智能制造中的大数据分析与应用.pdfVIP

智能制造中的大数据分析与应用

智能制造是未来制造业发展的趋势，是以人工智能、机器学习

等技术为支撑，在工业生产领域实现全面智能化生产。而在智能

制造中，数据的处理和分析变得非常重要。准确处理和利用大数

据是智能制造的一大核心，因为大量的数据来源于设备的传感器、

工厂的各种系统和设备的控件，这些数据精细化处理后，可以成

为智能制造中的重要决策依据。

一、智能制造大数据的概念

智能制造中的大数据，主要是指由制造企业生产活动形成的、

包括制品、设备、企业管理等各个方面的产生的大规模数据，这

些数据涵盖了制造过程中所有的信息，包括设备状态、产线效率、

工序重点、员工操作行为等等。将这些数据进行清洗、处理、建

模，可以为制造企业提供更准确、深入的产业分析、趋势分析、

市场预测、营销策略分析等等的途径，可以让制造企业在市场竞

争中保持优势，更好地运用资源，提高生产效率。

二、智能制造中的大数据分析和应用

1、制造模拟

智能制造中的大数据，不仅可以用于生产过程中的优化，还可

以用于制造模拟。通过制造模拟，可以预测设计和生产中的缺陷，

降低生产成本，提高制品质量和制造效率。例如，通过对机器人

操作的模拟，企业可以发现机器人在操作过程中存在的问题，可

以调整工作流程，提高机器人的工作效率和稳定性。另外，利用

大数据计算机模拟，可以帮助制造企业在没有实际生产?之前，通

过虚拟生产得到最佳的工作流程和制造方案，避免了生产过程中?

的风险。

2、生产计划优化

利用智能制造大数据分析，可以有效优化生产计划。通过对所

有生产数据进行深入的分析，企业可以更加清晰地了解整个生产

过程中每一个环节的流程，根据统计数据情况，对生产计划进行

最优化的调整。优化后的生产计划可以使生产效率提高，降低生

产成本。

3、智能仓储管理

在智能制造中，数据分析还可以用于仓储管理。通过大数据分

析，企业可以清楚了解不同原材料或产品在库存中存在的问题，

进而对其进行分类管理，降低原材料和产品的损失，提高库存周

转率，提高仓储效率。

4、缺陷诊断和修复

在制造过程中，产生的缺陷可能会导致产品质量的降低和生产

效率降低等问题。利用智能制造大数据分析，可以帮助企业更准

确地找出问题，并在生产过程中立即解决，以提高生产效率和产

品质量。

三、智能制造大数据分析面临的挑战

虽然智能制造大数据分析技术受到广泛关注和认可，但是，在

实际操作中面临的挑战也非常明显。以下是主要的挑战：

1、数据质量问题

智能制造大数据分析基于所有制造过程中的数据，但是有些人

犯错误或设备产生的数据可能是不准确的或不完整的，所以需要

对数据进行筛查和储存，为后续的数据分析奠定重要的基础。

2、数据分析能力不足

智能制造大数据分析需要专业的分析人员和工具。需要专业的

分析团队来收集、管理、分析和解释制造过程中的数据。另外，

需要专业的工具进行数据建模、处理和分析，提高数据处理效率

和数据分析精度。

3、安全性问题

在智能制造中，数据的存储和分析都需要网络来帮助，而网络

通常是关键被攻击的对象，这也给企业面临Hacker和黑客等风险。

因此，确保数据的机密性和安全非常重要。

四、智能制造大数据分析未来的展望

随着智能制造越来越受到关注，大数据分析在智能制造中的应

用也将不断深入。随着数据分析技术的进一步发展和普及，智能

制造大数据分析将更加完善，提供更精细化和准确的数据，使企

业做出更好的决策。此外，随着智能制造大数据应用的推广和普

及，整个制造业将从根本上得到全面提升。