技术摘要：
本发明提供一种外协加工服务跟踪与决策方法，属于外协加工制造领域。所述方法包括：对外协加工服务过程进行分析，确定监控事件；基于所述监控事件建立动作时序监控模型；基于所述动作时序监控模型建立服务过程跟踪模型，通过所述过程跟踪模型跟踪外协加工服务过程，获  全部
背景技术：
智能制造工程实施以来，在汽车制造领域获得了较好地应用，特别是基于物联网 的制造与服务融合成效显著。服务型制造、云制造、制造物联等新制造模式加速了汽车制造 产业的升级转型。在制造服务视角下，汽车零部件的外协加工可以作为智能服务的落地来 实施，建立外协加工服务系统来满足众多汽车零部件制造企业之间的协同制造需求。比如 零部件加工企业与零部件装配企业之间的生产性服务关系，或者零部件装配企业与整车企 业之间的制造服务化关系等，这些制造服务过程可以基于工业互联网进行跟踪。 目前，生产过程跟踪主要通过构建模型来实现，例如工作流建模、随机petri网建 模、过程跟踪建模等。通过上述模型可以及时获取协同制造过程中的服务需求和制造过程 中的问题，但无法及时对服务需求或制造过程中的问题进行决策。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种外协加工服务跟踪与决策方法，及时跟踪并获取外协加 工服务需求和制造过程中的问题，并及时决策。 为了实现上述目的，本发明一方面提供一种外协加工服务跟踪与决策方法，所述 方法包括： 对外协加工服务过程进行分析，确定监控事件； 基于所述监控事件建立动作时序监控模型； 基于所述动作时序监控模型建立服务过程跟踪模型，通过所述过程跟踪模型跟踪 外协加工服务过程，获取外协加工服务过程中的需求和问题； 对外协加工服务过程中的需求或问题进行决策。 进一步地，所述基于所述监控事件建立动作时序监控模型，包括： 基于所述监控事件，利用过程跟踪图式建模方法进行外协加工服务动作时序单元 连接，得到外协加工服务的多操作监控事件流。 进一步地，所述利用过程跟踪图式建模方法进行外协加工服务动作时序单元连 接，包括： 将所述监控事件的执行过程划分为多个操作动作时序单元，采用串联连接、并联 连接和/或条件连接的方式将多个所述操作动作时序单元连接，得到多操作动作时序单元， 采用甘特图对所述多操作动作时序单元进行描述，得到所述多操作监控事件流。 进一步地，所述多操作动作时序单元的关系表达式为： MF＝{P1∩(P21ΔP22)∩(P31∪P32)∩…∩Pn} 其中，(P1∩…Pn)表示串联关系，(P31∪P32)表示并联关系，(P21ΔP22)表示条件关 4 CN 111582830 A 说　明　书 2/7 页 系。 进一步地，所述基于所述动作时序监控模型建立服务过程跟踪模型，包括： 基于所述多操作监控事件流建立不同系统的RFID过程，以时间、事件集、位置集、 执行者和/或状态集描述多操作RFID过程跟踪模型。 进一步地，所述对外协加工服务过程中的需求或问题进行决策，包括： 计算与所述需求或问题相关的因素权重； 根据所述因素权重计算多级模糊决策向量； 根据所述多级模糊决策向量计算综合决策值，根据所述综合决策值进行决策。 进一步地，所述计算与所述需求或问题相关的因素权重，包括： 确定与所述需求或问题相关的各因素，建立各因素的判断矩阵，根据所述判断矩 阵计算单因素权重。 进一步地，所述根据所述因素权重计算多级模糊决策向量，包括： 创建模糊评语集； 根据所述判断矩阵和所述单因素权重构成的单因素决策矩阵计算单因素决策值， 根据单因素决策值计算总体因数决策矩阵； 计算所述总体因数决策矩阵对所述创建模糊评语集的总体隶属向量，得到所述多 级模糊决策向量。 进一步地，所述根据所述多级模糊决策向量计算综合决策值，根据所述综合决策 值进行决策，包括： 根据所述总体隶属向量计算所述综合决策值，将所述综合决策值与预设阈值进行 比较，根据比较结果进行决策。 另一方面，本发明提供一种存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程 序指令被执行时实现上述的外协加工服务跟踪与决策方法。 本发明提供的外协加工服务跟踪与决策方法，基于过程跟踪模型，通过构建外协 加工服务跟踪时序单元与外协加工服务跟踪时序流，实现外协加工服务的多操作过程跟 踪，更好的解决智能制造过程中制造与服务融合的问题；基于跟踪需求或问题，采用模糊综 合评判算法确定外协加工服务的决策，能够在智能制造环境下同时提供跟踪和决策的智能 服务，针对跟踪需求或问题能够在几秒钟时间内作出决策，决策灵敏度高、及时性好，有利 于将服务企业、制造企业和终端用户连接起来，整合制造服务需求，有利于提高加工制造企 业生产管理水平和智能制造水平。 本发明实施方式的其它特征和优点将在随后的