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美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡稱：美林?jǐn)?shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。

智能制造與大數(shù)據(jù)——數(shù)據(jù)采集實(shí)現(xiàn)數(shù)字化

2020-07-30 16:02:22 次
看完這篇，你將會(huì)了解：
1. 智能制造的含義及演化過程
2. 數(shù)字化制造的實(shí)質(zhì)是什么？
3.企業(yè)數(shù)字化建設(shè)過程中核心采集的數(shù)據(jù)有哪些？又是如何利用數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)的？
智能制造

背景
世界正在進(jìn)入以信息產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展時(shí)期，在新一輪的科技革命和產(chǎn)業(yè)發(fā)展變革中，智能制造已成為世界強(qiáng)國搶占發(fā)展機(jī)遇的制高點(diǎn)和主攻方向。近幾年我國也在不斷發(fā)展和完善智能制造相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策，布局規(guī)劃制造強(qiáng)國的推進(jìn)路徑。以新一代信息技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化和集成應(yīng)用為重點(diǎn)，推進(jìn)新一代信息技術(shù)和制造業(yè)深度融合，已成為推動(dòng)我國生產(chǎn)方式、產(chǎn)業(yè)形態(tài)、商業(yè)模式等加速創(chuàng)新的重要途徑。
在當(dāng)前信息化、智能化浪潮下，傳統(tǒng)粗放式生產(chǎn)的制造模式遭遇市場越來越激烈的競爭，低端技術(shù)、高成本、批量式生產(chǎn)等逐步成為制約企業(yè)發(fā)展的瓶頸，同時(shí)用戶對產(chǎn)品質(zhì)量的要求越來越高，個(gè)性化定制越來越明顯。提高質(zhì)量效益、轉(zhuǎn)變生產(chǎn)方式是中國制造業(yè)必須解決的問題，而發(fā)展智能制造正是中國制造由大到強(qiáng)的必由之路，更是傳統(tǒng)制造企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的必由之路。
制造企業(yè)轉(zhuǎn)型

一、什么是智能制造
當(dāng)前，國內(nèi)外對智能制造尚未有嚴(yán)格統(tǒng)一的定義，根據(jù)工信部《智能制造發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》對智能制造的定義：基于新一代信息通信技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)深度融合，貫穿于設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動(dòng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，具有自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)等功能的新型生產(chǎn)方式。
智能制造具有三個(gè)典型特征：自感知、自決策、自執(zhí)行。這對于人類來說是非常簡單的事情，比如端一杯水，人通過眼睛看到水杯在哪（自感知），用手握住把手（自決策，選擇握住把手而不是杯身），端起水杯（自執(zhí)行），可以輕易完成動(dòng)作。而對于機(jī)器來說卻并不容易，機(jī)器需要自動(dòng)識別水杯的坐標(biāo)位置、水杯的外形、高度、材質(zhì)等（自感知），需要判斷如何抓起水杯，握杯子把手還是杯身等（自決策），然后完成抓取杯子動(dòng)作（自執(zhí)行），這一整套連貫動(dòng)作的執(zhí)行決策需要各種數(shù)據(jù)作為支撐，需要借助大數(shù)據(jù)分析、人工智能等技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。
智能制造的演化歷經(jīng)三個(gè)基本范式：先以數(shù)字化制造主導(dǎo)，再到網(wǎng)絡(luò)化主導(dǎo)，進(jìn)而走向智能化。本文重點(diǎn)講述大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)如何支撐智能制造實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化與智能化三個(gè)階段目標(biāo)。
數(shù)字化制造

二、智能制造的第一階段：數(shù)字化
數(shù)字化是起點(diǎn)和基礎(chǔ)，是將許多復(fù)雜多變的信息轉(zhuǎn)變?yōu)榱炕臄?shù)字、數(shù)據(jù)，再以這些數(shù)字、數(shù)據(jù)建立起適當(dāng)?shù)哪Ｐ?，將其轉(zhuǎn)變?yōu)橐幌盗卸M(jìn)制代碼，引入計(jì)算機(jī)內(nèi)部，便于進(jìn)行統(tǒng)一加工處理的過程。在全面信息化時(shí)代，數(shù)字化已經(jīng)成為衡量企業(yè)信息化程度的一個(gè)重要指標(biāo)。對于制造業(yè)來說，數(shù)字化的首要目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)數(shù)字化制造，即利用數(shù)字化的定量表述、存儲(chǔ)、處理和控制方法，支持產(chǎn)品生命周期的全局優(yōu)化，它是計(jì)算機(jī)數(shù)字技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)與制造技術(shù)不斷融合、發(fā)展和應(yīng)用的結(jié)果，內(nèi)涵包括以CAD/CAM/CAE等為主體的產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)與制造技術(shù)，以MRPII、ERP、MES等為主體的制造信息支持系統(tǒng)、數(shù)字控制制造系統(tǒng)等。
簡單來說，狹義的數(shù)字化過程就是將線下、未準(zhǔn)確量化的生產(chǎn)、管理等業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)為線上進(jìn)行，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的“無紙化”、“流程化”、“度量化”。例如將傳統(tǒng)生產(chǎn)、管理過程中的紙質(zhì)文件電子化，將業(yè)務(wù)工作方法與管理方式電子流程化等?；跀?shù)字化方法所實(shí)現(xiàn)的“無紙化”、“流程化”模式將會(huì)給企業(yè)生產(chǎn)管理帶來巨大的效果改善與效率提升。
以設(shè)計(jì)過程數(shù)據(jù)采集與全面數(shù)字化為例，最早設(shè)計(jì)人員進(jìn)行產(chǎn)品各項(xiàng)設(shè)計(jì)的時(shí)候，采用手工繪圖設(shè)計(jì)的方式，設(shè)計(jì)完成后圖紙線下傳遞至審核、總工等各級領(lǐng)導(dǎo)審批；審批過程中根據(jù)意見反饋又重新進(jìn)行圖紙修改，最終校核；審批完成后需要進(jìn)行圖紙曬圖歸檔，后續(xù)分發(fā)至生產(chǎn)現(xiàn)場；參考及借閱過程繁雜，耗費(fèi)人力。采用數(shù)字化方式后就轉(zhuǎn)變?yōu)橥ㄟ^CAD軟件直接進(jìn)行二維、三維產(chǎn)品設(shè)計(jì)，電子圖紙及設(shè)計(jì)說明書等文件直接通過PDM系統(tǒng)提交、審批。一方面有效進(jìn)行各類數(shù)據(jù)的版本管理、設(shè)計(jì)參考與圖紙復(fù)用，另一方面所有校對、審批均通過系統(tǒng)流程直接完成，電子化歸檔及電子化分發(fā)，極大地提高設(shè)計(jì)的效率、降低圖紙出錯(cuò)率并減少整體設(shè)計(jì)工作量。
數(shù)字化
隨著智能制造戰(zhàn)略推進(jìn)，企業(yè)必然會(huì)通過各種管理、生產(chǎn)相關(guān)的信息系統(tǒng)建設(shè)來促進(jìn)自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型，把數(shù)據(jù)作為智能制造的核心驅(qū)動(dòng)力，利用數(shù)據(jù)去整合產(chǎn)業(yè)鏈及價(jià)值鏈。各類信息系統(tǒng)的建設(shè)，實(shí)質(zhì)是實(shí)現(xiàn)管理、生產(chǎn)等信息的采集、管理、流轉(zhuǎn)與應(yīng)用，用流程管理數(shù)據(jù)，用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)。
三、數(shù)據(jù)采集實(shí)現(xiàn)數(shù)字化
制造企業(yè)數(shù)字化建設(shè)過程中核心采集哪些數(shù)據(jù)？
一是從底層的設(shè)備控制系統(tǒng)中采集設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)、設(shè)備參數(shù)等，如數(shù)控系統(tǒng)、產(chǎn)線控制系統(tǒng)等；
二是直接采集各類終端及傳感器的數(shù)據(jù)，如溫度傳感器、振動(dòng)傳感器、噪聲傳感器、手持終端等；
三是從各類業(yè)務(wù)應(yīng)用信息系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)，如MES系統(tǒng)從PDM系統(tǒng)獲取BOM數(shù)據(jù)，從ERP系統(tǒng)獲取訂單數(shù)據(jù)等；
四是由線下的紙質(zhì)文件數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化而來，如工藝卡片電子化、流程卡片電子化等；
五是從互聯(lián)網(wǎng)獲取數(shù)據(jù)，如獲取市場信息數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)，上下游供應(yīng)商數(shù)據(jù)等。
工業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)

實(shí)現(xiàn)以上數(shù)據(jù)資產(chǎn)的全面獲取與利用，數(shù)據(jù)采集技術(shù)是關(guān)鍵。針對不同來源、不同形式的數(shù)據(jù)，需選用不同的數(shù)據(jù)采集方式。對于紙質(zhì)文件等線下數(shù)據(jù)，可通過OCR識別、圖像掃描、手工錄入等方式獲?。粚τ诟黝愒O(shè)備及傳感器的數(shù)據(jù)，可通過各類網(wǎng)絡(luò)及工業(yè)接口協(xié)議實(shí)現(xiàn)采集；對于業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，一方面可通過系統(tǒng)集成的方式定義數(shù)據(jù)集成接口或通過中間件實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳遞，另一方面可直接利用ETL（抽取Extract、轉(zhuǎn)換Transform、加載Load）工具從業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中抽??；對于外部數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，可采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲等方式獲取。
在這里，特意強(qiáng)調(diào)下ETL數(shù)據(jù)采集工具。隨著企業(yè)級大數(shù)據(jù)中心的建設(shè)，ETL數(shù)據(jù)采集工具所扮演的角色也愈加重要。ETL工具負(fù)責(zé)將分散的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)（如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件）抽取到臨時(shí)中間層后，進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫中，為后續(xù)聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘模型構(gòu)建等提供決策支持。
 
四、舉例：數(shù)字化的應(yīng)用場景
下面簡單介紹一個(gè)通過數(shù)據(jù)采集實(shí)現(xiàn)設(shè)備監(jiān)管與運(yùn)維數(shù)字化的典型場景——設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測。
數(shù)據(jù)資產(chǎn)

設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測主要通過不同的采集協(xié)議及傳感器實(shí)現(xiàn)企業(yè)各類型設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集，如：對于有對外輸出接口的設(shè)備，直接通過接口協(xié)議解析獲取數(shù)據(jù)；對于沒有輸出接口的設(shè)備，通過加裝一些傳感器來采集相關(guān)數(shù)據(jù)；對于有設(shè)備管理控制系統(tǒng)的設(shè)備，采用直接與系統(tǒng)集成獲取數(shù)據(jù)，也可利用ETL工具從系統(tǒng)后臺數(shù)據(jù)庫中抽取數(shù)據(jù)。獲取的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)主要包括設(shè)備的開關(guān)機(jī)狀態(tài)、設(shè)備的故障信息、設(shè)備運(yùn)行的狀態(tài)信息、設(shè)備參數(shù)信息、維修保養(yǎng)記錄等，通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、可視化的方式全面感知設(shè)備的實(shí)時(shí)狀態(tài)，以此為基礎(chǔ)構(gòu)建設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測管理系統(tǒng)，并可實(shí)現(xiàn)以下效果：
（1）實(shí)時(shí)監(jiān)控：針對設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)及要求，通過實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)接入與分析、參數(shù)范圍設(shè)置、動(dòng)態(tài)閾值規(guī)劃、異常診斷模型開發(fā)等實(shí)現(xiàn)設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)測評估。當(dāng)設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常時(shí)，系統(tǒng)可自動(dòng)識別并報(bào)警，并推送提醒設(shè)備管理維護(hù)人員，提升故障的響應(yīng)及時(shí)性與排故效率。
（2）分析評估：通過設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，可對設(shè)備相關(guān)指標(biāo)及綜合效能進(jìn)行評估，如設(shè)備完好率、故障率、OEE等指標(biāo)分析，全面提升設(shè)備使用及管理能力。
（3）故障預(yù)測：可基于設(shè)備歷史數(shù)據(jù)樣例與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備參數(shù)的異常變化并展開趨勢預(yù)判，實(shí)現(xiàn)設(shè)備健康狀態(tài)預(yù)測，指導(dǎo)設(shè)備維修保養(yǎng)計(jì)劃制定，提升維修計(jì)劃的科學(xué)性。
 
后記
本周開始，《智能制造與大數(shù)據(jù)》專欄將會(huì)連續(xù)三期推送美林?jǐn)?shù)據(jù)對于智能制造發(fā)展的洞察。文章將基于智能制造演化的三大階段詳細(xì)闡述大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用。本期，《智能制造與大數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)采集實(shí)現(xiàn)數(shù)字化》（第一講）到這里就告一段落啦。
后續(xù)我們將繼續(xù)分享智能制造與大數(shù)據(jù)，敬請期待！
 

 
 
 
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