◆童 群



大数据在工业制造业的应用与研究

◆童 群

(慈兴集团有限公司 浙江 315300)

当前工业制造业是促进我国经济增长的重要因素，在信息化飞速发展的阶段，想要推进工业制造业的进一步发展和改革，就需要利用大数据技术来实现这一目标。应用大数据开展变革，促进企业从传统的制造业逐步向智能化发展。通过这样的转变，能够有效提升经济发展，节约劳动力，使得我国工业水平迈向新的里程。基于此，本文以工业制造业中大数据应用现状和大数据特点为切入点，对大数据在工业制造业中的应用价值进行分析，并着重阐述了大数据在工业制造业中的具体应用，以期能够推进我国工业制造业的转型发展，提升我国在国际上的地位。

大数据；工业制造业；应用研究

0 前言

随着智能技术以及现代化信息技术的不断发展，我国迎来了一个全新的智能时代，曾经仅存于我们幻想中的场景逐渐成为现实，比如工人只需要发出口头指令就可以指挥机器人完成相应的生产工序，从生产到检测再到市场投放全过程实现自动化。而这种自动化场景的实现，都离不开工业大数据的支持。在人与人、物与物、人与物的信息交流中逐步衍生出了工业大数据，并贯穿于产品的整个生命周期中。工业大数据势必将会成为推动工业制造业智能化变革的核心力量，对我国工业制造业核心竞争力的提升有着非常积极地促进作用和价值。

1 工业制造业中大数据应用现状和平台构建

（1）工业制造业中大数据的应用现状

随着人类社会的不断进步，大数据的应用越来越广泛，特别是在一些电子商务领域应用更为成熟。但在工业制造业方面大数据的应用相对滞后。对于工业制造业而言，由于产品生产方式和种类的单一，使得企业对其他产品的了解知之甚少，一些工业制造业企业再收购其他企业后，没有重视对企业资源的整合，大多数企业与收购的企业在运行过程中依旧采取原有的机制，而这种情况必然会导致信息孤岛的出现，对于企业的长效发展非常不利。而在工业制造业的发展过程中，大数据的利用能够积极推动工业制造业各个环节，包括产品研发、产品生产以及产品销售等环节[1]。例如在产品生产过程中大数据能够缩短研发周期，提高产品质量。对于工业制造业而言，其实质是属于传统产业，但是随着制造业的转型升级，行业势必要向智能化以及数据化发展。因此，工业制造业企业必须要彻底摒除传统的生产理念，突破以往传统生产模式的壁垒，在工业制造业的发展过程中加快大数据的运用。

（2）工业大数据的平台构建

数据采集后使用大数据挖掘技术，对生产设备预警、趋势、状态及故障等进行分析挖掘，实时监控生产设备运行状态，为生产设备健康、安全运行，智能维护、故障诊断提供保障，在分析挖掘中有以下几个功能：

①数据源采集：基于生产设备开机实时运行数据，PLC数据，传感器数据，MRO数据，专家经验数据，服务终端采集数据等其他数据。

②数据处理：主要包括数据获取、数据核验、数据清洗，数据预处理和数据特征提取，在顺利接收数据的前提下，清洗异常数据，并对数据进行加工，保证数据的质量，为后续分析挖掘提供数据支撑。

③分析挖掘：结合业务理解和需求理解，并结合数据的支撑粒度，选择不同的算法和模型，解决业务问题，例如数据分析、特征提取、机器学习等。

通过工业大数据平台实现生产设备运行状态智能监控、健康诊断、专家与技术支持、模型库完善，并在客户端展示分析挖掘的结果，为运营、监控、诊断、决策提供数据支撑。

2 大数据在工业制造业中的应用价值

（1）掌握客户需求，实现产品创新

工业大数据在制造业中的有效应用，能够通过智能产品中的传感器模块，实时搜集和存储客户的喜好、使用习惯等基本数据信息，在企业生产需求的分析和设计中让客户在不知不觉的状态下参与其中。接着制造业再通过大数据挖掘技术、大数据分析技术，根据客户的需求和喜好，对产品的功能和性能进行具有针对性的创新，以此来更好地满足客户的多样化需求，并构建以规模化定制为核心的新型商业模式，从而为企业创造更多的价值。

（2）控制生产过程，完善科学管控

与其他行业的大数据应用相比，工业大数据应用的最大特点就在于能够全面的掌控工业设备的运行状态进而实现效率分析和故障预测。能够让企业运营和保障人员快速构建设备保障和生产线优化的应用，确定故障的所在，预测设备的工作状态，进而提高效率和降低运营成本。在工业制造业领域中，通过大数据分析能够获得生产中产品所需的温度、热能、压力、材料以及产量等数据信息，并将这些数据运用到实际的生产加工过程中，同时根据这些所获取的数据与预期要求的数据进行对比，对生产工艺流程进行改进，对生产工序进行优化。可见，在工业制造业中的运用大数据技术，能够对生产过程进行调控和优化，实现生产管理的实效性以及科学化，从而真正实现科学管控。

3 大数据在工业制造业中的具体应用

（1）实现智能生产

在工业制造业生产中，利用大数据生产技术能够对生产设备、流水线以及传输渠道等系统的数据信息进行搜集、筛选、分析，以此来实现能够实时监控生产作业的自身数据，以便能够更好地掌控生产全过程。NoSQL数据模式的灵活性使得能够不断对生产数据模型进行更新，以此来提升生产系统灵活度；此外，在工业制造业生产过程中，运用大数据能够对具有较高实时性以及数据模型更新快的数据信息进行科学的分析和提取，并将其录入到NoSQL数据库中，以此来缓解当前系统对数据信息的处理压力，而对于实时性要求并不高的数据模块，可以保留原有的系统功能接口，降低系统改造升级的成本[2]。

（2）借助数据分析市场情况

工业制造业能够通过大数据分析技术对现有的数据价值进行挖掘，深度分析数据内容，以便能够提取更多有价值的数据信息，从而为工业制造业企业的各项重大决策提供更多有意义的参考信息。在大数据营销期间，可以利用大数据对客户的行为和购买需求进行分析，详细了解客户的兴趣偏好，购买习惯等，全方位掌握客户的购买意向。大数据技术的有效运用能够使得各项数据信息更加清晰，明确各项营销活动的目标[3]。此外，工业大数据平台可实现不同可视化展现方式，比如工业大屏、手机、PAD、PC机等，给公司不同层级人员提供数据认知和决策依据，公司高管可实时掌控EPS数字化车间生产状况而从容决策，生产管理人员可精准制定排查计划，设备维护部门制定动态维护计划、采购部门提前采购易损备品备件。

（3）可以分析历史价格应对走势预测

随着互联网技术的不断发展和广泛运用，在各领域中大数据分析都发挥出了非常重要的价值和作用，尤其是利用大数据对数据信息进行采集和挖掘，这是大数据最核心的功能，例如股票预测、消费者行为预测等。工业大数据在制造业中的运用其实质就是通过大数据预测模型，对未来某一事件发生的概率进行预测和判断。大数据预测是以大数据以及预测模块系统为核心构成部分，在大数据预测功能上，是基于任何一种事物或者事件，发生非常规的变化都是有迹可循的，如果能够找出征兆以及变化之间的规律，就可以对事物或者事件在未来可能发生的概率进行预测。但是大数据预测并非能够完全精准的预测到某个事件发生的必然性，更多的情况下仅仅是提供一个概率，给决策者提供一个概率相对较高的方案或是建议因此，在运用大数据分析和预测技术时，一定要结合工业制造业的生产实际[4]。此外，利用大数据能够帮助人们更好地掌握今后物价的走势，能够提前预知通货膨胀或是经济危机的发生。而且在电子商务平台中通过大数据运用还能够对商品的供求关系进行有效监控，因此也能够对商品的价值走势进行预测，并以预测的结果为依据，指导企业动态地调整价格，从而实现经济利益最大化。

4 结语

在工业制造业的发展过程中，要想实现企业的可持续发展，就必须要顺应时代的需求和变化，适应行业智能化发展的趋势。对于工业制造业而言，利用大数据进行创新改革已经势在必行，在现有所取得的成效上，制造业企业都应当将大数据技术运用到每一个生产经营环节中。要想破除传统生产理念和生产方式的限制，逐步向智能化、集约化、科学化发展，就必须要积极运用大数据，才能完成制造业的转型升级。同时，大数据的应用也可以推进我国工业制造业的长远发展。加快大数据在行业中的应用，对于我国工业经济的发展和进步都有着非常重要的影响。

[1]石慧芳，陈阳.基于大数据的制造业企业信息化数据分析及应用技术研究[J].现代计算机，2016.

[2]王维斌.工业大数据在智能制造中的应用价值分析[J].军民两用技术与产品，2017.

[3]李致远，陈光.工业大数据推动智能制造发展作用机理探析[J].中国工业评论，2016.

[4]肖玥，汪志晓.苏南制造业大数据应用研究[J].科技展望，2015.