大数据技术在智能制造中的应用

摘要：智能制造业推动了我国工业的发展与变革，使得我国工业进入了一个新的发展时期。而大数据技术的出现也使得制造流程变得更加完善。借助大数据技术，制造业能够更精准地创新产品和优化营销与服务，从而推动我国工业迈入现代化改革的道路。基于此，文章对大数据技术在智能制造中的应用进行了深入分析和研究，旨在推动我国工业进一步发展和优化。

关键词：工业大数据;智能制造;应用分析

中图法分类号：TP311文献标识码：A

Application of big data technology in intelligent manufacturing

SHI Junjie

（Jiangsu Hengtong Photoelectric Co.，Ltd.，Suzhou，Jiangsu 215200，China）

Abstract：Intelligent manufacturing has promoted the development and transformation of my country's industry， making my country's industry enter a new period of development. The emergence of big data technology has also made the manufacturing process more complete. With the help of big data technology， the manufacturing industry can more accurately innovate products and optimize marketing and services， thus promoting my country's industry to enter the road of modernization reform. Based on this， the article conducts in-depth analysis and research on the application of big data technology in intelligent manufacturing， aiming to promote the further development and optimization of my country's industry.

Key words： industrial big data，intelligentmanufacturing，application analysis

智能制造業的发展依赖大数据技术和信息技术。智能化已然成为一个全新的发展方向。借助相关技术能够采集设备中的信息和运行数据，帮助企业在研发产品的过程中应用更加精准、更具针对性的数据信息[1]。同时，在工业生产中应用大数据技术，海量数据信息能够被收集、分析和处理，从而为制造企业的发展提供帮助。

1大数据技术的特点

企业在日常生产经营中必须高度重视大数据技术的具体应用状况，针对工业大数据的特性科学合理地选取适合数据分析、处理的相关技术。大数据技术推动了我国智能制造业的快速发展。此外，大数据技术已经成为智能制造业发展的基础，具备进行海量数据分析的条件。企业借助大数据技术让管理人员清醒地认识到制造业的发展趋势。然而，进入新时代之后，工业制造行业的竞争变得越来越激烈，产品多样性也成为各大制造企业关注的焦点。工业制造过程中产生的信息可以把不同的数据通过一定方式传递给制造企业。只有对这些海量数据进行分析、处理，工业制造企业才能在的发展过程中基于数据变化情况来研发产品，并且和运营管理进行有效融合，从而促使制造企业更好地实现产品创新，推动产品向多样性方向发展，进而推动制造行业的快速发展。

2智能制造和大数据技术的关系

新的市场环境之下，各行各业的竞争变得越来越激烈，企业制造效益决定了制造业的发展方向。制造企业生产产品分为生产、研发、物流运输和销售诸多环节，每一个环节都会产生大量的实时数据，这些数据也被称为工业大数据[2]。大数据技术的应用范围相对较广，无论是在采购环节还是在生产环节，相关数据分析、处理工作都能够推动制造行业的进一步发展。科学、合理地应用大数据技术能够让制造企业全面地认识到生产中的不足之处，并且借助大数据技术对数据进行分析、处理，可以找到相关问题的解决方法，从而推动智能制造业的发展。目前，新一代智能制造技术下的大数据体系可分为组织层、云服务应用层、管理平台层、感知通信层、产品层。智能制造系统的体系架构如图1所示。

3应用价值

3.1掌握用户需求，推动产品创新

在智能制造系统中，传感器模块能够在生产过程中快速地检测产品质量，并且有利于制造企业对各类信息和数据进行实时采集、分析和处理，以提升产品质量。同时，企业可以借助数据挖掘和分析等技术，全面查找生产制造中的问题，并且针对产品的特性以及功能进行完善与优化。

3.2对生产过程进行科学管控

和其他行业应用大数据技术的效果不同，制造业应用大数据技术可以有效控制生产过程，对其进行科学化管控，进而推动企业在生产、制造、业务管理流程方面的智能化。管理人员可以借助大数据技术来分析企业在各个生产流程中的相关信息，并且在严格把控各类信息安全的基础上优化企业的生产和加工过程。除此之外，管理人员可以根据数据分析结果对相关参数进行修改与调整，使整个生产线更加高效和顺畅，以提升企业的生产效率以及产品质量。

3.3实时监控生产环节，有效规避运营风险

在智能制造业的生产过程中，诸多不确定因素都会制约制造企业的发展，如设备的零件耗损以及运行风险等相关因素[3]。制造企业在日常生产和经营管理中既要对所存在产品问题进行解决，还需要进一步提升设备的加工效率，从而有效提高产品质量和生产安全性。而企业借助大数据技术可以深入了解生产设备的具体情况，同时能够掌握部分零件的磨损程度，并且实时监控相关不确定因素。如发现设备出现问题，可以及时地对其进行维保，甚至可以提前预测生产风险和设备损坏风险，进而有效规避企业的运营风险。

3.4增强用户黏度，提升企业营销的精准性

制造企业在开展营销活动的过程中，一般采用调研和调查问卷等方式了解消费者的消费习惯。传统形式下的用户信息收集工作必须要耗费大量的人力、物力和财力，然而其最终的结果也不尽如人意。其中，主要原因在于统计数据具有一定的局限性，并且调查方式过于单一，无法满足消费者的实际需求。把大数据技术应用在智能制造业中，可以在客户使用产品过程中采集各类数据，进一步增强客户黏度，并且进一步提高企业的营销精准性，增加企业与用户之间的联系，并使得用户能够参与到企业的产品升级过程中。同时，借助该技术可以更加精准、深入了解客户需求，还可以为其提供远程人工服务，全面了解客户日常生活中所遇到的问题，从而促进企业的产品升级和优化。

4应用方法

4.1总体建设要求

在制造行业发展的过程中，应用大数据技术起到了至关重要的作用[4]。在制造行业中借助大数据技术开展相关工作，需要对工业数据进行挖掘、处理和分析，结合多种相关因素形成可靠的数据分析报告。智能技術支持下的大数据智能制造系统包含数字模型技术、物理映射技术、预测优化技术。大数据技术在智能制造中的总体建设内容如图2所示。

4.2发展趋势分析

对发展趋势进行预测与分析是大数据技术在智能制造中的主要应用方法之一。制造行业借助工业大数据可以建立大数据预测模型，该模型可以对未来一段时间的相关数据进行预测。除此之外，其还能够预测未来市场的发展趋势和需求趋势，并且为企业的后期发展提供相关参考依据。大数据预测实质上是通过对过往数据进行深入分析，在此基础之上找到数据之间的规律，并对其进行预估的一种技术[5]。然而，现阶段大数据预测的精准性仍然有待提升，只能够为企业管理人员提供数据支持。因此，企业必须分析产品制造中的实质性问题，结合发展现状来分析市场变化规律，从而充分利用大数据技术在发展趋势上的预测和分析作用。

5结束语

在新的时代背景之下，信息技术和制造业正在进一步融合，大数据技术在制造企业中的应用范围也变得越来越广。因此，大数据技术在制造领域的应用价值也越来越大。深入分析相关数据可以为企业的发展提供数据支持。相关企业必须对大数据技术予以高度重视，充分利用大数据技术的分析能力、处理能力和预测能力，从而有效推动企业的发展。

参考文献：

[1]赵文博.工业大数据在智能制造中的应用价值[J].造纸装备及材料，2021，50（1）：122?124.

[2]卓相磊.工业大数据在智能制造中的应用价值[J].科技风，2021（18）：85?86.

[3]宋来.工业大数据在智能制造中的应用价值[J].内燃机与配件，2017（12）：126?127.

[4]邹松峰.工业大数据在智能制造中的应用价值[J].数码设计（上），2021，10（6）：392.

[5]王维斌.工业大数据在智能制造中的应用价值分析[J].军民两用技术与产品，2017（22）：214?215.

作者简介：

史俊杰（1979—），助理工程师，研究方向：电子信息工程。