大數據技術在制造業的具體應用

曹輝

今天我主要跟大家分享三個應用，這三個應用是我們在制造領域里聲音識別、視覺識別、機器學習相關的內容。

先看一下對于制造業大數據發展的認知，有兩個維度：第一，技術的維度；第二，應用場景的維度。支撐這兩個維度有數據標準建設、數據集成共享和數據挖掘應用。在很多傳統制造型企業里，數字化過程基本上已經完成了，但能實現網絡化的企業并不多。從網絡化的角度來看，包括縱向集成、橫向集成、端到端的集成，所帶來的改變實際上就是我們看到的設計工藝的協同，包括供應鏈的優化。目前，像海爾、上汽、一汽大眾等企業能實現網絡化。但是從智能化的角度來看，能全面實現智能化的企業，在國內基本上都是呈點狀分布。從數據標準建設到集成共享再到數據挖掘應用，最核心的還是圍繞數據應用開展工作，因為只有那一部分是我們未來價值最大的一部分，能全面提升制造工藝檢測以及系統整體優化。

基于發展階段的認知，我們找了案例給大家做一個簡單的介紹。

第一個是在汽車企業做的基于視覺與數據挖掘表面檢測和工藝優化。汽車門板，包括擋風板，都是一次沖壓成型，一次沖壓成型過程中會產生局部的裂紋，要對參數進行調試，在沖壓機床上，要進行不斷的試驗才能保證在整個沖壓過程中的成品次品率降低。最后，還有十幾個工人要對沖壓的產品進行人工檢測。

我們的解決方案分為兩部分：第一部分是基于機器學習的數據挖掘來實現整個沖壓工藝的優化，得到預測模型，預測整個工藝里面數據的參數特征。……