王成世 曲世亮

摘要：我國是人口大國，同時也是制造業(yè)大國，隨著人們生活水平的提高對產品質量要求也越來越嚴苛，制造業(yè)需要做出一定的轉型和創(chuàng)新才能滿足人們不斷增長的產品需求。工業(yè)大數據是幫助智能制造轉型和發(fā)展的重要技術手段，制造業(yè)的發(fā)展一定程度上反應了國家的綜合實力，所以智能制造的發(fā)展改革非常關鍵。大數據時代的到來為許多行業(yè)帶來了發(fā)展與轉變的契機，需要智能制造也順應時代發(fā)展的潮流，抓住機會用于推進和改革。

關鍵詞：工業(yè)大數據;智能制造;新模式;研究

引言：

我國是人口大國，同時也是制造業(yè)大國，隨著人們生活水平的提高對產品的需求越來越高并且多樣化，制造業(yè)需要做出一定的轉型和創(chuàng)新才能滿足人們不斷增長的產品需求。工業(yè)大數據是幫助智能制造轉型和發(fā)展的重要技術手段，制造業(yè)的發(fā)展一定程度上反應了國家的綜合實力，所以智能制造的發(fā)展改革非常關鍵。大數據時代的到來為許多行業(yè)帶來了發(fā)展與轉變的契機，需要智能制造也順應時代發(fā)展的潮流，抓住機會用于推進和改革。

一、大數據的概述

1.大數據的概念

大數據就是對我們工作生活中產生的數據進行集合，隨著計算機網絡技術的不斷發(fā)展，越來越多的數據涌入我們的生活當中，呈現出信息爆炸的狀態(tài)。

2.大數據分析技術

大數據分析技術沒有一個明確的定義，但是其中有兩點非常重要的問題：機器的學習和機器對于文本的分析，大數據中有非常多的文本數據，我們所看到的網站中數據都以文本數據的方式呈現。還有就是機器學習也非常重要，互聯(lián)網通過傳感器獲得了許多雜亂無章的數據，需要根據人們現在關注的主要因素對數據進行整合。如果單純靠人工對這些數量龐大、復雜的數據進行分析，將會浪費大量的人力以及時間，就需要通過機器學習來幫助我們對海量的數據進行分析和歸納，最終獲取對我們最有價值的數據。

3.工業(yè)大數據概念

工業(yè)大數據是工業(yè)領域內的數據統(tǒng)稱。傳統(tǒng)的智能制造生產中將會產生大量的數據，這些數據涉及到的方面很廣，如客戶需求，產品的參數、工藝、銷售數據等。

二、工業(yè)大數據與智能制造融合模式的概述

隨著國際化進程的加快，傳統(tǒng)的制造業(yè)受到了沖擊，已經不能滿足全球化運維管理的需求。智能制造需要有工業(yè)大數據作為支撐，來體現工業(yè)數據運維的新思想和新模式。管理者需要通過平臺對工業(yè)數據進行準確的管理，確保數據的準確性和實效性。在這里重點對建筑材料相關企業(yè)的工業(yè)大數據的智能制造新模式進行探究，能夠提高產品質量，解決當前產品生產中存在的一些問題，提高企業(yè)的經濟效益。遠程工業(yè)數據中心的建立，讓工廠企業(yè)的生產更加智能化和專業(yè)化，方便管理人員對工業(yè)生產的過程進行管理，及時發(fā)現生產中存在的問題并對問題進行優(yōu)化解決，能夠在生產過程中的工作效率，降低突發(fā)事件帶來的經濟影響，提高經濟效益。

三、遠程工業(yè)大數據中心的設計

工業(yè)大數據平臺以數據中心的DCS數據作為基礎，同時加上人工填報的數據對企業(yè)的數據信息進行全方位的管控，企業(yè)的管理者可以隨時掌握企業(yè)的生產運行情況，能夠及時解決企業(yè)生產中存在的問題，讓企業(yè)良性發(fā)展。工業(yè)大數據平臺以建設遠程工業(yè)大數據中心為基礎，為工業(yè)企業(yè)提供服務并且逐步擴大用戶范圍，為客戶提供豐富的數據服務內容。

遠程工業(yè)大數據分析中心需要完善兩個建設，分別是區(qū)域工業(yè)數據中心建設以及核心工業(yè)數據中心建設。區(qū)域工業(yè)數據中心通過對以太網管理

下的多個區(qū)域的數據進行采集和分析，為核心工業(yè)數據中心提供數據支持。最終實現核心市場建設輻射周邊的數據局服務中心，匯集更加全面可靠的數據，最終實現所有工業(yè)數據的統(tǒng)一運營管理分析。數據平臺基礎設施建設中有三級存儲模式：一級存儲是在工廠內建設數據收集系統(tǒng)讓數據能夠匯集到企業(yè)的管理內部，二級存儲就是通過網絡讓數據能夠傳輸到數據中心進行二級存儲，三級存儲就是將數據中心的額數據傳輸到北京的總數據中心進行存儲。

四、工業(yè)大數據與智能制造融合模式以及收獲的成效

結合工業(yè)大數據與只能制造的現狀以及在遠程運維新模式中的應用，提出工業(yè)大數據與只能制造融合的新模式。在生產制造的過程中，人員數量、產品數量或者設備的運行狀況都存在不可預測性。還有一些人工造成的材料浪費，操作不當引起的設備損壞故障，設備自身零件出現問題的情況都是不可控的，這些突發(fā)狀況都影響著產品制造質量，制造的效率以及管理者的管理決策，所以需要對工業(yè)生產中的數據進行收集和分析工作，減少不確定性和不可控性帶來的經濟損失，讓生產過程更加透明可控，讓管理者能夠時刻了解生產中的情況，對工人調配，設備維修保養(yǎng)以及零件更換等問題進行準確可靠的分析，讓生產線實現標準化運轉。

在設備維護方面需要及時對設備運行數據進行分析，評估設備運轉的穩(wěn)定情況，有問題及時對設備進行保養(yǎng)和維修，確保設備的穩(wěn)定運行，減少設備故障給生產運營帶來的經濟損失。

對于產品的質量問題需要對產品生產的全過程數據進行監(jiān)控，包括原料、產品質量指標以及產品的質量溯源等。

在數據的價值方面大數據平臺的出現有利于數據的集成，方便對數據進行分析和統(tǒng)一管理發(fā)現數據中存在的價值，在大數據時代到來的情況下，數據集成后利用大數據技術并且形成數據的產業(yè)鏈。

結語：

當前許多企業(yè)正處于制造業(yè)轉型的過程中，工業(yè)數據經過了多年的沉淀。在制造業(yè)生產過程中產生了海量的工業(yè)數據需要進行統(tǒng)一的管理和分析，才能為企業(yè)發(fā)展起到更好的推動作用。在經濟全球化的推動下，為了讓我國制造業(yè)企業(yè)能夠與國際先進的生產技術看齊，在國際市場中占據一席之地，需要開展工業(yè)大數據的智能制造新模式的研究，讓生產鏈更加優(yōu)化，提高產品的質量來滿足客戶的需求，同時降低生產成本獲得更好的經濟效益，推動制造業(yè)企業(yè)長久穩(wěn)定的發(fā)展。

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