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看完這篇，你將會了解：
1. 智能制造的含義及演化過程
2. 數字化制造的實質是什么？
3.企業(yè)數字化建設過程中核心采集的數據有哪些？又是如何利用數據賦能業(yè)務的？
背景
世界正在進入以信息產業(yè)為主導的經濟發(fā)展時期，在新一輪的科技革命和產業(yè)發(fā)展變革中，智能制造已成為世界強國搶占發(fā)展機遇的制高點和主攻方向。近幾年我國也在不斷發(fā)展和完善智能制造相關產業(yè)政策，布局規(guī)劃制造強國的推進路徑。以新一代信息技術的產業(yè)化和集成應用為重點，推進新一代信息技術和制造業(yè)深度融合，已成為推動我國生產方式、產業(yè)形態(tài)、商業(yè)模式等加速創(chuàng)新的重要途徑。
在當前信息化、智能化浪潮下，傳統(tǒng)粗放式生產的制造模式遭遇市場越來越激烈的競爭，低端技術、高成本、批量式生產等逐步成為制約企業(yè)發(fā)展的瓶頸，同時用戶對產品質量的要求越來越高，個性化定制越來越明顯。提高質量效益、轉變生產方式是中國制造業(yè)必須解決的問題，而發(fā)展智能制造正是中國制造由大到強的必由之路，更是傳統(tǒng)制造企業(yè)轉型升級的必由之路。
一、什么是智能制造
當前，國內外對智能制造尚未有嚴格統(tǒng)一的定義，根據工信部《智能制造發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》對智能制造的定義：基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環(huán)節(jié)，具有自感知、自學習、自決策、自執(zhí)行、自適應等功能的新型生產方式。
智能制造具有三個典型特征：自感知、自決策、自執(zhí)行。這對于人類來說是非常簡單的事情，比如端一杯水，人通過眼睛看到水杯在哪（自感知），用手握住把手（自決策，選擇握住把手而不是杯身），端起水杯（自執(zhí)行），可以輕易完成動作。而對于機器來說卻并不容易，機器需要自動識別水杯的坐標位置、水杯的外形、高度、材質等（自感知），需要判斷如何抓起水杯，握杯子把手還是杯身等（自決策），然后完成抓取杯子動作（自執(zhí)行），這一整套連貫動作的執(zhí)行決策需要各種數據作為支撐，需要借助大數據分析、人工智能等技術來實現。
智能制造的演化歷經三個基本范式：先以數字化制造主導，再到網絡化主導，進而走向智能化。本文重點講述大數據相關技術如何支撐智能制造實現數字化、網絡化與智能化三個階段目標。
二、智能制造的第一階段：數字化
數字化是起點和基礎，是將許多復雜多變的信息轉變?yōu)榱炕臄底帧祿僖赃@些數字、數據建立起適當的模型，將其轉變?yōu)橐幌盗卸M制代碼，引入計算機內部，便于進行統(tǒng)一加工處理的過程。在全面信息化時代，數字化已經成為衡量企業(yè)信息化程度的一個重要指標。對于制造業(yè)來說，數字化的首要目標是實現數字化制造，即利用數字化的定量表述、存儲、處理和控制方法，支持產品生命周期的全局優(yōu)化，它是計算機數字技術、網絡信息技術與制造技術不斷融合、發(fā)展和應用的結果，內涵包括以CAD/CAM/CAE等為主體的產品研發(fā)設計與制造技術，以MRPII、ERP、MES等為主體的制造信息支持系統(tǒng)、數字控制制造系統(tǒng)等。
簡單來說，狹義的數字化過程就是將線下、未準確量化的生產、管理等業(yè)務轉為線上進行，實現生產的“無紙化”、“流程化”、“度量化”。例如將傳統(tǒng)生產、管理過程中的紙質文件電子化，將業(yè)務工作方法與管理方式電子流程化等。基于數字化方法所實現的“無紙化”、“流程化”模式將會給企業(yè)生產管理帶來巨大的效果改善與效率提升。
以設計過程數據采集與全面數字化為例，最早設計人員進行產品各項設計的時候，采用手工繪圖設計的方式，設計完成后圖紙線下傳遞至審核、總工等各級領導審批；審批過程中根據意見反饋又重新進行圖紙修改，最終校核；審批完成后需要進行圖紙曬圖歸檔，后續(xù)分發(fā)至生產現場；參考及借閱過程繁雜，耗費人力。采用數字化方式后就轉變?yōu)橥ㄟ^CAD軟件直接進行二維、三維產品設計，電子圖紙及設計說明書等文件直接通過PDM系統(tǒng)提交、審批。一方面有效進行各類數據的版本管理、設計參考與圖紙復用，另一方面所有校對、審批均通過系統(tǒng)流程直接完成，電子化歸檔及電子化分發(fā)，極大地提高設計的效率、降低圖紙出錯率并減少整體設計工作量。
隨著智能制造戰(zhàn)略推進，企業(yè)必然會通過各種管理、生產相關的信息系統(tǒng)建設來促進自身數字化轉型，把數據作為智能制造的核心驅動力，利用數據去整合產業(yè)鏈及價值鏈。各類信息系統(tǒng)的建設，實質是實現管理、生產等信息的采集、管理、流轉與應用，用流程管理數據，用數據驅動業(yè)務。
三、數據采集實現數字化
制造企業(yè)數字化建設過程中核心采集哪些數據？
一是從底層的設備控制系統(tǒng)中采集設備的狀態(tài)數據、設備參數等，如數控系統(tǒng)、產線控制系統(tǒng)等；
二是直接采集各類終端及傳感器的數據，如溫度傳感器、振動傳感器、噪聲傳感器、手持終端等；
三是從各類業(yè)務應用信息系統(tǒng)中獲取數據，如MES系統(tǒng)從PDM系統(tǒng)獲取BOM數據，從ERP系統(tǒng)獲取訂單數據等；
四是由線下的紙質文件數據轉化而來，如工藝卡片電子化、流程卡片電子化等；
五是從互聯網獲取數據，如獲取市場信息數據、環(huán)境數據，上下游供應商數據等。
實現以上數據資產的全面獲取與利用，數據采集技術是關鍵。針對不同來源、不同形式的數據，需選用不同的數據采集方式。對于紙質文件等線下數據，可通過OCR識別、圖像掃描、手工錄入等方式獲取；對于各類設備及傳感器的數據，可通過各類網絡及工業(yè)接口協議實現采集；對于業(yè)務系統(tǒng)數據，一方面可通過系統(tǒng)集成的方式定義數據集成接口或通過中間件實現數據傳遞，另一方面可直接利用ETL（抽取Extract、轉換Transform、加載Load）工具從業(yè)務系統(tǒng)數據庫中抽取；對于外部數據、互聯網數據，可采用網絡爬蟲等方式獲取。
在這里，特意強調下ETL數據采集工具。隨著企業(yè)級大數據中心的建設，ETL數據采集工具所扮演的角色也愈加重要。ETL工具負責將分散的、異構數據源中的數據（如關系數據、平面數據文件）抽取到臨時中間層后，進行清洗、轉換、集成，最后加載到數據倉庫中，為后續(xù)聯機分析處理、數據挖掘模型構建等提供決策支持。
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四、舉例：數字化的應用場景
下面簡單介紹一個通過數據采集實現設備監(jiān)管與運維數字化的典型場景——設備運行狀態(tài)監(jiān)測。
設備運行狀態(tài)監(jiān)測主要通過不同的采集協議及傳感器實現企業(yè)各類型設備運行數據的實時采集，如：對于有對外輸出接口的設備，直接通過接口協議解析獲取數據；對于沒有輸出接口的設備，通過加裝一些傳感器來采集相關數據；對于有設備管理控制系統(tǒng)的設備，采用直接與系統(tǒng)集成獲取數據，也可利用ETL工具從系統(tǒng)后臺數據庫中抽取數據。獲取的多源異構數據主要包括設備的開關機狀態(tài)、設備的故障信息、設備運行的狀態(tài)信息、設備參數信息、維修保養(yǎng)記錄等，通過實時數據分析、可視化的方式全面感知設備的實時狀態(tài)，以此為基礎構建設備運行狀態(tài)監(jiān)測管理系統(tǒng)，并可實現以下效果：
（1）實時監(jiān)控：針對設備的運行狀態(tài)及要求，通過實時狀態(tài)數據接入與分析、參數范圍設置、動態(tài)閾值規(guī)劃、異常診斷模型開發(fā)等實現設備實時監(jiān)測評估。當設備實時狀態(tài)數據出現異常時，系統(tǒng)可自動識別并報警，并推送提醒設備管理維護人員，提升故障的響應及時性與排故效率。
（2）分析評估：通過設備實時數據統(tǒng)計分析，可對設備相關指標及綜合效能進行評估，如設備完好率、故障率、OEE等指標分析，全面提升設備使用及管理能力。
（3）故障預測：可基于設備歷史數據樣例與實時數據分析，及時發(fā)現設備參數的異常變化并展開趨勢預判，實現設備健康狀態(tài)預測，指導設備維修保養(yǎng)計劃制定，提升維修計劃的科學性。
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