尹大宇+樊瑞博

（長城汽車股份有限公司天津哈弗分公司 300462）

摘 要：工業(yè)制造的大數(shù)據(jù)分析對企業(yè)的生產(chǎn)具有十分重要的作用， 通過大數(shù)據(jù)分析，企業(yè)能夠準確的發(fā)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)中存在的問題， 結(jié)合工業(yè)制造企業(yè)中大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)用技術(shù)， 并對工業(yè)制造企業(yè)生產(chǎn)中大數(shù)據(jù)的來源途徑進行分析， 探究了工業(yè)制造大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值。

關(guān)鍵詞：工業(yè)制造； 大數(shù)據(jù)； 應(yīng)用價值

工業(yè)大數(shù)據(jù)在工業(yè)生產(chǎn)中具有十分重要的作用， 它是以工業(yè)制造過程和工業(yè)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)為主體，通過對這些數(shù)據(jù)的分析， 獲取工業(yè)生產(chǎn)中的具體數(shù)據(jù)，進而能夠有效的對工業(yè)制造工程進行分析與控制。 工業(yè)大數(shù)據(jù)的來源主要是產(chǎn)品生產(chǎn)周期過程中的各個環(huán)節(jié)， 例如產(chǎn)品的設(shè)計、生產(chǎn)制造、銷售、售后服務(wù)、回收利用等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)。同樣， 工業(yè)大數(shù)據(jù)的獲得， 還可以從企業(yè)的外部銷售與生產(chǎn)市場、企業(yè)之間的“跨界”供應(yīng)鏈中獲取。

一、工業(yè)制造大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)與技術(shù)

工業(yè)大數(shù)據(jù)在企業(yè)生產(chǎn)中具有十分廣泛的用途， 但是由于企業(yè)缺乏必要的數(shù)據(jù)分析工具，還不能夠從大數(shù)據(jù)中獲取十分有益的信息， 造成大數(shù)據(jù)在企業(yè)生產(chǎn)中還沒有得到充分的應(yīng)用， 沒有將大數(shù)據(jù)中潛藏的信息運用到企業(yè)的生產(chǎn)決策中。

1、多源異構(gòu)工業(yè)數(shù)據(jù)集成與數(shù)據(jù)融合技術(shù)

由于工業(yè)大數(shù)據(jù)搜集是需要多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集成， 在數(shù)據(jù)分析時需要解決以下的問題：首先，要能夠準確的對數(shù)據(jù)進行收集， 保證數(shù)據(jù)集成的質(zhì)量，為企業(yè)的決策提供準確的數(shù)據(jù)支持服務(wù)。 數(shù)據(jù)質(zhì)量在數(shù)據(jù)集中過程中出現(xiàn)失誤的原因是多樣的，可能是手工操作失誤造成的， 也可能是數(shù)據(jù)集成過程中采用算法模式失誤而造成的， 還有可能是在數(shù)據(jù)采集的過程中， 出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定或者任務(wù)中斷而導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量不高。 其次，就是要及時對產(chǎn)品生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行集成。 在生產(chǎn)的過程中， 不能及時對生產(chǎn)的可用實時數(shù)據(jù)與當(dāng)前生產(chǎn)資源資料的數(shù)據(jù)進行分析， 就不能有效的對下一個生產(chǎn)過程提供有效的材料、原料的支持。 但是，由于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)技術(shù)不多，數(shù)據(jù)的來源不統(tǒng)一，在工業(yè)大數(shù)據(jù)的企業(yè)中， 不能兼顧不同類型的海量數(shù)據(jù)，不能滿足實時性要求， 對工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用帶來了很大的挑戰(zhàn)。

2、支持實時建模的大容量數(shù)據(jù)處理技術(shù)

（1）在以往的數(shù)據(jù)處理中一般采用MapReduce技術(shù)對大數(shù)據(jù)進行批量處理， 這樣處理的數(shù)據(jù)實時性不強，不能有效的運用于工業(yè)制造決策中， 不能滿足大數(shù)據(jù)分析的實時建模需求。

（2）現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)分析框架主要是基于簡單的數(shù)據(jù)查詢， 對大數(shù)據(jù)的分析能力與深度不夠， 既不能滿足工業(yè)多層面不規(guī)則的大數(shù)據(jù)采樣與分析， 也不能實現(xiàn)多時空時間序列數(shù)據(jù)復(fù)雜建模的需求。 由于工業(yè)制造的決策分析的影響數(shù)據(jù)比較多， 現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析技術(shù)不能將市場數(shù)據(jù)、服務(wù)數(shù)據(jù)、 質(zhì)量控制數(shù)據(jù)、營銷數(shù)據(jù)結(jié)合在一起進行分析， 即使能夠分析，相應(yīng)的難度也比較大。

3、大數(shù)據(jù)給工業(yè)制造信息安全帶來新挑戰(zhàn)

（1）大數(shù)據(jù)加大隱私泄露風(fēng)險的挑戰(zhàn)

大量工業(yè)制造的數(shù)據(jù)集中存儲往往會給企業(yè)的安全信息增加泄露的風(fēng)險， 而且在企業(yè)生產(chǎn)的過程中，往往還會有一些敏感數(shù)據(jù)的所有權(quán)和使用權(quán)難以給予明確的界定。

（2）對現(xiàn)有存儲和安防措施提出挑戰(zhàn)

大量的工業(yè)數(shù)據(jù)存儲在一起，這樣就會存在多種格式不同、類型不同的數(shù)據(jù)共存的情況， 就會造成企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲不符合安全管理的需求， 造成企業(yè)的數(shù)據(jù)管理存在安全的漏洞。

（3）大數(shù)據(jù)技術(shù)被誤用帶來的挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用為黑客提供了更多的數(shù)據(jù)分析機會，使得黑客的攻擊更加精確，為企業(yè)的工業(yè)生產(chǎn)帶來了更大的潛在危險。

二、工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析途徑

1、利用開放技術(shù)與平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的任意移動

在工業(yè)制造中，系統(tǒng)的管理平臺是一個系統(tǒng)化的工作， 而不僅僅是一套操作軟件與管理系統(tǒng)，更多的是項目執(zhí)行和服務(wù)的平臺。在實際工作中，能夠體現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)的過程與挖掘企業(yè)生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)， 保證數(shù)據(jù)能夠在不同的服務(wù)器與管理軟件上移動。 因此，在企業(yè)的系統(tǒng)應(yīng)用平臺中，要詳細的對系統(tǒng)架構(gòu)進行設(shè)計， 將系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成能力、實施能力、數(shù)據(jù)挖掘能力等融合在一起， 并能夠與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合在一起，實現(xiàn)“軟件+云服務(wù)”的工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用管理平臺。 在工作制造的大數(shù)據(jù)分析過程中，需要將物聯(lián)網(wǎng)與“互聯(lián)網(wǎng)+”的應(yīng)用結(jié)合在一起， 通過物聯(lián)網(wǎng)的及時響應(yīng)， 能夠?qū)⒖蛻簟⑵髽I(yè)中工作的軟硬件定期巡檢、易耗品、設(shè)備的功能等數(shù)據(jù)進行分析， 進而能夠有效的確定工業(yè)生產(chǎn)過程中的供應(yīng)鏈上各個企業(yè)的合作關(guān)系，為客戶提供持續(xù)性的有價值的數(shù)據(jù)服務(wù)。

2、完善工業(yè)企業(yè)管理系統(tǒng)的功能，強化處理結(jié)構(gòu)性和非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)模型

完善工業(yè)制造企業(yè)的系統(tǒng)管理平臺，將數(shù)據(jù)處理的功能集成在一起， 實現(xiàn)制造管理系統(tǒng)的MOM與ERP、EAM 等有機的聚合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集成，能夠?qū)⑵髽I(yè)的信息推送、系統(tǒng)工作流的集成、應(yīng)用數(shù)據(jù)的控制與管理有機的集成在一起， 完善數(shù)據(jù)處理的模型，實現(xiàn)對工業(yè)制造企業(yè)的結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)的處理。 由于工業(yè)制造企業(yè)各個管理系統(tǒng)之間的主數(shù)據(jù)不統(tǒng)一，不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交換就需要依賴各系統(tǒng)間的總線進行數(shù)據(jù)交互， 就需要整合各個系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)流程、工作流、服務(wù)流程等， 才能有效的實現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)的集成，對工業(yè)制造企業(yè)的管理者來說，通過一鍵登錄之后，通過系統(tǒng)的個性化定制頁面，就能夠了解與查看經(jīng)過大數(shù)據(jù)集成后的數(shù)據(jù)。

3、利用智能工具對工業(yè)大數(shù)據(jù)進行分析

在工業(yè)制造企業(yè)可以采用時間序列、圖像、視頻、機器學(xué)習(xí)等智能分析工具， 來建立工業(yè)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)模型，模擬與控制工業(yè)生產(chǎn)的過程， 進而與工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺結(jié)合在一起， 這樣就能夠有效的對工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)中的情況進行分析， 并可與物聯(lián)網(wǎng)、感應(yīng)器、互聯(lián)網(wǎng)等連接在一起， 然后與企業(yè)的管理應(yīng)用軟件結(jié)合在一起，對企業(yè)生產(chǎn)的大數(shù)據(jù)進行分析。

三、工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值

隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”的思維與工業(yè)制造業(yè)的融合，創(chuàng)新了工業(yè)生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)分析， 同時也能夠?qū)⑵髽I(yè)生產(chǎn)中的所有數(shù)據(jù)聚合在一起， 這為工業(yè)大數(shù)據(jù)的集成提供了便利， 同時也使得工業(yè)大數(shù)據(jù)的集成成為企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心。 以工業(yè)數(shù)據(jù)的采集與解析、分析和可視化以及數(shù)據(jù)的安全管理成為未來企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)， 隨著信息在企業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用不斷加深， 企業(yè)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)不再以企業(yè)的內(nèi)部數(shù)據(jù)為主，同時還要將外部的市場數(shù)據(jù)融合在一起，隨著智能制造的應(yīng)用越來越廣， 企業(yè)需要重新審視工業(yè)大數(shù)據(jù)在生產(chǎn)中的作用，同時企業(yè)也會重視大數(shù)據(jù)的價值， 對企業(yè)的制造產(chǎn)品進行創(chuàng)新，并能夠?qū)ζ髽I(yè)的生產(chǎn)進行監(jiān)視與預(yù)警管理，同時還能實時的對生產(chǎn)設(shè)備故障進行診斷與維護，優(yōu)化企業(yè)生產(chǎn)的供應(yīng)鏈管理， 提升工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)效率。 在企業(yè)生產(chǎn)過程中利用大數(shù)據(jù)分析， 可以有效的對企業(yè)生產(chǎn)的倉儲、產(chǎn)品的配送、銷售等進行優(yōu)化管理， 降低企業(yè)的成本，并能夠提高企業(yè)的銷售效率。

四、結(jié)束語

工業(yè)大數(shù)據(jù)在企業(yè)生產(chǎn)中具有十分重要的作用， 它的價值產(chǎn)生方式主要是通過集成企業(yè)在生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)， 并對企業(yè)生產(chǎn)的供應(yīng)鏈、銷售的整個數(shù)據(jù)進行收集與集成，在通過數(shù)據(jù)分析之后， 能夠為企業(yè)的生產(chǎn)提供決策支持，進而能夠有效的提高企業(yè)的生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量等，滿足用戶的需求，擴大企業(yè)的影響力。