大数据如何帮助制造业实现智能操控？

制造业正在变得越来越智慧。智能制造可以帮助传统产业实现产能转化，更加稳定、高效和高产。例如，通过切割机器频繁互动部件之间的距离，可以降低能耗成本,提高整个生产过程中的速度。用户通过大数据分析，可以降低由于恶劣天气导致的延误交货风险。

尽管大数据技术在制造业的应用带来的积极影响是毋庸置疑的，但是制造业并未做好应对挑战的准备。工程或者商业专业中几乎没有包含任何与数据科学相关的课程。工作人员操作实现以数据为中心的生产模式面临着极大的挑战。航空、半导体制造和智能计算等高端生产行业，仍然面临着大数据技术落地的挑战。许多生产企业仍然缺乏对数据处理、数据分析和智能决策的认识和理解。大多数工业企业对采集数据类型、时间及捕捉数据方式并不了解。数据往往分散存储在不同的数据库中,很难集中汇聚进行分析。

用正确的方式，采集正确的数据

对于大数据来说，数据质量比数量更重要。噪声数据和倾斜数据并没有什么好处。首先，我们需要定义数据存储的周期和频率。尽管长期数据存储对于模型训练至关重要，但是由快速测量仪产生的大量数据将花费更多精力。确定不同的数据点的分布周期同样重要。例如温度在10分钟或者更长时间持续升高时，机床震动频谱必须均匀。协议还应该形成的安全、隐私和数据保护。

创新的鸿沟

与推动尖端技术深度学习和人工智能的学术论文不同，制造商需要直接实用的指导，为企业产生价值。制造企业需要知道需要采集哪些类型的数据，采用什么传感器，在生产的哪个阶段来实现等。企业应当对传感器的安装和配置有更加深入的研究。

通过以下措施，可以缩小创新鸿沟。

建立预测模型

制造企业在大规模生产之前，应当了解用户的需求。例如,家电制造商应该分析当前和过去的销售趋势,用户行为数据,以及其他改善产品性能的相关信息。这将帮助他们改善产品或开发出满足消费者需求的不同产品。当生产线进行调整时,厂商要确保这些变化不会对产品的质量产生负面影响。成功的预测模型可以帮助企业克服恐惧。

把战略转化为行动

当信息转化为洞察时，制造系统将更加智能。首先需要安装传感器来监测现有的装备可能潜在的低效率和缺陷。随着系统整体质量的改善,更多的传感器可以被添加到系统进一步微调。例如，汽车制造业, 通过不断跟踪和优化过程设置可以改进底盘的质量。

调整预测模型

天玑智能机器学习系统模型训练

预测模型,应该把由机械磨损产生的不确定性、或来自流水线瓶颈和错误传感器产生的数据错误计算在内。如果你生产的产品，类似医疗设备或植入物需要高精度要求，要确保数据支持的决策的合理性，保证数据和分析的准确性至关重要。

启动智能制造

识别问题并提出理想的解决方案，是建立智能模型的第一步。

这里有一些可行的策略,可以帮助你启动智能制造。

创建智能制造社区

应该建立一个网上社区，发布、讨论和改善工业数字化带来的问题。可以讨论生产流程与服务的整合,优化生产线等话题。利用庞大的互联网,行业专家、技术专家和数据科学家可以汇聚在一起分享问题和相应的解决方案。尽管许多企业已经通过内部论坛收集和探索相关想法,但是影响范围还相当有限。

建立模型优化和创新分享平台

随着时间的流逝，技术将变得更加复杂。这就在使用数据建模技能解决问题的人和理解工业需求的人之间创造了一个巨大的鸿沟。政府、科研机构和工业企业应当创造合理的物理或虚拟空间，吸引专家入驻，探讨和研发相应的解决问题的数据模型。这就要求各方保持信任，开放数据，通过利用透明度来促进创新。机构应当吸纳中小企业，因为这些企业很可能有新的思路和愿意采取新的路线。

政策扶持智能制造产业

虽然企业正在加大基于大数据的智能生产实践投入力度，但由于存在像私人投资的某些风险很高的领域，政府应适当的提供帮助和支持。除了通过参与这一过程来推动变革之外，政府还应该为采用智能制造技术的公司，提供财政援助或税收减免扶植。

提高制造业务的效率可以对公司的核心业务产生重大的积极影响。企业应优先考虑采用数据支持的业务结构。技术专家、工业专家和数据科学家的共同努力和创新，可以让制造业更加智能。

备案编号：FMSCXC2018040801.1