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制造業(yè)正邁入大數(shù)據(jù)時(shí)代

文章出處:e制造責(zé)任編輯:江蘇鳳谷節(jié)能科技有限公司m.dnbgl.com人氣:-發(fā)表時(shí)間:2016-01-06 08:05【

江蘇鳳谷節(jié)能科技有限公司  制造業(yè)邁入了大數(shù)據(jù)時(shí)代,2012年,GE公司率先明確了“工業(yè)大數(shù)據(jù)”的概念。在制造業(yè),產(chǎn)品的全生命周期從市場(chǎng)規(guī)劃、設(shè)計(jì)、制造、銷售、維護(hù)等過(guò)程都會(huì)產(chǎn)生大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),形成制造業(yè)大數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)符合大數(shù)據(jù)的三“V”的特征:規(guī)模性、多樣性以及高速性。除此以外,制造業(yè)大數(shù)據(jù)還具有多源異構(gòu)、多尺度、不確定、高噪聲等特征。因此,研究和應(yīng)用制造大數(shù)據(jù)更具有挑戰(zhàn)性,主要體現(xiàn)在制造大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理、分析和展示方面。如何充分挖掘工廠中數(shù)據(jù)的價(jià)值,通過(guò)對(duì)制造大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,提升數(shù)字化工廠運(yùn)行效率,已成為制約數(shù)字化工廠向智慧工廠發(fā)展的瓶頸。

大數(shù)據(jù)方法帶來(lái)思維變化

大數(shù)據(jù)給我們帶來(lái)的思考:在制造業(yè)能用嗎?解決什么問(wèn)題?制造業(yè)大數(shù)據(jù)到底在哪些領(lǐng)域可以發(fā)揮它的作用?

首先,能用否?大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為解決現(xiàn)實(shí)世界問(wèn)題的方法。要解決現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題,第一種方法是科學(xué)實(shí)驗(yàn),通過(guò)實(shí)驗(yàn)的方法來(lái)發(fā)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)世界的一些規(guī)律并解決問(wèn)題;第二種是通過(guò)理論分析和推導(dǎo)方法;第三種是科學(xué)計(jì)算,模擬仿真成為解決問(wèn)題的范式;數(shù)據(jù)科學(xué)則是第四種解決問(wèn)題的范式。目前國(guó)外數(shù)據(jù)科學(xué)非常熱門(mén),這是一門(mén)綜合交叉的學(xué)科。

大數(shù)據(jù)方法帶來(lái)了思維上的變化,主要是從三個(gè)方面來(lái)看的:從因果到關(guān)聯(lián),更強(qiáng)調(diào)事物之間的相關(guān)性而非因果性。從局部到全體,采用全體數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,而不是隨機(jī)樣本。從精確到混雜,通過(guò)數(shù)據(jù)保證解的優(yōu)異性,不再一味追求精確的算法。既然大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為解決問(wèn)題的方法,那它就是能用的。

其次,能用它來(lái)解決工廠的什么問(wèn)題?大數(shù)據(jù)方法能為未來(lái)工廠的目標(biāo)服務(wù)嗎?未來(lái)工廠就是智慧工廠,它追求的終極目標(biāo)是一切都透明化。在制造業(yè)不同的階段,所追求的目標(biāo)是不一樣的。

上個(gè)世紀(jì)初,制造業(yè)追求目標(biāo)是成本更低,出現(xiàn)了可互換零件原理,形成了大批大量生產(chǎn)模式。在上世紀(jì)中葉,為了追求更高的質(zhì)量,這時(shí)候采用了全面質(zhì)量管理。到上個(gè)世紀(jì)80年代,市場(chǎng)需要不同的產(chǎn)品,產(chǎn)品的多樣化出現(xiàn),多品種小批量生產(chǎn)模式流行,計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用到產(chǎn)品設(shè)計(jì)制造過(guò)程,出現(xiàn)了計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng),也就是信息化系統(tǒng)。不同時(shí)代企業(yè)追求目標(biāo)不同,所采用的解決問(wèn)題的方法也不同。未來(lái)的智能工廠追求透明化,要達(dá)到透明化的目標(biāo),可采用的方法就是分析推理,大數(shù)據(jù)方法事實(shí)上是一種分析推理法。因此,從數(shù)字化工廠向智能化工廠轉(zhuǎn)化的過(guò)程中面對(duì)著海量的數(shù)據(jù),需要尋找它們相互之間的聯(lián)系和隱藏規(guī)律,實(shí)現(xiàn)透明化的目標(biāo)。

最后,在哪里用?大數(shù)據(jù)給制造業(yè)提供的是一種全方位的全程式的一種服務(wù),在產(chǎn)品全生命周期階段,從設(shè)計(jì)到制造、從使用到維護(hù),直到維修階段,產(chǎn)生的正向數(shù)據(jù)以及逆向數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)都能全方位地得到使用。

大數(shù)據(jù)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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(wèn)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(wèn)題,所以在這個(gè)過(guò)程中,傳統(tǒng)就是數(shù)據(jù)的篩選、參數(shù)分析,這個(gè)過(guò)程介入了人工的分析來(lái)進(jìn)行質(zhì)量的預(yù)測(cè),數(shù)據(jù)篩選過(guò)程淘汰了許多有效的數(shù)據(jù)資源,參數(shù)分析過(guò)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(guò)程信息的描述殘缺不全,不能發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)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(guò)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(guò)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(wèn)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(wèn)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(zhǎng)達(dá)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(wèn)題規(guī)模越來(lái)越大的時(shí)候,它已經(jīng)是一個(gè)很難解決的問(wèn)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(wèn)題,基于規(guī)則和瓶頸的方法在大規(guī)模問(wèn)題中又很難得到全局優(yōu)化;大數(shù)據(jù)帶來(lái)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(wèn)題。

大數(shù)據(jù)能為產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)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(guò)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(guò)采集和分析智能設(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(guò)程。大數(shù)據(jù)應(yīng)用過(guò)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(lái)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(lái)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(guó)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(kāi)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),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(guò)對(duì)地理位置數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)泵車(chē)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(guò)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(chē)輛運(yùn)行情況,并通過(guò)大數(shù)據(jù)分析,對(duì)未來(lái)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(méi)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(guó)內(nèi)在制造業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)研究上的空白,我們?cè)?014年申請(qǐng)了國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能車(chē)間運(yùn)行分析與決策方法研究”,并得到了資助。目前,圍繞車(chē)間制造大數(shù)據(jù)之間的耦合作用機(jī)理、車(chē)間性能的演化規(guī)律、車(chē)間運(yùn)行過(guò)程的調(diào)控機(jī)制三個(gè)基礎(chǔ)科學(xué)問(wèn)題進(jìn)行科學(xué)研究,來(lái)探索大數(shù)據(jù)在智能制造車(chē)間的運(yùn)行情況。解決問(wèn)題的思路是一切都用數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)話,這是利用大數(shù)據(jù)來(lái)解決工程問(wèn)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(chē)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(chē)間、物聯(lián)網(wǎng)、云端、移動(dòng)互聯(lián)的有機(jī)融合。利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),使得車(chē)間生產(chǎn)過(guò)程、物流及之后的銷售、服務(wù)過(guò)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(guò)程,提供決策支持,并通過(guò)移動(dòng)互聯(lián)方式展現(xiàn)。目前我們?cè)诰A制造的車(chē)間和發(fā)動(dòng)機(jī)裝配車(chē)間,開(kāi)展了一系列的工作。


鳳谷工業(yè)爐集設(shè)計(jì)研發(fā),生產(chǎn)銷售,培訓(xùn)指導(dǎo),售后服務(wù)一體化,專利節(jié)能技術(shù)應(yīng)用,每年為企業(yè)節(jié)省40%-70%的能源成本,主要產(chǎn)品加熱爐,工業(yè)爐,節(jié)能爐,蓄熱式爐,垃圾氣化處理設(shè)備,歡迎致電咨詢:0510-88818999