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制造业中的大数据应用保存哪些问题？

宣布日期：

2022-04-13

制造业迈入了大数据时代，2012年，GE公司率先明确了“工业大数据”的看法。在制造业，产品的全生命周期从市场计划、设计、制造、销售、维护等历程都会爆发大宗的结构化和非结构化数据，形成制造业大数据，而这些数据切合大数据的三“V”的特征：规模性、多样性以及高速性。除此以外，制造业大数据还具有多源异构、多标准、不确定、高噪声等特征。因此，研究和应用制造大数据更具有挑战性，主要体现在制造大数据的存储、治理、剖析和展示方面。如何充分挖掘工厂中数据的价值，通过对制造大数据进行剖析，提升数字化工厂运行效率，已成为制约数字化工厂向智慧工厂生长的瓶颈。

大数据要领带来思维变革

大数据给我们带来的思考：在制造业能用吗？解决什么问题？制造业大数据究竟在哪些领域可以发挥它的作用？

大数据在制造业能用吗？

大数据已经成为解决现实世界问题的要领。要解决现实世界的问题，第一种要领是科学实验，通过实验的要领来发明现实世界的一些纪律并解决问题；第二种是通过理论剖析和推导要领；第三种是科学盘算，模拟仿真成为解决问题的范式；数据科学则是第四种解决问题的范式。目前外洋数据科学很是热门，这是一门综合交叉的学科。

大数据要领带来了思维上的变革，主要是从三个方面来看的：从因果到关联，更强调事物之间的相关性而非因果性。从局部到全体，接纳全体数据进行剖析，而不是随机样本。从精确到混杂，通过数据包管解的优异性，不再一味追求精确的算法。既然大数据已经成为解决问题的要领，那它就是能用的。

能用大数据来解决工厂的什么问题？

大数据要领能为未来工厂的目标效劳吗？未来工厂就是智慧工厂，它追求的结束目标是一切都透明化。在制造业差别的阶段，所追求的目标是纷歧样的。

上个世纪初，制造业追求目标是本钱更低，泛起了可交换零件原理，形成了大批大宗生产模式。在上世纪中叶，为了追求更高的质量，这时候接纳了全面质量治理。到上个世纪80年代，市场需要差别的产品，产品的多样化泛起，多品种小批量生产模式流行，盘算机技术应用到产品设计制造历程，泛起了盘算机集成制造系统，也就是信息化系统。差别时代企业追求目标差别，所接纳的解决问题的要领也差别。未来的智能工厂追求透明化，要抵达透明化的目标，可接纳的要领就是剖析推理，大数据要领事实上是一种剖析推理法。因此，从数字化工厂向智能化工厂转化的历程中面对着海量的数据，需要寻找它们相互之间的联系和隐藏纪律，实现透明化的目标。

大数据在制造业中哪里用？

大数据给制造业提供的是一种全方位的全程式的一种效劳，在产品全生命周期阶段，从设计到制造、从使用到维护，直到维修阶段，爆发的正向数据以及逆向数据，这些数据都能全方位地获得使用。

大数据提供全方位全程效劳

在产品的设计中，古板的设计师基于经验灵感和经验，推断消费者的需求喜好设计产品。在大数据时代，设计师通过对用户行为和需求大数据进行剖析，精准量化客户需求，指导设计历程。

在制造阶段，大数据技术可以资助实现生产历程异常发明、产品质量和生产调理优化等方面。以生产异常发明为例，古板的基于降维手段的异常发明要领，容易破坏信息完整性，倒运于设备异常的发明。在大数据模式下，基于制造数据的剖析对要害参数进行提取，然后通过聚类剖析手段发明设备异常模式，在此基础上对设备控制优化。大数据也能资助提高产品的质量控制。SPC控制的是整个历程的单个参数，可是单个参数在正惯例模为什么还会泛起一些质量问题？可能每个参数均处于临界状态，综合后会爆发一些质量问题，所以在这个历程中，古板就是数据的筛选、参数剖析，这个历程介入了人工的剖析来进行质量的预测，数据筛选历程淘汰了许多有效的数据资源，参数剖析历程经常保存人工经验判断，使得预测模型对整个产品加工历程信息的描述残破不全，不可发明产品质量问题的深条理原因(如误差累积)。而在大数据模式下，凭据产品的加工工艺历程，对产品质量相关数据按条理进行组织，利用多隐藏层的神经网络深度学习加工历程中产品质量数据的相互作用机理，从而对产品质量问题进行全面、深条理描述。

大数据能提升大规模生产调理的全局性能，各人知道为什么企业生产调理一直会泛起问题，我们做的计划赶不上变革。因为所做的计划，是在一个理想状态下考虑约束做出的。笔者做生产优化调理长达20多年，一直在寻找一种更优的解决计划，研究智能要领，例如：遗传算法、蚂蚁算法等。但随着工艺的庞大、情况的庞大、工艺的规模，整个问题规模越来越大的时候，它已经是一个很难解决的问题。古板的智能调理要领难以求解大规模的调理问题，基于规则和瓶颈的要领在大规模问题中又很难获得全局优化;大数据带来了新思路，它接纳全局的数据之间的关联关系，从而形玉成局的调理计划，能够解决大规模生产中的全局调理问题。

大数据能为产品的运营维护效劳，很典范的就是GE的案例，建立一个平台，为航空发动机的监控、运行监测、故障诊断提供一个全方位的效劳。在产品的运行和维护历程中，大数据模式一改古板要领被动的运维模式，通过收罗和剖析智能设备的传感器数据，进行大数据剖析，主动进行产品的宁静监测、故障诊断，优化产品的运行历程。大数据应用历程中需要的是什么？首先需要的是能够收罗到数据，也就是需要产品是一个智能化的产品，所以在智能制造中，首先要有智能化的产品，装置传感器，能够实时地通报数据，为后面的运行、维护效劳提供依据。

大数据不可是关于数据，而是接纳古板及新的剖析要领来剖析所有数据。针对大数据剖析的结果接纳行动来提升业务才是更重要的。随着大数据技术的不绝生长，海内外已对大数据在制造领域中的应用进行了一些开拓性的研究，三一重工利用大数据技术通过对地舆位置数据的关联剖析发明泵车主油缸故障与沿海地区杭深高铁建设的强相关性，确定了沿海地区的盐雾情况和水质是导致油缸密封体腐化的主要原因。日本小松公司通过对挖掘机装置传感器与GPS定位系统，从而实时监控车辆运行情况，并通过大数据剖析，对未来挖掘机市场的需求进行预测从而调解生产、对用户的使用习惯进行剖析，提出建议，从而降低油耗。

数网星云平台基于云平台构建的制造企业的大数据的意义

产品营销：大数据剖析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保等效劳。

设备远程故障诊断剖析：大数据预测设备未来可能泛起故障的时间，提供制止危害的解决计划，消除设备故障�；突Т吹乃鹗�。

客户体验：在移动端建立企业宣传平台，以场景化方法让客户加入产品的认知，增加品牌的流传效果。

技术立异：借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立，提高运维领域的装备治理水平，降低行业运营本钱。

节约效能：通过数据集的切分和纪律查找，资助找到优化的数据集，实现人员投入及控制历程的节能提效。

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