智能生产必须拥抱大数据

发布时间：2017-10-10 作者：吴昊来源：互联网数据官

关键字：智能生产大数据

收藏好文推荐打印

制造业正在经历智能化革命。公司开始增加各种传感器和无线技术来捕捉产品生命周期里每一个阶段的数据。从材料属性\设备的温度和振动，到供应链的物流环节和客户信息。卡车发动机将速度、油耗和油温数据反馈给制造商和车队运营商。光学扫描仪被用来检测印刷电路板中的缺陷¹。

但是大数据彻底改变制造业还有很长一段路要走。那些领军行业——电子计算机，能源和航空以及半导体制造业——正面临着数据的鸿沟。很多公司不知道应该如何处理他们拥有的数据，更不用说要如何使用这些数据来改善他们的流程管理和产品品质。商业竞争通常是孤立运作。他们缺乏软件和建模系统来分析数据。

然而，智能生产可以让工业活动更有效率，更有利可图，更可持续发展。将产品与组件的地理距离最小化降低了成本——不管是财务意义上还是环保意义上都降低了成本。计算机建模可以识别风险和夹点。举例来说，预测由于极端天气造成交货时间延迟带来的影响，2011年泰国重大洪灾之后，电子行业就深受影响。再或者说，预测汽车零部件何时可能失效并迅速将其修复，从而避免昂贵的召回和诉讼。再如半导体制造这样的低收益行业中，如果生产错误减少一半，利润就会大大增加。

调整全球所有业务部门是艰巨的。这会触发很多技术上的、经营上的和政策上的很多问题，并将从根本上改变行业形态。一些生产形式将变得更加分散，而另一些将会更加集中。制造业会越来越多地采用类似优步这样的业务模式，更多的衣服和家具会在本地定制和制造，而不是在全世界不同地点之间运输。个性化药物或者医疗移植器官在医院里3D打印即可。

生产线将会被共享使用。相比一个公司持有所有他们所需要的设备——这是昂贵而低效的——一部分生产能力将会在合适的时间被租赁。例如，一个汽车公司可能会购买某个轮椅工厂的生产时间，来为自己生产的汽车增加残疾人座椅和扶手。人工智能，机器人和自动汽车将让这种生产线和技术共享更加简单。

但是企业并未准备好面对这即将到来的变革。数据科学很少出现在工程学或商学的学位教育中。公司不知道在什么时间该测量什么。信息被以不便于建模的方式存储——例如，发动机温度和里程被分别存储于不同的数据库中。公司对于未经证实的技术和商业模式是否进行投资犹豫不决。

研究人员和企业之间需要更紧密的配合才能取得进展。这些公司需要一个在线平台发布他们所面临的行业问题，找到可以解决这些问题的专家。学术界和产业开发者们需要建立必要的物理空间和网络实验室，共同努力解决问题。数据共享安全需要政策的保障。

五大创新缺口

制造商需要实际指导。大多数学术研究与企业需求是相关联的。学者推进技术前沿，从人工智能到深度学习，但未曾考虑他们的应用前景。制造商想要知道应该采集哪种类型的数据，哪个传感器应该安装在生产线的哪个位置。例如，为了提高陶瓷材料的质量，这是一个艰巨的挑战，制造商可能会想监测机械性能以及产品的理化结构。而传感器的最优配置是需要研究来确定的。在智能制造中实现创新，五大缺口需要继续填补。

采取策略

智能制造系统必须随着信息收集而进化。首先，传感器被用以监测现有设备的状态。随着质量和效率上的新需求出现，可以添加更多的传感器来跟踪那些最有用的参数。例如，在半导体行业中，通过跟踪和调整其工艺配置来提高质量。

改进数据收集、使用和共享

大多数公司在这方面缺乏经验。有些人错误地认为自己的数据库太大而无法进行分析。也有人担心数据使用总来自组织和法律方面的障碍。而且质量比数量更重要。嘈杂而不规则的采样测量几乎是没有用处的。数据采集的频率和存储时间亟待确定。大量的快速测量成本要高于存储成本，但是长期数据对建模又至关重要。需要确定一个适当的数据采集平均周期。机械振动必须以秒甚至更短的时间尺度来测量，而温度可以在十分钟甚至更长的周期里取平均值。需要制定和执行有效的协议来确保数据的私密和安全。

设计预测模型

公司想要知道他们即将生产的新产品是否能够满足客户的期望。汽车公司可能会分析过去和现在的销售，客户行为和其他数据，为经销商提供最理想的车型。工厂希望保证更换机床不会影响其产品的质量。

研究通用预测模型

模型需要能够处理诸如来自传输错误的信号缺陷或来自故障传感器的数据错误等不确定性因素。丢失或错误的数据点对系统的影响可能是致命的，比如医疗植入物的生产。

连接工厂和控制流程

现行的用于控制生产流程和资源规划的软件，如被广泛使用的SAP套件，将在有不同生产商参与的，更动态化和开放化的制造环境中面临挑战。大多数的软件是以为单个公司服务为目的而设计的。人们需要进行更多的研究来保障这些系统可以通过开放接口和同一标准来执行。人们可能需要适合云计算的新程序，这个灵感很可能来自我们深邃的自然界——例如基因组，鸟群和人体免疫系统。当然，人们还需要通过现实中的实验来将其完备，诸如原型机，测试台，虚拟现实和增强实境。

人类员工和机器人协同工作。グローリー株式会社，自动收款机生产商。日本，加须市

共2页

1 2 下一页

第1页：智能生产必须拥抱大数据(1)
第2页：智能生产必须拥抱大数据(2)

本文来源于互联网，e-works本着传播知识、有益学习和研究的目的进行的转载，为网友免费提供，并以尽力标明作者与出处，如有著作权人或出版方提出异议，本站将立即删除。如果您对文章转载有任何疑问请告之我们，以便我们及时纠正。联系方式：editor@e-works.net.cn tel：027-87592219/20/21。