大数据与智能制造结合的探究.docx

大数据与智能制造结合的探究

作者：赵爽

来源：《中国新通信》2018年第9期

【摘要】随着《中国制造2025》的强势发布，大数据时代智能制造业将会迎来又一个春天，在经过第一阶段的“制造+自动化”，第二阶段的“网络化+信息化”，而今天来到第三阶段“大数据时代”。现处于“大数据”的智能制造时代，本文将从大数据在我国智能制造业的应用现状，大数据对智能制造业的推动作用，以及现阶段大数据与智能制造结合面临的问题这些方面进行阐述。

【关键字】大数据智能制造作用问题

一、大数据在智能制造业的应用现状

我国在2015年提出《中国制造2025》，制造业作为国民经济的主体，推动智能制造业的发展刻不容缓。在大数据的出现，据统计数据，2010-2016年，我国制造业增加值呈现出逐年增长的趋势，2016年，我国制造业增加值为22.35万亿元，同比增长6.8%，2017年制造业增加值为24.06万亿元，同比增长近7%，从数据看增速越发趋于平缓。在大数据背景下，智能制造业要做出巨大的发展，需要利用数据去整合产业链和价值链，产品研发和产业流程重组进行创新，期待更有效的供应链管理，缩短产品开发的生命周期。

二、大数据在制造业的作用

1、提高市场洞察力。将大量数据进行筛选，将有价值的信息进行计算分析并进一步做出决策，促使制造业的转变从制造业的制造导向走向市场导向，再走向客户需求导向，换句话说，分析顾客行为，从数据中得出顾客的需求，为顾客创造出更多的价值，将定制产品的生产问题通过产品重组和过程重组，面向顾客的千差万别的个性化需求，运用现代一系列高新的信息技术，把产品的定制生产问题全部或部分转化为批量生产，不仅明确市场需求，也满足了顾客的特殊需求。2、促进有效供应链管理。如今的供应链管理不同于以往ERP系统，现在较广泛地称之为“智能制造”，通过信息技术收集来自用户的数据，这些数据主要以用户需求数据为主，数据作为系统正常运转的推动力，而且这种系统与供应商连接，数据运用云技术等高科技技术筛选分析传到制造厂中，很快可以进行生产样品，再进行报价。搜集数据，流程再造的业务系统作为“大脑”，保证企业的交货速度。3、节省人力物力资源。以富士康的“关灯工厂”为例，其公司的工程师与生产者，他们可以在生产过程中随时用手机、平板控制和监控所有的现场的流程，然后再加上关灯生产，机器人是通过传感器感知的，即使机器人有眼睛，也不需要有光线，可以用虚拟信号来处理所应该搬运、储存甚至工作物件的传送。机器生产效率高，让多数从事低端劳动的人们从中抽身，做更多有价值的事情，让企业的更多人去做脑力工作。现在大数据的应用，通过各种分析与决策，企业应储存多少资源，产品卖多少，客户的需求什么，从过去的预测生产、计划生产到现在的模拟订单生产，就是让整个供应链反过来，这样的转变，不仅能降低企业资源的浪费，还能优化企业现有资源的配置。4、优化质量管理，提升良品率。企业在日常生产过程中，分析供应链中某个零部件存在的问题，以减少因某环节造成产品的质量差，减少不必要的损失。或当次品分析很多情况下无疾而终，有价值的信息往往在流程设计中被淹没。而通过对于大量数据的分析，干扰的生产信息会消失，有误差/错误的点会叠加放大。生产的过程数据越多，分析就可越来越详细，在信息量足够的情况下，生产线上机器人通过自学习进一步探究，可将异常的点进行分析，从而流程设计也能合理化，目的化，加高良品率提升生产脚步。5、保证产品质量的一致性。企业生产以“机器+传感器+影像海量数据的搜集”，用云端的技术人，用移动通讯的技术，用大量的再制造，室内用大量的讯息影像传送，用到大量的5G的技术。用很多数据技术，让产生的每一笔数据，从头到尾每一个制造流程缺一不可，所以数据之大，企业通过经验分析有用的数据，形成许多模具，再由机器人自学习，自定误差与产品参数。这样一套较完整的系统，对产品的参数、误差的校验更加精确，以便提升产品的质量水平。

三、大数据与智能制造结合发展面临的问题

智能工厂通过与智能制造系统的无缝连接，通过运用大数据，让机器能够相认一样，能够有自我意识和自学能力，在未来可以实现更高程度的智能控制和优化控制，目前自学机器还远远没有达到实施阶段，机器无法做特别精细的工作。

在智能制造产业，最不缺少的就是数据，从内部可以产生质量、管理、流程等各类数据，而现在面临的问题，即使产生大量的数据，没有办法有效科学地对数据进行收集。再者，当有了数据，收集了信息，又缺乏对信息进行较精准分析的工具和与之相配套的设施。所以，大数据与智能制造的结合，需要大数据的分析技术相当成熟。

结语：在大数据时代的今天，国家对制造业的愈加重视。

根据《中国制造2025