第2章 云制造—云计算在制造行业中的应用
云计算技术在工业生产中的应用
云计算技术在工业生产中的应用一、引言随着工业生产的不断发展，传统的生产方式已经不敷使用。
云计算技术的逐渐成熟应运而生，这一技术已经在工业生产领域得以广泛应用。
本文将深入剖析云计算技术在工业生产中的应用。
二、云计算技术的概述云计算技术是指将计算机应用作为一种服务而提供，以及将计算机系统资源动态分配资源的过程。
该技术充分发挥互联网的力量，使得任何组织或个人都可以按需使用计算资源。
三、云计算技术在工业生产中的应用1.智能制造智能制造区别于传统的制造方式，其核心思想是通过信息技术和自动化技术使得生产过程具有优化性和柔性化。
云计算技术为智能制造提供了强大的支持。
在工业生产中，云计算平台可以将加工过程中的数据信息进行统一管理，对设备进行监测和传送，同时可以在云端进行数据分析，拓展了智能制造的实施范围。
2.物联网随着工业生产的不断发展，生产产量的提高以及生产质量的保证成为了焦点。
物联网技术为工业生产提供了解决方案。
与云计算技术的结合，则使得生产监控、生产预警、生产预测这些智能分析更加丰富。
同时，物联网设备和传感器收集到的数据可以集中存储在云端，方便企业随时获取和查询，另外也可以为企业提供多维度数据分析服务。
3.云制造基于云计算技术的云制造可以将传统的制造方式改为在网络上进行，云制造可以让任何一个企业只需按照需求购买云平台。
这样，企业就可以充分利用其硬件资源、网络权利和专业技能，以便更好地处理生产任务，获得更高的产量和更高的质量。
同时，企业员工也可以随时随地利用全球各地的云资源，节约时间和精力。
四、总结云计算在不断为工业生产提供新的高效和智能的解决方案。
这种技术的逐渐成熟和不断发展，使得它可以让企业更便捷地管理生产过程并提高生产能力。
当然，云计算技术在工业生产中的应用还可以更加广泛，它可以与大数据、AI等技术结合，共同推动工业生产的创新和发展。
云计算在企业中的应用
云计算在企业中的应用云计算（Cloud Computing）指的是利用互联网将数据、存储和计算能力等资源提供给用户的一种计算方式。
它通过虚拟化技术实现资源的多用户、多租户共享，为企业带来了许多便利和机遇。
下面将从成本节约、弹性扩展和灵活性等方面探讨云计算在企业中的应用。
一、成本节约云计算极大地提高了企业的资源利用效率和成本控制能力。
传统的企业数据中心需要大量的硬件设备和人员维护，而云计算则将这些硬件设备和维护成本转移到了云服务提供商那里。
企业只需要按需购买虚拟化资源，并根据实际使用情况进行付费，避免了高额的固定成本。
此外，云计算还提供了自动化管理和集中控制的功能，减少了企业的IT管理投入，降低了运营成本。
因此，云计算成为了企业降低成本的重要手段之一。
二、弹性扩展云计算具有强大的弹性扩展能力，使企业能够快速响应市场需求。
在传统的数据中心中，一旦业务量增加，企业需要购买更多的硬件设备来满足需求，而这需要一定的时间和投入。
而在云计算环境下，企业只需根据实际需求扩展虚拟机实例数量，实现快速的弹性扩容。
这种灵活的扩展能力使企业能够更好地应对业务高峰期和突发事件，提高了企业的竞争力。
三、灵活性云计算为企业提供了更大的灵活性，使其能够更好地适应市场变化。
在传统的数据中心中，企业需要提前规划和购买硬件资源，这种刚性的资源分配模式很难适应市场的快速变化。
而云计算可以根据企业的实际需求进行资源调度和分配，实现按需分配和按需付费。
这使得企业能够更加灵活地调整资源规模，提高了企业的敏捷性和创新能力。
总结起来，云计算在企业中的应用为企业带来了成本节约、弹性扩展和灵活性等诸多好处。
然而，虽然云计算在企业中的应用前景广阔，但也面临着数据安全和隐私保护等挑战。
因此，企业在应用云计算时需要加强对数据安全的保护，选择信誉良好的云服务提供商，并与其建立稳定的合作关系，以确保业务的稳定运行和数据的隐私保护。
同时，企业还需要与合适的专业团队合作，共同构建可靠的云计算架构，充分发挥云计算的优势，并将其应用于实际生产中。
云计算在制造业的应用场景有哪些
云计算在制造业的应用场景有哪些在当今数字化转型的浪潮中，制造业正积极寻求创新和变革，以提高生产效率、优化供应链管理、提升产品质量，并增强企业的竞争力。
云计算作为一种强大的技术手段，为制造业带来了诸多新的机遇和应用场景。
首先，云计算在生产过程监控与优化方面发挥着重要作用。
通过在生产线上部署传感器和联网设备，实时收集大量的生产数据，如设备运行状态、温度、压力、产量等。
这些数据被上传至云端进行存储和分析，利用云计算强大的计算能力和数据分析工具，制造商可以迅速发现生产过程中的异常和瓶颈，及时进行调整和优化，从而提高生产效率，减少废品率，降低生产成本。
其次，云计算助力实现了智能制造中的虚拟设计与仿真。
在产品设计阶段，设计团队可以利用云端的高性能计算资源进行复杂的三维建模、仿真分析和虚拟测试。
这使得设计人员能够在产品实际制造之前，就对其性能、可靠性和可制造性进行准确评估，从而减少设计失误，缩短产品开发周期，加快产品上市速度。
再者，云计算为制造业的供应链管理带来了显著的改善。
通过将供应商、生产商、物流企业等供应链各环节的数据整合到云端，实现了信息的实时共享和协同工作。
企业可以更准确地预测市场需求，优化库存管理，实现精准的采购和生产计划，降低库存成本和缺货风险。
同时，在物流配送方面，利用云计算的数据分析能力，可以优化运输路线，提高物流效率，降低运输成本。
另外，云计算还支持远程运维与服务。
对于一些复杂的制造设备，制造商可以通过云端平台对设备进行远程监控和诊断。
当设备出现故障时，技术人员能够迅速获取设备的运行数据和故障信息，远程进行故障分析和排除，大大缩短了设备的停机时间，提高了设备的可用性和稳定性。
此外，基于云计算的售后服务系统还可以实现客户需求的快速响应和服务资源的优化配置，提升客户满意度。
在质量控制方面，云计算同样具有重要意义。
生产过程中产生的质量检测数据可以上传至云端，利用大数据分析技术对质量数据进行深度挖掘和分析，找出影响产品质量的关键因素，并建立质量预测模型。
云计算对智能制造与工业互联网的推动作用与改进
云计算对智能制造与工业互联网的推动作用与改进智能制造和工业互联网是当前工业领域的热门话题，随着科技的不断进步，云计算也逐渐成为推动智能制造与工业互联网发展的重要驱动力。
本文将从推动作用和改进方面探讨云计算在智能制造与工业互联网中的作用。
一、云计算在智能制造中的推动作用1. 数据存储与管理智能制造需要处理大量的数据，包括生产数据、设备数据等。
云计算提供了高效的数据存储与管理能力，可以实现对数据的集中管理与分析，进而优化生产流程、提高效率。
2. 资源共享与协同云计算技术可以实现资源的共享与协同，将分散的生产资源整合起来，提高资源的利用率。
通过云计算平台，不同企业之间可以共享设备、研发成果等，实现合作与共赢。
3. 边缘计算与物联网云计算技术的发展催生了边缘计算与物联网的兴起，这为智能制造提供了更加智能化的解决方案。
通过边缘计算，智能设备可以进行实时的数据处理与分析，降低延迟，提高响应速度。
而物联网的应用则实现了设备之间的互联互通，进一步提升了智能制造的效率与灵活性。
二、云计算在工业互联网中的推动作用1. 数据集成与共享工业互联网需要将工业设备、传感器等连接起来，并实现数据的集成与共享。
云计算提供了强大的数据处理与存储能力，可以实现对工业数据的综合分析和挖掘，帮助企业发现潜在问题、优化流程。
2. 高可用性与灵活性云计算技术可以帮助企业实现高可用性与灵活性的要求。
通过云计算平台，数据可以进行备份与冗余存储，保证系统的可靠性。
同时，云计算还可以根据企业的需求进行资源的弹性调配，提高系统的灵活性。
3. 安全性与隐私保护工业互联网涉及到大量敏感的工业数据，安全性与隐私保护是企业关注的重点。
云计算平台具有安全的数据传输和存储机制，能够提供强大的安全保障，有效防止数据的泄露和攻击。
三、云计算在智能制造与工业互联网中的改进方向1. 算法与模型优化随着工业数据的不断积累，云计算可以通过对数据的深入分析，优化现有的算法和模型。
云计算在制造业中的应用与智能化生产
云计算在制造业中的应用与智能化生产云计算是指通过互联网将数据和计算任务存储在远程的服务器上进行处理，提供各种计算服务和资源。
在制造业中，云计算技术逐渐被应用于智能化生产的各个环节，为企业提供了更高效、更灵活的解决方案。
本文将探讨云计算在制造业中的应用，并说明其对智能化生产的重要意义。
一、制造业中的云计算应用1. 云制造平台云制造平台是将云计算技术与制造业相结合的一个应用，通过云计算的资源共享和计算能力，实现制造过程中的信息共享、任务分配、生产计划等。
云制造平台可以提供制造业企业之间的协作，使资源得到更好的利用，提高了企业的整体效率和竞争力。
2. 数据分析与预测制造业中需要处理海量的生产数据，并进行合理的分析和利用。
云计算提供了强大的数据存储和计算处理能力，可以帮助企业对生产过程进行实时监控，并运用数据分析技术对生产过程进行优化。
同时，通过对历史数据进行分析，可以预测生产线的故障和需求变化，帮助制造企业做出更加科学的决策。
3. 物联网与云计算的结合物联网是指通过各种传感器、设备等将物理世界与互联网连接起来的网络。
在制造业中，物联网的应用十分广泛，可以用于实时监测设备状态、产品追溯、仓储管理等诸多领域。
而云计算则提供了数据存储和分析的平台，可以接收并处理大量的物联网传感数据，为制造企业提供更加精确和实时的决策依据。
二、云计算在智能化生产中的意义1. 提高生产效率通过云计算的资源共享和协作，制造业企业之间可以充分利用各自的资源，帮助企业提高生产效率。
云制造平台可以实现生产过程中各个环节之间的信息共享和协调，避免资源浪费和信息断层，提高了整体生产效率。
2. 降低成本云计算提供了按需使用的计算资源和存储空间，制造业企业可以根据实际需求进行资源调配，避免了投资大量的硬件设施。
同时，云计算还提供了强大的计算能力，可以替代部分传统的数据处理系统，降低了企业的运营成本。
3. 实现智能化决策云计算通过对大量数据的分析和处理，可以为制造企业提供更加精确和实时的数据支持，帮助企业做出更加智能化的决策。
云计算技术在智能制造中的应用和发展趋势
云计算技术在智能制造中的应用和发展趋势随着技术的不断进步和经济的发展，智能制造逐渐成为了现代制造业的重要趋势。
而在智能制造中，云计算技术作为一种重要的技术手段，不仅能够提高制造效率，还能够降低制造成本、增强产能和促进企业之间的协同发展。
一、云计算技术在智能制造中的应用1. 数据处理和分析在智能制造中，各种机器设备和传感器都会产生大量的数据。
而这些数据需要进行处理和分析，以便更好地指导制造过程和提高产品质量。
而云计算技术可以提供更高效的数据处理和分析能力。
云端服务器可以通过分布式计算和高性能计算技术，快速完成对大数据的处理和分析，同时还能够为企业提供更加智能化的数据决策支持。
2. 资源共享云计算技术可以为企业提供更多的资源共享机会。
例如，一个企业可能只有一台加工机床，而另一个企业可能也需要使用这样的机床进行生产加工。
此时，云计算技术可以将这些机床资源进行信息化，实现资源的在线共享。
这不仅能够极大地提高生产效率，还能够在一定程度上缓解企业的投资负担。
3. 在线监控和维护在智能制造中，各种设备和机器需要进行在线监控和维护。
而云计算技术可以实现对设备的实时监控和维护，并能够提供更为全面的问题诊断和预测分析。
这不仅能够提高设备的可靠性和使用寿命，还能够使企业更加智能化地进行生产管理。
二、云计算技术在智能制造中的发展趋势1. 云计算平台化云计算技术将越来越向着平台化的方向发展。
未来，云计算平台将不仅仅是提供计算和存储资源的平台，还将成为一种集计算、存储、应用开发、数据分析、安全防护等多种功能于一体的综合性平台，将极大地推动智能制造的发展。
2. 云计算与人工智能的融合云计算技术与人工智能技术的结合是一种发展趋势。
未来，云计算技术将会结合当下最为红火的人工智能技术，实现更加自主化、智能化的生产管理和生产过程监控，为整个智能制造领域注入更强的技术动能。
3. 云端安全性优化智能制造中大量涉及到的机密信息和敏感数据需要在云计算平台上得到保护。
云计算与大数据在工业制造中的应用
云计算与大数据在工业制造中的应用随着互联网和信息技术的迅猛发展，云计算和大数据开始改变着我们的生活。
特别是在工业制造领域，云计算和大数据的应用为企业提供了全方位的支持，提高了制造效率和产品质量，降低了成本，增加了市场竞争力。
一、云计算在工业制造中的应用1.1 生产过程的数字化和智能化云计算将数据存储和处理从本地转移到了云端，为制造企业提供了强大的数据处理和管理能力，从而实现了生产过程的数字化和智能化。
例如，利用云计算技术可以将采集到的数据传输到云端进行分析，自动调整设备，提高生产效率，减少能源消耗。
1.2 优化供应链管理云计算技术可以为企业提供先进的供应链管理工具，从而实现优化的生产和物流管理。
例如，通过云平台建立起一个完善的供应链网络，企业可以轻松地跟踪原材料的运输情况，并根据需求进行及时补充，从而降低了物流成本，提高了供应链效率。
1.3 降低成本和提高灵活性利用云计算，在汽车、航空等行业，制造企业可以利用云计算技术进行虚拟设计和仿真分析，从而降低研发和制造成本。
并可以通过云计算技术实现企业的快速扩张或萎缩，提高企业的灵活性。
二、大数据在工业制造中的应用2.1 产品质量管理大数据分析可以帮助企业更好地了解产品的问题，例如生产过程中的缺陷、原因和影响。
通过对产品数据的分析，制造企业可以及时采取措施，提高产品质量和客户满意度。
2.2 提高生产效率大数据可以帮助企业了解生产设备的使用情况，例如设备的实际使用时间、故障率等。
通过对生产数据的分析，企业可以掌握设备状态，了解生产效率，从而及时调整生产计划，提高生产效率。
2.3 预测市场趋势大数据分析可以帮助企业了解市场趋势，例如客户需求、竞争情况等。
通过对市场数据的分析，企业可以及时了解市场需求的变化，并进行及时调整，提高市场竞争力。
三、云计算和大数据在工业制造中的联合应用云计算和大数据技术的联合应用可以大大提升企业的生产效率和产品质量，降低成本，提高市场竞争力。
云计算在企业中的应用
云计算在企业中的应用随着信息技术的快速发展，云计算作为一种新兴的计算模式，已经在企业中得到广泛的应用。
云计算通过将计算资源、存储资源和应用程序等服务通过互联网提供给用户，为企业提供了更加灵活、高效和可靠的信息技术支持。
本文将探讨云计算在企业中的应用，并分析其带来的优势和挑战。
一、云计算在企业中的应用场景1. 数据存储与备份云计算提供了强大的存储能力，企业可以将大量的数据存储在云端，实现数据的集中管理和备份。
通过云存储服务，企业可以随时随地访问和共享数据，提高工作效率和协作能力。
2. 虚拟化与弹性扩展云计算可以将企业的服务器、存储和网络等资源进行虚拟化，实现资源的共享和动态分配。
企业可以根据业务需求，灵活地调整资源的规模和配置，实现弹性扩展，提高资源利用率和响应速度。
3. 应用程序开发与部署云计算提供了开发和部署应用程序的平台和工具，企业可以通过云平台快速构建和发布应用程序。
云计算还提供了自动化的运维和监控功能，简化了应用程序的管理和维护工作。
4. 数据分析与人工智能云计算提供了强大的计算能力和分布式处理能力，可以支持企业进行大数据分析和人工智能应用。
企业可以通过云计算平台，快速处理和分析海量数据，挖掘潜在的商业价值。
二、云计算在企业中的优势1. 降低成本云计算可以将企业的IT基础设施和应用程序外包给云服务提供商，减少了企业的硬件和软件投资。
企业只需按需付费，避免了高额的固定成本，降低了运营风险。
2. 提高灵活性云计算提供了按需分配和弹性扩展的能力，企业可以根据业务需求快速调整资源规模和配置。
企业可以随时随地访问和共享数据，提高了工作的灵活性和协作能力。
3. 提升安全性云计算提供了多层次的安全保障措施，包括数据加密、身份认证和访问控制等。
云服务提供商拥有专业的安全团队和设备，可以提供更高水平的安全保护，保障企业的数据和应用的安全。
4. 提高可靠性云计算采用分布式架构和冗余备份机制，可以提供高可用性和容灾能力。
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2.2云制造体系结构
云制造的运行与应用模式
在技术方面的拓展上，云制造技术融合 云计算、物联网、高性能计算、面向服 务的技术、智能科学技术与信息化制造 等新技术。“云制造”的运行需要三大 组成部分支撑：制造资源/制造能力、 制造云池、制造全生命周期活动。它包 括三类资源：制造资源提供者、制造资 源的使用者、制造云的运营者，云制造 的运行与应用模式如图2-3所示。制造 资源提供者将制造资源和制造能力以服 务的形式呈现，也就是云制造服务。云 制造服务指制造企业实体将自身的制造 过程(或能力)和管理过程( 或能力)以服 务的形式发布在云中,同时支持云客户 端在云中发现、 匹配与组合优化这些 服务, 形成整合服务,以满足云客户端个 性化的制造服务需求。
2.3基于云计算的PLM与ERP的集成方案研究
PLM的实施有效地消除了CAD/CAM/CAE/CAPP 等的信息孤岛。而ERP 的实 施有效地消除了进销存、财务管理、生产管理、成本管理、物料需求管理等的 信息孤岛。一般情况下PLM系统和ERP系统之间数据相互独立,且数据库、数据 格式均存在较大差异，导致两系统集成不理想,从而成为企业进一步实施信息化 的障碍。虽然PLM和ERP管理的重点有所不同，但是，由于同一产品的形成过 程与PLM和ERP息息相关，如果企业将PLM和ERP系统整合起来，就能通过一 个自动化流程来共享设计与制造数据，消除繁重且容易出错的手工录入环节， 提高整个组织的数据完整性，保证参与产品开发和制造周期的所有部门都能得 到最新和最精确的产品数据,加快产品开发速度和改善新产品周转时间，提升企 业设计链和供应链的总体管理水平,促使整个企业各部门之间协调工作,提升企 业的竞争力,并给企业带来巨大的经济效益。PLM 与ERP 如何有效集成,是当今 实施了PLM 与ERP的企业须重点关注的一个问题。目前学界提出了基于数学模 型的PDM和ERP的集成方法, 基于数据接口来实现PDM与ERP集成的方法,以及 基于XML的PDM与ERP系统集成方法等。本节通过对PLM 与ERP两系统交互 的数据分析得出了系统集成的内容,接着对PLM与ERP的集成技术和集成方案进 行研究,提出了一种八层的基于云计算的PLM 系统与ERP系统双向传递集成总 体架构。
2.2云制造体系结构
为了感知各种制造资源，在 云制造虚拟资源构建中，应 引入物联网体系的感知层， 采集物理世界中发生的物理 事件和数据，确保为云制造 平台的应用服务层提供分析 所需的原始数据。通过视频 感知、定位感知等前端建设 或接入，实现对制造资源和 制造能力的全面实时采集。 云制造虚拟资源体系如图24所示。
图2-3 云制造的运行与应用模式
2.2云制造体系结构
云制造虚拟资源构建
在计算机与网络中，虚拟化是指计算机相关模块在虚拟的基础上而不是真实的 独立的物理硬件基础上运行，是一种为了简化管理、优化资源的解决方案。虚 拟化是适用于所有云架构的一种基础性设计技术。云制造资源虚拟化技术是支 撑和构建云制造资源池的核心技术.所谓云制造资源虚拟化，是指通过虚拟化技 术来实现物理资源到虚拟资源的透明化映射，由服务提供者对云制造资源进行 统一描述，然后加入到云制造资源池中，可在云制造平台上注册并供服务使用 者查询和使用。在云制造虚拟资源构建中，除了云计算的计算虚拟化、存储虚 拟化和网络虚拟化外，还应包括制造资源和制造能力的虚拟化。即云制造应共 享四种类型资源： （1）计算资源：存储、运算器等资源。 （2）云制造的软资源：制造过程中的各种模型、数据、信息、软件、知识等。 （3）云制造的硬资源: 各类制造硬设备如机床、加工中心、仿真设备、计算试 验设备等。 （4）制造能力资源：制造过程中有关的论证、设计、生产、仿真、实验、管理、 集成等能力。
2.1云制造的概念
图2-2 云制造设备的服务化封装与云端化接入模型
2.1云制造的概念
首先通过附加各类传感设备(如自动识别设备、数字化测量设备等)于传统制 造设备端，从硬件层而确保设备端生产过程产生的多源制造信息能被实时、 精确和可靠地感知，构建一种具有感知交互能力的制造设备;在此基础上，研 究制造能力描述模型、实时制造服务状态信息主动感知、云制造设备的协作 生产与自主决策，实现制造设备层而的复杂、多源制造信息的主动感知，进 而通过对制造设备的制造服务进行服务化封装和云端化接入，提升加工设备 自身执行过程的透明化和可访问化，并通过一种松藕合和即插即用的方式接 入云制造平台。云制造设备的服务化封装与云端化接入模型所涉及的关键技 术包括传感器群优化配置、制造能力描述与主动发现、实时多源制造信息主 动感知、实时信息驱动的自决策与智能协同、设备端制造服务封装、制造服 务云端化接入等。
唐国纯 著
清华大学出版社 2015/8
第2章 云制造—云计算在制造行业中的应用
2.1云制造的概念 2.2云制造体系结构 2.3基于云计算的PLM与ERP的集成方案研究
2.1云制造的概念
云制造的研究现状
我国制造业正处于从生产型向服务型、从价值链的低端向中高端、从制造大国向制 造强国、从中国制造向中国创造转变的关键时期，正在培育新型制造服务模式，以 满足制造企业最短的上市速度(time)、最好的质量(quality )、最低的成本(cosy)最优 的服务(service)、最清洁的环境(environment)和基于知识(knowledge)的创新需求， 支撑绿色和低碳制造云制造基于云计算的理念不断发展起来，2010年1月李伯虎院 士第一次正式给出云制造的概念,分析了云制造与应用服务提供商、制造网格等的区 别，提出了一种云制造的体系结构，因此，云制造的概念一经提出，在学术界和企 业界产生了广泛的影响，迅速引起了国内各级政府、企事业单位的关注，国家 “863”计划、支撑计划等相继支持开展相关研究
2.2云制造体系结构
云制造平台总体结构
云制造资源服务化主要是实现虚拟资源的服务化封装并以云服务的形式发布到云 制造平台中，它包括:虚拟资源描述模型构建技术，云服务的统一建模、封装、 注册与发布，云服务的动态部署与监控技术等。云计算所提供的服务同样也包括 其中, 并与制造全生命周期各环节服务相互交叉。云制造中除了包括 IaaS, PaaS, SaaS 外,更加重视和强调制造全生命周期中所需的其他服务, 如论证为服务AaaS ( Argumentation as a Service)、经营管理为服务MaaS ( Management as a Service) 、设计为服务DaaS ( Design as a Service)、实验为服务EaaS ( Experiment as a Service)、生产加工为服务FaaS ( Fabrication as a Service)、 集成为服务InaaS ( Integration as a Service)、仿真为服务SimaaS ( Simulation as a Service)等云制造体系架构包括云制造服务管理、云制造服务资源、云制造 服务提供、云制造客户端几个方面，云制造体系架构如图2-5所示。
2.2云制造体系结构
图2-5 云制造平台的总体结构
2.2云制造体系结构
云制造中的关键技术
云制造中的关键技术包括下面几个方面：①云制造的制造资源和制造能力的云 端化技术：包括物联网技术，云终端服务虚拟化技术，云计算互接入技术等。 ②云制造的模式、体系架构、标准、规范：包括云制造的体系结构，云制造的 相关标准、协议，云制造模式下的制造资源共享、互操作模式，云制造相关规 范。③云制造业务管理模式与技术：包括云制造模式下企业业务流程的动态构 造、管理与执行技术，云制造服务的成本、评估方法和技术，云制造模式各方 信用管理机制与实现，云服务的电子支付技术等。④制造云服务的综合管理技 术：包括云服务的接入管理技术，云用户管理技术，云制造服务的动态组合与 优化技术，云制造任务的动态构建、分解与部署技术，云制造服务的协同技术， 高效能、智能化的云制造服务搜索与匹配技术等。⑤云制造安全与可信制造技 术：包括制造云终端的可信接入技术，制造云可信网络技术，制造云的可信运 营技术，云模型理论的软件可靠性评估方法等。
云制造的概念
云制造的研究现状
截至目前，取得了一批显著成果，推动了云制造理念的“落地”及进一步推广应用。 与此同时，云制造的理念也引起了国际学术界的关注，相继有新西兰、瑞典、美国、 德国、英国、伊朗等国家的学者开展了相关研究，使云制造成为国内外学术界一个 新的研究领域。可以预见，云制造服务平台的研究与开发将是下一阶段我国制造业 信息化的重要方向之一，其核心是盘活社会制造资源存量，针对规模大、产业链长、 组织结构复杂多样、企业整体协作性差等特点进行研究，以企业群体依托云制造服 务平台，实现便捷的访问、知识的聚合与共享、服务资源的优化配置以及企业间的 协同管理与交易。
2.1云制造的概念
云制造内涵
云计算是一种商业计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上， 使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。它是并行计算（Parallel Computing）、分布式计算（Distributed Computing）和网格计算（Grid Computing）的发展，或者说是这些计算科学概念的商业实现。同时云计算也 是虚拟化（Virtualization）、效用计算（Utility Computing）、将基础设施作 为服务IaaS（Infrastructure as a Service）、将平台作为服务PaaS（Platform as a Service）和将软件作为服务SaaS（Software as a Service）等概念混合 演进并跃升的结果。云计算平台整体架构如图2-1所示。
2.2云制造体系结构
如果对上述四类资源进一步细化可分为10种资源： （1）制造设备资源：产品全生命周期过程中为云平台使用者提供云制造服务的生产、加 工、实验等物理设备，可以根据功能将制造设备资源进一步细化为加工设备资源、实验设 备资源等。 （2）计算设备资源：支持云制造平台运行及企业的设计计算、仿真计算的各类服务器、 储存器等设备资源(如高性能计算机、高性能储存器等)。 （3）软件资源：为产品全生命周期过程中提供设计、分析、仿真等各类软件(如AutoCAD， PRO/E，ANSYS等)。 （4）物料资源：制造任务中制造某种产品所需要的原材料、毛坯和半成品等。 （5）技术资源：企业在制造过程中所积累的设计制造、工艺技术、经验模型、相关标准、 产品知识库等资源。 （6）人力资源：在产品全生命周期中，从事操作生成、管理、技术应用等活动的专业技 术人员。 （7）服务流程管理资源：云制造平台根据成本最低、时间最短、质量最优等不同的优化 目标选择相适应的优化算法得到优化结果并且匹配服务，实现跨组织的服务流程执行。 （8）用户信息资源：记录云制造资源提供者和使用者的一些基本信息(如用户的身份、权 限以及好评等记录)，它为以后的云制造资源评估、发现和调用提供依据。 （9）服务资源：为云制造资源使用者提供各种培训、信息咨询、物流和售后服务等。 （10）其他资源不属于上述类型的所有资源的集合(如企业运营效率、企业财务信息等)。