MES中的复杂信息分析

信息是人类社会和自然界中需要传送、交换、存储和提取的抽象内容，同时它也是现代制造系统中永恒的话题，系统中一切动作、变化都伴随着信息的交换和传送。Evan和Wurater在《哈佛商业评论》，非常简洁地指出了信息对企业的重要作用，即“信息是将整个企业结构联系起来的粘合剂”。在信息技术发达的现代，制造系统越来越多地依赖于信息，不仅是由于系统中交互的需要，还因为信息技术已成为制造技术不可缺少的一部分。制造信息是关于市场、产品、制造技术与技能、生产管理等知识的载体，贯穿在整个制造系统中。制造的过程可以看成是一个信息生成、采集、传递、贮存、处理和加工以及利用的过程。在这一过程中，产品的信息含量不断丰富，生产计划与管理的信息不断具体化。在这个意义上，信息技术不仅是一种驱动力量，它还通过改变工作的方式，增加制造资源的能力，提出新的技术和管理要求等影响着制造系统。因此，信息已成为制造系统中一个主导性的要素，同时也是最活跃的驱动因素。

车间作为制造企业的物化中心，它不仅是制造计划的具体执行者，也是制造信息的反馈者，更是大量实时制造信息的集散地，因此车间层的信息资源管理与信息集成是企业生产系统中的重要一环。而且，MES（ Manufacturing Execution System）作为能够协调顾客、产品和过程需求的新一代车间信息系统，其敏捷性在很大程度上决定着整个企业的敏捷性。而且，现代社会信息和知识的作用越来越显著，日益增加的信息流复杂性已成为企业的特性。管理复杂系统需要更多地理解和掌握有关信息在系统运作中的作用，信息的有效管理（如不完全、不精确等复杂信息的建模、可视化、交流等）则是智能管理系统最重要的一方面。然而，整个制造系统（尤其是车间）都存在着信息量大、信息分类归纳困难、信息结构和流向分析复杂、信息相互作用影响不明晰、病态和残缺信息难于处理、影响集成的关键信息难于获取等问题。因此，对MES乃至制造系统的制造信息运动规律和相应处理方法的研究任重而道远。其中MES中的复杂信息分析更是我们首先需要面对的问题。

1.1 制造系统和制造活动的复杂性

制造系统是复杂的动态系统，具有规模庞大、结构复杂、功能综合、因素众多等大系统的共性。随着制造和其他相关技术的不断发展，企业所能生产的产品呈现创新和多样化的趋势。为此，制造过程的复余性和自动化程度相应提高，制造系统也由于产品制造、系统结构及其设备运行、信息处理、制造资源、顾客需求等因素变得比以往更为复杂。不仅如此，影响企业竞争力的复杂性还表现在功能的复杂、对象的复杂、随机性、目标/约束的多样性、开放性等方面。

信息与系统是紧密联系的，系统的复杂性在很大程度上说明了信息的复杂。各种形式不确定的出现和复杂信息成为复杂制造系统的一个特征。通常，人们用反映系统不确定程度的信息墒来度量制造系统的复杂性也正说明了信息与系统之间的普遍联系。如Deshmukh等和Frizelle从制造信息的角度分别分析了制造系统的静态和动态复杂性，Rodriguez-Toro从信息的角度考虑了制造设计系统的复杂性，EIMaraghy等从信急的数量、信息的种类和用于构造产品特征的信息含量等3个方面描述产品和过程的复杂性。

从制造活动的角度来看，现代制造车间的加工、装配和物流等活动比以往制造车间更为复杂。而信息是对物质的抽象变换，制造活动所进行的物质转换、运输等相关运动将反映和表现为信息的运动。因此，制造信息的复杂性是由制造活动的复杂性决定的，并主要表现为多元化、多维性和对立统一的表述。

1.2 变化和不确定

变化和不确定性是企业经营管理需要关注的重要研究内容。Thompson认为任何组织的一项重要任务就是管理不确定性。Drlleker从概念上将企业的任务描述为寻找变化、响应变化、并将变化作为机遇加以利用。当今，变化比以往更为迅速，扰动和不确定的处理直接关系到企业的运行状态。现代企业需要在不可预见、持续变化前提下适应和驾驭未来市场和竞争环境，从变化的调整中掌握主动并赢得竞争。为此，制造车间中的各要素以及它们之间的联系需要根据外部的动态变化和由变化引起的不确定来进行相应地改变，例如在不同时期采用可变的制造资源、工序及工序之间逻辑关系、物流路径、服务规则等，并使车间具有可重用、可重构和可扩充等特征。而且，由变化引起的重构和自我调整需要加入更多的软硬件设施，也会使系统变得复杂。从本体论的层次来考察，信息是事物内部结构和外部联系的状态及其变化的方式，因此，正是制造车间的这种具有时变特征的变化和不确定使车间信息变得异常复杂。

1.3 系统集成的因素

车间生产涉及工艺、计划、调度与控制、工具、设备、在制品、人力资源、成本等诸多管理与控制环节。MES需要通过控制包括物料、设备、人员、流程指令等在内的工厂资源来提高制造竞争力，提供一种系统地在统一平台上集成多项管理功能的方式，为敏捷制造战略实施提供基础。这种集成需要通过优化制造系统内部构件或模块之间的联系来提高系统运行效率，而MES系统的集成离不开信息的集成。

车间的信息集成需要对整体和部分、定性和定量、策略和运作等各种形式的信息很好地把握，能够满足车间内不同层次信息自然聚合和分解的需要。在这个过程中会出现信息处理的困难和信息的复杂化。在信息共享方面，车间网络各部门和制造单元之间的祸合程度不一样，可能并不共享相同的目标和约束，受通信和策略两方面的限制，存在信息的非对称、信息隐藏、异构数据库的集成等问题。在信息表达方面，允许多种信息表达方式的存在。制造车间信息的形式是多样的，包括各种口头信息和记录的信息。另外，在决策信息获取方面，需要良好的信息基础设施来监控和分析信息流，并提供给决策者相关的信息，但不可避免地会出现信息冗余、信息缺乏、信息不完全、信息冲突和信息模糊等现象，造成信息的不确定。因此，诸如此类的集成因素成为了信息复杂的主要原因之一。

1.4 人的主观认识能力

如前所述，由于系统本身的复杂和非线性行为、随时间变化的行为、信息集成的因素等原因，造成了制造车间信息客观上的不确定和复杂。MES复杂信息产生的另一个原因则是人的主观认识能力。

车间不仅是一个技术系统，而且是一个社会系统。任何运作良好的系统都离不开人的能动参与。现代制造车间中，人在与具有噪声的环境交互并进一步进行决策的过程中，作用更为明显。然而人的认识能力是有限的，客观信息在向主观、可利用信息的转换过程中造成信息不确定。Matthews和Scott的实例研究表明，往往环境越复杂，企业的战略和操作计划精细程度反而降低。这一方面也说明了人们缺乏相关的信息而不能预测和理解环境，欠缺处理复杂性的方法和手段。Stigler认为不确定性至少有两个基本来源：预期的不完全性和人类解决复杂问题时能力的有限性。无论是哪一个来源，不确定性都表现为对有关事件的基本性质和可能出现的结果缺乏必要的知识和信息。

2.1 概述

以往人们在MES的相关研究中大多忽略车间的实际情况，并假设MES中的信息是按常规和理想的状态来运行。然而，这些理想化的假设不尽实用，因此有必要从信息的角度对MES中的复杂信息进行深入分析。信息的研究可以追溯到1948年香农创建的信息论。但是，沿着这条主线，研究大多集中在信息的通信和相关的数学问题上，这并不是我们所关注的问题。与这种传统的工程信息论不同，另一个方向是从信息管理的角度来展开研究。他们认为信息是一种十分重要资源，它对任何人和任何组织的决策都起着至关重要的作用。而且其作用保证每个用户都能在正确的时刻、以正确的格式得到对其有用的正确的信息。当然，这正满足了MES的基本需要。但是，这又存在两个问题：一是，所谓的“正确”并不能得到保证。信息的质量、个人的判断、信息传播的可靠程度以及其他因素都会对“正确，有着或多或少的影响。而且信息的这种有序运动也只是人们的主观意愿，在实际车间环境中并不现实。二是，信息管理强调一般意义上的信息的组织和利用，这样就回避了处理各种难于处理的信息的问题。其原因；还是归结到对复杂信息的认识不足。

2.2 复杂信息及其分析

复杂信息是由复杂（性）和信息两个概念合并而成的。到底什么是复杂信息，我们应该如何理解，还需首先了解它们各自的内涵。1948年香农在《通讯的数学理论》中，将信息描述为嫡的减少，即信息是事物运动状态或存在方式的不确定性的描述。控制论奠基者维纳认为信息即负嫡，不是物质也不是能量。意大利学者G. Long。于1975年在《信息论、新趋势和未来问题》中提出信息是事物间的差异，而不是事物的本身。我国《辞海》从接受主体的角度定义信息为对消息接收者来说预先不知道的捆直，这是将信息等同为消息、情报、知识、资料、数据等。张伯鹏认为信息是事物本体的也是通过主体认识的对象的状态、过程与控制的表述。除了这些代表性的定义，信息的定义多达几十种。但是，至今为止，还没有一种被公认为是权威的解释，其原因可能就是“信息就是信息，不是物质也不是能量”。

复杂（性）的定义同样也是众多的。据劳埃德统计，复杂（性）的定义已有45种。通过搜索万维网有关复杂（性）的定义就约有200个，实际上可能更多。许多研究者根据其自身的相关研究领域和复杂（性）特征来对其进行理解。例如，可以理解为：系统不同状态的量度；由于涉及许多不同的相关的组成部分、方面、概念而需要认真研究、理解和处理的特性；从线性确定到非线性和不确定；客观事物跨越不同层次相互关系的表现等。在复杂（性）研究方面，国外的桑塔菲研究所围绕着复杂性科学、我国著名科学家钱学森围绕着“开放的复杂巨系统”等方面做出了卓有成效的研究。

既然它们的概念都难于给出统一的定义，那么复杂信息的定义同样是困难的。事实上，我们需要理解的是内涵，尤其是在我们的研究中所代表的具体含义。通过前面MES复杂信息环境的产生机理分析，不难发现制造信息的复杂性已成为制造信息的基本属性之一。下面我们针对其表现进行分析。制造信息的复杂性是多维的，其中，结构、时间、认识、量和过程复杂性是主要的5个方面。

结构复杂性来自于组织、控制模式和信息模式。例如车间局部和全局信息的组织方式、内外部信息的结构、信息的表达、载体、层次等方面的不同造成了信息的结构复杂。

时间复杂性是由于信息随时间变化的动态特性。例如，按信息的时间趋势，可分为未来信息、实时信息、历史信息等；按信息发生频度，可分为实时信息、周期信息、随机信息等；按信息的相对变化，可分为瞬态信息、动态信息、静态信息等。

时间复杂性是由于信息随时间变化的动态特性。例如，按信息的时间趋势，可分为未来信息、实时信息、历史信息等；按信息发生频度，可分为实时信息、周期信息、随机信息等；按信息的相对变化，可分为瞬态信息、动态信息、静态信息等。

认识复杂性则在于主观上存在认识差异和理解困难的情况。由于制造活动中人的介入是不可避免的，在有人介入的制造信息获取、转化和处理过程中，其主观的复杂性就显示出来。度量复杂性是因为度量不同类型的信息时存在困难。尤其是语义和效用信息在度量上的不可比性，造成信息的度量复杂性，给信息处理和决策带来困难。

过程复杂性伴随着系统运行的整个过程，其原因在于难于掌握和控制信息的运动规律。车间某些决策需要的信息、信息之间的可能依赖关系、信息的实际流向和传播方式等都可能是不确定的。例如，信息的传播可能是局限于局部的；也可能是分布的，同时对系统的其他部分产生影响；还可能是传播的，从一个局部以扩散的方式传播。

制造信息可能同时表现出几方面的复杂性，需要分清起着决定作用的因素，再采取相应的应对方法。除了这5个主要方面，信息的复杂性还表现在其他一些方面：车间信息的量大，并呈海量的趋势发展;信息的来源广，MES中的信息可以来自顾客、供应部门、车间内部、外部环境等；信息的质量（如内在质量、相关质量、表达质量、可获质量等）参差不齐；信息的性质和表现类型各异（如未确知、随机、不确定、不精确、不完全等，如图1所示）；信息的特征各有不同，如突发的与渐进的、随机的与系统的等。

从上述制造信息的复杂性种种表现，不难发现不确定性能够解释和概括以上种种复杂性，是贯穿于复杂制造信息的主线。例如，不确定性具有一定的概括性，能够涵盖随机、模糊、未确知、不精确、不完全等不同特征的复杂信息，而这些复杂信息则代表了不确定的不同方面。而且，不确定能够描述复杂信息所处的状态。我们所关注的复杂信息也正是强调了信息的不确定性。

不确定的方法、改善信息存储模型、寻求更好的交流不确定的方法（能够被告知不确定的存在和可能的后果）、更好的控制和建模不确定传播的技术、更好地信息表达方法等。

2.3 MES中的复杂信息

MES是在计划与生产之间起信息枢纽作用的一个实时信息系统。它对生产计划任务进一步处理，一直具体到设备和操作者所接收的操作指令，告诉车间的各种资源如何生产，来改进车间运作的表现。同时，它将车间现场生产过程中的变化迅速地不断向上反馈，以便及时做出调整。

同时，MES与销售和服务管理、供应链管理、企业资源管理、产品乃丈程工程、加工控制等都有紧密的联系，因此MES可以说是处在一个制造过程的核心地位。作为一个信息枢纽，它向其他各种企业应用系统提供必要的信息，是进一步实现同其他系统的集成、改造信息技术基础设施的基础。换言之，MES作为“实时的信息通道”，为了实现与其他系统（如ERP、PDM等）的信息交互，其内部需转换和处理的信息则更多、更复杂。从MES自身的功能和它在整个企业系统中的地位可以看出，车间的复杂信息和不确定因素也更多。

从信息的内容而言，车间复杂信息主要包括如下几个方面：与工件相关的信息，如工件随机到达、加工时间不确定、交货期变化、动态优先级和订单变化；与机器相关的信息，例如机器损坏、负载有限、机器阻塞和死锁、生产能力冲突等；与工序相关的信息，如工序延误、质量问题和产量不稳定；其他各种不确定信息，如操作人员不在场、原材料延期到达、原材料有缺陷、动态加工路线等。

车间复杂信息还可以按直接和间接不确定因素分为两类不确定信息：第一类包括机床故障、任务的插入、撤销或优先级变化、交货期改变、物料延迟到达或短缺等；第二类包括加工超时、任务转包、工艺更改、人员不足、设备租用、调整时间、机床替代等。

另外，车间复杂信息还可以按MES功能活动中的不确定性类型来划分。例如，在调度活动中，不确定信息的因素有：设备故障不确定性因素，即设备老化、操作不当、意外事故；加工过程不确定性因素，即工艺规程不合理、个人技术水平不统一；进度控制的不确定性因素，即关键部位不能按时完工、加工能力有限、任务太多不能完工、大批临时性急件冲击计划。

还有，不确定信息还包括不完全信息、模糊信息等。例如，车间某一任务处理单元对其他任务处理单元信息的不完全了解等。由上述可见，车间的不确定因素十分复杂，其中很多是人们不能预测到的。MES需要能够通过复杂信息的分析发现影响车间生产的关键因素并加以解决，使生产计划顺利地下达到车间现场，并得以及时地执行。

复杂信息是一把双刃剑，在给MES带来机会和挑战的同时，还可能会给其运行带来负面影响。MES要想抓住这些机会，需要对这些影响有一定的充分认识。

首先，复杂信息对系统优化造成一定的影响。如果缺乏复杂信息处理方法以及车间信息集成和共享机制，可能会使生产各环节衔接失调，按时完成任务的可能性降低，不能保证产品质量和交货期，难以控制生产成本，从而影响生产过程总体优化效果。最终用户的满意度也会受到影响。

其次，车间的稳定性会受到一定的影响。山于生产过程中存在着许多不确定因素，例如加工时间的变化、产品需求量的变化、交货期的改变及设备故障等。这些生产过程的变化对约束造成一定的影响，使模型中的信息变得不确定，有时即使通过部分软约束的松弛吸收小的变化，也会对原有静态调度造成大的改变。这种复杂信息对车间调度稳定性的影响已有不少分析。

再次，系统的行为也会受到影响。MES为了提高车间控制的效率和鲁棒性等性能，不可避免地采用分布式的决策和控制。因此，部分分布决策单元之间可能会由于信息具有局部性且缺乏对系统全局状态的认识而出现冲突的、不完全的、不确定的、延迟的等特性的信息。如果它们在这种对系统的状态只具有延迟的和不完全的知识的情况下进行行动选择等决策时，系统的动力学特征将十分复杂，就会产生非线性振荡和混沌现象。

另外，复杂信息会对管理目标产生一些负面影响。当不可预测的事件发生时，车间需要采取一定的应对措施，如改变原来的生产计划、适当增加库存、与顾客协商变更产品的交货期等等。这些都对企业的管理目标造成一定的影响。

MES作为联系企业上层计划系统与底层车间控制的纽带离不开对车间复杂信息的有效管理。通过对车间复杂信息的产生机理、多维认识和不确定分析，有利于帮助人们发现制造系统信息运动的规律，寻找有效处理信息的策略和方法，在这方面我们也在此基础上做了一定的初步研究。当然，这种对MES中复杂信息的分析离实际需要还有相当的差距，尤其是在我国企业信息化工程建设步伐各异、MES应用环境差别较大、信息平台不够统一、许多应用层面的问题尚未解决等具体情况下，这项工作的展开更显困难。但是，从系统科学、控制论、信息论到突变论、协同论、耗散结构论等新兴交叉学科的出现，信息和复杂性的研究也一直是人们所关注和探索的内容。可以相信这些涌现出来的以及即将涌现的学科将会为未来复杂信息的研究提供强有力的支持。