制造业信息化建模方法
机械制造业的数字化建模与仿真技术
机械制造业的数字化建模与仿真技术随着科技的快速发展和信息化程度的提高，机械制造业的数字化建模与仿真技术在近年来得到了广泛的应用和推广。
这种技术的出现不仅实现了对机械产品的虚拟呈现，还提供了一种高效、精确且经济的方式来设计和制造机械产品。
本文将探讨机械制造业中数字化建模与仿真技术的意义、应用和未来发展。
一、数字化建模的意义机械制造业的数字化建模是指利用计算机技术和软件工具，将现实世界中的机械产品和系统以虚拟的形式重新呈现出来。
这种技术具有多重意义和优势。
首先，数字化建模可以提供高度准确的设计和制造方案。
通过对机械产品进行数字化建模，可以更好地理解和分析产品的结构、功能和性能特征。
设计师可以根据数字模型对产品进行多角度、多方面的优化和改进，从而提高产品的质量和性能。
其次，数字化建模可以减少产品开发的时间和成本。
传统的实物样机制造和测试需要耗费大量的资源和时间，而数字模型的应用可以提前预测和检测产品的性能以及制造过程中的问题。
这样可以帮助企业节约成本，缩短产品上市的周期。
最后，数字化建模为机械制造业转型升级提供了重要的支撑。
随着智能制造和工业互联网的兴起，数字化建模技术成为了实现机械制造业智能化、网络化和自动化的重要工具。
只有通过数字化建模，企业才能更好地适应市场需求的变化，提高研发和生产的效率和灵活性。
二、数字化建模的应用数字化建模与仿真技术在机械制造业的应用非常广泛，涵盖了产品设计、制造工艺规划、模拟测试等多个领域。
在产品设计方面，数字化建模技术可以帮助设计师进行产品的三维建模和装配，实现对产品的可视化和虚拟化设计。
设计师可以通过数字化建模软件对产品的外观、结构和材料属性进行模拟和调整，从而高效地完成产品设计。
在制造工艺规划方面，数字化建模技术可以模拟和优化产品的制造过程，包括工艺流程的规划、设备的选型和排布等。
利用数字化建模软件，企业可以有效地分析和改进生产过程，降低生产成本，提高产品质量。
在模拟测试方面，数字化建模技术可以模拟产品在不同环境条件下的工作情况。
智能制造系统中的建模与仿真技术研究
智能制造系统中的建模与仿真技术研究随着科技的不断发展，智能制造日益成为制造业的热门话题。
智能制造是一种以数字化技术为基础，通过集成智能设备和系统，实现制造过程全面优化的生产制造模式。
建立智能制造系统可以提高生产效率和产品质量，降低生产成本，进一步促进制造业现代化。
而智能制造系统中的建模与仿真技术在智能制造系统设计、优化和实施过程中具有重要作用。
一、智能制造系统建模技术智能制造系统建模技术是以电子计算机为工具，模拟、预测、分析和优化制造过程的技术。
通过建立数字化的制造系统信息模型，可以有效地减少实际制造过程中的试错和调整时间，提高制造效率。
目前，主要的智能制造系统建模技术包括离散事件模拟(DEM)、人工智能技术、混合建模技术等。
离散事件模拟(DEM)技术基于事件到达和服务过程时间的随机特性，研究事件发生和处理的过程，能够展现系统在不同时间段内的动态过程，通过结果分析可以得出系统性能指标。
DEM技术主要用于简化和优化复杂的制造系统模型，很好地解决了传统建模方法的时空限制以及对已知数据的依赖。
另外，人工智能技术也在智能制造系统应用中发挥了重要作用。
人工智能技术包括神经网络、模糊逻辑、遗传算法等，这些技术能够模拟并预测生产过程中的各种情况，提高系统智能化水平。
混合建模技术将不同的建模方法进行融合，组成一个新的模型，以提高建模精度。
混合建模技术包括物理建模、统计建模、蒙特卡罗模拟、基于代理的建模等。
这些建模方法在智能制造系统里能够互补、协同发挥作用，满足复杂、多变、不确定性高的制造环境需求。
二、智能制造系统仿真技术智能制造系统仿真技术是在数字化模型的基础上，利用计算机模拟制造系统的物理和逻辑运行状态及整体性能的技术。
通过利用仪器的动态模拟，可以在虚拟环境中执行和优化所有可能的生产情境，更好地展现预期的制造过程。
智能制造系统仿真技术的应用主要分为以下几类：一是制造流程仿真，包括产品设计、生产计划、库存管理、调度计划等全部生产管理过程仿真；二是资源仿真，比如生产线设备、机器人等自动化设备的运行情况，机台之间的调度协调，生产能力的预测；三是人工仿真，包括员工的作业行为、操作过程、安全管理、效率评估等人员管理问题；最后还有物流仿真，在物料和产品管理中模拟如何有效的运输、包装和仓储。
制造系统的建模方法汇总
制造系统的建模方法汇总制造系统建模是指对制造系统进行各个方面的分析和描述，以便更好地理解和优化制造系统的运作。
制造系统建模方法的选择和应用对于提高制造系统的效率和质量非常重要。
下面是几种常见的制造系统建模方法：1.传统流程建模方法：这种方法主要通过流程图来描述制造系统中各个环节的流程和协作关系。
常见的传统流程建模方法有程序流程图（PFD）、数据流程图（DFD）等。
这些方法适用于简单的制造系统，但对于复杂的制造系统来说，往往无法全面地反映系统的运作情况。
2. 离散事件建模方法：离散事件建模方法是指通过建立事件驱动的模型来描述制造系统中各个事件的发生和相互作用。
常见的离散事件建模方法有Petri网和时序图等。
这些方法适用于对制造系统的状态和转换进行详细分析的场景，能够准确地描述系统的行为和动态变化。
3.概率建模方法：概率建模方法是指通过建立概率模型来描述制造系统中各个环节的随机变化和相互影响。
常见的概率建模方法有马尔可夫链和排队论等。
这些方法适用于对制造系统的性能和可靠性进行分析的场景，能够帮助评估系统的效率和稳定性。
4. 系统动力学建模方法：系统动力学建模方法是指通过建立动态系统模型来描述制造系统中各个环节的相互作用和反馈效应。
常见的系统动力学建模方法有肯尼斯·福斯特的系统动力学模型和斯特拉塞的Viable System Model（VSM）等。
这些方法适用于对制造系统的结构和行为进行综合分析的场景，能够揭示系统的内在机制和潜在问题。
5.仿真建模方法：仿真建模方法是指通过建立计算机模型来模拟制造系统的运作情况和效果。
常见的仿真建模方法有离散事件仿真（DES）和连续系统仿真（CSS）等。
这些方法适用于对制造系统进行定量分析和优化的场景，能够验证系统的设计和改进方案。
综上所述，制造系统建模方法因其适用的场景和目的的不同而有多种选择。
在实际应用中，可以根据系统的特点和需求选择合适的建模方法，以提高制造系统的运作效率和质量。
智能制造系统的建模与优化
智能制造系统的建模与优化智能制造系统是指利用先进的信息技术、传感器和自动化控制技术，使制造业能够实现高度自动化、灵活性和集成性的生产过程。
随着信息技术的飞速发展，智能制造系统正逐渐成为现代制造业的重要组成部分。
建模和优化是智能制造系统设计和运行的关键环节，能够提高生产效率、降低成本，并实现更高水平的智能化生产。
1. 智能制造系统的建模智能制造系统的建模是将现实生产过程抽象为数学模型的过程，以便能够对其进行分析、优化和仿真。
制造系统模型通常包括物理模型、控制模型和信息模型三个方面。
- 物理模型：物理模型是对生产过程中涉及的物理现象和物质流动进行描述的数学模型。
这些模型可以包括机器设备、物料输送、工件加工、产品装配等。
通过物理模型，可以对实际生产过程进行建模和仿真，分析生产效率、资源利用率和生产能力等指标。
- 控制模型：控制模型是对智能制造系统中的自动化控制过程进行建模。
包括传感器、执行器、控制算法等组成的自动化控制系统。
控制模型能够对生产过程进行实时监测和控制，以保证生产过程的稳定性和精度。
- 信息模型：信息模型是对智能制造系统中的信息流进行描述的模型。
包括生产计划、工艺参数、设备状态和产品数据等。
通过信息模型，可以实现对生产过程的追踪、监控和优化。
2. 智能制造系统的优化智能制造系统的优化是指通过对系统模型进行分析和优化，以实现生产效率和资源利用率的最大化。
智能制造系统的优化主要包括生产计划优化、设备调度优化和生产过程优化三个方面。
- 生产计划优化：生产计划优化是指通过对生产计划进行合理调整和优化，以实现生产资源的合理配置和生产效率的最大化。
生产计划优化考虑了订单的紧急性、库存的管理和生产能力等因素，通过数学优化模型和算法，得出最优的生产计划。
- 设备调度优化：设备调度优化是指通过对生产设备的调度和协调，以实现生产过程的平衡和最大化资源利用率。
设备调度优化考虑了设备的容量、设备的可靠性和设备的维修等因素，通过建立设备调度模型和调度算法，使得生产设备能够在最短的时间内完成生产任务。
信息化数字化建模技术
信息化数字化建模技术
信息化数字化建模技术是指利用计算机技术和数学建模方法，对实体世界中的各种对象、过程、系统进行数字化建模和仿真分析的技术。
它可以帮助企业和组织更好地理解和管理复杂的系统和过程，提高生产效率，降低成本，优化资源配置，提升竞争力。
在制造业中，信息化数字化建模技术可以帮助企业进行工艺流程优化、产品设计和生产线布局等方面的优化，提高生产效率和产品质量。
在建筑业中，可以通过数字化建模技术进行建筑设计和施工过程的仿真分析，提高施工效率和安全性。
在金融业中，可以利用数字化建模技术对市场数据和风险进行分析，帮助企业做出更准确的投资决策。
信息化数字化建模技术的应用还涉及到智能制造、物联网、大数据分析等领域，为企业提供了更多的发展机遇。
然而，信息化数字化建模技术也面临着一些挑战，比如数据安全和隐私保护、技术标准和规范的制定等方面的问题，需要不断加强研究和探索。
总的来说，信息化数字化建模技术的发展为各行各业带来了许
多机遇和挑战。
只有不断提升技术水平，加强研究和创新，才能更
好地发挥信息化数字化建模技术的作用，推动各行业的发展和进步。
IDEF0建模方法
1 2
A3图
3 4
IDEF0分解说明
无论如何分解，在每一层 和每个模块上下左右的 ICOM必须一致 。即有开 端的边界箭头一定与父图 中父盒户的箭头一致。
把子图中每个边界箭头的 开端分别用字母I,C,O,M 来标明是父盒子的输入、 控制、输出及机制。再用 一数字表示父盒子上箭头 的相对位置，见右图C1
结点树：
结点号是由盒子的编号推导出 来的。活动图的所有结点号都 用字母A开头。最顶层图形为 A0图，在A0以上只用一个盒子 来代表系统内外关系的图，编 号为A—0。(读作“A减0”，必 要时还可有A一1，A一2）。
应用举例：
基于ASP虚拟企业构建过程的IDEFO模型
IDEFO在建模的开始，先定义系统的内外关系和来龙去 脉。用一个盒子及其接口箭头来表示，确定了系统范围。
产品名称 数量
具 有
质量计划• 产品号（FK）
检测规程
具有 • 确定
产品技术性能指标 产品号（FK）
• 性能指标数据表
6 信息系统建模工具
3、IDEF1X方法 应用
质量计划 产品号（FK） 检测规程
物料 物料编号（PK） 物料名称
具有
•
物料质检计划 产品号（FK） 物料编号（FK）
检测规程
指导 检测
• 调用(Call) ：指再调用下一个更为详细 的模式来解释目前的功能。
IDEF0的ICOM说明：
“输入”就是这个活动需要“消耗掉”、要“甩掉” 或“变换成”输出的东西，它可以是具体的事物、 抽象的数据或其他用名词表示的东西。
Control一般指一些原则、方法、规则等，说明了 控制变换的条件或环境，或者说是约束。
3、IDEF1X方法 分类联系：
工业数字建模方式
工业数字建模方式随着信息技术的发展和智能制造的兴起，工业数字建模成为了现代工业生产中不可或缺的一环。
工业数字建模是指利用计算机技术和数学方法对工业系统进行建模和仿真，以实现对生产过程的全面监控和优化。
本文将介绍工业数字建模的基本概念、应用领域以及常用的建模方法。
工业数字建模的基本概念是将工业系统抽象为一个数学模型，并利用计算机技术对其进行模拟和分析。
通过对工业系统的数字建模，可以实现对生产过程的实时监测、预测和优化。
工业数字建模还可以用于产品设计、工艺规划、生产调度和资源管理等方面，提高生产效率和质量。
工业数字建模的应用领域非常广泛。
在制造业中，工业数字建模可以用于产品设计和开发过程中的虚拟样机制作、工艺规划和优化、生产线布局和调度等方面。
在能源领域，工业数字建模可以用于电力系统的稳定性分析、能源消耗的优化和节约。
在交通运输领域，工业数字建模可以用于交通流量的预测和优化、交通规划和管理等方面。
在环境保护领域，工业数字建模可以用于环境污染的模拟和预测、环境规划和监测等方面。
工业数字建模的方法有很多种，常用的有系统动力学建模、离散事件建模、代理模型建模和多智能体建模等。
系统动力学建模是一种基于微分方程组的建模方法，适用于描述系统中各个部分之间的动力学关系。
离散事件建模是一种基于事件和状态转换的建模方法，适用于描述系统中离散事件的发生和处理过程。
代理模型建模是一种基于代理对象行为的建模方法，适用于描述系统中个体或对象之间的互动关系。
多智能体建模是一种基于多个智能体之间的相互作用的建模方法，适用于描述系统中多个智能体之间的协作和竞争关系。
在实际应用中，工业数字建模需要综合运用多种建模方法，并根据具体问题的特点和需求选择合适的方法。
同时，工业数字建模还需要依赖于大量的数据和算法支持，以实现对复杂系统的准确建模和仿真。
工业数字建模是现代工业生产中不可或缺的一项技术。
通过对工业系统的数字建模，可以实现对生产过程的全面监控和优化，提高生产效率和质量。
智能制造中的数据建模与仿真技术研究
智能制造中的数据建模与仿真技术研究随着信息化和智能化技术的不断发展，智能制造被认为是未来制造业的方向。
智能制造的核心是数据，而数据建模与仿真技术在智能制造中起着举足轻重的作用。
本文将从智能制造的概念入手，探讨数据建模与仿真技术在智能制造中的应用和研究现状，以及未来的发展方向。
一、智能制造的概念智能制造是依托信息技术、网络技术、物联网技术等高新技术实现制造业生产模式的智能化、网络化和服务化。
智能制造具有高度的灵活性、高效性和自适应性，能够帮助企业实现生产自动化，提高生产效率和降低成本，提高产品质量和可靠性，实现高质量的定制化生产。
智能制造的实现离不开数据，数据是智能制造的核心。
智能制造需要通过数据采集、处理、分析和应用实现智能化的生产流程控制、生产过程监测和优化、产品设计和制造等各个环节。
因此，智能制造的生产方式和企业管理都需要基于数据的分析和应用，而数据建模和仿真技术则是实现整个智能制造体系的基础。
二、数据建模与仿真技术的应用数据建模与仿真技术是将实验室的实验数据或理论数据通过建模和仿真的方法，预测、分析和控制未来生产环境中的现象。
在智能制造中，数据建模与仿真技术被广泛应用于生产环境的仿真、制造过程的优化、计划排程和生产调度、产品设计和质量控制等多个环节。
1.生产环境的仿真生产环境的仿真是指对生产环节和生产过程进行建模和仿真。
通过三维建模、虚拟现实等技术，模拟出实际生产环节中的物理过程，如流体、材料、能量等的传递、转化和控制。
生产环境的仿真可以帮助企业优化设备、工艺和操作流程，减少资源浪费，提高生产效率和产品质量。
2.制造过程的优化在制造过程中，数据建模与仿真技术可以模拟不同制造工艺和操作流程，分析每个步骤的优缺点，并提出最佳的操作流程和参数。
通过数据建模与仿真技术，企业可以实现生产过程的优化，提高生产效率和质量。
3.计划排程和生产调度数据建模与仿真技术可以对生产计划进行建模和仿真，对计划进行优化和调整，避免产生短缺或过剩的情况，保证生产计划的实施和生产成本的控制。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第二章制造业信息化的建模方法制造业信息化中很重要的工作是对信息化对象进行建模，包括功能模型、组织模型、过程模型、信息模型和知识模型的建模，其作用是帮助信息化咨询人员、开发人员和用户进行沟通和知识转移，帮助确定信息化的需求，帮助进行信息化系统的总体设计和详细设计等。
制造业信息化建模需要一套体系结构的支持。
2.1节将首先讨论制造业信息化建模方法的需求，然后介绍国际上两个著名的制造业信息化建模体系结构，以及制造业信息化的L3型体系结构。
2.2节将介绍若干制造业信息化模型设计方法，包括制造业信息化系统功能模型设计方法、社会-技术系统模型设计方法、面向软件开发的建模方法等。
2.3节将分别介绍一些常用的功能、组织、过程、信息和知识模型。
2.1 制造业信息化建模需求和体系结构2.1.1 制造业信息化建模方法的需求制造业信息化建模方法的需求主要是：不同专业技术和知识交流的需要、软件工程的需要、制造企业间信息交流的需要。
1. 不同专业技术和知识交流的需要制造业信息化需要信息技术、管理技术、产品设计技术和制造技术的深度融合。
例如，企业管理信息系统需要熟悉信息技术和管理技术的人员协同开发；产品数据管理系统需要熟悉信息技术和产品设计技术的人员协同开发；计算机辅助工艺设计系统需要熟悉信息技术和产品工艺技术的人员协同开发。
如果对整个企业进行信息集成，则需要熟悉信息技术、管理技术、产品设计技术和制造技术。
事实上不可能每个人都熟悉各种技术。
因此需要建立包括有关方面人员的项目组，在项目开发和实施中，进行各种业务知识的交流。
为此，需要有一套能够完整描述业务过程、信息系统等的模型。
2. 软件工程的需要软件工程就是采用工程的概念、原理、技术和方法来开发与维护计算机软件系统。
软件工程是一门指导计算机软件开发和维护的工程学科。
软件工程主要包括三个要素，即：方法、工具和过程。
在早期计算机系统的发展过程中，计算机软件纯属一种开发人员个体单干的智力产品。
没有标准，没有规范，以致形成了各种各样的软件系统。
到了60年代中期和70年代，随着计算机应用的飞速发展，以往靠人工作坊式开发出来的软件产品，所暴露的问题越来越多，耗资几十亿美元，花费几千人力才开发出来的软件系统，由于其所呈现的个体化特性，使得它们很难不断根据用户新的需求，进行修改与维护。
并且这种维护工作所需费用，大大超过开发时所消耗的费用，因此，迫使一些软件系统不得不提前报废，造成了大量的人力、物力和资源浪费。
这就是所谓的软件危机。
为了解决软件危机，出现了软件工程，其目的是：（1）控制软件开发进度及其质量；（2）提高软件的可维护性。
随着计算机技术的发展，人们逐渐认识到软件开发不是一种技巧性个体劳动，而是一个复杂的系统工程，是管理科学和工程技术的结合，需要一套描述软件系统和业务过程的建模方法。
3. 制造企业间信息交流的需要制造企业之间的协同设计和协同制造已经越来越广泛，因此制造企业间的信息交流越来越频繁。
在这种情况下也需要一套描述系统和过程的建模方法。
2.1.2 制造业信息化建模的体系结构研究现状本节主要介绍制造业信息化方面最著名的两个体系结构。
1. CIM-OSA（计算机集成制造开放系统体系结构，Open System Architecture for Computer Integrated Manufacturing）CIM-OSA是欧共体ESPRIT计划CIM领域五个重点研究项目中最重要的一个，其目标是为制造业的CIMS开发和实施提供一套适用的参考结构，同时还开发出集成的企业环境和基础结构，以支持CIMS的规划、设计和实施。
CIM-OSA的体系结构参见图2-1。
在CIM-OSA中，立方体的三个轴分别表示三个不同的描述方面。
（1）垂直方向（推导过程）描述了按阶段划分的三个描述层次：需求定义层、设计说明层和实施描述层。
（2）在水平方向（具体化过程），概念被逐步具体化。
首先，定义基本需求（通用的需求），然后根据专用的需求（部分通用的需求）对其进行进一步的细化。
在第三步中，部分通用的需求被具体化为特定企业的需求（专用的需求）。
（3）第三个方向是“生成过程”，分别从“功能视图”、“信息视图”、“资源视图”和“组织视图”来考察一个企业。
“功能视图”主要是关于功能模块的描述；“信息视图”涉及的是信息模型或对象的定义；“资源视图”描述了信息系统和生产资源；“组织视图”则描述了分层的组织结构。
企业建模是通过这三个过程的共同作用实现的。
2. ARIS（集成信息系统体系结构，Architecture of Integrated Information Systems）ARIS是由德国Saarland大学A.W.Scheer教授于1992年提出的。
经过多年的实践和发展，目前已成为国际上最具影响力的企业建模体系结构。
基于ARIS思想开发的支持工具ARIS Toolset已被广泛使用。
ARIS由五个视图、三个阶段构成（参见图2-2），称为ARIS房式模型。
ARIS的五个视图分别是：（1）功能视图：描述系统各功能模块之间静态的联系（如构成关系）；（2）组织视图：描述系统各组织单元之间的联系；（3）数据视图：描述系统环境信息，以及触发功能或被功能触发的消息；（4）产品与服务视图：包括所有物质（产品）的和非物质（服务）的输入及输出；（5）控制视图：也称为过程视图，着重体现各视图之间的联系，并对过程进行完整的描述。
其中还体现了功能模块之间的动态联系。
图2-1 CIM-OSA体系结构图2-2 ARIS房式模型2.1.3 制造业信息化的L3型体系结构1. L3型体系结构的框架随着网络技术的发展、经济全球化、企业管理新理念的出现以及企业信息化的全面推广，需要新的企业建模参考体系结构的指导。
在这种背景下，需要对企业建模参考体系结构进一步发展和完善，以帮助多层次、多角度、多方法地建立企业模型，对系统进行描述、模拟和分析；帮助企业利用参考模型，提高企业信息化的效率和质量；将企业信息化建模的范围从面向企业内的集成扩展到面向企业间的集成，从面向信息的集成扩展到面向知识的集成，从面向功能的集成扩展到面向过程的集成。
根据现代企业的发展环境，根据人们对企业建模参考体系结构的新需求，提出了一种新的企业建模参考体系结构，因为其图形类似于字母“LLL”，故称之为L3型体系结构，如图2-3所示。
图2-3 L3型体系结构框架的三层结构L3型体系结构是一个三层结构，并在每一层分为空间维和时间维：（1）第一层（L1）是企业模型的视图层（图形化表示方法），空间维主要采用功能和组织视图，时间维主要采用过程和信息视图；（2）第二层（L2）是企业模型的建模方法层，空间维主要提供行业参考模型库，时间维描述了建模分阶段实施流程；（3）第三层（L3）是模型的应用层，涉及信息集成、知识集成、企业间集成和过程集成等。
2. L3型体系结构的第一层次L1图2-4表示的是L3型体系结构的第一个层次，即企业模型的视图（图形化表示方法）层。
图2-4 L3型体系结构的第一层次L1——企业模型的视图层（1）面向空间维的视图面向空间维的视图有功能视图、组织视图等。
这是一些静态视图，主要描述企业内各项功能、业务、人员和资源等之间的逻辑关系。
（2）面向时间维的视图面向时间维的视图有过程视图、信息视图等。
这是一些动态视图，主要描述企业内各项业务随时间变化的关系。
知识视图中包括了面向空间维的模型和面向时间维的模型。
在系统建模设计中，一般首先建立面向空间维的视图，然后建立面向时间维的视图，并由粗到细进行建模。
3. L3型体系结构的第二层次L2图2-5表示了L3型体系结构的第二层次——企业模型的建立方法层。
制造业信息化是一项复杂的系统工程，无论是在时间上还是在空间上的跨度都比较大，所以建立模型需要分成不同的层次和阶段来进行。
图2-5 L3型结构的第二层次L2——企业模型的建立方法层1）空间维的建模过程空间维建模过程的思路是：产品或业务相似的企业组成了行业，相似程度不同的行业可进一步分为行业大类、中类和小类。
例如：动力机械为行业大类，汽轮机为行业中类，工业汽轮机为行业小类。
对于不同类型的行业，分别建立通用程度不同的行业参考模型。
这样，企业建模就不必什么都从头开始。
企业在实施信息化时，利用行业参考模型可以快速建立起企业的专用模型。
这样不仅可以降低建模成本，缩短建模时间，而且提高了模型的质量，因为行业参考模型往往是经过实践检验和专家反复论证的。
如今较流行的企业参考体系结构（如CIM-OSA、ARIS等）都很重视企业参考模型。
图2-6描述了参考模型通用度与行业分类粒度的关系。
行业分类粒度越大，参考模型的通用范围就越广，即空间越大，但对特定企业模型的适用度就越小。
所以在建立企业模型时，应首先选择自己企业所属的行业小类的参考模型，如果找不到的话，再寻找上一层行业中类的参考模型，直到找到参考模型为止。
最后，根据企业实际情况，对参考模型进行修改，得到企业的专用模型。
图2-6 参考模型通用度和行业分类粒度的关系2）时间维的建模过程对一个特定的企业进行建模并不是一步完成的，需要分阶段实施。
在每一阶段结束后，都要对所建模型进行评审，尽可能在建模的开始阶段就发现和解决错误。
图2-5中所示的主要阶段包括需求分析、总体设计、详细设计、企业重组、系统实施和系统评价等阶段。
企业建模主要集中在前三个阶段。
在从详细设计到企业重组的过程中，主要依赖人的决策。
但企业模型可以用于仿真分析、ABC（基于活动的成本）分析等，帮助人们进行决策。
例如，在实施企业信息化中，有以下几种实现途径：（1）按照详细设计的企业模型，选择商品化的应用软件，对应用软件进行二次开发；（2）按照详细设计的企业模型，编制专业软件，进行系统实施；（3）由详细设计的企业模型自动生成可执行的软件代码，在对企业模型进行修改后，要求能自动重新组合或修改相应的软件系统，满足企业的需求；（4）由详细设计的企业模型自动对软件模块进行重组，以适应企业的需要。
在系统评价阶段，通过系统的实际运行，根据企业需求，按照详细设计的企业模型，对系统进行各种性能评价。
4. L3型体系结构的第三层次L3图2-7表示了L3的第三层次——模型的应用层。
模型的应用层主要是将企业模型的应用范围进行扩展：从功能集成扩展到过程集成；从企业内的集成扩展到企业之间、企业与客户之间的集成；从信息集成扩展到知识集成。
图2-7 L3型体系结构的第三层次L3——模型的应用层1）空间维的建模过程（1）信息系统集成模型在企业信息化实施中，人们将40%的时间用在信息系统集成中。
因为这些信息系统是由不同软件公司在不同时期开发的，往往采用不同的编程语言。
因此，信息系统的集成成为信息化中的重要内容，第六章中将介绍与信息系统集成模型有关的内容。