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數(shù)據(jù)助力工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用發(fā)展

2019-09-24 01:08:46鄭忠斌李世強(qiáng)劉子昊孫學(xué)偉
科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2019年25期
關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)

鄭忠斌 李世強(qiáng) 劉子昊 孫學(xué)偉

摘? 要:工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,被業(yè)內(nèi)眾多專家普遍認(rèn)為是未來(lái)工業(yè)制造業(yè)的藍(lán)圖,隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展,大數(shù)據(jù)技術(shù)為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提供了有力的技術(shù)支持并由此產(chǎn)生了眾多的發(fā)展應(yīng)用,文章將根據(jù)大數(shù)據(jù)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的幾個(gè)應(yīng)用來(lái)淺談大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的推動(dòng)。

關(guān)鍵詞:工業(yè)互聯(lián)網(wǎng);大數(shù)據(jù);智能工廠

中圖分類號(hào):TP393? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A? ? ? ? ?文章編號(hào):2095-2945(2019)25-0181-02

Abstract: As the development of the Internet of things, the industrial Internet is generally regarded by many experts in the industry as the blueprint of the future industrial manufacturing industry. With the continuous development of big data technology, big data technology provides strong technical support for the industrial Internet and has produced a large number of development and applications. This paper will discuss the promotion of big data technology to the industrial Internet according to several applications of big data in the industrial Internet.

Keywords: industrial Internet; big data; intelligent factory

1 概述

與傳統(tǒng)的工業(yè)生產(chǎn)有著巨大的不同,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)前所未有的新領(lǐng)域,其擁有著極其豐富的組成部分和創(chuàng)新架構(gòu)。當(dāng)艾什頓教授在麻省理工學(xué)院把RFID標(biāo)簽貼到工廠生產(chǎn)的商品上之后,物聯(lián)網(wǎng)這一概念開(kāi)始被廣泛傳播,而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)就是物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)領(lǐng)域的深入應(yīng)用,幾乎所有業(yè)內(nèi)人士都認(rèn)為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是我們工業(yè)企業(yè)未來(lái)發(fā)展的藍(lán)圖,特別是在目前我國(guó)傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)發(fā)展面臨轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)刻,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)更是我們發(fā)展的不二方向。而作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的核心基礎(chǔ)技術(shù)之一的大數(shù)據(jù)技術(shù)更是重中之重。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用

2.1 預(yù)防性維修

帶有故障或故障癥候的生產(chǎn)設(shè)備往往會(huì)給工廠帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)損失,據(jù)不完全估計(jì),豐田集團(tuán)每天的凈利潤(rùn)高達(dá)4.2億人民幣,一旦停止生產(chǎn)造成的損失將是難以估計(jì)的。為了降低因生產(chǎn)設(shè)備而造成的意外停產(chǎn),各工業(yè)企業(yè)都有制定自己的維修維護(hù)計(jì)劃,但是在傳統(tǒng)的工業(yè)企業(yè)中,這種維修維護(hù)更多的是靠著“老師傅”或是技術(shù)人員的工作經(jīng)驗(yàn),故在這其中存在著很大的主觀性,容易造成過(guò)度維修浪費(fèi)經(jīng)費(fèi)和缺乏維修導(dǎo)致意外停工的情況出現(xiàn)。而當(dāng)大數(shù)據(jù)技術(shù)加持的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)之后,這種由之前技術(shù)人員通過(guò)主觀經(jīng)驗(yàn)而確定維修計(jì)劃的弊病就一去不復(fù)返了,基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的預(yù)測(cè)維修使用方案的目的是實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)設(shè)備的無(wú)故障運(yùn)行,盡可能降低因生產(chǎn)設(shè)備故障而造成的停工和經(jīng)濟(jì)損失,其核心是故障診斷與預(yù)防維修,主要的處理流程是通過(guò)安裝傳感器在生產(chǎn)設(shè)備上來(lái)收集設(shè)備的生產(chǎn)參數(shù),大數(shù)據(jù)將會(huì)根據(jù)此種生產(chǎn)參數(shù)和生產(chǎn)設(shè)備的歷史損壞記錄而建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù),不僅僅是一家公司的設(shè)備數(shù)據(jù)會(huì)連入此數(shù)據(jù)庫(kù),全國(guó)乃至全世界的此設(shè)備的生產(chǎn)信息都可以連入此數(shù)據(jù)庫(kù),大數(shù)據(jù)能夠根據(jù)以往的維修記錄智能的確定在什么時(shí)候?qū)υO(shè)備進(jìn)行什么樣的保養(yǎng)或維修能夠最經(jīng)濟(jì)的使用該設(shè)備,并極大的減少意外停工事件的發(fā)生。目前市場(chǎng)上大部分的生產(chǎn)設(shè)備還沒(méi)有建立有效的預(yù)測(cè)性維護(hù)使用方案,而在英特爾的實(shí)驗(yàn)性的智能工廠中,有預(yù)測(cè)性維護(hù)使用方案的生產(chǎn)設(shè)備的健康狀況要好于其他設(shè)備65%以上,設(shè)備的生命周期更是高出其他設(shè)備一半以上。預(yù)測(cè)性維修方案除了在工廠生產(chǎn)車間有眾多應(yīng)用之外,在常見(jiàn)的工程機(jī)械裝備中也有很多應(yīng)用,例如在挖掘機(jī)、吊車、自卸車上,油缸起著動(dòng)力源的作用,但是由于其內(nèi)部的壓力很高,一旦發(fā)生危險(xiǎn)將會(huì)造成十分嚴(yán)重的后果,在油缸發(fā)生故障之前,排量和活塞往復(fù)運(yùn)動(dòng)的次數(shù)成正態(tài)分布,預(yù)測(cè)性維修方案可以建立對(duì)應(yīng)的數(shù)字模型,從而建立以殘差數(shù)據(jù)為輸入信息的判別函數(shù),最終通過(guò)油缸偏離正常取值范圍的情況來(lái)制定維修保養(yǎng)計(jì)劃。預(yù)防性維修方案的意義不僅僅在于為使用者提供有保證、可靠的生產(chǎn)設(shè)備,更深遠(yuǎn)的意義在于設(shè)備的使用數(shù)據(jù)建立的數(shù)據(jù)庫(kù)可以直觀的反映出設(shè)備的制造缺陷,通過(guò)分析這些缺陷的成因制造商可以輕松的分析出產(chǎn)品的薄弱環(huán)節(jié),從而在以后的生產(chǎn)中改進(jìn)設(shè)計(jì)方案,逐步完善設(shè)備的可靠度,提高設(shè)備的效率,從而促進(jìn)該行業(yè)乃至生個(gè)工業(yè)生態(tài)鏈的快速發(fā)展。

2.2 智能化服務(wù)

智能化服務(wù)實(shí)現(xiàn)的是一種通過(guò)分析用戶需求來(lái)智能化的為用戶提供更好的服務(wù)的新技術(shù),其主要實(shí)現(xiàn)方式為使用攝像頭,傳感器等數(shù)據(jù)采集元件收集用戶使用產(chǎn)品或服務(wù)的眾多信息,隨后由傳輸系統(tǒng)送至后臺(tái),根據(jù)收到的數(shù)據(jù)信息中央處理器將構(gòu)建需求的結(jié)構(gòu)模型,進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)智能分析,不僅可以深入分析用戶的習(xí)慣、喜好等較為顯性的需求外,還可以進(jìn)一步深入的分析與時(shí)空、身份、工作生活狀態(tài)關(guān)聯(lián)的隱性需求,主動(dòng)給用戶提供精準(zhǔn)、高效的服務(wù)。

智能化服務(wù)主要根據(jù)工況數(shù)據(jù)的采集,使用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行對(duì)數(shù)據(jù)的分析、監(jiān)控以此來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)于故障的預(yù)判,將傳統(tǒng)陳舊的服務(wù)模式向智能化、數(shù)字化、信息化服務(wù)的新型服務(wù)模式慢慢過(guò)渡,一步步實(shí)現(xiàn)從售前到售后服務(wù)的全流程數(shù)字信息化,以實(shí)現(xiàn)對(duì)于服務(wù)質(zhì)量的全程監(jiān)督。大數(shù)據(jù)技術(shù)作為主要的支撐技術(shù)將貫穿整個(gè)智能服務(wù),如智能服務(wù)中需要的原料需求預(yù)測(cè),通過(guò)用戶采購(gòu)訂單、當(dāng)前庫(kù)存狀態(tài)結(jié)合補(bǔ)貨所需要的時(shí)間、步驟,以及工具對(duì)不同時(shí)間段、趨勢(shì)、波動(dòng)性進(jìn)行深入的分析,達(dá)到配件需求的精度等級(jí)。一方面幫助上游配件供應(yīng)商提高生產(chǎn)速度,另一方面降低易損件備用間的庫(kù)存水平,節(jié)約流動(dòng)資金,為下游經(jīng)銷商降低備件所需要的庫(kù)存金額。

2.3 智能化生產(chǎn)

大數(shù)據(jù)加持的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)生產(chǎn)中有著十分深遠(yuǎn)的應(yīng)用,在煤炭的生產(chǎn)過(guò)程中,大數(shù)據(jù)加持的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)可以實(shí)現(xiàn)建立智能的生產(chǎn)指揮控制系統(tǒng),此系統(tǒng)能夠用充分的整合傳統(tǒng)的挖掘采集、運(yùn)輸、通風(fēng)換氣、電力供應(yīng)等控制系統(tǒng),將傳統(tǒng)的生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)字化,在大數(shù)據(jù)的幫助下實(shí)現(xiàn)煤炭挖掘、水洗加工、裝載外運(yùn)等環(huán)節(jié)的高度協(xié)調(diào)以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程的無(wú)縫對(duì)接,以及挖掘采集、運(yùn)輸、通風(fēng)換氣、電力供應(yīng)等生產(chǎn)參數(shù)的深度分析,通過(guò)數(shù)字化的分析以實(shí)現(xiàn)煤礦的安全生產(chǎn),分析可能造成事故的各種征兆,最大程度的減少傷亡事故的發(fā)生。典型的智能化煤礦生產(chǎn)模式為數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)、數(shù)據(jù)分析處理等。數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)主要包括礦井下各種智能傳感器,如攝像機(jī)、紅外傳感設(shè)備等通過(guò)井下的智能傳感設(shè)備網(wǎng)絡(luò)對(duì)井下的生產(chǎn)數(shù)據(jù)等進(jìn)行實(shí)時(shí)不間斷的采集。數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)包括連接各種設(shè)備的光導(dǎo)纖維、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)等,通過(guò)有線和無(wú)線的方式連接各種傳感器和中央數(shù)據(jù)處理器。數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)存能夠?qū)χ悄軅鞲衅鹘邮盏降臄?shù)據(jù)進(jìn)行分類,并按照一定方式存儲(chǔ)各類數(shù)據(jù),以此為大數(shù)據(jù)分析做出基礎(chǔ)工作。神華集團(tuán)通過(guò)使用大數(shù)據(jù)加持的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)行智能控制,減少井下工作人員200余人,同時(shí)節(jié)省掉了3500余萬(wàn)元的人工成本,極大程度的提高了工作效率,實(shí)現(xiàn)了透明化生產(chǎn)、智能化的數(shù)據(jù)分析,是我國(guó)典型的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)案例。

3 結(jié)束語(yǔ)

目前世界上工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)仍處于初級(jí)階段,我國(guó)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)水平更是有待提高,成熟的、可大規(guī)模推廣的企業(yè)應(yīng)用成功案例較少,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全的研究及產(chǎn)業(yè)支持仍處于起步階段。此外在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展初期需要制定一系列標(biāo)準(zhǔn)和端口問(wèn)題,這需要我們付出巨大的人力成本和時(shí)間成本,但是我們?nèi)孕栌y而上,從管理、技術(shù)、安全等多方向協(xié)同構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展,未來(lái)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)必將推動(dòng)企業(yè)乃至整個(gè)工業(yè)制造業(yè)行業(yè)的巨大發(fā)展甚至變革。

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