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        面向大數(shù)據(jù)的智能制造發(fā)展探究

        2019-12-08 14:24:09金向穎
        國防科技工業(yè) 2019年2期
        關鍵詞:智能生產(chǎn)分析

        王 鐵 金向穎 /文

        近年來,隨著工業(yè)化和信息化技術的不斷演變和革新,智能制造產(chǎn)業(yè)應運而生,并引領著新一代的工業(yè)革命發(fā)展。當前,智能制造還處于產(chǎn)業(yè)發(fā)展初期,如果能通過大數(shù)據(jù)技術來分析工業(yè)領域產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù),對海量的工業(yè)化數(shù)據(jù)進行異構分析和智能分析,推動智能制造產(chǎn)業(yè)的轉型升級,那將是智能制造與大數(shù)據(jù)應用的“強強聯(lián)合”,也必將推動智能制造的新一輪升級和發(fā)展。

        大數(shù)據(jù)在智能制造業(yè)的應用現(xiàn)狀

        我國發(fā)布的《中國制造2025》,是將中國制造打造成中國智造的藍皮書。據(jù)統(tǒng)計,2010~2017年,我國制造業(yè)增加值呈現(xiàn)出逐年增長的趨勢,2016年我國制造業(yè)增加值為22.35萬億元,同比增長6.8%,2017年我國制造業(yè)增加值為24.06萬億元,同比增長近7%。在大數(shù)據(jù)背景下,智能制造業(yè)要持續(xù)飛速發(fā)展,就需要利用數(shù)據(jù)整合產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈,在產(chǎn)品研發(fā)和產(chǎn)業(yè)流程重組等環(huán)節(jié)進行創(chuàng)新,通過更有效的供應鏈管理,縮短產(chǎn)品開發(fā)的生命周期。

        大數(shù)據(jù)助推智能制造快速發(fā)展

        優(yōu)化生產(chǎn)資源使用。機器生產(chǎn)效率提高,讓從事低級、重復勞動的人們從中抽身,做更多有價值的事情,讓企業(yè)更多人去做腦力工作。富士康工廠所實現(xiàn)的著名的“關燈生產(chǎn)”,就是其公司的工程師與生產(chǎn)者在生產(chǎn)過程中隨時用手機、平板控制和監(jiān)控所有現(xiàn)場流程,機器人通過傳感器感知,不需要有光線用虛擬信號來處理所應該搬運、儲存甚至工作物件的傳送。通過大數(shù)據(jù)分析與決策,企業(yè)資源儲存量、產(chǎn)品出售量、客戶需求量都得以測算,從預測生產(chǎn)、計劃生產(chǎn)到現(xiàn)在的模擬訂單生產(chǎn),不僅能降低企業(yè)資源的浪費,還能優(yōu)化企業(yè)現(xiàn)有資源的配置。

        優(yōu)化供應鏈管理。如今的供應鏈管理不同于以往ERP系統(tǒng),現(xiàn)在較廣泛地稱之為“智能制造”,通過信息技術收集來自用戶的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)主要以用戶需求數(shù)據(jù)為主,數(shù)據(jù)作為系統(tǒng)正常運轉的推動力,而且這種系統(tǒng)與供應商連接,數(shù)據(jù)運用云技術等技術篩選分析傳到制造廠中,很快可以進行生產(chǎn)樣品,再進行報價,保證了企業(yè)的交貨速度。

        優(yōu)化市場分析。將大量數(shù)據(jù)進行篩選,將有價值的信息進行計算分析并進一步做出決策,促使制造業(yè)從制造導向走向市場導向,再走向客戶需求導向,換句話說,分析顧客行為,從數(shù)據(jù)中得出顧客的需求,為顧客創(chuàng)造出更多的價值,將定制產(chǎn)品的生產(chǎn)問題通過產(chǎn)品重組和過程重組,面向顧客的千差萬別的個性化需求,運用現(xiàn)代一系列高新的信息技術,把產(chǎn)品的定制生產(chǎn)問題全部或部分轉化為批量生產(chǎn),不僅明確市場需求,也滿足了顧客的特殊需求。

        優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量。企業(yè)在日常生產(chǎn)過程中,分析供應鏈中存在的問題,以減少因此環(huán)節(jié)造成產(chǎn)品的質(zhì)量差,減少不必要的損失。通過大數(shù)據(jù)分析,生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)越多,分析就越詳細,在信息量足夠的情況下,生產(chǎn)線上機器人通過自學,對異常點進行分析,從而使得流程設計合理化、目的化,提升良品率。這樣一套較完整的大數(shù)據(jù)系統(tǒng),對產(chǎn)品的參數(shù)、誤差的校驗更加精確,使得產(chǎn)品的質(zhì)量水平得以提升。

        大數(shù)據(jù)在智能制造應用還需解決的問題

        機器學習能力有待進一步提升

        智能工廠通過與智能制造系統(tǒng)的無縫連接,通過運用大數(shù)據(jù)和生產(chǎn)環(huán)節(jié)的機器自學能力,實現(xiàn)更高程度的智能控制和優(yōu)化控制。但是就目前而言,機器自學能力還未達到實施階段,也無法從事超精細工作。

        大數(shù)據(jù)應用程度還有待進一步挖掘

        智能制造產(chǎn)業(yè)從不缺少數(shù)據(jù),但即使產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進行有效科學的收集還較為困難。再者,數(shù)據(jù)收集完成后還面臨缺乏對信息進行精準分析的工具和與之相配套的設施。所以,大數(shù)據(jù)與智能制造的結合,需要大數(shù)據(jù)的分析技術相當成熟。

        大數(shù)據(jù)在智能制造中的應用展望

        大數(shù)據(jù)技術的數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)分析一直是我國科研單位和企業(yè)單位的重點學習方向,人工智能產(chǎn)業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的相關研究也越來越多,加強大數(shù)據(jù)在智能制造中的應用還需要進一步發(fā)力。

        加強大數(shù)據(jù)平臺的建設以及企業(yè)分析管控平臺

        目前國內(nèi)對大數(shù)據(jù)的研究主要集中在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的管理、分布式存儲和計算、大數(shù)據(jù)的ETL清洗等方面,但缺乏對工業(yè)化大數(shù)據(jù)進行有效性和實效性的建設,缺乏能夠覆蓋企業(yè)數(shù)據(jù)分析全過程的工具。

        加強智能制造大數(shù)據(jù)質(zhì)量分析體系的建設

        目前智能制造行業(yè)的大數(shù)據(jù)質(zhì)量分析體系還不完善,沒有一個標準化的體系衡量標準,也無法滿足現(xiàn)有的標準化智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。只有加強工業(yè)化大數(shù)據(jù)質(zhì)量分析體系的建設,才能充分發(fā)揮出工業(yè)化和信息化的市場引領作用,才能夠讓中國制造走向世界。

        加強智能產(chǎn)業(yè)領域的大數(shù)據(jù)分析人才的建設

        目前智能產(chǎn)業(yè)領域的大數(shù)據(jù)人才市場需求巨大,供應卻十分不足。此外大數(shù)據(jù)人才在具備大數(shù)據(jù)相關知識的同時,還需要精通相關智能行業(yè)的專業(yè)知識。因此實施人才戰(zhàn)略,加強智能產(chǎn)業(yè)領域的大數(shù)據(jù)人才隊伍建設,才能為智能化產(chǎn)業(yè)提供有力的人力支撐和保障,才能夠更好地服務于現(xiàn)代化的智能產(chǎn)業(yè)。

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