制造业生产过程中多源异构数据处理方法综述.docx
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2022-11-24
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摘要：随着现代制造业向着自动化、信息化、智能化方向快速发展，生产过程中会产生大量
的多源异构数据。对多源异构数据的有效处理和深度挖掘可为生产制造者提供更有效的生产
调度、设备管理等策略，从而提高生产质量和效率。针对制造业生产过程中多源异构数据的
处理方法与技术等进行系统性的综述，首先明确了制造业生产过程多源异构数据内容及分
类；其次，阐述了多源异构数据处理中数据采集、数据集成及数据分析各个阶段应用的数据
处理方法和技术，并分析了各种方法与技术的优缺点以及应用；最后，对生产过程中多源异
构数据处理方法和技术进行总结，指出了现阶段多源异构数据处理方法及技术面临的挑战和
发展趋势。
关键词： 数据处理 ; 多源异构数据 ; 生产制造
1 引言
在全球信息技术快速发展的背景下， 随着科学技术的迅猛发展和社会信息化程度的不
断提高，人类社会共享的数据的数量大大增加，共享的数据的形式大大丰富。据希捷
公司与国际数据公司（ IDC）共同发布的《数字化世界 ——从边缘到核心》白皮书，全
球数据圈规模将从 2018 年的 33 ZB 增至 2025 年的 175 ZB。其中，白皮书中指出，
在全球数据圈中，制造业数据所占份额最大，远远超过其他行业。同时，伴随着中国
“智能制造 2025” 国家战略的实施， 工业制造业面临重大的变革转型， 大数据成为提升
制造业生产力、创造力的关键。随着智能制造的发展，自动化、信息化、智能化等技
术渗透到制造业生产过程的各个环节，从工业现场的传感器、设备到制造生产过程中
的各个信息系统（如制造执行管理系统、生产监控系统、设备运行维护系统、产品质
量检测系统、能耗管理系统等） ，均会产生大量不同结构类型的数据。以一个典型的
纺织制造车间为例，其一天的数据量将达到
84 GB，而一台半导体生产机器一天的数
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