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

2022-12-03 01:56:38苗琪琪張株瑞劉曉冰
計算機(jī)應(yīng)用與軟件 2022年11期
關(guān)鍵詞:分析質(zhì)量設(shè)計

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)理來看,產(chǎn)品質(zhì)量是通過市場調(diào)研進(jìn)行策劃,由設(shè)計確定,由制造來保證和實(shí)現(xiàn),通過檢驗來證實(shí),在用戶使用過程中顯示出來,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,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、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,并呈現(xiàn)大容量、多樣性、實(shí)時性、價值性、真實(shí)性的大數(shù)據(jù)典型特點(diǎn)[1]。如何采集、存儲和利用電機(jī)需求與設(shè)計質(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,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)注的突出問題,也成為大數(shù)據(jù)技術(shù)重要應(yīng)用方向之一,引起國內(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)有研究主要是對設(shè)計、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)計階段,Geiger等[4]利用用戶使用數(shù)據(jù)和測量數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,以改進(jìn)汽車設(shè)計參數(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)品制造過程和質(zhì)檢大數(shù)據(jù),設(shè)計深度學(xué)習(xí)、決策樹、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[5-6]、制造過程質(zhì)量狀態(tài)實(shí)時監(jiān)控與控制[7-10]以及制造過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)計與實(shí)現(xiàn),例如Wei等[16]從汽車零部件制造質(zhì)量數(shù)據(jù)出發(fā),開發(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。白瑞國等[18]介紹了大數(shù)據(jù)過程質(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)提高對機(jī)械設(shè)備的監(jiān)測診斷精度,實(shí)現(xiàn)對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階段,但缺少對全生命周期質(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,對全生命周期質(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)計分析、數(shù)據(jù)挖掘分析等大數(shù)據(jù)分析手段,對子系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計。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“工業(yè)4.0”、美國“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”和“中國制造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)鍵動力設(shè)備,對其質(zhì)量要求越來越高。按現(xiàn)代質(zhì)量概念,質(zhì)量是在產(chǎn)品全生命周期各個階段的質(zhì)量管理活動中逐漸形成的。從客戶關(guān)系角度來看,需要正確分析和評價客戶的質(zhì)量需求;從設(shè)計角度來看,需要將客戶的質(zhì)量需求正確轉(zhuǎn)換為設(shè)計質(zhì)量;從制造角度來看,需要通過質(zhì)量控制來保證制造質(zhì)量[21];從服務(wù)角度來看,需要通過維修維護(hù)來保證服務(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,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)快速發(fā)展,電機(jī)產(chǎn)品從獲取市場的用戶需求開始到產(chǎn)品的設(shè)計、加工、裝配、檢測、使用和維護(hù)的全過程中的質(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)管理主要針對產(chǎn)品全生命周期過程質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、處理、傳輸、存儲和挖掘分析等管理[22]。將電機(jī)全生命周期各個階段的質(zhì)量數(shù)據(jù)收集與儲存,進(jìn)而采用傳統(tǒng)統(tǒng)計分析方法與現(xiàn)在的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)分析手段對數(shù)據(jù)分析與利用,完成電機(jī)全生命周期質(zhì)量活動的計劃、組織、指揮、控制和協(xié)調(diào),推動產(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)開始制造之前的市場需求和設(shè)計開發(fā)階段產(chǎn)生的質(zhì)量數(shù)據(jù),包括國家與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)量數(shù)據(jù)、競爭者產(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)計結(jié)構(gòu)與參數(shù)質(zhì)量數(shù)據(jù)與工藝設(shè)計參數(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、加工、裝配、檢測和使用的全生命周期階段數(shù)據(jù),且隨物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動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。

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)在兩個方面:一是數(shù)據(jù)增長的速度;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App等技術(shù)促使電機(jī)全生命周期各個階段數(shù)據(jù)快速增加,而在短期特別是超短期的預(yù)測,調(diào)度決策經(jīng)常需要秒級甚至毫秒級反應(yīng)。

4) 數(shù)據(jù)價值性。電機(jī)全生命周期數(shù)據(jù)規(guī)模龐大,需要通過數(shù)據(jù)的清洗、挖掘、分析、提取等技術(shù)手段,以獲得對質(zhì)量有重要價值的知識規(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,旨在作為一個整體進(jìn)行科學(xué)智能決策,保障電機(jī)質(zhì)量。例如:對電機(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)計提供產(chǎn)品質(zhì)量參數(shù),也為運(yùn)維服務(wù)中快速識別異常狀態(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

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)方式組織和開展質(zhì)量管理工作,通過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,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)計質(zhì)量管控子系統(tǒng)完成設(shè)計過程中需求質(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)完成制造過程中質(zhì)量數(shù)據(jù)采集、質(zhì)量預(yù)測、質(zhì)量過程控制、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,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)知識庫,進(jìn)而向企業(yè)內(nèi)部管理、設(shè)計、工藝、生產(chǎn)、質(zhì)量、銷售等部門提供質(zhì)量數(shù)據(jù)查詢、追溯、統(tǒng)計分析、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)旨在及時收集電機(jī)在需求與設(shè)計、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,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,由下至上分為五個層次:數(shù)據(jù)層、網(wǎng)絡(luò)層、儲存層、計算層、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)無線局域網(wǎng)、企業(yè)內(nèi)部局域網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng),通過網(wǎng)絡(luò)達(dá)到數(shù)據(jù)快速及時的傳遞。第三層是儲存層,收集的數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗、整理、轉(zhuǎn)化,進(jìn)而儲存至分布式文件系統(tǒng)HDFS和關(guān)系數(shù)據(jù)庫。第四層是計算層,該層使用實(shí)時流式計算Storm、并行計算Spark、分布式計算MapReduce工具進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析算法的并行計算,系統(tǒng)中將傳統(tǒng)統(tǒng)計方法和大數(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)則挖掘與知識挖掘。最頂層是應(yīng)用層,將計算層提煉出的深層知識付諸于應(yīng)用,主要面向企業(yè)管理、設(shè)計、工藝、生產(chǎn)、質(zhì)量、銷售等部門的質(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,從而反饋給各個系統(tǒng),及時優(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,形成質(zhì)量知識庫,進(jìn)行科學(xué)合理的質(zhì)量預(yù)測和管控。

3) 實(shí)時性。從用戶和市場的需求到設(shè)計、制造、使用這一全過程都是實(shí)時動態(tài)變化的,通過物聯(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)時動態(tài)變化的,并且實(shí)時動態(tài)的質(zhì)量大數(shù)據(jù)必須在短時間內(nèi)進(jìn)行計算和分析,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的實(shí)時性判定和控制。

3 子系統(tǒng)分析

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

制造需求與設(shè)計質(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。其管理主要是通過云平臺及電子商務(wù)平臺收集商業(yè)環(huán)境中消費(fèi)者、競爭者、社交媒體、行業(yè)媒體、國家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等數(shù)據(jù)以及客戶訂購與定制的功能描述、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)測電機(jī)質(zhì)量需求提供有力支持。收集的數(shù)據(jù)通過互聯(lián)網(wǎng)和無線網(wǎng)絡(luò)傳到制造需求與設(shè)計質(zhì)量管控系統(tǒng)中心數(shù)據(jù)庫并進(jìn)行清理、整理、轉(zhuǎn)化、儲存,即特征信息預(yù)處理。

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

在數(shù)據(jù)分析階段,以知識數(shù)據(jù)庫(包括實(shí)例庫、規(guī)則庫、特征庫、設(shè)計約束庫、模塊庫、參數(shù)庫)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的核心思想是通過增加客戶滿意度來提高市場占有率,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)計質(zhì)量要求[23]。基于大數(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]和智能算法評價當(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)計過程中。通過參數(shù)映射確定屬性,計算屬性相似度,利用聚類分析與關(guān)聯(lián)分析,設(shè)計實(shí)體相似度計算模型,結(jié)合知識庫中已有的設(shè)計知識,促進(jìn)電機(jī)原理設(shè)計、概念設(shè)計、模塊設(shè)計、變型設(shè)計、配置設(shè)計、功能設(shè)計、結(jié)構(gòu)設(shè)計、快速建立工藝模型,并在CAD、PDM與PLM集成平臺完成產(chǎn)品質(zhì)量設(shè)計和工藝質(zhì)量設(shè)計。

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)主要對影響質(zhì)量的人、機(jī)、料、法、環(huán)數(shù)據(jù)采集、儲存和利用,完成電機(jī)制造過程質(zhì)量的控制,包括部件與原材料的采購、產(chǎn)品制造、產(chǎn)品檢驗環(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)對電機(jī)制造全過程的高效質(zhì)量管理和控制,見圖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)制造車間根據(jù)生產(chǎn)流程的布局,在各個工序部署質(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)采集計算機(jī)、數(shù)據(jù)采集平板等,分為人工錄入與自動采集方式。采集的數(shù)據(jù)通過企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)(有線或無線)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。

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)制造過程是動態(tài)、實(shí)時、多因素、復(fù)雜的,傳統(tǒng)的統(tǒng)計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、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)測與故障診斷[27]。依據(jù)產(chǎn)品制造過程數(shù)據(jù)及質(zhì)檢數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量追溯,通過關(guān)聯(lián)分析識別影響質(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)或車間環(huán)境參數(shù))[28-29]。針對制造企業(yè)質(zhì)量異常數(shù)據(jù),采用ADTree決策樹與FP-Growth算法[15]對質(zhì)量數(shù)據(jù)集進(jìn)行挖掘,快速發(fā)現(xiàn)制造過程中質(zhì)量異常、不合格產(chǎn)品及其影響因素。通過對表征質(zhì)量特性的動態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時檢測,基于聚類分析,實(shí)現(xiàn)動態(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,最終保障了采購管理、生產(chǎn)過程質(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)時采集和儲存電機(jī)的電壓、電流、溫度、轉(zhuǎn)速、振動等運(yùn)行數(shù)據(jù)。企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心服務(wù)器接收和存儲電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù),并實(shí)現(xiàn)實(shí)時計算、能效與振動分析、健康分析、報警保護(hù)等功能。工業(yè)總線接口與電機(jī)用戶現(xiàn)場控制系統(tǒng)(DCS)的PLC直接進(jìn)行通信,能夠為用戶DCS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,制定維護(hù)計劃,節(jié)約維護(hù)維修成本,提高運(yùn)營效率。互聯(lián)網(wǎng)接口與電機(jī)制造企業(yè)中心進(jìn)行通信,能夠為電機(jī)制造企業(yè)實(shí)時監(jiān)控運(yùn)行狀態(tài),預(yù)測電機(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,同時為需求、設(shè)計、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)計方法包括故障樹、累計分割壽命推定、威布爾函數(shù)分析、多元統(tǒng)計等,但這些方法存在精度低、計算速度慢、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。通過實(shí)時監(jiān)測電機(jī)運(yùn)行過程中性能參數(shù)等時間序列數(shù)據(jù),運(yùn)用支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法對電機(jī)狀態(tài)趨勢進(jìn)行預(yù)測,采用深度學(xué)習(xí)方法[30]對電機(jī)健康狀態(tài)進(jìn)行檢測診斷。運(yùn)用基于Spark的RW-CLOPE算法方法對故障類型進(jìn)行分類[31],從而快速診斷出故障類型。對質(zhì)量分析數(shù)據(jù)集進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,及時發(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完整的系統(tǒng),各個階段具有相互關(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)了與各個分系統(tǒng)的無縫銜接,利用互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)以太網(wǎng)、工業(yè)無線局域網(wǎng)確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶?shí)時性。在此基礎(chǔ)上,建立集成數(shù)據(jù)庫,對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)化、融合、分類,建立知識庫和歷史庫,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,為了識別不同階段復(fù)雜的耦合特性,充分挖掘各個階段數(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)場制造測量數(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,快速識別以改進(jìn)設(shè)計參數(shù),識別影響質(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)計階段的市場、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)測不同市場的質(zhì)量需求情況,更好地描繪客戶畫像,實(shí)行差異化的設(shè)計,提高企業(yè)競爭力;將實(shí)時數(shù)據(jù)與歷史診斷數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián),對潛在異常進(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)量時空關(guān)聯(lián)特性,并對關(guān)聯(lián)異常情況進(jìn)行辨識。由于影響質(zhì)量特性的過程因素很多,并出現(xiàn)隨機(jī)性、模糊性、非線性、綜合性等特點(diǎn),過程作用機(jī)理復(fù)雜,針對此類問題,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)測和過程建模。運(yùn)用多元統(tǒng)計方法、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。通過實(shí)時監(jiān)測電機(jī)在不同階段的時間序列數(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)量知識庫不斷增加有價值的知識。總之,電機(jī)質(zhì)量數(shù)據(jù)應(yīng)用中心通過信息集成電機(jī)各個生命階段的質(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)時監(jiān)測、精確預(yù)測、優(yōu)化與控制等問題,為公司內(nèi)部管理、設(shè)計、工藝、生產(chǎn)、質(zhì)量、銷售等部門提供質(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、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電機(jī)制造行業(yè)的重要企業(yè)之一,主要生產(chǎn)和銷售發(fā)電機(jī)、交直流電動機(jī)、特種電機(jī)、軌道交通和新能源汽車車輛牽引控制系統(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)。

針對數(shù)據(jù)采集,在需求設(shè)計階段,公司收集云平臺和電子商務(wù)平臺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個車間,構(gòu)建55個信息采集點(diǎn),在每個數(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,通過在湘電風(fēng)能有限公司、株洲自來水廠、湖南華菱湘潭鋼鐵有限公司等主要用戶的電機(jī)運(yùn)營現(xiàn)場安裝遠(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)。

對于數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳輸,廠區(qū)和辦公室通過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(包括檢驗員、技術(shù)人員、設(shè)計人員、工藝人員、財務(wù)審計人員、質(zhì)量審理人員、質(zhì)量部領(lǐng)導(dǎo)等)可通過公司內(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)量管理人員可通過移動App客戶端或Web客戶端異地處理業(yè)務(wù)。此外,與外部連接通過千兆光纖連接,在線監(jiān)測、售后運(yùn)維服務(wù)過程中產(chǎn)生的質(zhì)量信息也可通過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。

針對數(shù)據(jù)儲存與利用階段,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)提供商購買云計算服務(wù);以電機(jī)全生命周期質(zhì)量大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過將傳統(tǒng)統(tǒng)計方法和支持向量機(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(見圖8)、制造參數(shù)直方圖分析(見圖9)、統(tǒng)計控制圖(見圖10)、不合格品分析(見圖11)、質(zhì)量檔案查詢(見圖12)、設(shè)備詳細(xì)狀態(tài)信息(見圖13)及監(jiān)測信息(見圖14)、統(tǒng)計分析結(jié)論(見圖15)、電機(jī)健康分析(見圖16)、質(zhì)量狀態(tài)預(yù)測(見圖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

圖15 統(tǒng)計分析結(jié)論

圖16 電機(jī)健康分析

圖17 質(zhì)量狀態(tài)預(yù)測

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)、無線網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)時快速搜集數(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對質(zhì)量問題做出迅速而準(zhǔn)確的反應(yīng),同時便于企業(yè)各部門以及企業(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、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,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)對客戶價值,促進(jìn)客戶滿意度提升。系統(tǒng)可以向公司的銷售、市場和客戶服務(wù)的專業(yè)人員提供全面與個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“一對一關(guān)系”,從而通過精準(zhǔn)服務(wù)來提高客戶黏性和客戶忠誠度,提高客戶滿意度,吸引和保持更多的客戶,最終達(dá)到銷售額的大幅度增加。

(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、故障預(yù)警、維護(hù)計劃生成、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)帶來的收益,逐步實(shí)現(xiàn)從產(chǎn)品制造到制造+服務(wù)的升級。

5 結(jié) 語

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)由下至上分為五個層次:數(shù)據(jù)層、網(wǎng)絡(luò)層、儲存層、計算層、應(yīng)用層,且由電機(jī)質(zhì)量需求與設(shè)計管控子系統(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)時監(jiān)測、精確預(yù)測、優(yōu)化與控制等問題,為公司管理、設(shè)計、工藝、生產(chǎn)、質(zhì)量、銷售等部門提供質(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、運(yùn)行能效分析、健康分析和巡檢、運(yùn)維等增值服務(wù)。

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