【摘 要】
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云制造1.0促进了制造业的快速发展,随着人工智能、云计算等技术与制造业的深度融合,智慧云制造(云制造2.0)引起了学术界和产业界的广泛关注与研究。制造服务资源的有效适配作为智慧云制造的关键环节之一,可有效将各类孤岛式的制造资源虚拟化并通过智慧云平台实现服务资源按需适配,有助于制造商与经销商灵活地定制化生产和快速地柔性化适配,以满足客户个性化需求。本论文聚焦智慧云制造场景,主要研究制造商、经销商之间
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云制造1.0促进了制造业的快速发展,随着人工智能、云计算等技术与制造业的深度融合,智慧云制造(云制造2.0)引起了学术界和产业界的广泛关注与研究。制造服务资源的有效适配作为智慧云制造的关键环节之一,可有效将各类孤岛式的制造资源虚拟化并通过智慧云平台实现服务资源按需适配,有助于制造商与经销商灵活地定制化生产和快速地柔性化适配,以满足客户个性化需求。本论文聚焦智慧云制造场景,主要研究制造商、经销商之间服务资源稳定适配方法,以及经销商、客户之间服务资源快速适配方法,研究内容如下:(1)建立了智慧云制造服务资源的关联模型。通过制造知识过滤器和关联表示模型等关键技术,整合智慧云制造中孤岛式的服务资源,有效应对智慧云制造中制造商、经销商、客户三个主体的服务资源适配场景下的供需偏好,提高适配的稳定性和快速性。(2)提出了制造商与经销商的服务资源稳定适配方法。针对多个制造商与多个经销商互相适配问题,构建制造商对经销商基于距离的排序模型、经销商对制造商基于Qo S的排序模型,以及制造商与经销商基于序值的双边适配模型,通过改进的Gale-Shapley算法来求解双边适配问题,服务资源适配在可靠性、Qo S和用户满意度三个指标上得到提升。(3)提出了经销商与客户的服务资源快速适配方法。为快速响应客户需求,构建基于多维属性的经销商服务资源的相似度模型、基于本体的客户服务资源需求模型,以及客户与经销商基于关联度的快速适配模型,通过改进的谱聚类算法缩小服务资源的候选范围,提高服务资源供需匹配的效率。
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