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        工業(yè)大數(shù)據(jù)在提高新能源汽車質(zhì)量中的應(yīng)用

        2019-10-14 02:29:37奚新文茅衛(wèi)東張轉(zhuǎn)平
        時代汽車 2019年9期
        關(guān)鍵詞:聚類分析新能源汽車質(zhì)量

        奚新文 茅衛(wèi)東 張轉(zhuǎn)平

        摘 要:計算機技術(shù)的發(fā)展已在各行各業(yè)得到快速的發(fā)展。本文研究利用工業(yè)大數(shù)據(jù)提高新能源汽車的質(zhì)量,主要利用聚類方法對影響新能源汽車質(zhì)量的相關(guān)數(shù)據(jù)進行分類,探討影響新能源汽車質(zhì)量的主要因素。首先分析了工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景,然后分析了工業(yè)大數(shù)據(jù)的常用的方法,并將此方法應(yīng)用到對工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析中。結(jié)果顯示,利用數(shù)據(jù)聚類方法能對相關(guān)數(shù)據(jù)進行有效的分類。

        關(guān)鍵詞:工業(yè)大數(shù)據(jù);新能源汽車;質(zhì)量;聚類分析

        1 前言

        新能源汽車的發(fā)展是汽車發(fā)展的新方向,隨著人們環(huán)境保護意識的增加,新能源汽車逐漸有替代傳統(tǒng)燃油車的趨勢。新能源汽車的逐漸普及給汽車公司帶來了新的發(fā)展和挑戰(zhàn),如何利用新的產(chǎn)品為公司帶來更多的利潤,成為公司發(fā)展新能源汽車過程中必須要考慮的問題。

        國內(nèi)公司對新能源汽車的研究頗多,也為社會提供了許多產(chǎn)品。但是廉價的新能源汽車雖然銷量不錯,但是并不能帶來非??捎^的利潤。汽車公司必須提供更高質(zhì)量的新能源汽車,才能夠在日益激烈的競爭環(huán)境中生。

        計算機技術(shù)發(fā)展迅速,通訊網(wǎng)絡(luò)也在快速發(fā)展,隨之而來的是大量數(shù)據(jù)的不斷積累。在工業(yè)生產(chǎn)中,也出現(xiàn)了許多數(shù)據(jù),統(tǒng)稱為工業(yè)大數(shù)據(jù)。如何從海量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息,并且利用這些數(shù)據(jù)提高新能源汽車的質(zhì)量,成為新能源汽車發(fā)展過程中必須要解決的問題。

        工業(yè)大數(shù)據(jù)攜帶著大量有用的信息,其優(yōu)勢明顯。本文將探討工業(yè)大數(shù)據(jù)與新能源汽車發(fā)展之間的關(guān)系,并研究如何利用工業(yè)大數(shù)據(jù),提高新能源汽車的質(zhì)量。

        2 工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

        大數(shù)據(jù)的概念首先產(chǎn)生于IT行業(yè)中,最早是對互聯(lián)網(wǎng)中產(chǎn)生的極大量數(shù)據(jù)的統(tǒng)稱。隨著互聯(lián)網(wǎng)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用,大數(shù)據(jù)相關(guān)的概念層出不窮,比如:大數(shù)據(jù)醫(yī)療、大數(shù)據(jù)信息以及工業(yè)大數(shù)據(jù)。

        各種概念中與新能源汽車聯(lián)系緊密的便是工業(yè)大數(shù)據(jù)。新能源汽車的發(fā)展離不開制造,制造過程中的海量數(shù)據(jù)可以被利用,新能源汽車若想發(fā)展好離不開工業(yè)大數(shù)據(jù)。工業(yè)大數(shù)據(jù)的框架主要包括五個部分,如圖1所示。

        首先需要對數(shù)據(jù)進行收集,數(shù)據(jù)的收集是產(chǎn)生工業(yè)大數(shù)據(jù)的手段,收集的數(shù)據(jù)則是數(shù)據(jù)分析的基石。收集到的數(shù)據(jù)儲存在存儲設(shè)備中。當(dāng)完成數(shù)據(jù)收集以后,便需要進行數(shù)據(jù)的傳遞,將收集到的數(shù)據(jù)傳遞到數(shù)據(jù)處理中心。當(dāng)數(shù)據(jù)處理中心接收到數(shù)據(jù)以后,便開始對數(shù)據(jù)進行處理,提取數(shù)據(jù)的特征,從而為數(shù)據(jù)的建模建立基礎(chǔ)。通過對數(shù)據(jù)進行處理以后,可以提取出數(shù)據(jù)的特征,獲取相關(guān)的重要信息,剔除無關(guān)信息。利用數(shù)據(jù)的特征進行建模分析,從而獲得問題的模型。

        3 工業(yè)大數(shù)據(jù)的處理方法

        K-means聚類是處理工業(yè)大數(shù)據(jù)的一種常用的方法,在進行數(shù)據(jù)聚類時主要利用數(shù)據(jù)之間的歐式距離確定數(shù)據(jù)點之間距離,從而判斷出哪些數(shù)據(jù)的之間的距離較近,哪些數(shù)據(jù)之間的點較遠,這種方法被稱之為K-最近相鄰點算法。

        K-means聚類方法主要利用數(shù)據(jù)之間的歐式距離來判斷數(shù)據(jù)點之間的相似性。對于n維的數(shù)據(jù)點,計算其與子集之間的距離。此處,利用最近相鄰點的平均距離的分數(shù)來表示:

        (1)

        通過對數(shù)據(jù)的分類,可以獲得影響新能源汽車質(zhì)量的相關(guān)數(shù)據(jù)。

        4 新能源汽車質(zhì)量研究

        影響新能源汽車質(zhì)量的因素有很多,通過采集數(shù)據(jù)可以對數(shù)據(jù)進行分類。假設(shè)影響新能源汽車質(zhì)量的數(shù)據(jù)是一個n維的向量,通過聚類分析,可以獲得影響新能源質(zhì)量的主要因素。

        此處給出一個二維向量的分布圖,如圖2所示。

        通過聚類的方法可以對影響新能源汽車質(zhì)量的工業(yè)大數(shù)據(jù)進行分類,從而總結(jié)出一些規(guī)律。

        5 總結(jié)與展望

        隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,可以收集到的數(shù)據(jù)量越來越多,傳統(tǒng)的方法已經(jīng)很難有效的進行數(shù)據(jù)分析,這對新能源汽車的發(fā)展造成了阻礙。本文利用數(shù)據(jù)分類的方法對工業(yè)大數(shù)據(jù)進行聚類分析,探討了如何利用工業(yè)大數(shù)據(jù)促進新能源汽車的質(zhì)量發(fā)展。

        在未來的研究中,將探討更簡單有效的方法,以促進新能源汽車的發(fā)展。

        基金項目:2018年奇瑞新能源汽車暨智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新工程項目-奇瑞新能源汽車全鋁框架產(chǎn)線分布在線檢測系統(tǒng)(皖發(fā)改產(chǎn)業(yè)函[2018]602號)

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