数据论文关于智能制造大数据平台应用论文范文参考资料

数据论文关于智能制造大数据平台应用论文范文参考资料 冉莉 经过近十几年的不断探索，“科技强国”这一国家战略的具体实施路径已日渐明晰。从“两化融合”阶段的城市建设逐步实现联网化、智能化，到“互联网+”时代，各大产业“联姻”互联网催生各类新兴产业蓬勃发展，再到如今“工业互联网”大背景下，借助互联网手段更好实现服务业与制造业“两业融合”，已逐步探索出了一条符合中国国情、以科技创新作为核心驱动、以互联网技术作为重要手段的“分步走”战略实施路径。 技术发展日趋成熟，通过集成先进的感知、计算、通信、控制等信息技术和自动控制技术，构建物理空间与信息空间中人、机、物、环境、信息等要素相互映射、适时交互、高效协同的复杂系统，实现系统内资源配置和运行按需响应、快速迭代、动态优化的需求已 _。智能制造数据“生态圈” 从工业互联网的实现方面来看，构建出一套完整的信息物理系统（Cyber Physical System，简称CPS）无疑已经成为构建智能制造大数据服务基础的重中之重。从体系架构的角度来讲，CPS可以分为单元级、系统级和SoS( System of System，系统之系统)级三个层级。最高级的SoS级由多个系统级CPS构成，主要实现数据汇聚，从而对内进行资产优化、对外形成运营优化服务，主要功能包括：数据存储、数据融合、分布式计算、大数据分析、数据服务等，并在数据服务基础上形威资产性能管理和运营优化等服务，其中运营优化服务可包括个性化 、供应链协同、数字制造管控和远程运维管理等，最终实现跨系统、跨平台互联互通以及互操作，促进多源异构数据集成、交换和共享的闭环自动流动。 在智能制造大生态系统中，由设计者、生产者和使用者形成的产业链，循环往复地借助由数据层、映射层、认知层和服务层结合“一网”（工业互联网）和“一软一硬”（工业软件+感知和控制硬件）六位一体构建的信息化智能系统载体，不断优化设计、交付及盈利能力，从而最终带动制造业整体价值链能力提升，实现工业与信息服务业深度融合，推动行业健康可持续发展。 数据层。通过工业云统一承载生产过程中所产生的各类数据，如装备设计、生产、运行数据以及设计、生产、使用活动、外部数据等，实现数据统一管理，为后续数据交互、关联等操作处理，提升原始数据价值奠定基础。 映射层。通过群体、活动、环境等多维空间以及智能组网，实现设计、生产、运行等个体空间集群协同，设计、生产、使用活动空间活动协同，以及外部环境协同等，将实际生产制造过程进行数字化抽样及映射，建立起各类应用服务与实际生产活动之间的映射关系。 认知层。借助推演、预测空间，以及行业理解知识能力，梳理从知识发现到交互，最终实现融合的内在联系，通过数据驱动、机器学习、机理模型、数据增强、群体行为、群体启发等手段，建立起个体行为认知和启发认知、群体认知。 服务层。通过智能装备、CPS智能胶囊等手段，实现装备协同优化，通过视情设计、视情生产，实现智能制造的敏捷设计、柔性生产、人和装备协同优化，通过视情使用、视情管理，实现安全能效、高效健康的智能管理，以及人和环境协同优化，最终撮合数据协同、挖掘数据价值。智能制造的大数据“生力军” 从数据角度来讲，工业互联网所产生的大数据可贯穿于工业设计、生产、管理、服务等各个环节，并具备可描述、可诊断、可预测、可决策、可控制等多种智能化功能模块和处理结果。从业务类型上来看，工业大数据可分为现场设备数据、生产管理数据以及外部数据三类。 现场设备数据。现场设备数据主要生产线设备、机器、产品等，多由物联传感器、智能设备仪器仪表、工控系统 以采集侧为例，可以借助物联网等技术通过识别或者感应的方式，获取生产线上仪器、仪表、智能设备、产品以及工控等各类机器的设备运行情况、生产过程监督以及生产环境监控等。 生产管理数据。生产管理数据主要传统信息系统，如供应链管理系统( SCM)、客户关系管理系统(CRM)、企业资源计划管理系统( ERP)、制造企业生产过程执行管理系统( MES)、生产设备和工位智能化联网管理系统( DNC)、生产数据及设备状态信息采集分析管理系统( MDC)、制造过程数据文档管理系统(PDM)等。 以ERP系统为例，随着工业企业自身信息化管理要求不断提升，日常生产所需的管理系统也经历了几代演进及融合，从最初庞大的ERP系统中逐渐独立出了MRP系统，主要负责库存、工艺、工作和BOM（Blll of Material，物料清单），随后结合已有的销售、财务及成本管理系统，衍生出了更新一代的MRP，可见生产管理系统也随着制造业企业的成长而不断优化、改进，必不可少地带来了内部数据的大量融合、交互，并且产生了更大的效益。 外部数据。外部数据主要工厂外部，包含政府或互联网的市场、环境、客户、政策、供应链等外部环境的信息和数据等。 从应用场景角度进一步细化，外部宏观环境数据叉可分为用户数据、产品数据、环境数据、合作伙伴数据以及其他外部数据，并可通过需求建模、内外部协同、产品服务等平台应用的系统功能，实现数据汇聚、交互、共享及处理，最终通过实时数据形式，对工艺设计、原材料采购、生产制造、管理控制、物流配送、产品服务等各环节提供描述、诊断、预测、评估、决策等分析结果。智能制造大数据服务应用场景 CPS大数据平台怎样在宏观环境下响应公共应用服务需求7通过几个实际应用场景可见一斑。 产业链环节互动。在制造行业当中，尤其是离散式制造业，产品往往由多个零件经过一系列并不连续的工序加工、装配而成，因此对加工要素配置、排产计划以及仓储位置选取等环节安排的合理性、动态可调性均提出了较高要求，即对此类工业企业内部的软件信息化管理水平要求更高。而且不仅仅是针对单一系统，往往涉及多个管理系统以及企业间数据交互、共享。例如，当宏观环境判断市场需求趋于饱和时，需要让设计和生产环节（同一企业内部或不同企业间）同时参与到使用过程中，利用工业网络及大数据平台，横向打通备大生产管理系统，构建起一套能够整合工业设计、制造生产和产品使用的立体化信息空间，并通过机器学习、群体认知等手段，快速分析产品使用状况，预测用户需求变化和市场趋势，提供设计修改建议和生产维修计划、辅助决策知识，智能优化配置资源、及时处理用户需求、迭代优化产品设计，并且快速投产抢占市场先机。 价值链利益共赢。在宏观经济大环境下，制造企业需要不断拓展、延伸自身原有的价值利益链，如从纯制造商向制造服务商转型，或者与下游服务提供方开展密切的内部合作，由单纯依靠销售产品获取收入，转变为通过交付产品后的延伸服务来实现可持续、稳定的收入模式。传统的定期保养、远程维护、专家诊断等方式，只能称为“与用户争利”的手段，高额的养护成本更激化了二者之间的矛盾。但是，只有实力雄厚的大型企业才有实力构建自己的专家系统，这种服务模式必将大幅提升制造企业保养能力的边际成本。占据更大市场份额的中小企业则需要通过资源共享、利益共赢的模式寻求企业间合作，借助更大的平台快速建立合作，提高自身市场竞争能力，选择最适合自己的转型发展道路。 “零”库存管理。“零”库存是通过实施特定的库存控制策略，实现企业库存量最小化的一种管理优化目标。这是一个持续动态调整的过程，可以通过很多方式实现，如逐步引导企业各部门建立起由销售决定生产的概念，销售部门尽量保证销售渠道的稳定，而生产部门要有足够灵活的应变能力和弹性的生产方式，全力配合销售部门工作，使企业更多采用订单式生产方式按需生产，这样既可以保证用户需求足够明确、降低产品反复造成的成本浪费，也对减少存货有一定帮助。但这对备部门之间信息无缝衔接要求更高，产品部门是否及时、准确获取市场订单需求，设计方案能否与客户及时确认，下单后排产计划能否满足交付需求，质检环节能否同步对产品质量进行实时监测，供应链环节能否低成本交付产品等，对企业管理能力而言都是较高的挑战，尤其考验部门间及上下游企业间的协同合作能力。 因此，对于中国的制造企业而言，如何借助这一波智能制造的发展机遇，借助更好的技术和政策平台，面向最广大的用户，提供更具竞争力的产品及服务?尤其是中小微型