大數(shù)據(jù)對(duì)我國制造業(yè)

1、目錄一、 引言.1二、正文.2（一）制造業(yè)的大數(shù)據(jù)思維.2(二)大數(shù)據(jù)對(duì)我國制造業(yè)的推動(dòng).31、大數(shù)據(jù)為建設(shè)制造強(qiáng)國提供機(jī)遇.32、大數(shù)據(jù)推動(dòng)制造業(yè)全面轉(zhuǎn)型升級(jí)43、促進(jìn)大數(shù)據(jù)與制造業(yè)融合發(fā)展4三、讓大數(shù)據(jù)為企業(yè)提供全方位全程服務(wù).5四、總結(jié).8五、參考文獻(xiàn).9 大數(shù)據(jù)對(duì)我國制造業(yè)的影響摘要：大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，影響著企業(yè)的生存命運(yùn)，尤其是制造業(yè)，黨的十八屆五中全會(huì)提出，實(shí)施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。大數(shù)據(jù)作為新一代信息技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要方向，對(duì)企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)研發(fā)，生產(chǎn)制造，經(jīng)營管理，銷售服務(wù)等產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)生重要影響。大數(shù)據(jù)與制造業(yè)融合空間廣闊、發(fā)展?jié)摿薮螅S著大數(shù)據(jù)海量化、多樣化、快速化、價(jià)值化特征的逐步

2、顯現(xiàn)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)逐漸成為企業(yè)生產(chǎn)的核心，大數(shù)據(jù)對(duì)產(chǎn)品用戶的重要性也日益突出，掌握收集大數(shù)據(jù)，進(jìn)行智能化技術(shù)改革，已成為企業(yè)脫穎而出的關(guān)鍵。因此，越來越多的企業(yè)開始重視大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略布局，并重新定義企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，乃至改變整個(gè)企業(yè)的發(fā)展方向。我們必須把建設(shè)制造強(qiáng)國與發(fā)展大數(shù)據(jù)緊密結(jié)合起來，推動(dòng)制造模式變革和制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。關(guān)鍵詞：制造強(qiáng)國；數(shù)據(jù)采集終端；銷售服務(wù)；模式變革；信息技術(shù)；一、 引言目前，物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等概念成為整個(gè)社會(huì)的關(guān)注焦點(diǎn)。之所以這些概念在最近幾年集中爆發(fā)，正是由于ICT技術(shù)經(jīng)歷了幾十年的積累后面臨著質(zhì)變的突破。RFID、傳感器等數(shù)據(jù)識(shí)別、采集技術(shù)的發(fā)展給數(shù)據(jù)來源帶來無限可

3、能；云計(jì)算的發(fā)展大大提升了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的能力，擺脫了摩爾定律的影響，并大大降低了數(shù)據(jù)處理的成本；移動(dòng)通信技術(shù)從2G時(shí)代已經(jīng)快速進(jìn)入4G時(shí)代，在不遠(yuǎn)的將來5G也將普及，移動(dòng)數(shù)據(jù)傳輸速度從KB級(jí)別提升至幾十M乃至上百M(fèi)，獲取數(shù)據(jù)的空間限制被打破，理論上隨時(shí)隨地都可以獲取數(shù)據(jù)。與技術(shù)的迅猛發(fā)展相比，技術(shù)在社會(huì)生活中的應(yīng)用相對(duì)滯后，在制造業(yè)的應(yīng)用更是如此。在新的概念和技術(shù)逐步得到國內(nèi)制造企業(yè)認(rèn)可的同時(shí)，如何利用這些技術(shù)服務(wù)于企業(yè)自身的發(fā)展是目前國內(nèi)制造企業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。傳統(tǒng)觀念上，制造業(yè)是信息化建設(shè)的核心力量，但不是新的信息技術(shù)的引領(lǐng)者，換言之，新的信息技術(shù)的使用對(duì)制造企業(yè)的戰(zhàn)略影響不是決定性的。這種

4、狀況在逐漸改變。與領(lǐng)先的制造業(yè)老牌強(qiáng)國對(duì)比不難發(fā)現(xiàn)，德國的“工業(yè)4.0”，美國的回歸制造，無不把制造業(yè)提升到了國家戰(zhàn)略的高度，而且把互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)與制造業(yè)的融合作為了制造業(yè)升級(jí)的重點(diǎn)。作為國內(nèi)的制造企業(yè)來講，信息化水平發(fā)展并不平衡，一些企業(yè)已經(jīng)步入世界領(lǐng)先的水平，也有大量的企業(yè)特別是民營企業(yè)還處在作坊式的生產(chǎn)階段。在過去十多年的ERP實(shí)施浪潮過后，面對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的契機(jī)，需要重新審視企業(yè)的信息化建設(shè)，從而為轉(zhuǎn)型升級(jí)提供支撐。二、 正文（一）制造業(yè)的大數(shù)據(jù)思維提到“大數(shù)據(jù)”的概念，大多數(shù)人想到的是數(shù)據(jù)量的大，想到的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，也多是阿里巴巴、亞馬遜等這些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和金融行業(yè)，制造業(yè)在

5、數(shù)據(jù)量方面離這樣的數(shù)據(jù)量級(jí)還有很大的差距，那是不是“大數(shù)據(jù)”離制造業(yè)很遙遠(yuǎn)呢？答案是否定的。維克托邁爾舍恩伯格在大數(shù)據(jù)時(shí)代指出，當(dāng)我們用大數(shù)據(jù)的思維分析一個(gè)問題是，一個(gè)主要的特點(diǎn)是采用的數(shù)據(jù)樣本不是抽取部分而是全部數(shù)據(jù)。當(dāng)然，在多數(shù)情況下，這個(gè)“全部數(shù)據(jù)”只能是理論上的無限接近,數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、分析技術(shù)的發(fā)展給獲得全部數(shù)據(jù)成為可能。在傳統(tǒng)的信息化實(shí)施過程中，同樣把數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性作為重點(diǎn)，那么，從傳統(tǒng)的信息化建設(shè)到“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的跨越，我們需要從哪幾方面進(jìn)行思想上的轉(zhuǎn)變呢？首先，對(duì)數(shù)據(jù)的重視要上升到新的高度。在舊的觀念中，數(shù)據(jù)質(zhì)量一般會(huì)作為信息系統(tǒng)實(shí)施成功的關(guān)鍵，而在將來的企業(yè)管理中，數(shù)據(jù)

6、會(huì)上升到企業(yè)戰(zhàn)略的高度。數(shù)據(jù)不僅僅是服務(wù)于信息系統(tǒng)，而是要直接服務(wù)于企業(yè)的運(yùn)營和決策。最近幾年，有人提出了“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”的概念，意在強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)在未來企業(yè)管理中的作用。作為制造企業(yè)來講，要盡快對(duì)數(shù)據(jù)管理重視起來。其次，要對(duì)數(shù)據(jù)的范圍進(jìn)行重新的定義。在傳統(tǒng)的企業(yè)信息化定義中，會(huì)把企業(yè)自身作為一個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行分析，一般將信息系統(tǒng)分為輔助決策系統(tǒng)、管理信息系統(tǒng)和底層的執(zhí)行控制系統(tǒng)。在將來的信息化建設(shè)中，不僅要把原有系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，更要把數(shù)據(jù)的收集范圍進(jìn)一步擴(kuò)大到整個(gè)供應(yīng)鏈、行業(yè)及相關(guān)行業(yè)、社會(huì)環(huán)境等各個(gè)方面，將更多的數(shù)據(jù)納入進(jìn)來分析，才能為管理人員決策提供更有效地支持。第三，要圍繞企業(yè)的價(jià)值流程建立數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

7、、分析的方法和體系。在面對(duì)龐雜的數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)的組織需要有一條主線，這條主線就是企業(yè)的價(jià)值流程。(二)大數(shù)據(jù)對(duì)我國制造業(yè)的推動(dòng)1、大數(shù)據(jù)為建設(shè)制造強(qiáng)國提供機(jī)遇大數(shù)據(jù)成為國家競(jìng)爭(zhēng)力的戰(zhàn)略制高點(diǎn)。當(dāng)前，全球正處于新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革之中，通過對(duì)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，能夠總結(jié)經(jīng)驗(yàn)、發(fā)現(xiàn)規(guī)律、預(yù)測(cè)趨勢(shì)、輔助決策，拓展人類認(rèn)識(shí)世界和改造世界的能力，給人類經(jīng)濟(jì)社會(huì)創(chuàng)新發(fā)展提供強(qiáng)大引擎。大數(shù)據(jù)為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)開辟了新途徑。處于數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代，制造企業(yè)獲取、管理和利用到的數(shù)據(jù)量越來越大、種類越來越多，若能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)的采集、組織、分析與利用，為產(chǎn)品全生命周期和企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營

8、各環(huán)節(jié)提供有價(jià)值的決策參考，就能提高生產(chǎn)率、利潤率和企業(yè)綜合發(fā)展水平。我國具備發(fā)展制造業(yè)大數(shù)據(jù)的比較優(yōu)勢(shì)。我國制造業(yè)規(guī)模位居全球第一，規(guī)模以上制造企業(yè)數(shù)量眾多，信息化發(fā)展水平日益提高，每時(shí)每刻產(chǎn)生大量制造數(shù)據(jù)，應(yīng)用場(chǎng)景豐富，發(fā)展空間廣大。為加快制造強(qiáng)國建設(shè)步伐，近年來國務(wù)院先后出臺(tái)了中國制造2025國務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要等政策文件，也為制造業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展創(chuàng)造了良好的發(fā)展環(huán)境。2、大數(shù)據(jù)推動(dòng)制造業(yè)全面轉(zhuǎn)型升級(jí)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)響應(yīng)用戶需求，提高制造業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)水平。在研發(fā)設(shè)計(jì)過程中應(yīng)用大數(shù)據(jù)，能夠推動(dòng)打造集成創(chuàng)新平臺(tái)，廣泛收集和深入挖掘消費(fèi)者的使用行為數(shù)據(jù)與意見反

9、饋信息，更準(zhǔn)確地掌握海量消費(fèi)者的使用喜好，并借由眾創(chuàng)、眾包等方式，將消費(fèi)者帶入到產(chǎn)品的需求分析和研發(fā)設(shè)計(jì)等創(chuàng)新活動(dòng)中，推動(dòng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案的持續(xù)改進(jìn)。大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景交互，推動(dòng)生產(chǎn)制造智能化升級(jí)。如果說傳統(tǒng)的自動(dòng)化、數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化給生產(chǎn)制造提供了“肢體”“感官”和“神經(jīng)”，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用則給生產(chǎn)制造配上了“大腦”，使之能靈活應(yīng)對(duì)各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)真正的智能。通過整合、分析制造設(shè)備數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)以及生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，能夠使生產(chǎn)控制更加及時(shí)準(zhǔn)確，生產(chǎn)制造的協(xié)同度和柔性化水平顯著增強(qiáng)。大數(shù)據(jù)輔助企業(yè)科學(xué)決策，增強(qiáng)制造業(yè)經(jīng)營管理能力。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，能夠推動(dòng)跨行業(yè)、跨區(qū)域創(chuàng)新組織的建立和協(xié)同設(shè)

10、計(jì)、電子商務(wù)、眾包眾創(chuàng)等新模式的發(fā)展，增強(qiáng)制造企業(yè)的經(jīng)營管理能力。大數(shù)據(jù)支撐生產(chǎn)型服務(wù)發(fā)展，加快制造業(yè)服務(wù)化進(jìn)程。大數(shù)據(jù)加速制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型主要有3個(gè)方向：一是使企業(yè)業(yè)務(wù)從產(chǎn)品生產(chǎn)銷售，向生產(chǎn)型服務(wù)領(lǐng)域延伸；二是使企業(yè)發(fā)展模式從圍繞產(chǎn)品生產(chǎn)銷售提供售后服務(wù)，轉(zhuǎn)為圍繞提供持續(xù)服務(wù)進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)；三是使企業(yè)的主要利潤來源從產(chǎn)品制造與銷售環(huán)節(jié)，轉(zhuǎn)為售后的生產(chǎn)型服務(wù)環(huán)節(jié)。大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)加速融合，催生新產(chǎn)品新服務(wù)新業(yè)態(tài)。我國擁有全球最大的消費(fèi)市場(chǎng)和最多樣的消費(fèi)需求，將大數(shù)據(jù)融入到可穿戴設(shè)備、家居產(chǎn)品、汽車產(chǎn)品的功能開發(fā)中，能夠推動(dòng)技術(shù)產(chǎn)品的跨越式創(chuàng)新，形成智能可穿戴設(shè)備、智能家居、智能網(wǎng)聯(lián)汽車等制造業(yè)發(fā)

11、展新領(lǐng)域，有助于搶占制造業(yè)新的增長點(diǎn)和制高點(diǎn)。3、促進(jìn)大數(shù)據(jù)與制造業(yè)融合發(fā)展當(dāng)前和今后一個(gè)時(shí)期，推動(dòng)大數(shù)據(jù)與制造業(yè)深度融合發(fā)展，要在以下幾方面下功夫。健全工業(yè)信息基礎(chǔ)設(shè)施。加快建立容量更大、服務(wù)質(zhì)量更可靠的工業(yè)寬帶網(wǎng)絡(luò)，加強(qiáng)制造業(yè)領(lǐng)域無線寬帶網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃布局，部署面向智能制造單元、智能工廠及物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的低延時(shí)、高可靠的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、工業(yè)軟件企業(yè)優(yōu)勢(shì)，引導(dǎo)其與制造企業(yè)緊密融合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一采集、管理和高效處理。建設(shè)制造業(yè)數(shù)據(jù)資源。推進(jìn)傳感器等數(shù)據(jù)采集終端的大規(guī)模應(yīng)用，多渠道、多層面采集獲取數(shù)據(jù)。引導(dǎo)和支持骨干企業(yè)、行業(yè)組織建設(shè)低成本、高效率的制造業(yè)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心和分析中心，匯聚形成系

12、統(tǒng)、全面、及時(shí)、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資源。完善制造業(yè)數(shù)據(jù)資源建設(shè)相關(guān)體制機(jī)制，創(chuàng)新政策激勵(lì)手段，形成各方面積極參與、互利共贏的數(shù)據(jù)資源建設(shè)生態(tài)。突破制造業(yè)大數(shù)據(jù)核心技術(shù)。開放自主可控的制造業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)軟件和重點(diǎn)領(lǐng)域、重點(diǎn)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)應(yīng)用軟件，支持創(chuàng)新型中小企業(yè)開發(fā)專業(yè)化的制造行業(yè)數(shù)據(jù)處理分析技術(shù)和工具，提供特色化的數(shù)據(jù)服務(wù)。推動(dòng)多學(xué)科交叉融合，開展制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵算法和關(guān)鍵技術(shù)研究。提升大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用能力。建設(shè)一批高質(zhì)量的制造業(yè)大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，推動(dòng)軟件與服務(wù)、設(shè)計(jì)與制造資源、關(guān)鍵技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)的開放共享，增強(qiáng)制造業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力。提高數(shù)據(jù)安全保障能力。研究制定面向制造業(yè)領(lǐng)域信息采集和管控、敏感數(shù)據(jù)管理等方

13、面的大數(shù)據(jù)安全保障制度建設(shè)。研究制定數(shù)據(jù)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)數(shù)據(jù)保護(hù)、個(gè)人隱私、數(shù)據(jù)資源權(quán)益和開發(fā)利用等方面的標(biāo)準(zhǔn)化工作和立法工作。制定出臺(tái)對(duì)制造業(yè)數(shù)據(jù)采集、傳輸、保存、備份、遷移等的管理規(guī)范，有效保障數(shù)據(jù)全生命周期各階段、各環(huán)節(jié)的安全可靠。培養(yǎng)復(fù)合型大數(shù)據(jù)人才。支持有條件的高校結(jié)合計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)等相關(guān)專業(yè)優(yōu)勢(shì)，設(shè)立大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)。鼓勵(lì)高校、科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)有計(jì)劃、分層次的引進(jìn)大數(shù)據(jù)相關(guān)的戰(zhàn)略科學(xué)家和創(chuàng)新領(lǐng)軍人才，依托制造業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目，引進(jìn)擁有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的大數(shù)據(jù)管理者、大數(shù)據(jù)分析員等高端人才。三、讓大數(shù)據(jù)為企業(yè)提供全方位全程服務(wù)在產(chǎn)品的設(shè)計(jì)中，傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)師基于經(jīng)驗(yàn)靈感和經(jīng)驗(yàn)，揣度消

14、費(fèi)者的需求喜好設(shè)計(jì)產(chǎn)品。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，設(shè)計(jì)師通過對(duì)用戶行為和需求大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，精準(zhǔn)量化客戶需求，指導(dǎo)設(shè)計(jì)過程。在制造階段，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程異常發(fā)現(xiàn)、產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化等方面。以生產(chǎn)異常發(fā)現(xiàn)為例，傳統(tǒng)的基于降維手段的異常發(fā)現(xiàn)方法，容易破壞信息完整性，不利于設(shè)備異常的發(fā)現(xiàn)。在大數(shù)據(jù)模式下，基于制造數(shù)據(jù)的分析對(duì)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行提取，然后通過聚類分析手段發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常模式，在此基礎(chǔ)上對(duì)設(shè)備控制優(yōu)化。大數(shù)據(jù)也能幫助提高產(chǎn)品的質(zhì)量控制。SPC控制的是整個(gè)過程的單個(gè)參數(shù)，但是單個(gè)參數(shù)在正常范圍為什么還會(huì)出現(xiàn)一些質(zhì)量問題？可能每個(gè)參數(shù)均處于臨界狀態(tài)，綜合后會(huì)產(chǎn)生一些質(zhì)量問題，所以在這個(gè)過程中，傳

15、統(tǒng)就是數(shù)據(jù)的篩選、參數(shù)分析，這個(gè)過程介入了人工的分析來進(jìn)行質(zhì)量的預(yù)測(cè)，數(shù)據(jù)篩選過程淘汰了許多有效的數(shù)據(jù)資源，參數(shù)分析過程經(jīng)常存在人工經(jīng)驗(yàn)判斷，使得預(yù)測(cè)模型對(duì)整個(gè)產(chǎn)品加工過程信息的描述殘缺不全，不能發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量問題的深層次原因(如誤差累積)。而在大數(shù)據(jù)模式下，根據(jù)產(chǎn)品的加工工藝過程，對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量相關(guān)數(shù)據(jù)按層次進(jìn)行組織，利用多隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)加工過程中產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)的相互作用機(jī)理，從而對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量問題進(jìn)行全面、深層次描述。大數(shù)據(jù)能提升大規(guī)模生產(chǎn)調(diào)度的全局性能，大家知道為什么企業(yè)生產(chǎn)調(diào)度一直會(huì)出現(xiàn)問題，我們做的計(jì)劃趕不上變化。因?yàn)樗龅挠?jì)劃，是在一個(gè)理想狀態(tài)下考慮約束做出的。筆者做生產(chǎn)優(yōu)化調(diào)度長達(dá)

16、20多年，一直在尋找一種最優(yōu)的解決方案，研究智能方法，例如：遺傳算法、螞蟻算法等。但隨著工藝的復(fù)雜、環(huán)境的復(fù)雜、工藝的規(guī)模，整個(gè)問題規(guī)模越來越大的時(shí)候，它已經(jīng)是一個(gè)很難解決的問題。傳統(tǒng)的智能調(diào)度方法難以求解大規(guī)模的調(diào)度問題，基于規(guī)則和瓶頸的方法在大規(guī)模問題中又很難得到全局優(yōu)化；大數(shù)據(jù)帶來了新思路，它采用全局的數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而形成全局的調(diào)度方案，能夠解決大規(guī)模生產(chǎn)中的全局調(diào)度問題。大數(shù)據(jù)能為產(chǎn)品的運(yùn)營維護(hù)服務(wù)，很典型的就是GE的案例，建立一個(gè)平臺(tái)，為航空發(fā)動(dòng)機(jī)的監(jiān)控、運(yùn)行監(jiān)測(cè)、故障診斷提供一個(gè)全方位的服務(wù)。在產(chǎn)品的運(yùn)行和維護(hù)過程中，大數(shù)據(jù)模式一改傳統(tǒng)方法被動(dòng)的運(yùn)維模式，通過采集和分析智能

17、設(shè)備的傳感器數(shù)據(jù)，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，主動(dòng)進(jìn)行產(chǎn)品的安全監(jiān)測(cè)、故障診斷，優(yōu)化產(chǎn)品的運(yùn)行過程。大數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中需要的是什么？首先需要的是能夠采集到數(shù)據(jù)，也就是需要產(chǎn)品是一個(gè)智能化的產(chǎn)品，所以在智能制造中，首先要有智能化的產(chǎn)品，安裝傳感器，能夠?qū)崟r(shí)地傳遞數(shù)據(jù)，為后面的運(yùn)行、維護(hù)服務(wù)提供依據(jù)。大數(shù)據(jù)不只是關(guān)于數(shù)據(jù)，而是采用傳統(tǒng)及新的分析方法來分析所有數(shù)據(jù)。針對(duì)大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果采取行動(dòng)來提升業(yè)務(wù)才是最重要的。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，國內(nèi)外已對(duì)大數(shù)據(jù)在制造領(lǐng)域中的應(yīng)用進(jìn)行了一些開拓性的研究，代表性的有GE工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案、Smart Factory計(jì)劃、SAP HANA平臺(tái)和Invensys數(shù)據(jù)分析平臺(tái)

18、，并已在農(nóng)夫山泉、百事飲料等公司應(yīng)用。三一重工利用大數(shù)據(jù)技術(shù)通過對(duì)地理位置數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)泵車主油缸故障與沿海地區(qū)杭深高鐵建設(shè)的強(qiáng)相關(guān)性，確定了沿海地區(qū)的鹽霧環(huán)境和水質(zhì)是導(dǎo)致油缸密封體腐蝕的主要原因。日本小松公司通過對(duì)挖掘機(jī)安裝傳感器與GPS定位系統(tǒng)，從而實(shí)時(shí)監(jiān)控車輛運(yùn)行情況，并通過大數(shù)據(jù)分析，對(duì)未來挖掘機(jī)市場(chǎng)的需求進(jìn)行預(yù)測(cè)從而調(diào)整生產(chǎn)、對(duì)用戶的使用習(xí)慣進(jìn)行分析，提出建議，從而降低油耗。以上一些工業(yè)案例成為制造業(yè)大數(shù)據(jù)的先驅(qū)，然而，目前絕大多數(shù)制造業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用沒能形成系統(tǒng)化的思路和方案，缺乏理論體系的支撐。針對(duì)國內(nèi)在制造業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)研究上的空白，目前，我司圍繞車間制造大數(shù)據(jù)之間的耦合作

19、用機(jī)理、車間性能的演化規(guī)律、車間運(yùn)行過程的調(diào)控機(jī)制三個(gè)基礎(chǔ)科學(xué)問題進(jìn)行科學(xué)研究，來探索大數(shù)據(jù)在智能制造車間的運(yùn)行情況。解決問題的思路是一切都用數(shù)據(jù)來說話，這是利用大數(shù)據(jù)來解決工程問題的科學(xué)研究思路。首先是數(shù)據(jù)化：將設(shè)備狀態(tài)參數(shù)、計(jì)劃執(zhí)行情況等運(yùn)行參數(shù)，以及質(zhì)量、交貨期等性能指標(biāo)數(shù)據(jù)化；然后分析這些數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，用數(shù)據(jù)挖掘的方法預(yù)測(cè)交貨準(zhǔn)時(shí)率、產(chǎn)品合格率等車間性能的演化規(guī)律；從演化規(guī)律中，發(fā)現(xiàn)質(zhì)量指標(biāo)中某數(shù)據(jù)異常，找到影響該異常數(shù)據(jù)的關(guān)鍵參數(shù)，最后對(duì)關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行控制，保證交貨期和產(chǎn)品質(zhì)量。為了實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，我們提出了大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智慧工廠，它是生產(chǎn)車間、物聯(lián)網(wǎng)、云端、移動(dòng)互聯(lián)的有機(jī)融合。利

20、用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，使得車間生產(chǎn)過程、物流及之后的銷售、服務(wù)過程具備感知能力；全生命周期內(nèi)產(chǎn)生的各種制造數(shù)據(jù)保存到云端；借助大數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)，依托云計(jì)算平臺(tái)，幫助分析數(shù)字工廠運(yùn)行過程，提供決策支持，并通過移動(dòng)互聯(lián)方式展現(xiàn)。目前我們?cè)诰A制造的車間和發(fā)動(dòng)機(jī)裝配車間，開展了一系列的工作。四、總結(jié)當(dāng)前大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到各個(gè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)時(shí)代下，制造業(yè)的形勢(shì)發(fā)生了顛覆性影響，并且這種影響將持續(xù)很長一段時(shí)間，這為制造業(yè)提出了新的要求并賦予了它新的使命。對(duì)于希望使用高級(jí)分析法來提高產(chǎn)量的制造商來說，第一個(gè)關(guān)鍵步驟就是對(duì)現(xiàn)有可用數(shù)據(jù)進(jìn)行整理。很多公司都收集了大量數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)往往用于跟蹤，并沒有成為改善運(yùn)營操作的基礎(chǔ)。對(duì)于這些公司來說，他們的挑戰(zhàn)就是對(duì)系統(tǒng)和專業(yè)