贺保卫 豆张瑞 尹 帅 曹孔玉

(①青岛杰瑞工控技术有限公司，山东 青岛266061；②大连海事大学交通运输工程学院，辽宁 大连116026)

随着“德国工业4.0”、“美国工业互联网”和“中国制造2025”等工业战略规划相继出台，各国不约而同地将智能制造确定为振兴工业发展战略的关键[1]，智能制造成为全球工业界关注的重点和学术界研究的热点。另外，在《大数据促发展：挑战与机遇》白皮书中，联合国指出大数据技术对于联合国和各国政府是一次重要的历史机遇，欧盟也呼吁各成员国积极迎接大数据时代[2]。利用大数据技术来促进制造业的发展已经成现代制造企业的共识。

随着列车部件集成度和劳动成本的提高，市场竞争日益激烈，各列车零部件制造厂商对TQCS提出了更高的要求。为了应对挑战，改变列车部件传统手工装配模式，将大数据技术、人工智能融入列车部件制造成为一种不可阻挡的趋势[3]。

本文利用传感器、RFID射频识别、物联网、大数据和云计算等技术，结合自动化设备的设计利用，对列车部件智能制造系统进行设计，旨在为高铁制造业由“制造”走向“智造”贡献一份力量。

1 大数据在智能制造的应用

1.1 制造业大数据特征

制造业大数据除了拥有“5V”特征，即Volume(容量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)、Value(价值密度低)、Veracity(不完全真实)[4]，还具有以下特征：(1)数据分散，非结构化比例大。制造业数据来源广泛且分散，包括制造过程监控数据、企业经营管理数据、供应商及客户数据。海量异构数据难以有效集成，不能实现面向系统生命周期管理的数据协同管理。……