電機(jī)全生命周期質(zhì)量大數(shù)據(jù)管控系統(tǒng)研究

張 兵 苗琪琪 張株瑞 劉曉冰

1(湘電集團(tuán)技術(shù)中心信息化室 湖南 湘潭 411100)2(大連理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 遼寧 大連 116024)3(大連華信計(jì)算機(jī)技術(shù)股份有限公司 遼寧 大連 116085)

0 引 言

電機(jī)作為電能轉(zhuǎn)換或傳遞的核心裝備，保證其質(zhì)量具有重要的意義。從產(chǎn)品質(zhì)量形成機(jī)理來(lái)看，產(chǎn)品質(zhì)量是通過(guò)市場(chǎng)調(diào)研進(jìn)行策劃，由設(shè)計(jì)確定，由制造來(lái)保證和實(shí)現(xiàn)，通過(guò)檢驗(yàn)來(lái)證實(shí)，在用戶使用過(guò)程中顯示出來(lái)，因此電機(jī)產(chǎn)品的質(zhì)量保證是貫穿其全生命周期。同時(shí)，新一代信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合，隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)的高速發(fā)展，電機(jī)在需求、設(shè)計(jì)、制造、運(yùn)行、維修保養(yǎng)等階段的質(zhì)量數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長(zhǎng)，并呈現(xiàn)大容量、多樣性、實(shí)時(shí)性、價(jià)值性、真實(shí)性的大數(shù)據(jù)典型特點(diǎn)[1]。如何采集、存儲(chǔ)和利用電機(jī)需求與設(shè)計(jì)質(zhì)量數(shù)據(jù)、制造質(zhì)量數(shù)據(jù)與運(yùn)行服役質(zhì)量數(shù)據(jù)，形成電機(jī)全生命周期質(zhì)量數(shù)據(jù)鏈，進(jìn)而運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘分析等大數(shù)據(jù)分析手段，挖掘質(zhì)量知識(shí)，控制和提升產(chǎn)品質(zhì)量品質(zhì)是當(dāng)前迫切需要解決的問(wèn)題，而構(gòu)建電機(jī)全生命周期質(zhì)量大數(shù)據(jù)管控系統(tǒng)是電機(jī)質(zhì)量管理信息系統(tǒng)的創(chuàng)新方法。

大數(shù)據(jù)能夠?qū)Χ喾N大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和處理，從而獲取更多的附加值[2]。近幾年，大數(shù)據(jù)正在快速融入制造業(yè)，成為智能制造的核心要素。產(chǎn)品質(zhì)量是制造業(yè)普遍關(guān)注的突出問(wèn)題，也成為大數(shù)據(jù)技術(shù)重要應(yīng)用方向之一，引起國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注和研究。產(chǎn)品質(zhì)量是在產(chǎn)品生命周期中形成的[3]，但現(xiàn)有研究主要是對(duì)設(shè)計(jì)、制造、維修等單一階段的質(zhì)量大數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。在產(chǎn)品需求設(shè)計(jì)階段，Geiger等[4]利用用戶使用數(shù)據(jù)和測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，以改進(jìn)汽車(chē)設(shè)計(jì)參數(shù)，提升產(chǎn)品可靠性。在產(chǎn)品制造階段，很多學(xué)者依據(jù)產(chǎn)品制造過(guò)程和質(zhì)檢大數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)挖掘算法研究質(zhì)量預(yù)測(cè)[5-6]、制造過(guò)程質(zhì)量狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控與控制[7-10]以及制造過(guò)程中故障與不合格品的分析與追溯[11-15]。另外，一些學(xué)者研究了質(zhì)量管理信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，例如Wei等[16]從汽車(chē)零部件制造質(zhì)量數(shù)據(jù)出發(fā)，開(kāi)發(fā)了質(zhì)量管理信息系統(tǒng)，幫助企業(yè)提高質(zhì)量管理水平。溫明川等[17]研究了基于制造執(zhí)行系統(tǒng)的拖拉機(jī)裝配質(zhì)量管理信息系統(tǒng)，大幅度提升了質(zhì)量數(shù)據(jù)采集效率及其準(zhǔn)確度，提高了質(zhì)量管理協(xié)同工作效率。白瑞國(guó)等[18]介紹了大數(shù)據(jù)過(guò)程質(zhì)量控制系統(tǒng)在鋼鐵生產(chǎn)中的應(yīng)用。在產(chǎn)品運(yùn)行維護(hù)階段，產(chǎn)品的健康狀況監(jiān)測(cè)與診斷是研究的重點(diǎn)，特別是運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)提高對(duì)機(jī)械設(shè)備的監(jiān)測(cè)診斷精度，實(shí)現(xiàn)對(duì)多種故障模式的分類與診斷[19-20]。

綜上所述，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)滲透到產(chǎn)品全生命周期的每個(gè)階段，但缺少對(duì)全生命周期質(zhì)量大數(shù)據(jù)的整體性研究，且鮮有關(guān)于產(chǎn)品全生命周期質(zhì)量大數(shù)據(jù)控制系統(tǒng)的研究。電機(jī)產(chǎn)品需求類型多樣，制造工藝復(fù)雜，保養(yǎng)維護(hù)周期長(zhǎng)，對(duì)全生命周期質(zhì)量大數(shù)據(jù)要求較高。基于此，本文以電機(jī)全生命周期為主線，首先定義電機(jī)全生命周期質(zhì)量大數(shù)據(jù)，接著歸納其特點(diǎn)，然后構(gòu)建電機(jī)全生命周期質(zhì)量大數(shù)據(jù)管控系統(tǒng)，包括系統(tǒng)的組成與架構(gòu)，并采用統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘分析等大數(shù)據(jù)分析手段，對(duì)子系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計(jì)。在實(shí)踐中，湘潭電機(jī)股份有限公司實(shí)現(xiàn)了電機(jī)全生命周期質(zhì)量大數(shù)據(jù)管控系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)和運(yùn)行，運(yùn)行結(jié)果證明，所構(gòu)建的系統(tǒng)能有效管控電機(jī)全生命周期的質(zhì)量。

1 電機(jī)全生命周期質(zhì)量大數(shù)據(jù)

在德國(guó)“工業(yè)4.0”、美國(guó)“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”和“中國(guó)制造2025”背景下，制造業(yè)向智能化發(fā)展。電機(jī)作為制造業(yè)關(guān)鍵動(dòng)力設(shè)備，對(duì)其質(zhì)量要求越來(lái)越高。按現(xiàn)代質(zhì)量概念，質(zhì)量是在產(chǎn)品全生命周期各個(gè)階段的質(zhì)量管理活動(dòng)中逐漸形成的。從客戶關(guān)系角度來(lái)看，需要正確分析和評(píng)價(jià)客戶的質(zhì)量需求；從設(shè)計(jì)角度來(lái)看，需要將客戶的質(zhì)量需求正確轉(zhuǎn)換為設(shè)計(jì)質(zhì)量；從制造角度來(lái)看，需要通過(guò)質(zhì)量控制來(lái)保證制造質(zhì)量[21]；從服務(wù)角度來(lái)看，需要通過(guò)維修維護(hù)來(lái)保證服務(wù)質(zhì)量，因此只有多視角的面向產(chǎn)品全生命周期的質(zhì)量管理，才能保證產(chǎn)品質(zhì)量。與此同時(shí)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)快速發(fā)展，電機(jī)產(chǎn)品從獲取市場(chǎng)的用戶需求開(kāi)始到產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、加工、裝配、檢測(cè)、使用和維護(hù)的全過(guò)程中的質(zhì)量數(shù)據(jù)，在種類和數(shù)量上激增，產(chǎn)生了電機(jī)全生命周期質(zhì)量大數(shù)據(jù)。產(chǎn)品質(zhì)量大數(shù)據(jù)管理主要針對(duì)產(chǎn)品全生命周期過(guò)程質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、處理、傳輸、存儲(chǔ)和挖掘分析等管理[22]。將電機(jī)全生命周期各個(gè)階段的質(zhì)量數(shù)據(jù)收集與儲(chǔ)存，進(jìn)而采用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析方法與現(xiàn)在的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)分析手段對(duì)數(shù)據(jù)分析與利用，完成電機(jī)全生命周期質(zhì)量活動(dòng)的計(jì)劃、組織、指揮、控制和協(xié)調(diào)，推動(dòng)產(chǎn)品質(zhì)量的持續(xù)改進(jìn)，即電機(jī)全生命周期質(zhì)量大數(shù)據(jù)管理。

根據(jù)管理的業(yè)務(wù)和內(nèi)容，電機(jī)全生命周期質(zhì)量大數(shù)據(jù)大致可劃分為前期質(zhì)量大數(shù)據(jù)、中期質(zhì)量大數(shù)據(jù)和后期質(zhì)量大數(shù)據(jù)三大部分，如圖1所示。在電機(jī)生命周期前期，即電機(jī)開(kāi)始制造之前的市場(chǎng)需求和設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)階段產(chǎn)生的質(zhì)量數(shù)據(jù)，包括國(guó)家與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)量數(shù)據(jù)、競(jìng)爭(zhēng)者產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)、消費(fèi)者質(zhì)量需求數(shù)據(jù)、客戶質(zhì)量需求數(shù)據(jù)和由此產(chǎn)生的產(chǎn)品設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)與參數(shù)質(zhì)量數(shù)據(jù)與工藝設(shè)計(jì)參數(shù)質(zhì)量數(shù)據(jù)。在電機(jī)生命周期中期，即電機(jī)制造過(guò)程中產(chǎn)生的質(zhì)量數(shù)據(jù)，包括供應(yīng)商質(zhì)量數(shù)據(jù)、外協(xié)商質(zhì)量數(shù)據(jù)、工藝質(zhì)量數(shù)據(jù)、加工質(zhì)量數(shù)據(jù)、裝配質(zhì)量數(shù)據(jù)、檢測(cè)質(zhì)量數(shù)據(jù)。在電機(jī)生命周期后期，即電機(jī)使用與維護(hù)階段產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，包括電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)質(zhì)量數(shù)據(jù)、運(yùn)行反饋質(zhì)量數(shù)據(jù)、質(zhì)量評(píng)估、故障質(zhì)量數(shù)據(jù)、維修質(zhì)量數(shù)據(jù)等。

圖1 電機(jī)全生命周期的質(zhì)量大數(shù)據(jù)

由以上分析可知，電機(jī)全生命周期質(zhì)量數(shù)據(jù)中存在大量異構(gòu)多源的數(shù)據(jù)，具備量(volume)、類(variety)、速(velocity)、值(value)的大數(shù)據(jù)4V特征：

1) 數(shù)據(jù)量龐大。電機(jī)全生命周期質(zhì)量數(shù)據(jù)涵蓋了需求、設(shè)計(jì)、加工、裝配、檢測(cè)和使用的全生命周期階段數(shù)據(jù)，且隨物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)App信息技術(shù)的發(fā)展，這些數(shù)據(jù)量呈指數(shù)爆炸增長(zhǎng)。

2) 數(shù)據(jù)類型多樣。電機(jī)全生命周期質(zhì)量數(shù)據(jù)具有廣泛的數(shù)據(jù)來(lái)源，包括ERP、MES、PDM、CRM、CAD、CAPP、OA等系統(tǒng)，且涉及消費(fèi)者、供應(yīng)商、制造企業(yè)、客戶等多主體，其數(shù)據(jù)類型存在結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化，主要有數(shù)字、圖像、表格、文字、聲音等。

3) 數(shù)據(jù)具有高速性。電機(jī)全生命周期數(shù)據(jù)高速性主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的速度；二是數(shù)據(jù)處理的響應(yīng)速度。電子商務(wù)、條形碼、RFID、移動(dòng)App等技術(shù)促使電機(jī)全生命周期各個(gè)階段數(shù)據(jù)快速增加，而在短期特別是超短期的預(yù)測(cè)，調(diào)度決策經(jīng)常需要秒級(jí)甚至毫秒級(jí)反應(yīng)。

4) 數(shù)據(jù)價(jià)值性。電機(jī)全生命周期數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，需要通過(guò)數(shù)據(jù)的清洗、挖掘、分析、提取等技術(shù)手段，以獲得對(duì)質(zhì)量有重要價(jià)值的知識(shí)規(guī)則，而通常采用的方法有關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類分析、回歸分析、決策樹(shù)分析、文本挖掘等數(shù)字挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

另一方面，電機(jī)全生命周期各個(gè)階段并不是相互獨(dú)立的，而是相互關(guān)聯(lián)、相互影響、互為制約，旨在作為一個(gè)整體進(jìn)行科學(xué)智能決策，保障電機(jī)質(zhì)量。例如：對(duì)電機(jī)運(yùn)行質(zhì)量狀態(tài)特征參數(shù)與各部件制造參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析(分類、關(guān)聯(lián)、聚類、異常等分析)，探索各部件參數(shù)與產(chǎn)品質(zhì)量各特征參數(shù)間關(guān)系，形成部件參數(shù)與產(chǎn)品質(zhì)量狀態(tài)關(guān)系鏈，進(jìn)而為新產(chǎn)品設(shè)計(jì)提供產(chǎn)品質(zhì)量參數(shù)，也為運(yùn)維服務(wù)中快速識(shí)別異常狀態(tài)，定位故障部件，提升維修能力，提供支持。

2 電機(jī)全生命周期質(zhì)量大數(shù)據(jù)管控系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)組成

系統(tǒng)是由相互作用相互依賴的若干組成部分結(jié)合而成的，具有特定功能的有機(jī)整體。電機(jī)全生命周期質(zhì)量大數(shù)據(jù)系統(tǒng)是以系統(tǒng)方式組織和開(kāi)展質(zhì)量管理工作，通過(guò)集成化思想綜合技術(shù)和管理的方法和手段，綜合優(yōu)化電機(jī)質(zhì)量管理。根據(jù)電機(jī)全生命周期的主要環(huán)節(jié)和業(yè)務(wù)，即需求與設(shè)計(jì)，生產(chǎn)制造和售后服役，將電機(jī)全生命周期質(zhì)量管控系統(tǒng)分為電機(jī)需求與設(shè)計(jì)質(zhì)量管控子系統(tǒng)、電機(jī)制造質(zhì)量管控子系統(tǒng)、電機(jī)服役質(zhì)量管控子系統(tǒng)和電機(jī)質(zhì)量大數(shù)據(jù)應(yīng)用中心四部分，如圖2所示。電機(jī)需求與設(shè)計(jì)質(zhì)量管控子系統(tǒng)完成設(shè)計(jì)過(guò)程中需求質(zhì)量信息采集，將顧客需求信息合理而有效地轉(zhuǎn)換為產(chǎn)品開(kāi)發(fā)各階段的工藝步驟和工藝控制參數(shù)的技術(shù)質(zhì)量目標(biāo)。電機(jī)制造質(zhì)量管控子系統(tǒng)完成制造過(guò)程中質(zhì)量數(shù)據(jù)采集、質(zhì)量預(yù)測(cè)、質(zhì)量過(guò)程控制、質(zhì)量追溯等功能。電機(jī)服役質(zhì)量管控子系統(tǒng)完成電機(jī)使用過(guò)程中狀態(tài)數(shù)據(jù)采集、故障監(jiān)控、健康分析等功能。電機(jī)質(zhì)量大數(shù)據(jù)應(yīng)用中心的本質(zhì)是將子系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)集成、關(guān)聯(lián)和存儲(chǔ)，利用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，形成質(zhì)量數(shù)據(jù)知識(shí)庫(kù)，進(jìn)而向企業(yè)內(nèi)部管理、設(shè)計(jì)、工藝、生產(chǎn)、質(zhì)量、銷(xiāo)售等部門(mén)提供質(zhì)量數(shù)據(jù)查詢、追溯、統(tǒng)計(jì)分析、質(zhì)量建模等服務(wù)，向電機(jī)用戶提供電機(jī)故障診斷、故障預(yù)警、健康分析等服務(wù)。

圖2 電機(jī)全生命周期質(zhì)量管控系統(tǒng)組成

2.2 系統(tǒng)架構(gòu)

電機(jī)全生命周期質(zhì)量大數(shù)據(jù)管控系統(tǒng)旨在及時(shí)收集電機(jī)在需求與設(shè)計(jì)、制造、運(yùn)行服務(wù)全生命周期階段產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，利用相關(guān)分析、聚類分析、深度學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)方法挖掘電機(jī)質(zhì)量知識(shí)，為質(zhì)量管理提供技術(shù)支持。電機(jī)全生命周期質(zhì)量大數(shù)據(jù)管控系統(tǒng)架構(gòu)如圖3所示，由下至上分為五個(gè)層次：數(shù)據(jù)層、網(wǎng)絡(luò)層、儲(chǔ)存層、計(jì)算層、應(yīng)用層。最底層是數(shù)據(jù)層，主要收集子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，為深入分析數(shù)據(jù)做準(zhǔn)備。第二層是網(wǎng)絡(luò)層，包括互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)以太網(wǎng)、工業(yè)無(wú)線局域網(wǎng)、企業(yè)內(nèi)部局域網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到數(shù)據(jù)快速及時(shí)的傳遞。第三層是儲(chǔ)存層，收集的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)清洗、整理、轉(zhuǎn)化，進(jìn)而儲(chǔ)存至分布式文件系統(tǒng)HDFS和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。第四層是計(jì)算層，該層使用實(shí)時(shí)流式計(jì)算Storm、并行計(jì)算Spark、分布式計(jì)算MapReduce工具進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析算法的并行計(jì)算，系統(tǒng)中將傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法和大數(shù)據(jù)技術(shù)方法相結(jié)合進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量規(guī)則挖掘與知識(shí)挖掘。最頂層是應(yīng)用層，將計(jì)算層提煉出的深層知識(shí)付諸于應(yīng)用，主要面向企業(yè)管理、設(shè)計(jì)、工藝、生產(chǎn)、質(zhì)量、銷(xiāo)售等部門(mén)的質(zhì)量管理人員，促進(jìn)電機(jī)質(zhì)量管理優(yōu)化。

圖3 電機(jī)全生命周期質(zhì)量管控系統(tǒng)架構(gòu)

基于以上系統(tǒng)介紹，所建立的電機(jī)全生命周期質(zhì)量大數(shù)據(jù)管控系統(tǒng)具有如下特點(diǎn)：

1) 集成性。基于電機(jī)全生命周期階段構(gòu)建了電機(jī)需求與設(shè)計(jì)質(zhì)量管控子系統(tǒng)、電機(jī)制造質(zhì)量管控子系統(tǒng)、電機(jī)服役質(zhì)量管控子系統(tǒng)，以及具有集成各子系統(tǒng)的電機(jī)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中心，從多視角與全面的角度分析了電機(jī)質(zhì)量，從而反饋給各個(gè)系統(tǒng)，及時(shí)優(yōu)化和管控了電機(jī)質(zhì)量。

2) 技術(shù)性。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)已經(jīng)不足以滿足大數(shù)據(jù)應(yīng)用的需要，除使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法外，引入機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的大數(shù)據(jù)智能分析方法對(duì)質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，挖掘質(zhì)量關(guān)聯(lián)規(guī)則和知識(shí)，形成質(zhì)量知識(shí)庫(kù)，進(jìn)行科學(xué)合理的質(zhì)量預(yù)測(cè)和管控。

3) 實(shí)時(shí)性。從用戶和市場(chǎng)的需求到設(shè)計(jì)、制造、使用這一全過(guò)程都是實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)變化的，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等網(wǎng)絡(luò)的傳遞也是實(shí)時(shí)的，因此電機(jī)全生命周期質(zhì)量大數(shù)據(jù)收集是實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)變化的，并且實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的質(zhì)量大數(shù)據(jù)必須在短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行計(jì)算和分析，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的實(shí)時(shí)性判定和控制。

3 子系統(tǒng)分析

3.1 電機(jī)質(zhì)量需求與設(shè)計(jì)管控子系統(tǒng)

制造需求與設(shè)計(jì)質(zhì)量管控子系統(tǒng)反映了電機(jī)生命周期早期階段的質(zhì)量管理，其系統(tǒng)部署結(jié)構(gòu)如圖4所示。其管理主要是通過(guò)云平臺(tái)及電子商務(wù)平臺(tái)收集商業(yè)環(huán)境中消費(fèi)者、競(jìng)爭(zhēng)者、社交媒體、行業(yè)媒體、國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等數(shù)據(jù)以及客戶訂購(gòu)與定制的功能描述、性能描述、配置描述等數(shù)據(jù)，為快速準(zhǔn)確地分析和預(yù)測(cè)電機(jī)質(zhì)量需求提供有力支持。收集的數(shù)據(jù)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳到制造需求與設(shè)計(jì)質(zhì)量管控系統(tǒng)中心數(shù)據(jù)庫(kù)并進(jìn)行清理、整理、轉(zhuǎn)化、儲(chǔ)存，即特征信息預(yù)處理。

圖4 電機(jī)需求與設(shè)計(jì)質(zhì)量管控系統(tǒng)部署結(jié)構(gòu)

在數(shù)據(jù)分析階段，以知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)(包括實(shí)例庫(kù)、規(guī)則庫(kù)、特征庫(kù)、設(shè)計(jì)約束庫(kù)、模塊庫(kù)、參數(shù)庫(kù))為基礎(chǔ)，進(jìn)而運(yùn)用傳統(tǒng)的質(zhì)量功能配置(QFD)分析方法和現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)技術(shù)分析電機(jī)質(zhì)量需求。QFD的核心思想是通過(guò)增加客戶滿意度來(lái)提高市場(chǎng)占有率，以用戶為出發(fā)點(diǎn)，將目標(biāo)客戶的主觀需求信息轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品設(shè)計(jì)質(zhì)量要求[23]?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)的質(zhì)量需求分析是根據(jù)顧客需求描述，利用文本挖掘技術(shù)分析[24]和智能算法評(píng)價(jià)當(dāng)前質(zhì)量需求和潛在質(zhì)量需求[25-26]，進(jìn)而將產(chǎn)品質(zhì)量特征融入產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程中。通過(guò)參數(shù)映射確定屬性，計(jì)算屬性相似度，利用聚類分析與關(guān)聯(lián)分析，設(shè)計(jì)實(shí)體相似度計(jì)算模型，結(jié)合知識(shí)庫(kù)中已有的設(shè)計(jì)知識(shí)，促進(jìn)電機(jī)原理設(shè)計(jì)、概念設(shè)計(jì)、模塊設(shè)計(jì)、變型設(shè)計(jì)、配置設(shè)計(jì)、功能設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、快速建立工藝模型，并在CAD、PDM與PLM集成平臺(tái)完成產(chǎn)品質(zhì)量設(shè)計(jì)和工藝質(zhì)量設(shè)計(jì)。

3.2 電機(jī)制造質(zhì)量管控子系統(tǒng)

電機(jī)制造質(zhì)量管控子系統(tǒng)主要對(duì)影響質(zhì)量的人、機(jī)、料、法、環(huán)數(shù)據(jù)采集、儲(chǔ)存和利用，完成電機(jī)制造過(guò)程質(zhì)量的控制，包括部件與原材料的采購(gòu)、產(chǎn)品制造、產(chǎn)品檢驗(yàn)環(huán)節(jié)中的質(zhì)量數(shù)據(jù)和ERP、MES、WMS等系統(tǒng)中的質(zhì)量數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)制造全過(guò)程的高效質(zhì)量管理和控制，見(jiàn)圖5。為實(shí)現(xiàn)電機(jī)制造質(zhì)量數(shù)據(jù)的采集，需要在電機(jī)生產(chǎn)制造車(chē)間根據(jù)生產(chǎn)流程的布局，在各個(gè)工序部署質(zhì)量數(shù)據(jù)采集設(shè)備。數(shù)據(jù)采集設(shè)備一般包括條碼掃描槍、RFID、傳感器、數(shù)據(jù)采集計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)采集平板等，分為人工錄入與自動(dòng)采集方式。采集的數(shù)據(jù)通過(guò)企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)(有線或無(wú)線)傳輸?shù)狡髽I(yè)內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器上，并進(jìn)行數(shù)據(jù)的集成、清洗、整理和存儲(chǔ)。

圖5 電機(jī)制造質(zhì)量管控子系統(tǒng)部署結(jié)構(gòu)

在數(shù)據(jù)處理分析階段，由于電機(jī)制造過(guò)程是動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)、多因素、復(fù)雜的，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法不能很好滿足質(zhì)量分析需求，必須引進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)方法。采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行質(zhì)量預(yù)測(cè)與故障診斷[27]。依據(jù)產(chǎn)品制造過(guò)程數(shù)據(jù)及質(zhì)檢數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量追溯，通過(guò)關(guān)聯(lián)分析識(shí)別影響質(zhì)量的主要因素(原材料性能參數(shù)、設(shè)備狀態(tài)參數(shù)、工藝參數(shù)或車(chē)間環(huán)境參數(shù))[28-29]。針對(duì)制造企業(yè)質(zhì)量異常數(shù)據(jù)，采用ADTree決策樹(shù)與FP-Growth算法[15]對(duì)質(zhì)量數(shù)據(jù)集進(jìn)行挖掘，快速發(fā)現(xiàn)制造過(guò)程中質(zhì)量異常、不合格產(chǎn)品及其影響因素。通過(guò)對(duì)表征質(zhì)量特性的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，基于聚類分析，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)質(zhì)量的監(jiān)控和診斷。電機(jī)制造質(zhì)量大數(shù)據(jù)管控子系統(tǒng)保障了生產(chǎn)過(guò)程的在制品質(zhì)量，控制和優(yōu)化了電機(jī)制造質(zhì)量的結(jié)果，最終保障了采購(gòu)管理、生產(chǎn)過(guò)程質(zhì)量管理和成品質(zhì)量管理。

3.3 電機(jī)服役質(zhì)量管控子系統(tǒng)

為了完成電機(jī)的最后生命周期管理，提高售后服務(wù)，設(shè)計(jì)電機(jī)服役質(zhì)量管控系統(tǒng)，其主要由遠(yuǎn)程智能感知設(shè)備、企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)器和應(yīng)用服務(wù)部分構(gòu)成，如圖6所示。遠(yuǎn)程智能感知設(shè)備負(fù)責(zé)采集電機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，分析電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，并向用戶現(xiàn)場(chǎng)控制系統(tǒng)和公司互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)器發(fā)送這些狀態(tài)數(shù)據(jù)。傳感器負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)采集和儲(chǔ)存電機(jī)的電壓、電流、溫度、轉(zhuǎn)速、振動(dòng)等運(yùn)行數(shù)據(jù)。企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心服務(wù)器接收和存儲(chǔ)電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)計(jì)算、能效與振動(dòng)分析、健康分析、報(bào)警保護(hù)等功能。工業(yè)總線接口與電機(jī)用戶現(xiàn)場(chǎng)控制系統(tǒng)(DCS)的PLC直接進(jìn)行通信，能夠?yàn)橛脩鬌CS系統(tǒng)提供所關(guān)心的所有數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，幫助用戶掌握電機(jī)當(dāng)前運(yùn)行質(zhì)量狀態(tài)及其發(fā)展趨勢(shì)，制定維護(hù)計(jì)劃，節(jié)約維護(hù)維修成本，提高運(yùn)營(yíng)效率?；ヂ?lián)網(wǎng)接口與電機(jī)制造企業(yè)中心進(jìn)行通信，能夠?yàn)殡姍C(jī)制造企業(yè)實(shí)時(shí)監(jiān)控運(yùn)行狀態(tài)，預(yù)測(cè)電機(jī)運(yùn)行質(zhì)量，快速發(fā)現(xiàn)設(shè)備和系統(tǒng)的故障原因進(jìn)行維修策略的制定，同時(shí)為需求、設(shè)計(jì)、制造提供支持。

圖6 電機(jī)服役質(zhì)量管控子系統(tǒng)

電機(jī)服役質(zhì)量數(shù)據(jù)分析的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法包括故障樹(shù)、累計(jì)分割壽命推定、威布爾函數(shù)分析、多元統(tǒng)計(jì)等，但這些方法存在精度低、計(jì)算速度慢、難以適應(yīng)大數(shù)據(jù)特征等缺點(diǎn)，因而需要引入大數(shù)據(jù)分析方法。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電機(jī)運(yùn)行過(guò)程中性能參數(shù)等時(shí)間序列數(shù)據(jù)，運(yùn)用支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法對(duì)電機(jī)狀態(tài)趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，采用深度學(xué)習(xí)方法[30]對(duì)電機(jī)健康狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)診斷。運(yùn)用基于Spark的RW-CLOPE算法方法對(duì)故障類型進(jìn)行分類[31]，從而快速診斷出故障類型。對(duì)質(zhì)量分析數(shù)據(jù)集進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)質(zhì)量異常的影響因素。

3.4 電機(jī)質(zhì)量大數(shù)據(jù)應(yīng)用中心

產(chǎn)品全生命周期是一個(gè)完整的系統(tǒng)，各個(gè)階段具有相互關(guān)聯(lián)、相互影響和相互制約的關(guān)系，且必須實(shí)現(xiàn)信息的互通共享和反饋，因而電機(jī)質(zhì)量大數(shù)據(jù)應(yīng)用中心將制造需求與設(shè)計(jì)質(zhì)量管控系統(tǒng)、電機(jī)制造質(zhì)量管控系統(tǒng)與電機(jī)服役質(zhì)量管控系統(tǒng)集成，如圖7所示。電機(jī)質(zhì)量大數(shù)據(jù)應(yīng)用中心通過(guò)WEBSERVICE、JDBC等經(jīng)典數(shù)據(jù)交互技術(shù)和Flume、Sqoop、Kafka等大數(shù)據(jù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了與各個(gè)分系統(tǒng)的無(wú)縫銜接，利用互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)以太網(wǎng)、工業(yè)無(wú)線局域網(wǎng)確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性。在此基礎(chǔ)上，建立集成數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)化、融合、分類，建立知識(shí)庫(kù)和歷史庫(kù)，從而用于電機(jī)質(zhì)量數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理、聯(lián)合分析和數(shù)據(jù)挖掘。

圖7 電機(jī)質(zhì)量大數(shù)據(jù)應(yīng)用中心

在大數(shù)據(jù)分析階段，為了識(shí)別不同階段復(fù)雜的耦合特性，充分挖掘各個(gè)階段數(shù)據(jù)集中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，常采用Apriori算法及其改進(jìn)AprioriTid算法、AprioriList算法和FP-gerowth算法。如利用電機(jī)現(xiàn)場(chǎng)制造測(cè)量數(shù)據(jù)與電機(jī)用戶使用狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，快速識(shí)別以改進(jìn)設(shè)計(jì)參數(shù)，識(shí)別影響質(zhì)量的主要因素，提升產(chǎn)品可靠性；將電機(jī)用戶使用狀態(tài)數(shù)據(jù)與電機(jī)制造需求與設(shè)計(jì)階段的市場(chǎng)、行業(yè)、地理等多方面數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，可以較精確預(yù)測(cè)不同市場(chǎng)的質(zhì)量需求情況，更好地描繪客戶畫(huà)像，實(shí)行差異化的設(shè)計(jì)，提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力；將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與歷史診斷數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，對(duì)潛在異常進(jìn)行診斷并進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，從而在重大異常發(fā)生之前消除隱患。此外，利用隨機(jī)矩陣?yán)碚摲治鲑|(zhì)量時(shí)空關(guān)聯(lián)特性，并對(duì)關(guān)聯(lián)異常情況進(jìn)行辨識(shí)。由于影響質(zhì)量特性的過(guò)程因素很多，并出現(xiàn)隨機(jī)性、模糊性、非線性、綜合性等特點(diǎn)，過(guò)程作用機(jī)理復(fù)雜，針對(duì)此類問(wèn)題，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、深度學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行預(yù)測(cè)和過(guò)程建模。運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)方法、聚類分析、分類分析等數(shù)字挖掘方法挖掘電機(jī)全生命周期數(shù)據(jù)中隱含的質(zhì)量相關(guān)信息。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電機(jī)在不同階段的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量追溯，揭示影響電機(jī)質(zhì)量的主要因素，在運(yùn)維服務(wù)中快速定位，提升服務(wù)水平。綜上，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)電機(jī)全生命周期質(zhì)量大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為質(zhì)量知識(shí)庫(kù)不斷增加有價(jià)值的知識(shí)?？傊?，電機(jī)質(zhì)量數(shù)據(jù)應(yīng)用中心通過(guò)信息集成電機(jī)各個(gè)生命階段的質(zhì)量數(shù)據(jù)，并運(yùn)用數(shù)字挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)技術(shù)，解決電機(jī)質(zhì)量集成共享、隱性關(guān)聯(lián)、復(fù)雜建模、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、精確預(yù)測(cè)、優(yōu)化與控制等問(wèn)題，為公司內(nèi)部管理、設(shè)計(jì)、工藝、生產(chǎn)、質(zhì)量、銷(xiāo)售等部門(mén)提供質(zhì)量大數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)，為公司內(nèi)外部的電機(jī)用戶提供電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)、運(yùn)行能效分析、健康分析和巡檢、運(yùn)維等增值服務(wù)。

4 系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)施

湘潭電機(jī)股份有限公司是我國(guó)電機(jī)制造行業(yè)的重要企業(yè)之一，主要生產(chǎn)和銷(xiāo)售發(fā)電機(jī)、交直流電動(dòng)機(jī)、特種電機(jī)、軌道交通和新能源汽車(chē)車(chē)輛牽引控制系統(tǒng)等。公司十分重視電機(jī)全生命周期的質(zhì)量管理，為了提高電機(jī)質(zhì)量管理信息化、實(shí)時(shí)化、可視化、高效化、智能化水平，充分利用當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)，構(gòu)建了電機(jī)全生命周期質(zhì)量大數(shù)據(jù)管控系統(tǒng)。

針對(duì)數(shù)據(jù)采集，在需求設(shè)計(jì)階段，公司收集云平臺(tái)和電子商務(wù)平臺(tái)的客戶下單言論信息；在制造階段，在湘電股份特種電氣事業(yè)部所屬的5個(gè)車(chē)間，構(gòu)建55個(gè)信息采集點(diǎn)，在每個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)，系統(tǒng)將配備一組數(shù)據(jù)采集設(shè)備，包括條碼打印機(jī)、條碼掃描槍、PC數(shù)據(jù)采集設(shè)備、平板數(shù)據(jù)采集設(shè)備等；在服役階段，通過(guò)在湘電風(fēng)能有限公司、株洲自來(lái)水廠、湖南華菱湘潭鋼鐵有限公司等主要用戶的電機(jī)運(yùn)營(yíng)現(xiàn)場(chǎng)安裝遠(yuǎn)程智能感知設(shè)備，采集電機(jī)運(yùn)行參數(shù)以及維護(hù)維修等質(zhì)量相關(guān)數(shù)據(jù)。

對(duì)于數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳輸，廠區(qū)和辦公室通過(guò)千兆光纖組建局域網(wǎng)絡(luò)，與質(zhì)量管理相關(guān)的業(yè)務(wù)人員(包括檢驗(yàn)員、技術(shù)人員、設(shè)計(jì)人員、工藝人員、財(cái)務(wù)審計(jì)人員、質(zhì)量審理人員、質(zhì)量部領(lǐng)導(dǎo)等)可通過(guò)公司內(nèi)網(wǎng)系統(tǒng)在各自工作機(jī)器上處理所負(fù)責(zé)的質(zhì)量業(yè)務(wù)。在信息中心提供Internet網(wǎng)關(guān)，使得質(zhì)量管理人員可通過(guò)移動(dòng)App客戶端或Web客戶端異地處理業(yè)務(wù)。此外，與外部連接通過(guò)千兆光纖連接，在線監(jiān)測(cè)、售后運(yùn)維服務(wù)過(guò)程中產(chǎn)生的質(zhì)量信息也可通過(guò)Internet網(wǎng)關(guān)回傳到數(shù)據(jù)中心，從而實(shí)現(xiàn)全壽命周期質(zhì)量信息分析。

針對(duì)數(shù)據(jù)儲(chǔ)存與利用階段，信息中心建設(shè)質(zhì)量大數(shù)據(jù)中心，配置、管理、分析計(jì)算機(jī)用于支撐質(zhì)量管理業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)分析功能；向云服務(wù)提供商購(gòu)買(mǎi)云計(jì)算服務(wù)；以電機(jī)全生命周期質(zhì)量大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)將傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法和支持向量機(jī)、文本挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行數(shù)據(jù)深入挖掘，向企業(yè)內(nèi)部和電機(jī)用戶提供制造工序能力分析(見(jiàn)圖8)、制造參數(shù)直方圖分析(見(jiàn)圖9)、統(tǒng)計(jì)控制圖(見(jiàn)圖10)、不合格品分析(見(jiàn)圖11)、質(zhì)量檔案查詢(見(jiàn)圖12)、設(shè)備詳細(xì)狀態(tài)信息(見(jiàn)圖13)及監(jiān)測(cè)信息(見(jiàn)圖14)、統(tǒng)計(jì)分析結(jié)論(見(jiàn)圖15)、電機(jī)健康分析(見(jiàn)圖16)、質(zhì)量狀態(tài)預(yù)測(cè)(見(jiàn)圖17)等服務(wù)。

圖8 工序能力分析

圖9 制造參數(shù)直方圖分析

圖10 統(tǒng)計(jì)控制圖

圖11 不合格品分析

圖12 質(zhì)量檔案查詢

圖13 設(shè)備詳細(xì)狀態(tài)信息

圖14 設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)

圖15 統(tǒng)計(jì)分析結(jié)論

圖16 電機(jī)健康分析

圖17 質(zhì)量狀態(tài)預(yù)測(cè)

該系統(tǒng)創(chuàng)新了公司質(zhì)量管理模式，其正式運(yùn)行以來(lái)效果顯著，主要表現(xiàn)在：

(1) 質(zhì)量信息數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)及時(shí)共享與協(xié)同。系統(tǒng)集成了電機(jī)全生命周期各階段的數(shù)據(jù)，并且運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、無(wú)線網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)時(shí)快速搜集數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、共享數(shù)據(jù)，以便管理人員能夠及時(shí)對(duì)質(zhì)量問(wèn)題做出迅速而準(zhǔn)確的反應(yīng)，同時(shí)便于企業(yè)各部門(mén)以及企業(yè)與客戶、企業(yè)與供應(yīng)商溝通與交流。

(2) 質(zhì)量管理決策更加優(yōu)化，提高電機(jī)質(zhì)量，降低質(zhì)量成本。系統(tǒng)能夠利用統(tǒng)計(jì)方法、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)方法，充分挖掘電機(jī)質(zhì)量需求，影響質(zhì)量相關(guān)的因素，不同參數(shù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則，以及預(yù)測(cè)、監(jiān)控和診斷電機(jī)質(zhì)量及其故障，提高了基于數(shù)據(jù)的管理決策能力和戰(zhàn)略決策準(zhǔn)確性，降低決策中的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)，為管理決策提供了支持，提高了電機(jī)質(zhì)量，降低質(zhì)量成本。

(3) 提升企業(yè)對(duì)客戶價(jià)值，促進(jìn)客戶滿意度提升。系統(tǒng)可以向公司的銷(xiāo)售、市場(chǎng)和客戶服務(wù)的專業(yè)人員提供全面與個(gè)性化的客戶需求資料，并強(qiáng)化跟蹤服務(wù)和信息分析，使他們能夠快速響應(yīng)和引導(dǎo)客戶需求，在最短的時(shí)間內(nèi)為客戶提供滿意的產(chǎn)品和服務(wù)，協(xié)同建立和維護(hù)一系列與客戶之間卓有成效的“一對(duì)一關(guān)系”，從而通過(guò)精準(zhǔn)服務(wù)來(lái)提高客戶黏性和客戶忠誠(chéng)度，提高客戶滿意度，吸引和保持更多的客戶，最終達(dá)到銷(xiāo)售額的大幅度增加。

(4) 提高售后服務(wù)質(zhì)量，向制造加服務(wù)轉(zhuǎn)型。公司可以依托系統(tǒng)為電機(jī)用戶提供具有電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)分析、健康分析等服務(wù)通信服務(wù)的智能化產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)包括狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障預(yù)警、維護(hù)計(jì)劃生成、設(shè)備運(yùn)行能效分析、健康分析、巡檢服務(wù)和運(yùn)維服務(wù)等增值服務(wù)，提升服務(wù)水平，并獲得服務(wù)帶來(lái)的收益，逐步實(shí)現(xiàn)從產(chǎn)品制造到制造+服務(wù)的升級(jí)。

5 結(jié) 語(yǔ)

在全生命周期階段產(chǎn)生了大量的質(zhì)量數(shù)據(jù)，具備量(volume)、類(variety)、速(velocity)、值(value)的大數(shù)據(jù)4V特征。利用文本挖掘、關(guān)聯(lián)分析、聚類分析等大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建電機(jī)全生命周期質(zhì)量大數(shù)據(jù)管控系統(tǒng)。系統(tǒng)架構(gòu)由下至上分為五個(gè)層次：數(shù)據(jù)層、網(wǎng)絡(luò)層、儲(chǔ)存層、計(jì)算層、應(yīng)用層，且由電機(jī)質(zhì)量需求與設(shè)計(jì)管控子系統(tǒng)、電機(jī)制造質(zhì)量管控子系統(tǒng)、電機(jī)服役質(zhì)量管控子系統(tǒng)和電機(jī)質(zhì)量大數(shù)據(jù)應(yīng)用中心組成，其中核心為電機(jī)質(zhì)量大數(shù)據(jù)應(yīng)用中心。該系統(tǒng)由湘潭電機(jī)股份有限公司開(kāi)發(fā)并運(yùn)行，實(shí)踐證明，所構(gòu)建的系統(tǒng)解決了電機(jī)質(zhì)量集成共享、隱性關(guān)聯(lián)、復(fù)雜建模、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、精確預(yù)測(cè)、優(yōu)化與控制等問(wèn)題，為公司管理、設(shè)計(jì)、工藝、生產(chǎn)、質(zhì)量、銷(xiāo)售等部門(mén)提供質(zhì)量大數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)，為電機(jī)用戶提供電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)、運(yùn)行能效分析、健康分析和巡檢、運(yùn)維等增值服務(wù)。