大数据在工业制造业中的应用

姜 斌

（山西省数字化转型促进中心， 山西 太原 030001）

0 引言

科技水平的快速发展推动的大数据技术在各个领域中的广泛应用，并且在提高生产效率与控制智能化方面发挥着十分明显的积极作用。大数据技术在工业制造生产中的应用，突破了传统机械化控制的局限性，实现更进一步的自动化与智能化发展，生产过程中的信息交流与信息共享水平也更为高效，有效提高了我国的工业制造技术含量，提高国际市场竞争水平。为更好地发挥大数据技术、理念在工业制造行业中的应用作用，需要加强对当前大数据应用现状的深入分析，深入了解大数据技术与工业制造的融合应用价值，推动我国工业制造水平的进一步提升[1-2]。

1 大数据在工业制造业中的应用概述

大数据指的是与企业，以及整个行业发展相关的数据规模极大的数据咨询，能够起到较好的辅助决策作用。就当前的主流软件应用而言，并不能实现对大数据合理、有效地擷取与整理，即便如此，大数据的出现仍然对工业制造与市场消费等行为造成了极大影响，制造业的生产模式也发生了较大改变。就工业制造企业的内部管理而言，涉及诸多复杂的结构化、非结构化的数据类型：一是产品数据，包括在产品设计、建模工艺、结构设计、加工测试的数据维护、设计变更、零部件配置设计等方面的数据；二是生产运营方面的数据，包括企业的组织结构、生产设备采购与实际运用、业务管理规划、产品的营业销售、企业的发展目标规划、质量控制相关数据，以及电子商务建设运营等方面的数据；三是价值链数据，包括对上下游供应链的客户、合作供应商等方面的数据。近年来，大规模定制经济的快速发展，用户对于制造企业的个性化要求越来越高，借助网络优势对实现对企业整体资源的优化配置，同时企业的生产、管理涉及的数据类型、数量也越发复杂、庞大[3]。

结合制造企业在实际生产过程中具备的核心优势分析，大数据的实际应用主要包括以下几种类型：一是技术核心类型。技术核心应用类型的企业在进行大数据的收集与使用过程中较为重视对产品数据方面的数据收集方面，其核心竞争力主要集中在技术、产品的研发、生产等方面；二是资源核心类型，这类型的企业比较重视对原材料与生产资源相关类型的数据应用，并且表现出较大的依赖性；三是管理核心类型，此类的企业较为重视对自身内部价值的深入挖掘，采用高效率的管理手段提高企业的生产利润与经济效益；四是营销核心类型，这一类型的数据主要是以维护、拓展客户为核心价值，有效协调产品在物流、销售、市场之间的发展关系，提高企业的产品销售效益。这四种类型的企业具备一定的共性，就大数据在其生产制造过程中的应用而言，主要体现在以下两个方面：一方面是借助大数据技术对企业的潜在商机进行创造与发现，更为全面地收集、分析客户信息，拓展企业的增值空间；另一方面是重视对运营风险的合理管控，进而实现生产成本的有效控制，达到提高企业生产效率的目的。

2 大数据在工业制造业的应用价值

2.1 有助于企业对于用户需求的掌握，推动产品创新

借助对大数据技术的应用，企业在生产产品过程中能够利用智能化的传感模块进行用户习惯、喜好等相关数据的收集。针对用户使用的数据反馈进行生产需求计划分析与编制，在此基础上进行产品的优化、创新，更好地满足客户的个性化需求，奠定企业可持续发展的重要基础。借助大数据的深入挖掘与分析，实现对用户喜好的准确把握，进而对产品生产进行针对性改进，确保产品性能、功能等使用要求充分满足用户，更好地为客户提供优质的产品服务。

2.2 有助于对生产过程的高效控制，实现科学管控

较之其他行业，大数据在工业制造行业中的应用能够实现对生产过程的有效控制，尤其是能够实现对生产设备、仪器等的运行情况进行实时监控，及时发现、处理设备故障问题，提高对设备运行的管理与维护效率，确保企业生产的安全、高效，有助于降低企业的生产成本，提高生产质效。借助大数据技术实现对生产过程中材料、压力、温度、热能、电力等数据的采集与分析，对生产工艺与生产流程进行针对性的改进与优化，提高工业制造企业的生产工作质量与效率。总而言之，借助对大数据管理理念与技术的有效应用，能够实现企业对生产管理流程的优化控制，提高生产管理的科学性与有效性。

3 大数据在工业制造业中的具体应用

3.1 市场情况的数据分析

大数据在工业制造中的应用，可以基于深入的数据信息挖掘与分析，提取对生产过程管控与控制有价值的数据信息，为企业的生产管理决策提供有效参考。在企业营销方面，借助大数据技术进行客户需求分析，便于企业准确把握用户消费习惯与兴趣偏好，结合市场发展趋势分析，提高生产的针对性，明确企业的营销方向与目标，提高企业的经营效益。通过构建大数据平台，以可视化的方式在PC、手机以及其他终端为生产管控提供相关数据，实现对生产过程的数字化控制，也能够为生产决策与生产过程控制提供实时数据依据，有助于提高企业的生产采购计划、设备运行维护、安全风险控制等效益提升。

3.2 预测价格趋势

在企业生产经营管理过程中，结合对大数据技术的有效应用，实现对企业经营管理某件事件发生概率的合理预测，奠定企业管理决策的重要基础，也能够为企业营造良好、稳定的发展条件提供保障。借助对大数据预测功能的合理运用，使得企业生产管理过程中的诸多非正常变化变得有迹可循，在遵循事件发生、变化规律的基础上，对其发生的概率进行准确预测，为企业管理决策提供可靠的应对建议。对此，企业在运用大数据技术时需根据工业制造生产的特殊性以及企业的实际情况，合理分析商品市场的供需关系，使得企业管理人员能够实现对市场价格、需求等发展趋势的准确把握，进而做出准确的生产、管理决策，促进企业实现生产效益最大化。

3.3 实现智能制造

智能制造是近年来工业制造业的一个重要趋势，其核心是利用物联网、云计算、大数据和人工智能等技术实现生产过程的自动化和智能化。智能制造的应用范围非常广泛，包括以下几个方面：

1）产品设计。利用CAD、CAE、CAM等软件和虚拟现实技术，对产品进行设计、仿真和优化，缩短产品研发周期和降低研发成本。

2）生产过程。利用物联网技术实现设备的互联互通，实时采集设备运行数据，通过云计算和人工智能技术对数据进行分析和处理，优化生产过程，提高生产效率和产品质量。

3）质量控制。利用物联网和机器视觉等技术对产品进行检测和质量控制，实现自动化检测和缺陷识别，提高产品质量和生产效率。

4）物流管理。利用物联网技术实现物流设备和物流环节的智能化管理，包括货物追踪、运输安全和物流效率等方面，提高物流的准确性和效率。

5）工厂管理。利用物联网技术对工厂的设备、人员和物料进行实时监测和管理，实现工厂智能化管理和生产调度，提高工厂的运营效率和生产效率。

6）人机协作。利用人工智能技术实现机器人与人的协作，实现柔性生产和个性化生产，提高生产效率和产品质量。

总而言之，智能制造可以提高工业制造企业的生产效率和产品质量，降低生产成本和资源浪费，同时还能够实现可持续发展，推动工业制造业的转型和升级。

3.4 设备维护

设备维护是工业制造企业中至关重要的一环。传统的设备维护通常采用定期检修或定期更换零部件的方式，这种方法难以准确预测设备故障时间和更换周期，容易造成生产中断和停机时间，影响生产效率和成本。而利用大数据技术分析设备运行数据，则可以通过对设备数据进行实时监测、分析和预测，提前发现设备故障迹象，避免设备故障对生产造成的影响。

利用大数据技术进行设备维护，具体的实现步骤如下：

1）设备数据采集。通过传感器等设备采集器，实时监测设备运行数据，包括温度、压力、振动等数据，并将数据传输到云端存储。

2）数据处理与分析。利用大数据分析技术对设备运行数据进行处理和分析，通过机器学习算法建立设备故障预测模型，预测设备故障时间和类型。

3）维护决策。根据预测模型的结果，制定相应的维护计划和决策，进行预防性维护或预警性维护，及时更换设备零部件或进行设备检修。

4 结语

大数据在工业制造业的应用正日益成为行业的热点和趋势。通过大数据技术的运用，制造企业可以实现市场情况的数据分析、预测价格趋势，实现智能制造以及设备维护。同时，大数据技术还能够帮助企业实现智能制造、柔性生产、可持续发展等目标，推动工业制造业的转型和升级。因此，制造企业应积极采取相应的技术手段，借助大数据的力量提升自身核心竞争力，走向更加智能化、高效化的未来。