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    基于大數(shù)據(jù)的機械制造模式研究

    2017-04-26 22:48:01李思良李思賢
    科技創(chuàng)新與應用 2017年8期
    關(guān)鍵詞:機械制造信息化管理大數(shù)據(jù)

    李思良+李思賢

    摘 要:機械制造產(chǎn)業(yè)與人們?nèi)粘5纳钌a(chǎn)有著密切關(guān)系,數(shù)字化設計、數(shù)字化制造等領(lǐng)域帶動著信息技術(shù)的發(fā)展,同時在設計、制造、管理等方面都應用著信息技術(shù)。在現(xiàn)場機械加工過程中,為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時采集和處理,創(chuàng)建數(shù)據(jù)化系統(tǒng)可以提高機械制造數(shù)據(jù)處理的時效性。在對于大數(shù)據(jù)技術(shù)分析的基礎下,著重闡述大數(shù)據(jù)處理在機械制造的應用。

    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);數(shù)字化制造;信息化管理;機械制造

    1 大數(shù)據(jù)技術(shù)

    1.1 大數(shù)據(jù)的定義

    大數(shù)據(jù)就是由數(shù)量龐大、類型眾多、結(jié)構(gòu)繁雜數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)集合,是基于云計算的數(shù)據(jù)整合與應用模式,可以經(jīng)過數(shù)據(jù)的集成共享和挖掘,形成強大的智力資源。大數(shù)據(jù)需要在一種新的處理模式下才可以展現(xiàn)出更加正確的決策力、敏銳的洞察力,從而形成高利用率的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。總之,大數(shù)據(jù)技術(shù)就是從類型眾多的數(shù)據(jù)中,準確有效地挖掘到有價值信息的科學技術(shù)。

    1.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)的構(gòu)成

    大數(shù)據(jù)技術(shù)由以下四種技術(shù)構(gòu)成:大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、分布式計算技術(shù)。大數(shù)據(jù)的龐大數(shù)據(jù)量遠遠超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的管理能力,大數(shù)據(jù)處理技術(shù)應能處理幾乎各種類型的海量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將幫助人們從大體量、高復雜的數(shù)據(jù)中提取有價值的信息;數(shù)據(jù)可視化技術(shù)將運用計算機圖形學相關(guān)技術(shù),將數(shù)據(jù)換為圖像的形式。從大數(shù)據(jù)的定義和技術(shù)層面可以看出,一臺計算機無法處理大數(shù)據(jù)的信息量,必須采用分布式計算架構(gòu)如圖1所示。

    分布式計算機架構(gòu)是借助云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和虛擬化技術(shù)來實現(xiàn)分布式數(shù)據(jù)的挖掘。迫于社會生活生產(chǎn)的需要,大數(shù)據(jù)將是與無線網(wǎng)絡技術(shù)、智能制造并行發(fā)展的跨世紀的技術(shù)革命。

    1.3 大數(shù)據(jù)的特點

    國際數(shù)據(jù)公司(IDC)認為,大數(shù)據(jù)技術(shù)應滿足三個“V”特點:多樣性(variety)、大容量(volume)和時效性(velocity)。多樣性是指數(shù)據(jù)的類型眾多;大容量是指需要挖掘的大數(shù)據(jù)擁有非常巨大的數(shù)據(jù)量;時效性則是指數(shù)據(jù)處理能在較短的時間內(nèi)完成,要求具有快速處理數(shù)據(jù)能力。隨后又加上了一個“V”特點:Veracity(精確性),準確性是指在眾多的數(shù)據(jù)量中能夠精準查詢到自己所需要的數(shù)據(jù)。

    2 大數(shù)據(jù)應用在機械制造模式的研究

    基于上述大數(shù)據(jù)技術(shù)分析以及機械制造行業(yè)目前存在由于工作環(huán)境惡劣、經(jīng)常性的超負荷運行導致生產(chǎn)事故頻繁出現(xiàn),為了實現(xiàn)機械制造的有效管理,對機械設備進行完備的實時監(jiān)測、智能診斷,應該最大程度地為機械制造企業(yè)提供準確數(shù)據(jù)的平臺如圖2所示。

    2.1 基于大數(shù)據(jù)的機械制造實施步驟

    (1)盡可能在每個機械制造設備上安裝GPS(這里GPS可以毫秒級采集信息,根據(jù)終端的數(shù)據(jù)庫實時在顯示屏上提示機床各類異常情況)和各種傳感器,對機床工作時間和狀況等數(shù)據(jù)進行收集。

    (2)經(jīng)過通信網(wǎng)絡和智能控制系統(tǒng)的處理傳送到中央控制室,

    并且為滿足大數(shù)據(jù)量的快速存取與數(shù)據(jù)共享,系統(tǒng)將建立公共數(shù)據(jù)庫,對機械制造相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯總、分析和處理。

    (3)公共數(shù)據(jù)庫包括機械制造詳細的工況信息、報警信息、故障信息、定位信息、維修信息等。建立以公共數(shù)據(jù)庫為核心的機械制造智能控制系統(tǒng),準確提供實時機械設備的工作畫面,進而為故障診斷、高效節(jié)能、決策提供依據(jù)。

    (4)基于大數(shù)據(jù)在機械制造模式,身在中央控制室的工作人員可以在顯示屏了解到機械制造的各環(huán)節(jié)情況。在公共數(shù)據(jù)庫中可以收集更多的數(shù)據(jù),從中獲取有價值的數(shù)據(jù)信息。如:一臺機器當天生產(chǎn)了多少零件,在機械加工過程中出現(xiàn)哪些異常,什么時候在哪種模式下使用了機械制造設備,甚至如果能知道機器設備詳細的工況信息和準確的工作時間,那么就能預先確定將要損壞的零部件,這樣可以提高生產(chǎn)效率。

    2.2 大數(shù)據(jù)在機械制造模式的應用展望

    隨著科學技術(shù)的日益發(fā)展,世界上出現(xiàn)了無人工廠,無人工廠是指工廠里所有的生產(chǎn)活動由計算機控制,生產(chǎn)線上不需要人們而是機器人進行工作的工廠。大數(shù)據(jù)時代的到來,大數(shù)據(jù)技術(shù)將可以在無人工廠得以充分應用。

    大數(shù)據(jù)的最終意義在于獲得提升洞察力的能力和價值,機械制造業(yè)應會依靠洞悉數(shù)據(jù)中的信息更加了解自己,也更加了解客戶。在龐大的數(shù)據(jù)庫中挖掘出自己的發(fā)展走向和客戶的需求,搭建出云制造平臺,根據(jù)客戶的需求,真正實現(xiàn)“私人定制”的目的,從而提高企業(yè)適應市場的能力,為機械制造業(yè)的未來發(fā)展爭取更多的主動權(quán)。

    2.3 應該注意的問題

    (1)大數(shù)據(jù)的存儲、分析和理解問題。由于大數(shù)據(jù)數(shù)量巨大、種類繁多的特點,當前機械制造企業(yè)的存儲和計算能力有限,應該如何存儲、分析和理解這些數(shù)據(jù),甚至如何在大量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生時挖掘到有價值的部分,并實時、準確地傳遞給有需求的人手中。

    (2)大數(shù)據(jù)的安全問題。每個企業(yè)都有自己的商業(yè)機密,機械制造企業(yè)也不例外。在龐大的數(shù)據(jù)中捕捉有用東西的同時,經(jīng)常會暴露出自己的隱私,此時大數(shù)據(jù)的訪問安全問題是企業(yè)面臨最大的挑戰(zhàn)。

    (3)大數(shù)據(jù)分析人才缺乏問題。我們周圍充斥著各種各樣的數(shù)據(jù)信息,需要新一代的數(shù)據(jù)分析人才來收集、分析大數(shù)據(jù),并轉(zhuǎn)化成便于人們理解的信息。目前大多數(shù)企業(yè)已經(jīng)開始認識到了這個問題,有意識培養(yǎng)相關(guān)的數(shù)據(jù)分析人才,為自己的企業(yè)發(fā)展服務。

    3 結(jié)束語

    在大數(shù)據(jù)的時代里,機械制造企業(yè)在日益激烈的市場競爭環(huán)境下,面對大量復雜多變的信息數(shù)據(jù),需要引進其他領(lǐng)域現(xiàn)有的成熟技術(shù),逐步實現(xiàn)大數(shù)據(jù)技術(shù)在機械制造的應用。這樣在采集到的大數(shù)據(jù)中挖掘出對企業(yè)真正有價值的數(shù)據(jù)內(nèi)容,科學引導機械企業(yè)未來的發(fā)展,提升自己的競爭力和技術(shù)水平。

    參考文獻

    [1]郭鑫.旅游大數(shù)據(jù)與挖掘分析研究[J].電腦知識與技術(shù),2013(14).

    [2]吳昊.面向預警決策的大數(shù)據(jù)管理平臺軟件體系結(jié)構(gòu)研究[M].天津大學,2013.

    作者簡介:李思良(2001,10-),男,山東省滕州市,山東省滕州市第一中學。

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