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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(shù)字化制造的實質(zhì)是什么？
3.企業(yè)數(shù)字化建設(shè)過程中核心采集的數(shù)據(jù)有哪些？又是如何利用數(shù)據(jù)賦能業(yè)務的？
背景
世界正在進入以信息產(chǎn)業(yè)為主導的經(jīng)濟發(fā)展時期，在新一輪的科技革命和產(chǎn)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(guān)產(chǎn)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(shù)的產(chǎn)業(yè)化和集成應用為重點，推進新一代信息技術(shù)和制造業(yè)深度融合，已成為推動我國生產(chǎn)方式、產(chǎn)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(chǎn)的制造模式遭遇市場越來越激烈的競爭，低端技術(shù)、高成本、批量式生產(chǎn)等逐步成為制約企業(yè)發(fā)展的瓶頸，同時用戶對產(chǎn)品質(zhì)量的要求越來越高，個性化定制越來越明顯。提高質(zhì)量效益、轉(zhuǎn)變生產(chǎn)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(zhuǎn)型升級的必由之路。
一、什么是智能制造
當前，國內(nèi)外對智能制造尚未有嚴格統(tǒng)一的定義，根據(jù)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(shù)與先進制造技術(shù)深度融合，貫穿于設(shè)計、生產(chǎn)、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(chǎn)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(zhì)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(shù)據(jù)作為支撐，需要借助大數(shù)據(jù)分析、人工智能等技術(shù)來實現(xiàn)。
智能制造的演化歷經(jīng)三個基本范式：先以數(shù)字化制造主導，再到網(wǎng)絡化主導，進而走向智能化。本文重點講述大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)如何支撐智能制造實現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡化與智能化三個階段目標。
二、智能制造的第一階段：數(shù)字化
數(shù)字化是起點和基礎(chǔ)，是將許多復雜多變的信息轉(zhuǎn)變?yōu)榱炕臄?shù)字、數(shù)據(jù)，再以這些數(shù)字、數(shù)據(jù)建立起適當?shù)哪Ｐ停瑢⑵滢D(zhuǎn)變?yōu)橐幌盗卸M制代碼，引入計算機內(nèi)部，便于進行統(tǒng)一加工處理的過程。在全面信息化時代，數(shù)字化已經(jīng)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(shù)字化的首要目標是實現(xiàn)數(shù)字化制造，即利用數(shù)字化的定量表述、存儲、處理和控制方法，支持產(chǎn)品生命周期的全局優(yōu)化，它是計算機數(shù)字技術(shù)、網(wǎng)絡信息技術(shù)與制造技術(shù)不斷融合、發(fā)展和應用的結(jié)果，內(nèi)涵包括以CAD/CAM/CAE等為主體的產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計與制造技術(shù)，以MRPII、ERP、MES等為主體的制造信息支持系統(tǒng)、數(shù)字控制制造系統(tǒng)等。
簡單來說，狹義的數(shù)字化過程就是將線下、未準確量化的生產(chǎn)、管理等業(yè)務轉(zhuǎn)為線上進行，實現(xiàn)生產(chǎn)的“無紙化”、“流程化”、“度量化”。例如將傳統(tǒng)生產(chǎn)、管理過程中的紙質(zhì)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(shù)字化方法所實現(xiàn)的“無紙化”、“流程化”模式將會給企業(yè)生產(chǎn)管理帶來巨大的效果改善與效率提升。
以設(shè)計過程數(shù)據(jù)采集與全面數(shù)字化為例，最早設(shè)計人員進行產(chǎn)品各項設(shè)計的時候，采用手工繪圖設(shè)計的方式，設(shè)計完成后圖紙線下傳遞至審核、總工等各級領(lǐng)導審批；審批過程中根據(jù)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(chǎn)現(xiàn)場；參考及借閱過程繁雜，耗費人力。采用數(shù)字化方式后就轉(zhuǎn)變?yōu)橥ㄟ^CAD軟件直接進行二維、三維產(chǎn)品設(shè)計，電子圖紙及設(shè)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(shù)據(jù)的版本管理、設(shè)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(shè)計的效率、降低圖紙出錯率并減少整體設(shè)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(chǎn)相關(guān)的信息系統(tǒng)建設(shè)來促進自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型，把數(shù)據(jù)作為智能制造的核心驅(qū)動力，利用數(shù)據(jù)去整合產(chǎn)業(yè)鏈及價值鏈。各類信息系統(tǒng)的建設(shè)，實質(zhì)是實現(xiàn)管理、生產(chǎn)等信息的采集、管理、流轉(zhuǎn)與應用，用流程管理數(shù)據(jù)，用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務。
三、數(shù)據(jù)采集實現(xiàn)數(shù)字化
制造企業(yè)數(shù)字化建設(shè)過程中核心采集哪些數(shù)據(jù)？
一是從底層的設(shè)備控制系統(tǒng)中采集設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)、設(shè)備參數(shù)等，如數(shù)控系統(tǒng)、產(chǎn)線控制系統(tǒng)等；
二是直接采集各類終端及傳感器的數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)，如MES系統(tǒng)從PDM系統(tǒng)獲取BOM數(shù)據(jù)，從ERP系統(tǒng)獲取訂單數(shù)據(jù)等；
四是由線下的紙質(zhì)文件數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化而來，如工藝卡片電子化、流程卡片電子化等；
五是從互聯(lián)網(wǎng)獲取數(shù)據(jù)，如獲取市場信息數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)，上下游供應商數(shù)據(jù)等。
實現(xiàn)以上數(shù)據(jù)資產(chǎn)的全面獲取與利用，數(shù)據(jù)采集技術(shù)是關(guān)鍵。針對不同來源、不同形式的數(shù)據(jù)，需選用不同的數(shù)據(jù)采集方式。對于紙質(zhì)文件等線下數(shù)據(jù)，可通過OCR識別、圖像掃描、手工錄入等方式獲取；對于各類設(shè)備及傳感器的數(shù)據(jù)，可通過各類網(wǎng)絡及工業(yè)接口協(xié)議實現(xiàn)采集；對于業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)，一方面可通過系統(tǒng)集成的方式定義數(shù)據(jù)集成接口或通過中間件實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳遞，另一方面可直接利用ETL（抽取Extract、轉(zhuǎn)換Transform、加載Load）工具從業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中抽取；對于外部數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，可采用網(wǎng)絡爬蟲等方式獲取。
在這里，特意強調(diào)下ETL數(shù)據(jù)采集工具。隨著企業(yè)級大數(shù)據(jù)中心的建設(shè)，ETL數(shù)據(jù)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(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)（如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件）抽取到臨時中間層后，進行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫中，為后續(xù)聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘模型構(gòu)建等提供決策支持。
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四、舉例：數(shù)字化的應用場景
下面簡單介紹一個通過數(shù)據(jù)采集實現(xiàn)設(shè)備監(jiān)管與運維數(shù)字化的典型場景——設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測。
設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測主要通過不同的采集協(xié)議及傳感器實現(xiàn)企業(yè)各類型設(shè)備運行數(shù)據(jù)的實時采集，如：對于有對外輸出接口的設(shè)備，直接通過接口協(xié)議解析獲取數(shù)據(jù)；對于沒有輸出接口的設(shè)備，通過加裝一些傳感器來采集相關(guān)數(shù)據(jù)；對于有設(shè)備管理控制系統(tǒng)的設(shè)備，采用直接與系統(tǒng)集成獲取數(shù)據(jù)，也可利用ETL工具從系統(tǒng)后臺數(shù)據(jù)庫中抽取數(shù)據(jù)。獲取的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)主要包括設(shè)備的開關(guān)機狀態(tài)、設(shè)備的故障信息、設(shè)備運行的狀態(tài)信息、設(shè)備參數(shù)信息、維修保養(yǎng)記錄等，通過實時數(shù)據(jù)分析、可視化的方式全面感知設(shè)備的實時狀態(tài)，以此為基礎(chǔ)構(gòu)建設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測管理系統(tǒng)，并可實現(xiàn)以下效果：
（1）實時監(jiān)控：針對設(shè)備的運行狀態(tài)及要求，通過實時狀態(tài)數(shù)據(jù)接入與分析、參數(shù)范圍設(shè)置、動態(tài)閾值規(guī)劃、異常診斷模型開發(fā)等實現(xiàn)設(shè)備實時監(jiān)測評估。當設(shè)備實時狀態(tài)數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常時，系統(tǒng)可自動識別并報警，并推送提醒設(shè)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(shè)備實時數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，可對設(shè)備相關(guān)指標及綜合效能進行評估，如設(shè)備完好率、故障率、OEE等指標分析，全面提升設(shè)備使用及管理能力。
（3）故障預測：可基于設(shè)備歷史數(shù)據(jù)樣例與實時數(shù)據(jù)分析，及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備參數(shù)的異常變化并展開趨勢預判，實現(xiàn)設(shè)備健康狀態(tài)預測，指導設(shè)備維修保養(yǎng)計劃制定，提升維修計劃的科學性。
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