大數據如何幫助製造業實現智能操控？

製造業正在變得越來越智慧。智能製造可以幫助傳統產業實現產能轉化，更加穩定、高效和高產。例如，通過切割機器頻繁互動部件之間的距離，可以降低能耗成本,提高整個生產過程中的速度。用戶通過大數據分析，可以降低由於惡劣天氣導致的延誤交貨風險。

儘管大數據技術在製造業的應用帶來的積極影響是毋庸置疑的，但是製造業並未做好應對挑戰的準備。工程或者商業專業中幾乎沒有包含任何與數據科學相關的課程。工作人員操作實現以數據為中心的生產模式面臨著極大的挑戰。航空、半導體製造和智能計算等高端生產行業，仍然面臨著大數據技術落地的挑戰。許多生產企業仍然缺乏對數據處理、數據分析和智能決策的認識和理解。大多數工業企業對採集數據類型、時間及捕捉數據方式並不了解。數據往往分散存儲在不同的資料庫中,很難集中匯聚進行分析。

用正確的方式，採集正確的數據

對於大數據來說，數據質量比數量更重要。雜訊數據和傾斜數據並沒有什麼好處。首先，我們需要定義數據存儲的周期和頻率。儘管長期數據存儲對於模型訓練至關重要，但是由快速測量儀產生的大量數據將花費更多精力。確定不同的數據點的分布周期同樣重要。例如溫度在10分鐘或者更長時間持續升高時，機床震動頻譜必須均勻。協議還應該形成的安全、隱私和數據保護。

創新的鴻溝

與推動尖端技術深度學習和人工智慧的學術論文不同，製造商需要直接實用的指導，為企業產生價值。製造企業需要知道需要採集哪些類型的數據，採用什麼感測器，在生產的哪個階段來實現等。企業應當對感測器的安裝和配置有更加深入的研究。

通過以下措施，可以縮小創新鴻溝。

建立預測模型

製造企業在大規模生產之前，應當了解用戶的需求。例如,家電製造商應該分析當前和過去的銷售趨勢,用戶行為數據,以及其他改善產品性能的相關信息。這將幫助他們改善產品或開發出滿足消費者需求的不同產品。當生產線進行調整時,廠商要確保這些變化不會對產品的質量產生負面影響。成功的預測模型可以幫助企業克服恐懼。

把戰略轉化為行動

當信息轉化為洞察時，製造系統將更加智能。首先需要安裝感測器來監測現有的裝備可能潛在的低效率和缺陷。隨著系統整體質量的改善,更多的感測器可以被添加到系統進一步微調。例如，汽車製造業, 通過不斷跟蹤和優化過程設置可以改進底盤的質量。

調整預測模型

天璣智能機器學習系統模型訓練

預測模型,應該把由機械磨損產生的不確定性、或來自流水線瓶頸和錯誤感測器產生的數據錯誤計算在內。如果你生產的產品，類似醫療設備或植入物需要高精度要求，要確保數據支持的決策的合理性，保證數據和分析的準確性至關重要。

啟動智能製造

識別問題並提出理想的解決方案，是建立智能模型的第一步。

這裡有一些可行的策略,可以幫助你啟動智能製造。

創建智能製造社區

應該建立一個網上社區，發布、討論和改善工業數字化帶來的問題。可以討論生產流程與服務的整合,優化生產線等話題。利用龐大的互聯網,行業專家、技術專家和數據科學家可以匯聚在一起分享問題和相應的解決方案。儘管許多企業已經通過內部論壇收集和探索相關想法,但是影響範圍還相當有限。

建立模型優化和創新分享平台

隨著時間的流逝，技術將變得更加複雜。這就在使用數據建模技能解決問題的人和理解工業需求的人之間創造了一個巨大的鴻溝。政府、科研機構和工業企業應當創造合理的物理或虛擬空間，吸引專家入駐，探討和研發相應的解決問題的數據模型。這就要求各方保持信任，開放數據，通過利用透明度來促進創新。機構應當吸納中小企業，因為這些企業很可能有新的思路和願意採取新的路線。

政策扶持智能製造產業

雖然企業正在加大基於大數據的智能生產實踐投入力度，但由於存在像私人投資的某些風險很高的領域，政府應適當的提供幫助和支持。除了通過參與這一過程來推動變革之外，政府還應該為採用智能製造技術的公司，提供財政援助或稅收減免扶植。

提高製造業務的效率可以對公司的核心業務產生重大的積極影響。企業應優先考慮採用數據支持的業務結構。技術專家、工業專家和數據科學家的共同努力和創新，可以讓製造業更加智能。

備案編號：FMSCXC2018040801.1

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