大数据在汽车电连接器模具设计中的应用

王 浩，王玉领，李 壮，年宝鹏

（河南天海电器有限公司，河南 鹤壁 458030）

大数据 （Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

1 连接器未来的走向趋势

在电子、航天、军工、汽车、家电等诸多行业的带动下，连接器行业也是发展迅速，行业间的竞争也日趋激烈。随着科学技术的不断发展，客户对产品品质要求不断提升，连接器行业对自身产品的品质要求也在不断提升。如何快速、高品质地为客户提供合格产品将成为未来连接器行业最为激烈的竞争方向。

2 连接器模具设计如何应对市场需求

好的产品离不开好的模具设计，模具设计在整个产品研发的过程中占有很大的比例，合理的模具设计可以大大减少产品完成的周期，提高产品的整体性能，更好地满足客户的需求。在连接器产品中，弹舌 （图1a）和挂鼻 （图1b）结构是两大常用结构，然而这两种结构在实际模具生产过程中，也是极为容易产生变形的结构。如何控制它们的变形量，避免因变形造成的产品性能失效，模具在设计初期就应对此类问题进行分析。如何在设计阶段就事先避免此类变形的发生，控制变形的大小，工程师大多凭借自身经验进行调整，然而实际生产中多少也会存在些许偏差。在信息化、数据化发达的今天，如何将此类资源应用到模具设计当中，为模具设计的发展提供更多的技术支持，是我们未来的工作方向。

图1 弹舌和挂鼻示意图

3 大数据在模具设计中的应用

大数据很重要的一个方面就是数据的积累，海量数据的累计才能从中获得很多共性的东西。连接器产品的种类众多，而且材料不一，但是弹舌和挂鼻结构作为经典结构在不同的连接器产品上广泛存在。对相同材料、相同结构的产品进行归类，将众多数据归类总结，对于此类结构的变形量进行系统的分析，从而可以得出不同结构的变形量数据，如表1所示。

表1 弹舌和挂鼻变形量数据分析

表1简单阐明了数据累计在模具设计初期就能给出指引的方向，对于一些易变形的结构在设计初期就有了可信的理论支撑，避免在加工完成后再进行二次更改，缩短产品的研发周期，同时还能提升产品的性能。

大数据离不开众多数据的支撑，数据的累计也是一项漫长的工作，但是数据经过归类总结，由工程师的经验值变为系统的理论值，这样才能更好地指引模具设计，在以后的工作中避免许多问题，为提升产品品质，缩短设计周期提供更多可靠的依据。