大锻件大数据系统架构的研究（上）

文/齐作玉，许树森·上海重型机器厂有限公司

大锻件大数据系统架构的研究（上）

文/齐作玉，许树森·上海重型机器厂有限公司

针对我国大锻件质量不稳定问题和质量分析数据缺乏问题，结合《中国制造2025》战略，对大锻件大数据进行了研究。提出大锻件工艺参数化方法和工艺细化软件是增加大锻件数据价值、实现大数据目标的源头；开发应用工艺质量信息系统、采集存储工艺数据和设备数据并加以集成，可构成有价值的大锻件大数据；研究中还给出了分析大锻件工艺质量数据的统计学方法，突破了传统难以科学分析大锻件数据的限制。

齐作玉，高级工程师，硕士研究生，现主要从事大锻件工艺和产品质量控制及其智能集成信息系统开发等科研工作；中国锻压协会头脑风暴专家，大锻件理事会专家;国内外发表科技论文60余篇。

我国大锻件行业经过多年发展，在设备能力、大锻件尺寸和产量规模方面，都已经达到世界领先水平。然而，在质量和效益方面与世界领先企业相比，明显还处于劣势。多年来，行业和企业一直面临着一些严峻的问题和挑战，其中质量问题和数据问题已成为共识。

有待解决的问题

质量问题

大锻件作用关键、造价昂贵、工艺复杂、生产周期长。传统生产工艺造成其制造风险一直很大、报废率较高，常常出现首件干成功，下一件就可能报废的情况。锻件一旦报废，不仅生产企业遭受巨大损失，整个相关重大项目及产业也会受到一定影响。

然而，在质量控制上，我国大锻件企业主要还是依赖个人经验。随着市场经济的发展，个人经验越来越难以继承和维系，大锻件企业已经出现青黄不接、后继乏人的现象。另一方面，整个中国大锻件行业一直都缺少定量化、精细化和系统化的质量控制方法。这造成锻件总是出现“好不知道怎么好的，坏不知道怎么坏的”。质量问题已经成为制约我国大锻件企业及行业发展的瓶颈。

数据问题

在大锻件的生产工艺、制造过程和质量控制方面，数据库及其应用还十分薄弱。实际分析问题时，常常缺少有价值的数据。工程师在认真调查分析大锻件的质量问题时，需要收集工艺设计参数、工装工具参数、锻件材料参数、生产过程工艺参数、操作记录、检查检测和试验结果等相关数据。但是，常常会碰到各部门的数据分散在纸张上或保存在电子图上，对应数据残缺不全、有效利用无法实现等一系列问题。多年来，质量专家在对大锻件企业进行质量体系审核时，曾多次提出要加强统计学的应用。但实际上因缺乏数据，企业始终无法开展。

核电安全和质量审核专家在监察时也曾建议，核电大锻件生产企业要“从不符合项的类别、数量、发生工序、产生原因等方面进行统计、比较和分析”。然而，实际上企业往往做不到。因为企业至少面临三个难以逾越的困难：一是大锻件属于单件小批量生产，同类产品的数据量偏小，难以开展科学统计分析；二是大锻件生产过程多为特殊工序，其制造过程的质量不易或不能通过其后的检验或试验而得到充分验证，因而也是缺乏数据及参数、无法开展科学分析；三是目前国内大锻件工艺质量记录分析和控制方法仍然比较落后，主要靠手工记录。即使一些设备和仪器中有了电子记录，但也是相互独立和离散的，无法形成关联和系统性记录，结果还是缺乏数据。

以上质量问题和数据问题的实质是一个缺乏数据问题。缺乏数据就难以进行科学的分析，就无法稳定地控制质量。因此数据也是我国大锻件企业和行业是否能完成创新驱动转型发展的一个关键所在。数据从何而来？

大数据的概念

《中国制造2025》是我国实施制造强国战略第一个十年行动纲领。《中国制造2025》在战略任务和重点、关于推进信息化与工业化深度融合的任务中，明确提出，“促进大数据在企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全流程和全产业链的综合集成应用”。德国工业4.0是德国政府2010年确定的《高技术战略2020》。该战略也强调了，实施工业4.0要充分依赖大数据。

大数据是互联网发展到现今阶段的新概念。它使得以往许多原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据逐步为人类创造了意想不到的和更多的价值。数据在中国大锻件企业的应用几乎还是空白。中国大锻件企业连数据都不足，何谈大数据？但是，无论是从现实意义上看还是向未来发展的战略上看，大锻件企业及行业都必须重视发展大数据。

实际上，前面所述大锻件数据不足的问题是相对的，指的是形成有价值的数据不足。一个大锻件从材料购买、金属冶炼、钢锭浇注、加热锻造、后续热处理、产品检验等，一直到产品销售出去，其过程中有大量的数据产生。所谓数据不足，只是我们没有有效地采集、存储和分析利用而已。

以下将对大锻件大数据的数据价值设计、数据采集途径、数据分析决策和系统架构进行研究。该研究可为根本性解决我国大锻件质量不稳定问题、实现大锻件的智能制造和企业转型升级提供一种新的实施途径。

数据价值设计

数据价值可以从已有积累数据中挖掘获取，如互联网的大数据和云计算。这些都是积累数据后期发展的结果。数据价值还可以通过设计数据生成采集模型，确保初期就奠定数据价值基础，更早获得数据价值。根据大锻件行业的生产实际情况和数据特征，后者更加重要。设计大锻件数据价值，必须从源头入手，也就是从工艺设计入手，以最终实现智能制造为目标。

工艺参数化

传统上，无论是工艺教科书、工艺手册、工艺规范还是实际生产工艺，大多数情况下，工艺要求都是以工艺参数的某个数值来表示的。然而，简单照搬某些数值可能会产生质量问题。例如，在大锻件锻压工艺方面，钢锭的预镦粗锻造比定为2，实际对某些锭型就会产生质量问题。

大锻件工艺参数化的含义是将大锻件工艺的参数用科学的函数式来予以表达，对工艺参数进行公式化和系统化处理。大锻件锻压工艺参数化对于大数据有重要意义，通过参数化设计，形成了新的标准化的数据生成模型，奠定了工艺编制数据、工艺记录数据和工艺质量数据及其数据分析的价值基础，成为积累数据、改进传统大锻件工艺、稳定大锻件质量和实现工艺创新的基础。工艺参数化还为未来大锻件的智能制造创造了高效的数据处理条件。

精细化工艺及专家软件

越来越多的大锻件企业家和专家们正在认识到，用精细化工艺和非自由化工艺的概念是解决大锻件质量不稳定的必要措施和发展方向。现有精细化锻压工艺的主要发展是在拔长工艺上，如宽砧高温强压法、无曼内斯曼效应锻造法。但是目前主要存在如下问题：

⑴引进的国外技术，缺少对原理的紧密捆绑匹配度。应用时仍容易造成工具条件、进砧操作条件和有效拔长趟数等条件不匹配，导致达不到中心压实的目的，甚至还可能恶化锻件的内部缺陷。

国内细化工艺的原理方法也已经研究出来，但对具体实施上所需要的数据表，通常还需要聘请专家到一个企业，根据实际情况编制专用的手册。否则，抄来的数据毫无意义，应用起来还很可能会弄巧成拙、恶化锻件的内部缺陷。

⑶国内外对拔长坯料的展宽计算方法有很多种研究，究竟哪个方法准确？哪个方法更适合自己的企业？这需要通过实践来调整验证。精细化工艺及专家软件则很好地解决了上述问题，其软件雏形示意如图1所示。

图1 精细化工艺及专家软件雏形示意图

精细化工艺及专家软件对大数据的意义主要体现在以下两点:⑴充分考虑了工艺与质量的关系，增加了工艺质量控制参数和动态适应，从而增加了有价值工艺参数的数据量；⑵增加了获取有价值工艺记录数据的必要性和可能性。为建立精细化工艺数据、精细化工艺操作记录、后续质量检验数据、工艺设计数据与监测数据的对比分析和大数据分析奠定了价值基础。

图2 大锻件大数据系统的架构

系统架构

我们分析一个完整的大锻件大数据系统的架构主要包括决策服务层、分析管理层、采集存储层和价值设计层，每层的具体内容如图2所示。