离散制造企业EAI架构

引言

随着计算 机技术的发展和全球化竞争的加剧，各种企业信息系统的应用成为改造和提升传统制造业的有效手段，然而，企业往往是各个部门或者业务环节从自己的需求和利益角度作出这些IT决策，最终带来"信息孤岛"等一系列的问题。如何让这一个个形式上独立的系统相互联系，协同工作，为制造企业提供一个适合自身特点的企业应用集成(enterprise application integration，EAI)解决方案变得尤为重要。

Sanchez等在2001年提出了通用EAI的两种基本架构:Hub-spoke 和信息总线，在此基础上，对EAI结构的研究迅速展开；同时，一些逐步成熟的新的IT技术(如J2EE、消息中间件、分布式对象技术、Web Servicse、事务处理等)被陆续用于EAI结构的改进和优化；还有学者总结了EAI的一些规律性知识，如基础技术、应用过程以及存在问题等。目前，成功的E户J案例集中在电信、金融、物流等行业，这些行业普遍具有业务流程贯穿的应用系统较少、海量数据但数据结构简单、信息化基础较好、资金充沛等特点。相比之下，制造企业，尤其是离散制造企业中，各应用系统跨越领域大、生产周期长、业务流程复杂、数据源分散且数据交换频繁等特点使得其EAI结构的选择和实施具有更多的技术难点。

本文以制造企业信息集成系统的理论模型为，提出一种离散制造企业的EAI架构。离散制造企业信息集成系统模型信息的有序流动是企业高效运行的关键，为此企业常常借助于各种IT系统来提高信息流动、业务处理的速度和可靠性。分析IT系统在离散制造业中的应用情况，可以抽象出离散制造企业信息集成系统模型(图1)。

(1) 产品数据管理(product data management，PDM)系统是产品技术领域各种IT应用的整合平台，负责规划物流和人力流。

(2)企业资源管理(enterprise resource plannning，ERP)系统分为以下模块:计划管理模块(安排物流和人力流)、车间管理模块(驱动物流和人力流)、资源管理模块(实现人力流和物流的管理)、质量管理模块(保障物流和人力流)、财务管理模块(核算和管理资金流)。

(3)制造执行系统〔manufacturing execution System，MES)实现设备管理、机台作业安排、实时生产数据采集和故障远程监测。

(4)供应链管理(supply chain management)系统实现人/财/物、信息的供应和物流管理。

(5)客户关系管理(customer relationship managemen，CRM)系统实现合同管理和客户服务。

(6)办公自动化/知识管理(office automation /knowledge management，OA/KM)系统实现事务流的管理。

(7)人力资源管理(human resource management，HR)系统为其他系统提供人力的基本信息。

2 EAI的实现模式

根据理论模型的分析，离散制造企业信息化最终要实现在企业内部PDM、MES、ERP、CRM、SCM、OA、HR等信息系统之间无缝地共享和交换数据这一目标，需要通过建立底层EAI结构来联系横贯整个企业的异构系统、应用、数据源等。近年来，很多公司和研究机构从不同的着眼点提出了各种EAI解决方案，而且随着技术的进步和人们对EAI认识深度的增加不断地在发展。

2.1 几种主要集成模式

从结构上，EAI的传统实现可以分为四类:点对点(point-to-point)模式，信息总线(information bus)模式，网络集线器(Hub-spoke)模式，以及分布式网络(distributed network)模式，后三种也可统称为集成服务器(integration servers)模式。

点对点模式就是每两个应用之间直接集成，N个IT系统集成产生的接口数就为N(N一1)/2个。集成服务器模式克服了点对点的弊病使接口数下降为N。网络集线器模式把每个应用当作节点，在中央用一个Hub来处理消息传递;信息总线模式中消息被发布到一根信息总线上供目标应用去自动拾取;分布式网络模式中消息是被发送到目标应用而由目标应用自身来处理。

2.2 离散制造企业EAI的架构组成

各种不同的EAI实现方案有不同的优缺点，适合于不同规模、类型的企业，对于一个典型的离散制造企业内部集成而言，主要的信息系统有PDM、ERP、MES、OA/KM、HR、CRM 等几种，传统的点对点结构显然无法满足集成的要求，而另一方面，这些系统之间的数据、信息和流程的交互相对简单而且基本固定，所以无需采用结构复杂实施难度大的信息总线或分布式网络模式，而应采用Hub-spoke结构。图2所示为该架构的组成。架构的中央是一个基于XML的EAI Hub，各组件功能如下:

(1)数据转换器(data converter)负责数据的复制、提取和格式转变。

(2)元数据服务器(metadata server)实现制造企业信息元数据描述和注册，构建制造企业信息元数据模型，为事务编排协调提供基础。

(3)过程编辑器(process editor)配置和定义制造过程，事务编辑器(transaction editor)将过程分解和定义为多个以消息相互联系的事务。知识库用于存储建好的过程模型以及生成的事务模板供重用。此处的描述和存储语言为经过扩展的XPDL。

(4)消息管理器(message manager)用消息中间件(message oriented middleware，MOM)实现消息的存储、发送、路由和队列管理，其转换功能在消息被排队时将消息转换成XML格式。

(5)编排协调引擎(orchestration engine)解释执行建好的事务性过程。

针对每个应用系统，专门开发的适配器负责完成消息的发送、向元数据服务器注册，另外还负责将消息和数据请求(访问、存储、元数据描述)传送给应用系统。当新的应用系统加人时，只需通过适配器连接到Hub即可扩展。

2.3 离散制造企业EAI的运行过程

该离散制造企业EAI架构的运行过程如图3所示。

在应用注册阶段，各应用系统通过适配器将其自身的描述信息(名称、版本、开发公司、平台、数据库、开放接口类型)和所能提供/需求的数据信息(该应用可以向外提供哪些数据，需要什么数据支持)提交给元数据服务器进行注册，完成后，该应用就可以成为发布业务需求和承担相应业务处理的一分子;在任务提出及分解阶段，集成服务器将事先定义的任务以及各应用提交的新需求进行事务性分解(为满足长制造周期的需要，将任务分解并定义为多个以消息相互联系的子事务);在信息资源检索阶段，元数据服务器根据各子事务完成的需要在各个应用的注册信息中进行检索，确认数据流的内容及顺序;然后在消息处理阶段，由成熟的MOM(如MSMQ、JMS等)实现消息的存储、发送和队列管理，各应用在接受消息后，根据消息的要求进行信息处理(所需数据的提取或响应别的应用，提供正确格式的数据);由于任务可能被分解为多个并行或串行联系的子事务，3、4、5阶段中存在多个并列或循环;最后，任务完成，此任务相关的各应用所提供的数据信息解锁，各应用与集成服务器之间交互处理新一轮的任务。

3 几项关键技术

从理论上可把EAI的实现分为以下几个层次:数据层、信息层、业务层、企业层，或者分为表示集成、数据集成、功能集成三个层次。应用了多种IT系统的制造企业业务活动，是一个混合了由人完成和由系统完成两种步骤的复杂过程，EAI要解决的就是给业务人员几个问题的明确答案:what( 目前及以后需要处理的事务是什么)，who处理过程从何处来，往何处去)，when(该事务处理限定多少时间)，how(该使用何系统来处理事务)，如果考虑到智能的因素，还包括why(知道为什么这么做，即明白企业生产的原理和规律，将正常的业务活动和异常的处理模式以知识库的形式积累下来)。有了这些明晰的信息，就可以缩短人员处理事务时获取信息的时间，而各应用系统间的交互由EAI自动实现，从而提高业务处理的速度。要达到这个目标，必须依赖于以下几项关键技术的支持。

3.1 制造企业信息元数据模型

企业的数据都是以不同的形式存在于不同应用系统的数据库中，而每个独立使用的应用系统之间由于功能的交叉，产生了很多冗余数据，比如ERP、PDM、CRM各有自己的一套人员数据，但格式、字段等方面却存在差别。为了保证EAI数据的唯一性、一致性和准确性，我们基于XML Schema构建了面向应用的动态自组织企业信息元数据应用模型，如图4所示。图中，①表示第1个细胞文件(i=1，2，?)，L:表示逻辑神经体，Ki表示知识网络体。

根据前面 提出的离散制造企业信息集成系统模型，企业信息资源被分为五类:对外信息资源(针对CRM、SCM)，设计信息资源(针对PDM)，制造信息资源(针对ERP、MES)，人员信息资源(针对HR)，管理信息资源(针对OA、KM)。企业元数据构成企业信息名称空间(enterprise space)，由五个子名称空间构成，分别对应一套模式(Schema)定义:对外信息空间定义与上下游企业联系(产品信息、订单、企业信息发布、供应商选择、商业伙伴、技术支持等)有关的对外信息元数据;设计信息空间定义与产品设计过程(设计者、设计工具、产品结构、图文档、工艺规划等)有关的设计信息元数据;制造信息空间定义与制造资源及过程(生产设备、辅助工具、库存、生产计划、派工信息、实时采集等)有关的制造信息元数据;人员信息空间定义与人力资源(基本信息、需求、招聘、培训、考核、档案等)有关的人员信息元数据;管理信息空间定义与办公及决策(访问权限、组织机构、通信、邮件服务、会议等)有关的管理信息元数据。每个子名称空间根据复杂程度的不同又分为多级，这些模式构成了图4所示框架的元数据层。3 几项关键技术

逻辑层包含基本数据的组织信息(称为逻辑神经体)和内容的再组织结构(称为知识网络体)，它提供了更高层次管理的访问，负责处理流程管理对数据的请求。其中，细胞文件(元数据文件)中的细胞头体主要解决多个对象间的导航与路由间题，它是细胞文件感知外界联系的桥梁。通过细胞头体可动态关联和建立新的链接关系，根据不同的需求实现细胞文件的重组织。神经突用于实现逻辑神经体相互关联，路由导航器用于实现知识网络体的相互关联。这样，基于神经突和路由导航器就实现了动态白组织企业信息元数据应用模型的信息共享和交互。逻辑层与应用层(编排协调引擎)之间通过接口实现调用。基于该应用模型，元数据服务器〔图2中组件工)首先要求各应用系统通过适配器完成注册，然后与组件协同实现应用系统数据交换的处理。

3.2 消息处理

有了正确的数据(格式和内容)，还需要对它进行可靠的传递，这就要依赖消息机制。一般消息由两部分组成:信封和数据。消息的信封主要包括以下内容:消息ID、发送者ID、接收者ID、消息主题、消息类型、消息的时间戳、目前的状态、版本、加密策略、数字签名以及一些系统的相关信息等。消息的数据部分则存放预期的操作信息和完成操作所需要的数据，这部分只与接收和发送消息的应用程序相关。为了解决不同应用程序之间发出的消息格式和规范不统一的问题，在消息路由器上增加一个转换服务，使得所有通过MOM传递的消息都采用XML格式。

3.3 流程和事务

过程管理可以被看作是企业内部EAI的顶点，通常是用建模工具将所有的业务处理流程和制造过程建好模型，然后由工作流引擎来解释执行，根据触发规则来确定当前执行的活动的下一个活动，并由此来激活负责处理的应用程序。

这是一个很理想化的解决方案，实际应用在制造业EAI中还面临着三个难题:一是目前各种成熟的IT应用都具有各自的工作流处理能力，而所遵循的体系、结构、模型、语言都各不相同，要将其整合在一个环境下受到许多技术上的限制，而更难以处理的是，各应用从自己的领域观念出发来定义和划分企业业务流程，对组织和人员的定义差距更是无法彻底消除;二是当应用软件、底层操作系统、硬件或者通信体系发生故障时，还需要保证业务过程的完整性;三是离散制造业具有长周期的特点，每一个流程在执行的过程中必须抵抗很多的扰动因素。

针对这些问题，我们认为，试图建立统一的工作流模型或借助某一工作流系统来实现EAI中的过程集成势必要对原应用在结构和代码上做大量的工作，是不现实的，而应该采用基于消息和分布式事务的直通处理(也称多步处理集成)。EAI被抽象地理解为按照正确的流程处理事务，也就是在正确的时间按照正确的顺序把正确的数据传递给正确的目标(某个应用系统)，在执行过程中如果发生了错误，则在最小范围内回滚(保证ACID特性，即原子性、一致性、隔离性和耐久性)。为此，我们将经过扩展的高级事务模型引人到流程管理，通过基于消息的事务体系，用图2中的组件III将流程分解和定义为多个以消息相互联系的事务，知识库用于存储建好的过程模型以及生成的事务模板供重用。此处的描述和存储语言为经过扩展的XPDL。

这样，就可以利用事务和消息的结合来解决以上三个难题，同时也避免了全面事务管理的紧耦合、无法部分恢复、向遗留系统引人事务模型困难等弊病。引人了事务的概念之后，离散制造业务过程可被抽象成由一系列基本事务构成的小事务序列，这些事务的逻辑顺序规则构成了动态的事务结构。基于事务对象层次网络的过程建模对数据流和控制流进行定义，并提供脚本语言支持复杂的商业规则和事务间关系。

4 案例

上海烟草机械有限责任公司是为卷烟行业提供卷烟设备的典型离散制造企业，现有员工1200余人，其产品覆盖中国90%的烟厂，出口至15个国家和地区。根据前面所介绍的理论基础，通过对企业实际生产过程和特点的分析，笔者规划并实施了上海烟草机械有限责任公司信息集成系统项目，系统组成如图5所示。图5中央是集成服务器，其上方的设计部分负责处理产品相关的事务并向外提供产品数据，包含:①PDM 软件(SmarTeam)，用于CAD/CAM图档和文档的管理，以及设计流程的管理;②基于SmarTeam开发的嵌人式CAPP软件，用于工艺文件的编制、工艺文档和图档的管理、工艺流程的管理，并将产品设计树扩充为制造树。集成服务器下方的资源及计划部分负责处理物料资源相关的事务并向外提供资源及计划数据，包含:①ERP软件(FourthShift)，完成生产资源、辅助资源的管理和生产计划、车间作业计划、质量和财务管理;②用友系统(UFIDA)为该公司原有的财务管理软件，保留了数据接口用于输出特殊格式的报表和电子文档;③高架仓库管理软件，通过接口与ERP的库存模块完成出人库的管理。集成服务器左方的执行部分(MES/NCS)负责处理制造过程执行以及加工信息的采集事务，向外提供生产订单的实际状态、企业当前的实际生产能力情况、产品实际成本、制造周期和预计产出时间等实际生产数据。

人力资源系统(eHRsoft)负责企业人员的招聘、培训、薪资福利、考核、档案等相关事务，向外提供人事相关数据。客户关系管理(OracleCRM)实现销售、营销、客户服务、呼叫中心等功能，向外提供产品订单数据。事务流知识管理系统(KMS)实现办公自动化功能，并为其他系统提供统一登录环境。

以订单处理过程为例，实际运行如下:①CRM接收到用户提交的订单后按照预先定义的Schema把它转换成XML结构的消息，通过MOM发送;②编排协调引擎接收订单后，激活订单处理过程(已被分解为多个连续子事务)来执行下一步的处理过程;③如果为某种已完工的预投产机型(无变型设计，有库存)，则发送消息到ERP，通知销售出货，如果库存不够，ERP则安排一个新的生产计划，并回发预完工日期的消息给CRM通知客户;④如果为新机型，则发送消息到PDM，开始调用设计过程。

从理论上可把EAI的实现分为以下几个层次:数据层、信息层、业务层、企业层，或者分为表示集成、数据集成、功能集成三个层次。应用了多种IT系统的制造企业业务活动，是一个混合了由人完成和由系统完成两种步骤的复杂过程，EAI要解决的就是给业务人员几个问题的明确答案:what( 目前及以后需要处理的事务是什么)，who处理过程从何处来，往何处去)，when(该事务处理限定多少时间)，how(该使用何系统来处理事务)，如果考虑到智能的因素，还包括why(知道为什么这么做，即明白企业生产的原理和规律，将正常的业务活动和异常的处理模式以知识库的形式积累下来)。有了这些明晰的信息，就可以缩短人员处理事务时获取信息的时间，而各应用系统间的交互由EAI自动实现，从而提高业务处理的速度。要达到这个目标，必须依赖于以下几项关键技术的支持。

3.1 制造企业信息元数据模型

企业的数据都是以不同的形式存在于不同应用系统的数据库中，而每个独立使用的应用系统之间由于功能的交叉，产生了很多冗余数据，比如ERP、PDM、CRM各有自己的一套人员数据，但格式、字段等方面却存在差别。为了保证EAI数据的唯一性、一致性和准确性，我们基于XML Schema构建了面向应用的动态自组织企业信息元数据应用模型，如图4所示。图中，①表示第1个细胞文件(i=1，2，?)，L:表示逻辑神经体，Ki表示知识网络体。

根据前面 提出的离散制造企业信息集成系统模型，企业信息资源被分为五类:对外信息资源(针对CRM、SCM)，设计信息资源(针对PDM)，制造信息资源(针对ERP、MES)，人员信息资源(针对HR)，管理信息资源(针对OA、KM)。企业元数据构成企业信息名称空间(enterprise space)，由五个子名称空间构成，分别对应一套模式(Schema)定义:对外信息空间定义与上下游企业联系(产品信息、订单、企业信息发布、供应商选择、商业伙伴、技术支持等)有关的对外信息元数据;设计信息空间定义与产品设计过程(设计者、设计工具、产品结构、图文档、工艺规划等)有关的设计信息元数据;制造信息空间定义与制造资源及过程(生产设备、辅助工具、库存、生产计划、派工信息、实时采集等)有关的制造信息元数据;人员信息空间定义与人力资源(基本信息、需求、招聘、培训、考核、档案等)有关的人员信息元数据;管理信息空间定义与办公及决策(访问权限、组织机构、通信、邮件服务、会议等)有关的管理信息元数据。每个子名称空间根据复杂程度的不同又分为多级，这些模式构成了图4所示框架的元数据层。

逻辑层包含基本数据的组织信息(称为逻辑神经体)和内容的再组织结构(称为知识网络体)，它提供了更高层次管理的访问，负责处理流程管理对数据的请求。其中，细胞文件(元数据文件)中的细胞头体主要解决多个对象间的导航与路由间题，它是细胞文件感知外界联系的桥梁。通过细胞头体可动态关联和建立新的链接关系，根据不同的需求实现细胞文件的重组织。神经突用于实现逻辑神经体相互关联，路由导航器用于实现知识网络体的相互关联。这样，基于神经突和路由导航器就实现了动态白组织企业信息元数据应用模型的信息共享和交互。逻辑层与应用层(编排协调引擎)之间通过接口实现调用。基于该应用模型，元数据服务器〔图2中组件工)首先要求各应用系统通过适配器完成注册，然后与组件协同实现应用系统数据交换的处理。

3.2 消息处理

有了正确的数据(格式和内容)，还需要对它进行可靠的传递，这就要依赖消息机制。一般消息由两部分组成:信封和数据。消息的信封主要包括以下内容:消息ID、发送者ID、接收者ID、消息主题、消息类型、消息的时间戳、目前的状态、版本、加密策略、数字签名以及一些系统的相关信息等。消息的数据部分则存放预期的操作信息和完成操作所需要的数据，这部分只与接收和发送消息的应用程序相关。为了解决不同应用程序之间发出的消息格式和规范不统一的问题，在消息路由器上增加一个转换服务，使得所有通过MOM传递的消息都采用XML格式。

3.3 流程和事务

过程管理可以被看作是企业内部EAI的顶点，通常是用建模工具将所有的业务处理流程和制造过程建好模型，然后由工作流引擎来解释执行，根据触发规则来确定当前执行的活动的下一个活动，并由此来激活负责处理的应用程序。

这是一个很理想化的解决方案，实际应用在制造业EAI中还面临着三个难题:一是目前各种成熟的IT应用都具有各自的工作流处理能力，而所遵循的体系、结构、模型、语言都各不相同，要将其整合在一个环境下受到许多技术上的限制，而更难以处理的是，各应用从自己的领域观念出发来定义和划分企业业务流程，对组织和人员的定义差距更是无法彻底消除;二是当应用软件、底层操作系统、硬件或者通信体系发生故障时，还需要保证业务过程的完整性;三是离散制造业具有长周期的特点，每一个流程在执行的过程中必须抵抗很多的扰动因素。

针对这些问题，我们认为，试图建立统一的工作流模型或借助某一工作流系统来实现EAI中的过程集成势必要对原应用在结构和代码上做大量的工作，是不现实的，而应该采用基于消息和分布式事务的直通处理(也称多步处理集成)。EAI被抽象地理解为按照正确的流程处理事务，也就是在正确的时间按照正确的顺序把正确的数据传递给正确的目标(某个应用系统)，在执行过程中如果发生了错误，则在最小范围内回滚(保证ACID特性，即原子性、一致性、隔离性和耐久性)。为此，我们将经过扩展的高级事务模型引人到流程管理，通过基于消息的事务体系，用图2中的组件III将流程分解和定义为多个以消息相互联系的事务，知识库用于存储建好的过程模型以及生成的事务模板供重用。此处的描述和存储语言为经过扩展的XPDL。

这样，就可以利用事务和消息的结合来解决以上三个难题，同时也避免了全面事务管理的紧耦合、无法部分恢复、向遗留系统引人事务模型困难等弊病。引人了事务的概念之后，离散制造业务过程可被抽象成由一系列基本事务构成的小事务序列，这些事务的逻辑顺序规则构成了动态的事务结构。基于事务对象层次网络的过程建模对数据流和控制流进行定义，并提供脚本语言支持复杂的商业规则和事务间关系。

4 案例

上海烟草机械有限责任公司是为卷烟行业提供卷烟设备的典型离散制造企业，现有员工1200余人，其产品覆盖中国90%的烟厂，出口至15个国家和地区。根据前面所介绍的理论基础，通过对企业实际生产过程和特点的分析，笔者规划并实施了上海烟草机械有限责任公司信息集成系统项目，系统组成如图5所示。图5中央是集成服务器，其上方的设计部分负责处理产品相关的事务并向外提供产品数据，包含:①PDM 软件(SmarTeam)，用于CAD/CAM图档和文档的管理，以及设计流程的管理;②基于SmarTeam开发的嵌人式CAPP软件，用于工艺文件的编制、工艺文档和图档的管理、工艺流程的管理，并将产品设计树扩充为制造树。集成服务器下方的资源及计划部分负责处理物料资源相关的事务并向外提供资源及计划数据，包含:①ERP软件(FourthShift)，完成生产资源、辅助资源的管理和生产计划、车间作业计划、质量和财务管理;②用友系统(UFIDA)为该公司原有的财务管理软件，保留了数据接口用于输出特殊格式的报表和电子文档;③高架仓库管理软件，通过接口与ERP的库存模块完成出人库的管理。集成服务器左方的执行部分(MES/NCS)负责处理制造过程执行以及加工信息的采集事务，向外提供生产订单的实际状态、企业当前的实际生产能力情况、产品实际成本、制造周期和预计产出时间等实际生产数据。

人力资源系统(eHRsoft)负责企业人员的招聘、培训、薪资福利、考核、档案等相关事务，向外提供人事相关数据。客户关系管理(OracleCRM)实现销售、营销、客户服务、呼叫中心等功能，向外提供产品订单数据。事务流知识管理系统(KMS)实现办公自动化功能，并为其他系统提供统一登录环境。

以订单处理过程为例，实际运行如下:①CRM接收到用户提交的订单后按照预先定义的Schema把它转换成XML结构的消息，通过MOM发送;②编排协调引擎接收订单后，激活订单处理过程(已被分解为多个连续子事务)来执行下一步的处理过程;③如果为某种已完工的预投产机型(无变型设计，有库存)，则发送消息到ERP，通知销售出货，如果库存不够，ERP则安排一个新的生产计划，并回发预完工日期的消息给CRM通知客户;④如果为新机型，则发送消息到PDM，开始调用设计过程。

文章来源：中国制造业门户