基于大数据的智慧工厂制造优化技术研究

陆兴飞

摘 要：在大数据时代，积极利用大数据技术能推动智慧工厂制造优化技术的不断进步。所以本文主要介绍了智慧工厂的内涵，并研究了基于大数据的智慧工厂制造优化技术，通过对频繁序列模式挖掘技术进行改进，提出了一种不需要建立比较复杂的数学模型，并能支持结构和非结构化数据的一种设备故障知识推送方法，让故障能够实现智能诊断，在一定程度上将设备运行的转率有效提高，具有较大的应用可行性和应用前景。

关键词：大数据 智慧工厂 制造优化技术

在现代社会中生产要素成本不断提高，我国的制造业已经发生了非常大的转变，现代的制造业的附加值和技术含量更高，所以在生产制造和装备制造业中，需要积极将智能化和信息化技术引入，并不断融合更加先进的工艺技术，让生产管理能实现转型。智慧工厂与传统以MES为基础的智能工厂模式不同，其智慧升华了工厂制造执行方面，并发现了其中存在的规律，能够提供一定的只能服务进行协调。在智慧工厂业务需求不断扩展和细分的过程中，传统模式的应用已经不能满足现代化发展的需求，所以如何在工业大数据中将知识挖掘出来对生产优化进行指导是目前研究的重点。通过将智慧工厂存在的技术体系和大数据存在的关键技术有效融合，构建了一个更加先进的工业生产大数据分析平台对海量原始数据进行分析，主动预测生产制造和装备制造中产生的各种数据，不断对工厂运行进行只能调控，从而让智慧工厂的制造更加优化。

一、智慧工厂的相关概述

随着社会经济的不断发展以及科学技术的不断进步，未来制造行业的发展可能会实现产业之间的互联，通过行业之间的大数据进行整合，从而对生产经营各个环节进行协调，让行业生产的效率不断提高，其次能实现工厂的建模，积极利用信息技术将生产实际进行模拟，让制造更加智能，也能让生产组织得到优化，最终实现产业的变革，不断提高智能水平，进一步创新出更多新的产品，让产业格局更加优化。这些内容都是实现智能供智慧工厂发展的基本要素。

构建智慧工厂首先需要建立工业物联网，让其能够自动采集生产的相关数据，并集成数据，实现数据共享的目标，也让工厂自制造的过程能实现透明化，自动采集和分析处理生产数据，从而实时监控工厂生产过程，智能调度生产，实现工厂智能化的服务，让整个工厂的智能化水平不断提高，最后还要积极引入服务互联网，将云计算等各种服务平台利用起来，让工厂智能化服务资源能够实现虚拟化，将智能工厂的功能不断丰富，也能实现人与和网络进行互动互联，让客户参与到生产中，最终让商业新模式更加大规模化。

二、以大数据为基础的智慧工厂制造优化技术研究

在现代社会中，将设备故障诊断的知识重用效率问题有效提高是非常重要的，因此，本文提出了一种以序列模式挖掘技术为基础的既能够支持非文本知识数据，又能不需要建立相对比较复杂的数据模型的设备故障诊断知识推送方法，该类方法主要是分析在检测过程中大量故障诊断知识使用的数据频率，将故障模型中比较频繁的知识训练提取出来，然后与设备工程故障诊断知识使用行为等进行结合，从而让设备故障知识的推送有效实现，并能对设备的故障进行智能诊断。频繁的知识序列表示设备工程师分析设备故障时使用的共同知识项，是对知识需求进行判断的一个重要内容。以序列模式挖掘技术为基础的频繁知识序列挖掘能够找到与其更加符合的频繁序列，其支持度的表示公式如下：

在上式中，count（s）表示子序列为s的序列数量；size（D）表示在数据库中序列的总的数量。

在频繁知识序列的挖掘技术中积极应用GPS算法，可以将故障模型中所有的叶节点频繁知识序列识别出来。在推送设备故障诊断的知识项时，需要对设备当中故障所产生的工艺参数、振动频率等知识与相关的频繁知识序列之间存在的相似度进行充分考虑。在实际生产过程中，由于故障知识序列一般较长，所以不能与频繁知识序列实现完全匹配，所以因此本文以最近出现最高频的原则为基础，将故障诊断知识项集合进行抽取，让其能组成故障活动的窗口。

假设设备工程师进行诊断的设备故障是设备ti，则序列为cms=（b1，b2，…，bv）为设备在运行过程中所产生的知识序列，而最近故障或供电异常的知识项所组成的元素是bv；知识序列的故障活动窗口为w=（bv-2，bv-1，bv）。在设备ti中出现的频繁故障知识序列集合FMSi中选出与w相同频繁知识序列中三个相同的元素，让其组成相应的集合，并将该集合中具有相同三元素序列的元素与下一个元素组成拥有四元素的序列，其推送系统主要如下：

通过以上研究可以知道，以序列模式挖掘技术为基础的设备故障知识推送方法，能够将故障诊断知识推送的支持率、设备故障诊断的知识推送的可实现性有效提高，从而让生产能够得到有效控制，进一步优化能源，让生产效率和产品质量有效提升，也让产品在生产过程中使用的能耗降低。

三、结束语

随着社会经济的不断发展和科学技术的不断进步，在生产制造和装备制造行业中不断引入了计算机互联网技术，使行业发生了变革，实现了生产透明化和制造智能化等方向的发展。以大數据为基础对智慧工厂制造优化技术进行研究，提出了一种以序列模式挖掘技术为基础的设备故障知识推送方法，这种方法能够在一定程度上将生产制造行业的生产效率和生产产品的质量有效提升，让，传统的生产制造和装备制造行业能实现真正的数字化、智能化、智慧化发展，不断创造出更多的社会经济价值。

参考文献

[1] 郭竑晖.基于大数据的智慧工厂技术框架研究[J].南方农机，2018，49（23）：162.

[2] 潘伟.基于大数据的智慧工厂制造优化技术研究[J].计算机技术与发展，2019，29（01）：202-205.