基于大數據的智慧工廠技術框架

唐 毅，常 建，岳明明，高 雪

（1.四川天源宏創科技有限公司，四川 成都 610040；2.航天鈞和科技有限公司，河北 廊坊 065500）

0 引 言

完整的智慧工廠項目需要多個流程協力完成，作為其中的重要內容，智慧工廠技術框架工作對整個流程的展開具有重要意義。隨著21世紀社會科技的發展，為了使大數據在智慧工廠技術框架設計和構建中發揮獨特作用，本文主要闡述大數據在智慧工廠技術設計中的運用情況。首先，介紹在智慧工廠中應用大數據的必要性；其次，介紹大數據在智慧工廠技術設計中的應用方向和存在的問題，希望可以改善大數據在該領域的使用和發展[1]。

1 智慧工廠技術框架中應用大數據的必要性

近幾年，隨著互聯網技術的不斷更新發展，信息化時代逐漸向數據化時代過渡。數據在社會生活中隨處可見，大數據的應用分布十分廣泛，比如在生命科學領域、天文地理方面等。大數據逐漸被人們應用到各個方面。隨著我國智慧工廠事業的迅速發展，實際操作過程中面臨著各種問題，大數據的應用顯得十分必要，且分析如何完善大數據的使用至關重要，可以最大化發揮大數據時代提供的優勢，提高社會經濟發展和民眾的生活水平。

對發展國民經濟來說，智慧工廠的發展占據了很大比例。我國的基礎設施建設和工業信息化發展等方面，大數據會直接影響智慧工廠技術實施的高效性和完整性。目前，智慧工廠技術實施存在缺少數據更新和范圍不廣泛等問題，合理應用大數據顯得十分必要。隨著我國社會經濟的不斷發展，其他行業領域不斷發展創新，智慧工廠行業的發展也需要不斷總結反饋，嘗試新興技術，在國家智慧工廠行業方面發揮獨特作用[2]。

智慧工廠相較于普通工廠，最大的特點在于其結合了先進的信息和通信技術，分析工廠的日常運行，并通過分析得到的信息提出方案，從而有效管理工廠，在智能化的協助下為人們提供更加便利、舒適、健康的人性化服務。為了達到這樣的目標，人們對智慧工廠技術設計的工作有了更高要求，如何使智慧工廠實現高效運作尤為重要。在此過程中，為了實現城市的可持續發展，提高工廠的智能化管理，應用大數據相關技術顯得十分重要[3]。

2 基于大數據的智慧工廠技術

2.1 無線感測器技術

目前，儀器儀表智慧化程度較低，導致儀器儀表的高速、高效工作狀態難以實現，效率低下，比如各種儀器、儀表、感測器等。為了獲得更精準的信息數據，獲得多功能和高機動靈活的性能，應將數據信息管理系統擴充到涵蓋獲取、處理、管理、后期使用和信息服務等各個層面，進而提升資源管理能力。例如專家控制系統，需要根據某一領域的一個或多個專家提供的知識和經驗進行推斷。模塊控制器，也稱為模塊邏輯控制器，可以使用處理不確定性的功能解決非常規問題，廣泛應用于工業領域。

2.2 控制系統網路化技術

工業自動化領域中，可能出現信息內容、體系結構、控制方法以及人機協作達不到實際要求等問題，而造成這些問題的原因主要在于相關技術不夠先進，少部分工業企業仍采用影響工作效率的傳統舊方法，沒有跟上整體行業發展的進度，影響了工作效率，不能保障工作的精準度，無法達到正常工作的要求。對相關從業人員來說，要利用大數據分析、總結、反饋控制系統網路化的結果，歸納信息服務的資料，提高信息服務的價值和內容質量。可見，利用大數據能夠有效降低資料量大的不利影響，提高傳輸效率，提升語音信號的精度、準度和力度，提高工作效率，為后期的工作提供最優質的信息服務，保障相關事業的穩定發展。

2.3 工業通信無線化技術

無線技術的發展為相關事業和行業發展帶來了機遇。它的優勢體現在可以提高信息系統的完善度，優化工作模式，實現云計算、云服務等方面的合作協調和不斷融合。為了滿足實際需求，相關部門和從業人員要充分認識大數據對升級系統、優化信息系統工作性能的重要意義，不斷完善信息服務系統，提高現有資源的利用率，為所需部門、企業、民眾提供高質量的信息服務。此外，新的信息收集手段會產生新的數據，對待這類數據需要慎重管理，合理應用這些數據并保障服務質量，制訂一些核心數據的安全保密措施，降低信息泄露的概率。通過以上分析可以發現，大數據對智慧工廠的發展和技術框架的構建、設計而言具有十分重要的意義，也是工作過程中易出現問題的方面，需要特別注意。

2.4 智慧工廠云端服務層

展開智慧工廠技術框架構建工作時，云端服務層利用相關技術將虛擬化資源等封裝成云端服務，進而構建服務倉庫。面向制造時，具體包括基礎設施、數據分析平臺、業務應用軟件以及生產制造服務等，同時基于服務互聯網的集中管理，根據客戶的實際需求大規模制造，實現全球化的互聯網工廠制造，并根據客戶的個性化提供相應服務，創建新型的服務模式。為了使大數據能夠更好地投入到智慧工廠的技術框架構建中，能夠擁有更高的使用質量，實現實際效用，需要完善大數據的使用，進而發揮促進我國智慧工廠發展的獨特拉動作用。

2.5 自動化控制工作可視化管理技術

可視化管理子系統由前后端的相關科技互相合作，配合完成。通過相關科技添加電氣工程開展的矢量地圖或影像電子地圖進行后期操作，實現放大、縮小、拖動地圖等操作。API應用程序接口可以提供如鷹眼圖、書簽編輯等小控件，大大增強了用戶的使用體驗。通過這些基本的地圖操作，可以清晰地管理工廠運作，實現可視化瀏覽。用戶可以在地圖上繪制一個幾何圖像，將相關要素實現空間上的查詢，查詢其具體屬性，通過字段過濾進行篩選，從數據庫中得到詳細且符合篩選條件的空間數據和信息；可以使用相關軟件編輯這些空間數據，通過增加、刪除、修改、查詢等操作，促使智慧工廠數據的管理更加具體化。

3 完善大數據在智慧工廠中的應用

區別于信息化時代，大數據時代具有自身的時代特點。結合信息事業的高速發展，不斷完善工作所需的政策，使信息服務產業在符合法律法規的前提下，能夠實現比較靈活和寬松的革新創造，擴大信息范圍，確定目標并向正確的發展方向前進。

3.1 提高技術人員的責任心

智慧工廠需要從業人員將專業知識實際運用到技術框架構建和設計的過程中。首先，需要從業人員自身具有專業知識和技能素養，負責任地做好本職工作，為提高工作效率，實現具備高精度和高準度的工作做出貢獻；其次，在平凡的崗位上盡職盡責，實現自身價值。相關企業應嚴格執行要求，提高從業人員的專業教育水平，避免出現為達到節約成本的目的而降低技術人員質量的問題，影響正常建設事業的發展進程。此外，要保證從業人員的資格，加大培訓從業人員的專業化技能和素質。相關工作人員要了解技術設計的工作對智慧工廠的重要性，避免工作過程中敷衍了事；工作中不斷總結和反饋，積累豐富的工作經驗，并在以后的工作中不斷完善，為實現智慧工廠的高速發展做出貢獻。

3.2 尊重時代發展規律

大數據的應用需要建立在時代發展要求的基礎上，必須符合市場經濟發展的基本規律，平穩、有效推動大數據在智慧工廠中的應用；需要考慮信息服務的方向和對象，將信息服務和民眾的生活服務聯系起來，加強在經濟社會下的數據管理水平，切實開發出信息服務的最大價值[4]。

3.3 提高智慧工廠技術管理水平

大數據時代下的生產結構和管理結構相較于以前存在著許多不同之處，極大影響到整個系統平穩運行的效率。因此，相關管理部門需要改革管理的方法途徑，加強大數據背景下可以利用的優勢，為信息服務的工作提供保障。智慧工廠工作的設計布局、流程實施以及后期信息安全保密工作等，需進行最大程度的最優化處理，發展信息服務，為需要的企業和民眾提供更好的使用體驗，實現信息服務的不斷發展。

相關部門的工作人員需要具備專業素養，高效管理智慧工廠的技術日志。相關技術人員需總結歸納相關內容并匯集到日志中，將信息錄入到管理數據的系統中，實現移動終端對現場信息數據的收集和管理，包括數據的錄入、刪除、編輯等操作。查詢過程中，需要提供查詢時間和查詢人兩個字段，實現精確查詢和模糊查詢，同時根據委托單位的實際需求實現數據項的設置和后期管理。相關管理部門改革管理的方法途徑，加強大數背景下可以利用的優勢，為信息服務提供保障。此外，對智慧工廠工作信息安全保密工作等進行最大程度的最優化處理，實現數據服務的不斷發展[5]。

3.4 豐富智慧工廠大數據的數字資源

大數據的應用不只集中在某一個方面，不管是人民生活中常見的零售、公共事業、物流等，還是時空、地理方面，大數據都會依據所形成的龐大數據源為科學研究、民眾生活作出貢獻。在此過程中，不斷豐富信息數據十分重要。在增加它們與大數據融合處理的前提下，可以得到更多有利于分析和研究的資料數據。不斷豐富數據的體量，可以在提供信息服務時快速獲取系統中的測繪數據，比如圖像、聲音、圖表等各種類型的數據，不斷豐富檔案資料的同時提升整體資料數據的利用率，從而在很大程度上推動智慧工廠的技術框架設計和構建進程[6]。

4 結 論

本文主要針對基于大數據的智慧工廠技術框架進行分析，討論大數據時代背景下智慧工廠的各個方面，提出了應用大數據的重要性和必要性，同時提出了在21世紀的環境下如何改善大數據的利用效率，使其在信息服務方面發揮更高效益。希望通過這些分析可以有效幫助相關企業人員認識到大數據應用的重要性，為我國智慧工廠事業的持續發展作出貢獻。此外，需要相關企業和從業人員不斷分析評估和總結反饋大數據時代下的潛在機遇和挑戰，在實際過程中不斷獲得經驗。