制造业正迈入大数据时代 将加速数字工厂向智慧工厂的转型

　　在制造阶段，大数据技术可以帮助实现生产过程异常发现、产品质量和生产调度优化等方面。以生产异常发现为例，传统的基于降维手段的异常发现方法，容易破坏信息完整性，不利于设备异常的发现。在大数据模式下，基于制造数据的分析对关键参数进行提取，然后通过聚类分析手段发现设备异常模式，在此基础上对设备控制优化。大数据也能帮助提高产品的质量控制。SPC控制的是整个过程的单个参数，但是单个参数在正常范围为什么还会出现一些质量问题？可能每个参数均处于临界状态，综合后会产生一些质量问题，所以在这个过程中，传统就是数据的筛选、参数分析，这个过程介入了人工的分析来进行质量的预测，数据筛选过程淘汰了许多有效的数据资源，参数分析过程经常存在人工经验判断，使得预测模型对整个产品加工过程信息的描述残缺不全，不能发现产品质量问题的深层次原因(如误差累积)。而在大数据模式下，根据产品的加工工艺过程，对产品质量相关数据按层次进行组织，利用多隐藏层的神经网络深度学习加工过程中产品质量数据的相互作用机理，从而对产品质量问题进行全面、深层次描述。

　　大数据能提升大规模生产调度的全局性能，大家知道为什么企业生产调度一直会出现问题，我们做的计划赶不上变化。因为所做的计划，是在一个理想状态下考虑约束做出的。笔者做生产优化调度长达20多年，一直在寻找一种最优的解决方案，研究智能方法，例如：遗传算法、蚂蚁算法等。但随着工艺的复杂、环境的复杂、工艺的规模，整个问题规模越来越大的时候，它已经是一个很难解决的问题。传统的智能调度方法难以求解大规模的调度问题，基于规则和瓶颈的方法在大规模问题中又很难得到全局优化；大数据带来了新思路，它采用全局的数据之间的关联关系，从而形成全局的调度方案，能够解决大规模生产中的全局调度问题。

　　大数据能为产品的运营维护服务，很典型的就是GE的案例，建立一个平台，为航空发动机的监控、运行监测、故障诊断提供一个全方位的服务。在产品的运行和维护过程中，大数据模式一改传统方法被动的运维模式，通过采集和分析智能设备的传感器数据，进行大数据分析，主动进行产品的安全监测、故障诊断，优化产品的运行过程。大数据应用过程中需要的是什么？首先需要的是能够采集到数据，也就是需要产品是一个智能化的产品，所以在智能制造中，首先要有智能化的产品，安装传感器，能够实时地传递数据，为后面的运行、维护服务提供依据。

　　大数据不只是关于数据，而是采用传统及新的分析方法来分析所有数据。针对大数据分析的结果采取行动来提升业务才是最重要的。随着大数据技术的不断发展，国内外已对大数据在制造领域中的应用进行了一些开拓性的研究，代表性的有GE工业互联网解决方案、Smart Factory计划、SAP HANA平台和Invensys数据分析平台，并已在农夫山泉、百事饮料等公司应用。三一重工利用大数据技术通过对地理位置数据的关联分析发现泵车主油缸故障与沿海地区杭深高铁建设的强相关性，确定了沿海地区的盐雾环境和水质是导致油缸密封体腐蚀的主要原因。日本小松公司通过对挖掘机安装传感器与GPS定位系统，从而实时监控车辆运行情况，并通过大数据分析，对未来挖掘机市场的需求进行预测从而调整生产、对用户的使用习惯进行分析，提出建议，从而降低油耗。