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大数据环境下制造业关键技术分析
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2020-10-16
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随着制造业与物联网、云计算、互联网等信息技术的融合与发展,制造业已进入了大数据时代,在大数据环境下,制造技术将发生巨大的进步与改革。从大数据下的制造业数据特点出发,勾画了制造业的大数据技术架构,并重点分析了大数据下制造业的五大关键技术,即数据集成技术、数据存储技术、数据处理技术、数据分析技术以及数据展现技术,为制造业大数据的发展提供参考。
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大数据环境下制造业关键技术分析大数据环境下制造业关键技术分析
随着制造业与物联网、云计算、互联网等信息技术的融合与发展,制造业已进入了大数据时代,在大数据环境
下,制造技术将发生巨大的进步与改革。从大数据下的制造业数据特点出发,勾画了制造业的大数据技术架
构,并重点分析了大数据下制造业的五大关键技术,即数据集成技术、数据存储技术、数据处理技术、数据分
析技术以及数据展现技术,为制造业大数据的发展提供参考。
0 引言引言
大数据(Big Data)这一概念的提出最早可以追溯到上世纪80年代
[1]
,当时并没有得到人们的关注。直到2008年,著名杂
志Nature出版了专刊《Big Data:Science in the Petabyte Era》
[2]
,从经济学、互联网技术、环境科学等多个领域介绍海量
数据带来的挑战。从此大数据一词被广泛传播,受到了各个国家、政府及各界的广泛关注与研究,并在IT、金融、互联网等行
业得到了较大的发展与利用
[3]
。
制造业作为国家经济支柱性产业,是我国综合国力的表现,充分地应用和挖掘制造业中的数据逐渐成为行业研究和讨论的
热点
[4]
。制造业具有地理分布广泛,制造类型多,制造过程复杂多样,涉及领域广等众多特点,是人类社会中最复杂的行业之
一,这决定了制造业将产生庞大的数据量,且有着类型丰富、结构多样、增长速度快等特点,是一个典型的行业大数据体现,
以一个的典型的纺织制造企业来说,光是一个制造车间一天的数据量都将达到84 GB
[5]
。在制造业这种庞大的数据量与爆炸式
的增长新形势下,传统的制造业技术将不再够用,不能满足制造行业从海量数据中快速获取知识与信息的需求。因此,在大数
据环境下,制造技术将发生巨大的进步与改革。
1 大数据下的制造业数据特点大数据下的制造业数据特点
1.1 大数据下的制造业数据来源大数据下的制造业数据来源
大数据不仅仅是一种数据处理技术,而是一种总体视角的体现,是一种综合关联性分析,发现具有潜在联系之间的相关
性,如将大数据单独割裂来看,则大数据的大价值无从体现
[6]
。因此在进行制造业大数据分析时,必须全面地考虑制造业的数
据来源。在互联网、物联网、移动互联等技术快速发展的今天,制造业的数据来源不仅包括了产品设计与开发、产品加工与设
备运行、仓库管理等行业数据,同时还包含了市场、客户关系、政府计划、互联网等外部数据。制造业大数据来源如图1所
示。
1.2 大数据下的制造业数据特点大数据下的制造业数据特点
“大数据”一词在业界都被普遍认为有着“3V”特征
[7]
,即Volume(容量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)。在制
造业具有十分强的专业性、时序性、关联性、流程性等特点情况下,不仅拥有大数据的“3V”特征,而且还有以下特征
[8-9]
:
(1)强相关与高维度性。制造业各个数据间往往相互关联相互耦合,从而构成一个复杂多变量的高维系统。(2)强烈的非
线性。在产品的生产过程中的许多物理和化学变化都表现为不可测的、非线性的。(3)高噪声。互联网大数据主要在乎数据
的统计显著性,对数据噪音并没有太大的要求,而对于制造业,只要出现一点差错,都会造成巨大的损失,因此数据的高噪音
是制造业大数据不可忽视的。
2 制造业的大数据技术架构制造业的大数据技术架构
制造业的大数据分析平台是根据业务的需求逐步勾画出来的
[10]
。针对制造业大数据的业务特点,制造业大数据平台在功能
上应满足多种类型数据的采集与导入,能存储海量的、多样的、多类型的制造业大数据,支持多种类型的数据分析方法和数据
展示方法。从性能方面考虑,制造业大数据平台总架构应满足可扩展性、高错容性与可靠性、实时性、较好的安全性以及低成
本等要求
[11]
。
在制造过程中,对大数据的实时分析与处理,对制造过程的实时决策及实时控制,是企业生产安全有序进行、及时决策、
提高效率、减少损失的重要保障
[12]
。另一方面,制造业是一个高维非线性的复杂性行业,一个普通的制造企业,其内部就包
含着许多子系统,例如制造执行系统(MES)、企业资源计划(ERP)、产品数据管理(PDM)等。每一个子系统往往又包
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