制造業(yè)正邁入大數(shù)據(jù)時(shí)代

    在德國(guó)的工業(yè)4.0中，大數(shù)據(jù)被認(rèn)為是物理與信息融合中的關(guān)鍵技術(shù)。在美國(guó)GE提出的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中，大數(shù)據(jù)分析作為聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)處理分析的核心，被認(rèn)為是重構(gòu)全球工業(yè)、激發(fā)生產(chǎn)力的關(guān)鍵技術(shù)。在我國(guó)提出的《中國(guó)制造2025》中，云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)作為新一代的信息技術(shù)，成為兩化融合的關(guān)鍵技術(shù)。無(wú)論是工業(yè)4.0、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)還是《中國(guó)制造2025》，智能制造是共同目標(biāo)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是基石，大數(shù)據(jù)是引擎。

    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

    能用大數(shù)據(jù)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，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。<