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        智能制造背景下工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制分析

        2020-12-24 14:54:13董曉洋甄業(yè)安徐丙海
        裝備維修技術 2020年16期

        董曉洋 甄業(yè)安 徐丙海

        摘要:隨著智能制造新時代的到來,工業(yè)大數(shù)據(jù)應用作為企業(yè)創(chuàng)新和變革的主要驅(qū)動力正受到關注?但是,及時,可靠和準確的高質(zhì)量數(shù)據(jù)是工業(yè)大數(shù)據(jù)有效性的前提一首先,我們將梳理工業(yè)大數(shù)據(jù)的基本特征和我們面臨的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題,研究和分析工業(yè)大數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制方法,最后是工業(yè)大數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的主要工作方向提出初步建議。

        關鍵詞:智能制造背景;工業(yè)大數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)質(zhì)量控制

        前言:在諸如互聯(lián)網(wǎng)技術,物聯(lián)網(wǎng)技術,云計算技術和大數(shù)據(jù)技術等先進技術不斷發(fā)展的背景下,工業(yè)生產(chǎn)正逐漸變得智能化。在這種背景下,數(shù)據(jù)逐漸成為工業(yè)制造公司的核心價值之一。數(shù)據(jù)分析的利用率越高,公司的運營和開發(fā)效率就越高,生產(chǎn)效率也就越高。在智能制造的背景下,大數(shù)據(jù)正在慢慢改變生活方式和生產(chǎn)方式,并在一定程度上改變了工業(yè)制造商的運營模式?;诖?,在智能制造的背景下,有必要對工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理策略進行研究。

        一、工業(yè)大數(shù)據(jù)特征及其數(shù)據(jù)質(zhì)量定義

        (一)工業(yè)大數(shù)據(jù)的特征

        智能制造環(huán)境下的工業(yè)大數(shù)據(jù)展現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的典型“4V”特征。這體現(xiàn)在四個方面:第一,數(shù)據(jù)量大(Volume)。對于某些企業(yè)而言.對設備感知數(shù)據(jù)的廣泛訪問甚至可以達到EB級。第二,高速生成(Velocitv)。該設備高速運行,數(shù)據(jù)生成和收集的頻率(機器功率,動態(tài)切削阻力,主軸振動,扭矩等)可以達到幾毫秒。第三,模態(tài)多樣(Varietv)。工業(yè)大數(shù)據(jù)的種類繁多,包括結(jié)構(gòu)化的(產(chǎn)品開發(fā),人員,財務,生產(chǎn),供應,營銷,客戶,用戶等)和半結(jié)構(gòu)化的(HTML頁面,XML文本,報表等)。和非結(jié)構(gòu)化(工況,文檔,圖形,音頻和視頻等)數(shù)據(jù)。第四,價值密度低(Value)。工業(yè)大數(shù)據(jù)的價值密度分布非常不均勻。有一個“二八法則”。20%的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占價值密度的80%,而80%的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)僅占價值密度的20%。價值密度低但高價值。此外,工業(yè)大數(shù)據(jù)還具有數(shù)據(jù)之間的強大關聯(lián)性,動態(tài)的多個時空時間序列以及對實時數(shù)據(jù)收集,存儲和處理的高要求。

        (二)工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量定義

        在智能制造的背景下,工業(yè)大數(shù)據(jù)是CPS (Cvber PhvsicalSvstem)的輸入原材料,中間產(chǎn)品和最終產(chǎn)品。工業(yè)大數(shù)據(jù)的質(zhì)量可以定義為:工業(yè)大數(shù)據(jù)的質(zhì)量特征集可以滿足產(chǎn)品,設計,制造,過程制造,銷售和維護的需求。工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量特性與特定的應用對象有關,并且可以通過一組維度進行測量。核心指標可以包括以下方面:

        1.數(shù)據(jù)精確性:刻畫數(shù)據(jù)的測量值與實際值之間的一致性程度。例如,如果實際環(huán)境溫度數(shù)據(jù)為24.8。C,而測量值為23。C,則該數(shù)據(jù)偏差較大,精度不夠。

        2.數(shù)據(jù)完整性:刻畫數(shù)據(jù)支持各種應用程序,可以跟蹤源,并且在某種程度上沒有遺漏。例如,由于傳感器或鏈接故障而導致一段時間內(nèi)缺乏生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)可能會導致數(shù)據(jù)分析出現(xiàn)偏差。

        3.數(shù)據(jù)一致性:刻畫數(shù)據(jù)和關聯(lián)邏輯關系的兼容性程度中沒有語義錯誤。例如,在設備帳戶信息中,設備A的代碼被錯誤地記錄為設備B的代碼。

        4.數(shù)據(jù)實效性:刻畫數(shù)據(jù)符合應用時效要求的程度。

        5.數(shù)據(jù)實體同一性:刻畫同一實體在不同信息記錄中擁有同一標識的程度。例如,同一物料存在的“多碼”的問題。

        二、工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理面臨的挑戰(zhàn)

        在智能制造的背景下,工業(yè)大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)有很大的不同。這主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)收集速度,數(shù)據(jù)分析過程,數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理上,從而帶來了重大挑戰(zhàn)。表l是工業(yè)大數(shù)據(jù)和常規(guī)數(shù)據(jù)的對比分析表。

        從表1中可以看出,與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)相比,工業(yè)大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)更加復雜,范圍更廣。因此,數(shù)據(jù)質(zhì)量問題傾向于通過某些控件發(fā)生,并且主要體現(xiàn)在以下幾個方面:

        首先,在數(shù)據(jù)收集方面,工業(yè)大數(shù)據(jù)源范圍更廣,結(jié)構(gòu)也有所不同。不同數(shù)據(jù)源之間存在某些沖突和矛盾。如何保證數(shù)據(jù)管理的完整性和管理質(zhì)量的可靠性非常重要;其次,工業(yè)大數(shù)據(jù)規(guī)模非常大,在獲取,存儲,計算以及與大數(shù)據(jù)的其他鏈接時會出錯。傳統(tǒng)的手動錯誤檢測方法無法處理大規(guī)模數(shù)據(jù)檢查,也無法快速找到有問題的數(shù)據(jù)。因此,不可能及時提取有效,有價值的數(shù)據(jù);再次,生成數(shù)據(jù)既快速又復雜,因此更容易創(chuàng)建不一致的數(shù)據(jù);最后,有不同類型的數(shù)據(jù)源,并且有多種類型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)果,在不同的數(shù)據(jù)源和相同的數(shù)據(jù)源之間可能會發(fā)生沖突和不一致。此外,數(shù)據(jù)質(zhì)量控制需要在多個部門之間進行協(xié)調(diào),從而大大增加了發(fā)生數(shù)據(jù)處理問題的可能性。

        三、智能制造背景下工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制對策

        (一)構(gòu)建數(shù)據(jù)質(zhì)量評價體系

        完善系統(tǒng)的質(zhì)量評估體系是確保大數(shù)據(jù)質(zhì)量控制水平的關鍵。在智能制造的背景下構(gòu)建工業(yè)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量評估系統(tǒng)需要從完整性,一致性和準確性三個方面同時考慮。

        (二)全面落實數(shù)據(jù)質(zhì)量信息的采集、分析與監(jiān)控

        可以對收集的數(shù)據(jù)源執(zhí)行質(zhì)量分析,以充分了解和掌握生產(chǎn)數(shù)據(jù)的質(zhì)量。通過與過去的數(shù)據(jù)進行比較,可以評估數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的質(zhì)量,并可以針對現(xiàn)有問題開發(fā)有效的解決方案,從而可以逐步提高工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制水平。

        (三)建立數(shù)據(jù)質(zhì)量的持續(xù)改進工作機制

        導致數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的四個主要問題域影響了工業(yè)大數(shù)據(jù)。主要是:信息問題領域,技術問題領域,過程問題領域,管理問題領域。無論出現(xiàn)什么問題,都會引起數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。因此,如果發(fā)現(xiàn)了數(shù)據(jù)質(zhì)量問題,則應該系統(tǒng)地分析問題的根本原因。

        結(jié)語:綜上所述,文章基于理論實踐,分析了智能制造環(huán)境下工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制措施。分析結(jié)果表明,在工業(yè)生產(chǎn)中,數(shù)據(jù)質(zhì)量控制是在整個數(shù)據(jù)生命周期中執(zhí)行的,并且包含很多內(nèi)容。在這種背景下,工業(yè)大數(shù)據(jù)爆炸性增長,對數(shù)據(jù)質(zhì)量管理技術和方法提出了更高的要求,以應對當前工業(yè)生產(chǎn)中大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理所面臨的挑戰(zhàn)。

        參考文獻:

        [1]王振環(huán),基于智能制造背景下的質(zhì)量大數(shù)據(jù)[J].智能制造,2018 (08):3638.

        [2]段成,智能制造背景下工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制探討[J].機械設計與制造工程,2018,47 (02):13-16.

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