基于工業大數據的智能化能耗管理與故障預診系統

王海峰

(上汽通用汽車有限公司，上海 201206)

0 引 言

2013年，德國在漢諾威工業博覽會上推出“工業4.0國家戰略”。這被認為是人類第四次工業革命的開端，也開啟了各個國家在新一輪產業革命中競爭的序幕[1]。

隨著新一代信息技術與制造業的深度融合，新一輪工業革命的孕育發展，信息技術滲透到了制造企業產業鏈的各個環節。條形碼、二維碼、射頻技術(RFID)等物聯網標識，工業傳感器、可編程邏輯控制器(PLC)等工業自動控制系統，企業資源計劃(ERP)、計算機輔助設計/制造(CAD/CAM)、制造執行系統(MES)等軟件技術在企業中得到了廣泛應用，制造業企業的運營也越來越依賴信息技術[2]。制造業的整個價值鏈和制造業產品的整個生命周期都涉及諸多的數據，制造業企業產生的工業大數據也呈現爆炸式增長的趨勢。

1 工業大數據

工業大數據就是在工業領域信息化相關應用中所產生的海量數據。工業大數據是實現智能制造的核心技術。如圖1所示，制造系統中問題的發生和解決的過程中會產生大量的數據，通過對這些數據的分析和挖掘可以了解問題產生的過程、造成的影響和解決的方式，這些信息被抽象化建模后轉化成知識，再利用知識去認識、解決和避免問題，核心是以往靠人的經驗轉向依靠挖掘工業數據中的隱性線索，使得制造業知識能夠被更加高效和自發地產生、利用和傳承[3]。因此，問題和知識是目的，而工業大數據則是一種手段。

圖1 工業大數據-問題-知識之間的關系