59、网络物理生产控制：技术赋能与数据分析

网络物理生产控制：技术赋能与数据分析

1. 智能决策支持系统在非生产生活中的示例

在非生产生活中，智能决策支持系统通过对收集的数据进行智能关联，能对一些人类难以应对且不容忽视的情况做出具有一定概率的预测。将其应用于生产领域，如果生产规划者能通过对当前和预期生产事件进行简单的实时可视化和解读，提高决策能力和信心水平，将带来巨大益处。而实现这一愿景的关键因素包括网络物理系统（CPS）、快速移动互联网基础设施以及仿真软件中的自动模型生成。

2. 生产控制中决策支持系统的推动因素

2.1 网络物理系统（CPS）

“网络物理”这一概念的核心特征是将嵌入式系统与数字网络相结合，用于监测物理过程。各种传感器和执行器构建了一个网络化的基本结构，用于接近实时的数据处理，能够自主决策并在一定程度上适应新的环境条件。CPS已在手机、现代飞机、核电站等众多领域得到应用。

CPS在未来生产环境中的广泛应用将为建设智能工厂铺平道路。在智能工厂中，客户订单将控制和触发生产过程以及供应链，而员工则在设计、安装、改造和维护日益复杂的网络物理生产系统中发挥重要作用。CPS的数字处理可以通过传感器、执行器、识别和定位技术、信息处理和通信技术来实现。经过数字化增强的生产参与者可以被视为智能对象，它们是智能产品、智能数据或智能服务的基础。

智能对象能够感知周围环境和条件，独立决策、传达实际信息并执行或刺激行动，将物理对象与数据处理相结合，为未来生产提供了全新的可能性。通过大规模数字化生产，实现基于网络的生产状态全面透明化，这将极大提高生产管理者的决策能力。

2.2 快速移动互联网基础设施

全球快速移动互联网基础