結合深度學習的工業大數據應用研究

李廣，楊欣

1. 電子科技大學大數據研究中心，四川 成都 611731；2. 成都數之聯科技有限公司，四川 成都 610041

1 引言

智能制造（ intelligent manufacturing）是指集成知識工程、制造軟件系統與機器人視覺等技術，在無人工干預下由智能機器人獨立實現的生產過程[1]。 智能制造系統是一種融合智能機器與智能行為，在訂單制作、產品設計、生產、營銷、銷售等制造過程的各個方面都可以集成，用一種靈活的方式充分發揮先進生產系統的制造能力的系統[2-3]。隨著云計算、物聯網、大數據、人工智能等新一代信息技術的發展，智能制造的內涵有了突飛猛進的變化。目前，智能制造已經成為每個工業發達國家的國家戰略。

在工業智能制造中，李杰[4]提出將智能制造體系分為3個階段。首先，把問題變成數據，也就是傳統的信息化過程，利用數據對問題進行建模，把過去老工人的經驗變成可挖掘、可量化的持續價值，從而不會因為人的原因而失去知識。然后，把數據變成知識，從“解決顯而易見的問題”延伸到“探索不可見的隱藏問題”，不僅要明白“怎么解決問題”，還要理解“為什么會出現問題”。最后，把知識再變成數據，這里的數據指的是生產中用到的設備指令、機械加工的工藝參數、可執行的決策等所有能夠量化的指標，用從知識得來的量化數據修正和完善制造過程，從根本上避免問題的出現。

作為智能制造最重要的技術之一，大數據技術對傳統工業制造業的影響是巨大的。智能制造的基礎是將工業生產中的問題數據化，利用獲取的數據對問題解決方法進行數據建模，當類似的問題出現的時候，能夠根據模型提出解決問題的方法。……