一、引言
隨著現(xiàn)代制造技術、計算機技術及信息技術的飛速發(fā)展，以計算機集成制造系統(tǒng)(CIMS，Computer Integrated Manufacturing System)和計算機集成生產(chǎn)系統(tǒng)(CIPS，Computer Integrated Production System)為核心的企業(yè)綜合自動化建設面臨著前所未有的嚴峻挑戰(zhàn)。無論是在模型的精確性、信息的實時性以及系統(tǒng)的容錯性等方面，都提出了越來越高的要求。計算機集成生產(chǎn)系統(tǒng)(CIPS)，也被稱為連續(xù)流程工業(yè)的CIMS，是一個集成了多個功能子模塊的綜合自動化系統(tǒng)，通常包括信息管理子系統(tǒng)、CIPS支撐子系統(tǒng)與生產(chǎn)過程控制子系統(tǒng)。企業(yè)通過對這些功能子系統(tǒng)的集成和利用，從而實現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程的全局最優(yōu)目標。
信息融合(IF，Information Fusion)技術開始于20世紀70年代，早期的應用主要在軍事上，一般用于目標的檢測、定位、跟蹤和識別。而隨著工業(yè)系統(tǒng)的復雜化和智能化，該技術已經(jīng)逐漸應用到民用領域，主要應用有移動機器人、醫(yī)療診斷、智能交通、智能制造、智能檢測以及目標識別、現(xiàn)代管理等很多領域。信息融合是現(xiàn)代信息處理領域新近崛起的一個前沿性的研究方向，是針對一個系統(tǒng)中包含多種信息源這一問題而展開的一種信息處理方法。它通過對多類同構或異構數(shù)據(jù)源的冗余信息和互補信息進行綜合（集成或融合），得到被觀測對象更加精確的評估，以便對整個系統(tǒng)給出正確的判斷和決策。相比于通常的信息處理，信息融合能夠增加信息的維數(shù)和置信度、改進系統(tǒng)的探測性能、擴展空間和時間的覆蓋范圍、提高系統(tǒng)可靠性和可維護性，以及增強系統(tǒng)容錯性和魯棒性，達到系統(tǒng)內(nèi)優(yōu)勢互補，資源共享，從而提高資源的利用率。
二、綜合自動化系統(tǒng)的發(fā)展及其問題
綜合自動化系統(tǒng)是一種基于CIMS及CIPS哲理構成的計算機化、信息化、智能化、集成化的制造系統(tǒng)。它借助計算機硬件、軟件，將企業(yè)主要生產(chǎn)過程中有關人、技術和經(jīng)營管理三要素及其信息流和物流有機地集成并優(yōu)化運行，從信息集成的角度來提高企業(yè)的生產(chǎn)和工作效率，實現(xiàn)質(zhì)量高、成本低、服務優(yōu)、環(huán)境好的目標。綜合自動化系統(tǒng)不僅是一個工程技術系統(tǒng)，更是一個企業(yè)整體集成化系統(tǒng)。綜合自動化系統(tǒng)的核心是“集成”，其特性主要包括人員、信息、功能集成和技術集成等。根據(jù)企業(yè)類型不同，實現(xiàn)綜合自動化的方式也必然有所不同。通常包括針對離散機械制造行業(yè)的CIMS系統(tǒng)和針對連續(xù)流程生產(chǎn)行業(yè)的CIPS系統(tǒng)。綜合自動化系統(tǒng)可以由工程設計自動化、管理信息、生產(chǎn)自動化、質(zhì)量保證、故障檢測以及支撐數(shù)據(jù)庫等分系統(tǒng)組成，也可以由上述部分分系統(tǒng)集成組成。
圖1給出了綜合自動化系統(tǒng)的功能構成。從圖1可以看出，在各個功能子系統(tǒng)之間及其內(nèi)部都存在著信息的交換與共享。隨著模型精確性、信息實時性及系統(tǒng)容錯性方面的標準越來越高，系統(tǒng)處理的信息量也變得日趨龐大，怎樣快速而準確地處理這些信息以使得企業(yè)做出最好的決策成為企業(yè)實現(xiàn)綜合自動化的最大問題。具體來說，可以分為以下幾個方面。首先，在生產(chǎn)自動化系統(tǒng)前端用于信息采集的傳感器數(shù)量越來越多，種類也越來越復雜，通常在數(shù)據(jù)采集的同時還會受到不同程度的噪聲干擾。為了能夠準確而實時地處理這些信息，必須尋求新的信息處理技術；其次，現(xiàn)代企業(yè)都需要使用龐大的數(shù)據(jù)庫作為企業(yè)綜合自動化系統(tǒng)的支撐。這些數(shù)據(jù)庫本身可能屬于不同的類型，例如員工信息數(shù)據(jù)庫、產(chǎn)品特征模型庫和專家知識系統(tǒng)等，它們存放的位置也不盡相同，如本地數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫等。處理單個數(shù)據(jù)庫中的海量數(shù)據(jù)本身就是一件繁雜的事情，更不用說在不同類型和不同存放環(huán)境的數(shù)據(jù)庫之間達到數(shù)據(jù)共享并對數(shù)據(jù)進行分析處理；第三，企業(yè)的決策要求分析人員快速、靈活地將大數(shù)據(jù)量的復雜查詢以直觀易懂的形式提供給決策人員，便于他們掌握企業(yè)的經(jīng)營狀況，了解市場需求以制訂正確的決策。這對于傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)(DSS，Decision Supporting System)無疑是個挑戰(zhàn)；第四，故障診斷在企業(yè)綜合自動化系統(tǒng)中扮演著越來越重要的角色。
圖1 綜合自動化系統(tǒng)的功能構成
三、綜合自動化系統(tǒng)中的信息融合技術
1.信息融合模型
針對信息處理方式及最終的應用目的不同，人們提出了多種信息融合模型。圖2給出了一個典型的信息融合模型。該融合模型按信息融合的層次分為3級。第一級為數(shù)據(jù)級融合，通常是針對前端傳感器采集的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理。第二級為特征級的融合，包括對來自不同信息源信息的綜合判斷與評估，這一級的主要特征是需要有相應數(shù)據(jù)庫的支撐。第三級為決策級融合，通常也是最高級別的融合，即根據(jù)前面的融合結果，使用相應的決策算法獲得最優(yōu)的決策。
圖2 信息融合模型
2.生產(chǎn)過程中的傳感器數(shù)據(jù)融合
企業(yè)生產(chǎn)過程的智能化是提高企業(yè)加工效率、確保企業(yè)加工精度以及改善工件表面加工質(zhì)量的有效途徑。生產(chǎn)智能化離不開傳感器。應用于企業(yè)生產(chǎn)過程的傳感器通常可以分為3類：①應用于運動控制過程的傳感器，例如位置傳感器、速度傳感器和角速度傳感器等；②控制系統(tǒng)中用于加工過程控制的傳感器，例如力傳感器、功率傳感器等；③應用于生產(chǎn)過程中監(jiān)控及診斷的傳感器，例如振動傳感器、溫度傳感器等。如何根據(jù)傳感器在機床及機床加工過程中完成的功能的不同選擇合適的傳感器，合理地使用多傳感器來提高機床的智能化水平是其中的關鍵問題。目前多傳感器智能信息融合理論及技術是解決此問題的有效途徑。
事實上，從多傳感器獲得的關于同一對象的信息，可能是冗余、互補、矛盾的。多傳感器信息融合的基本原理就是充分利用各種信息，將這些信息依據(jù)某種準則進行有效處理，導出信息之間蘊含的關系，獲得對象更準確、更全面的特征描述，從而提高總的傳感器系統(tǒng)的性能，消除單個或少量傳感器的局限性。
3.基于信息融合的數(shù)據(jù)庫技術
由于內(nèi)部組織分布的跨地域性特點，因此企事業(yè)所采用的CIMS系統(tǒng)是一個分布式的多任務處理系統(tǒng)。由于其CIMS建設的分階段性，CIMS的子系統(tǒng)之間存在差異和不同，從而使系統(tǒng)具備異構的特點。系統(tǒng)的分布性與異構性，決定了CIMS的系統(tǒng)集成必須依托網(wǎng)絡技術和數(shù)據(jù)挖掘技術。基于CIMS的系統(tǒng)信息集成框架，按照應用層、邏輯層及物理層設計。系統(tǒng)有全局和局部知識庫，分別自適應地進行數(shù)據(jù)挖掘、信息析取和知識管理。
針對CIMS系統(tǒng)信息孤島的數(shù)據(jù)源和子系統(tǒng)的異構性和分布性，使用基于數(shù)據(jù)挖掘技術的CIMS系統(tǒng)信息融合方法，以原有數(shù)據(jù)庫為基礎，利用網(wǎng)絡技術和數(shù)據(jù)挖掘技術，構建數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。在全局模式與局部模式間進行事務下鉆分解和數(shù)據(jù)知識上卷融合，集成分布異構的ERP/CAD/CAPP/CAM/MRPII/PDM等子系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，并以市場訂單為數(shù)據(jù)挖掘啟動引擎，提高系統(tǒng)的聯(lián)機分析與實時處理能力，能夠較好地解決CIMS系統(tǒng)的資金流、物流與信息流的集成問題。
4.企業(yè)決策融合
決策支持系統(tǒng)(DSS)是在企業(yè)管理信息系統(tǒng)的基礎上發(fā)展起來的，彌補了管理信息系統(tǒng)的不足，適應了人們對于信息管理向智能化方面的發(fā)展。DSS可以為決策者提供及時、準確、科學的決策信息。但是，傳統(tǒng)的DSS存在許多不足，做出的決策常常可能被有經(jīng)驗的決策者一口否定，使決策者對DSS產(chǎn)生不信任感主要有以下幾方面原因：①決策支持涉及大量歷史數(shù)據(jù)和半結構化司題，在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)基礎上建立決策支持系統(tǒng)只能提供輔助決策過程中的數(shù)據(jù)級支持，難以求解復雜的半結構化決策問題；②決策支持系統(tǒng)以集成數(shù)據(jù)為基礎，然而現(xiàn)實中的數(shù)據(jù)往往分散管理且大多分布于異構的數(shù)據(jù)平臺，直接的數(shù)據(jù)集成不能產(chǎn)生好的效果；③決策支持系統(tǒng)的建立需要對數(shù)據(jù)、模型、知識和接口進行集成，數(shù)據(jù)庫語言數(shù)值計算能力較低，因而采用通常信息技術建立的決策支持系統(tǒng)其知識表達和知識綜合能力比較薄弱，難以滿足企業(yè)日益提高的決策要求。
計算機技術、專家系統(tǒng)、人工智能以及神經(jīng)網(wǎng)絡等學科的發(fā)展，使計算機輔助決策系統(tǒng)向著智能、高效、準確的方向全面發(fā)展。進入90年代后，信息融合技術的興起，為克服傳統(tǒng)DSS存在的司題提供了技術上的支持，使DSS的發(fā)展躍上一個新的臺階，也為DSS的解決開辟了一條新的途徑。基于信息融合技術的DSS具有比較強的學習功能，能夠利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫技術進行數(shù)據(jù)挖掘獲取新的有用的信息。圖3給出了基于信息融合的DSS體系結構。
圖3 基于信息融合的DSS體系結構
四、結束語
綜合自動化系統(tǒng)日趨復雜的結構特點使得僅靠傳統(tǒng)的方法難以解決工業(yè)系統(tǒng)的整體優(yōu)化與決策問題。在綜合自動化系統(tǒng)的相應子系統(tǒng)中引入信息融合技術，使復雜的問題在有限的時間內(nèi)、有限的背景知識條件下得到更好、更快的解決，從而解決整個系統(tǒng)的優(yōu)化與決策問題。隨著信息與工業(yè)技術的發(fā)展，信息融合將會在企業(yè)綜合自動化建設中獲得越來越廣泛的應用。
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本文標題：信息融合技術在綜合自動化ERP系統(tǒng)中的應用
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