方案。综上，在对数字化车间建模时，推荐优先考虑OPC UA方法，或者采用OPC UA与UML相结合的方法，利用UML类图辅助进行模型结构的描述和图形化表示。

3 信息模型的标准化

数字化车间内设备和系统的复杂性和异构性导致的信息模型的异构性使得难以在车间内实现信息共享。为解决此问题，需采用统一的协议和标准保证数据类型、格式的一致性，实现信息模型的标准化。信息模型标准化的实现途径主要有：1) 基于已有的源信息模型向统一标准的映射；2) 采用通用的新标准协议和标记语言建立新的信息模型体系。

3.1 模型映射

模型映射是指通过一定的映射规则，将车间内由各种不同方式描述的信息模型(源模型) 转换为通用协议下的模型表达(目标模型)。通过模型映射，实现异构信息模型在通用标准规范下的一致表达，消除异构性，实现设备间互联互通。一般应用系统不具有映射功能，为实现信息模型映射，需要在车间中添加中间件。中间件是位于现场硬件设备和管理系统之间的通用服务系统，具有标准的程序接口和协议，它负责设备和上层系统之间的联系和通讯，屏蔽软硬件平台、操作系统与网络协议以及各个系统接口之间的异构性，可实现不同硬件和系统平台上的数据共享和应用互操作。以机械加工数字化车间为例，中间件添加于机床、机器人等现场设备与上层管理系统之间，如图 2所示。中间件通过一个统一的翻译映射系统在信息传输过程中转化各个异构系统数据格式和不同的业务流程体系，使各个系统在异构情况下实现数据交换和流程交换，彻底打通各个系统之间的联系，实现异构系统的集成。

此外，为了实现信息在不同系统之间的传输和读写，目标模型的描述语言应采用一致的格式，完整、有约束地描述数据，并能在不同的系统之间平稳无障碍地传递和共享，这样一种描述语言称为中性语言。可扩展标记语言(extensible markup language, XML) 由于具有良好的格式和扩展性、与软硬件平台的无关性及面向对象等优点，成为目前广泛应用的中性数据描述语言。通过中间件将源信息模型统一映射为XML语言描述下的中性信息模型，是短期内面向工程需求实现异构系统间信息共享的良好方法。

3.2 统一标准协议下的模型体系

基于中间件的模型映射实现周期短但整体成本较高，是一种过渡的妥协方案，采用统一的标准和协议建立标准化信息模型才是数字化车间互联互通及互操作的最终解决途径。统一标准协议下的数字化车间结构体系中没有中间件，机床、机器人等设备直接通过总线或网络与管理系统相联，如图 3所示。新设备在支持统一协议和信息模型标准的前提下可以直接接入整个系统，无需再开发中间件，这就简化了车间架构，大大节约了数字化车间的开发成本。

建立统一标准协议下的体系架构必须要有相应协议和互联互通标准的支撑，当前国际上具有影响力的信息模型与设备互联互通及互操作标准有MTConnect^[17]和OPC UA。MTConnect协议由美国机械制造技术协会(The Association for Manufacturing Technology，AMT) 在2006年提出。MTConnect标准基于HTTP与XML，提供了一个词汇表和一组定义的词，使机床能够以被应用程序识别的公共语言来“表达自己”，实现机床设备的互联互通。OPC UA则定义基础数据类型、地址空间、存取机制和会话机制，并通过与全球各种行业性、专业性技术组织的合作来为各个领域的信息模型提供参考标准。事实上，MTConnect和OPC UA虽然存在差异，但它们的长远目标是一致的。OPC基金会与AMT于2010年开始合作，于2013年将两种互联协议进行兼容，并于2013年11月发布MTConnect-OPC UA结合规范草案^[18]。该规范保证了MTConnect和OPC UA之间的互操作性和一致性，给出了如何在OPC UA中共享MTConnect提供的广泛的现有信息模型。

4 信息模型的建模流程

数字化车间信息模型是一个处在研究探索阶段、没有现成标准规范和实际模型可参考的领域，因此有必要建立其建模过程的理论指导。建模指导流程是数字化车间信息建模及其信息模型标准化的方法论基础，具有重要的指导意义。

李文艳等^[19]综合现有的建模方法，考虑企业信息的动静状态，提出了从一元数据到三元模型的渐进方法和逐层分解法两种建模流程。黄丽华等^[20]提出了自上而下按理想系统分解和自下而上按现实系统对数据或信息归纳和集成相结合的建模指导思想。陈美云等^[21]提出对于大型项目的建模过程采用确定基本对象并命名、确定关系与属性、确定约束和模型集成的4阶段方法。综合现有的建模指导思想，针对复杂系统的信息建模，都必然涉及到模型集成，即将下一层的子模型根据模型之间的关系集成为高一层的域信息模型。

面向对象的建模机制具有很好的封装性和扩展性，为模型集成提供了很好的解决方案。在信息建模领域，借鉴软件工程的元对象机制和面向对象设计的思想，研究人员提出了基于元模型的面向对象的信息模型建模理论。元模型是模型的基本单元，是关于如何建立模型、模型的语义或模型之间如何集成和互操作等信息的描述。元模型在信息处理、程序语言及对象建模等领域得到了广泛应用^[22-23]。根据元模型建模理论，模型包含4个元层次，按层次由高到低分别是元元模型、元模型、模型和实例。高层次模型定义了低层次模型描述所需要的基本语言元素，低层次模型则是基于语言元素对高层次模型的实例化。元模型具有高度抽象性，比模型具有更好的稳定性和扩展性，基于元模型类化、继承和组合可以形成复杂的各阶段领域模型和子模型，是解决模型可扩展性和模型集成的有效办法。

综合现有研究，借鉴元模型建模思想，本文提出数字化车间信息模型建模时应遵循如下流程：

1) 分析具体数字化车间系统，明确该车间在各个维度上的组成，确定建模覆盖范围，选择OPC UA (或与UML相结合) 作为建模方法。

2) 按照数字化车间制造执行系统的功能构件划分，自上而下对整个车间系统进行分解，得到相对独立的若干个分析域。将一个大而复杂的信息模型划分为生产管理、库存运行管理、质量管理、维护管理等若干个子模型。

3) 针对每个子模型，分析得出内部的设备、人员、零件等建模对象和基本信息，确定各对象的属性及其联系。对数据信息(如零件名称、编号) 进行合理定义和命名，明确其具体含义。

4) 利用实体及其联系建立元模型，然后根据OPC UA建模方法和XML语言，对各个子模型进行详细设计，列出模型内涉及的各类信息，明确其属性、格式等，形成信息列表，完成子模型的建模。

5) 自下而上进行信息集成。根据子模型间的联系，对子模型进行横向和纵向集成。横向集成即对同一层的子模型进行一致性检验，建立同一层子模型之间的联系，纵向集成是将下一层子模型集成为高一层次的域信息模型，直到实现全局信息模型。

6) 进行检查和确认。对建模结果进行全面检查，可将模型交于专家和用户评审并验证。

5 数字化车间信息模型研究展望

数字化车间技术不断发展，国内骨干制造企业纷纷推出各自代表性的数字化车间。但是，各制造企业都是在各自独立设计的平台上实现数字化车间的功能，采用的信息通讯格式和网络架构没有统一的标准规范，在进行信息集成和网络数据传输时需要开发各种异构平台的信息集成接口。而当前针对信息模型的研究大多针对产品或设备进行建模，或者只是针对车间的某个子域进行建模，缺乏对整个车间系统的完整的、通用的信息模型，数字化车间信息模型规范标准滞后于数字化车间的发展。为解决当前数字化车间信息模型标准缺失的问题，推动中国智能制造的发展，亟需对以下几方面进行研究：

1) 面向OPC UA和MTConnect的模型映射。

如3.1节所述，模型映射是短期内实现信息模型统一化和标准化的良好途径。通过已建立的数字化车间相关信息模型，针对当前国际上具有影响力的具体实现协议(OPC UA、MTConnect) 进行映射，系统将能迅速且方便地采用现存通信协议实现信息共享。在充分利用现有的基础通信协议成果、发挥现有各种通信协议各自优势的同时，使系统具有对未来新出现的各种协议的兼容适应能力。

2) 数字化车间信息模型标准研究。

目前无论在国内还是国外，数字化车间信息模型标准基本上为空白，因此亟需开展数字化车间信息模型的技术研究，并制定相关标准。通过标准规范，保证车间内设备层、应用层和数据层间的可靠有效信息通讯和集成应用，进一步降低机床制造数字化车间技术开发成本，提高运行可靠性和方便车间快速重构，推动国内机床制造数字化车间技术快速发展、水平提升和产业化进程。

以上两点应该并行发展，同步展开。模型映射紧跟当前工程实际需求，短期内易于实现。但是，建立数字化车间通用的标准信息模型才是最终解决方案，应该在研究OPC UA等标准协议的基础上，结合中国现状，制定相应的国家标准，完善中国的智能制造标准体系。

6 总结

信息模型是实现设备、系统、车间、企业间互联互通的基础，是智能制造的基础之一。本文针对智能制造的核心基本单元--数字化车间，对其信息模型建模方法、标准化途径和标准信息模型建模流程进行了研究。通过广泛调研，对当前各信息建模方法及其特点进行分析，总结归纳各建模方法对数字化车间的适用性，推荐将OPC UA方法作为数字化车间信息模型的建模方法。针对信息模型标准化的要求，分析模型映射和利用统一的标准协议重建信息模型体系两种模型标准化的实现途径，明确数字化车间统一的标准模型体系的建立是未来发展的必然趋势。本文根据当前研究成果，总结建立数字化车间统一的标准模型的建模流程。最后，根据当前现状，展望数字化车间信息模型的未来研究方向。模型映射和信息模型标准研究应并行发展，短期内通过模型映射过渡，实现互联互通，同时加快数字化车间信息模型标准研究，为将来的模型标准体系建设奠定基础。