基于大數(shù)據(jù)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造優(yōu)化策略

摘要：近年來，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造在世界各國范圍內得到了廣泛應用和發(fā)展，許多企業(yè)已經引入了先進的自動化生產設備和信息化管理系統(tǒng)，實現(xiàn)了一定程度的生產自動化和信息化。隨著工業(yè)4.0時代的到來，大數(shù)據(jù)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的深度融合為智能制造業(yè)開辟了創(chuàng)新性的改良路徑。然而，在實際運營過程中，企業(yè)仍存在數(shù)據(jù)采集不夠準確全面、各系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)傳遞不暢等一系列問題。對此，文章提出了一套以數(shù)據(jù)驅動為核心的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造優(yōu)化方案，通過實例分析與實證檢驗，證實了數(shù)據(jù)驅動優(yōu)化路徑的實效性，能夠有效解決系統(tǒng)運營中存在的問題。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)；工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)；智能制造；優(yōu)化策略

中圖分類號：TP311.13 文獻標志碼：A

0 引言

在當前數(shù)字化變革中，大數(shù)據(jù)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的深度融合正引領制造業(yè)向智能化邁進。大數(shù)據(jù)以其龐大的數(shù)據(jù)體量、快速的處理速度以及多樣化的數(shù)據(jù)類型，為智能制造提供了前所未有的數(shù)據(jù)處理能力。而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為連接物理設備、工業(yè)體系與企業(yè)服務的數(shù)字化橋梁，其架構設計的開放性、協(xié)作性和智能化特點，更是為制造業(yè)的轉型升級開辟了新路徑。基于大數(shù)據(jù)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造優(yōu)化策略，通過數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，實現(xiàn)生產流程的優(yōu)化、資源的高效配置以及產品質量的顯著提升，從而助力企業(yè)精準捕捉市場需求，快速響應市場變化，增強市場競爭力。

1 大數(shù)據(jù)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基礎

1.1 大數(shù)據(jù)技術概述

1.1.1 定義與特征

大數(shù)據(jù)涉及常規(guī)數(shù)據(jù)處理軟件難以應對的海量、快速增加且類型繁雜的數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集具有5個特性：量級龐大、快速流動、多元性、價值含量的稀疏性以及真實度［1］。具體而言，量級龐大是指數(shù)據(jù)量達到了TB、PB的計量級別；快速流動則描述了數(shù)據(jù)產生的速度以及處理的高效率；多元性則包含了結構化、半結構化乃至非結構化數(shù)據(jù)的多樣性；價值含量的稀疏性是指在龐大的數(shù)據(jù)海洋中，真正有價值的信息相對較少；真實度強調了確保數(shù)據(jù)準確性與可信度的重要性。

1.1.2 大數(shù)據(jù)技術框架

大數(shù)據(jù)架構主要涵蓋數(shù)據(jù)搜集、儲存、處理及分析4個環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)搜集階段涉及從眾多數(shù)據(jù)源，如傳感器、日志記錄、社交網(wǎng)絡等，廣泛匯集信息。數(shù)據(jù)儲存則依賴于分布式存儲系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫以容納海量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理則細分為清洗、轉換和載入等多個步驟，為深入分析提供準備。而數(shù)據(jù)分析作為該框架的要點，涵蓋了數(shù)據(jù)挖掘、機器學習以及統(tǒng)計分析等手段，旨在從數(shù)據(jù)中提煉有價值的情報與知識。

1.1.3 大數(shù)據(jù)在智能制造中的應用

在智能制造領域中，大數(shù)據(jù)技術已深入應用于提升生產效率、確保品質及實施預見性維護等環(huán)節(jié)。譬如，通過對生產線上傳感器所采集數(shù)據(jù)的深入挖掘，實時捕捉設備運行狀況，預判潛在故障，大幅降低設備停工的可能性。在產品品質控制環(huán)節(jié)，大數(shù)據(jù)的解析力有助于揭示產品瑕疵的形成規(guī)律及其成因，促進品質的全面提升。同時，企業(yè)還能夠借助歷史銷售數(shù)據(jù)與市場動態(tài)的分析，對庫存進行精準調控，有效規(guī)避供過于求或庫存不足的風險。

1.2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念與架構

1.2.1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)定義與核心要素

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)構筑了一個通過網(wǎng)絡化和數(shù)字化手段相互融合的人、機、系統(tǒng)協(xié)同作業(yè)的新興工業(yè)生態(tài)體系。在這一體系中，關鍵構成要素涵蓋智能化裝備、深層次數(shù)據(jù)分析、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術、云計算能力以及人工智能技術等。這些智能設備承擔數(shù)據(jù)采集與交流的角色，而深度數(shù)據(jù)分析則致力于數(shù)據(jù)的處理與挖掘，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)構成了連接設備與系統(tǒng)的基本架構，云計算為數(shù)據(jù)儲存及處理提供了強大的后臺支持，人工智能技術則致力于模仿并擴展人類的智能功能。

1.2.2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺架構

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的架構體系一般分為邊緣計算層、中心平臺層以及應用實施層。邊緣計算層主要承擔數(shù)據(jù)的采集與基礎處理功能；中心平臺層則致力于提供全面的數(shù)據(jù)存儲、深入分析與高效管理服務；應用實施層則根據(jù)不同行業(yè)需求，推出相應的解決方案和應用案例。在這一體系中，中心平臺層扮演著至關重要的角色，它不僅開放API接口和一系列開發(fā)工具，還鼓勵第三方開發(fā)者及企業(yè)打造個性化的應用與服務，以豐富整個平臺生態(tài)。

1.2.3 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)工業(yè)系統(tǒng)的對比

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相較于傳統(tǒng)工業(yè)體系具有更卓越的互通性、智能化水平以及適應性。后者常依賴于固化的自動化結構，而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)則依托于開放的網(wǎng)絡架構，實現(xiàn)了設備之間、系統(tǒng)之間的信息互動與協(xié)作。在智能化層面，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)借助大數(shù)據(jù)分析及人工智能技術，能夠進行前瞻性的維護預測、自我適應控制及精準決策。靈活性方面，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)能夠迅速調整業(yè)務流程，實現(xiàn)產品的個性化定制，有效應對市場的動態(tài)變化［2］。

2 大數(shù)據(jù)驅動的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造優(yōu)化策略

2.1 數(shù)據(jù)采集與整合

在智能制造的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領域，傳感器技術構成了數(shù)據(jù)獲取的核心。借助高精度和高度可信的傳感器部署，智能制造企業(yè)能夠對關鍵性指標如設備運行狀況、生產環(huán)境和產品質量進行即時監(jiān)控。數(shù)據(jù)收集手段不僅包括無線傳感網(wǎng)絡、邊緣計算節(jié)點，還包括內置于生產線設備的智能感應器。這些技術手段有效地保證了數(shù)據(jù)的即時性、精確度與完整性，從而為后續(xù)的數(shù)據(jù)深入分析奠定基礎。

原始獲取的數(shù)據(jù)常伴有雜音及不一致之處，故須借助數(shù)據(jù)整合與預處理手段進行凈化及規(guī)格化處理。該過程涉及數(shù)據(jù)的合并、規(guī)范化、填補缺失值以及偵測異常值等多個環(huán)節(jié)。借助這些處理方式，將形式各異、來源多樣的數(shù)據(jù)匯集成一致性的數(shù)據(jù)集，進而為后續(xù)數(shù)據(jù)分析工作提供精確且優(yōu)質的數(shù)據(jù)基礎［3］。

在數(shù)據(jù)量激增的當下，制定切實有效的數(shù)據(jù)存儲與管理策略顯得尤為關鍵。通過部署分布式存儲體系、借助云存儲技術以及構建高效的數(shù)據(jù)檢索機制，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的迅速獲取與高效管理。

2.2 數(shù)據(jù)分析與智能決策

智能制造企業(yè)借助大數(shù)據(jù)解析技術能夠深入挖掘設備運作數(shù)據(jù)，從而達成預見性維護與故障預判。借助機器學習機制，系統(tǒng)得以辨識出設備運行過程中的異常跡象，預知可能出現(xiàn)的故障并在事故發(fā)生之前采取相應措施。這種方式不但有效縮短了突發(fā)性停機時長，同時也大幅提升了設備的服役年限。大數(shù)據(jù)解析技術深入挖掘生產過程中的制約與無效作業(yè)，引領企業(yè)對資源分配及生產序列進行精細調校。借助于對過往及即時數(shù)據(jù)的深入探討，企業(yè)可以對生產策略進行靈活修正，推進精益制造理念的落實。此外，資源的優(yōu)化亦觸及能源使用和庫存管理等領域，旨在削減經營成本，增強整體作業(yè)效能。產品品質是企業(yè)的核心競爭力。借助大數(shù)據(jù)技術，企業(yè)能夠對生產質量數(shù)據(jù)進行實時追蹤與分析，從而迅速識別并解決質量問題［4］。

2.3 智能制造系統(tǒng)優(yōu)化

在智能制造業(yè)中，具備自我調整功能的控制系統(tǒng)的企業(yè)能依據(jù)即時的數(shù)據(jù)反饋，自主優(yōu)化生產設置。這類系統(tǒng)融合了先進的控制策略與機器學習技術，使得對煩瑣生產流程的精準管理成為可能，進而顯著提升制造效率及產品質量。智能調度機制通過對訂單需求、設備狀況以及物流資訊的深度整合，自主形成高效的生產排程與配送策略，有效縮短了生產周期，有助于物流開支的降低。通過精準的實時監(jiān)控與持續(xù)優(yōu)化，該系統(tǒng)能夠靈活面對市場的波動及不可預測的緊急狀況，確保生產調配的機動性與快速響應能力。在智能化制造領域，人與機械的緊密配合至關重要，可顯著提升生產效率，增強生產系統(tǒng)的靈活性。此外，企業(yè)借助安全監(jiān)控系統(tǒng)，結合大數(shù)據(jù)分析能夠對作業(yè)場所潛在的安全隱患進行有效預測及防范，保障員工的生命安全和身體健康。

3 案例研究與實證分析

3.1 案例選擇

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺依托大規(guī)模數(shù)據(jù)的采集、整合與分析，提供支持服務，從而實現(xiàn)對制造資源的高效連接、彈性供應與優(yōu)化配置。當前，信息技術與制造業(yè)的深度交融，將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)推至新工業(yè)革命的核心地位，奠定了“互聯(lián)網(wǎng)+高端制造”的堅實基礎。這一變革對實體經濟特別是制造業(yè)的發(fā)展帶來了深遠且革命性的影響。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺在推動制造業(yè)向智能化轉型和高質量發(fā)展方面發(fā)揮著至關重要的作用。鑒于此，銳格科技公司加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的建設步伐并迅速構建企業(yè)級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺［5］。

3.2 數(shù)據(jù)驅動的優(yōu)化策略實施

3.2.1 確定建設目標

在深入掌握企業(yè)運營機制及流程的前提下，確立具備實施性與可實現(xiàn)性的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設需求與目標。因此，確立的建設目標應緊扣企業(yè)實際應用的功能需求，涵蓋如智能制造、智慧工廠與車間的構建以及提升生產效率、減少成本、改善供應鏈管理等可衡量的目標。銳格科技公司針對企業(yè)成長需求，一是構建以平臺為基礎的研發(fā)設計及辦公云桌面應用；二是借助平臺打造智能工廠，運用高級計劃與排程（Advanced Planning and Scheduling， APS）、制造執(zhí)行系統(tǒng)（Manufacturing Execution System， MES）及倉庫管理系統(tǒng)（Warehouse Management System， WMS）等實現(xiàn)物流裝備的智能化生產與精益制造；三則是依托平臺，搭建一個整合供應商與客戶協(xié)同作業(yè)的應用平臺。

3.2.2 平臺架構與功能模塊

在工業(yè)現(xiàn)場，各類設備如激光切割機、焊接機器人及自動滾軋生產線，通過邊緣層采用多種工業(yè)通信協(xié)議及通用傳輸方式實現(xiàn)接入。這些協(xié)議包括工業(yè)以太網(wǎng)、工業(yè)總線、標準以太網(wǎng)、光纖通信以及前沿的無線技術如5G和NB-IoT。邊緣層依托高性能的計算芯片、實時操作系統(tǒng)和邊緣分析算法，對生產數(shù)據(jù)進行即時采集、交換和處理，從而實現(xiàn)設備間的無縫連接與智能管理。

私有云技術產品將網(wǎng)絡、計算和存儲等信息技術基礎設施轉化為云態(tài)，通過對資源進行集中式池化調控，有效提升了各應用系統(tǒng)間的互操作性，打破了數(shù)據(jù)孤島壁壘，實現(xiàn)了在云平臺上的集成部署與綜合管理。同時，工業(yè)級平臺即服務為一體化部署、監(jiān)控及第三方微型服務的融入提供了有力支持。

平臺層，即工業(yè)級平臺即服務層，主要策略在于匯聚企業(yè)內部多元化的數(shù)據(jù)資產，涵蓋設計、生產、推廣、客戶服務、財務以及人事管理等關鍵領域，借助虛擬化手段，實現(xiàn)對這些資源的有效整合。通過數(shù)據(jù)匯聚，平臺能夠獲取企業(yè)運營的全面數(shù)據(jù)，為后續(xù)的分析和決策提供數(shù)據(jù)基礎。生產數(shù)據(jù)與財務數(shù)據(jù)的關聯(lián)分析可以幫助企業(yè)更好地了解生產成本的構成，從而優(yōu)化生產流程，降低成本。該層重點推進工業(yè)知識及能力的積累，提供包括業(yè)務監(jiān)管、數(shù)據(jù)治理以及智能化數(shù)據(jù)分析和相關服務在內的集成化商業(yè)解決方案。在智能化數(shù)據(jù)分析方面，平臺運用大數(shù)據(jù)分析、人工智能等技術，對匯聚的數(shù)據(jù)進行深度挖掘和分析，為企業(yè)提供決策支持。

應用層，企業(yè)通過獨立開發(fā)或整合來自第三方的云端軟件及工業(yè)應用程序，借助網(wǎng)絡門戶、移動應用、微型程序以及工業(yè)級軟件等多樣化渠道，提供一整套服務方案。這些方案涵蓋產品設計與開發(fā)、工藝流程改善、生產加工、倉儲與物流管理、質量控制、供應鏈協(xié)調以及市場營銷服務等多個領域。

3.3 效果評估

3.3.1 一脈相承的網(wǎng)絡布局

銳格科技公司在企業(yè)內部網(wǎng)絡建設上，通過與電信企業(yè)緊密合作，成功構建起全 5G 網(wǎng)絡覆蓋的生產基地。這一舉措使得企業(yè)內部形成了一座高速、穩(wěn)定的 5G 技術內聯(lián)網(wǎng)。5G 網(wǎng)絡的低延遲、高帶寬特性，為工業(yè)現(xiàn)場設備之間的數(shù)據(jù)傳輸提供了強有力的支持，不僅實現(xiàn)了設備間近乎即時的通信，有效減少了生產過程中的等待時間，還提高了生產效率和產品質量。引入 5G 網(wǎng)絡后，銳格科技公司生產線的整體效率提升了 30%左右。

3.3.2 雙層云結構

雙層云結構由業(yè)務云及網(wǎng)絡管理云平臺構成。業(yè)務云涵蓋了研發(fā)設計、辦公自動化、協(xié)同作業(yè)等多個方面。在研發(fā)設計環(huán)節(jié)，設計師可以通過業(yè)務云平臺實時共享設計資源，協(xié)同進行產品設計。以往，不同部門的設計師可能因為地域或網(wǎng)絡限制，無法及時交流和共享設計思路，導致設計周期延長。當前，借助業(yè)務云平臺，設計師可以隨時隨地進行在線協(xié)作，大大縮短了產品研發(fā)周期。辦公自動化方面，業(yè)務云實現(xiàn)了辦公流程的數(shù)字化和自動化，員工可以通過云平臺便捷地處理各類辦公事務，提高了辦公效率。網(wǎng)絡管理云平臺則負責對企業(yè)網(wǎng)絡進行統(tǒng)一管理和監(jiān)控。它能夠實時監(jiān)測網(wǎng)絡的運行狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)并解決網(wǎng)絡故障，確保企業(yè)網(wǎng)絡的穩(wěn)定運行。當網(wǎng)絡出現(xiàn)異常波動時，網(wǎng)絡管理云平臺可以迅速定位問題節(jié)點，自動采取相應的措施進行修復，有效保障了企業(yè)生產和辦公的正常進行。

3.3.3 兩端智能化應用

兩端智能化應用涉及工廠內部的智能化制造和現(xiàn)場的智能化操作應用。在工廠內部的智能化制造方面，銳格科技公司通過引入先進的智能生產設備和系統(tǒng)，實現(xiàn)了生產過程的自動化和智能化。例如，在物流裝備的生產過程中，APS能夠根據(jù)訂單需求、設備產能、物料供應等多方面因素，進行精準的生產計劃排程，優(yōu)化生產資源配置，提高生產效率。MES實時監(jiān)控生產過程的各個環(huán)節(jié)，實現(xiàn)對生產數(shù)據(jù)的實時采集和分析，及時發(fā)現(xiàn)并解決生產中的問題。WMS對倉儲物流進行精細化管理，實現(xiàn)庫存的精準控制和物流的高效運作。通過這些系統(tǒng)的協(xié)同作用，工廠內部的生產效率得到了顯著提升；在現(xiàn)場的智能化操作應用方面，員工可以通過智能終端設備實時獲取生產任務和操作指導，實現(xiàn)現(xiàn)場操作的智能化和標準化。

3.3.4 平臺建設帶來的效益提升

通過建設工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，企業(yè)在生產效率、成本控制、供應鏈管理等方面取得了顯著的效益提升。在生產效率方面，平臺實現(xiàn)了生產過程的自動化和智能化，減少了人工干預，提高了生產效率。據(jù)統(tǒng)計，引入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺后，企業(yè)的生產效率提升了 40%；在成本控制方面，平臺通過優(yōu)化生產流程、降低庫存成本、提高設備利用率等方式，有效降低了企業(yè)的生產成本。通過 WMS對倉儲物流的精細化管理，企業(yè)的庫存成本降低了 25%。在供應鏈管理方面，平臺實現(xiàn)了企業(yè)與供應商、客戶之間的信息共享和協(xié)同運作，提高了供應鏈的整體效率［6］。供應商可以通過平臺實時了解企業(yè)的原材料需求，及時安排生產和配送；客戶則可以實時跟蹤訂單的生產進度，提高客戶滿意度。通過平臺的建設，企業(yè)的供應鏈響應速度提升了 35%，如表1所示。

4 結語

本文對大數(shù)據(jù)技術在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領域尤其是智能制造領域的應用進行了深度探討，提出了一系列改進措施，通過具體的案例分析及實證檢驗，證實了這些建議在實踐中的高效性。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)搜集與融合、分析與智能決策、智能制造系統(tǒng)的改善是實現(xiàn)智能化制造的3個核心環(huán)節(jié)。展望未來，隨著技術革新與應用拓展，智能制造將向更為智能化、定制化和靈活化的方向發(fā)展，為制造業(yè)的持續(xù)進步奠定基礎。

參考文獻

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（編輯 王雪芬編輯）

Optimization strategy of industrial Internet intelligent manufacturing based on big data

LI "Junjie

（Zhuhai Fanyun Intelligent Technology Co.， Ltd.， Zhuhai 519000， China）

Abstract： "In recent years， industrial Internet intelligent manufacturing has been widely used and developed in various countries around the world. Many enterprises have introduced advanced automatic production equipment and information management system， to achieve a certain degree of production automation and information. With the advent of the industry 4.0 era， the deep integration of big data and the industrial Internet has opened up an innovative improvement path for the intelligent manufacturing industry. However， in the actual operation process， there are still a series of problems， such as not accurate and comprehensive data collection and poor data transmission between various systems. In this regard， this study puts forward a set of data-driven industrial Internet intelligent manufacturing optimization scheme with the core as the core. Through example analysis and empirical test， it proves the effectiveness of data-driven optimization path， and can effectively solve the problems existing in the operation of the system.

Key words： big data; industrial Internet; intelligent manufacturing; optimization strategy