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    工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能制造中的應用簡析

    2019-04-17 03:06:24王晨宇
    科學與財富 2019年22期
    關(guān)鍵詞:智能制造大數(shù)據(jù)技術(shù)

    王晨宇

    摘 要:近幾年,隨著制造業(yè)、信息技術(shù)的不斷融合、發(fā)展,我國迎來了以“智能制造”為代表的新一輪工業(yè)發(fā)展變革。本文首先概述了大數(shù)據(jù)在制造業(yè)中的應用,然后圍繞數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析三個方面,對工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能制造中的應用進行了論述,以期為廣大從業(yè)者提供有價值的參考。

    關(guān)鍵詞:工業(yè)大數(shù)據(jù);大數(shù)據(jù)技術(shù);智能制造

    智能化目前已經(jīng)成為了制造業(yè)發(fā)展的重要主題,大量數(shù)據(jù)采集設(shè)備在產(chǎn)品制造車間投入使用,在產(chǎn)品制造的過程中采集了海量的數(shù)據(jù)。利用大數(shù)據(jù)技術(shù),將這些數(shù)據(jù)整合、歸類、分析,就能夠進一步提高制造企業(yè)的生產(chǎn)管理水平。制造業(yè)作為我國國民經(jīng)濟中的重要構(gòu)成部分,和大數(shù)據(jù)技術(shù)的融合發(fā)展已經(jīng)成為了一個必然的趨勢。在這樣的背景下,探討工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能制造中的應用,對于制造業(yè)的進一步發(fā)展,顯得有極其重要的促進意義。

    一、大數(shù)據(jù)在制造業(yè)中的應用

    數(shù)據(jù)本身并不能推動智能制造的發(fā)展,而是要通過合理的整合、分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)隱藏的價值,提出促進制造企業(yè)發(fā)展的方案,才能夠有效提高企業(yè)的制造水平、管理水平,如圖1所示,智能制造、大數(shù)據(jù)之間的關(guān)系大致可分為三個層次:第一,將制造中存在的問題轉(zhuǎn)換為定性、定量的數(shù)據(jù)內(nèi)容,然后從中找到相應的解決方法;第二,將數(shù)據(jù)內(nèi)容轉(zhuǎn)化為企業(yè)產(chǎn)品制造相關(guān)的知識內(nèi)容,為制造規(guī)劃策略的制定提供數(shù)據(jù)支撐,避免一些已經(jīng)出現(xiàn)過的問題再次發(fā)生;第三,將制造相關(guān)的理論知識,轉(zhuǎn)化為可視化數(shù)據(jù),深度探究數(shù)據(jù)和制造問題的聯(lián)系,達到優(yōu)化生產(chǎn)流程的目的[1]。

    目前,部分制造企業(yè)已經(jīng)將大數(shù)據(jù)技術(shù)應用在某些具體的生產(chǎn)場景中,如車間設(shè)備調(diào)度、生產(chǎn)制造工藝優(yōu)化、制造故障追蹤、設(shè)備故障溯源、制造流程優(yōu)化等等。國內(nèi)外學者在大數(shù)據(jù)在制造業(yè)中的應用也進行了大量的分析論述,其中具有代表性的是:利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析車間內(nèi)的物資流動數(shù)據(jù),優(yōu)化物資流動過程,協(xié)調(diào)車間內(nèi)的人力、物力調(diào)動,達到降低制造成本,提高制造效率的目的;利用粒子群算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法構(gòu)建車間內(nèi)制造生產(chǎn)調(diào)度模型,為產(chǎn)品制造提供可靠的理論支撐;利用產(chǎn)品制造數(shù)據(jù),構(gòu)建工藝數(shù)據(jù)模型,實現(xiàn)制造工藝快速優(yōu)化、設(shè)計。從文章例舉的研究案例可看出,大數(shù)據(jù)在制造業(yè)中的應用較為廣泛,并且大數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)出極強的適用性、實用性,對于智能制造的發(fā)展有著重要的促進作用[2]。

    二、智能制造中的大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)

    (一)數(shù)據(jù)集成

    大數(shù)據(jù)技術(shù)的本質(zhì),就是將不同形式、不同格式、不同來源、不同性質(zhì)、不同用途的數(shù)據(jù),通過判斷其邏輯結(jié)構(gòu)或者形式結(jié)構(gòu),進行合理的分類、集中,為系統(tǒng)儲存提供一系列相對穩(wěn)定的、系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集合。在智能制造中,能夠?qū)⒅圃煜嚓P(guān)數(shù)據(jù)有機集中起來,解決制造業(yè)長久存在的“數(shù)據(jù)孤島”問題[3]。

    在數(shù)據(jù)集成的過程中,為獲取更有價值的數(shù)據(jù)內(nèi)容,往往需要對數(shù)據(jù)進行降噪、轉(zhuǎn)換等工作,而在智能制造中,產(chǎn)生的相關(guān)數(shù)據(jù)覆蓋面比較廣,如MES數(shù)據(jù)、ERP數(shù)據(jù)、數(shù)控程序數(shù)據(jù)、產(chǎn)品三維模型數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等,這些數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出多維度、高噪聲等特點,若是未經(jīng)過處理,直接對數(shù)據(jù)的潛在價值、特征進行挖掘分析,其效率可想而知,為提高大數(shù)據(jù)技術(shù)的實際應用價值,在分析前必須對這些數(shù)據(jù)進行合理的歸集、抽取、轉(zhuǎn)化(將多維度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單維度且便于處理的結(jié)構(gòu)),然后將這些數(shù)據(jù)儲存到數(shù)據(jù)庫中[4]。另外,大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能制造中的應用,在分析、集成的過程中可能會出現(xiàn)多讀、漏讀等等問題,這些問題就直接影響了數(shù)據(jù)的真實性、準確性、實用性,所以在數(shù)據(jù)歸集、抽取的過程中,還要對數(shù)據(jù)進行清洗處理,并根據(jù)數(shù)據(jù)的完整性、精確性,對數(shù)據(jù)進行有針對性的修復以及錯誤修正,具體可利用過濾規(guī)則多級組合優(yōu)化理論、D-S證據(jù)理論、增量聚類理論實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的清洗、降噪、歸集[5]。

    數(shù)據(jù)最終的儲存、管理也是大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能制造中應用的重點,采集到的數(shù)據(jù)內(nèi)容必須采取合理的儲存方式存放在數(shù)據(jù)庫中,以此來為后期的挖掘、分析工作奠定基礎(chǔ)。相較于傳統(tǒng)的半自動化制造、自動化制造,智能制造產(chǎn)生的數(shù)據(jù)種類更多,所以傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫已經(jīng)不能夠滿足數(shù)據(jù)儲存需求,目前基于Hadoop架構(gòu)開發(fā)的“HDFS”文件系統(tǒng)在業(yè)界得到了廣泛認同(該系統(tǒng)的工作原理可見圖2),智能制造產(chǎn)生的數(shù)據(jù)能夠按照事先規(guī)劃好的文件體量進行合理的劃分,文件根據(jù)其體量大小傳輸至不同的DataNode,以此來提高數(shù)據(jù)訪問效率、提高數(shù)據(jù)儲存質(zhì)量。

    (二)數(shù)據(jù)處理

    工業(yè)大數(shù)據(jù)的應用可輻射至描述、故障診斷、問題預測、技術(shù)調(diào)整等多個方面,為滿足智能制造中不同的需求,需要根據(jù)需求合理的調(diào)整技術(shù)方法,如分布式計算、流處理、內(nèi)存處理等等。

    其中,分布式計算是一種較為新穎的計算方法,它將計算任務(wù)分解為一個個小任務(wù),然后將計算任務(wù)交由多個計算終端處理,最終再將這些結(jié)果匯總。在智能制造方面,應用最為廣泛的是MapReduce處理框架,在實際應用中,MapReduce處理框架能夠利用普通計算機進行計算,并能夠處理普通計算機無法處理的數(shù)據(jù)內(nèi)容,如圖3所示,MapReduce處理框架將待處理的數(shù)據(jù)內(nèi)容分解為固定的體量,然后將這些數(shù)據(jù)傳輸至相應的Map模塊,在計算的過程中將相對應的鍵值寫入磁盤,Reduce在根據(jù)磁盤中的鍵值,將最終的結(jié)果匯總并傳輸至文件系統(tǒng),MapReduce處理框架的應用提高了單臺計算機的實際處理能力,適合對大規(guī)模、大體量的工業(yè)數(shù)據(jù)進行有效處理。

    (三)數(shù)據(jù)分析

    工業(yè)數(shù)據(jù)常見的分析技術(shù)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘,智能制造中遭遇的問題一般比較復雜,通過對工業(yè)數(shù)據(jù)的有效分析,能夠在不了解問題因果的情況下,快速的分析出數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系,從而獲取最接近事實的信息。目前,STKmeans在智能制造領(lǐng)域也初露頭角,該算法的分析效率、質(zhì)量優(yōu)于傳統(tǒng)的分析方法,極具借鑒價值。

    結(jié)束語:

    綜上所述,工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能制造發(fā)展、轉(zhuǎn)型的過程中,起著極其重要的促進作用。目前,工業(yè)大數(shù)據(jù)在我國制造業(yè)中的應用仍舊處于起步階段,工業(yè)大數(shù)據(jù)的應用需要廣大從業(yè)者的進一步分析、探究。但大量事實證明,除了要探究更高水平的技術(shù)方法,還要進一步提升工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量,而我國在這方面的研究較少,需廣大從業(yè)者加以重視。

    參考文獻:

    [1]段成. 智能制造背景下工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制探討[J]. 機械設(shè)計與制造工程, 2018.

    [2]何文韜, 邵誠. 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展及其面臨的挑戰(zhàn)[J]. 信息與控制, 2018(04):18-30.

    [3]王煜. 三一舉辦智能制造盛宴——工業(yè)大數(shù)據(jù)應用制造沙龍匯在長沙市召開[J]. 工程機械, 2016(4).

    [4]周本華, 吳旭光, 郭培龍, et al. 現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集技術(shù)及在智能制造系統(tǒng)中的應用[J]. 制造技術(shù)與機床, 2016(6):33-39.

    [5]朱雪初, 喬非. 基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的晶圓制造系統(tǒng)加工周期預測方法[J]. 計算機集成制造系統(tǒng), 2017(10):95-102.

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