本文由Zhaojun Qin和Yuqian Lu撰写，发表于2021年5月的《Journal of Manufacturing Systems》期刊。两位作者均来自新西兰奥克兰大学机械工程系。本文是一篇综述性论文，主题为“自组织制造网络（Self-Organizing Manufacturing Network, SOMN）”，旨在探讨如何通过自组织制造系统实现大规模个性化生产（Mass Personalization），并推动智能制造的发展。
大规模个性化生产已成为制造业的重要趋势，它要求制造系统能够快速响应客户需求，灵活调整生产计划，并在动态环境中保持稳定的生产性能。然而，现有的制造系统难以在动态生产环境中通过调整系统配置和生产计划来适应变化的需求。因此，自组织制造系统（Self-Organizing Manufacturing System, SOMS）应运而生，旨在通过自优化制造操作实现灵活、自主和容错的生产。本文系统回顾了自组织制造系统的相关文献，并提出了自组织制造网络（SOMN）的概念，作为下一代制造自动化技术，以实现大规模个性化生产。
本文首先追溯了自组织制造系统的起源和发展，指出现有的自组织制造系统研究未能实现大规模个性化生产的目标。接着，作者提出了自组织制造网络（SOMN）的概念，并详细讨论了其功能需求、系统建模与控制架构、对等通信和自适应制造控制等关键技术。最后，本文总结了未来的研究挑战和潜在解决方案。
自组织制造系统最早由Kubota等人在1994年提出，旨在通过自适应配置制造单元（如机床和自动导引车）来解决动态车间调度问题。然而，尽管自组织制造系统在制造灵活性和自主性方面表现出潜力，但其核心问题（如系统建模与控制架构、对等通信和自适应生产控制）尚未得到充分解决。近年来，随着物联网（IoT）、信息与通信技术（ICT）以及自主决策技术的发展，自组织制造系统的研究迎来了新的机遇。
自组织制造网络（SOMN）被定义为一个由自主制造单元（如制造软件工具、制造设备和操作员）组成的网络，能够根据情境动态调整其内部结构、组织和功能，以在不确定条件下实现最优制造操作和系统性能。SOMN的核心功能包括自配置（Self-Configuration）、自优化（Self-Optimization）和自修复（Self-Healing）。自配置确保制造任务能够在制造单元之间流动，自优化通过调整制造任务调度和控制来实现高效生产，而自修复则确保系统在异常情况下能够自动恢复。
SOMN的系统建模与控制架构是其实现灵活和敏捷制造的基础。本文分析了从集中式控制架构到分布式控制架构的演变，并指出部分分布式控制架构（Partially-Decentralized Control Architecture）是最适合SOMN的架构。部分分布式控制架构结合了集中式和分布式架构的优点，能够在保持系统灵活性的同时实现全局优化。
SOMN需要制造单元之间的互操作通信，以确保系统状态的准确更新和自适应生产控制的实现。本文讨论了通信内容、通信媒介和通信机制三个核心要素。通信内容包括基本信息、静态信息和动态信息，通信媒介则涉及工业现场总线网络、以太网和无线传感器网络等技术。通信机制则需要根据生产需求动态调整，以确保系统状态的准确捕获和最小化不必要的通信。
SOMN的核心是自适应制造控制，旨在在动态生产环境中实现灵活、自主和容错的生产。本文详细讨论了自配置、自优化和自修复的算法。自配置通过标准硬件和软件接口实现制造单元的自动连接，自优化通过启发式算法和强化学习（Reinforcement Learning, RL）等技术优化制造任务调度，而自修复则通过检测系统异常并采取修复策略来恢复系统性能。
尽管SOMN为实现大规模个性化生产提供了潜在的技术路径，但仍面临诸多研究挑战。未来的研究方向包括： 1. 制造单元之间的广泛交互与协作：需要开发新的通信和协作算法，以实现动态生产环境中的无缝协作。 2. 情境感知：需要开发能够快速识别和预测系统状态变化的技术，以支持可靠的制造控制。 3. 鲁棒调度：需要开发更先进的调度算法（如多智能体强化学习）以应对复杂的生产环境。 4. 人机集成：需要研究如何实现人机协作决策，以充分利用人类操作员的灵活性和机器的计算能力。
本文通过对自组织制造系统的系统回顾，提出了自组织制造网络（SOMN）的概念，并详细讨论了其关键技术。SOMN为实现大规模个性化生产提供了新的技术路径，但其实现仍面临诸多挑战。未来的研究应聚焦于制造单元之间的交互、情境感知、鲁棒调度和人机集成等关键问题，以推动SOMN在智能制造中的应用。
本文的研究为智能制造领域提供了新的理论框架和技术路径，特别是在大规模个性化生产的背景下，SOMN的概念和技术为实现灵活、自主和容错的生产系统提供了重要参考。本文的综述和未来研究方向也为学术界和工业界提供了宝贵的研究思路和实践指导。