基于大數(shù)據(jù)的智慧工廠制造優(yōu)化技術(shù)

白辛雨 楊朝雯 楊國朝 王炎彬

（國網(wǎng)天津電力公司城東供電分公司 天津市 300250）

當前是大數(shù)據(jù)時代，在全球市場競爭日益激烈的今天，制造業(yè)面臨著更為苛刻的要求，既提升產(chǎn)品質(zhì)量與生產(chǎn)效益，降低并減少生產(chǎn)成本及資源消耗。為了自如應(yīng)對上述挑戰(zhàn)制造業(yè)，應(yīng)通過云計算3d 打印、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)創(chuàng)新生產(chǎn)工藝，從而使生產(chǎn)的智能全球透明化得以實現(xiàn)，滿足當前社會發(fā)展需求，并引發(fā)全新的產(chǎn)業(yè)革命，既綠色化、智能化、信息化和全球化為引導方向的智能制造浪潮，該浪潮引起世界各個國家的高度重視。本文對國內(nèi)外相關(guān)研究工作進行分析，對智慧工廠的特征和內(nèi)涵進行深入探討，對其中主要的技術(shù)框架體系進行深入研究，對目前產(chǎn)業(yè)革命中智慧工廠的未來進行了展望。

1 智能工廠的內(nèi)涵與大數(shù)據(jù)技術(shù)定義

Chand 等人于2010年發(fā)布一篇和制造業(yè)日后發(fā)展方向有關(guān)的文章，分析了制造企業(yè)以后的發(fā)展趨勢，又把它分為三個階段。

（1）廠、廠之間的互聯(lián)，將各車間、廠及企業(yè)相關(guān)的大數(shù)據(jù)進行整合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，從而協(xié)調(diào)生產(chǎn)過程中的不同環(huán)節(jié)，使企業(yè)整體工作效率和經(jīng)濟效益得到提高。

（2）通過建模和計算機模擬，正確處理數(shù)據(jù)，形成制造智能，使優(yōu)化生產(chǎn)、柔性制造得以落實。

（3）智能化生產(chǎn)過程和智能化產(chǎn)品的革新引起了市場的變化，改變了目前的商業(yè)模式和消費行為。

從本質(zhì)上講，以上三個階段都是以數(shù)據(jù)為中心，通過由下往上的過程，創(chuàng)造出一個智慧工廠未來發(fā)展的藍圖，并描述了智慧工廠未來發(fā)展的不同特征，即智能、透明和智能控制三個方面的協(xié)同作用。

第一個階段以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基石，使工廠內(nèi)數(shù)據(jù)共同分享、物與物之間的相互連通得以實現(xiàn)，并形成透明化的企業(yè)制造過程。第二時期以第一時期所形成的制造過程為基礎(chǔ)，通過對數(shù)據(jù)進行分析和處理，使系統(tǒng)功能模塊如產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)控、生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化等的實現(xiàn)，使工廠的智能化制造水平得到提高。在第三階段，將服務(wù)因特網(wǎng)和工廠智能服務(wù)包裝引入其中，基于因特網(wǎng)數(shù)據(jù)，基于云制造平臺，使客戶參與到全球化工廠協(xié)同中來，形成具有廣泛和個性化特點的新型商業(yè)規(guī)模。具體地說，智慧工廠在生產(chǎn)運行過程中，首先應(yīng)從以往車間局部小范圍發(fā)展為智能制造，采用物聯(lián)網(wǎng)整合底層設(shè)備資源，使制造系統(tǒng)的感知效應(yīng)得以發(fā)揮。數(shù)據(jù)集成及互動互聯(lián)得以實現(xiàn)。其次，通過生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的分析和性能的決策和優(yōu)化使工廠生產(chǎn)期間的設(shè)備維修養(yǎng)護、生產(chǎn)制造調(diào)度和實施監(jiān)控等體系得以實現(xiàn)。最后，將服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)引入其中，在云端虛擬化工廠采取智能人際網(wǎng)絡(luò)相互聯(lián)動溝通的方式，根據(jù)客戶的個性化需求，對生產(chǎn)工藝建立動態(tài)的工廠生產(chǎn)流程。因此，為了使智慧工廠能夠正常運作，需要對制造協(xié)同、制造執(zhí)行和制造物聯(lián)三個不同層次的系統(tǒng)進行有效的整合，整合系統(tǒng)的建立也需要建立完善的完善體系，其中不僅包括工廠生產(chǎn)期間對數(shù)據(jù)進行處理采集的信息化手段。此外，還包括以數(shù)據(jù)分析為依據(jù)所獲取的工廠運行規(guī)律[1]。在此基礎(chǔ)上，對其進行明智的決策方式。同時，它也涵蓋了通過人際網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)所發(fā)展的各種不同類型的數(shù)據(jù)的個性化商業(yè)模式等協(xié)同手段。因此，如何將智能決策、信息化方式方法、協(xié)同組織方式方法進行整理合并，使智能協(xié)同、智能管控、透明制造三大需求得以滿足，對智慧工廠的計劃落實和運行有著非常重要的影響。

2 基于海量數(shù)據(jù)的智慧制造技術(shù)

基于以上對智慧工廠和大數(shù)據(jù)技術(shù)內(nèi)涵的分析，可以看出制造互連可以通過各種手段，包括多樣化工業(yè)化通訊方式來對數(shù)據(jù)進行采集處理及工作，本質(zhì)能夠使工廠資源的相互聯(lián)通的目標得以實現(xiàn)，在深入與互聯(lián)感知的基礎(chǔ)上執(zhí)行制造，采取分析采集大數(shù)據(jù)的方式來對工廠運行規(guī)律進行分析，以智能化的決策手段為基礎(chǔ)，實現(xiàn)了工廠性能優(yōu)化。其實質(zhì)是通過對工廠內(nèi)車間數(shù)據(jù)的分析，達到智能化服務(wù)的目的，將智能協(xié)同作為基礎(chǔ)，將互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)引入其中，對客戶行為進行精準分析，明確市場走向趨勢等方式，優(yōu)化配置分布式的資源，滿足工廠結(jié)構(gòu)組織和運行的自適應(yīng)變化。科學、合理地配置多元智能服務(wù)，使智能目標得以實現(xiàn)制造執(zhí)行過程中的技術(shù)應(yīng)用、分析應(yīng)用和數(shù)據(jù)分析采集這三個環(huán)節(jié)，以及制造協(xié)同過程中的不同服務(wù)配置環(huán)節(jié)的三個環(huán)節(jié)，建立了智能工廠的框架技術(shù)應(yīng)用、分析應(yīng)用和數(shù)據(jù)采集，分別為數(shù)據(jù)分析、物體感知、物物交換，上述層次，能夠使工廠制造目標得以實現(xiàn)。除此之外，系統(tǒng)中還涵蓋大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠?qū)χ腔酃S涉及的大數(shù)據(jù)進行采集、分析、處理、存儲等諸多環(huán)節(jié)，能夠為不同層面功能的實現(xiàn)提供支持。下文對此進行細致分析和介紹：

2.1 物物互聯(lián)

物物互聯(lián)這一層次面向的對象為操作工作人員、計算機設(shè)備、生產(chǎn)設(shè)備等物理制造資源，針對多元制造數(shù)據(jù)對不同的傳感器、二維碼、RFID 進行配置，利用紅外線、藍牙、無線網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，以協(xié)議為基礎(chǔ)，使數(shù)據(jù)的通信和交換得以實現(xiàn)。最后，實現(xiàn)物理制造過程中的互感與互聯(lián)，確保實時、準確、可靠地獲取多源數(shù)據(jù)制造過程。

2.2 對象感知

智能化感知這一層次能夠系統(tǒng)化管理不同種類的傳感器管理，在異構(gòu)感應(yīng)器的基礎(chǔ)上，將傳感器數(shù)據(jù)格式化封裝，并通過傳感器數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議，實現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)化傳輸，從而實現(xiàn)物理制造資源數(shù)據(jù)的實時獲取與感知。在此基礎(chǔ)上，以模塊化用戶界面設(shè)計為基礎(chǔ)，通過 Web 中間件的用戶行為分析功能，實現(xiàn)了對用戶事務(wù)數(shù)據(jù)的高效獲取。

2.3 分析數(shù)據(jù)

在獲得生產(chǎn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)分析這一層采取了提取、轉(zhuǎn)換、裝入的工藝，將易購傳感設(shè)備和用戶界面分散而又原始地集成到多種數(shù)據(jù)抽取中，將其轉(zhuǎn)換成全球統(tǒng)一形式的數(shù)據(jù)，從而為生產(chǎn)過程創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)庫。以大數(shù)據(jù)間主題和屬性的關(guān)聯(lián)性，創(chuàng)建將數(shù)據(jù)節(jié)點作為關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜體系，以數(shù)據(jù)相關(guān)性方法為基礎(chǔ)，利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中獲得的數(shù)據(jù)耦合機制，為數(shù)據(jù)規(guī)律的演化建立一套完整的數(shù)據(jù)模型，使制造過程的精準規(guī)律的描述得以實現(xiàn),并為制造企業(yè)發(fā)展提供需求信息。

2.4 業(yè)務(wù)應(yīng)用

業(yè)務(wù)應(yīng)用這一層次是在不同優(yōu)化角度來對指導企業(yè)進行分析，以創(chuàng)建主題具體的數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，采用數(shù)據(jù)分析和獲得相關(guān)信息所表達出的規(guī)律，實時預(yù)警、模擬優(yōu)化、調(diào)節(jié)反饋等方式不同項目的制造業(yè)務(wù)。例如，調(diào)度生產(chǎn)任務(wù)、監(jiān)控生產(chǎn)過程、優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量、維修養(yǎng)護設(shè)備等，其工作的本質(zhì)均是應(yīng)用工廠操作知識，動態(tài)優(yōu)化生產(chǎn)過程，使企業(yè)的智能水平得以提升。

2.5 云端服務(wù)

此層可以將制造資源設(shè)備、商業(yè)應(yīng)用軟件、數(shù)據(jù)分析平臺、生產(chǎn)服務(wù)虛擬化封裝為云端服務(wù)，創(chuàng)建一個面向不同服務(wù)對象的服務(wù)倉庫。同時，以云制造和因特網(wǎng)平臺服務(wù)為基礎(chǔ)，實現(xiàn)對封裝制造的服務(wù)和資源的管理與共享，實現(xiàn)封裝制造的服務(wù)與資源共享。在顧客定制的產(chǎn)品周期基礎(chǔ)上，配置資源，實現(xiàn)定制化和全球工廠的互連式生產(chǎn)，針對不同客戶提供有針對性的服務(wù)，形成智慧工廠的協(xié)同創(chuàng)新運營模式。

2.6 大數(shù)據(jù)中心

數(shù)據(jù)中心的工作內(nèi)容包括：制造資源的配置，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的采集，傳感器數(shù)據(jù)的收集，用戶操作數(shù)據(jù)的收集，統(tǒng)一格式數(shù)據(jù)、規(guī)則信息相關(guān)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)應(yīng)用、程序化知識和增值制造業(yè)服務(wù)形式，各種類型的制造服務(wù)平臺和協(xié)作智能集成的制造服務(wù)平臺。大數(shù)據(jù)需要對這些存在多尺度、多元化、高噪音特性的數(shù)據(jù)，通過針對性的清理方式及集成方式，提取出高質(zhì)量數(shù)據(jù)和可用性數(shù)據(jù)。另外，需要根據(jù)數(shù)據(jù)存在的大小，通過有效的數(shù)據(jù)查詢存儲和讀取的方式，獲得高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行分析處理。面對智慧工廠的多業(yè)務(wù)應(yīng)用，存在于不同維度中的大數(shù)據(jù)所面對的數(shù)據(jù)庫主題有很大的差異。最終，在云制造平臺中，將智慧工廠中所涉及的大數(shù)據(jù)分類，并對其進行虛擬化封裝，并對其進行網(wǎng)絡(luò)交易，提高數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)整體共享能力，使大數(shù)據(jù)中心在提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和技術(shù)應(yīng)用方面能夠基于智慧工廠，將涉及到的技術(shù)系統(tǒng)置于不同的層次上，建立起完善的體系，為實現(xiàn)工廠的智能化、信息化、數(shù)據(jù)化、交互式等目標，提供融合數(shù)據(jù)采集分析、應(yīng)用交易存儲等多種功能，實現(xiàn)智能工廠技術(shù)體系的完善[2]。

3 大數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)對指揮工程的意義

基于智能工廠內(nèi)涵的制造優(yōu)化動態(tài)技術(shù)，針對相應(yīng)的技術(shù)框架進行分析，大數(shù)據(jù)制造動態(tài)優(yōu)化技術(shù)及制造云服務(wù)配置技術(shù)，這些技術(shù)都是在物物互聯(lián)這一層面上，以工業(yè)互聯(lián)制造資源技術(shù)為基礎(chǔ)，通過工業(yè)互聯(lián)為各種不同資源端提供技術(shù)支持，其工作本質(zhì)是在物理制造資源的基礎(chǔ)上，通過互聯(lián)通信為制造過程的數(shù)據(jù)多元實時獲取提供保障。生產(chǎn)云服務(wù)的配置技術(shù)是在云端服務(wù)層面，通過服務(wù) Internet 對工廠服務(wù)和資源進行虛擬化封裝，從而實現(xiàn)工廠服務(wù)和資源的整合，并將其與云制造服務(wù)平臺相連，同時為種類各不相同的客戶制定針對性生產(chǎn)規(guī)模，進行敏捷配置，從而形成全球化網(wǎng)絡(luò)協(xié)同制造。工作本質(zhì)是建立在客戶需求驅(qū)動、服務(wù)和資源的敏捷配置基礎(chǔ)上的協(xié)同發(fā)展模式。以上兩項技術(shù)是實現(xiàn)智能工廠的基礎(chǔ)技術(shù)，在云制造、制造物聯(lián)等相關(guān)文獻中已有較為詳細的技術(shù)體系[3]。

在智慧工廠技術(shù)系統(tǒng)中，業(yè)務(wù)應(yīng)用數(shù)據(jù)分析對象感知幾個層次可以實現(xiàn)以制造互聯(lián)，整體感知為基礎(chǔ)，基于生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)優(yōu)化質(zhì)量監(jiān)控、優(yōu)化生產(chǎn)計劃、創(chuàng)新產(chǎn)品設(shè)計等業(yè)務(wù)需求，實現(xiàn)工廠服務(wù)包裝的完整化，為不同客戶提供產(chǎn)品增值服務(wù)。將其與傳統(tǒng)制造行業(yè)中的技術(shù)系統(tǒng)進行比較，這些層次所產(chǎn)生的作用具有重復(fù)性，但其最終目標能夠得以實現(xiàn)并擴展，其工作本質(zhì)是將大數(shù)據(jù)技術(shù)作為基礎(chǔ)，通過智能決策和感知發(fā)現(xiàn)時，智能制造服務(wù)得以落實。它是實施智能工廠技術(shù)體系的核心基礎(chǔ)。上面提到的制造智能執(zhí)行層面，對應(yīng)用智慧工廠大數(shù)據(jù)技術(shù)并形成系統(tǒng)提出了挑戰(zhàn)，也是一項挑戰(zhàn)，需要通過大數(shù)據(jù)技術(shù)使智能服務(wù)質(zhì)量得以提升，以大量生產(chǎn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，例如，物料庫存數(shù)據(jù)庫、設(shè)備監(jiān)控管理數(shù)據(jù)庫等。海量的用戶自定義數(shù)據(jù)，通過分析處理數(shù)據(jù)做出決策，從而使不同的工廠智能服務(wù)需求都能得到滿足。由此可以看出，面向數(shù)據(jù)分析、業(yè)務(wù)應(yīng)用、對象感知等幾個層次的大數(shù)據(jù)有許多不同之處。

4 驅(qū)動技術(shù)智慧工廠技術(shù)系統(tǒng)實現(xiàn)的關(guān)鍵。

以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的制造動態(tài)過程技術(shù)的優(yōu)化應(yīng)該分析智慧工廠相關(guān)數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)不同維度的性能優(yōu)化。智慧工廠動態(tài)技術(shù)的優(yōu)化通過海量的多維數(shù)據(jù)來細致描述智慧工廠生產(chǎn)過程，通過分析數(shù)據(jù)能夠找出數(shù)據(jù)中隱秘的關(guān)聯(lián)性和規(guī)律性，從而對設(shè)備運行相關(guān)知識進行深入挖掘分析。并以不同業(yè)務(wù)應(yīng)用為依據(jù)，例如分析質(zhì)量、設(shè)計產(chǎn)品等創(chuàng)建出針對性系統(tǒng)決策。上述分析方式方法中，應(yīng)該將數(shù)據(jù)多源采集作為基石，才能夠使智慧工廠分析方式方法得以實現(xiàn)，其中，涵蓋多源異構(gòu)工廠數(shù)據(jù)系統(tǒng)創(chuàng)建，針對性主題的數(shù)據(jù)庫分析，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)有效性，精準描述數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，為業(yè)務(wù)的應(yīng)用提供決策性支持，并提出大數(shù)據(jù)驅(qū)動制造的方式方法[4]。

4.1 數(shù)據(jù)多源采集方式

技術(shù)優(yōu)化大數(shù)據(jù)驅(qū)動制造過程的基礎(chǔ)是制造過程的綜合描述數(shù)據(jù)采集，智慧工廠運行過程中，針對性數(shù)據(jù)采集的對象和方式方法涵蓋生命管理周期、CAD 等不同種類的信息系統(tǒng)及數(shù)據(jù)庫技術(shù)，以可編程邏輯、控制器傳感器、圖像采集通訊技術(shù)及其他形式數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的路徑化標簽技術(shù)。此外，由于業(yè)務(wù)應(yīng)用程序不同，需要的原始數(shù)據(jù)也會有所不同。為此，有必要建立基于目標業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)采集方式方法和數(shù)據(jù)融合方式[5-6]。

4.2 大數(shù)據(jù)集成方式方法

智慧工廠運行期間，從CAD、傳感網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)系統(tǒng)的服務(wù)端獲取實時數(shù)據(jù)，其中涵蓋圖像、統(tǒng)計模型和數(shù)值等不同的形式，及種類各不相同的異構(gòu)數(shù)據(jù)，例如PH 值、百分比和溫度等。因數(shù)據(jù)具有多元異構(gòu)、海量、高噪音、多尺度的特性，將其直接應(yīng)用在制造過程動態(tài)優(yōu)化過程中存在極大難度，應(yīng)以上述特點為依據(jù)，對數(shù)據(jù)進行清洗，并采取數(shù)據(jù)管理模式來實現(xiàn)在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化的高度分享及集成，從而為智慧工廠的生產(chǎn)提供可靠數(shù)據(jù)支持，并對數(shù)據(jù)資源進行重復(fù)利用。

4.3 大數(shù)據(jù)的存儲方式

不同主題的制造數(shù)據(jù)如產(chǎn)品、過程、設(shè)備、系統(tǒng)、操作等相互作用，使智慧工廠呈現(xiàn)出復(fù)雜的操作特征。基于結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特點，分散地存儲智慧工廠大數(shù)據(jù)到文件系統(tǒng)中 SQL、數(shù)據(jù)庫和 NO SQL 等多個數(shù)據(jù)倉庫中，利用增量索引、基于字典的分類視圖等技術(shù)，通過建立面向主題的數(shù)據(jù)倉庫，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速檢索[7]。

4.4 分析相關(guān)性的方式方法

以面向主題數(shù)據(jù)庫作為基礎(chǔ)，對大數(shù)據(jù)行為予以統(tǒng)計分布等方式進行進一步的分析和計算，使裝備狀態(tài)參數(shù)、工藝參數(shù)等相關(guān)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)得以實現(xiàn)，對網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜理論制造數(shù)據(jù)進行重復(fù)利用，分析數(shù)據(jù)間的耦合機制，以獲得智慧工廠運營的規(guī)律知識。

4.5 描述相關(guān)性方式方法

采用不同的數(shù)學模型，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等多種方法，對智能工廠發(fā)展規(guī)律的知識進行了進一步細化和集中表述，并提出了一種基于工廠生產(chǎn)數(shù)據(jù)實時在線預(yù)測工廠績效的數(shù)學表達方法[8]。

4.6 優(yōu)化智慧工程性能的方式方法

當建立以運營效率、產(chǎn)品質(zhì)量、設(shè)備運行能力等目標為導向的預(yù)測規(guī)模時，預(yù)測模型中可控制的參數(shù)應(yīng)該實時調(diào)整，其中包括實時誤差值、負反饋機制及性能優(yōu)化目標值，對模型輸入變量進行預(yù)測，優(yōu)化機制得以協(xié)同等多元化方式，使智慧工廠性能持續(xù)優(yōu)化的目標得以實現(xiàn)[9-10]。

5 結(jié)束語

以計算機和互聯(lián)網(wǎng)為代表的信息技術(shù)在工業(yè)上的應(yīng)用越來越廣泛。制造行業(yè)正在經(jīng)歷一場新一代的產(chǎn)業(yè)革命，各種類型的公司紛紛涌現(xiàn)，以信息化和自動化深度融合為標志，以全球化、信息化、透明化、智能化為特征，逐步形成以智慧工廠為核心的完善的生產(chǎn)管理體系。深入地探討和分析智慧工廠“制造互聯(lián)十大實施+制造協(xié)同”的內(nèi)涵及大數(shù)據(jù)的特點，并對其進行深入地分析，在此基礎(chǔ)上，提出了包括實物互連、目標感知、數(shù)據(jù)分析、業(yè)務(wù)應(yīng)用和云服務(wù)在內(nèi)的智能工廠技術(shù)體系層次結(jié)構(gòu)，探討了基于大數(shù)據(jù)的制造過程動態(tài)優(yōu)化技術(shù)方法體系。本文提出的基于大數(shù)據(jù)的智慧工廠技術(shù)體系，對于物聯(lián)網(wǎng)、服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)、用戶交互網(wǎng)絡(luò)、企業(yè)知識網(wǎng)等技術(shù)在工廠層面的集成應(yīng)用具有一定的借鑒價值，這為傳統(tǒng)制造業(yè)的數(shù)字化、信息化、智能化、智慧化發(fā)展奠定了研究基礎(chǔ)。下一步，將以生產(chǎn)車間、汽車裝配車間為具體應(yīng)用場景，通過實施大數(shù)據(jù)驅(qū)動的生產(chǎn)過程動態(tài)優(yōu)化技術(shù)，從質(zhì)量、成本、服務(wù)等方面提升工廠的績效。