工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能制造中的應用價值研究

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引言

傳統(tǒng)制造工作存在數(shù)據(jù)不足、過于依賴制造人員個人經(jīng)驗、制造效果與實際預期目標存在一定差距等問題。因技術體系缺乏真實數(shù)據(jù)支撐，導致后續(xù)制造過程中存在較大出入。工業(yè)大數(shù)據(jù)主要就是利用智能信息技術產(chǎn)生全面精準數(shù)據(jù)，通過在制造流程優(yōu)化及制造管控環(huán)節(jié)使用大數(shù)據(jù)，能夠進一步增強制造水平，控制智能制造成本。工業(yè)大數(shù)據(jù)手段也能夠從根本上提升各類資源利用率，確保工業(yè)生產(chǎn)全過程均處于智能化管控范圍。

1 工業(yè)大數(shù)據(jù)理論研究

1.1 工業(yè)大數(shù)據(jù)概念

大數(shù)據(jù)是海量數(shù)據(jù)集合體，具有種類多、容量大、存儲率高等特征，現(xiàn)已成為最新信息技術及服務業(yè)態(tài)，在實際生產(chǎn)環(huán)節(jié)負責數(shù)據(jù)采集、存儲、傳輸、價值挖掘等。工業(yè)大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)技術的重要組成部分，主要就是針對工業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)分散的數(shù)據(jù)，展開格式轉(zhuǎn)換及管理。

工業(yè)大數(shù)據(jù)并不直接作用于企業(yè)經(jīng)營環(huán)節(jié)，而是需通過一系列轉(zhuǎn)換處理，輔助生產(chǎn)管理重大事項決策，使企業(yè)始終處于穩(wěn)定發(fā)展狀態(tài)[1]。智能制造環(huán)節(jié)涉及大量智能化生產(chǎn)設施，智能設備的自動識別及判斷能力都可實時采集數(shù)據(jù)，但現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析效果不佳，利用價值難以被充分發(fā)揮出來，數(shù)據(jù)利用水平有待提升，需做好工業(yè)大數(shù)據(jù)分析工作。

工業(yè)大數(shù)據(jù)可將各類信息不同的形式傳遞給制造企業(yè)，將價值信息與企業(yè)生產(chǎn)管理理念結(jié)合在一起，實現(xiàn)生產(chǎn)全過程、全時段監(jiān)管目標。

1.2 工業(yè)大數(shù)據(jù)應用現(xiàn)狀

國內(nèi)智能制造業(yè)中的工業(yè)大數(shù)據(jù)應用時間較短，積累經(jīng)驗不足，依然存在以下問題有待解決。

1.2.1 核心價值挖掘問題。關于挖掘大數(shù)據(jù)價值的核心技術缺失，大部分制造企業(yè)尚未建立起能夠自我感知、自我記憶的數(shù)據(jù)采集感應系統(tǒng)，復雜數(shù)據(jù)處理效果不佳，大數(shù)據(jù)中的價值難以被充分挖掘。

1.2.2 內(nèi)外數(shù)據(jù)整合問題?，F(xiàn)有工業(yè)大數(shù)據(jù)來源于內(nèi)部業(yè)務、客戶數(shù)據(jù)、管理平臺等，僅有小部分數(shù)據(jù)與外部互聯(lián)網(wǎng)及其他行業(yè)企業(yè)連接，內(nèi)外融合互動的數(shù)據(jù)采集及處理模式尚未形成，導致工業(yè)大數(shù)據(jù)應用水平始終處于有待提升階段。

1.2.3 數(shù)據(jù)集成應用問題。智能制造業(yè)中的工業(yè)大數(shù)據(jù)集成工作需將各業(yè)務協(xié)同在一起。但因企業(yè)內(nèi)部的互通度不足，如缺少互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)報告，采集及處理的形式較為單一，難以充分發(fā)揮出工業(yè)大數(shù)據(jù)技術的積極作用。不僅如此，智能制造環(huán)節(jié)各部門數(shù)據(jù)支撐難度進一步提升，對應用場景復雜多變，導致產(chǎn)品質(zhì)量問題難以得到及時解決，對生產(chǎn)經(jīng)濟效益造成不利影響。

1.2.4 數(shù)據(jù)加工服務問題。不同智能制造環(huán)境、制造流程涉及的數(shù)據(jù)采集、處理、挖掘等環(huán)節(jié)差異較大，早期工業(yè)大數(shù)據(jù)需要結(jié)合不同企業(yè)設計并改造數(shù)據(jù)應用系統(tǒng)，對工業(yè)大數(shù)據(jù)加工服務的要求更高。

1.2.5 大數(shù)據(jù)專業(yè)人才缺失。在智能制造業(yè)中應用工業(yè)大數(shù)據(jù)，還需要依托高素質(zhì)專業(yè)人才。但就目前來看，大部分技術人員沒有充分掌握工業(yè)大數(shù)據(jù)分析工具及方式，難以實現(xiàn)智能制造轉(zhuǎn)型，為客戶提供創(chuàng)造價值的服務。

2 工業(yè)大數(shù)據(jù)與智能制造的內(nèi)在關聯(lián)

隨著社會經(jīng)濟逐步趨向于新常態(tài)化發(fā)展，制造領域競爭壓力進一步提升。未來智能制造將更加依賴于先進生產(chǎn)設施，需企業(yè)做好產(chǎn)品設計研發(fā)與推廣工作[2]。因智能制造各環(huán)節(jié)都會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)采集、分析、處理的要求更高，需應用大數(shù)據(jù)來挖掘內(nèi)部價值，制定適宜的數(shù)據(jù)處理方式。

大數(shù)據(jù)技術推動了制造業(yè)智能化發(fā)展進程，通過對工業(yè)數(shù)據(jù)進行采集、整合、處理、深入挖掘，可以將物理空間及信息空間結(jié)合在一起，從生產(chǎn)型制造轉(zhuǎn)向服務型制造。工業(yè)大數(shù)據(jù)技術在智能制造中的應用領域逐步擴大，智能化設計、智能化服務、網(wǎng)絡協(xié)同制造等環(huán)節(jié)中的價值更加突出。

3 工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能制造中的應用價值

3.1 推動產(chǎn)品創(chuàng)新

在智能制造環(huán)節(jié)使用傳感器模塊，能夠結(jié)合用戶需求，整合各類數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一采集、存儲與分析。為提升制造企業(yè)綜合競爭能力，還需對企業(yè)數(shù)據(jù)進行深入挖掘，完善產(chǎn)品特征與功能，幫助企業(yè)構建更加科學合理的商業(yè)模式，提升生產(chǎn)全過程綜合效益。

3.2 管控制造全過程

相較于其他大數(shù)據(jù)而言，工業(yè)大數(shù)據(jù)主要來源于工業(yè)生產(chǎn)全過程，通過全面采集及利用大數(shù)據(jù)，也能夠加強生產(chǎn)管控力度，優(yōu)化智能化生產(chǎn)制造及業(yè)務管理等環(huán)節(jié)。在生產(chǎn)定期分析期間使用生產(chǎn)過程及初始計劃內(nèi)容，分析與修改數(shù)據(jù)結(jié)果，可優(yōu)化生產(chǎn)流程，控制生產(chǎn)環(huán)節(jié)的資源消耗量，為企業(yè)帶來更多經(jīng)濟效益，增強產(chǎn)品質(zhì)量水平。

借助工業(yè)大數(shù)據(jù)，可收集與生產(chǎn)相關的各類參數(shù)，包括溫度、熱能、振動等，進一步優(yōu)化生產(chǎn)期間的各項流程。利用大數(shù)據(jù)對設備進行診斷，以降低能源消耗量為目標，提升產(chǎn)品質(zhì)量及效率，保障生產(chǎn)管理工作的實時性、透明性。

3.3 規(guī)避生產(chǎn)風險

在智能制造環(huán)節(jié)，各制造流程都會受到環(huán)境因素、管理因素、人為因素影響出現(xiàn)各類風險問題。在制造企業(yè)經(jīng)營環(huán)節(jié)，應在完善企業(yè)管理缺陷的基礎上，引進先進生產(chǎn)設施，加強生產(chǎn)設施管控水平[3]。配合使用工業(yè)大數(shù)據(jù)技術能夠充分了解企業(yè)生產(chǎn)團隊情況，監(jiān)管零部件磨損程度，發(fā)現(xiàn)存在于生產(chǎn)環(huán)節(jié)的各類不確定因素，規(guī)避生產(chǎn)期間的風險問題。

3.4 提升經(jīng)營水平

在智能行業(yè)智能化發(fā)展環(huán)節(jié)還是要開展市場調(diào)研工作，使用發(fā)放問卷等方式，了解消費者生活習慣及對產(chǎn)品功能的需求。傳統(tǒng)信息采集多以人工為主，需要消耗大量的人力、物力資源，統(tǒng)計數(shù)據(jù)的局限性較大，難以為明確制造業(yè)經(jīng)營目標提供充足理論依據(jù)。為加強企業(yè)及客戶的黏結(jié)度，通過使用工業(yè)大數(shù)據(jù)，能夠為用戶提供更多個性化服務，靈活調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構，增強制造企業(yè)經(jīng)營水平。

工業(yè)大數(shù)據(jù)可實現(xiàn)產(chǎn)品智能優(yōu)化及完善目標，增強制造業(yè)產(chǎn)品總體制造水平。優(yōu)化制造全過程信息，系統(tǒng)收集及處理企業(yè)綜合素質(zhì)，增強數(shù)據(jù)應用水平。對比分析數(shù)據(jù)預測標準，對數(shù)據(jù)進行不斷更新及完善，提高數(shù)據(jù)利用率[4]。未來智能化制造業(yè)發(fā)展速度不斷加快，需要提供更多技術創(chuàng)新及個性化元素，創(chuàng)新產(chǎn)品及服務事項，建立融合、銷售、服務等三位一體的企業(yè)發(fā)展新模式。

3.5 實現(xiàn)跨界融合

工業(yè)大數(shù)據(jù)技術的應用也可推動制造企業(yè)跨界融合，建立智能制造行業(yè)共贏生態(tài)圈。將工業(yè)大數(shù)據(jù)體現(xiàn)在工業(yè)企業(yè)上下游、多領域中，例如將汽車行業(yè)及互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)結(jié)合在一起，形成汽車工業(yè)大數(shù)據(jù)，調(diào)整并促進汽車制造業(yè)發(fā)展，增強各領域的正向聚合效應，增強工業(yè)生產(chǎn)水平。

4 工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能制造中的應用趨勢

4.1 銷售數(shù)據(jù)發(fā)展

工業(yè)大數(shù)據(jù)是我國智能制造行業(yè)重要發(fā)展趨勢，在制造業(yè)銷售環(huán)節(jié)也需要將大數(shù)據(jù)技術作為重要技術支撐，充分挖掘、收集收集過的數(shù)據(jù)，形成有效宣傳報告。工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能制造業(yè)銷售中的數(shù)據(jù)行為主要表現(xiàn)在多個方面。

在智能制造中應用工業(yè)大數(shù)據(jù)技術，可充分了解各用戶習慣，完善智能化制造產(chǎn)品，確保生產(chǎn)出的產(chǎn)品能夠更好滿足不同用戶需求。

借助大數(shù)據(jù)技術還可以開展專項營銷工作，彌補傳統(tǒng)數(shù)據(jù)營銷環(huán)節(jié)存在問題，從根本上提升數(shù)據(jù)應用精準度。借助數(shù)據(jù)分析工作，驅(qū)動各類數(shù)據(jù)，提升企業(yè)影響力。

工業(yè)大數(shù)據(jù)也可以幫助企業(yè)選擇重點客戶，應用大數(shù)據(jù)分析增強客戶的習慣及喜好，充分掌握客戶信息，為企業(yè)獲得更多經(jīng)濟效益，促進企業(yè)穩(wěn)步發(fā)展。

將工業(yè)大數(shù)據(jù)應用在智能制造行業(yè)中，也可幫助企業(yè)明確品牌發(fā)展方向，借助口碑分析、產(chǎn)品屬性分類等方式，了解用戶對企業(yè)的態(tài)度。結(jié)合用戶需求，了解智能化市場發(fā)展方向，提高制造全過程生產(chǎn)要點，保障市場開發(fā)水平。

4.2 數(shù)據(jù)預測模型建立

工業(yè)大數(shù)據(jù)也可在智能制造領域中充分發(fā)揮出實時管控作用，借助大數(shù)據(jù)建立預測模型，對未來一段時間內(nèi)的信息展開預測，制造業(yè)符合市場發(fā)展及需求[5]。同時，制造業(yè)開展數(shù)據(jù)分析工作，也能夠及時了解數(shù)據(jù)變化規(guī)律，明確智能制造特定因素，完成智能制造預測?，F(xiàn)階段數(shù)據(jù)預測的準備性不足，應基于企業(yè)自身發(fā)展需求，發(fā)揮出工業(yè)大數(shù)據(jù)的預測分析作用，為智能制造行業(yè)發(fā)展奠定堅實基礎。

4.3 完善數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)

當前工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能制造中的應用范圍日漸擴大，但面對制造業(yè)快速發(fā)展以及轉(zhuǎn)型工作，數(shù)據(jù)利用以及可視化系統(tǒng)仍然需要進一步完善。針對大數(shù)據(jù)可視化的表現(xiàn)維度，可以將大數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)可視化軟件融為一體，更好提取興趣點以及多維數(shù)據(jù)。

可視化分析是當前交叉研究領域的重要典范，具體可以采用人機交互、數(shù)據(jù)分析以及可視化分析。借助數(shù)據(jù)變換手段、相應算法以及可視方式，加強制造全過程管控力度，在生產(chǎn)環(huán)節(jié)的隱患問題也可結(jié)合信息內(nèi)容實時反饋，為后續(xù)事項決策提供參考，將事后管理工作朝向事前管理方向轉(zhuǎn)變。

數(shù)據(jù)可視化技術手段也可構建生產(chǎn)模型及協(xié)調(diào)模型。在大數(shù)據(jù)可視化環(huán)節(jié)，同一智能化制造環(huán)節(jié)的產(chǎn)品生產(chǎn)特征與生產(chǎn)要求不同，需按規(guī)定做好可視化分析操作，借助大數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理結(jié)果調(diào)整執(zhí)行機構，將操作意圖反饋給控制系統(tǒng)，增強生產(chǎn)全過程管控水平[6]。

現(xiàn)有工業(yè)大數(shù)據(jù)技術日漸成熟，被廣泛應用在智能制造全過程中。因智能制造行業(yè)發(fā)展速度進一步加快，處于關鍵轉(zhuǎn)型時期，需對工業(yè)大數(shù)據(jù)理念以及應用系統(tǒng)進行不斷優(yōu)化。結(jié)合工業(yè)大數(shù)據(jù)應用現(xiàn)狀，使用專業(yè)大數(shù)據(jù)可視化軟件提取興趣點以及多維數(shù)據(jù)，增強工業(yè)大數(shù)據(jù)技術中的實際應用效果。

4.4 加強工業(yè)大數(shù)據(jù)管控力度

針對存在智能制造業(yè)中工業(yè)大數(shù)據(jù)的應用問題，加強工業(yè)大數(shù)據(jù)管控力度。一方面，做好政策引導工作，實現(xiàn)數(shù)據(jù)高效整合及集成目標。推動“兩化”深度融合，引導企業(yè)構建 內(nèi)部數(shù)據(jù)管理平臺，加快內(nèi)部數(shù)據(jù)整合及集成，為從根本上提升工業(yè)大數(shù)據(jù)應用水平奠定堅實基礎。建立工業(yè)大數(shù)據(jù)統(tǒng)籌發(fā)展部門，開展數(shù)據(jù)標準制定、培訓及公共服務。

另一方面，做好財務金融、投融資政策扶持工作，進一步增強制造企業(yè)應用工業(yè)大數(shù)據(jù)的積極性。建立工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展專項資金，發(fā)揮工業(yè)大數(shù)據(jù)政策放大作用，引導社會資本加入到工業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)及推廣活動中。使用適宜的企業(yè)研發(fā)費用計核方式，評估工業(yè)大數(shù)據(jù)技術應用經(jīng)濟效益。

同時，在使用工業(yè)大數(shù)據(jù)技術過程中還需要建立健全全方位推廣制度，實施特色大數(shù)據(jù)應用試點，定期舉辦關于工業(yè)大數(shù)據(jù)的優(yōu)秀項目成果。組織工業(yè)大數(shù)據(jù)國內(nèi)外交流活動，打破不同企業(yè)貿(mào)易壁壘，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享及跨序融合目標。

5 結(jié)束語

總而言之，因智能制造涉及的工藝流程、管控體系較為復雜，應在智能制造過程中加強關于工業(yè)大數(shù)據(jù)技術的理論及實踐研究力度，做好大數(shù)據(jù)技術的推廣工作。結(jié)合數(shù)據(jù)特有應用語境以及含義，充分挖掘大數(shù)據(jù)利用價值，配合更加成熟的業(yè)務語義模型，輔助工業(yè)大數(shù)據(jù)技術應用，確保工業(yè)大數(shù)據(jù)能夠在提升智能制造經(jīng)濟效益、安全效益中發(fā)揮出重要作用。