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【原创好文】大数据与智能制造

日期: 2021-07-27
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传统制造系统的核心要素可以用5个M来概括,材料(Material)、设备(Machine)、工艺(Methods)、测量(Measurement)和维护(Maintenance),过去的制造系统升级,都是围绕着这5个要素进行改善,这些活动主要还是围绕着人来开展,着5个核心要素依然是靠人来驾驭。智能制造系统区别于传统制造系统在于第6个M,即建模(Modeling),并且依靠第6个M来驱动前面的5个要素,来解决和避免制造系统的问题。


一个制造系统是否智能,可通过以下两个特征来判断:


1.是否能够学习人的经验,代替人来分析问题和制定决策;


2.能否从新的问题中积累经验,以避免问题的重复发生。


大数据并不是追求记录庞大的数据,数据的本身并不会给你带来价值,庞大的数据系统也不会让你的制造更加先进,数据必须转化成信息、知识,才会为制造系统带来价值。大数据是发现问题的一种途径和解决问题的一种手段,通过数据的分析,从而去解决和避免不可见问题的风险,这才是大数据的核心目的。制造系统中问题的发生和解决,都会产生大量的数据,通过数据的分析和挖掘,可以让你了解问题产生的过程、造成的影响和解决的方法,这些信息如果被建模后,转化成知识,再利用这些知识去发现问题,分析问题,解决问题,并能在未来避免同类问题的重复发生。当这个过程无需人工干涉,系统可以自动自发的去循环进行,则这个系统就可称为智能制造系统。


我们可以从以下3个方向利用大数据来推动智能制造:


1.把现场出现的问题变成数据,并利用这些数据来对问题的发生和解决进行建模,把人的经验,变成知识,从而产生可持续的价值;


2.数据变成知识后,通过数据分析工具,把传统的解决可见问题,延伸到对不可见问题的预防,深层次的去理解问题为什么会发生;


3.再把知识变成数据,生成生产指令、工艺参数以及可执行的决策,从根本上去解决、预防问题。


由此可见,大数据是智能制造系统的基础,通过系统的运行收集数据,再把数据转换成系统可以学习的知识,并依靠系统自身的分析,制定出解决问题或预防问题的决策,这才是智能制造的核心。



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