工业大数据在智能制造中的应用价值分析

发表时间:2019/12/18   来源:《基层建设》2019年第26期   作者:谭世伟
[导读] 摘要:工业大数据是非常重要的技术,在现今工业发展新阶段发挥重要作用,对未来普及和提升智能制造更具重要意义。
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        摘要:工业大数据是非常重要的技术,在现今工业发展新阶段发挥重要作用,对未来普及和提升智能制造更具重要意义。本文将就工业大数据在智能制造中的应用价值进行一定的研究。
        关键词:工业大数据;智能制造;应用价值;
        1 引言
        在近年来工业不断发展的过程中,工业化、信息化技术也在持续不断发展,并提出了智能制造理念。在该情况下,工业大数据作为整个产品当中贯穿的要素,对于智能制造产业的升级转型具有积极的推动作用。因此,我们需要能够对工业大数据的作用引起重视,做好相关措施的应用,不断提升其应用价值。
        2 工业大数据特点
        工业大数据是来自不同领域海量数据的结合。它具有多类型、大容量、高价值以及快速更新的特点。在近年来不断发展的过程中,工业大数据成为了新 的服务业态与信息技术,主要即是不同各市工业数据的采取、分析以及储存等等。通过这部分工作的开展,则能够对数据当中所蕴含的知识进行挖掘,对其中的有用信息进行提取,根据信息采取措施创造价值。
        对于数据本身来说,其并不会对企业的实际经营管理带来价值,且这部分技术对于制造业的发展也不具有直接的推动作用。而在工作当中,如果将数据进行整合提炼,再将其实现对制造业所需信息转换后,则能够充分的体现出数据的商业价值。而如果能够使智能生产同环境系统间进行信息交互共享,设备在运行当中则能够自我学习,形成“自我意识”,在以自学获得能力的情况下获得更高标准,对智能控制目标进行实现。
        在工业大数据分析的情况下,则能够以全面的视角对工业发展进行看待。在现今智能制造发展中,工业大数据是发展当中的重要动力,也是创新的源泉。在工业智能制造领域当中,多样性是数据的特点体现,能够使企业以此获得多样化信息。在具体工作当中,为了获得这部分信息,企业通常需要能够对大数据进行深入的分析,在该过程将使用到通用数据模型。在这部分模型中,则可以将商业数据进行整合,包括有财务、库存以及交易等信息类型。而正是在这部分数据信息分析的情况下,才能够为智能化生产制造的发展起到积极的推动作用。
        3 智能制造中工业大数据应用
        3.1 产品个性化创新
        对于不同的客户来说,其在实际需求方面也具有多样性特点。为了能够对这部分个性化需求进行满足,在现有的基础上创新产品,即需要能够通过大数据智能产品当中的传感器元件发挥作用,在同企业生产结合的基础上,将用户在产品使用当中的习惯、偏好等数据间动态采集储存。在该情况下,企业则可以在不开展复杂调查问卷的情况下获得信息,使用户能够积极参与到产品的创新与改进工作当中。而从企业角度而言,在获取相关数据后,则可以对其开展技术分析工作,以此获得有价值的信息。在该基础上,则能够确定对产品的功能改进方式进行确定,更好的满足顾客需求。此外,企业也可以根据顾客需求对定制方式进行应用,通过新模式的搭建促进企业发展。
        3.2 科学管控生产
        在工业大数据应用中,能够对企业生产智能优化目标进行实现,且对于整个管理流程也具有积极的优化效果。在企业发展当中,要想较好的控制生产过程,即需要能够掌握相关的数据,包括有压力、温度、噪音、产能、产量与损耗等。在该基础上,对大数据分析技术进行使用,使数据能够同预期要求进行对比,对生产当中的工艺进行完善更新,有效的提升产品生产效率与品质,对于降低生产成本也具有积极的效果。从该方面来说,通过对生产管理透明性、实时性的提升,能够有效的实现对产品生产过程的管控。


        3.3 增强用户粘性
        在传统企业营销当中,需要通过采样、调研以及消费者代表等方式对消费者行为进行研究,而在这部分工作当中,不仅需要消耗较多的人力物力,且存在缺少精准性的特点,无法对消费者需求进行有效的代表。在工业大数据应用当中,则能够使企业同用户进行紧密的关联,使用户能够积极参与到产品的设计创新当中,企业能够以此准确的把握用户需求,不仅是对用户产品应用粘性的一种增加,且能够以此对产品策略、渠道策略等进行调整与制定,使营销工作具有更为精准的特点。而在具体服务方面,也不再是传统的售后产品服务与在线应答,而需要在权产业链的基础上形成大数据,以此进行综合的数据挖掘分析,对不同用户的实际需求进行预测。
        3.4 监控不确定因素
        在运行当中,企业也将面临到较多的不确定因素,尤其是在现今激烈竞争的互联网企业市场当中,这部分因素更是具有无限被放大的特点。在实际运行当中,企业不仅需要对产品缺陷、可靠性、设备效率、使用安全与加工实效等方面的问题进行考虑,且需要能够做好设备零部件磨损、运行风险升高与性能下降等问题的关注。在此过程当中,通过工业大数据技术的应用,则能够使设备在实际运行、功能退化的情况下发出信息,对潜在的故障问题进行预防与预测,实现对风险的有效规避。
        3.5 促进跨界融合
        在工业企业生产当中,工业大数据对实际生产经营具有积极的持续改善效果,在行业内外、企业上下游方面也具有积极的正向聚合相应。以互联网+汽车为例,则是汽车生产企业在信息环境发展当中形成的大数据,在充分综合环境、人、车、社会同道路间关系的基础上,对保险、交通、汽车、维修行业的跨界互动融合进行实现。
        4 保障措施
        为了能够使工业大数据技术在智能制造当中获得更好的应用,需要能够积极做好以下措施的应用:第一,加强政策引导。要做好工业大数据的顶层设计工作,对相关的办法、制度以及指导意见进行出台。同时,要做好两化深度融合工作,使企业能够做好内部数据的集成整合工作,夯实大数据应用基础。同时,可以对专门负责相关数据统筹发展的部门进行设立,由专门的部门负责生产标准制定、公共服务与发展等工作;第二,加强金融扶持。在工业大数据技术发展应用的过程当中,来自金融方面的支持必不可少。首先,需要对大数据发展专项基金进行设立,对专项基金政策放大作用进行充分发挥,使社会资本能够较好的参与到工业大数据应用当中。同时,需要能够企业研发费用的计算方式进行建立完善,将大数据相关技术研究列入到优惠政策范围当中。此外,对于小微工业企业来说,也需要能够强化财政税收政策保证,对这部分企业在大数据技术应用当中存在的负担进行减轻;第三,健全推广机制。为了能够使大数据技术在应用当中发挥出更大的效果,即需要根据工业企业做好具有特色试点示范项目的建设,并根据本地区实际举办优秀项目成果展示,体现出大数据技术的应用价值。此外,需要能够在国内外做好大数据技术的交流合作,在互相联系配合的情况下对信息共享目标进行实现。
        5 结束语
        在上文中,我们对工业大数据在智能制造中的应用价值进行一定的研究。在实际工作开展中,即需要能够充分重视工业大数据的重要作用,从多方面入手为大数据技术的应用创设出良好的环境,进一步推动智能制造产业发展。
        参考文献:
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        [2]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)
        [3]章红波.工业大数据挖掘分析及应用前景研究[J].科技创新与应用.2016(24)
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        [5]宋红晓,王利刚.智能制造技术与系统的发展与研究[J].中国新技术新产品.2017(06)
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