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一、前言

制造業(yè)的發(fā)展水平是一個國家經濟實力的客觀體現。近些年來，我國制造產業(yè)正在向著智能化和自動化方向發(fā)展，全球化智能工業(yè)技術網絡開始在許多國家得到應用，預示著“再工業(yè)化”發(fā)展戰(zhàn)略的實施。隨著科學技術的高速發(fā)展和廣泛應用，工業(yè)智能化背景下的大數據應用成為制造業(yè)轉型發(fā)展的重要工具，是工業(yè)改革和產業(yè)革命的必然趨勢?；诖耍疚暮唵侮U述大數據的概念和應用價值，詳細分析大數據應用的困難和解決策略。

工業(yè)智能化轉變是提高國家綜合國力的重要方法，在國家發(fā)展中具有重要的戰(zhàn)略地位，當前我國制造業(yè)智能化發(fā)展還處于起步階段，要加強對大數據技術手段的應用，系統全面專業(yè)地收集不同行業(yè)和領域的信息資源與數據，并歸納總結，開展針對性的研究，為各項技術決策提供支撐和保證，更好地為企業(yè)生產經營服務。

二、大數據概述

大數據是一種在獲取、存儲、管理、分析等方面都大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合。它具有大量、快速、多樣、真實和價值密度低五大特征。對于“大數據”，研究機構 Gartner 給出了這樣的定義 ：“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據時代，各行各業(yè)正發(fā)生著一場巨大的變革，誰能更好地挖掘數據、分析數據、應用數據，誰便能夠抓住時代的機遇，更快更好發(fā)展。大數據技術的核心意義是讓所收集而來的海量數據得到智能化、科學化的解析，從而使企業(yè)或單位獲取其所需的有價值的信息，實現自身利益最大化。同時，機器人工學習在文本分析和應用中具有非常重要的作用，比如通過物聯網技術的應用，人們可以利用傳感器技術全面地進行文本數據的收集和整理。但是針對缺少規(guī)律的海量數據來說，其信息的關鍵點在何處、人們該如何利用、怎樣對數據進行分類和分析、這些數據反映出了什么問題、具有什么樣的深層次價值等都是大數據技術可以解決的問題。假如利用人力方式對海量數據進行類別劃分和整理分析，就需要耗費大量的精力和時間，所以要充分利用機器人工學習技術的優(yōu)勢，對數據資料進行科學的處理和應用。大數據可以被描述為超越傳統軟件工具處理能力的龐大數據集，它需要新的處理方式來進行決策、洞察和流程優(yōu)化。簡單來說，大數據是由傳統的結構化數據和新型的非結構化數據構成。這里所說的“新型數據”源于社交網絡、互聯網等，包括文本、圖像、音頻、視頻等非結構化數據，這種數據現占全球總數據的 75% 以上。

大數據和云計算的關聯可以通過“水和水杯”的比喻來理解。這兩者的結合意在提升企業(yè)收益和減少投資開支。大數據專注于處理海量數據，而云計算則涉及基礎設施。云計算將企業(yè)的 IT、業(yè)務和數據架構整合在一起，集中處理業(yè)務并收集業(yè)務數據。通過云服務，大數據能提供無限的存儲和計算能力。對于那些由云服務供應商承擔硬件費用的企業(yè)，這種方式是經濟高效的。

因此，云計算為大數據的儲存、快速處理和分析挖掘提供了基礎設施。反之，大數據處理能力也可作為云計算服務的一部分，增強云計算平臺的功能。此外，大數據還可以提供預測能力和商業(yè)洞見，為云平臺的建設提供指導。

三、工業(yè)智能化背景下大數據的應用價值

首先，工業(yè)大數據是來自不同領域海量數據的結合，它具有多類型、大容量、高價值以及快速更新的特點。在近些年的不斷發(fā)展中，工業(yè)大數據成為了新的服務業(yè)態(tài)與信息技術，主要涉及對各企業(yè)工業(yè)數據的采取、分析以及儲存。通過這部分工作的開展，能夠對數據當中所蘊含的知識進行挖掘，提取其中的有用信息，采取相應措施，創(chuàng)造價值。對于數據本身來說，其并不會對企業(yè)的實際經營管理帶來價值，且這部分技術對于制造業(yè)的發(fā)展也不具有直接的推動作用。而在工作當中，如果將數據進行整合提煉，并將數據轉換為制造業(yè)所需的信息，則能夠充分地體現出數據的商業(yè)價值。如果能夠使智能生產同環(huán)境系統間進行信息交互共享，設備在運行當中則能夠自我學習，形成“自我意識”，在以自學獲得能力的情況下達到更高標準，實現智能控制目標。

其次，在工業(yè)智能化背景下，人工智能技術與大數據技術已經應用于部分產品中，可以綜合且準確地應用企業(yè)數據，將其集成，以獲得整個工業(yè)材料、機械能量壓力、工業(yè)溫度、人員溫度、振動及工業(yè)產品產量等行業(yè)數據，從而實現生產工藝過程及企業(yè)產品流程的科學化監(jiān)控，實現整個企業(yè)機械能量、耗電量及日用電量和材料等多個領域數據的綜合性研究，確保整個行業(yè)數據信息有效性的提升。

最后，大數據涉及的資料具有較大的規(guī)模，在一定時間內無法依靠數據庫軟件工具有效截取相關數據，也無法在短期內整合和處理數據的集合。大數據對企業(yè)而言是重要的發(fā)展資源，由于數據之中包含著數量巨大的信息資源，可應用先進的技術對其進行分享利用，將其轉化為具有價值的數據資源，輔助企業(yè)在生產經營中獲得巨大的數據支撐。企業(yè)之中數據來源較多，不僅包括資源管理系統、制造執(zhí)行系統，還包括過程控制系統中的數據，這些數據大都分布在獨立的系統之中，不同數據之間缺少聯系。所以，必須借助數據分析、數據集成、數據收集及數據展示等方式，對企業(yè)發(fā)展有益的數據進行集合整理，為企業(yè)的決策奠定數據基礎。應用整合后的數據資源，促進企業(yè)經營效益的最優(yōu)化。若是可以采用大數據的方式處理企業(yè)實際制造過程中所積累的數據資料，從這些數據及行業(yè)信息出發(fā)，可改進企業(yè)產品生產工藝，縮減企業(yè)人力資源及成本的消耗量，實現科學監(jiān)控產品生產流程，科學管理工作流程，維系企業(yè)對產品生產流程科學性的把控。

在“互聯網 +”的背景下，大數據技術的應用日益廣泛，大數據產業(yè)極大程度上推動了產業(yè)經濟發(fā)展。企業(yè)實際生產運營中，隨著產品數量的增加和生產任務的增多，企業(yè)生產數據積累量也不斷增強，若是能夠合理利用大數據技術，將提升企業(yè)的經濟效益，優(yōu)化生產效率。

四、大數據背景下智能工廠發(fā)展現狀

現階段，我國制造業(yè)企業(yè)面臨巨大壓力，勞動力緊缺、勞動成本上漲，生產產能過剩。企業(yè)之間相互依存，又相互競爭，客戶個性化需求不斷增長，導致企業(yè)發(fā)展必須應用差異化的競爭手段，不斷提升自身競爭能力。當前，智能化技術和信息化技術水平不斷增長，應用好大數據為智能化工廠的發(fā)展保駕護航，加之地方政府與國家實施的相關政策，大量工程均已經向著智能化的方向發(fā)展。

（一）智能化工程

當前世界范圍內并未從完整的角度建立智能工廠，在建立智能化工廠的過程中，必須開展物流追蹤、自動化生產、倉儲應用和信息的自動化采集，倉儲的應用及自動化生產的信息與射頻模塊的輔助息息相關，物聯網應用的核心就是射頻模塊，其可容納較大的信息量，讀取速度迅速，且識別能力較強，可以同時進行多個高速移動物體的識別，環(huán)境對其產生的影響相對較小，在產品有污漬的情況下也可以進行識別，具有較好的安全性。從理論角度分析，產品安裝上射頻標簽以后，其產品相關信息會被迅速獲取和識別，且不受時間、空間和環(huán)境影響，功能強大且穩(wěn)定，十分便捷。采取射頻模塊實現制造企業(yè)生產流程執(zhí)行系統的可追蹤性，并實時追溯倉庫管理系統，由射頻模塊向生產產品及智能工廠設施設備進行信息干預，可依靠倉庫管理系統及生產過程執(zhí)行系統開展產品質量特征的監(jiān)督管控，及時掌握生產信息動態(tài)管理。根據倉儲情況，調控生產進度。搜集數據信息，分析產品質量和生產狀況，及時調整以促進生產效率的提升，優(yōu)化生產情況，縮減生產資源，降低生產成本，促進產品生產質量的增長。

（二）智能化工程政策環(huán)境

智能化制造屬于當前全球制造行業(yè)發(fā)展的主要方向，智能化制造節(jié)約了人力和物力，必將是制造業(yè)工廠轉型的必然趨勢。我國已提出了希望通過不斷努力，鼓勵企業(yè)不斷學習，以制造業(yè)為龍頭先行打造智能化工廠，實現企業(yè)完美轉型。我國已營造良好轉型政策環(huán)境并出臺多項措施保障制造業(yè)企業(yè)更好轉型。制造業(yè)的成功轉型將為其他企業(yè)摸索出途徑和方法，具有很好的借鑒價值。從當前智能化工廠發(fā)展模式出發(fā)，在智能化工廠的發(fā)展中，共計涵蓋兩種類型，第一種為制造新模式的工程項目，另一種為智能標準試驗驗證類的工程項目。

（三）故障診斷制度的構建

大數據技術的應用，檢測人員可以依據各項檢測數據以及機械設備的結構特點、性能及操作、維修保養(yǎng)的特殊要求，判斷出故障隱患，對檢測出的特殊信息進行分析識別，找出故障原因并適時解決。大數據監(jiān)測技術的應用，就要對設備運行過程中的多種信息進行利用，把設計參數和工作參數通過傳感器，直接傳輸到系統之中，以實現檢測目的。診斷出的故障，一般應結合各類保養(yǎng)進行修理。檢測的各項數據，故障的部位、原因及修理后的狀況，均應記入檢測記錄。對于正常運行的設備狀態(tài)參數來說，可以做到實時性的監(jiān)測管理。若是設備運行過程中應用不當，或者設備存在安全隱患問題，其可協助檢測人員及時定位故障點，排除故障，把故障造成的損失降至最低。

五、大數據背景下智能工程發(fā)展的優(yōu)勢

在智能化工程建設過程中，設施設備及軟硬件產品屬于其建設的基礎性內容，是智能工廠發(fā)展中的關鍵點。由于硬件與軟件之間存在密不可分的聯系，未來，智能化工廠的發(fā)展和智能化工程硬件設施的建設會朝著標準化和模塊化的方向進步。由于未來智能工廠的信息化水平、平臺化規(guī)模、自動化水準及精準化水平均會不斷提升，可實現設施設備、產品與人之間的聯通效用。

（一）設施設備維護的及時性

確保設施設備檢修維護的及時性，是保障智能工廠平穩(wěn)有序正常運行的必要條件。應用大數據可以針對設備運行過程中的數據進行分析整理，并開展有效監(jiān)測和預判。在控制維修成本的前提下，及時有效維修設施設備，保證其正常運行，促進企業(yè)生產效率和生產效益的良好增長。

（二）數據計算背景的考評機制

合理使用大數據系統的數據和各種信息，并開展分析，有利于建立科學化和合理化的考評制度，促進企業(yè)員工工作積極性的提升，其可保障工程能夠及時完成工作目標，在工廠運作過程中，確保人員信息的流暢程度，縮減企業(yè)運行的成本。在大數據背景下，要制定明確清晰的考核指標和要素，從而在考核中獲取公平公正的考核表，輔助員工發(fā)掘自身問題，以減少錯誤行為，以便于考核機制促進工廠工作效率的增長。

六、智能工廠發(fā)展方向和措施

在大數據進行分析的過程中，技術挑戰(zhàn)相對較大，持續(xù)性較強，技術要求較高，技術實時性要求較強。這就需要大型工業(yè)必須應用大數據，進行整體性和綜合性的運行管理，涵蓋整體運行綜合管理效率、應用服務系統、整體綜合應用系統以及綜合處理系統等，必須依靠大數據支撐，否則不僅會導致價值較低的重復性冗雜信息問題，也會導致變量信息數據無用問題。由中國企業(yè)大數據技術研究開展分析，民營企業(yè)內部，五分之三以上的外部大數據所應用的數據主要由企業(yè)內部獲取，可對企業(yè)大數據收集及信息處理新型商業(yè)模式的形成發(fā)揮推動作用。所以在未來民營企業(yè)的發(fā)展中，必須不斷提升企業(yè)外部對大數據的收集能力及信息處理能力。

在大數據背景下，智能工程發(fā)展具有顯著優(yōu)勢。智能工廠的基礎設施和技術產品是建設的基本要素，其有效運用能夠推動智能化水平的提高。此外，工業(yè)硬件和集成發(fā)展的支持使智能工廠得以建立，這是智能工廠發(fā)展的核心部分。考慮到硬件和軟件的緊密聯系，智能工廠的未來發(fā)展趨勢是硬件設施的建設將趨于標準化和模塊化。未來的智能工廠將提升信息化水平、平臺規(guī)模、自動化水平以及精準化水平，這將使設備、產品和人之間的連接更加高效。物聯網技術和大數據云平臺技術的運用，能夠實現智能控制工廠設備，精準識別工廠運行情況，幫助企業(yè)建立綠色、高效、安全和節(jié)能的生產工廠，從而提升工廠的社會效益和經濟實力。

在智能化工廠的發(fā)展中，必須從全球角度出發(fā)，將人工智能與互聯網作為核心，協同產業(yè)模式共同發(fā)展，不斷促進工業(yè)發(fā)展水平的提升，依據智能化工廠競爭和工業(yè)大數據背景，企業(yè)必須從長遠出發(fā)，向著系統化和平臺化的大數據技術應用發(fā)展，以促進信息技術對工廠建設背景進行優(yōu)化，促進智能工廠建設中長遠效益水平的提升。據研究，中國的民營企業(yè)中，大部分的大數據應用信息主要來自企業(yè)內部。比如在業(yè)務管理類的大數據服務平臺中，使用的主要是相關的業(yè)務管理數據和信息數據，包括客戶相關的應用信息。然而，也有一部分企業(yè)的數據主要來自企業(yè)外部，例如通過移動互聯網信息技術獲取的相關行業(yè)應用數據，或者與服務企業(yè)應用的信息數據。因此，在未來民營企業(yè)的發(fā)展中，需要不斷提升對大數據的收集能力及信息技術處理能力。同時，為了提升智能化和裝備設計制造水平，需要強化對相關技術課題的重視，培養(yǎng)專業(yè)的數據分析人才。

在智能工廠的發(fā)展中，需要具備全球視野，以人工智能和互聯網為核心，協同產業(yè)模式發(fā)展，以提升工業(yè)發(fā)展水平。根據智能工廠競爭和大數據背景，企業(yè)應從長遠考慮，致力于系統化和平臺化的大數據技術應用，以優(yōu)化工廠建設背景，提升智能工廠的長期效益?？偟膩碚f，產業(yè)界對企業(yè)工業(yè)大數據分析應用和管理方式的掌握還不足。我們需要進一步強化大數據分析技術，以實現工業(yè)產品的大規(guī)模和智能化生產。利用大數據技術，可以實現實時分析和計算數據，從而提升工廠的生產效率，減少人力資源和成本投入，提升企業(yè)的生產效益和生產質量，優(yōu)化生產方式，推動生產力和經濟水平的提升。

總之，產業(yè)界在工業(yè)大數據分析應用和管理形式以及相關理論知識方面的掌握尚不充分。為達到大規(guī)模和智能化的工業(yè)產品生產目標，需要進一步加強大數據分析技術，以便更好地服務主要客戶和服務型企業(yè)。在工業(yè)智能化的背景下，企業(yè)應充分利用大數據的專業(yè)技術服務。通過大數據應用，能夠實時分析和計算數據，從而提升工廠的生產效率。同時，這也有助于減少人力資源和成本投入，提高企業(yè)的生產效益和生產質量。此外，通過對生產過程中的不足進行補充和生產模式的優(yōu)化，可以持續(xù)推動生產力的發(fā)展，并提升經濟水平。

七、結語

綜上所述，在經濟發(fā)展、科學技術進步、大量新技術被廣泛應用于實際生產生活的背景下，大數據已經被廣泛應用于生產制造之中。依靠大數據為工業(yè)制造提供數據支撐，并聯系數據庫實現基于大數據的指導，在制造系統應用時，依靠大數據對實際制造進行指導，通過實際制造不斷優(yōu)化大數據，以此促進制造應用準確性和使用程度的提升。工業(yè)化背景下，大數據的應用是工業(yè)發(fā)展的必然趨勢，企業(yè)要充分認識到大數據應用的必然性和迫切性，在人口紅利不斷減少的今天，有必要減少人力成本的支出，促進企業(yè)生產效益和生產質量的提升，對當前生產中的缺陷進行彌補，對生產形式進行優(yōu)化，以此不斷促進生產力的發(fā)展，促進經濟水平的提升。