一、引言
隨著現代制造技術、計算機技術及信息技術的飛速發展，以計算機集成制造系統(CIMS，Computer Integrated Manufacturing System)和計算機集成生產系統(CIPS，Computer Integrated Production System)為核心的企業綜合自動化建設面臨著前所未有的嚴峻挑戰。無論是在模型的精確性、信息的實時性以及系統的容錯性等方面，都提出了越來越高的要求。計算機集成生產系統(CIPS)，也被稱為連續流程工業的CIMS，是一個集成了多個功能子模塊的綜合自動化系統，通常包括信息管理子系統、CIPS支撐子系統與生產過程控制子系統。企業通過對這些功能子系統的集成和利用，從而實現企業生產經營過程的全局最優目標。
信息融合(IF，Information Fusion)技術開始于20世紀70年代，早期的應用主要在軍事上，一般用于目標的檢測、定位、跟蹤和識別。而隨著工業系統的復雜化和智能化，該技術已經逐漸應用到民用領域，主要應用有移動機器人、醫療診斷、智能交通、智能制造、智能檢測以及目標識別、現代管理等很多領域。信息融合是現代信息處理領域新近崛起的一個前沿性的研究方向，是針對一個系統中包含多種信息源這一問題而展開的一種信息處理方法。它通過對多類同構或異構數據源的冗余信息和互補信息進行綜合（集成或融合），得到被觀測對象更加精確的評估，以便對整個系統給出正確的判斷和決策。相比于通常的信息處理，信息融合能夠增加信息的維數和置信度、改進系統的探測性能、擴展空間和時間的覆蓋范圍、提高系統可靠性和可維護性，以及增強系統容錯性和魯棒性，達到系統內優勢互補，資源共享，從而提高資源的利用率。
二、綜合自動化系統的發展及其問題
綜合自動化系統是一種基于CIMS及CIPS哲理構成的計算機化、信息化、智能化、集成化的制造系統。它借助計算機硬件、軟件，將企業主要生產過程中有關人、技術和經營管理三要素及其信息流和物流有機地集成并優化運行，從信息集成的角度來提高企業的生產和工作效率，實現質量高、成本低、服務優、環境好的目標。綜合自動化系統不僅是一個工程技術系統，更是一個企業整體集成化系統。綜合自動化系統的核心是“集成”，其特性主要包括人員、信息、功能集成和技術集成等。根據企業類型不同，實現綜合自動化的方式也必然有所不同。通常包括針對離散機械制造行業的CIMS系統和針對連續流程生產行業的CIPS系統。綜合自動化系統可以由工程設計自動化、管理信息、生產自動化、質量保證、故障檢測以及支撐數據庫等分系統組成，也可以由上述部分分系統集成組成。
圖1給出了綜合自動化系統的功能構成。從圖1可以看出，在各個功能子系統之間及其內部都存在著信息的交換與共享。隨著模型精確性、信息實時性及系統容錯性方面的標準越來越高，系統處理的信息量也變得日趨龐大，怎樣快速而準確地處理這些信息以使得企業做出最好的決策成為企業實現綜合自動化的最大問題。具體來說，可以分為以下幾個方面。首先，在生產自動化系統前端用于信息采集的傳感器數量越來越多，種類也越來越復雜，通常在數據采集的同時還會受到不同程度的噪聲干擾。為了能夠準確而實時地處理這些信息，必須尋求新的信息處理技術；其次，現代企業都需要使用龐大的數據庫作為企業綜合自動化系統的支撐。這些數據庫本身可能屬于不同的類型，例如員工信息數據庫、產品特征模型庫和專家知識系統等，它們存放的位置也不盡相同，如本地數據庫、網絡數據庫等。處理單個數據庫中的海量數據本身就是一件繁雜的事情，更不用說在不同類型和不同存放環境的數據庫之間達到數據共享并對數據進行分析處理；第三，企業的決策要求分析人員快速、靈活地將大數據量的復雜查詢以直觀易懂的形式提供給決策人員，便于他們掌握企業的經營狀況，了解市場需求以制訂正確的決策。這對于傳統的決策支持系統(DSS，Decision Supporting System)無疑是個挑戰；第四，故障診斷在企業綜合自動化系統中扮演著越來越重要的角色。
圖1 綜合自動化系統的功能構成
三、綜合自動化系統中的信息融合技術
1.信息融合模型
針對信息處理方式及最終的應用目的不同，人們提出了多種信息融合模型。圖2給出了一個典型的信息融合模型。該融合模型按信息融合的層次分為3級。第一級為數據級融合，通常是針對前端傳感器采集的數據進行數據處理。第二級為特征級的融合，包括對來自不同信息源信息的綜合判斷與評估，這一級的主要特征是需要有相應數據庫的支撐。第三級為決策級融合，通常也是最高級別的融合，即根據前面的融合結果，使用相應的決策算法獲得最優的決策。
圖2 信息融合模型
2.生產過程中的傳感器數據融合
企業生產過程的智能化是提高企業加工效率、確保企業加工精度以及改善工件表面加工質量的有效途徑。生產智能化離不開傳感器。應用于企業生產過程的傳感器通常可以分為3類：①應用于運動控制過程的傳感器，例如位置傳感器、速度傳感器和角速度傳感器等；②控制系統中用于加工過程控制的傳感器，例如力傳感器、功率傳感器等；③應用于生產過程中監控及診斷的傳感器，例如振動傳感器、溫度傳感器等。如何根據傳感器在機床及機床加工過程中完成的功能的不同選擇合適的傳感器，合理地使用多傳感器來提高機床的智能化水平是其中的關鍵問題。目前多傳感器智能信息融合理論及技術是解決此問題的有效途徑。
事實上，從多傳感器獲得的關于同一對象的信息，可能是冗余、互補、矛盾的。多傳感器信息融合的基本原理就是充分利用各種信息，將這些信息依據某種準則進行有效處理，導出信息之間蘊含的關系，獲得對象更準確、更全面的特征描述，從而提高總的傳感器系統的性能，消除單個或少量傳感器的局限性。
3.基于信息融合的數據庫技術
由于內部組織分布的跨地域性特點，因此企事業所采用的CIMS系統是一個分布式的多任務處理系統。由于其CIMS建設的分階段性，CIMS的子系統之間存在差異和不同，從而使系統具備異構的特點。系統的分布性與異構性，決定了CIMS的系統集成必須依托網絡技術和數據挖掘技術。基于CIMS的系統信息集成框架，按照應用層、邏輯層及物理層設計。系統有全局和局部知識庫，分別自適應地進行數據挖掘、信息析取和知識管理。
針對CIMS系統信息孤島的數據源和子系統的異構性和分布性，使用基于數據挖掘技術的CIMS系統信息融合方法，以原有數據庫為基礎，利用網絡技術和數據挖掘技術，構建數據挖掘系統。在全局模式與局部模式間進行事務下鉆分解和數據知識上卷融合，集成分布異構的ERP/CAD/CAPP/CAM/MRPII/PDM等子系統數據庫，并以市場訂單為數據挖掘啟動引擎，提高系統的聯機分析與實時處理能力，能夠較好地解決CIMS系統的資金流、物流與信息流的集成問題。
4.企業決策融合
決策支持系統(DSS)是在企業管理信息系統的基礎上發展起來的，彌補了管理信息系統的不足，適應了人們對于信息管理向智能化方面的發展。DSS可以為決策者提供及時、準確、科學的決策信息。但是，傳統的DSS存在許多不足，做出的決策常常可能被有經驗的決策者一口否定，使決策者對DSS產生不信任感主要有以下幾方面原因：①決策支持涉及大量歷史數據和半結構化司題，在傳統數據庫管理系統基礎上建立決策支持系統只能提供輔助決策過程中的數據級支持，難以求解復雜的半結構化決策問題；②決策支持系統以集成數據為基礎，然而現實中的數據往往分散管理且大多分布于異構的數據平臺，直接的數據集成不能產生好的效果；③決策支持系統的建立需要對數據、模型、知識和接口進行集成，數據庫語言數值計算能力較低，因而采用通常信息技術建立的決策支持系統其知識表達和知識綜合能力比較薄弱，難以滿足企業日益提高的決策要求。
計算機技術、專家系統、人工智能以及神經網絡等學科的發展，使計算機輔助決策系統向著智能、高效、準確的方向全面發展。進入90年代后，信息融合技術的興起，為克服傳統DSS存在的司題提供了技術上的支持，使DSS的發展躍上一個新的臺階，也為DSS的解決開辟了一條新的途徑。基于信息融合技術的DSS具有比較強的學習功能，能夠利用現有的數據庫技術進行數據挖掘獲取新的有用的信息。圖3給出了基于信息融合的DSS體系結構。
圖3 基于信息融合的DSS體系結構
四、結束語
綜合自動化系統日趨復雜的結構特點使得僅靠傳統的方法難以解決工業系統的整體優化與決策問題。在綜合自動化系統的相應子系統中引入信息融合技術，使復雜的問題在有限的時間內、有限的背景知識條件下得到更好、更快的解決，從而解決整個系統的優化與決策問題。隨著信息與工業技術的發展，信息融合將會在企業綜合自動化建設中獲得越來越廣泛的應用。
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