面向服務水平等級協議的制造服務能效評估

向 峰 黃圓圓 左 穎 陶 飛

1.武漢科技大學機械自動化學院，武漢，430081

2.北京航空航天大學自動化科學與電氣工程學院，北京，100191

0 引言

云計算、大數據、物聯網、信息物理系統（CPS）等新一代信息化技術的廣泛應用，促進了新興制造業的蓬勃發展和傳統制造業的重塑，各類先進智能制造系統和制造模式相繼出現，如德國的“工業4.0”、美國的“工業互聯網”、歐盟的“制造云”、中國的“互聯網+制造”，這些先進制造模式的共同特征包括智能化、服務化、綠色化等，以實現面向服務的全生命周期、網絡化制造，向用戶提供可隨時獲取、按需使用、安全可靠的制造資源服務。

我國是能源消耗大國，制造業如果以單純依靠數量的粗放發展模式，將是資源、環境所不能承受的，經濟的發展很可能因能源的短缺而面臨放緩，2016年12月國務院印發了“十三五”節能減排綜合工作方案，提出深入實施“中國制造2025”，深化制造業與互聯網融合發展，促進制造業高端化、智能化、綠色化、服務化，提出“推動服務業發展”、“推動節能環保、新一代信息技術、高端裝備制造、新能源等戰略性新興產業發展”等，以確保“十三五”節能減排約束性目標的實現。2018年3月政府工作報告提出加快新舊發展動能接續轉換，發展壯大新動能，以“互聯網+制造”的服務模式推進工業強基、智能制造、綠色制造等重大工業計劃。因此圍繞“服務”和“綠色”兩大先進制造特征，開展制造服務能效的研究和應用，以促進我國制造企業向服務型及綠色型企業轉型、推動用戶獲取優質低耗的制造服務，已成為當前我國面向服務的制造發展和研究的重點之一。能耗及能效評估一直是綠色制造節能減排的研究熱點和關鍵技術，而目前的研究中，評估對象為離散型和連續型生產方式下的產品、零件及部件，制造加工過程及產品設計，制造裝備及制造系統等，缺乏面向服務的制造能耗相關研究。本文結合“面向服務的智能制造”和“面向節能減排的綠色制造”兩大發展背景，提出了面向服務水平等級協議（service level agreement，SLA）的制造服務能效評估框架及關鍵技術。

1 制造服務能效評估相關研究及發展階段

針對制造業節能減排的要求，從產品設計、制造、使用、回收全生命周期，以設備級、工藝級、車間級、產品級及其生產制造系統作為研究對象進行能耗乃至能效預測和評估。從不同評估的對象出發，能效評估的側重點也有所區別：

（1）離散型和連續型生產方式。相比于離散型制造，鋼鐵、化工等連續型制造的單機機電設備耗能大，是否能設計出更節能的機電設備，將直接影響生產制造過程的能效。離散型制造過程復雜，各生產流程相互關聯，其研究側重于各環節，包括不同設備、不同工藝路線、不同生產環境下的能效建模、分析及預測。大批量離散型制造則通過批量生產的能耗評估，研究降低單位產品能耗。

（2）制造加工過程和產品設計。生產加工過程的能效研究主要在切削、壓力加工、鑄造、焊接、熱處理、覆蓋層、裝配與包裝等過程中，在不同工藝參數、不同設備運行狀態下對能效進行分析，能效的表現形式多為電能、水、切削液、潤滑液等輔助原料的直接能耗。產品設計過程的能效研究多采用投入產出模型，以BOM的形式分析原材料、零部件的消耗量，以間接減少能耗的形式提高原材料或者零部件的利用率。

（3）制造企業和用戶層次。企業關注制造業內部制造產品、零件、部件的制造能效研究；用戶側重點是使用該產品過程的能效。

（4）產品制造和服務層次。產品制造側重于研究成品生產過程中所涉及的各類設備在制造、加工過程各環節能量消耗狀態的評估［1］，通過仿真和預測來提高制造系統的整體能效。制造服務的能效評估則是在制造產品的基礎上為推進用戶獲取優質低耗的制造服務而進行的能效評估，是產品能耗、能效評估的擴展，它結合面向服務制造的理論和方法，從服務質量和能效的雙重角度進行評估。

制造服務狹義的能效評估是將產品的制造全生命周期融于服務業，以服務全生命周期為主線而進行的能源消耗程度的評估。制造服務廣義的能效評估是在服務提供方約定的一定開銷和服務質量水平等級下，對制造服務在服務全生命周期各階段的能源消耗的評估，是面向SLA的能效評估。由能耗評估向能效評估的過渡是綠色制造的必經歷程，其階段大致分為：產品能耗評估、產品能效評估、制造服務能耗評估、面向SLA的制造服務能效評估。圖1中，正體字表示相關階段元素，斜體字表示相比上個階段新增元素。

圖1 制造服務能效評估歷程Fig.1 Evaluation process of energy efficiency in manufacturing services

1.1 產品能耗評估

產品能耗評估的典型特征是對設計、制造、使用各環節原材料以及加工設備能源消耗的評估。制造商收集和提取產品制造各階段不同狀態的能耗數據，采用Petri網、多能量源動態能耗建模［2］、分層次綜合分析等方法對產品能耗進行評估。設計環節的產品能耗評估主要是以設計出低使用能耗的產品為目的的研究；制造環節的產品能耗評估是以降低零件、部件、產品等在制造過程中所涉及到的車、銑、刨、磨等各個生產單元的能耗為目的的研究；使用環節的產品能耗評估是以提高產品使用壽命以及減少輸入能源為目的的研究。李濤等［3］將產品制造過程劃分為切削單元、加工階段整機、工藝單元進行綜合分析及建模；蔣欽［4］從節能減排含義進行了多角度的界定；吳英俊等［5］提出了基于熵權法和專家打分法的節能減排評估方法。

1.2 產品能效評估

產品能效評估的典型特征是評估產品全生命周期能源利用率，即對設計、制造、運輸、使用、維修與處置等全生命周期各階段的產品能效進行評估。通過效率計算及分析模型、不同權重多指標分析等方法綜合評估單位產品能耗即能效，并對產品進行全生命周期優化及設計。廣義上的產品能效評估是以提高不同區域空間能源利用率為目的的研究［6?7］；狹義的產品能效評估是以分析及預測產品生命周期各個環節能源利用程度為目的的研究。劉飛等［1］對機械制造系統能量消耗狀態和能量消耗過程及其能量效率系統進行了評價；胡小梅等［8］采用模糊Petri網對企業的能耗進行建模，設計出了企業能效綜合評估系統；李丹等［9］設計出一套適合中小企業的效率計算和節能效果分析模型。

1.3 制造服務能耗評估

隨著服務業的發展，不同行業與服務業相互結合的新型服務形式伴隨著客戶需求而深入服務生命周期的各個階段。制造服務業［10?11］帶來的大量電能消耗、溫室氣體排放［12］、數據中心能源消耗［13］等問題給企業乃至國家帶來了沉重的負擔，對制造服務的能耗評估成為必然趨勢，其典型特征是：由產品全生命周期延伸至服務全生命周期的定制、執行及售后階段，將產品能耗的評估過程以服務的形式向用戶提供。該階段由市場需求大批量生產提升到客戶需求個性化定制的層次，服務類型更趨智能化、綠色化，服務過程的提供方也由原來的制造商轉變成服務提供商。CHENG等［14］提出制造服務供需匹配網絡，揭示了需求的服務和服務的供應之間存在可匹配的相關性，用戶的需求與服務的供給之間的匹配重在為用戶提供更加智能、綠色、高質的制造服務。此階段的制造服務過程仍處于初始階段，如何在制造服務能耗評估的基礎上，運用先進的數據處理、服務過程追蹤、實時評估反饋等技術對制造服務的能效進行評估，成為下階段研究的重點。ZUO等［15］提出了利用物聯網（IoT）技術，對能耗相關數據進行實時動態采集、產品能耗評估與分析的方法；陶飛等［16?18］提出了基于BOM的三層架構節能減排的評估系統，使得節能減排評估與企業現有信息化無縫銜接；向峰等［19?20］提出了基于物聯網的云制造資源服務能耗綜合評估框架和云制造服務能耗計算模型，建立了各類能源消耗計算矩陣，給出了制造服務綜合能耗計算方法。

1.4 面向SLA的制造服務能效評估

面向SLA的制造服務能效評估是在服務提供方和使用方約定的開銷和服務質量水平下，對制造服務全生命周期的能源消耗效率進行評估。將制造服務SLA定義為一個由制造服務提供方、使用方及第三方等組成，并經多方談判、協商而達成的服務協議。該協議包括各參與方規定的多項條款、服務的不同屬性所涉及的能源消耗成本區間、國家及企業的政策、參與方義務、違約處罰條款等多項內容，是制造服務提供方與用戶為達到和維持理想的服務質量而協商制定的一套相關目標和過程，具有透明、強制、實時同步的特性。透明性指的是協議參與方行為的透明；強制性則體現在參與方需要強制按照協議的過程，達到協議的理想目標；實時同步性是對協議執行過程中協議達成情況的實時更新。協議的執行過程就是將SLA各項條款實時映射在與之對應的制造服務各階段參與方行為中的過程，即面向SLA的“協議-行為”映射過程。將制造服務水平等級定義為服務質量所能達到的相關標準的程度，該標準是經過多方協商并結合國家、企業內部多方面的綜合評估而獲得的結果。

本階段的典型特征是結合SLA，將制造服務全生命周期的能耗能效評估過程以服務的形式為用戶實時個性化定制。在現有產品能耗評估的模型及算法、產品能效評估的模型及指標、制造服務能耗評估的框架、將SLA與能耗相結合的模糊多準則和目標資源管理［21］等評估方法的基礎上，本文將能耗評估與服務水平等級相結合，在SLA“協議-行為”實時映射的基礎上對制造服務各個環節的能效進行評估，將“持續、高質、綠色”的理念貫穿于制造服務全生命周期。

2 面向SLA的制造服務能效評估框架

如圖2所示，面向SLA的制造服務能效評估框架包括感知層、數據支撐層、評估層和應用層，其中，感知層感知和采集服務過程中服務質量和能耗數據，數據支撐層包括對感知數據進行分類、清洗、處理、存儲等過程，多源異構數據經集成及處理后才能進行服務能效評估，評估層對制造服務SLA等級、服務能耗乃至服務能效分三個步驟進行評估，應用層有效實現了能效評估結果的服務化應用。

圖2 面向SLA的制造服務能效評估框架圖Fig.2 Framework map of SLA oriented energy efficiency evaluation of manufacturing service

2.1 感知層

制造服務能效評估的感知層在IoT、通信網絡、人工輸入等基礎上對多源異構數據進行采集及獲取。不同類型數據的獲取方式不同：制造服務執行期間固定不變的數據，如物理空間、國家政策等，通過人工輸入、場景識別、智能搜集等方法進行數據的獲取；制造服務全生命周期隨時間推移的流動數據，在物聯網的基礎上通過多種設備的協同控制，對數據進行主動監測及追蹤；為了提供智能、綠色、高質的服務，采用用戶滿意度相關數據與客觀數據相融合的方法可以獲取更加精準合理的數據，海量異構、多維、多源數據的有效感知和集成為SLA的定制、映射及能效評估提供數據源接入方法。

2.2 數據支撐層

數據支撐層是制造服務能效評估的數據基礎，在云平臺上存儲制造服務全生命周期涉及的數據，包括對制造服務全生命周期能耗相關數據（原材料、水、電、物理空間、人力資源、存儲空間、時間等）的分布式存儲，與服務水平相關的客觀數據及部分主觀評價數據的分布式存儲，以及對其他零散數據進行的分布式存儲。為方便數據調用，形成了制造服務的各類數據庫，如制造服務能耗數據庫、制造服務服務水平數據庫、設備工藝數據庫、用戶管理數據庫、指標參數數據庫、國家企業能耗限額數據庫、用戶需求及評價數據庫等。

2.3 評估層

評估層主要由三個階段組成：對采集到的大量數據進行管理、SLA的制定及管理、制造服務能效評估。

（1）階段一是對能耗相關數據、服務水平相關數據及其他數據進行挖掘、清洗、篩選、融合，不同環境下對參數進行動態選取，以及各種指標的設定等。

（2）階段二是規范制造服務能耗評估各個環節的行為協議，在SLA的基礎上將約定的協議進行實時映射。不同企業制定的SLA不同，為建立能耗模型，本文分析了隨時間變化的制造服務SLA的完成率：

其中，Fcr,i(t)為第i項制造服務SLA的完成率函數；Fas，ij（t）為實際上的第i項服務的第j種屬性隨時間變化時，處于SLA期望內屬性的量化函數；Fes，ij（t）為期望的第i項服務總的屬性量化函數；Wj為j屬性的權重。

（3）階段三是將能耗評估與服務水平等級相結合，在數據管理、SLA“協議-行為”實時映射的基礎上對制造服務的能效進行評估及優化。面向SLA的制造服務能效評估涉及多個模型的不同組合，綜合考慮產品制造能效模型與服務行業的能效模型，對面向SLA的能效模型為

其中，Fee（t）為制造服務隨時間變化的能效函數；Fsl，i（t）為實際完成的第i項服務服務等級的量化函數；Feq，i（t）為隨時間推移服務執行過程評價的量化函數，包括客觀評價和主觀評價；Fec，i（t）為第i項服務的完成所需要的能量損耗函數。

2.4 應用層

制造服務的能效評估框架的應用層是面向用戶的多功能輸出層，是對能效評估流程及框架全面科學、多角度、不同層次的應用，包括在線服務的定制及檢索、SLA進度實時查詢、能耗及服務水平分析、能效指標統計及分析、制造服務能效評估、制造服務能效可視化、國家能耗限額標準制定、高能耗環節優化、合理資源調度、高能效能源利用等。

3 面向SLA制造服務能效評估的關鍵技術

圖3 面向SLA制造服務能效評估的關鍵技術Fig.3 Key technology of SLA oriented energy efficiency evaluation of manufacturing service

如圖3所示，制造服務能效評估過程中的關鍵技術依據其整體結構性評估框架的組成，可以從以下五個方面分別進行闡述。

（1）制造服務數據的感知與獲取。該過程是制造服務全生命周期數據的感知及獲取的入口，多源異構數據是制造服務能效評估的支撐層，是一切能耗評估、SLA評估、數據追蹤、能效評估的基礎。通過無線通信網絡、有線網絡等的接入技術，在云平臺、IoT、大數據的驅動下對制造服務全生命周期能耗進行感知、監測及預測。不同的制造服務全生命周期執行環境對服務水平、能耗量、甚至服務成功率產生不同程度的影響，對制造服務執行的環境、物理空間等不確定因素的識別與剖析，能夠保證制造服務在較小擾動下穩定執行。這種實時感知識別技術促進了制造服務的在線定制與發布、服務水平指標的獲取，使得面向SLA的制造服務能效評估更為便捷。

（2）多源異構數據的處理與融合。通過多感知設備的協作，不同的能耗數據及信息相互關聯融合，為了得到深層次的能耗數據信息，提高數據質量，分別對不同時間序列的能耗數據進行深度挖掘，并對多源異構數據進行迭代檢驗。在云平臺的基礎上，為促使用戶需求與制造商提供服務的匹配，對與期望服務相關的數據采用知識化封裝技術；為保證更有效便捷的知識調用、不同用戶需求的自動匹配，通過數據存儲和數據遷移來促進制造服務全生命周期數據的實時調用及存儲，極大提高了制造服務的自主化、智能化。制造服務能效評估涉及多種協議，如網絡協議、SLA協議、國際規定的某些特殊協議等，評估過程的進行需要對各種協議進行解析及轉換，通過數據的管理及驅動以節省大量時間、改善服務質量、提升服務等級。

（3）SLA的制定及評估。為了保證制造服務的精準，在制造服務執行前，由服務提供商為即將進行服務的雙方行為提供一種知識化規范，而對SLA的評估就是對SLA執行程度的評估，為客戶選擇服務商提供了重要依據。首先，制造服務需求匹配后，由SLA以協議的方式自定義雙方的行為，通過目錄管理提供更為系統的查詢及檢索；之后，在感知與識別設備的配合下，進行“協議-行為”虛擬化及協議碎片化映射來確定SLA的執行情況，針對制造服務執行的故障事件，在不同網絡協作的基礎上為SLA提供實時在線協商、實時同步懲罰條款和SLA最新動態的技術；最后，在企業、國家甚至國際的標準協議的規范下，采用新一代互聯網、人工智能等技術，使SLA自調節優化。

（4）面向SLA的制造服務能效的評估與預測。該過程是制造服務能效評估的中心技術支撐，亦是對清洗、挖掘及融合的數據進行加工處理的過程，包括復雜環境下能耗、能效的動態參數化建模，不同權重下多角度、細粒度的服務水平的指標、閾值選取；為保證SLA與制造服務能效評估無縫銜接，需要預測制造服務生命周期評估中的故障情況，并結合SLA對制造商各環節能源需求進行合理化分配資源，以及在云平臺的基礎上實現的端對端的客戶服務水平評價，為驗證SLA的“協議-行為”匹配程度，需要對SLA進行分析與評估，并對制造服務各環節能效進行驗證。

（5）制造服務能效的優化。優化過程是改善服務質量提升服務能效的關鍵，為確保制造服務模型更為精準、服務更為全面，將制造服務能效優化過程分為四個層次：在云服務平臺的支持下，參與方可實時在線反饋及檢索；在不同服務環境下，充分調用多種算法、選取不同參數對制造服務能效評估涉及的模型進行優化；經過各個服務環節的評估、仿真及驗證，主動優化或拆解高能耗環節；將制造服務能效評估過程涉及的資源知識化封裝，并進行不同服務環節資源配置，通過柔性調度制造服務流程及設備，促使制造服務全生命周期更為完善和成熟。

4 結語

隨著制造業向服務業的轉型，針對新型制造服務業能耗評估不能有效解決能源利用不充分的問題，在分析以往研究的數學模型、權重、指標等方法的基礎上，本著提供“高質、低耗”的服務理念，提出了面向SLA的制造服務能效評估框架，評估過程將制造服務能耗和服務水平等級與SLA緊密相連，以保證“協議-行為”的實時映射、反饋及協商，對企業提高制造服務的執行成功率、參與方的滿意度具有重要的理論意義及應用價值。

有待深入的研究有兩個：①將先進技術與制造服務能效評估相結合的研究，即利用先進的數據處理、服務過程追蹤、實時評估反饋等技術對制造服務的能效進行評估，使評估過程更加智能化，評估效率更高；②對實現SLA實現“協議-行為”映射的研究，“協議-行為”的實時映射有助于提高協議雙方的滿意度和制造服務的成功率。