工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能制造中的應(yīng)用價(jià)值研究

毛文章

安徽天康（集團(tuán)）股份有限公司 安徽 天長(zhǎng) 239300

引言

傳統(tǒng)制造工作存在數(shù)據(jù)不足、過(guò)于依賴(lài)制造人員個(gè)人經(jīng)驗(yàn)、制造效果與實(shí)際預(yù)期目標(biāo)存在一定差距等問(wèn)題。因技術(shù)體系缺乏真實(shí)數(shù)據(jù)支撐，導(dǎo)致后續(xù)制造過(guò)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(shù)產(chǎn)生全面精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，通過(guò)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(jìn)一步增強(qiáng)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(lèi)資源利用率，確保工業(yè)生產(chǎn)全過(guò)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(lèi)多、容量大、存儲(chǔ)率高等特征，現(xiàn)已成為最新信息技術(shù)及服務(wù)業(yè)態(tài)，在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)節(jié)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、傳輸、價(jià)值挖掘等。工業(yè)大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要組成部分，主要就是針對(duì)工業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)分散的數(shù)據(jù)，展開(kāi)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(yíng)環(huán)節(jié)，而是需通過(guò)一系列轉(zhuǎn)換處理，輔助生產(chǎn)管理重大事項(xiàng)決策，使企業(yè)始終處于穩(wěn)定發(fā)展?fàn)顟B(tài)[1]。智能制造環(huán)節(jié)涉及大量智能化生產(chǎn)設(shè)施，智能設(shè)備的自動(dòng)識(shí)別及判斷能力都可實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，但現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析效果不佳，利用價(jià)值難以被充分發(fā)揮出來(lái)，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(lèi)信息不同的形式傳遞給制造企業(yè)，將價(jià)值信息與企業(yè)生產(chǎn)管理理念結(jié)合在一起，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)全過(guò)程、全時(shí)段監(jiān)管目標(biāo)。

1.2 工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀

國(guó)內(nèi)智能制造業(yè)中的工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)間較短，積累經(jīng)驗(yàn)不足，依然存在以下問(wèn)題有待解決。

1.2.1 核心價(jià)值挖掘問(wèn)題。關(guān)于挖掘大數(shù)據(jù)價(jià)值的核心技術(shù)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(yīng)系統(tǒng)，復(fù)雜數(shù)據(jù)處理效果不佳，大數(shù)據(jù)中的價(jià)值難以被充分挖掘。

1.2.2 內(nèi)外數(shù)據(jù)整合問(wèn)題。現(xiàn)有工業(yè)大數(shù)據(jù)來(lái)源于內(nèi)部業(yè)務(wù)、客戶數(shù)據(jù)、管理平臺(tái)等，僅有小部分?jǐn)?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(dòng)的數(shù)據(jù)采集及處理模式尚未形成，導(dǎo)致工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用水平始終處于有待提升階段。

1.2.3 數(shù)據(jù)集成應(yīng)用問(wèn)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(wù)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(bào)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(shù)的積極作用。不僅如此，智能制造環(huán)節(jié)各部門(mén)數(shù)據(jù)支撐難度進(jìn)一步提升，對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景復(fù)雜多變，導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題難以得到及時(shí)解決，對(duì)生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)效益造成不利影響。

1.2.4 數(shù)據(jù)加工服務(wù)問(wèn)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(shè)計(jì)并改造數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)，對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)加工服務(wù)的要求更高。

1.2.5 大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)人才缺失。在智能制造業(yè)中應(yīng)用工業(yè)大數(shù)據(jù)，還需要依托高素質(zhì)專(zhuān)業(yè)人才。但就目前來(lái)看，大部分技術(shù)人員沒(méi)有充分掌握工業(yè)大數(shù)據(jù)分析工具及方式，難以實(shí)現(xiàn)智能制造轉(zhuǎn)型，為客戶提供創(chuàng)造價(jià)值的服務(wù)。

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

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)逐步趨向于新常態(tài)化發(fā)展，制造領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)壓力進(jìn)一步提升。未來(lái)智能制造將更加依賴(lài)于先進(jìn)生產(chǎn)設(shè)施，需企業(yè)做好產(chǎn)品設(shè)計(jì)研發(fā)與推廣工作[2]。因智能制造各環(huán)節(jié)都會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)采集、分析、處理的要求更高，需應(yīng)用大數(shù)據(jù)來(lái)挖掘內(nèi)部?jī)r(jià)值，制定適宜的數(shù)據(jù)處理方式。

大數(shù)據(jù)技術(shù)推動(dòng)了制造業(yè)智能化發(fā)展進(jìn)程，通過(guò)對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)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(wù)型制造。工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能制造中的應(yīng)用領(lǐng)域逐步擴(kuò)大，智能化設(shè)計(jì)、智能化服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)協(xié)同制造等環(huán)節(jié)中的價(jià)值更加突出。

3 工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能制造中的應(yīng)用價(jià)值

3.1 推動(dòng)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(lèi)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一采集、存儲(chǔ)與分析。為提升制造企業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)能力，還需對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，完善產(chǎn)品特征與功能，幫助企業(yè)構(gòu)建更加科學(xué)合理的商業(yè)模式，提升生產(chǎn)全過(guò)程綜合效益。

3.2 管控制造全過(guò)程

相較于其他大數(shù)據(jù)而言，工業(yè)大數(shù)據(jù)主要來(lái)源于工業(yè)生產(chǎn)全過(guò)程，通過(guò)全面采集及利用大數(shù)據(jù)，也能夠加強(qiáng)生產(chǎn)管控力度，優(yōu)化智能化生產(chǎn)制造及業(yè)務(wù)管理等環(huán)節(jié)。在生產(chǎn)定期分析期間使用生產(chǎn)過(guò)程及初始計(jì)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(lái)更多經(jīng)濟(jì)效益，增強(qiáng)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(guān)的各類(lèi)參數(shù)，包括溫度、熱能、振動(dòng)等，進(jìn)一步優(yōu)化生產(chǎn)期間的各項(xiàng)流程。利用大數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)備進(jìn)行診斷，以降低能源消耗量為目標(biāo)，提升產(chǎn)品質(zhì)量及效率，保障生產(chǎn)管理工作的實(shí)時(shí)性、透明性。

3.3 規(guī)避生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)

在智能制造環(huán)節(jié)，各制造流程都會(huì)受到環(huán)境因素、管理因素、人為因素影響出現(xiàn)各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。在制造企業(yè)經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)，應(yīng)在完善企業(yè)管理缺陷的基礎(chǔ)上，引進(jìn)先進(jìn)生產(chǎn)設(shè)施，加強(qiáng)生產(chǎn)設(shè)施管控水平[3]。配合使用工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠充分了解企業(yè)生產(chǎn)團(tuán)隊(duì)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(lèi)不確定因素，規(guī)避生產(chǎn)期間的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。

3.4 提升經(jīng)營(yíng)水平

在智能行業(yè)智能化發(fā)展環(huán)節(jié)還是要開(kāi)展市場(chǎng)調(diào)研工作，使用發(fā)放問(wèn)卷等方式，了解消費(fèi)者生活習(xí)慣及對(duì)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(jì)數(shù)據(jù)的局限性較大，難以為明確制造業(yè)經(jīng)營(yíng)目標(biāo)提供充足理論依據(jù)。為加強(qiáng)企業(yè)及客戶的黏結(jié)度，通過(guò)使用工業(yè)大數(shù)據(jù)，能夠?yàn)橛脩籼峁└鄠€(gè)性化服務(wù)，靈活調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，增強(qiáng)制造企業(yè)經(jīng)營(yíng)水平。

工業(yè)大數(shù)據(jù)可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品智能優(yōu)化及完善目標(biāo)，增強(qiáng)制造業(yè)產(chǎn)品總體制造水平。優(yōu)化制造全過(guò)程信息，系統(tǒng)收集及處理企業(yè)綜合素質(zhì)，增強(qiáng)數(shù)據(jù)應(yīng)用水平。對(duì)比分析數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行不斷更新及完善，提高數(shù)據(jù)利用率[4]。未來(lái)智能化制造業(yè)發(fā)展速度不斷加快，需要提供更多技術(shù)創(chuàng)新及個(gè)性化元素，創(chuàng)新產(chǎn)品及服務(wù)事項(xiàng)，建立融合、銷(xiāo)售、服務(wù)等三位一體的企業(yè)發(fā)展新模式。

3.5 實(shí)現(xiàn)跨界融合

工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用也可推動(dòng)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(lǐng)域中，例如將汽車(chē)行業(yè)及互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)結(jié)合在一起，形成汽車(chē)工業(yè)大數(shù)據(jù)，調(diào)整并促進(jìn)汽車(chē)制造業(yè)發(fā)展，增強(qiáng)各領(lǐng)域的正向聚合效應(yīng)，增強(qiáng)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(yīng)用趨勢(shì)

4.1 銷(xiāo)售數(shù)據(jù)發(fā)展

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

在智能制造中應(yīng)用工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)，可充分了解各用戶習(xí)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(shù)還可以開(kāi)展專(zhuān)項(xiàng)營(yíng)銷(xiāo)工作，彌補(bǔ)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節(jié)存在問(wèn)題，從根本上提升數(shù)據(jù)應(yīng)用精準(zhǔn)度。借助數(shù)據(jù)分析工作，驅(qū)動(dòng)各類(lèi)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(diǎn)客戶，應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析增強(qiáng)客戶的習(xí)慣及喜好，充分掌握客戶信息，為企業(yè)獲得更多經(jīng)濟(jì)效益，促進(jìn)企業(yè)穩(wěn)步發(fā)展。

將工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)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(lèi)等方式，了解用戶對(duì)企業(yè)的態(tài)度。結(jié)合用戶需求，了解智能化市場(chǎng)發(fā)展方向，提高制造全過(guò)程生產(chǎn)要點(diǎn)，保障市場(chǎng)開(kāi)發(fā)水平。

4.2 數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型建立

工業(yè)大數(shù)據(jù)也可在智能制造領(lǐng)域中充分發(fā)揮出實(shí)時(shí)管控作用，借助大數(shù)據(jù)建立預(yù)測(cè)模型，對(duì)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的信息展開(kāi)預(yù)測(cè)，制造業(yè)符合市場(chǎng)發(fā)展及需求[5]。同時(shí)，制造業(yè)開(kāi)展數(shù)據(jù)分析工作，也能夠及時(shí)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(yù)測(cè)。現(xiàn)階段數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)備性不足，應(yīng)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(yù)測(cè)分析作用，為智能制造行業(yè)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

4.3 完善數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)

當(dāng)前工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能制造中的應(yīng)用范圍日漸擴(kuò)大，但面對(duì)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(jìn)一步完善。針對(duì)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(diǎn)以及多維數(shù)據(jù)。

可視化分析是當(dāng)前交叉研究領(lǐng)域的重要典范，具體可以采用人機(jī)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(yīng)算法以及可視方式，加強(qiáng)制造全過(guò)程管控力度，在生產(chǎn)環(huán)節(jié)的隱患問(wèn)題也可結(jié)合信息內(nèi)容實(shí)時(shí)反饋，為后續(xù)事項(xiàng)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(shù)手段也可構(gòu)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(jī)構(gòu)，將操作意圖反饋給控制系統(tǒng)，增強(qiáng)生產(chǎn)全過(guò)程管控水平[6]。

現(xiàn)有工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)日漸成熟，被廣泛應(yīng)用在智能制造全過(guò)程中。因智能制造行業(yè)發(fā)展速度進(jìn)一步加快，處于關(guān)鍵轉(zhuǎn)型時(shí)期，需對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)理念以及應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行不斷優(yōu)化。結(jié)合工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀，使用專(zhuān)業(yè)大數(shù)據(jù)可視化軟件提取興趣點(diǎn)以及多維數(shù)據(jù)，增強(qiáng)工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)中的實(shí)際應(yīng)用效果。

4.4 加強(qiáng)工業(yè)大數(shù)據(jù)管控力度

針對(duì)存在智能制造業(yè)中工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用問(wèn)題，加強(qiáng)工業(yè)大數(shù)據(jù)管控力度。一方面，做好政策引導(dǎo)工作，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高效整合及集成目標(biāo)。推動(dòng)“兩化”深度融合，引導(dǎo)企業(yè)構(gòu)建 內(nèi)部數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，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(yīng)用水平奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。建立工業(yè)大數(shù)據(jù)統(tǒng)籌發(fā)展部門(mén)，開(kāi)展數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定、培訓(xùn)及公共服務(wù)。

另一方面，做好財(cái)務(wù)金融、投融資政策扶持工作，進(jìn)一步增強(qiáng)制造企業(yè)應(yīng)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(zhuān)項(xiàng)資金，發(fā)揮工業(yè)大數(shù)據(jù)政策放大作用，引導(dǎo)社會(huì)資本加入到工業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)及推廣活動(dòng)中。使用適宜的企業(yè)研發(fā)費(fèi)用計(jì)核方式，評(píng)估工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)效益。

同時(shí)，在使用工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)過(guò)程中還需要建立健全全方位推廣制度，實(shí)施特色大數(shù)據(jù)應(yīng)用試點(diǎn)，定期舉辦關(guān)于工業(yè)大數(shù)據(jù)的優(yōu)秀項(xiàng)目成果。組織工業(yè)大數(shù)據(jù)國(guó)內(nèi)外交流活動(dòng)，打破不同企業(yè)貿(mào)易壁壘，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享及跨序融合目標(biāo)。

5 結(jié)束語(yǔ)

總而言之，因智能制造涉及的工藝流程、管控體系較為復(fù)雜，應(yīng)在智能制造過(guò)程中加強(qiáng)關(guān)于工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的理論及實(shí)踐研究力度，做好大數(shù)據(jù)技術(shù)的推廣工作。結(jié)合數(shù)據(jù)特有應(yīng)用語(yǔ)境以及含義，充分挖掘大數(shù)據(jù)利用價(jià)值，配合更加成熟的業(yè)務(wù)語(yǔ)義模型，輔助工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用，確保工業(yè)大數(shù)據(jù)能夠在提升智能制造經(jīng)濟(jì)效益、安全效益中發(fā)揮出重要作用。