基于大數據的智慧工廠制造優化技術研究

陸興飛

摘 要：在大數據時代，積極利用大數據技術能推動智慧工廠制造優化技術的不斷進步。所以本文主要介紹了智慧工廠的內涵，并研究了基于大數據的智慧工廠制造優化技術，通過對頻繁序列模式挖掘技術進行改進，提出了一種不需要建立比較復雜的數學模型，并能支持結構和非結構化數據的一種設備故障知識推送方法，讓故障能夠實現智能診斷，在一定程度上將設備運行的轉率有效提高，具有較大的應用可行性和應用前景。

關鍵詞：大數據 智慧工廠 制造優化技術

在現代社會中生產要素成本不斷提高，我國的制造業已經發生了非常大的轉變，現代的制造業的附加值和技術含量更高，所以在生產制造和裝備制造業中，需要積極將智能化和信息化技術引入，并不斷融合更加先進的工藝技術，讓生產管理能實現轉型。智慧工廠與傳統以MES為基礎的智能工廠模式不同，其智慧升華了工廠制造執行方面，并發現了其中存在的規律，能夠提供一定的只能服務進行協調。在智慧工廠業務需求不斷擴展和細分的過程中，傳統模式的應用已經不能滿足現代化發展的需求，所以如何在工業大數據中將知識挖掘出來對生產優化進行指導是目前研究的重點。通過將智慧工廠存在的技術體系和大數據存在的關鍵技術有效融合，構建了一個更加先進的工業生產大數據分析平臺對海量原始數據進行分析，主動預測生產制造和裝備制造中產生的各種數據，不斷對工廠運行進行只能調控，從而讓智慧工廠的制造更加優化。

一、智慧工廠的相關概述

隨著社會經濟的不斷發展以及科學技術的不斷進步，未來制造行業的發展可能會實現產業之間的互聯，通過行業之間的大數據進行整合，從而對生產經營各個環節進行協調，讓行業生產的效率不斷提高，其次能實現工廠的建模，積極利用信息技術將生產實際進行模擬，讓制造更加智能，也能讓生產組織得到優化，最終實現產業的變革，不斷提高智能水平，進一步創新出更多新的產品，讓產業格局更加優化。這些內容都是實現智能供智慧工廠發展的基本要素。

構建智慧工廠首先需要建立工業物聯網，讓其能夠自動采集生產的相關數據，并集成數據，實現數據共享的目標，也讓工廠自制造的過程能實現透明化，自動采集和分析處理生產數據，從而實時監控工廠生產過程，智能調度生產，實現工廠智能化的服務，讓整個工廠的智能化水平不斷提高，最后還要積極引入服務互聯網，將云計算等各種服務平臺利用起來，讓工廠智能化服務資源能夠實現虛擬化，將智能工廠的功能不斷豐富，也能實現人與和網絡進行互動互聯，讓客戶參與到生產中，最終讓商業新模式更加大規模化。

二、以大數據為基礎的智慧工廠制造優化技術研究

在現代社會中，將設備故障診斷的知識重用效率問題有效提高是非常重要的，因此，本文提出了一種以序列模式挖掘技術為基礎的既能夠支持非文本知識數據，又能不需要建立相對比較復雜的數據模型的設備故障診斷知識推送方法，該類方法主要是分析在檢測過程中大量故障診斷知識使用的數據頻率，將故障模型中比較頻繁的知識訓練提取出來，然后與設備工程故障診斷知識使用行為等進行結合，從而讓設備故障知識的推送有效實現，并能對設備的故障進行智能診斷。頻繁的知識序列表示設備工程師分析設備故障時使用的共同知識項，是對知識需求進行判斷的一個重要內容。以序列模式挖掘技術為基礎的頻繁知識序列挖掘能夠找到與其更加符合的頻繁序列，其支持度的表示公式如下：

在上式中，count（s）表示子序列為s的序列數量；size（D）表示在數據庫中序列的總的數量。

在頻繁知識序列的挖掘技術中積極應用GPS算法，可以將故障模型中所有的葉節點頻繁知識序列識別出來。在推送設備故障診斷的知識項時，需要對設備當中故障所產生的工藝參數、振動頻率等知識與相關的頻繁知識序列之間存在的相似度進行充分考慮。在實際生產過程中，由于故障知識序列一般較長，所以不能與頻繁知識序列實現完全匹配，所以因此本文以最近出現最高頻的原則為基礎，將故障診斷知識項集合進行抽取，讓其能組成故障活動的窗口。

假設設備工程師進行診斷的設備故障是設備ti，則序列為cms=（b1，b2，…，bv）為設備在運行過程中所產生的知識序列，而最近故障或供電異常的知識項所組成的元素是bv；知識序列的故障活動窗口為w=（bv-2，bv-1，bv）。在設備ti中出現的頻繁故障知識序列集合FMSi中選出與w相同頻繁知識序列中三個相同的元素，讓其組成相應的集合，并將該集合中具有相同三元素序列的元素與下一個元素組成擁有四元素的序列，其推送系統主要如下：

通過以上研究可以知道，以序列模式挖掘技術為基礎的設備故障知識推送方法，能夠將故障診斷知識推送的支持率、設備故障診斷的知識推送的可實現性有效提高，從而讓生產能夠得到有效控制，進一步優化能源，讓生產效率和產品質量有效提升，也讓產品在生產過程中使用的能耗降低。

三、結束語

隨著社會經濟的不斷發展和科學技術的不斷進步，在生產制造和裝備制造行業中不斷引入了計算機互聯網技術，使行業發生了變革，實現了生產透明化和制造智能化等方向的發展。以大數據為基礎對智慧工廠制造優化技術進行研究，提出了一種以序列模式挖掘技術為基礎的設備故障知識推送方法，這種方法能夠在一定程度上將生產制造行業的生產效率和生產產品的質量有效提升，讓，傳統的生產制造和裝備制造行業能實現真正的數字化、智能化、智慧化發展，不斷創造出更多的社會經濟價值。

參考文獻

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[2] 潘偉.基于大數據的智慧工廠制造優化技術研究[J].計算機技術與發展，2019，29（01）：202-205.