大数据驱动的智能制造

数据是未来制造业的核心要素,工业大数据分析是赋予制造"智能"的关键。系统分析了大数据驱动的智能制造的科学范式、理论方法与使能技术,阐述了应用方向与工业实践;根据"第四范式:数据密集型科学发现",提出了"关联-预测-调控"的大数据驱动智能制造科学范式;根据数据处理流程,总结了融合处理、关联分析、性能预测与优化决策四位一体的方法体系。围绕边缘层、平台层和应用层设计大数据平台,介绍了大数据驱动智能制造的使能技术;从智能设计、计划调度、质量优化、设备运维四个角度,综述工业大数据驱动的智能制造应用现状。     

大数据:数据驱动的过程质量控制与改进新视角

为了在制造业大数据环境下获得一种全局、动态、发展的新思维方式来研究解决生产运营管理中的各种问题,针对数据驱动的过程质量控制与改进,总结国内外研究现状,分析存在的问题和不足;将数据生命周期理论引入过程质量控制,提出一种基于数据生命周期的质量控制持续演进框架,详细阐述质量数据的收集、存储、更新以及应用于实时质量控制和持续改进的动态过程,并将数据、问题、知识关联起来,对质量数据的治理、重用以及质量知识的积累和传承问题进行了探索。最后指明了进一步的研究方向。     

[学科发展]大数据驱动的智能制造

数据是未来制造业的核心要素,工业大数据分析是赋予制造“智能”的关键。系统分析了大数据驱动的智能制造的科学范式、理论方法与使能技术,阐述了应用方向与工业实践;根据“第四范式：数据密集型科学发现”,提出了“关联-预测-调控”的大数据驱动智能制造科学范式;根据数据处理流程,总结了融合处理、关联分析、性能预测与优化决策四位一体的方法体系。围绕边缘层、平台层和应用层设计大数据平台,介绍了大数据驱动智能制造的使能技术;从智能设计、计划调度、质量优化、设备运维四个角度,综述工业大数据驱动的智能制造应用现状。     

大数据物联网信息交互与数据感知

数字化、网络化、智能化已经成为工业4.0的主要发展趋势,其中大数据和工业物联网作为主要组成部分在中国制造业转型升级过程中扮演着重要的角色。为了能够达到进一步加快信息化和工业化深度融合,提高传统产业升级的强度,就不得不依靠工业4.0和互联网产业一体化。大数据、物联网、数据感知是智能制造的基础,在大规模定制生产中主要包括数据管理、数据收集、智能制造、定制平台和数据感知等。数据的感知可以借助于大数据和工业物联网的应用推动更多的智能制造的发展。鉴于此,通过应用大数据、物联网和数据感知可以帮助制造商提高营销目标,降低物流的成本和库存,减少生产资源的风险。     

发动机系统数据质量评价模型的思考

随着发动机排放升级,汽车及发动机的结构复杂性、控制智能化程度也是飞跃提升,发动机系统也产生了越来越多的信息数据,信息数据具备了来源多样化、信息大量化、实时传输性的特征,要充分利用好这些数据,真正实现大数据应用,就需要做好系统数据的质量评价。从发动机的数据特征出发,建立了基于质量守恒原理的系统数据质量评价模型,该模型已在当前发动机领域应用。     

工业大数据的四种用途和两大价值

正随着新一代信息技术与制造业的深度融合,工业企业的运营管理,越来越依赖工业大数据,工业大数据的潜在价值也日益呈现。随着越来越多的生产设备、零部件、产品以及人力物力不断加入工业互联网,也致使工业大数据呈现出爆炸性增长的趋势。对工业企业而言,工业大数据有四种区别于一般大数据应用的特殊用途,能够带来两大价值,见图1。     

工业大数据在智能制造中的应用价值

工业大数据作为贯穿整个产品全生命周期的一个新要素,对于智能制造价值的挖掘与变革起着重要作用。尤其是在当今我国力求重塑制造业国际竞争力的背景下,工业大数据在智能制造中的应用已然成为一种必然趋势。文章立足于工业大数据本质,分析了工业大数据与智能制造的关系,重点研究了工业大数据在智能制造中的应用价值与具体应用,以期为智能制造竞争力的提升提供新思路。     

工业工程专业制造大数据应用分析方向课程设置

在阐述制造业大数据含义、制造大数据含义和制造业大数据技术的基础上,论述了制造大数据应用分析是工业工程学科的重要发展方向,提出了基于工业工程专业培养制造大数据应用分析人才的课程体系并给出了面向制造过程的大数据应用分析技术课程内容。     

基于数据生命周期的铝电解生产过程质量控制研究

针对铝电解生产过程中影响因素多、工艺流程优化难度大、控制决策精度低和数据重复利用率不高等问题,分析当前数据驱动在质量控制方面存在的不足,构建了一种铝电解生产过程质量控制的优化方法。通过挖掘历史数据中的有用信息与实时数据进行深度融合,在质量数据采集、存储、决策和管理的基础上,从数据生命周期的角度出发,提出铝电解生产过程质量控制的持续改进策略,从而达到提高企业生产效率和产品质量、降低生产成本的目的,进一步提升行业的运行技术和管理水平,为促进铝电解行业的可持续发展提供重要参考。     

工业车辆试验数据建设与管理

通过对工业车辆试验数据模型及数据结构的描述、对试验数据类型的分类举例说明、对工业车辆试验数据流及数据库阶段的分析,说明了工业车辆试验数据应用的两个基本层面及内涵。同时,介绍了工业车辆试验数据的质量管理和安全管理的内容和方法、工业车辆试验数据与产品数据的结构关系和设计要点,并阐述了工业车辆试验数据系统建设的重点。     

起重机安全监管大数据平台建设

分析了大数据在行业监管领域的应用现状,指出其在起重机监管领域应用的不足,接着论述了基于工业大数据的起重机安全监管平台的组成架构,并从数据来源、现场采集技术、大数据预处理、大数据存储技术、大数据分析技术、大数据挖掘方法、多类型用户平台架构和软件实现等角度分析了该平台建设的难点,阐述了建设起重机安全监管大数据平台的现实意义。     

基于LAN9252的EtherCAT工业以太网数据采集系统

数据采集系统在接入现代工业控制领域时存在着数据传输量小、数据传输效率低的问题,为此提出一种将EtherCAT工业以太网总线技术引入数据采集系统的方案,首先研究分析EtherCAT协议在数据采集系统中应用的关键技术原理,提出了EtherCAT工业以太网数据采集系统的整体结构,选用LAN9252作为从站控制器芯片,联合STM32F407ZET7控制芯片及ADS8341A/D转换芯片共同构建系统硬件,分析设计了高速PDI数据接口与数据采集电路,并完成了PDI接口驱动、EtherCAT状态机控制与数据采集的核心软件程序设计。使用TwinCAT软件作为EtherCAT协议主站,设计的系统与其他EtherCAT从站设备同时接入总线网络进行对比分析,最终实验结果表明数据采集系统具备数据采集准确、数据传输效率高、数据传输量大的特性,能够广泛应用于工业控制领域。     

基于“大数据”的冷轧板形分析与控制技术研究

为充分利用冷轧过程中的工艺数据,总结板形控制过程中的规律,文章借鉴了"大数据"的相关思想,对板形检测结果和大量工艺数据进行了分析,找到边部板形缺陷难以控制的原因在于冷连轧机现有板形控制手段能力不足,进而提出了能提高轧边部板形控制能力的辊形优化方法,并进行了工业试验,证明此方案的有效性。     

自动气象站实时数据预先质量控制方法

利用气候极值范围检查、内部一致性检查、时间一致性检查、空间一致性检查等质量控制方法对自动气象站分钟数据进行质量控制,并将结果在整点发报之前及时通知台站值班人员,达到对实时数据预先质量控制的目的,从源头上消除了错误数据的产生。为了提高效率,采用了webService开放式体系结构,制定了统一信息接口规范,方便其它业务系统调用。结果表明：通过自动气象站实时数据预先质量控制方法,平均在整点发报前25min左右发现自动气象站数据异常,通知台站值班人员处理后,可以在整点发报之前消除63％左右的错误数据。     

基于数据驱动的新一代应用分析

针对当前工业企业信息化普遍进入瓶颈期,通过分析工业大数据及数据的基本价值、数据驱动的基本逻辑、数据驱动的新一代应用及其与工业互联网、智能制造的关系,提出未来制造模式和IT架构都将发生显著的变化,在工业互联网平台的支持下,以工业APP为主要形态的新一代应用将成为工业企业信息化的主流。     

工信部发布《关于工业大数据发展的指导意见》 推动工业大数据高质量发展

正【本刊讯】近日,工信部发布《关于工业大数据发展的指导意见》,提出将着力打造资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系。为实现这一目标,《意见》明确加快数据汇聚、推动数据共享、深化数据应用、完善数据治理、强化数据安全、促进产业发展、加强组织保障等七方面21条举措。     

面向机械装备健康监测的数据质量保障方法研究

工业"大数据"时代的到来为机械装备健康监测带来了新机遇.然而,由于运行环境异常、人为因素干扰以及采集设备故障等,机械装备健康监测大数据中往往混杂大量与健康状态无关的异常值或缺失值数据,从而造成数据质量下降.监测数据中掺杂的劣质数据容易造成对机械装备健康状态的误判,进而导致运维策略制定不当.为保障数据质量,提出一种机械装备健康监测振动数据恢复的张量分解方法.针对机械装备不同转速的振动数据,构建以转速、时窗、小波尺度和时间为维度的四阶张量,利用Tucker分解从中挖掘蕴含的机械健康状态信息,并通过张量填充对缺失值数据进行恢复.分别采用仿真数据和试验台数据验证了提出方法的有效性,结果表明,与传统数据恢复方法相比,提出方法恢复的数据与真实数据的拟合度更高.将提出方法应用于风电装备监测数据恢复,保障了监测数据的质量.     

FX—DU数据存取单元把PLC用户带入新技术领域

三菱电机最近在人与机械沟通界面上取得令人瞩目的发展，其数据存取单元系列(DUs)将把人们带入最新的技术领域。三菱FX系列数据存取单元提供了应用广泛的通用MMI(人机界面)产品，可满足不断发展的工业领域的需求。它在品种上正不断扩大，令存取单元构成一个庞大的控制范围，包括了从简单存取计时器／计数器及数据存储器的FX-10DU—E，到新推出的拥有屏幕触摸键控制与仿真图象功能的FX-40DU-TKE，其高科技的设计足以应用于工业控制场合的各种恶劣环境，而维持其可靠的性能和质量。     

制造质量控制系统中的数据管理方法研究

针对统计过程控制技术在企业实施过程中难以真正实现质量控制功能的现状,对制造质量控制系统中数据的管理方法进行研究,提出依据产品结构配置的数据管理方法,解决制造质量数据分散、无序和不完整等问题,实现质量数据的合理存储和读取,大大提高了统计过程控制的准确性和可靠性。     

药品生产企业质量控制实验室计算机化系统数据的控制管理

结合国际、国内法规要求及我国药品生产企业质量控制实验室数据完整性和计算机化系统数据的控制管理现状,论述了数据完整性和计算机化系统数据控制管理的意义和必要性,并就如何在药品生产企业质量控制实验室开展计算机化系统数据控制管理活动提出了相关建议。