一、基于本体的企业间信息协作的研究（论文文献综述）
毕筱雪[1]（2021）在《云制造环境下资源建模及优化配置方法研究》文中研究说明网络信息技术的飞速发展,推动全球制造业朝着智能化、服务化、定制化方向转型升级。近年来,推进网络技术与制造业深度融合的先进制造模式研究成为学术界与产业界研究的热点。云制造作为一种面向服务的网络化制造模式应运而生。云制造是云计算理念在制造业领域的应用与发展,体现了“分散资源集中使用”和“集中资源分散服务”的思想,通过对分布式的制造资源进行集中的管理与运营,实现制造资源的高效共享与合理利用,为用户提供可随时获取、按需配置且优质廉价的制造服务。云制造的核心思想是“制造即服务”,通过虚拟化、服务化方法将制造资源及制造能力封装为云服务,并通过服务匹配、服务优化选择等关键技术,实现企业间制造资源的高效共享与协同制造。论文在国内外已有研究成果的基础上,针对云制造模式下,制造资源的异构性与分布性特征、服务需求的复杂性与多样性特征及云制造平台的动态性与稳定性特征,对云制造平台中制造资源的服务化封装、匹配与选择、动态调整问题进行研究,主要研究内容如下:（1）研究面向中小企业的云制造体系结构,分析面向中小企业的云制造典型特征及运行模式,提出云制造服务平台中云服务注册、获取、管理的流程与功能需求。在此基础上构建基于多Agent的云制造平台功能架构,并对功能架构中所涉及的各Agent类型及相互之间的交互方式进行分析,在分析各功能模块实现技术的基础上建立云制造关键技术体系。（2）针对云制造环境下制造资源多样性、异构性和复杂性的特点,提出一种基于语义的云制造资源建模与服务化封装方法。首先,根据制造资源的共性与服务化封装的需求,构建云制造资源形式化描述模型,将制造资源抽象描述为制造能力。然后,在此基础上采用本体建模技术构建基于语义的云服务结构模型,通过对制造资源相关的概念、属性、公理、规则进行规范化描述,解决制造资源描述过程中的语义异构问题。最后,通过制造资源实例化方法将云服务结构模型转化为云服务描述模型,实现制造资源的服务化封装,并以某VMC-2100B立式加工中心为例,描述制造资源的服务化封装与注册方法。（3）针对云制造环境下服务需求与制造云服务的功能匹配问题,提出一种基于语义的制造云服务匹配与组合方法。针对单一云服务的匹配需求,提出一种基于语义的制造云服务搜索与匹配方法,基于云服务结构模型计算服务需求与云服务的语义相似度;针对组合云服务的匹配需求,提出一种基于任务相关度的任务需求分解与组合服务匹配方法。首先,运用分层任务网络（Hierarchical Task Network,HTN）,将任务需求分解为一组具有约束关系的原子任务。然后,根据任务单元设计原则,提出一种基于任务相关度的原子任务重组方法,将原子任务重组为一组任务单元,在重组过程中采用基于语义的制造云服务搜索与匹配方法为各任务单元匹配满足功能需求的候选云服务,有效解决了任务需求分解与组合云服务匹配过程脱节的问题。最后,以某轴类零件加工的任务需求为例,验证所提云服务匹配与组合方法的有效性。（4）针对云制造环境下云服务组合优化选择（Service Composition and Optimal Selection,SCOS）过程中,多个服务质量（Quality of Service,Qo S）评价指标的权衡优化问题,提出一种基于第三代非支配排序遗传算法（NonDominated Sorting Genetic Algorithm-III,NSGA-III）的偏好多目标优化算法,并首次使用偏好多目标优化算法求解SCOS问题。提出一种K层偏好参考点生成方法,改进原始算法中参考点的生成策略,并相应的提出一种适应度值计算方法和环境选择策略,将用户偏好通过参考点融入到寻优过程中,引导算法搜索用户感兴趣的部分帕累托前沿,以增加种群个体的选择压力,提升算法的效率与收敛性。采用模因演算法改进算法的后代生成策略,解决原始算法局部搜索能力不足的问题。最后,通过对比实验,验证所提算法的有效性与高效性,实验结果表明,所提算法能够根据用户偏好权重搜索到一组具有良好收敛性和多样性的云服务组合优化配置方案。（5）针对云制造环境下异常云服务节点的动态调整问题,提出一种基于多Agent的云制造服务异常处理框架,并为任务Agent设计一种云服务异常自适应调整模型。基于上述模型,提出一种云服务异常自适应调整算法。首先,根据云制造环境的特点,建立基于稳定性和Qo S指标的目标函数。然后,采用蜜源编码策略,蜜源邻域搜索策略和蜜源适应度值计算策略改进人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm,ABC）,并将改进算法应用于上述目标函数的求解中。最后,通过仿真实验验证所提方法的有效性,实验结果表明,所提方法能高效的实现异常云服务的动态调整,维护云制造平台的稳定性。
王铁鑫,李文心,曹静雯,杨志斌,黄志球,王飞[2]（2020）在《知识驱动的企业间协作参与者动态推荐方法》文中提出信息技术的飞速发展有力地推动了市场全球化的进程。全球化的经济趋势给中小型企业带来了前所未有的机遇与挑战,孤岛式的企业发展模式已失去了生存空间。为了快速响应多变的市场需求,中小型企业在聚焦核心业务的同时,须与其他企业建立动态的协同合作关系。面向如何高效构建动态协作企业联盟的问题,通过构建相关领域本体并结合使用语义检测技术,提出了一种知识驱动的企业间协作过程中动态推荐最佳参与者的方法。该方法致力于弥补传统企业协作中"合作参与者固定""合作模式单一"等缺陷,针对特定协作目标与协作偏好,通过多维度的匹配计算,来快速高效地推荐能力、属性相匹配的参与者企业。在理论层面,针对企业建模及企业协同合作管理,归纳总结模型驱动的企业管理相关方向的研究现状;在此基础上,结合企业间协同合作目标的动态变化特点,定义了描述企业间协作上下文的元模型并构建了企业间协作领域本体及结合该领域本体使用的语义检测方法,以提高动态推荐参与者企业的效率。通过可拆卸连接机械制造案例论证了所提推荐方法的有效性,并对其性能进行了评估。
王平[3]（2018）在《基于云的管理信息系统及其价值创造机理研究》文中认为随着经济全球化以及信息技术的快速发展,管理信息系统从传统的企业内部独立建设与应用模式向平台化建设、服务化租用的模式转变。以云计算技术为基础的新一代管理信息系统能够有效打破传统企业间的边界,通过资源的高度汇聚与信息的高效共享、流程的公开透明,促进价值链企业间业务协同的效率与质量,从而推动企业管理理念与制造模式的转变。本文重点围绕基于云的管理信息系统C-MIS的概念特征及应用展开研究,主要研究内容包括:（1）提出了C-MIS的概念,并对其概念框架进行了系统性研究。云计算技术对管理信息系统产生了变革性影响,基于云的管理信息系统C-MIS的技术架构和应用模式都区别于之前的模式,是管理信息系统发展的新阶段。本文通过对管理信息系统发展阶段的梳理,并结合云计算技术的特点,提出了C-MIS的概念,总结提炼了其区别于其他阶段的典型特征,并按照信息系统研究范式对C-MIS的支撑理论、体系架构、标准规范、服务模式等进行了系统性分析与设计,初步建立了C-MIS的概念体系,为进一步推进管理信息系统领域相关理论的研究打下了基础。（2）提出了协同价值链的概念并深入分析了其内涵,并研究了C-MIS环境下协同价值链构建方法。C-MIS环境下制造资源高度汇聚,可以满足多样化的制造服务需求,实现资源优化配置,价值链构建过程的准确、高效是影响C-MIS推广应用的关键。本文基于本体技术较强的表示能力、推理能力和方便的扩展能力,对制造资源和服务需求进行本体化描述建模;然后,利用相似性原理对制造资源与服务需求形成的OWL描述文档进行匹配;最后,利用基于组合权重的灰色评价方法对匹配形成的候选价值链进行优选排序,为价值链构建决策提供支持。（3）探究了C-MIS价值创造路径及作用机理。本文对C-MIS的关键技术特征进行了分析,并结合信息技术能力理论,提出了C-MIS的两个关键能力:系统集成能力和动态配置能力,并基于协同理论,提出了价值链运营过程协同的两个层次:战略协同和运营协同,构建了C-MIS关键能力通过促进价值链企业间自上而下两个层次的协同从而提升企业绩效的假设模型,并考虑了TOE在C-MIS关键能力促进企业间协同过程中的调节作用;然后,利用实证的方法,通过规范的理论推演和数据分析,验证了相关假设,明确了“C-MIS关键能力——价值链协同——企业绩效”的价值创造路径及作用机理,并同时厘清了TOE对管理信息系统促进企业间协同过程中的影响作用。（4）结合实际案例对C-MIS的建设过程以及C-MIS关键能力促进企业间协同进行了分析,对应用效益进行了总结。通过对船舶行业价值链运营状况的分析,提出了船舶行业性的协同制造需求,分析构建船舶价值链协同制造服务平台的必要性和可行性。然后对平台技术架构、关键功能等进行了分析,重点对平台关键能力建设培育过程、平台关键能力推动价值链企业间战略及运营协同的作用进行了深入分析,对平台的应用效益进行了总结。综上所述,本文以C-MIS为研究对象,通过文献综述与理论推演,建立了C-MIS的概念体系,探究了C-MIS提升企业绩效的价值创造路径及作用机理,对C-MIS环境下的协同价值链构建及优选方法进行了设计,在一定程度上弥补了目前基于云计算技术的管理信息系统的研究空白,为我国学界与业界C-MIS的研发与应用实践提供指导。
丁淑辉[4]（2017）在《云制造下多粒度设计资源服务化方法与匹配策略研究》文中进行了进一步梳理随着社会分工和行业细分的逐渐发展,各行业设计技术和设计资源的专业化程度越来越高,逐渐呈现出行业化、专业化、区域化分布的特点。除企业自有设计资源外,独立设计机构也越来越多。这些专业设计机构有着经验丰富的设计人员、专业的软硬件设备与场地等相关资源,在满足企业自身设计需求基础上,还能完成行业内相关外包设计工作。与此同时,由于各细分行业设计理论和方法的巨大差别,对于由多领域学科构成的复杂机电系统,单一设计资源无论是从设计人员与知识结构上、还是从所需软件资源以及实验条件、试制设备及场地等资源方面来说,都难以完成全部设计任务。因此,需要多设计资源的合作与共享,共同完成复杂的跨学科产品设计。但行业人员、设备、知识等设计资源的复杂性,以及设备的地域分布性、企业间的技术壁垒等因素,为行业设计资源的整合与共享提出了巨大挑战,给复杂产品设计的协同化、网络化、专业化发展带来了很大障碍。在这一背景下,以设计资源的网络化共享为目的,本论文提出了一种多粒度设计资源云制造系统,在多粒度设计资源本体建模与聚合的基础上,实现了大粒度聚合级设计资源的服务化描述,完成设计任务与服务资源的匹配,达到了资源共享的目的。在设计资源多粒度特性分析的基础上,提出了设计资源的多粒度模型,分别定义了静态实体资源SPR、动态能力资源DCR以及多功能设计单元CDC的概念并对其组成进行了详细分析。在分析网格、制造网格、云制造等网络化制造平台基础上,提出了基于多粒度资源聚合的设计资源云制造服务平台,构建了其体系构架,分析了云制造环境下设计任务与设计资源的匹配机制。建立了一种基于能动性资源接入的设计资源两级接入方法,提出了设计资源的通用本体模型,并以此通用模型为基础,建立了基于SPR资源、DRC资源以及CDC资源三层粒度的资源模型。为完成设计资源优选,设计了一种DCR资源和CDC资源的评估方法。在建立设计成熟度系数、设计成功率系数、设计稳定度系数、设计经验度系数四个评估变量的基础上,定义了设计资源能力指数,并建立了资源评价指数和成本指数。以设计资源能力指数、评价指数和成本指数作为构成元素,建立资源指数矩阵,结合各资源权重系数建立成员评估矩阵和运行评估矩阵。根据成员资源与聚合资源的权重生成综合评估矩阵。设计了一种资源聚合策略,提出了基于同地域资源主动推送机制的交互式DCR资源聚合方法和CDC资源聚合方法,并给出了其详细聚合步骤。通过研究语义Web服务及其描述语言OWL-S,提出了一种基于语义的设计资源服务化描述方法,通过扩展OWL-S通用本体,建立了设计资源语义化描述框架,并提出了基于设计资源本体与资源描述本体映射的设计资源服务化描述策略,通过建立资源概念集合和OWL-S扩展本体间的双射关系,实现了资源的服务化描述。建立了一种基于设计任务逐层流程化分解的多级云服务匹配策略,提出了语境相关的设计任务本体建模方法,给出了一种基于信息流的设计任务流程化分解方法,在研究语义相似度基本算法基础上,设计了一种基于语义相似度的服务资源多级匹配策略,通过任务与服务资源的多级匹配相似度计算,实现了本体任务与云服务的匹配。在前述理论与方法研究基础上,搭建了多粒度设计资源云制造原型系统总体框架,开发了原型系统并对关键模块进行了功能实现,最后对部分关键算法进行了实例验证。
王天日[5]（2013）在《云制造模式下建材装备企业制造任务执行关键技术研究》文中研究表明随着云计算、物联网等先进技术的迅猛发展和制造业所面临的挑战,云制造模式和技术应运而生,其核心在于实现制造资源的协同和共享,为制造业的升级转型提供了新的推动力。然而,由于云制造模式的开放性及多用户等特征,导致多用户任务执行过程涉及到制造任务的异构性、任务资源服务的竞争性、状态监控和任务执行后的评价等问题。对此,本文从四个方面来研究云制造模式下制造任务的优化执行,并以建材装备企业为应用对象进行实践研究。主要研究工作可以概括为以下几个方面：（1）针对制造任务执行过程中的任务异构性问题,提出了云制造任务的信息模型和语义建模框架,首先应用本体建模技术建立了初始云制造任务本体（OCMTOntology）,以建材装备企业制造任务文本库为基础结合文本处理技术,通过本体自学习模型建立并完善通用云制造任务本体（GCMTOntology）;在此基础基础之上,通过匹配GCMTOntology,构建云制造任务子本体（CMTSontology）来实现云制造任务的语义描述。（2）提出了云制造任务执行服务链构建框架,在分析单用户资源服务优选的基础上,重点研究多用户任务资源服务优选模型,针对多用户对资源服务的竞争,提出了应用演化博弈论的方法构建多用户资源服务的博弈模型,按照任务执行是否延期分四种类型求解博弈模型的演化稳定策略,并分析其动态复制方程的演化相图。最后,依据制造子任务的时序逻辑关系来构建可执行的协同制造资源服务链。（3）提出云制造模式下任务执行过程状态监控框架,构建了基于制造任务子本体的多源数据一致映射模型,按照制造任务的结构和执行服务链实现任务执行进度的数据融合,根据制造资源实时监控的数据,应用隐性马尔科夫模型实现制造资源状态的实时监控。（4）提出了云制造任务执行过程评估模型,并建立了不同执行阶段的评估指标及模糊化处理方法。提出直觉模糊OWA-TOPSIS的方法对任务执行过程进行评估,构架了六类不同的TOPSIS数据累积方法和最佳和最差理想点的识别方法,并通过案例研究验证了提出方法的实用性。（5）从实际应用出发,针对建材装备制造企业产品的制造过程,开发了云制造模式下任务执行过程管理系统,并在协同制造的多个企业间实现任务执行计划管理、过程跟踪和评价。
黄沈权[6]（2013）在《制造云服务按需供应模式、关键技术及应用研究》文中认为在制造业信息化和服务化的大背景下,针对传统的一些网络化制造模式的局限性,通过借鉴云计算的模式和技术,云制造这一网络化制造的新模式应运而生。云制造综合运用各种信息技术、制造技术和管理技术,通过对海量、异构、分布的面向制造全生命周期的制造软硬件资源进行虚拟化和服务化,形成一个统一的制造云服务池,并构建云制造服务平台对制造云服务进行统一、集中、按需的智能化管理和经营,进而为各种用户提供可靠、优质、廉价的按需制造服务,从而支持企业间便捷、动态的业务协作,促进广域范围内的制造资源优化配置。云制造服务平台在给用户带来大量服务的同时,也产生了服务与用户需求的匹配问题：如何根据用户各种不同性质的需求,利用平台中的海量资源和服务,为用户供应所需的满意服务；如何根据广大用户的需求,组织和管理平台中的海量服务,促进服务的有序化。因此,制造云服务的按需供应是云制造的关键问题和核心特征之一。本文针对制造云服务按需供应研究存在的不足,以有效支持制造云服务按需供应模式的工程化应用为目的,从模式、技术和应用三个层面上来研究制造云服务的按需供应问题,以促进云制造环境下海量云服务组织和管理的按需有序化,支持企业按需获取和使用制造资源。论文主要内容如下：第一章首先阐述云制造产生的背景,分析云制造的内涵；接着对云制造的研究现状进行剖析；在此基础上,给出制造云服务按需供应模式的内涵和外延,分析云服务按需供应模式的重要性及其研究之不足；针对云服务按需供应研究的不足,给出论文研究的主要内容与结构。第二章研究制造云服务按需供应模式的体系结构。首先,提出客户需求分离点的概念,基于客户需求分离点在云服务供应过程中的位置,将云服务按需供应模式分为按需求提供、按需求组合、按需求设计和按需求研发四类子模式,提出云服务按需供应模式的整体架构,分析其内在原理；接着基于按需供应模式的整体架构,提出云服务按需供应的过程模型,以指导不同情景、不同前提下的按需供应问题,并构建云服务按需供应的平台框架；最后总结分析按需供应模式的实现所涉及的技术体系。第三章研究支持演化的制造云服务元建模技术,在云服务的建模阶段即集成地考虑云服务的演化方法和演化管理问题。首先分析制造云服务的建模需求,提出支持演化的云服务元建模框架；着重研究框架语义表示层中的云服务元模型架构。在元元模型层,给出云服务的形式化定义及概念模型。在元模型层,阐述云服务业务主对象、业务元对象和业务元数据的模型结构及演化操作对象、演化日志对象的模型结构。在云服务模型层,基于Web本体描述语言建立云服务本体；最后提出云服务的演化过程模型。第四章研究制造云服务按需获取和使用过程中的三个核心关键技术。首先,以云服务检索过程中精度、效率和个性化的集成优化为目标,研究多维度的云服务语义检索和匹配技术的原理和算法,对所提方法进行评估验证；然后,提出并阐述人机交互式云服务组合方法的原理,研究该方法中的制造云服务组合模型、反向推理和前向推理策略、云服务组合的检查与建议等问题；最后,提出按需求设计模式中的云服务设计过程模型,分析其中云服务的拓扑结构。第五章研究制造云服务按需组织和管理的内在原理和核心关键技术。首先分析制造云服务按需组织和管理的自组织能力；然后提出基于Web2.0的云服务组织和管理内容,建立云服务组织和管理的自组织机制；接着,详细研究其中基于大众标签的云服务柔性分类、基于维基和掘客的云服务标准协同共建、基于标签和维基的领域本体共建这三个关键技术。第六章将前述章节在模式和技术方面的研究成果应用于模具行业云服务按需供应平台。首先分析我国模具行业存在的问题及造成这些问题的原因；针对这些问题,开发了一个模具云服务按需供应平台,阐述模具云服务按需供应平台的实现框架及主要实现技术；然后分别选取云服务建模和演化、云服务按需获取和使用、云服务按需组织和管理等方面的若干应用案例来验证前述章节提出的按需供应模式和技术的可行性和有效性；最后提出模具云服务按需供应平台的发展模式,展望平台的发展愿景。第七章总结全文工作和创新点,展望后续的研究工作。
张以文[7]（2013）在《云制造模式动态虚拟企业合作若干关键问题研究》文中研究表明随着全球经济一体化趋势加剧,用户对产品不断提出了多样化和个性化的需求,企业面对不断变化的市场,竞争日趋激烈,为求得生存与发展必须具有高度的柔性和快速反应能力。为此,现代企业向组织结构简单化、扁平化方向发展,将知识、技术、资金、原材料、市场和管理等资源联合起来的虚拟企业组织形态应运而生。虚拟企业的核心理念是共享企业资源,提高制造系统的敏捷性、柔性和市场应变能力,从而达到多方共赢的目的。近年来,众多网络新技术不断涌现,为虚拟企业合作提供了新的应用背景和培植环境。云计算的出现,为企业（特别是中小企业）提供了美好的网络化应用新模式；云制造将进一步促进我国企业信息化建设向网络化、智能化和服务化方向发展,以实现动态智能的制造资源和制造能力等的共享与分配；制造云服务可以为企业提供动态按需获取的制造资源或制造能力服务,为实现全生命周期的任务协同提供支持。虚拟企业的本质特征敏捷性也是云制造的目标,因此,云制造为实现虚拟企业敏捷性提供了新的手段,云制造服务平台是高度开放的,企业能够通过云端以云服务的形式实现制造资源或制造能力的自由接入,降低了企业的准入门槛,可实现松耦合、紧耦合等不同形式的企业协作方式,为虚拟企业资源高度共享和协作提供了新的应用集成平台。本文以云制造模式为背景,对动态虚拟企业合作若干关键问题进行了分析研究。论文的主要工作如下：1)在分析云计算和各种先进制造模式概念、提出的背景及研究发展现状基础上,系统性地总结了敏捷制造、网络化制造和云制造等模式的内涵与特征,并进行了分析与比较。接着本文详细分析了动态虚拟企业的特征和内涵,为全文接下来的研究工作奠定了应用背景和理论基础。2)在分析动态虚拟企业信息化服务平台建设需求和典型的虚拟企业合作系统模型基础上,系统总结了云制造模式对动态虚拟企业合作模式产生的重要影响,提出一种云制造架构下的动态虚拟企业合作系统模型。基于该模型,进而提出了一种面向云服务的动态虚拟企业组建过程模型。同时,为实现云制造服务平台下云服务智能匹配问题,设计了基于本体技术的云服务选择算法,对云服务进行了功能和非功能属性本体建模,从语义角度提高云服务选择的准确性。3)针对云制造模式动态性和不确定性特征,基于分层的思想建立了虚拟企业合作评价指标体系,并提出了一种支持混合指标的主客观指标权重确定算法,为合作伙伴的合理选择奠定了基础。为解决面向云制造服务平台大规模合作伙伴选择问题,提出一种改进的自适应遗传伙伴选择算法,返回若干组优化的合作伙伴组合。基于以上结果,进一步提出阶段式的伙伴再选择算法,利用盟主约束、理想点聚类算法以及基于人工神经网络的交互式遗传算法不断降低问题求解复杂性,充分考虑云制造服务平台合作成员的整体相容性和敏捷性等,从而获得最优的伙伴组合。4)在总结了虚拟企业知识管理的关键问题基础上,提出一种云制造服务平台虚拟企业知识管理体系架构。文中系统地分析了云制造服务平台虚拟企业知识资源及知识服务的典型特征,给出了云制造服务平台虚拟企业知识管理的关键技术解决方案。最后,在具体“863”项目中加以实施,结果表明了文中所提理论和方法的正确性和可实现性。
蒋湛[8]（2013）在《集群式供应链环境下企业互操作若干问题研究》文中研究指明在经济全球化环境下,企业不再是孤立的个体,传统的企业与企业之间的竞争也逐渐演变为以企业为中心的供应链之间的竞争,企业迫切需要与上下游的企业开展业务协作来实现资源共享与优势互补,从而提高自身竞争力。这种现象在集群式供应链环境下尤为突出。集群式供应链是产业集群和供应链相互耦合形成的一种供应链形态,区域内的企业普遍存在及时共享协作信息、有效整合企业外部资源以及高效开展业务协作的需求。在集群式供应链环境下,中小企业数量众多,组织网络结构相当复杂,不同的企业在信息系统、产品结构、业务流程、决策方法等方面均存在着很大的差异,使不同企业的系统在交互过程中存在各种各样的障碍和冲突,而传统的企业应用集成、供应链集成等方法并没有针对集群式供应链环境下的各种冲突给出统一的消除方法。如何从更大的范围以及更有效地消除上述冲突,通过系统的有效交互实现高效的业务协作,是集群式供应链环境下企业互操作需要重点解决的问题。本文在国家863计划目标导向类项目“面向块状经济区域集群式供应链的服务支持技术及其平台研发与应用”,浙江省重点创新团队建设项目等相关课题的研究支持下,围绕集群式供应链环境下企业互操作过程中存在的多个层次上的语义冲突以及跨企业业务流程协同问题进行研究,主要开展的工作包括：1)提出一种面向集群式供应链的基于语义的企业互操作方法形成一个集群式供应链的业务协同层次框架,基于典型的集群式供应链的业务协作场景对企业互操作过程中存在的障碍进行深入分析,给出面向集群式供应链的企业互操作框架。考虑到现有的互操作研究在该框架下的局限性,提出一种面向集群式供应链的基于语义的企业互操作方法,以本体系统为支撑,对企业互操作的不同层次分别进行建模,各部分有机关联,基于不同映射场景进行本体之间的映射,消除各个层次上的语义偏差和冲突,在此基础上给出实现集群式供应链各个层次企业互操作的完整方法。2)构建一个支持集群式供应链企业互操作的本体系统,并提出适合于集群式供应链场景的本体构建方法分析集群式供应链场景下企业互操作的方式,基于此提出本体系统的集成方式,即多个本体以混合方式组织：企业业务协作本体将企业内的知识显示的描述出来,协作共享本体对业务协作涉及的各种知识提供统一、规范的描述,实现不同企业共同理解和知识重用。考虑集群式供应链中企业的实际情况和可用的数据源,提出基于本体学习的企业协作本体快速构建方法；结合集群式供应链的特征与类型,提出一种基于多层分步协调机制的协作共享本体构建方法。3)提出一种本体驱动的集群式供应链语义冲突消解方法由于集群式供应链中不同企业本体之间存在着多种类型、不同形式的语义冲突,提出一种本体驱动的企业互操作语义冲突消解方法；针对集群式供应链中不同企业本体之间的差异性,基于四个维度对本体特征进行描述,突出与本体主要特征相对应的映射策略在映射结果中的贡献值,从而提高本体映射的质量；以协作共享本体作为背景知识,消除本体映射过程中产生的错误匹配,基于映射场景挖掘企业协作本体之间隐含的新映射对；通过共享区域语义冲突消解规则,实现知识的重用,突破只能解决1:1形式语义映射的局限。4)提出一种基于视图匹配的跨企业流程协同方法集群式供应链环境下企业互操作需要重点解决不同企业流程之间的可控安全共享以及同步问题,提出一种基于视图匹配的跨企业业务流程协同方法。通过业务流程的虚拟化,企业可以有选择的隐藏企业内部业务流程的细节,形成面向不同合作伙伴的协作视图,减少了企业内部流程的动态变化对业务协作造成的影响,提高了跨企业业务流程的稳定性和灵活性；通过对协作视图的业务语义和变迁过程两步匹配,结合协作场景判断协作企业流程之间的兼容性；在流程互连的基础上,通过应用的服务化以及服务的动态组合实现了跨企业业务流程协同。本文研究的成果集中体现在集群式供应链企业互操作原型系统中,通过系统的应用验证了本文的思路及研究方法的可行性。
刘骄剑[9]（2012）在《面向复杂产品网络化制造的知识集成与应用关键技术研究》文中指出复杂产品网络化制造通过企业间的协作和资源共享实现产品生产过程的快速响应，以及企业资源的优化配置。制造过程技术复杂、知识密集，包括一系列的协同过程和复杂决策活动，需要有效利用各企业已有的知识资源，来提高复杂产品制造过程的快速决策能力。本文在分析复杂产品制造过程特点及制造企业知识管理和应用现状的基础上，提出将企业内外部知识资源进行有机组织并与制造过程进行集成，来达到制造过程的敏捷化、知识化，对知识集成机制及其关键技术进行了研究。本文的主要内容和研究成果如下：（1）对复杂产品网络化制造系统知识集成机制进行了研究。运用多视图建模方法对复杂产品网络化制造系统的功能结构、组织方式、运行过程、资源与数据管理进行了全面细致的描述；在此基础上，从复杂产品网络化制造过程对知识集成与应用的需求出发，建立了知识集成的总体模型，指出实现知识集成需要解决的关键技术，包括企业间分布异构知识的集成、知识间的关联集成以及知识与制造过程的集成；最后，提出了基于知识集成的复杂产品网络化制造系统体系结构，并介绍了系统的工作原理及特点。（2）对网络化制造企业间分布、异构知识的集成与共享机制进行了研究。提出了以本体、知识网络、知识元三层结构间的映射为特征的知识多粒度层次模型，将制造知识元作为制造过程知识管理和使用的基本单位；构建了制造任务、企业、资源、工艺、过程知识本体，并实现了基于OWL的本体形式化表达，为知识的共享提供语义基础，在此基础上，提出了基于扩展Web服务的知识集成方法；针对协作企业知识共享存在的风险和冲突，为了优化知识共享决策，运用博弈理论建立了知识共享完全信息博弈模型。（3）对网络化制造知识的关联分析和评价技术进行了研究。分析了现有的知识关联揭示方法在复杂产品网络化制造过程中应用的局限性，提出了将复杂网络理论运用于制造知识的关联分析与评价。通过对网络化制造知识的应用过程进行抽象，建立了制造知识复杂网络，并分析了复杂网络在网络化制造过程中的应用思路；提出了知识节点重要性评价方法，利用网络结构的“社团性”，提出了基于网络局域信息的关联知识凝聚算法，通过工艺协同设计实例对网络进行了统计和计算，并验证了算法的准确性和有效性。（4）对网络化制造过程中的知识搜索和推送技术进行了研究。提出了制造活动知识情境的三维度定义，在此基础上，使用本体图结构对知识需求进行了表达，并采用面向本体的SPARQL查询对需求进行语义扩展；针对知识推送引擎的实现，首先建立了知识推送过程的控制结构，并使用本体图对制造知识元的语义进行了描述，在此基础上，提出了基于本体图相似度计算的知识匹配算法，并以实例验证了该方法的有效性；最后，对推送结果的访问控制和可视化输出进行了研究。（5）依托相关项目研究背景，开发了基于知识集成的复杂产品网络化制造系统，介绍了系统开发背景，提出了系统的开发思路和技术体系结构，给出了系统运行环境、功能结构，并以某航天复杂产品的网络化制造为例，进行了系统验证。
吕艳[10]（2012）在《供应链环境下的信息系统语义互操作方法》文中研究指明供应链网络往往涉及多个企业,而每个企业中都有一些自己的信息系统和数据库（企业遗留系统）,它们之间很多信息和数据相互交叉,甚至重复,亟需整合。同时在供应链的合作过程中相关的企业信息系统涉及到企业的完整的产品线或产品族,包括PDM系统、ERP系统、SCM系统、CRM系统等等,这些信息系统之间需要进行交互和集成。尽管目前已有不少的数据集成方法和相应的工具投入到供应链环境下的业务协作应用中,然而由于企业信息系统的复杂性、异构数据源的多样性等诸多因素的制约,特别是企业新的应用需求,使得企业在供应链环境下的信息系统互操作变得相当复杂。本文从理论建模和应用的角度对供应链环境下网络化企业信息系统的互操作方法进行了研究。主要研究内容如下：第一章阐述了论文的研究背景,对供应链集成的国内外研究现状进行了分析,提出语义互操作是解决供应链环境中企业信息系统集成的有效解决方案；并对语义互操作中涉及的相关技术的研究现状进行了分析和总结；最后给出了论文的组织结构图,阐述了论文的研究基础、研究内容及研究意义。第二章分析了供应链环境中的网络企业的SoS （系统的系统）特征,提出了Systems-of-Networked Enterprises（网络企业系统,SoNE）的范式；分析了供应链环境下企业信息系统集成和互操作的区别；从供应链环境下的信息系统互操作的需求出发,提出了供应链信息系统互操作的框架。第三章研究了产品本体的构建方法。以企业信息系统集成的相关国际标准为基础（如IEC62264、ISO10303STEP-PDM等）,采用模型驱动的本体建立方法,将产品设计、制造、运输等产品生命周期中相关业务信息和技术数据集成到一个通用的产品本体上。第四章研究了供应链本体建立方法。采用SCOR模型作为供应链本体建立的基础概念和框架,按照Protege七步法来构建SCOR供应链本体；并采用OWLDL进行语义描述；以主床身订单生产为例,给出SCOR供应链本体实例。最后简单阐述了SCOR供应链本体的过程评价体系。第五章研究了本体的融合和语义互操作方法。采用基于WordNet的本体映射和基于规则推理的相结合的方法实现产品本体与供应链本体的本体融合,构建以产品为中心的供应链本体库；通过本体库间的匹配和数据库与本体库的匹配两个方面来实现供应链信息系统的互操作；最后给出了实例。第六章以某企业数控龙门导轨磨床的主床身供应链过程为例,验证了供应链信息系统互操作方法的可行性；并根据互操作原理,开发了供应链信息系统互操作平台原型系统,为供应链企业信息集成提供了一种可行的方案。第七章对全文进行了总结,并对课题未来的研究方向进行了展望。
二、基于本体的企业间信息协作的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于本体的企业间信息协作的研究（论文提纲范文）
（1）云制造环境下资源建模及优化配置方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 云计算与云制造 |
| 1.2.2 云制造体系结构研究现状 |
| 1.2.3 云制造关键技术研究现状 |
| 1.2.4 云制造应用现状 |
| 1.3 论文结构与主要内容 |
| 第2章 云制造应用模式与体系结构研究 |
| 2.1 云制造应用模式 |
| 2.1.1 面向中小企业的云制造典型特征 |
| 2.1.2 云制造运行模式 |
| 2.2 基于MAS的云制造平台功能架构 |
| 2.3 面向中小企业的云制造平台关键技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于本体的云制造资源建模及服务化封装方法研究 |
| 3.1 语义Web与本体建模技术 |
| 3.2 基于语义的制造资源建模框架 |
| 3.3 云制造资源形式化描述模型 |
| 3.4 基于语义的云服务结构模型 |
| 3.4.1 云服务共享词汇表 |
| 3.4.2 云服务的本体概念与属性 |
| 3.4.3 云服务本体概念的公理表示 |
| 3.4.4 云服务本体推理规则 |
| 3.5 制造资源服务化封装方法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于语义的制造云服务匹配与组合方法研究 |
| 4.1 基于语义的制造云服务搜索与匹配方法 |
| 4.1.1 同义词扩展方法 |
| 4.1.2 基于云服务结构模型的语义相似性计算方法 |
| 4.2 基于任务相关度的制造云服务组合方法 |
| 4.2.1 云制造任务初步分解方法 |
| 4.2.2 任务重组方法 |
| 4.3 实验验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于偏好的云服务组合优化选择方法研究 |
| 5.1 云制造服务组合优化选择问题描述 |
| 5.2 云制造服务组合优化选择问题数学模型 |
| 5.3 基于偏好的云服务组合优化选择算法设计 |
| 5.3.1 NSGA-Ⅲ算法 |
| 5.3.2 改进NSGA-Ⅲ算法流程 |
| 5.3.3 偏好参考点的设置 |
| 5.3.4 种群初始化 |
| 5.3.5 后代生成策略 |
| 5.3.6 种群自适应标准化与关联操作 |
| 5.3.7 适应度函数 |
| 5.3.8 个体保留操作 |
| 5.4 实验与结果分析 |
| 5.4.1 实验环境设置 |
| 5.4.2 云服务优化选择算法对比实验 |
| 5.4.3 偏好多目标进化算法对比实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 云制造环境下云服务异常处理方法研究 |
| 6.1 云制造服务异常处理框架 |
| 6.2 云服务异常自适应调整模型 |
| 6.3 云服务异常自适应调整算法 |
| 6.3.1 云服务异常自适应调整数学模型 |
| 6.3.2 人工蜂群算法的基本原理 |
| 6.3.3 基于IABC的云服务异常自适应调整算法 |
| 6.4 实验与结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 论文研究工作总结 |
| 7.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）知识驱动的企业间协作参与者动态推荐方法（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 相关工作 |
| 2.1 协同合作中的参与者选取 |
| 2.2 模型驱动与企业间协同合作管理 |
| 2.3 工业工程领域本体 |
| 2.4 语义检测技术 |
| 3 KdPRM概述 |
| 3.1 ECMM元模型 |
| (1)预定义关联规则(可扩展属性集) |
| (2)用户输入模型 |
| 3.2 KdPRM中的服务发现计算方法 |
| 4 案例分析 |
| 4.1 案例描述 |
| 4.2 基于语义检测的能力匹配计算 |
| 4.3 方法评估 |
| (1)数据评估 |
| (2)性能评估 |
| 4.4 KdPRM方法讨论 |
| 结束语 |
（3）基于云的管理信息系统及其价值创造机理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题的提出 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 云计算与价值链协同 |
| 1.2.2 基于云的管理信息系统 |
| 1.2.3 管理信息系统能力与价值创造 |
| 1.2.4 现有研究评述 |
| 1.3 研究思路及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究路线 |
| 1.4 论文结构 |
| 1.5 主要创新点 |
| 第2章 理论基础 |
| 2.1 云计算概述 |
| 2.2 价值链与价值链协同 |
| 2.2.1 价值链与价值链管理 |
| 2.2.2 协同与协同管理理论 |
| 2.2.3 价值链协同内容 |
| 2.3 管理信息系统能力与价值创造 |
| 2.3.1 管理信息系统能力理论 |
| 2.3.2 管理信息系统能力与价值创造 |
| 2.3.3 管理信息系统价值创造影响要素分析 |
| 2.4 C-MIS的概念及能力 |
| 2.4.1 C-MIS的概念 |
| 2.4.2 C-MIS的能力 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于云的管理信息系统(C-MIS)研究 |
| 3.1 MIS发展阶段分析 |
| 3.2 C-MIS典型特征及阶段分析 |
| 3.2.1 C-MIS的典型特征 |
| 3.2.2 C-MIS的发展驱动 |
| 3.2.3 C-MIS应用趋势分析 |
| 3.3 C-MIS的核心理论体系结构 |
| 3.3.1 核心理论及技术 |
| 3.3.2 系统技术架构 |
| 3.3.3 标准与规范 |
| 3.3.4 服务模式 |
| 3.4 C-MIS构建关键技术 |
| 3.4.1 C-MIS体系架构技术 |
| 3.4.2 C-MIS制造关键技术 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 C-MIS价值创造机理研究 |
| 4.1 研究概念模型构建 |
| 4.1.1 基于协同理论的C-MIS价值创造机理 |
| 4.1.2 TOE的调节作用 |
| 4.1.3 本研究的概念模型 |
| 4.2 研究假设 |
| 4.2.1 C-MIS价值创造及作用机理的假设提出 |
| 4.2.2 TOE调节作用的假设提出 |
| 4.2.3 假设分析 |
| 4.3 研究方法 |
| 4.3.1 变量的测量 |
| 4.3.2 问卷的设计 |
| 4.3.3 样本描述与数据搜集 |
| 4.3.4 数据分析方法 |
| 4.4 测量模型检验 |
| 4.4.1 探索性因子分析(EFA) |
| 4.4.2 内部一致性和收敛效度检验 |
| 4.4.3 判别效度检验 |
| 4.5 模型检验与讨论 |
| 4.5.1 结构模型分析与假设检验 |
| 4.5.2 基本结构模型结果分析讨论 |
| 4.5.3 TOE调节作用结果分析与讨论 |
| 4.6 研究结果讨论 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 C-MIS环境下协同价值链构建方法研究 |
| 5.1 C-MIS环境下协同价值链的内涵及特点 |
| 5.1.1 C-MIS对价值链的影响 |
| 5.1.2 C-MIS环境下协同价值链的概念及内涵 |
| 5.1.3 C-MIS环境下协同价值链的特点 |
| 5.2 C-MIS环境下协同价值链构建 |
| 5.2.1 C-MIS环境下协同价值链构建流程 |
| 5.2.2 C-MIS环境下协同价值链构建应用框架 |
| 5.3 C-MIS环境下制造资源建模 |
| 5.3.1 制造资源本体建模 |
| 5.3.2 制造资源语义描述 |
| 5.4 C-MIS环境下制造资源与服务需求匹配 |
| 5.4.1 制造资源与需求服务匹配逻辑 |
| 5.4.2 基于语义相似度的匹配算法 |
| 5.4.3 制造资源与服务需求匹配步骤 |
| 5.5 C-MIS环境下价值链优选排序方法 |
| 5.6 价值链构建仿真分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 船舶价值链协同制造服务平台研究 |
| 6.1 船舶行业概况 |
| 6.1.1 我国船舶价值链运营现状分析 |
| 6.1.2 国外船舶行业制造模式及信息化现状 |
| 6.1.3 我国船舶行业制造模式及信息化现状 |
| 6.1.4 我国船舶制造行业协同制造需求 |
| 6.2 平台建设必要性及可行性分析 |
| 6.2.1 平台建设必要性分析 |
| 6.2.2 平台建设可行性分析 |
| 6.3 基于云的船舶价值链协同制造服务平台构建 |
| 6.3.1 平台总体架构 |
| 6.3.2 平台关键功能 |
| 6.4 平台能力建设及价值创造分析 |
| 6.4.1 平台能力建设过程分析 |
| 6.4.2 平台企业间协同内容分析 |
| 6.4.3 平台应用效益分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 理论贡献 |
| 7.3 实践启示 |
| 7.4 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 |
| 致谢 |
| 详细摘要 |
（4）云制造下多粒度设计资源服务化方法与匹配策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 云制造相关技术发展现状 |
| 1.3 相关技术研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容与章节结构 |
| 2 基于多粒度设计资源模型的云制造系统框架研究 |
| 2.1 多粒度设计资源模型 |
| 2.2 多粒度设计资源云制造系统组成及其功能研究 |
| 2.3 云制造环境下多粒度设计资源服务系统体系架构 |
| 2.4 多粒度设计资源云制造系统关键技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 设计资源本体建模与聚合及其评估方法研究 |
| 3.1 基于能动性资源的设计资源两级接入 |
| 3.2 设计资源的通用本体建模 |
| 3.3 SPR资源本体建模 |
| 3.4 DCR资源本体建模与聚合 |
| 3.5 DCR评估方法与综合评估矩阵 |
| 3.6 CDC资源本体建模与聚合及其评估方法 |
| 3.7 资源聚合策略及算法 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 基于语义的设计资源服务化方法研究 |
| 4.1 语义Web服务及其标记语言OWL-S |
| 4.2 基于语义的设计资源服务化描述 |
| 4.3 设计资源本体与资源描述本体映射 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于设计任务逐层流程化分解的多级云服务匹配策略 |
| 5.1 基于设计任务逐层流程化分解的多级云服务匹配 |
| 5.2 语境相关的设计任务本体建模 |
| 5.3 基于信息流的设计任务流程化分解 |
| 5.4 基于语义相似度的本体任务与云服务匹配策略 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 原型系统设计与算法验证 |
| 6.1 原型系统总体框架与模块设计 |
| 6.2 原型系统开发与实现 |
| 6.3 聚合资源综合评估算法验证 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间从事科学研究及发表论文情况 |
| 附录 DCR资源优选程序关键源代码 |
| 学位论文数据集 |
（5）云制造模式下建材装备企业制造任务执行关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.1.1 先进制造模式的演变 |
| 1.1.2 建材装备制造业面临的挑战 |
| 1.2 论文相关领域国内外研究现状 |
| 1.2.1 云制造模式 |
| 1.2.2 协同制造任务建模 |
| 1.2.3 面向服务的制造任务执行 |
| 1.2.4 制造任务跟踪方法研究 |
| 1.3 课题来源及研究目的和意义 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 研究目的和意义 |
| 1.4 论文研究内容 |
| 第2章 建材装备企业制造任务优化执行框架 |
| 2.1 云制造与云制造任务 |
| 2.1.1 云制造的定义和特征 |
| 2.1.2 建材装备企业制造任务 |
| 2.1.3 建材装备企业制造任务分类 |
| 2.2 建材装备企业制造任务优化执行框架 |
| 2.2.1 建材装备企业制造任务执行运作模型 |
| 2.2.2 建材装备企业制造任务优化执行框架 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 建材装备企业云制造任务语义建模 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 建材装备企业云制造任务建模框架 |
| 3.2.1 建材装备企业云制造任务信息模型 |
| 3.2.2 建材装备企业云制造任务语义建模框架 |
| 3.3 建材装备企业云制造任务通用本体构建 |
| 3.3.1 建材装备企业云制造任务初始本体 |
| 3.3.2 建材装备企业云制造任务语义特征空间 |
| 3.3.3 建材装备企业通用本体自学习模型 |
| 3.3.4 算例分析 |
| 3.4 建材装备企业云制造任务语义描述模型 |
| 3.4.1 建材装备企业制造任务子本体匹配 |
| 3.4.2 建材装备企业云制造任务语义描述 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 建材装备企业制造任务执行资源服务链 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 建材装备企业制造任务执行服务链构建框架 |
| 4.2.1 制造任务优化执行服务链构建框架 |
| 4.2.2 单用户任务资源服务优选 |
| 4.2.3 多用户任务资源服务优选 |
| 4.3 面向多用户任务的资源服务优选 |
| 4.3.1 资源服务博弈优化数学描述 |
| 4.3.2 博弈模型求解 |
| 4.3.3 演化稳定策略分析 |
| 4.3.4 算例分析 |
| 4.4 建材装备企业制造资源服务链构建 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 建材装备企业制造任务执行状态监控 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 建材装备企业制造任务执行过程状态监控框架 |
| 5.3 建材装备企业任务执行实时数据预处理 |
| 5.3.1 实时数据过滤 |
| 5.3.2 多源数据一致性映射 |
| 5.4 建材装备企业任务执行状态数据融合 |
| 5.4.1 面向任务的执行进度数据融合 |
| 5.4.2 面向服务的资源状态监控 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 建材装备企业制造任务执行性能评估 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 建材装备企业制造任务执行过程评估模型 |
| 6.2.1 云制造任务执行过程评估指标体系 |
| 6.2.2 云制造任务执行过程评估模型 |
| 6.2.3 基于直觉模糊的评估标准模糊化 |
| 6.3 基于直觉模糊OWA-TOPSIS的任务执行评估方法 |
| 6.3.1 IFOWA |
| 6.3.2 直接模糊TOPSIS |
| 6.3.3 直觉模糊OWA-TOPSIS |
| 6.4 算例分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 建材装备企业制造任务执行系统应用 |
| 7.1 系统开发背景与运行环境 |
| 7.1.1 系统设计目标 |
| 7.1.2 系统开发及分析工具 |
| 7.1.3 系统运行环境 |
| 7.2 系统开发与实现 |
| 7.2.1 系统实现框架与功能 |
| 7.2.2 制造任务发布 |
| 7.2.3 制造任务优化执行 |
| 7.3 系统应用实例 |
| 7.3.1 项目工程任务管理 |
| 7.3.2 制造任务执行计划 |
| 7.3.3 任务执行过程跟踪 |
| 7.3.4 制造执行过程评估 |
| 7.3.5 应用效果 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1：攻读学位期间发表的学术论文 |
| 附录2：攻读学位期间参与的科研课题 |
| 附录3：项目验收报告 |
| 附录4：软件版权 |
| 致谢 |
（6）制造云服务按需供应模式、关键技术及应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 图表目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 论文的研究背景 |
| 1.2.1 制造的服务化趋势 |
| 1.2.2 云计算的兴起 |
| 1.2.3 传统网络化制造的局限性 |
| 1.2.4 云制造的提出及其内涵 |
| 1.3 云制造的研究现状 |
| 1.3.1 云制造的总体框架和模式的研究现状 |
| 1.3.2 制造资源的虚拟化和服务化的研究现状 |
| 1.3.3 云制造服务平台的综合管理的研究现状 |
| 1.3.4 云制造服务平台的支撑系统的研究现状 |
| 1.3.5 云制造的应用的研究现状 |
| 1.3.6 云制造的“落地”应用现状 |
| 1.4 制造云服务按需供应模式的定义、重要性及其研究之不足 |
| 1.4.1 制造云服务按需供应模式的内涵和外延 |
| 1.4.2 制造云服务按需供应模式的重要性 |
| 1.4.3 制造云服务按需供应研究之不足 |
| 1.5 论文研究的主要内容与结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 制造云服务按需供应模式的体系结构 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 制造云服务按需供应模式的架构及原理 |
| 2.2.1 客户需求分离点 |
| 2.2.2 云服务按需供应模式的分类、架构及其原理 |
| 2.3 制造云服务按需供应模式的过程模型 |
| 2.4 制造云服务按需供应的平台框架 |
| 2.5 制造云服务按需供应模式的技术体系 |
| 2.5.1 云服务按需供应模式的技术体系结构 |
| 2.5.2 支撑技术 |
| 2.5.3 综合关键技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 云制造环境下支持演化的制造云服务元建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 制造云服务建模研究的现状分析 |
| 3.3 云制造环境下制造云服务的建模需求 |
| 3.4 支持演化的制造云服务元建模框架 |
| 3.5 支持演化的制造云服务元模型架构 |
| 3.5.1 服务元元模型层 |
| 3.5.2 服务元模型层 |
| 3.5.2.1 业务主对象、业务元对象和业务元数据 |
| 3.5.2.2 云服务演化操作对象和演化日志对象 |
| 3.5.3 云服务模型层 |
| 3.6 制造云服务的演化过程模型 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 制造云服务按需获取和使用的若干关键技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多维度的制造云服务语义检索与匹配技术 |
| 4.2.1 服务检索与匹配研究的现状 |
| 4.2.2 多维度云服务语义检索和匹配的原理和算法 |
| 4.2.3 多维度云服务语义检索方法的操作和评估 |
| 4.3 人机交互式的制造云服务组合技术 |
| 4.3.1 服务组合方法在云制造中的适配性分析 |
| 4.3.2 人机交互式云服务组合方法的基本原理 |
| 4.3.3 制造云服务组合模型 |
| 4.3.4 反向推理、前向推理策略 |
| 4.3.5 制造云服务组合的检查和建议 |
| 4.4 按需求设计模式中的云服务设计方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 制造云服务按需组织和管理的若干关键技术 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 制造云服务按需组织和管理的自组织能力分析 |
| 5.2.1 制造云服务自组织管理的条件 |
| 5.2.2 制造云服务自组织管理的动力 |
| 5.2.3 制造云服务自组织管理的途径 |
| 5.3 制造云服务组织和管理的内容及自组织机制 |
| 5.3.1 制造云服务组织和管理的内容及其可行性 |
| 5.3.2 制造云服务组织和管理的自组织机制 |
| 5.4 基于大众标签的云服务柔性分类技术 |
| 5.4.1 标签技术及制造云服务的分类要求 |
| 5.4.2 基于标签的云服务分类方法 |
| 5.5 基于维基和掘客的云服务标准协同共建技术 |
| 5.5.1 制造云服务标准共建的需求及维基和掘客技术 |
| 5.5.2 制造云服务标准协同共建的过程和机制 |
| 5.5.3 云服务标准协同共建的特点 |
| 5.6 基于标签和维基的领域本体共建技术 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 制造云服务按需供应方法在模具行业中的应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 我国模具行业对云制造服务平台的需求分析 |
| 6.3 模具制造云服务按需供应平台的实现框架 |
| 6.4 制造云服务按需供应方法的应用案例 |
| 6.4.1 云服务建模和演化的应用案例 |
| 6.4.2 云服务按需获取和使用的应用案例 |
| 6.4.2.1 云服务按需求提供的案例 |
| 6.4.2.2 云服务按需求组合的案例 |
| 6.4.2.3 云服务按需求设计的案例 |
| 6.4.2.4 云服务按需求研发的案例 |
| 6.4.3 云服务按需组织和管理的应用案例 |
| 6.4.3.1 基于标签的云服务大众分类的案例 |
| 6.4.3.2 基于标签和维基的领域本体共建的案例 |
| 6.4.3.3 基于维基和掘客的云服务标准共建的案例 |
| 6.5 模具云服务按需供应平台的发展模式及愿景 |
| 6.5.1 模具云服务按需供应平台的发展模式 |
| 6.5.2 模具云服务按需供应平台的发展愿景 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 全文总结与创新点 |
| 7.2 进一步研究与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目和主要研究成果 |
| 参加的主要科研项目 |
| 发表(录用)的学术论文 |
| 登记的软件着作权与专利 |
（7）云制造模式动态虚拟企业合作若干关键问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 致谢 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容与创新之处 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 第二章 相关理论与概念 |
| 2.1 云计算 |
| 2.1.1 云计算的定义 |
| 2.1.2 云计算主要应用 |
| 2.2 先进制造模式概述 |
| 2.2.1 敏捷制造 |
| 2.2.2 网络化制造 |
| 2.2.3 云制造 |
| 2.3 动态虚拟企业 |
| 2.3.1 动态虚拟企业定义 |
| 2.3.2 动态虚拟企业合作体系 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 云制造模式动态虚拟企业合作模型 |
| 3.1 相关工作 |
| 3.2 云制造模式对动态虚拟企业合作的影响与博弈分析 |
| 3.2.1 虚拟企业合作信息化平台建设需求分析 |
| 3.2.2 云制造模式对动态虚拟企业合作的影响 |
| 3.2.3 云制造服务平台虚拟企业合作博弈 |
| 3.3 云制造模式下动态虚拟企业合作系统模型 |
| 3.3.1 合作系统模型架构 |
| 3.3.2 合作系统模型重要性能分析 |
| 3.4 云制造模式下动态虚拟企业组建过程模型 |
| 3.4.1 虚拟企业组建过程模型描述 |
| 3.4.2 云制造动态虚拟企业伙伴合作流程 |
| 3.5 虚拟企业云服务选择扩展模型 |
| 3.5.1 云服务选择扩展模型描述 |
| 3.5.2 云服务匹配本体构建及算法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 云制造服务平台大规模合作伙伴选择 |
| 4.1 相关工作 |
| 4.2 云制造模式动态虚拟企业合作评价指标体系 |
| 4.2.1 合作评价指标体系的建立 |
| 4.2.2 指标预处理 |
| 4.2.3 指标权重的确定 |
| 4.2.4 数值仿真 |
| 4.3 基于改进遗传算法的大规模合作伙伴选择 |
| 4.3.1 大规模合作伙伴选择算法 |
| 4.3.2 实验和结果分析 |
| 4.4 云制造服务平台合作伙伴再选择模型及算法 |
| 4.4.1 再选择必要性分析 |
| 4.4.2 伙伴再选择模型描述 |
| 4.4.3 阶段式伙伴选择算法 |
| 4.4.4 仿真算例与结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 云制造模式虚拟企业合作知识管理 |
| 5.1 相关工作 |
| 5.2 云制造服务平台虚拟企业合作知识管理 |
| 5.2.1 云制造服务平台关键技术 |
| 5.2.2 云制造虚拟企业合作知识管理体系 |
| 5.2.3 云制造知识资源及知识服务特征 |
| 5.2.4 云制造服务平台虚拟企业知识共享 |
| 5.3 云制造虚拟企业合作知识管理关键问题分析 |
| 5.3.1 知识获取与存储 |
| 5.3.2 知识检索 |
| 5.3.3 知识创新与发布 |
| 5.4 基于案例库和本体的虚拟企业合作知识服务过程 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 进一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作和发表论文情况 |
（8）集群式供应链环境下企业互操作若干问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 供应链的集成与协同 |
| 1.1.2 集群式供应链 |
| 1.1.3 集群式供应链环境下企业间的业务协作 |
| 1.1.4 互操作的提出 |
| 1.2 企业互操作国内外研究现状 |
| 1.3 本文组织架构和研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 面向集群式供应链的基于语义的企业互操作方法 |
| 2.1 集群式供应链环境下企业间业务协作分析 |
| 2.1.1 集群式供应链业务协作场景 |
| 2.1.2 集群式供应链业务协同 |
| 2.2 集群式供应链环境下企业互操作问题分析 |
| 2.3 面向集群式供应链的企业互操作框架 |
| 2.4 面向集群式供应链的基于语义的企业互操作方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 支持集群式供应链企业互操作的本体系统 |
| 3.1 本体论概述 |
| 3.1.1 本体定义 |
| 3.1.2 本体语言 |
| 3.1.3 本体构建 |
| 3.2 支持集群式供应链企业互操作的本体系统 |
| 3.2.1 基于本体的企业互操作方式 |
| 3.2.2 本体系统的组织与定义 |
| 3.2.3 本体系统内容 |
| 3.3 基于本体学习的企业协作本体构建 |
| 3.3.1 基于关系数据库的本体学习 |
| 3.3.2 基于XML文档的本体学习 |
| 3.4 基于多层分步协调机制的协作共享本体构建 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 本体驱动的企业互操作语义冲突消解方法 |
| 4.1 相关研究 |
| 4.2 语义冲突消解基础 |
| 4.2.1 本体异构分析 |
| 4.2.2 常见概念与定义 |
| 4.2.3 冲突消解预处理 |
| 4.3 本体驱动的企业互操作语义冲突消解方法 |
| 4.4 基于特征自适应的本体映射 |
| 4.4.1 基于不同策略的相似度计算 |
| 4.4.2 基于特征置信度的映射组合 |
| 4.4.3 映射方法实验分析 |
| 4.5 基于协作共享本体的语义映射 |
| 4.6 基于规则库的语义冲突消解 |
| 4.7 实例分析与讨论 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 基于视图匹配的跨企业流程协同方法 |
| 5.1 相关研究工作 |
| 5.2 基于视图匹配的跨企业流程协同方法 |
| 5.3 基于协作视图的业务流程匹配方法 |
| 5.3.1 Petri网基本定义 |
| 5.3.2 业务流程虚拟化与协作视图发布 |
| 5.3.3 跨企业业务流程匹配 |
| 5.3.4 跨企业业务流程互连 |
| 5.4 跨企业业务流程协同的实现 |
| 5.4.1 业务协作点识别 |
| 5.4.2 互操作点转化 |
| 5.4.3 服务封装 |
| 5.4.4 服务调用与协同 |
| 5.5 案例 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 原型系统与实例 |
| 6.1 系统设计与开发 |
| 6.1.1 系统架构 |
| 6.1.2 主要功能模块 |
| 6.2 集群式供应链企业互操作实例 |
| 6.2.1 实例场景 |
| 6.2.2 企业互操作过程 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 论文主要工作 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 |
| 致谢 |
（9）面向复杂产品网络化制造的知识集成与应用关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 网络化制造模式及其发展 |
| 1.1.2 知识经济时代制造业的特点 |
| 1.1.3 面向复杂产品的网络化制造 |
| 1.2 制造企业知识集成研究现状 |
| 1.2.1 分布异构知识的集成 |
| 1.2.2 知识间的关联集成 |
| 1.2.3 知识与业务过程的集成 |
| 1.3 相关技术研究基础及分析 |
| 1.3.1 制造知识表示与组织 |
| 1.3.2 制造知识检索与重用 |
| 1.3.3 网络化制造环境下制造知识管理现状 |
| 1.4 课题背景及研究意义 |
| 1.5 论文主要研究内容及结构层次 |
| 第二章 复杂产品网络化制造系统知识集成机制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 网络化制造过程多视图建模 |
| 2.2.1 功能视图模型 |
| 2.2.2 组织视图模型 |
| 2.2.3 资源视图模型 |
| 2.2.4 过程视图模型 |
| 2.2.5 信息流和知识视图模型 |
| 2.3 网络化制造过程知识集成模型 |
| 2.3.1 知识集成与应用需求分析 |
| 2.3.2 知识集成总体模型 |
| 2.4 基于知识集成的复杂产品网络化制造系统（KI-CPNMS） |
| 2.4.1 KI-CPNMS 体系结构 |
| 2.4.2 KI-CPNMS 的特点及优势 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 网络化制造企业间知识集成与知识共享机制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 知识组织和描述 |
| 3.2.1 复杂产品网络化制造知识类型和内容 |
| 3.2.2 制造知识组织的多粒度层次模型 |
| 3.2.3 制造知识元定义和描述 |
| 3.3 基于本体面向服务的网络化制造企业知识集成 |
| 3.3.1 企业异构知识集成需要达到的目标 |
| 3.3.2 本体语义扩展的 Web 服务知识集成框架 |
| 3.4 网络化制造知识本体与制造知识元解构 |
| 3.4.1 网络化制造知识本体构建 |
| 3.4.2 领域知识本体形式化 |
| 3.4.3 企业间知识集成的知识服务描述本体 |
| 3.4.4 制造知识元解构与实例 |
| 3.5 协作企业知识共享决策优化 |
| 3.5.1 协作企业知识共享风险与冲突 |
| 3.5.2 企业协作框架下的知识共享均衡 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 网络化制造知识关联分析与评价 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 制造知识关联揭示的概念及方法描述 |
| 4.2.1 复杂产品网络化制造知识关联揭示需求分析 |
| 4.2.2 现有知识关联分析方法及存在的不足 |
| 4.2.3 制造知识复杂网络的提出 |
| 4.3 网络化制造知识复杂网络构建与应用机制 |
| 4.3.1 网络化制造知识复杂网络的构建方法 |
| 4.3.2 制造知识复杂网络的特征度量描述 |
| 4.3.3 制造知识复杂网络的应用思路 |
| 4.4 基于复杂网络的制造知识关联分析与评价 |
| 4.4.1 协同工艺设计知识网络的统计与计算 |
| 4.4.2 知识节点重要性评价方法 |
| 4.4.3 基于局域信息的关联知识凝聚算法 |
| 4.5 应用实例 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 制造过程知识集成与推送技术 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 制造过程知识集成与推送机制 |
| 5.2.1 知识推送内涵及方法描述 |
| 5.2.2 制造活动知识情境构建 |
| 5.2.3 制造过程知识需求描述 |
| 5.2.4 制造知识获取的查询与推送集成模型 |
| 5.2.5 查询的语义扩展实现 |
| 5.3 知识推送引擎 |
| 5.3.1 知识推送过程控制 |
| 5.3.2 制造知识元语义的本体图描述 |
| 5.3.3 本体图相似度知识匹配算法及应用实例 |
| 5.4 基于 RBAC 的知识过滤 |
| 5.5 知识可视化模板定义 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于知识集成的复杂产品网络化制造原型系统开发与应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 KI-CPNMS 原型系统 |
| 6.2.1 系统开发背景 |
| 6.2.2 系统开发的思路 |
| 6.2.3 系统运行环境 |
| 6.2.4 系统功能结构 |
| 6.3 系统功能实现与应用实例 |
| 6.3.1 系统应用对象 |
| 6.3.2 知识本体建立与知识共享 |
| 6.3.3 协作企业选择中的知识推送 |
| 6.3.4 协同工艺设计中的知识应用 |
| 6.3.5 知识评价与关联知识推荐 |
| 6.3.6 系统其它功能模块实现 |
| 6.4 应用实例 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结和展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
| 附录 系统软件着作权登记证书 |
（10）供应链环境下的信息系统语义互操作方法（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题的研究背景 |
| 1.2.1 供应链环境下系统集成存在的问题 |
| 1.2.2 供应链集成的理论研究现状 |
| 1.2.3 供应链集成的技术研究现状 |
| 1.3 本体与语义互操作 |
| 1.3.1 本体的研究进展 |
| 1.3.2 本体开发方法研究进展 |
| 1.3.3 语义匹配的研究进展 |
| 1.3.4 语义互操作的研究现状 |
| 1.4 文献综述结论 |
| 1.5 课题主要研究内容和研究意义 |
| 1.5.1 课题研究基础和意义 |
| 1.5.2 主要研究内容和论文层次结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 供应链信息系统互操作的模型和框架 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 供应链环境中企业网络的SoS范式 |
| 2.3 系统互操作 |
| 2.3.1 系统互操作的定义和分类 |
| 2.3.2 系统集成和互操作的区别 |
| 2.3.3 信息系统互操作的模型 |
| 2.4 供应链信息系统互操作的模型 |
| 2.4.1 问题模型 |
| 2.4.2 解决思路和模型 |
| 2.5 以产品为中心的供应链信息系统互操作框架 |
| 2.5.1 供应链环境中的关键要素 |
| 2.5.2 以产品为中心的供应链信息系统互操作框架 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于模型驱动的产品本体开发 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于标准的产品信息模型 |
| 3.2.1 产品数据集成的相关标准 |
| 3.2.2 基于标准的产品本体模型(ONTO-PDM) |
| 3.3 模型驱动工程与本体开发 |
| 3.3.1 模型驱动的本体开发方法 |
| 3.3.2 模型驱动工程和模型驱动框架 |
| 3.3.3 本体定义元模型(ODM) |
| 3.3.4 模型转换语言(ATL) |
| 3.4 基于模型驱动产品本体开发 |
| 3.4.1 模型驱动的本体开发框架 |
| 3.4.2 UML元模型与OWL元模型的映射关系 |
| 3.4.3 模型驱动的产品本体开发实例 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于SCOR模型的供应链本体构建 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 供应链集成的相关标准 |
| 4.3 SCOR供应链运作参考模型的基本结构 |
| 4.4 基于SCOR的供应链本体模型 |
| 4.4.1 SCOR供应链本体的构建方法 |
| 4.4.2 SCOR供应链本体的结构及语义表示 |
| 4.5 SCOR供应链本体的过程实例 |
| 4.6 基于SCOR供应链本体的过程评价 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 基于本体的供应链信息系统互操作 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 本体映射发现的基础 |
| 5.2.1 本体映射的相关概念 |
| 5.2.2 本体的预处理 |
| 5.3 ONTO-PDM产品本体和SCOR供应链本体的映射 |
| 5.3.1 本体映射发现策略 |
| 5.3.2 本体匹配过程 |
| 5.4 数据库与共享本体间的映射 |
| 5.4.1 XML数据文件到OWL本体的转换过程 |
| 5.4.2 本体匹配算法 |
| 5.5 语义互操作机制 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 供应链信息系统互操作实例及原型系统开发 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 供应链信息系统互操作实例 |
| 6.2.1 供应链实例场景 |
| 6.2.2 供应链信息系统互操作的过程 |
| 6.3 原型系统设计和开发 |
| 6.3.1 原型系统设计框架 |
| 6.3.2 原型系统的功能模块 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 课题主要工作及结论 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间参与的研究项目和主要研究成果 |
四、基于本体的企业间信息协作的研究（论文参考文献）
- [1]云制造环境下资源建模及优化配置方法研究[D]. 毕筱雪. 中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所), 2021(09)
- [2]知识驱动的企业间协作参与者动态推荐方法[J]. 王铁鑫,李文心,曹静雯,杨志斌,黄志球,王飞. 计算机科学, 2020(06)
- [3]基于云的管理信息系统及其价值创造机理研究[D]. 王平. 江苏科技大学, 2018(03)
- [4]云制造下多粒度设计资源服务化方法与匹配策略研究[D]. 丁淑辉. 山东科技大学, 2017
- [5]云制造模式下建材装备企业制造任务执行关键技术研究[D]. 王天日. 武汉理工大学, 2013(06)
- [6]制造云服务按需供应模式、关键技术及应用研究[D]. 黄沈权. 浙江大学, 2013(11)
- [7]云制造模式动态虚拟企业合作若干关键问题研究[D]. 张以文. 合肥工业大学, 2013(05)
- [8]集群式供应链环境下企业互操作若干问题研究[D]. 蒋湛. 浙江大学, 2013(12)
- [9]面向复杂产品网络化制造的知识集成与应用关键技术研究[D]. 刘骄剑. 南京航空航天大学, 2012(07)
- [10]供应链环境下的信息系统语义互操作方法[D]. 吕艳. 浙江大学, 2012(11)