1 绪论
1.1 研究背景与意义
随着中国经济和技术的快速发展，生产制造业的规模逐年加大，设计、研发、生产、物流等环节之间的关系也越来越紧密了，任何一个环节出现的问题都会被放大，因此产品全生命周期管理系统在各个环节之间的调节作用就显得越来越明显和重要了。
经济学人智库（Economist Intelligence Unit）在 2017 年对全球商界进行了一项调查，对物联网的当前和未来使用情况进行了评估：调查结果显示，38%的受访者认为他们所在的组织引发了一波物联网使用的创新浪潮，这得益于他们对大量数据的洞察；22%的受访者表示物联网从现有的产品和服务中发掘了新的收益机会；15%的受访者表示物联网降低了成本；20%的受访者认为物联网改变了现有的商业模式或战略。当被问及物联网对商业的影响时，20%的受访者认为，它已经产生了重大影响，另外有 32%的受访者认为，虽然它迄今对企业的影响有限，但未来将产生重大影响。然而还有近六成的人“或多或少”或“强烈”认为，他们在物联网方面的进展没有他们预期的那么快[1]。综上所述，物联网对当下以及未来都会产生越来越重要的影响。
物联网设备的市场是巨大的。小到健康监测，大到无人驾驶飞机，我们的世界正在变成一个高度自动化的世界。相关组织预测物联网设备将从 2014 年的 50亿部增长到 2020 年的 200 亿部。在硬件支出方面，消费者的物联网应用将在 2020年达到 15340 亿美元，同时企业的物联网应用将在 2020 年达到 14770 亿美元[2]，因此，物联网被美国国家情报委员会(National Intelligence Council)列为对美国国家实力有潜在影响的 6 种“颠覆性民用技术”之一[3]。 工业 4.0 对工业物联网的意义将显得越来越重要
工业物联网应用中的传感器和设备数据的收集、聚合与分析促进了第四次工业革命，从而最大程度地提高了机器的效率以及操作的吞吐量。在可以预期的将来，工业物联网应用会涉及运动控制、机器对机器交互、预测维护、智能电网能源管理、大数据分析、个人生活家居、智能城市、应急系统、互联医疗系统等领域[4-6]，而这些领域，正是第四次工业革命所覆盖的领域。
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1.2 国内外研究现状
PLM 系统的设计是复杂，并且具有独特性的。PLM 系统本身就适合对复杂的产品进行管理，而且不同的产品的管理方式不尽相同，所以国内外有很多学者和技术人员所设计的 PLM 系统也都有所不同。
文献[26]针对磨粉机磨辊产品设计并实现了生命周期管理系统，结合网络信息技术，对人员、用户权限、产品、产品线和订单等信息进行了管理和维护，实现了一个多角色化管理的信息系统，实现了对产品不同生命周期的管理。但是文章并没有提及产品 MOL 阶段中的售后信息，也没有任何 EOL 阶段的信息，没有很好地将产品在用户使用中的信息和产品报废后的信息添加进 PLM 系统中去。
文献[27]针对电子制造企业中众多的物料的情况，基于 Agile PLM 系统现有的功能模块，设计并实现了 APLM 系统，很好地解决了物料管理的需求。具体实现了物料编码和品名规格描述的自动化，解决了重复性校验问题，并完成了PLM 系统和企业原有系统的集成。但是该文献仅仅涉及了产品的 BOL 阶段，产品出售之后的信息没有在管理系统中体现。
文献[28]则在医疗健康护理领域提出了 PLM 系统的框架，提出将医疗物联网设备与 PLM 系统相结合来优化医疗企业业务。具体是基于电池恢复的算法来管理资源受限的微型设备，让医疗物联网设备可以更持久地工作，满足了医疗人员、专家、患者和行业的需求，实现了机器对机器(M2M)、机器对人(M2H)等多个实体之间的智能连接和协作。该文献主要讲解了如何将医疗物联网设备通过通信技术连接到云端，并解决了资源有限的问题，在 PLM 系统上的设计仍显单薄。
目前国内外提出的 PLM 系统并没有很好地涵盖产品的全部生命周期，而且PLM 系统往往无法很好地与现有的工业生产设备相融合，通用性较差，需要定制。另外，目前还没有提出将工业物联网与 PLM 系统结合的通用性方案。
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2 系统总体方案与实现技术
2.1 场景分析
目前许多中小型制造业公司，从产品的生产和销售，到运输和售后都由公司自己完成。Y 公司正是这样的一家公司。
该公司的人员与职责如下所示：
1) 管理员，具备查询并修改订单、产品、物料的权限，可以完成操作员无法完成的特殊内容，对所有操作员有管理权利。 2) 操作员，具备查看订单、产品、物料的权限，也可以添加物料信息。 3) 物流员，只具备添加物流信息的权限。 4) 用户可以查看自己的订单、产品、物流和设备，并且可以控制具有物联网功能的产品。
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2.2 业务需求分析
基于以上对 Y 公司的场景分析和基于工业物联网技术的 PLM 系统的设计。本文将具体需求概括为：用户/角色/权限信息管理需求、基础信息管理需求、业务流程管理需求、生产进度跟踪需求、物流跟踪需求、产品售后跟踪需求、业务统计需求等。
2.2.1 用户/角色/权限信息管理需求
用户/角色/权限信息管理需求的主要内容是要求 PLM 系统能够管理用户账号、允许用户登录和登出、给用户动态分配角色、给用户动态分配权限、用户信息的增删改查。
2.2.2 基础信息管理需求
基础信息管理需求的主要内容是要求 PLM 系统能够对 Y 公司的一些基本信息进行增删改查。基本信息包括：生产线设备信息、物料信息、产品信息、订单信息。
2.2.3 业务流程管理需求
业务流程管理需求的主要内容是要求 PLM 系统能够对 Y 公司的整个业务信息进行存储、图形化显示、人性化操作和数据分析。
2.2.4 生产进度跟踪需求
生产进度跟踪需求的主要内容是要求 PLM 系统能够对 Y 公司的订单产品的生产进度进行跟踪管理，管理员和用户可以随时随地查询订单的进度。
2.2.5 物流跟踪需求
物流跟踪需求的主要内容是要求 PLM 系统能够对 Y 公司的订单产品的物流进行跟踪管理，管理员和用户可以随时随地查询订单的物流信息。
2.2.6 产品售后跟踪需求
产品售后跟踪需求的主要内容是要求 PLM 系统能够对用户已经收货的产品进行监控和管理，并可以记录产品运行的状态。用户也可以随时随地查看自己的产品运行状态和控制产品。
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3 硬件系统设计与实现 ................................... 21
3.1 生产线设备物联网 .................................. 21
3.2 产品物联网 ................................... 22
4 物联网平台实现 ...................................... 25
4.1 物联网平台关键技术 ........................................ 25
4.2 物联网平台实现 ................................ 26
5 后端服务器设计与实现 .............................. 29
5.1 后端服务器关键技术 ....................................... 29
5.1.1 Apache Maven ...................................... 29
5.1.2 Spring Boot ........................................... 29
7 系统测试与数据分析
7.1 硬件系统测试与数据分析
硬件系统的测试主要是测试硬件与软件系统之间的配合程度，应确保硬件系统可以稳定工作。
7.1.1 生产线设备物联网测试
生产线设备物联网通过 WiFi 模块与后端服务器通讯，本文将生产线设备的进度上报功能作为测试对象，并定义 RFID 标签被 RFID 阅读器读取开始到后端服务器完成数据操作的时间长度作为上报时间。
经 20 次重复测试，得到生产线设备物联网的平均上报时间为 1024 毫秒。
7.1.2 产品物联网测试
产品物联网通过 NB-IoT 模块与物联网平台通讯，本文将对物联网产品的LED 灯的控制功能作为测试对象，并定义浏览器上鼠标松开开始到 LED 灯状态产生变化的时间长度为控制时间。 经 20 次重复测试，得到生产线设备物联网的平均控制时间为 3797 毫秒。
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8 总结与展望
8.1 总结
针对目前 PLM 系统不完善和通用性差的现状，本文分析了客户的需求，针对性地设计并实现了一套基于物联网技术的产品全生命周期管理系统，提供了用户认证鉴权、基础信息管理、业务流程管理、生产进度跟踪、物流进度跟踪、产品售后跟踪、业务统计、多用户的权限分配功能、产品相关推荐和生产车间任务智能调度等功能。
本文的主要工作内容和创新点如下：
1）根据企业的需求，仔细分析了使用场景和需要实现的功能，创新地设计了一套基于物联网技术的产品全生命周期管理系统。该系统包括硬件方案和软件方案的设计。硬件系统主要是实现生产线设备的物联网功能和产品的物联网功能，并且硬件系统具有一定的通用性。而软件系统主要是物联网平台、后端服务器和前端服务器的设计。后端服务器基于 Spring Boot框架实现了分层设计，基于 Spring Cloud Alibaba 框架实现了微服务架构设计，利用数据库引擎、数据库索引和 Sentinel 流量保护提高了后端服务器的可用性、扩展性和鲁棒性。前端服务器基于 Vue.js 框架实现，同时实现了动态侧边栏功能，提升了用户体验。经测试，该系统的软件和硬件都有比较好的表现，可以满足用户需求。本文系统覆盖了产品的部生命周期，为企业管理产品和数据挖掘提供了极大的可能。
2）在关联产品推荐功能设计上，针对 I_Apriori 算法浪费了内存空间和计算次数过多的缺点，提出了改进的 Apriori 算法。该算法采用改进的键值对结构，将事务中的项目信息保存在数据的每一位上，从而实现了算法效率的提升，使用 UCI 公共数据集对三种算法进行验证测试， 发现本文改进的 Apriori 算法比 Apriori 和 I_Apriori 算法都有更好的表现，具有实用价值。将该算法应用到了后端服务器，并根据历史交易信息，得到不同产品之间的关联性，最后可以在用户下单页面给出推荐相关产品的功能。
3）在生产车间任务智能调度功能上，针对现有任务调度算法中存在的问题，使用了一种改进的遗传算法。该算法沿用了遗传算法的思想，模拟生物进化的过程，通过选择、交配和变异后，不断迭代，最终寻找到任务调度的最优解。该算法的基因编码使用了“多条染色体编码”，同时使用了改进的自适应函数来动态改变交叉概率和变异概率，从而保证了优质基因被继承下去。经测试，本文改进的遗传算法具有更好的收敛速度，更好的计算速度，同时也更好地避免了陷入局部最优。
参考文献（略）