數(shù)智化轉(zhuǎn)型背景下制造系統(tǒng)/裝備集群智能運(yùn)維報(bào)告人：胡耀光2022年11月20日內(nèi)容提綱CONTENTS1制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的典型模式2智能運(yùn)維的問題特征與主要挑戰(zhàn)智能運(yùn)維的關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用淺析京理工學(xué)德以賜理學(xué)以新22/47人工智能與制造技術(shù)深度融合人工智能與制造技術(shù)深度融合，正孕育全新的智能制造技術(shù)體系，先進(jìn)工業(yè)國家紛紛推出研究計(jì)劃，全力創(chuàng)造保持競爭優(yōu)勢的新路徑·歐洲“未來工廠”:再工業(yè)化進(jìn)程不斷加快-手段：先進(jìn)工藝過程+智能··美國“ManufacturingUSA”:制造業(yè)再回歸持續(xù)推進(jìn)-手段：數(shù)字化+機(jī)器人+人工智能·德國“工業(yè)4.0”:制造強(qiáng)國地位繼續(xù)鞏固-手段：集成+智能引自：于海斌智能制造與機(jī)器人xxx論證產(chǎn)品設(shè)計(jì)生產(chǎn)制造經(jīng)營管理運(yùn)維服務(wù)回收利用北京理工大學(xué)德以賜理學(xué)以新24147德以賜理學(xué)以新24147··工業(yè)軟件產(chǎn)生并作用于產(chǎn)品全生命周期各環(huán)節(jié)，一體化/集成閉環(huán)是趨勢產(chǎn)品設(shè)計(jì)生產(chǎn)制造經(jīng)營管理運(yùn)維服務(wù)回收利用物理對(duì)象生長的全生命周期可以切分成多個(gè)階段產(chǎn)品形產(chǎn)品性能生產(chǎn)生產(chǎn)試制品產(chǎn)品批產(chǎn)品產(chǎn)品狀設(shè)計(jì)驗(yàn)證規(guī)劃工程測試量生產(chǎn)運(yùn)維報(bào)廢·WMS物理對(duì)象全生命周期的每個(gè)階段都可以通過數(shù)字化工具進(jìn)行表述和分析事件仿真(產(chǎn)線規(guī)劃、工藝規(guī)劃、物流規(guī)劃.)(結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、電子電氣設(shè)計(jì)...)人機(jī)工程分析CAD設(shè)計(jì)·APM產(chǎn)品全生命周期孿生產(chǎn)品全生命周期孿生德以明理學(xué)以新25/47服務(wù)保障2服務(wù)保障類微笑曲線數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)產(chǎn)品創(chuàng)新數(shù)據(jù)德以明醒學(xué)以精26/471.1.制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的典型模式制造+銷售技術(shù)+管理+服務(wù)租用期內(nèi)承擔(dān)一切保養(yǎng)、維修和服務(wù)，服務(wù)收入已達(dá)公司總收入的60%+?！ねㄓ秒姎猓簜鹘y(tǒng)制造僅占其產(chǎn)值總量的30%左右，70%的業(yè)務(wù)是由與其主業(yè)密切關(guān)聯(lián)的“技術(shù)+管理+服務(wù)”構(gòu)成。德以明理學(xué)以精27/471.1.制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的典型模式ERPPREDIXCLOUDControllerPREDIXEDGEDIRECTCOLLECTORSGEDIGITAL自APPLICATIONSOT&ITdatasourcesandsystems北京理工大學(xué)Secureedge-to-cloudprocessingandanalyticsFoundationservicesforapplicationsOtherITSystemsandData德以明理學(xué)以精28/47Historian·Rolls-Royce面向產(chǎn)品全生命周期的運(yùn)維服務(wù)狀態(tài)實(shí)時(shí)感知、健康評(píng)估檢測、健康預(yù)測性維護(hù)、全生命周期綜合管理等方面的產(chǎn)品全生命周期健康保障服務(wù)。AttheheartoftheRolls-RoyceDigitalStrategy陜鼓集團(tuán)即新型服務(wù)所構(gòu)成。北京理工大學(xué)德以鵬理學(xué)以新210/47主機(jī)編號(hào)網(wǎng)絡(luò)地址遠(yuǎn)程工程預(yù)測預(yù)警遠(yuǎn)程診斷與維護(hù)視頻引自樹根互聯(lián)網(wǎng)站智能手機(jī)APP自助服務(wù)系統(tǒng)近10萬臺(tái)設(shè)備接入實(shí)時(shí)映射_機(jī)械·世界制造業(yè)的發(fā)展實(shí)踐表明：對(duì)處于轉(zhuǎn)型、升級(jí)階段的中國制造業(yè)，服務(wù)化是推動(dòng)我國制造業(yè)走向價(jià)值鏈高端、邁向“制造強(qiáng)國”的重要途徑。產(chǎn)品運(yùn)維服務(wù)能力：一是裝備產(chǎn)品本身智能化水平提升，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控、運(yùn)行控制二是裝備企業(yè)的運(yùn)維服務(wù)能力增強(qiáng)，提升服務(wù)靈活性、實(shí)時(shí)性內(nèi)容提綱CONTENTS京理工學(xué)德以賜理學(xué)以新2·廣義的裝備運(yùn)維，在產(chǎn)品全生命周期各環(huán)節(jié)都有體現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)生產(chǎn)制造經(jīng)營管理運(yùn)維服務(wù)回收利用·部件-產(chǎn)品-系統(tǒng)-集群的裝備運(yùn)維對(duì)象復(fù)雜化趨勢單一部件整機(jī)產(chǎn)品8心故障預(yù)警健康管理狀態(tài)監(jiān)測故障預(yù)警健康管理北京理工大學(xué)產(chǎn)品系統(tǒng)裝備集群PHM/MRO服務(wù)優(yōu)化PHMPHM/MRO服務(wù)優(yōu)化圖片來自網(wǎng)絡(luò)德以蝸理學(xué)以新22.智能運(yùn)維的問題特征與主要挑戰(zhàn)·部件-產(chǎn)品-系統(tǒng)-集群的裝備運(yùn)維對(duì)象復(fù)雜化趨勢單一對(duì)象集群對(duì)象作業(yè)位置不變+作業(yè)狀態(tài)變化作業(yè)位置改變+作業(yè)狀態(tài)變化狀態(tài)監(jiān)測故障診斷故障預(yù)警健康管理PHM/MRO服務(wù)優(yōu)化PHM/MRO協(xié)同運(yùn)維北京理工大學(xué)德以明理學(xué)以新21647制造系統(tǒng)中的關(guān)鍵高端設(shè)備(如高精度數(shù)控機(jī)床、大型導(dǎo)軌磨床、高精度磨齒機(jī)等)運(yùn)維成本高、維修周期長，經(jīng)常出現(xiàn)關(guān)鍵設(shè)備“用了怕壞、壞了難修”的不良局面，導(dǎo)致關(guān)鍵高端設(shè)備利用率不高，制造系統(tǒng)整體績效差的現(xiàn)實(shí)問題?！駞f(xié)作耦合特性動(dòng)態(tài)分析與實(shí)時(shí)響應(yīng)。裝備與裝備、任務(wù)執(zhí)行與維修維護(hù)存在著協(xié)同約束關(guān)系。瓶頸或關(guān)鍵設(shè)備發(fā)生故障會(huì)嚴(yán)重影響系統(tǒng)的連續(xù)運(yùn)行。北京理工大學(xué)2.智能運(yùn)維的問題特征與主要挑戰(zhàn)設(shè)備移動(dòng)布局多變尺度可調(diào)航母集群、裝甲集群；再到民用領(lǐng)域的大型工程施工、農(nóng)機(jī)裝備集群等都是動(dòng)態(tài)裝備集群。德以明理學(xué)以精21947北京理德以明理學(xué)以精21947基于作業(yè)需求，多種裝備集中在同一地區(qū)進(jìn)行作業(yè)。裝備集群在作業(yè)空間區(qū)域內(nèi)廣泛分布。60裝備集群會(huì)隨著作業(yè)位置的動(dòng)態(tài)變化而動(dòng)態(tài)變化。調(diào)北裝備集群作業(yè)時(shí)長會(huì)隨不同作業(yè)階段發(fā)生變化。叫dsn裝備集群：如何保障其連續(xù)高可靠工作能力?2.智能運(yùn)維的問題特征與主要挑戰(zhàn) 鼻1☆可果☆學(xué)科交叉研究點(diǎn)：學(xué)科交叉研究點(diǎn)：如何實(shí)現(xiàn)制造服務(wù)資源的跨區(qū)域優(yōu)化配置?2.2.智能運(yùn)維的問題特征與主要挑戰(zhàn)·ContinuousMaintenance,可持續(xù)運(yùn)維Continuousmaintenanceisanengineeringservicethatallowsproductstoachieverequiredperformancethrough-lifewithoptimumthrough-lifecost.LevelofContinuousMaintenancechalenges,CIRPAnnals-ManufacturingTechnology,65(201生產(chǎn)制造經(jīng)營管理運(yùn)維服務(wù)回收利用'R.Royetc.,Continuousmaintenanceandthefuture-Foundations產(chǎn)品設(shè)計(jì)ofyrs·制造系統(tǒng)/裝備集群的可持續(xù)運(yùn)維與閉環(huán)反饋商業(yè)模式演化(自有平臺(tái))外部因素內(nèi)部因素優(yōu)化成本減少資源消耗管理●任務(wù)計(jì)劃●設(shè)備協(xié)作商業(yè)驅(qū)動(dòng)及時(shí)功能改進(jìn)提高可用性設(shè)計(jì)與制造生命過程功能更新高價(jià)值產(chǎn)品監(jiān)測診斷維護(hù)決策評(píng)估維修策略與規(guī)劃維修調(diào)度與執(zhí)行·R.Royetc.Continuousmaintenanceandthefuture-Foundationsandtechnologicalchallenges.CIRPAnnals-ManufacturingTec內(nèi)容提綱內(nèi)容提綱CONTENTS1制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的典型模式2智能運(yùn)維的問題特征與主要挑戰(zhàn)3智能運(yùn)維的關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用淺析3.智能運(yùn)維的關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用淺析決策描述診斷預(yù)測向物理對(duì)象反饋向數(shù)字空間映射數(shù)據(jù)互聯(lián)信息互通模型互操作數(shù)據(jù)管理交互信息管理交互模型管理生產(chǎn)數(shù)據(jù)研發(fā)數(shù)據(jù)運(yùn)營數(shù)據(jù)服務(wù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)字典標(biāo)識(shí)解析元數(shù)據(jù)描述…幾何模型仿真模型業(yè)務(wù)模型數(shù)據(jù)模型工業(yè)通訊感知多模型融合連接反饋控制物理對(duì)象物理對(duì)象數(shù)字孿生：以模型與數(shù)據(jù)為核心，構(gòu)建虛實(shí)交互的閉環(huán)系美國空軍實(shí)遠(yuǎn)程運(yùn)維水驗(yàn)平何型息型室與NASA聯(lián)合打造戰(zhàn)斗機(jī)數(shù)字孿生體，優(yōu)化F-15擬分析1.構(gòu)建F-15戰(zhàn)斗機(jī)1:1幾何模型幾模信模H6仿尊據(jù)模模型管理向物理對(duì)象反饋業(yè)務(wù)模型仿真模型數(shù)據(jù)模型建基礎(chǔ)資產(chǎn)信息模型美國空軍研究實(shí)驗(yàn)室與NASA合作構(gòu)建F-15戰(zhàn)斗機(jī)機(jī)體數(shù)字孿生，實(shí)現(xiàn)對(duì)在役飛機(jī)機(jī)體結(jié)構(gòu)開展健康評(píng)估與損傷預(yù)測，提供預(yù)警并給出維修更換指導(dǎo)。4.將仿真分析結(jié)果與試飛歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)飛行數(shù)據(jù)相結(jié)合，診斷飛機(jī)實(shí)施運(yùn)行狀態(tài)模型融合制數(shù)字孿生：以模型與數(shù)據(jù)為核心，構(gòu)建虛實(shí)交互的閉環(huán)系 北京理工大學(xué)德以期醒學(xué)以新26/47基礎(chǔ)技術(shù)虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)基礎(chǔ)技術(shù)虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)(VR,AR)可視化技術(shù)數(shù)據(jù)建模技術(shù)(大數(shù)據(jù)、人工智能)增量學(xué)習(xí))業(yè)務(wù)建模技術(shù)(高散事件高散時(shí)間仿真)物理建模技術(shù)(CAD、CAE)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集成技術(shù)(BPM)產(chǎn)品數(shù)據(jù)集成技術(shù)新型傳感技術(shù)新型控制技術(shù)(分布式控制、邊緣計(jì)算)數(shù)據(jù)與機(jī)理驅(qū)動(dòng)智能求解食環(huán)境型技術(shù))t1*praj(x,6fft,arin'ce)實(shí)時(shí)分析核心技術(shù)優(yōu)化引擎核心算法人機(jī)交互建模數(shù)據(jù)集成件方案語言干機(jī)器學(xué)習(xí)索策略A,II?x多物理場增強(qiáng)分析空間表基于樹邏輯建模環(huán)境“Prmfi北京理工大學(xué)德以期醒學(xué)以新22·MBSE+數(shù)字孿生——驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)與制造跨域協(xié)同，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)反饋基礎(chǔ)技才ANSYS與supET聯(lián)合開發(fā)主變壓器數(shù)字孿生系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)控傳感器無法直接測量的核建模變電站主變壓器數(shù)字孿生監(jiān)控界面效果：模型參數(shù)模型文件3D資源主變壓器的線圈與鐵芯浸泡在油箱中，無法通過安裝傳感器實(shí)時(shí)獲取其溫度。使用數(shù)字孿生的虛擬傳感器特性，可實(shí)時(shí)計(jì)算并顯示出主變壓器核心溫度，從而大大降低了由于核心部件超溫造成重大事故的可能性。引自工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟《工業(yè)數(shù)字孿生白皮書(2021)》北京理工大學(xué)德以明理學(xué)以新228/47心部件溫度設(shè)備數(shù)字孿生模型容器時(shí)序數(shù)據(jù)庫(BPI產(chǎn)品數(shù)據(jù)集新型傳題新型控制理驅(qū)動(dòng)智能求解模型算法數(shù)據(jù)集成感知控制虛擬現(xiàn)實(shí)、增可視化(離散事件離物理建相(CAD.(HML1數(shù)據(jù)建杉數(shù)字孿生系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)理人機(jī)面板主要內(nèi)容：在產(chǎn)品數(shù)字化模型基礎(chǔ)上，利用計(jì)算機(jī)仿真環(huán)境對(duì)產(chǎn)品整個(gè)裝配過程進(jìn)行模擬與分析的一項(xiàng)綜合應(yīng)用技術(shù)。主要作用：借助于裝配工藝仿真驗(yàn)證技術(shù)，在產(chǎn)品上游設(shè)計(jì)階段消除潛在的裝配沖突與缺陷、評(píng)價(jià)產(chǎn)品的可裝配性，及早發(fā)現(xiàn)裝配過程中的各種干涉問題，并將這些信息反饋給設(shè)計(jì)人員；結(jié)合人機(jī)工效評(píng)估結(jié)果對(duì)工藝方法、工裝結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)線布局等進(jìn)行修改和優(yōu)化。人機(jī)功效學(xué)分析北京理工大學(xué)德以明理學(xué)以精22947工裝、夾具適用性分析裝配工藝可行性分析實(shí)體生產(chǎn)線適配性分析3.智能運(yùn)維的關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用淺析物理原型方法模式一：真人+真零件+真實(shí)環(huán)境原型開發(fā)成本高優(yōu)化開發(fā)周期長裝配仿真軟件VR虛擬裝配增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)裝配模式四：真人+虛擬零件+真實(shí)環(huán)境工藝驗(yàn)證直接落地工位驗(yàn)證過程直觀、高效結(jié)合人機(jī)功效分析模式二：虛擬人+虛擬零件+虛擬環(huán)境手工裝配過程仿真準(zhǔn)確性差使用過程交互效率較低模式三：真人+虛擬零件+虛擬環(huán)境虛擬的場景構(gòu)建成本較高用戶的感知受限北京理工大學(xué)德以賜理學(xué)以精230/47在汽車裝配作業(yè)中涉及大量的手工裝配環(huán)節(jié)，例如線束卡接作業(yè)等，其中很多作業(yè)需要驗(yàn)證在汽車裝配作業(yè)中涉及大量的手工裝配環(huán)節(jié)，例如線束卡接作業(yè)等，其中很多作業(yè)需要驗(yàn)證手篇算雙手加魚關(guān)鍵技術(shù)神經(jīng)態(tài)意別法計(jì)服媽器后端：部署在PC北京理工大北京理工大德以期理學(xué)以新231案例2-白車身與產(chǎn)線適配性驗(yàn)證白車身(BIW)是汽車焊接前的結(jié)構(gòu)總成，白車身設(shè)計(jì)驗(yàn)證是汽車研發(fā)的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，不僅要驗(yàn)證結(jié)構(gòu)性能，還要驗(yàn)證白車身在后續(xù)涂裝、焊接等環(huán)節(jié)與產(chǎn)線的適配性，包括新車身能否通過產(chǎn)線，機(jī)器人能否夠到作業(yè)點(diǎn)等；目前基于物理樣車或純虛擬仿真的車體與產(chǎn)線適配性驗(yàn)證方法存在驗(yàn)證周期長、成本高問題，因此，提出基于AR的快速低成本驗(yàn)證方法。測試需求：整體通過性目測、風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)通過目 AR距離測量碰接檢測可視結(jié)果輸出徒手交互網(wǎng)格三角形頂點(diǎn)素引序列網(wǎng)格頂點(diǎn)手動(dòng)定義AR測距：車體模型檢測點(diǎn)預(yù)定義，UI選取，產(chǎn)線現(xiàn)場點(diǎn)手動(dòng)設(shè)置定義，測距還要驗(yàn)證白車身在俞出德以期理學(xué)以新233RULA上肢評(píng)估算法RULA上肢評(píng)估算法OWAS作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法生物力學(xué)分析算法_程性__程性_磁磁,構(gòu)建虛實(shí)融合的驗(yàn)證環(huán)境模擬裝配過程支持多人不同視角的協(xié)作連接動(dòng)捕設(shè)備，獲取動(dòng)作數(shù)據(jù)調(diào)用算法分析輸出結(jié)果(Excel)德以明理學(xué)以新23547裝備狀態(tài)表征裝備故障預(yù)警裝備運(yùn)維服務(wù)狀態(tài)可視化表征強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化調(diào)整數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模幾何維度規(guī)則維度據(jù)制造系統(tǒng)狀態(tài)數(shù)據(jù)制造系統(tǒng)數(shù)字孿生體構(gòu)建虛擬模型故障預(yù)測dhuervaon實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與孿生模型融合裝備信息統(tǒng)計(jì)J?J?與Enterprise1Enterprise2EnterpisexMNaoerMM?MMMIIUpnngActor1Actor2-Machine1Machine2MachinemDistributedreal-timedecision-makingRcal-timeinformationPykamnryTakgantoreal-timeschedulingin12,pp.8999-9007,Dec.2022,MaterialRobotlearning,IEEETransactionspolicygoicActorm調(diào)度算法輸出任務(wù)序列onIndustriallnformatics,vol.18,no.AwDatafilteringDevicemonitoringTaskvisualizationHistoricalexperiencedataMachinedeep蒼Datan品312DduacorHistoricafexpenence"DistributedmanufacturingCloudlayerreinforcementEdgelayerControlordercloudcollections.DLTneLearner-uAGVNwkM:byM;M?MJ?I?I.maacAVm=(ve[vmimVmaxl.ue[am:@)maxll戶工2感部與多任務(wù)灶理”控制M*mmm·Real-timeAGVdispatchingbyreinforcementlearningunderdigitaltwin-enabledintelligentproductionlogisticssystems(underreview).IEEETransactionsonIndustrialInformaticsAGV運(yùn)動(dòng)模型速度采樣y=yo+vAtsinθ;θt=θto+wAtVa=(v,a)|ve[v.-v?At,Ve+vaA]uwue[ag-w?AL,ae+bia△t1]Va={v≤√2·dist(v,6u)·Uw≤√2·dist(D,6)·6b自市吹1P552aFmia大數(shù)據(jù)-服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)作業(yè)分布預(yù)測CIusrereacara5sB-警。-15-2,★資需造動(dòng)靜結(jié)合的伴隨服務(wù)模式，基于大數(shù)據(jù)的集群協(xié)同運(yùn)維與服務(wù)決策技術(shù)，解決廣域環(huán)境下服務(wù)網(wǎng)絡(luò)劃分與資源優(yōu)化配置問題。北京理工大學(xué)德以期醒學(xué)以新23847大數(shù)據(jù)-跨區(qū)優(yōu)化配置3.智能運(yùn)維的關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用淺析·基于大數(shù)據(jù)的集群協(xié)同運(yùn)維與服務(wù)決策技術(shù)大數(shù)據(jù)-服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)-服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)作業(yè)分布預(yù)測大數(shù)據(jù)-跨區(qū)優(yōu)化配置禁酷密想盟酷碧衣機(jī)數(shù)量物物同大數(shù)照分析…”…實(shí)現(xiàn)運(yùn)維服務(wù)資源的“精準(zhǔn)達(dá)”實(shí)現(xiàn)運(yùn)維服務(wù)資源的“精準(zhǔn)達(dá)”3.智能運(yùn)維的關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用淺析維護(hù)服務(wù)資源：服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)、備件庫存、維護(hù)工具、服務(wù)人員和服務(wù)車等服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)：制造商、服務(wù)商、服務(wù)站、動(dòng)態(tài)服務(wù)車等構(gòu)成的服務(wù)體系故障需求預(yù)測服務(wù)商選擇服務(wù)區(qū)域劃分應(yīng)急設(shè)施選址預(yù)測指標(biāo)；商評(píng)價(jià)體系；●合理有效的服務(wù)連續(xù)選址模型；預(yù)測方法。商選擇方法。劃分方法。段決策算法。北京理工大學(xué)維護(hù)服務(wù)資源：服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)、備件庫存、維護(hù)工具、服務(wù)人員和服務(wù)車等服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)：制造商、服務(wù)商、服務(wù)站、動(dòng)態(tài)服務(wù)車等構(gòu)成的服務(wù)體系故障需求預(yù)測服務(wù)商選擇服務(wù)區(qū)域劃分應(yīng)急設(shè)施選址-“一.…—-\·Atwo-stagedynamiccapacityplanningapproachforagriculturalmachinerymaintenanceservicewithdemanduncertainty.BiosystemsEngineering2020.190:p.201-217./10.1016/j.biosystemseng.2019.12.005·Amulti-objectivedistrictingproblemappliedtoagriculturalmachinerymaintenanceservicenetwork.EuropeanJournalofOperationalResearch,2020.287(3):p.1120-1130./10.1016/j.ejor.2020.05.008·Ren,W.,etal.,MaintenanceservicenetworkredesignforgeographiclldistributedmovingassetsusingNSGAllinagriculture.ComputersandElectronicsinAgriculture,2020.169./10.1016/pag.2019.105170·Intelligentdecisionmakingforserviceprovidersselectioninmaintenanceservicenetwork:Anadaptivefuzzy-neuroapproach,Knowledge-BasedSystems,Vol190,105263(1-10),2020/10.1016/j.knosys.2019.105263·AnANP-multi-criteria-basedmethodologytoconstructmaintenancenetworks