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匯智觀點

大數(shù)據(jù)驅動的車間智能化管控新模式

秦威

上海交通大學工業(yè)工程與管理系副系主任。秦威副教授主要從事復雜系統(tǒng)建模、控制與優(yōu)化，以及機器智能理論、方法與應用等領域研究，承擔多項科技部、工信部、基金委和上海市資助的重點研發(fā)計劃、智能制造專項、自然科學基金、上海市科技創(chuàng)新行動計劃等科研項目。發(fā)表工業(yè)大數(shù)據(jù)與智能制造相關SCI論文30余篇，出版中英文專著5部。

01

車間運行分析與決策是智能制造發(fā)展的基礎

隨著信息技術和人工智能的發(fā)展，智能制造內(nèi)涵不斷豐富，制造的智能化目標貫穿設計、制造、生產(chǎn)、管理、服務等各項環(huán)節(jié)。智能車間作為智能制造的主要載體，其智能化的運行優(yōu)化與管控決策是關鍵，同時面臨著嚴峻挑戰(zhàn)和寶貴機遇。

·挑戰(zhàn)——爆炸性增長的數(shù)據(jù)給建模、分析與優(yōu)化決策帶來前所未有的困難。智能車間主要由智能設備、智能控制、智能執(zhí)行三部分組成。智能設備將原來根據(jù)經(jīng)驗判斷的事情轉換為數(shù)據(jù)；智能控制在結構化或非結構化環(huán)境中自主地或與人交互地執(zhí)行任務；智能執(zhí)行依據(jù)整合得到的數(shù)據(jù)監(jiān)控生產(chǎn)、指導裝配等。車間運行分析與決策的智能化，體現(xiàn)為對各組成部分和各運行過程的管理、控制與優(yōu)化，面臨著數(shù)據(jù)采集量、存儲量、計算量巨大，數(shù)據(jù)分析、挖掘、應用困難的嚴峻挑戰(zhàn)。

·機遇——制造大數(shù)據(jù)的存在與大數(shù)據(jù)方法的發(fā)展促進制造業(yè)往高附加值方向發(fā)展。車間運行分析與決策的對象是車間性能，目標是提質、增效、降本。質量是企業(yè)競爭力的核心要素，效率是衡量車間水平的重要標準，成本是企業(yè)進行決策的基本依據(jù)。三者兼顧，才能最終實現(xiàn)制造水平的整體提升。行業(yè)領導者需要抓住大數(shù)據(jù)的力量，滿足不斷變高的車間運行分析與決策需求，解決以往難以解決甚至尚未探索的問題，引導制造業(yè)向高附加值方向深入發(fā)展，占領智能制造競爭制高點。

探索大數(shù)據(jù)驅動的智能車間運行與決策新模式，以及實現(xiàn)新模式的方法與技術體系，是制造企業(yè)在智能制造浪潮中擁抱機遇、突破挑戰(zhàn)，實現(xiàn)轉型升級發(fā)展的基礎。

02

制造大數(shù)據(jù)支撐多場景車間運行分析與決策

隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，各個領域的發(fā)展已經(jīng)離不開數(shù)據(jù)。車間制造大數(shù)據(jù)來源于產(chǎn)品、設備、生產(chǎn)、物流等，具有大規(guī)模、多種類、快速增長、高噪聲、多來源和多尺度等特性。這些數(shù)據(jù)資源已經(jīng)直接影響了制造業(yè)的生產(chǎn)及規(guī)劃方式，為制造企業(yè)提供更強的問題洞察能力、實時決策能力和流程優(yōu)化能力。分析挖掘大量數(shù)據(jù)之間的關系，從新視角審視事物間的內(nèi)在聯(lián)系，研究數(shù)據(jù)從創(chuàng)建、采集、使用到消亡的全生命周期，能夠在工序智能調(diào)度、資源自動分配、狀態(tài)實時管理、性能預測分析、智能維護管理等多個場景中，為車間運行分析與決策優(yōu)化提供有力支撐。

03

大數(shù)據(jù)驅動的“關聯(lián)+預測+調(diào)控”新模式

傳統(tǒng)的車間運行分析常用方法有數(shù)學規(guī)劃、排隊論、網(wǎng)絡流、馬爾可夫等模型分析法，車間決策常用方法有基于運籌學、啟發(fā)式規(guī)則、智能優(yōu)化算法等。在大數(shù)據(jù)出現(xiàn)以前，車間運行分析與決策非常依賴這些模型與算法，但模型和算法的精確性和效率受限于問題的規(guī)模和復雜程度，隨著智能車間中產(chǎn)品需求和工藝越來越多樣，制造系統(tǒng)越來越復雜，傳統(tǒng)模式已經(jīng)舉步維艱。

大數(shù)據(jù)提供了一種新的思維方式——如何利用車間生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，從中挖掘有價值的信息來指導車間運行優(yōu)化？依托國家自然科學基金重點項目“大數(shù)據(jù)驅動的智能車間運行分析與決策方法的研究”(No.51435009)的資助，我們開展了廣泛和深入的研究，提出“關聯(lián)+預測+調(diào)控”的大數(shù)據(jù)分析新模式，實現(xiàn)復雜制造環(huán)境下車間性能的優(yōu)化。

·關聯(lián)：車間要素的耦合機理。當數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大時，數(shù)據(jù)本身在一定程度上保證了數(shù)據(jù)分析結果的有效性。關聯(lián)指對車間制造數(shù)據(jù)進行關聯(lián)關系分析，挖掘車間各要素內(nèi)在關系，從數(shù)據(jù)中獲得更深層的信息，從而幫助制定決策。

·預測：車間性能的演化規(guī)律。預測指利用關聯(lián)分析的結果，描述車間制造過程與性能指標的內(nèi)在關系，總結車間運行過程數(shù)據(jù)對性能指標數(shù)據(jù)的影響規(guī)律，實現(xiàn)車間性能預測。

·調(diào)控：車間運行的管控機制。調(diào)控指基于車間性能預測模型，找到車間運行過程的關鍵制造參數(shù)，運用規(guī)律知識建立科學的調(diào)控機制，進行優(yōu)化控制。

04

大數(shù)據(jù)驅動的車間運行分析與決策方法體系

在大數(shù)據(jù)驅動的新模式下，運行分析與決策的關鍵技術與方法相較于傳統(tǒng)模式下的也有所變化，形成了大數(shù)據(jù)驅動的車間運行分析與決策方法體系，其中包括：海量高維多源異構制造數(shù)據(jù)預處理技術，動態(tài)制造數(shù)據(jù)多尺度時序分析技術，制造大數(shù)據(jù)的關系網(wǎng)絡建模與關聯(lián)分析技術，車間運行狀態(tài)演化規(guī)律挖掘與預測技術，基于定量調(diào)控機制的車間運行決策方法。

目前，我國制造業(yè)面臨發(fā)達國家和其他發(fā)展中國家“雙向擠壓”的嚴峻挑戰(zhàn)，必須放眼全球，加緊建設制造強國，固本培元，化挑戰(zhàn)為機遇，形成以智能制造為主要目標、以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為基礎、以大數(shù)據(jù)技術為核心技術的發(fā)展方向。大數(shù)據(jù)的相關理論和方法還處在迅速發(fā)展的階段，本期文章只是拋磚引玉，以期引起越來越多的科研和工程人員關注，為大數(shù)據(jù)與智能制造的蓬勃發(fā)展貢獻力量。 （The End）

秦威，副教授，博士生導師，目前擔任上海交通大學工業(yè)工程與管理系副系主任，國際SCI學術期刊《Journal of Intelligent Manufacturing》和《International Journal of Computer Integrated Manufacturing》客座主編、FMS管理科學高質量期刊《工業(yè)工程與管理》編委，中國機電一體化技術應用協(xié)會工業(yè)大數(shù)據(jù)分會秘書長，中國機械工程學會工業(yè)大數(shù)據(jù)與智能系統(tǒng)分會副總干事，機械系統(tǒng)與振動國家重點實驗室、上海市網(wǎng)絡制造與企業(yè)信息化重點實驗室固定成員。