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    基于大數(shù)據(jù)的船體結(jié)構(gòu)制造品質(zhì)分析

    2022-07-06 05:50:34姜麗雁李晶欣胡琮瑋
    船舶與海洋工程 2022年2期
    關(guān)鍵詞:報(bào)驗(yàn)船體貝葉斯

    姜麗雁,張 東,唐 凱,李晶欣,胡琮瑋

    (大連船舶重工集團(tuán)有限公司,遼寧大連 116000)

    0 引 言

    近年來(lái),我國(guó)的船舶工業(yè)得到了迅猛發(fā)展,行業(yè)面貌發(fā)生了根本性變化,已能建造質(zhì)量?jī)?yōu)良的滿足各船級(jí)社規(guī)范要求的船舶,年造船總量居世界第一。雖然我國(guó)已成為船舶制造大國(guó),但仍不是船舶制造強(qiáng)國(guó)。打造中國(guó)制造新優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)由制造大國(guó)向制造強(qiáng)國(guó)轉(zhuǎn)變,對(duì)于我國(guó)新時(shí)期的經(jīng)濟(jì)發(fā)展而言尤為重要和迫切。近年來(lái),我國(guó)船舶產(chǎn)品的制造水平和質(zhì)量有了顯著提升,但整體上看,與其他造船強(qiáng)國(guó)相比仍有差距,其中之一就是制造過(guò)程中信息化的應(yīng)用存在差距,尤其是先行階段的車間制造方面,差距更為明顯,目前國(guó)內(nèi)大多數(shù)船廠的質(zhì)量信息仍以人工記錄和整理為主,綜合分析統(tǒng)計(jì)工作比較粗放,準(zhǔn)確率低,管理人員在遇到質(zhì)量問(wèn)題時(shí),基本上依靠經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行總結(jié),而不是通過(guò)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)進(jìn)行總結(jié),做出的決策難免出現(xiàn)偏差。

    焊接質(zhì)量管理是船舶企業(yè)信息化、數(shù)字化與焊接業(yè)務(wù)水平相結(jié)合的體現(xiàn),特別是質(zhì)量數(shù)據(jù)可追溯。在焊接領(lǐng)域,無(wú)論是焊接過(guò)程還是質(zhì)量檢驗(yàn),都需要數(shù)據(jù)的支持,焊接作為重要的工藝流程,其質(zhì)量是影響產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵因素,利用軟件系統(tǒng)對(duì)焊接質(zhì)量進(jìn)行溯源有助于精確和高效地定位影響因素的源頭。本文主要以船體結(jié)構(gòu)制造焊接品質(zhì)分析為研究對(duì)象,重點(diǎn)研究基于大數(shù)據(jù)的船體結(jié)構(gòu)制造品質(zhì)。相比傳統(tǒng)模式,本文的研究能有效降低品質(zhì)報(bào)驗(yàn)差錯(cuò)率。

    隨著國(guó)家新基建的提出,企業(yè)信息化技術(shù)不斷發(fā)展、深化。特別是近年來(lái)隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)的不斷發(fā)展,企業(yè)管理進(jìn)一步走向了信息化、智能化。大數(shù)據(jù)技術(shù)是新一代信息技術(shù)的基礎(chǔ)和核心,大數(shù)據(jù)是各種類型小數(shù)據(jù)的集合,通過(guò)對(duì)各種類型小數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、集成處理,從中挖掘出潛在的價(jià)值。目前,大數(shù)據(jù)技術(shù)已進(jìn)入應(yīng)用發(fā)展階段。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)已不是企業(yè)生產(chǎn)中無(wú)價(jià)值的“副產(chǎn)物”,而是一種可再生、價(jià)值巨大的生產(chǎn)信息資源。尤其是船舶行業(yè),其海量的數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含有大量信息,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析,不僅能準(zhǔn)確描述和解釋現(xiàn)有的現(xiàn)象,而且能預(yù)測(cè)未來(lái)。大數(shù)據(jù)已深入到實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)中的各個(gè)環(huán)節(jié),賦予企業(yè)更多可能性。大數(shù)據(jù)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)船舶現(xiàn)代化生產(chǎn),指導(dǎo)船舶行業(yè)向智能化轉(zhuǎn)變的核心技術(shù)之一。

    1 相關(guān)工作

    近年來(lái),隨著我國(guó)制造企業(yè)逐步向數(shù)字化、智能化方向轉(zhuǎn)型,企業(yè)的內(nèi)外部環(huán)境發(fā)生了很大變化,尤其船舶行業(yè),面臨著各種挑戰(zhàn)。從外部環(huán)境看,市場(chǎng)對(duì)產(chǎn)品研發(fā)生產(chǎn)過(guò)程的質(zhì)量監(jiān)管越來(lái)越嚴(yán)格,對(duì)產(chǎn)品的檢驗(yàn)指標(biāo)提出了更嚴(yán)苛的要求。在市場(chǎng)全球化、技術(shù)與產(chǎn)業(yè)不斷升級(jí)的背景下,國(guó)內(nèi)外船舶企業(yè)之間圍繞產(chǎn)品技術(shù)指標(biāo)、質(zhì)量、成本和交期的競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈。在內(nèi)部經(jīng)營(yíng)管理方面,隨著新生勞動(dòng)力減少、人力成本上升、管理形式互聯(lián)網(wǎng)化,以及智能終端和數(shù)字化設(shè)備逐漸普及,傳統(tǒng)的企業(yè)管理模式和方法迎來(lái)了全新的挑戰(zhàn),需采取新的管理模式、方法和手段應(yīng)對(duì),以實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部的高效協(xié)同和人性化管理。

    在船體結(jié)構(gòu)制造中,焊接質(zhì)量檢驗(yàn)主要包括外觀檢驗(yàn)和探傷檢驗(yàn)。根據(jù)質(zhì)量檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn),焊接質(zhì)量?jī)?yōu)劣的判斷依據(jù)是:根據(jù)既定的驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)和船體結(jié)構(gòu)焊接工藝規(guī)程,對(duì)不合格的產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量追溯和修復(fù)。隨著焊接技術(shù)的發(fā)展和信息化管理水平的提升,焊接質(zhì)量的追溯管理備受關(guān)注。焊接質(zhì)量是結(jié)構(gòu)制造中“人、機(jī)、料、法、環(huán)”等要素共同作用的結(jié)果,是分段產(chǎn)品的固有特性。當(dāng)有不合格產(chǎn)品出現(xiàn)時(shí),要求可追溯導(dǎo)致問(wèn)題出現(xiàn)的鋼材、焊材材質(zhì)和加工人員等各方面的因素。因此,若要實(shí)現(xiàn)分段質(zhì)量可追溯,必須精確地完成對(duì)上述各項(xiàng)數(shù)據(jù)的追蹤和溯源。應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù),可幫助企業(yè)進(jìn)行質(zhì)量追溯,發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品制造過(guò)程中的關(guān)聯(lián)環(huán)節(jié)和潛在問(wèn)題,精確定位問(wèn)題的源頭,改善生產(chǎn)制造流程,降低品質(zhì)報(bào)驗(yàn)差錯(cuò)率,最終提高生產(chǎn)效益。

    2 船舶行業(yè)大數(shù)據(jù)

    在船舶行業(yè),數(shù)據(jù)產(chǎn)生的數(shù)量、速度、種類和準(zhǔn)確性等帶來(lái)的問(wèn)題無(wú)處不在,企業(yè)若要更好地利用這些數(shù)據(jù),對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確描述和全局共享是關(guān)鍵。

    2.1 大數(shù)據(jù)定義

    大數(shù)據(jù)的大小是一個(gè)相對(duì)概念,沒(méi)有嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn),與使用目標(biāo)有關(guān)。應(yīng)用大數(shù)據(jù)的目的是發(fā)現(xiàn)新的關(guān)聯(lián)規(guī)則,而不是追求數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的動(dòng)力源于實(shí)際應(yīng)用。

    船舶行業(yè)的大數(shù)據(jù)是指從生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)到企業(yè)頂層運(yùn)營(yíng)所有生成、交換和集成的數(shù)據(jù),包含所有與制造有關(guān)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和衍生的附加數(shù)據(jù),且隨著制造過(guò)程的高速推進(jìn),大數(shù)據(jù)能體現(xiàn)出極強(qiáng)的實(shí)時(shí)性;同時(shí),大數(shù)據(jù)是具有海量、高增長(zhǎng)率和多樣化特征的信息資產(chǎn),廣泛存在于企業(yè)各類應(yīng)用系統(tǒng)中。相對(duì)于其他行業(yè)的大數(shù)據(jù),船舶行業(yè)的大數(shù)據(jù)存在具體物理含義,優(yōu)化決策結(jié)果能在企業(yè)中得到實(shí)施驗(yàn)證,是企業(yè)信息系統(tǒng)與物理系統(tǒng)彼此交互的橋梁。

    2.2 大數(shù)據(jù)來(lái)源

    根據(jù)船舶企業(yè)的體系結(jié)構(gòu),其大數(shù)據(jù)來(lái)源主要包括產(chǎn)品大數(shù)據(jù)、管理大數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)鏈大數(shù)據(jù)和外部大數(shù)據(jù),其中:產(chǎn)品大數(shù)據(jù)指設(shè)計(jì)、工藝、生產(chǎn)、制造、檢驗(yàn)和維修等數(shù)據(jù);管理大數(shù)據(jù)指組織結(jié)構(gòu)和管理制度,包括人力、財(cái)務(wù)、生產(chǎn)、質(zhì)量和物資等數(shù)據(jù);產(chǎn)業(yè)鏈大數(shù)據(jù)指船東、供應(yīng)商、合同、匯款和滿意度等數(shù)據(jù);外部大數(shù)據(jù)指市場(chǎng)信息、政策信息和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手信息等數(shù)據(jù)。

    3 大數(shù)據(jù)在品質(zhì)分析中的應(yīng)用

    大數(shù)據(jù)技術(shù)是智能制造核心支撐技術(shù)之一。大數(shù)據(jù)既是企業(yè)智能化的必然結(jié)果,又是企業(yè)智能化的必要條件和基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)之一是預(yù)見性,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可提前查出制造過(guò)程中存在的零件問(wèn)題和生產(chǎn)上下道工序之間可能產(chǎn)生的因果關(guān)系等。

    3.1 品質(zhì)報(bào)驗(yàn)差錯(cuò)率

    本文對(duì)品質(zhì)報(bào)驗(yàn)差錯(cuò)率的定義是以同車間和同類型分段載體為驗(yàn)證對(duì)象,對(duì)報(bào)驗(yàn)各環(huán)節(jié)出現(xiàn)的錯(cuò)誤信息進(jìn)行量化統(tǒng)計(jì)分析,計(jì)算報(bào)驗(yàn)差錯(cuò)率,計(jì)算公式為

    式(1)中:Δ為品質(zhì)報(bào)驗(yàn)差錯(cuò)率;T為船體分段車間分段報(bào)驗(yàn)從申請(qǐng)、審核、檢驗(yàn)、結(jié)果查詢到返修的流程中出現(xiàn)的錯(cuò)誤信息數(shù)量之和;T′為船體分段車間分段報(bào)驗(yàn)從申請(qǐng)、審核、檢驗(yàn)、結(jié)果查詢到返修的流程中信息數(shù)量之和;為統(tǒng)計(jì)范圍內(nèi)的分段樣本數(shù)量。

    3.2 品質(zhì)分析

    在質(zhì)量管理中,品質(zhì)分析是非常重要的部分。加強(qiáng)對(duì)不合格產(chǎn)品的管理,不僅能更有效地保證產(chǎn)品的質(zhì)量,而且能幫助企業(yè)降低生產(chǎn)成本,提高經(jīng)濟(jì)效益。

    由于質(zhì)量特性波動(dòng)是客觀存在的,現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)中每道工序的產(chǎn)品都為合格品是很難實(shí)現(xiàn)的。船舶生產(chǎn)制造是一個(gè)非常復(fù)雜的過(guò)程,人、機(jī)、料、法、環(huán)等要素中的任意一個(gè)出現(xiàn)異常都有可能導(dǎo)致最終的產(chǎn)品存在質(zhì)量問(wèn)題。同時(shí),由于生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)和質(zhì)量檢驗(yàn)數(shù)據(jù)具有多樣性,很多不合格品影響因素存在一定的關(guān)聯(lián)屬性。

    3.2.1 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)

    基于系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)流程,本文中的大數(shù)據(jù)平臺(tái)選用Hadoop平臺(tái)。Hadoop是分布式系統(tǒng)的基礎(chǔ)架構(gòu)。借助Hadoop架構(gòu)的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái),采集不同結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)并接入,研究大數(shù)據(jù)相關(guān)算法,發(fā)掘數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,探查數(shù)據(jù)內(nèi)容、結(jié)構(gòu)和異常情況,設(shè)計(jì)并實(shí)施數(shù)據(jù)質(zhì)量業(yè)務(wù)規(guī)則,將數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則構(gòu)建到數(shù)據(jù)集成過(guò)程中,按設(shè)定的算法重新組織,檢查異常情況并完善規(guī)則。本文建立的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)總體架構(gòu)見圖1。

    圖1 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)總體架構(gòu)圖

    根據(jù)當(dāng)前船舶企業(yè)質(zhì)量管理流程,品質(zhì)分析中大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景是以建造計(jì)劃為核心的船舶分段制造過(guò)程分析和優(yōu)化。本文主要以船體結(jié)構(gòu)制造中的焊接品質(zhì)分析為例進(jìn)行分析。

    在進(jìn)行質(zhì)量檢驗(yàn)過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)分段驗(yàn)收不合格的情況,為保證船體分段的質(zhì)量滿足要求,實(shí)行分段質(zhì)量控制和管理尤為關(guān)鍵。船舶行業(yè)屬于離散制造業(yè),在生產(chǎn)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)。船體分段作為由多個(gè)船體零件和部件組成的局部結(jié)構(gòu),其質(zhì)量問(wèn)題涉及制造過(guò)程中多個(gè)環(huán)節(jié)的人、機(jī)、料、法、環(huán)等5 個(gè)影響產(chǎn)品質(zhì)量的主要因素,質(zhì)量問(wèn)題成因難以定位。因此,利用分段制造過(guò)程中的大數(shù)據(jù)分析制造過(guò)程中的質(zhì)量數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則,當(dāng)有不合格產(chǎn)品出現(xiàn)時(shí),利用推理機(jī)制溯源到導(dǎo)致產(chǎn)品不合格的環(huán)節(jié),并給出改進(jìn)建議,這對(duì)于改進(jìn)不合格產(chǎn)品而言具有重要意義。

    針對(duì)質(zhì)量檢驗(yàn)環(huán)節(jié)產(chǎn)生的不合格產(chǎn)品數(shù)據(jù)搭建不合格產(chǎn)品質(zhì)量分析模型,對(duì)影響產(chǎn)品質(zhì)量的因素進(jìn)行溯源,給出不合格程度和返修建議。

    3.2.2 質(zhì)量溯源模型

    本文搭建的質(zhì)量溯源模型通過(guò)輸入不合格產(chǎn)品的生產(chǎn)批次,由后臺(tái)程序自動(dòng)抽取出與該不合格產(chǎn)品相關(guān)的影響因素?cái)?shù)據(jù),輸入后臺(tái)算法中,最終得到質(zhì)量問(wèn)題溯源結(jié)果并顯示在看板上。溯源結(jié)果包括各質(zhì)量成因的影響程度排序圖表和各影響因素的偏差,從而為現(xiàn)場(chǎng)質(zhì)量問(wèn)題排查提供參考。本文的質(zhì)量溯源流程見圖2。

    圖2 質(zhì)量溯源流程

    3.2.3 模型算法及其應(yīng)用

    由于船體結(jié)構(gòu)制造的主要特點(diǎn)是大型單件小批量生產(chǎn),各項(xiàng)目之間的差異性大、個(gè)體化強(qiáng),傳統(tǒng)追溯方法很難滿足該類型產(chǎn)品的質(zhì)量追溯要求。因此,本文選用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)焊接質(zhì)量進(jìn)行追溯,模型建立過(guò)程包括數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)處理、模型建立和結(jié)果輸出。

    貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)主要是節(jié)點(diǎn)概率的獲取過(guò)程,采用報(bào)驗(yàn)單質(zhì)量評(píng)價(jià)意見或通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析給出先驗(yàn)數(shù)據(jù),并對(duì)各影響因素進(jìn)行簡(jiǎn)化。在實(shí)際建模過(guò)程中,由于已知缺陷焊縫的缺陷類型,可將缺陷類型作為中間層,建立完整的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。即不同的影響因素對(duì)不同缺陷的影響程度不同,從而能提高溯源的準(zhǔn)確性。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型示意圖見圖3。

    圖3 貝葉斯圖形網(wǎng)絡(luò)模型示意圖

    在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中,網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)表達(dá)的是定性信息,節(jié)點(diǎn)的條件概率表達(dá)的是定量信息。在圖3 所示的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中,共有9 個(gè)隨機(jī)變量,假設(shè)這些變量都具有2 種狀態(tài)(正常/異常)。通過(guò)將所有隨機(jī)變量的條件概率相乘,即可得到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合概率分布,從而降低貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理復(fù)雜度。

    在實(shí)際建模過(guò)程中,需給定所用網(wǎng)絡(luò)模型的先驗(yàn)概率和影響因素與缺陷種類之間的條件概率。為提高結(jié)果的準(zhǔn)確度,對(duì)于不同的材料和焊工等參數(shù),應(yīng)賦予不同的先驗(yàn)概率。因此,本文采用合格率作為先驗(yàn)概率的統(tǒng)一值,通過(guò)調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)中的焊縫檢驗(yàn)數(shù)據(jù)確定不同參數(shù)下的焊縫合格率,將這些合格率作為模型的輸入量。輸入量為缺陷狀態(tài)、當(dāng)日溫度和與焊縫有關(guān)的管理信息,通過(guò)調(diào)用建立的貝葉斯網(wǎng)絡(luò),即可得到各變量產(chǎn)生缺陷的概率。通過(guò)對(duì)這些變量進(jìn)行排序,即可得到影響焊縫質(zhì)量的主要因素。

    為進(jìn)一步優(yōu)化溯源結(jié)果,選擇在原有網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化,采用K2 算法,應(yīng)用貝葉斯評(píng)分和爬山法搜索的方法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)模型。該算法采用貪婪搜索處理模型選擇問(wèn)題:先定義一種用來(lái)評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)劣的評(píng)分函數(shù),再?gòu)囊粋€(gè)網(wǎng)絡(luò)開始,根據(jù)事先確定的最大父節(jié)點(diǎn)數(shù)目和節(jié)點(diǎn)次序,選擇分值最高的節(jié)點(diǎn)作為該節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)。

    圖4為基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量溯源頁(yè)面,該頁(yè)面主要能實(shí)現(xiàn)對(duì)焊縫缺陷主要影響因素的追蹤。當(dāng)焊縫出現(xiàn)缺陷時(shí),在質(zhì)量溯源頁(yè)面輸入焊縫編號(hào)便可查詢工藝信息,主要包括焊工、材料、環(huán)境、檢測(cè)方法和加工方法等。應(yīng)用前文提到的貝葉斯模型,即可判斷導(dǎo)致焊縫出現(xiàn)缺陷的主要原因。利用餅狀圖可更加直觀地表示導(dǎo)致焊縫出現(xiàn)缺陷的原因,除了最可能的影響因素以外,還能提供其他影響因素,便于對(duì)缺陷情況進(jìn)行更加全面的分析。

    圖4 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量溯源頁(yè)面

    在試驗(yàn)階段,基于本文搭建的模型,采用廠內(nèi)實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù),輸入不合格產(chǎn)品部件號(hào)和焊縫編號(hào),4.9 s之后輸出溯源結(jié)果,試驗(yàn)驗(yàn)證當(dāng)前模型的精度和速度均滿足基本應(yīng)用要求。同時(shí),通過(guò)對(duì)焊縫質(zhì)量影響因素進(jìn)行分析和記錄,可避免以后的生產(chǎn)中出現(xiàn)同類問(wèn)題。

    4 結(jié) 語(yǔ)

    企業(yè)要解決產(chǎn)品質(zhì)量不合格的問(wèn)題,降低品質(zhì)報(bào)驗(yàn)差錯(cuò)率,合理處置不合格產(chǎn)品,防止不合格產(chǎn)品再次出現(xiàn),需找出導(dǎo)致產(chǎn)品不合格的根本原因。品質(zhì)分析是質(zhì)量管理的關(guān)鍵,質(zhì)量是企業(yè)生產(chǎn)和發(fā)展的基點(diǎn)和生命線。在船舶企業(yè)中,品質(zhì)分析是產(chǎn)品質(zhì)量過(guò)程控制的重要環(huán)節(jié),不僅對(duì)不合格品處置意見的提出有很大幫助,而且對(duì)以后的預(yù)防工作有一定的作用。本文主要借助大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)船體結(jié)構(gòu)制造中的品質(zhì)進(jìn)行分析。通過(guò)實(shí)際車間應(yīng)用驗(yàn)證,本文研究的質(zhì)量溯源模型的均方誤差為0.005 7,均方根誤差為0.076,精度和速度均滿足實(shí)際應(yīng)用要求。

    目前船舶行業(yè)面臨轉(zhuǎn)型問(wèn)題,不僅有迫切的實(shí)際應(yīng)用需求,而且有明確的技術(shù)需求和管理需求,大數(shù)據(jù)技術(shù)將在船舶行業(yè)轉(zhuǎn)型中起到重要作用,如何更深入地?cái)U(kuò)大應(yīng)用該技術(shù)是目前面臨的最關(guān)鍵問(wèn)題。未來(lái),隨著異常診斷模型逐漸成熟,設(shè)備的預(yù)防維修將是研究的重點(diǎn)。

    大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和決策下的造船模式是可持續(xù)發(fā)展模式。應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù),能使企業(yè)在低成本運(yùn)營(yíng)的同時(shí),有效實(shí)現(xiàn)按需生產(chǎn)、綠色生產(chǎn),提高經(jīng)濟(jì)效益。

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