江 南 大 学 研究生论文开题报告
学专
科 业
工科 机械工程
硕士
研究方向 学
号
研究生姓名 学位级别 导师姓名
填表日期 2017年9月25日
注：此表为研究生在导师或指导小组的指导下，由研究生本人填写，经导师、教研室主任、院(系)分管研究生工作的负责人审阅后，报研究生院备案，非经同意不得改动。
论文题目 基于云平台的汽车检测装备制造服务优选与系统开发 本人已查阅过哪些科研资料及调研情况： 参考文献： [1] 杨沁,杨成,许程鹏.一种基于复杂网络社团发现的产品模块划分方法[J].现代制造工程, 2015(11):64-70. [2] 余杰,吉卫喜,陈高俊.面向MES的外协企业决策支持系统研究[J].成组技术与生产现代化, 2013(3):21-26. [3] 刘东.整车制造企业第三方物流服务商的优选分析[D].南京农业大学, 2012. [4] 罗永亮,张霖,陶飞.云制造模式下制造能力建模的关键技术[J].计算机集成制造系统, 2012(7):1357-1367. [5] 崔晓康,马军,李立伟.基于动态集成框架的云制造服务过程追溯与匹配研究[J].制造业自动化, 2014(8):9-11,14. [6] 余杰,吉卫喜,孙斌.基于熵值法TOPSIS的外协供货商评价系统设计与实现[J].机械制造, 2014(6):55-59. [7] 尹超,黄必清,刘飞.中小企业云制造服务平台共性关键技术体系[J].计算机集成制造系统, 2011(3):495-503. [8] 周涛.面向复杂创新环境的汽车企业供货商评价体系研究[D].重庆大学, 2015. [9] 刘汉生.汽车外协件供货商综合能力评价研究[D].上海交通大学, 2007. [10] 柯沁.A公司供货商选择评价研究[D].华东理工大学, 2011. [11] 杨男.面向中小企业的云制造平台关键技术研究[D].南京理工大学, 2013. [12] 郭亮.面向机械加工的云制造服务平台关键技术研究[D].重庆大学, 2017. [13] 姜云霞.云制造环境下加工制造资源虚拟化关键技术研究[D].哈尔滨理工大学, 2015. [14] 杨财.云制造环境下的企业生产管理模式研究[D].浙江大学, 2014. [15] 朱哲岐.云制造环境下制造资源的优化匹配研究[D].重庆大学, 2014. [16] 黄剑.云制造环境下制造资源的建模及优化配置研究[D].南昌大学, 2014. [17] 江平宇,刘超.社群化工厂的内涵体系架构与运行逻辑探讨[J].航空制造技术, 2017(7): 26-30. [18] 刘明周,王强,凌琳.基于分层任务网络的云制造任务分解方法[J].中国机械工程, 2017(8): 924-930. [19] 刘婷婷,李长仪.基于多维模糊决策的云制造服务优选模型[J].山东理工大学学报(自然科学版), 2017(5):73-78. [20] 胡艳娟,武理哲,张霖.云制造服务评价理论与方法研究综述[J].计算机集成制造系统, 2017 (3):640-649. [21] 何林燕.云制造环境下柔性作业车间调度算法的研究[D].哈尔滨理工大学, 2017. [22] 程思遥.面向云制造的资源服务管理模式研究及原型系统开发[D].浙江大学, 2013. 1
[23] 张成雷.中小企业云制造服务平台的研究与开发[D].湖北工业大学, 2013. [24] 杨鑫.制造企业质量信用评价研究[D].浙江大学, 2013. [25] 王姝淇.云制造环境下机床资源优化配置研究[D].哈尔滨理工大学, 2015. [26] 李长松.基于机加工工艺特征的云制造平台及信任评估研究[D].重庆大学, 2015. [27] 刘中生.云制造环境下制造服务优选研究[D].南昌大学, 2016. [28] 易安斌.云制造资源服务组合优化选择问题研究[D].华南理工大学, 2016. [29] 邓舒婷.云制造平台中制造任务与制造云服务优化匹配问题研究[D].燕山大学, 2016. [30] 杨雷.云制造模式下面向同类型多任务的生产加工资源优化配置研究[D].重庆大学, 2016. [31] 陈浩.云制造中QoS管理模式关键技术研究[D].新疆大学, 2013. [32] 郭世伟.航空企业制造任务分配及其外协企业评价方法研究[D].哈尔滨工业大学, 2009. [33] 蔡坦.云制造环境下层次化制造服务优选研究[D].重庆大学, 2013. [34] Li WF,Zhong Y, Wang X. Resource virtualization and service selection in cloudlogistics[J]. Journal of Network and Computer Applications, 2013,36(6):1696-1704. [35] Liu YT, Zeng LZ. QoS Computation and Policing in Dynamic Web Service Selection[C]. 13th international World Wide Web conference on Alternate track papers & posters, New York, 2004. [36] Chiregi Matin,Navimipour Nima-Jafari. A new method for trust and reputation evaluation in the cloud[J]. Computers in Human Behavior, 2016(60):280-292. [37] Singh Sarbjeet,Sidhu Jagpreet. Compliance-based Multi-dimensional Trust Evaluation System for[J]. Future Generation Computer Systems, 2017(67):109-132. [38] Ding Shuai,Xia Chengyi,Wang Chengjiang. Multi-objective optimization based ranking prediction for cloud[J]. Decision Support Systems, 2017(101):106-114. [39] Somu Nivethitha,Kirthivasan Kannan,Sriram V.S.-Shankar. A computational model for ranking cloud service providers using[J]. Future Generation Computer Systems, 2017(68):14-30. [40] Liang Helan,Du Yanhua. Dynamic service selection with QoS constraints and inter-service[J]. Future Generation Computer Systems, 2017(76):119-135. [41] Spezzano Giandomenico.Using Service Clustering and Self-Adaptive MOPSO-CD for[J]. Procedia Computer Science, 2016(83):512-519. [42] Tang Mingdong,Dai Xiaoling,Liu Jianxun.Towards a trust evaluation middleware for cloud service selection[J]. Future Generation Computer Systems, 2017(74):302-312. [43] Guérout Tom,Gaoua Yacine,Artigues Christian. Mixed integer linear programming for quality of service optimization[J]. Future Generation Computer Systems, 2017(71):1-17. [44] Guo SS, Du BG. Manufacturing resource combinatorial optimization for large complex equipment in group manufacturing: A cluster-based genetic algorithm[J]. Mechatronics, 2015(31):101-115. 调研情况： 在全社会推进“工业4.0”和“中国制造2025”的大环境下，如何更好的将“互联网+”应用到机械制造行业，帮助实现中国制造由数字化向智能化迈进，成为我国制造业转型的迫切需求。 2
随着制造企业向产业分工细化，产品研发、加工周期不断缩短的方向发展，企业间的分工合作显得越来越重要，企业集群也正是这种企业间分工合作的产物。为了满足市场多元化和产品高端化、精密化的需求，非标定制产品有着很大的市场需求，而非标定制也将成为新时期互联网经济中非常重要的商业模式。 无锡某汽车检测装备制造企业，是一家生产汽车零部件高端检具量具的非标定制企业，产品特征是多品种、小批量，产品工艺复杂、工序繁多。在实际生产中，有大量的电火花加工、热处理加工、细长孔加工等工序需要外协加工，因为每次要外协的工艺、尺寸都不同，而各个外协加工企业的加工能力又不尽相同，所以有相当数量的外协加工企业需要管理。每次外协加工都要从众多外协企业中人工选择合适的企业，反复的电话沟通协调，而且对每个企业的加工质量、交货期、报价等都无法考核，外协服务商管理比较混乱。而且因为外协加工不按时交货、外协加工中零件破损导致整机装配延迟、交货延迟的事情时有发生。 公司急需一个能够对外协服务商进行管理、对服务商历史交易进行评价并根据服务商的评价和外协需求科学的选择几个外协服务商的平台，该平台要求能与公司现在运行的ERP和信息共享平台对接，并可以向外协服务商提供入驻和订单查询功能。 课题的意义及我国在这方面已进行的工作情况： 课题意义： 随着市场经济体制改革和供给侧改革的不断深入，产品的创新速度和更新换代速度也不断加快，能否又快又好的推出符合市场需求的产品，是制造企业发展成败的关键。云制造、企业协同制造就是可以满足这种需求的、比较合理的制造资源共享的商业模式。外协服务商管理，是云制造的关键问题之一。如何能从纷繁众多的服务商中选择加工能力匹配、交货准时、成本合理的服务商，是各个大型制造企业面临的重要问题。 从理论上看，本课题引入社会学中“社交亲密度”的概念，根据企业与各服务商的历史交易记录及服务评分，建立企业与服务商之间的企业亲密度模型，并将“企业亲密度”作为服务商优选的重要评价指标之一。引入企业亲密度指标，可以使服务商优选模型的评价指针更加全面，使服务商优选结果更加合理。 从实际应用的角度来看，企业之间的合作关系错综复杂，且容易受主观因素影响，不是仅仅通过数据可以完全描述的。假使几个服务商各加工指标都相同的情况下，用户还是会有选择某一特定服务商的倾向性，也就是用户偏好。我们的服务优选系统可以通过模型捕捉到用户偏好，并根据偏好不断修改评价参数，给用户提供个性化的服务，推荐最满意的服务商。 国内研究情况： 制造服务优选的本质是基于云平台的外协供货商评价和基于订单需求的供货商选择。外协供货商评价从1997年第一次被提出至今，一直有人在不断的研究。但研究的外协对象主要是针对 3