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    試論工業(yè)制造中的大數(shù)據(jù)分析

    2017-07-10 22:04:51尹大宇樊瑞博
    科學(xué)與財富 2017年20期
    關(guān)鍵詞:應(yīng)用價值大數(shù)據(jù)

    尹大宇+樊瑞博

    (長城汽車股份有限公司天津哈弗分公司 300462)

    摘 要:工業(yè)制造的大數(shù)據(jù)分析對企業(yè)的生產(chǎn)具有十分重要的作用, 通過大數(shù)據(jù)分析,企業(yè)能夠準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)中存在的問題, 結(jié)合工業(yè)制造企業(yè)中大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)用技術(shù), 并對工業(yè)制造企業(yè)生產(chǎn)中大數(shù)據(jù)的來源途徑進行分析, 探究了工業(yè)制造大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值。

    關(guān)鍵詞:工業(yè)制造; 大數(shù)據(jù); 應(yīng)用價值

    工業(yè)大數(shù)據(jù)在工業(yè)生產(chǎn)中具有十分重要的作用, 它是以工業(yè)制造過程和工業(yè)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)為主體,通過對這些數(shù)據(jù)的分析, 獲取工業(yè)生產(chǎn)中的具體數(shù)據(jù),進而能夠有效的對工業(yè)制造工程進行分析與控制。 工業(yè)大數(shù)據(jù)的來源主要是產(chǎn)品生產(chǎn)周期過程中的各個環(huán)節(jié), 例如產(chǎn)品的設(shè)計、生產(chǎn)制造、銷售、售后服務(wù)、回收利用等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)。同樣, 工業(yè)大數(shù)據(jù)的獲得, 還可以從企業(yè)的外部銷售與生產(chǎn)市場、企業(yè)之間的“跨界”供應(yīng)鏈中獲取。

    一、工業(yè)制造大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)與技術(shù)

    工業(yè)大數(shù)據(jù)在企業(yè)生產(chǎn)中具有十分廣泛的用途, 但是由于企業(yè)缺乏必要的數(shù)據(jù)分析工具,還不能夠從大數(shù)據(jù)中獲取十分有益的信息, 造成大數(shù)據(jù)在企業(yè)生產(chǎn)中還沒有得到充分的應(yīng)用, 沒有將大數(shù)據(jù)中潛藏的信息運用到企業(yè)的生產(chǎn)決策中。

    1、多源異構(gòu)工業(yè)數(shù)據(jù)集成與數(shù)據(jù)融合技術(shù)

    由于工業(yè)大數(shù)據(jù)搜集是需要多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集成, 在數(shù)據(jù)分析時需要解決以下的問題:首先,要能夠準(zhǔn)確的對數(shù)據(jù)進行收集, 保證數(shù)據(jù)集成的質(zhì)量,為企業(yè)的決策提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持服務(wù)。 數(shù)據(jù)質(zhì)量在數(shù)據(jù)集中過程中出現(xiàn)失誤的原因是多樣的,可能是手工操作失誤造成的, 也可能是數(shù)據(jù)集成過程中采用算法模式失誤而造成的, 還有可能是在數(shù)據(jù)采集的過程中, 出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定或者任務(wù)中斷而導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量不高。 其次,就是要及時對產(chǎn)品生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行集成。 在生產(chǎn)的過程中, 不能及時對生產(chǎn)的可用實時數(shù)據(jù)與當(dāng)前生產(chǎn)資源資料的數(shù)據(jù)進行分析, 就不能有效的對下一個生產(chǎn)過程提供有效的材料、原料的支持。 但是,由于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)技術(shù)不多,數(shù)據(jù)的來源不統(tǒng)一,在工業(yè)大數(shù)據(jù)的企業(yè)中, 不能兼顧不同類型的海量數(shù)據(jù),不能滿足實時性要求, 對工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用帶來了很大的挑戰(zhàn)。

    2、支持實時建模的大容量數(shù)據(jù)處理技術(shù)

    (1)在以往的數(shù)據(jù)處理中一般采用MapReduce技術(shù)對大數(shù)據(jù)進行批量處理, 這樣處理的數(shù)據(jù)實時性不強,不能有效的運用于工業(yè)制造決策中, 不能滿足大數(shù)據(jù)分析的實時建模需求。

    (2)現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)分析框架主要是基于簡單的數(shù)據(jù)查詢, 對大數(shù)據(jù)的分析能力與深度不夠, 既不能滿足工業(yè)多層面不規(guī)則的大數(shù)據(jù)采樣與分析, 也不能實現(xiàn)多時空時間序列數(shù)據(jù)復(fù)雜建模的需求。 由于工業(yè)制造的決策分析的影響數(shù)據(jù)比較多, 現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析技術(shù)不能將市場數(shù)據(jù)、服務(wù)數(shù)據(jù)、 質(zhì)量控制數(shù)據(jù)、營銷數(shù)據(jù)結(jié)合在一起進行分析, 即使能夠分析,相應(yīng)的難度也比較大。

    3、大數(shù)據(jù)給工業(yè)制造信息安全帶來新挑戰(zhàn)

    (1)大數(shù)據(jù)加大隱私泄露風(fēng)險的挑戰(zhàn)

    大量工業(yè)制造的數(shù)據(jù)集中存儲往往會給企業(yè)的安全信息增加泄露的風(fēng)險, 而且在企業(yè)生產(chǎn)的過程中,往往還會有一些敏感數(shù)據(jù)的所有權(quán)和使用權(quán)難以給予明確的界定。

    (2)對現(xiàn)有存儲和安防措施提出挑戰(zhàn)

    大量的工業(yè)數(shù)據(jù)存儲在一起,這樣就會存在多種格式不同、類型不同的數(shù)據(jù)共存的情況, 就會造成企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲不符合安全管理的需求, 造成企業(yè)的數(shù)據(jù)管理存在安全的漏洞。

    (3)大數(shù)據(jù)技術(shù)被誤用帶來的挑戰(zhàn)

    大數(shù)據(jù)的應(yīng)用為黑客提供了更多的數(shù)據(jù)分析機會,使得黑客的攻擊更加精確,為企業(yè)的工業(yè)生產(chǎn)帶來了更大的潛在危險。

    二、工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析途徑

    1、利用開放技術(shù)與平臺,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的任意移動

    在工業(yè)制造中,系統(tǒng)的管理平臺是一個系統(tǒng)化的工作, 而不僅僅是一套操作軟件與管理系統(tǒng),更多的是項目執(zhí)行和服務(wù)的平臺。在實際工作中,能夠體現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)的過程與挖掘企業(yè)生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù), 保證數(shù)據(jù)能夠在不同的服務(wù)器與管理軟件上移動。 因此,在企業(yè)的系統(tǒng)應(yīng)用平臺中,要詳細(xì)的對系統(tǒng)架構(gòu)進行設(shè)計, 將系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成能力、實施能力、數(shù)據(jù)挖掘能力等融合在一起, 并能夠與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合在一起,實現(xiàn)“軟件+云服務(wù)”的工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用管理平臺。 在工作制造的大數(shù)據(jù)分析過程中,需要將物聯(lián)網(wǎng)與“互聯(lián)網(wǎng)+”的應(yīng)用結(jié)合在一起, 通過物聯(lián)網(wǎng)的及時響應(yīng), 能夠?qū)⒖蛻?、企業(yè)中工作的軟硬件定期巡檢、易耗品、設(shè)備的功能等數(shù)據(jù)進行分析, 進而能夠有效的確定工業(yè)生產(chǎn)過程中的供應(yīng)鏈上各個企業(yè)的合作關(guān)系,為客戶提供持續(xù)性的有價值的數(shù)據(jù)服務(wù)。

    2、完善工業(yè)企業(yè)管理系統(tǒng)的功能,強化處理結(jié)構(gòu)性和非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)模型

    完善工業(yè)制造企業(yè)的系統(tǒng)管理平臺,將數(shù)據(jù)處理的功能集成在一起, 實現(xiàn)制造管理系統(tǒng)的MOM與ERP、EAM 等有機的聚合,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集成,能夠?qū)⑵髽I(yè)的信息推送、系統(tǒng)工作流的集成、應(yīng)用數(shù)據(jù)的控制與管理有機的集成在一起, 完善數(shù)據(jù)處理的模型,實現(xiàn)對工業(yè)制造企業(yè)的結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)的處理。 由于工業(yè)制造企業(yè)各個管理系統(tǒng)之間的主數(shù)據(jù)不統(tǒng)一,不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交換就需要依賴各系統(tǒng)間的總線進行數(shù)據(jù)交互, 就需要整合各個系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)流程、工作流、服務(wù)流程等, 才能有效的實現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)的集成,對工業(yè)制造企業(yè)的管理者來說,通過一鍵登錄之后,通過系統(tǒng)的個性化定制頁面,就能夠了解與查看經(jīng)過大數(shù)據(jù)集成后的數(shù)據(jù)。

    3、利用智能工具對工業(yè)大數(shù)據(jù)進行分析

    在工業(yè)制造企業(yè)可以采用時間序列、圖像、視頻、機器學(xué)習(xí)等智能分析工具, 來建立工業(yè)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)模型,模擬與控制工業(yè)生產(chǎn)的過程, 進而與工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺結(jié)合在一起, 這樣就能夠有效的對工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)中的情況進行分析, 并可與物聯(lián)網(wǎng)、感應(yīng)器、互聯(lián)網(wǎng)等連接在一起, 然后與企業(yè)的管理應(yīng)用軟件結(jié)合在一起,對企業(yè)生產(chǎn)的大數(shù)據(jù)進行分析。

    三、工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值

    隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”的思維與工業(yè)制造業(yè)的融合,創(chuàng)新了工業(yè)生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)分析, 同時也能夠?qū)⑵髽I(yè)生產(chǎn)中的所有數(shù)據(jù)聚合在一起, 這為工業(yè)大數(shù)據(jù)的集成提供了便利, 同時也使得工業(yè)大數(shù)據(jù)的集成成為企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心。 以工業(yè)數(shù)據(jù)的采集與解析、分析和可視化以及數(shù)據(jù)的安全管理成為未來企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù), 隨著信息在企業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用不斷加深, 企業(yè)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)不再以企業(yè)的內(nèi)部數(shù)據(jù)為主,同時還要將外部的市場數(shù)據(jù)融合在一起,隨著智能制造的應(yīng)用越來越廣, 企業(yè)需要重新審視工業(yè)大數(shù)據(jù)在生產(chǎn)中的作用,同時企業(yè)也會重視大數(shù)據(jù)的價值, 對企業(yè)的制造產(chǎn)品進行創(chuàng)新,并能夠?qū)ζ髽I(yè)的生產(chǎn)進行監(jiān)視與預(yù)警管理,同時還能實時的對生產(chǎn)設(shè)備故障進行診斷與維護,優(yōu)化企業(yè)生產(chǎn)的供應(yīng)鏈管理, 提升工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)效率。 在企業(yè)生產(chǎn)過程中利用大數(shù)據(jù)分析, 可以有效的對企業(yè)生產(chǎn)的倉儲、產(chǎn)品的配送、銷售等進行優(yōu)化管理, 降低企業(yè)的成本,并能夠提高企業(yè)的銷售效率。

    四、結(jié)束語

    工業(yè)大數(shù)據(jù)在企業(yè)生產(chǎn)中具有十分重要的作用, 它的價值產(chǎn)生方式主要是通過集成企業(yè)在生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù), 并對企業(yè)生產(chǎn)的供應(yīng)鏈、銷售的整個數(shù)據(jù)進行收集與集成,在通過數(shù)據(jù)分析之后, 能夠為企業(yè)的生產(chǎn)提供決策支持,進而能夠有效的提高企業(yè)的生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量等,滿足用戶的需求,擴大企業(yè)的影響力。

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