【工業大資料】製造業大資料標準化應用及成功案例分析

背景

2018年3月29日，“2018全國大資料標準化工作會議暨全國信標委大資料標準工作組第五次全會”在北京國際會議中心召開。會議釋出了《大資料標準化白皮書（2018版）》，白皮書對大資料國內外政策、產業及標準化現狀和應用做了全面梳理和分析，完善了大資料標準體系，介紹了重點國家標準，並提出了下一步工作方向。

伴隨著“智慧製造 2025”國家戰略的實施，大資料應用已成為製造業生產力、競爭力、創新能力提升的關鍵，是驅動製造過程、產品、模式、管理及服務標準化、智慧化的重要基礎，體現在產品全生命週期中的各個階段，工業大資料正在加速製造業的轉型升級。

製造業大資料的應用

首先，基於統一標準化思路驅動的工業大資料產品研發設計，實現研發過程的智慧化，提升了創新能力、研發效率和設計質量。通過產品全生命週期資料的採集，工業大資料建模和數字模擬技術優化設計模型，及早發現設計缺陷，減少試製實驗次數，降低研發成本、提升設計效率，縮短了產品研發週期。

其次，綜合製造過程中裝置、效率、成本、耗能等資料展開建模分析，實現了執行過程的狀態監測與優化工藝引數推薦。通過生產工藝過程引數，裝置執行狀態引數與產品質量效能、生產線排產負荷、耗能等資料進行關聯性深度挖掘，形成資料閉環，可得出工藝引數的最優區間、車間排產計劃的最優方案、廠房能效優化的最佳調控手段等。

工業大資料技術的發展和相關標準化工作的推進，也帶來了製造業產業鏈上下游企業間各協同環節的資訊共享和同步升級，企業可根據自身優劣勢分析對業務進行重新取捨，整合資源實現平臺化運營，優化價值鏈。

另外，基於大資料構建的產品故障預測系統，能幫助使用者實時掌握產品狀態，在產品出現異常前展開預測性維修。基於資料標準化思路的企業全流程的資料整合貫通與工業大資料建模分析，支撐了大規模定製為代表的典型智慧製造模式。基於研發知識庫的大資料產品模組化分析，以及協同創新平臺所整合的內外部產業鏈協同設計能力，可實現產品的個性化設計；基於工業生產大資料的互聯工廠柔性化生產能力，保障了個性化設計訂單低成本高效率的製造；結合物流大資料分析優化的物流配送系統，可充分保障個性化定製產品在最短時間內按承諾交付至使用者。

相關成功案例

案例一

海爾 COSMO Plat 空調噪音大資料智慧分析

應用領域：家電行業、智慧製造 

應用背景：海爾膠州空調互聯工廠部署有國內唯一的分貝檢測裝置，當空調測試分貝大於標準分貝時，系統判斷為不合格並將結果輸出至 COSMOPlat-IM（MES）系統，但此裝置無法識別空調執行中的異音，如摩擦音、共振音、口哨音等。此外，每天快節拍、高強度的空調裝配流水線工作導致檢測工人聽取噪音時間過長，易產生疲勞和誤判，偶爾有不合格品流到下線，影響產線整體檢驗的可靠性。因此，急需找到新式噪音識別方法，解決企業當前痛點。

核心方案：基於標準化思路的核心問題研究：COSMOPlat 是海爾自主研發、自主創新的共創共贏工業網際網路平臺，通過整合平臺上的軟體及硬體資源，與美林資料共同開發了空調噪音智慧檢測系統，有效地解決了無法準確、可靠識別異音的痛點。解決方案包括非結構化音訊資料實時採集與儲存、分析建模與智慧識別、結果輸出與視覺化展現三大部分，核心過程如下： 

階段 1：模型搭建的標準化研究 

針對生產線採集的大量歷史檢測音訊，利用端點檢測技術對產品運轉過程中起、停機階段的音訊區段進行智慧切割，利用數字濾波技術自動對音訊進行降噪。通過特徵自動提取與樣本標定，利用機器學習技術構建智慧分類模型，模擬人工判斷行為，構建標準化的模型研究思路。 

階段 2：引數調優的標準化思路 

智慧分類模型需通過大量音訊資料進行模型訓練與優化，並驗證其準確性。演算法專家利用歷史音訊對模型進行驗證與引數調優，通過不斷擴充訓練樣本及模型自學習，確保識別準確率滿足生產線質檢精度要求，最終形成一套基於標準化思路的調優方法。

階段 3：上線實施，技術標準研究成果的應用 

構建音訊採集系統，實現產品分貝檢測產線對音訊的實時同步採集與型號關聯。智慧識別模型自動完成音訊檔案的接入、特徵提取、智慧判別等工作，輸出對應產品條碼號的實時判別結果，對異音自動報警，並針對識別結果對產品異音原因進行智慧分類，輔助返修排故。系統將智慧檢驗結果實時反饋至企業COSMOPlat 工業網際網路平臺，支援產線質量問題線上統計與分析。

系統核心思路

專案實施過程中參考了《資訊科技 大資料 術語》《非結構化資料管理系統技術要求》《資訊保安技術 資料庫管理系統安全技術要求》等大資料相關標準，並與海爾工業智慧研究院有限公司一起，結合專案具體實施過程中的現場問題和解決過程為《資訊科技 大資料 儲存與處理系統功能測試規範》《非結構化資料訪問介面規範》《實時資料庫通用介面規範》等在研以及擬研製的大資料相關國家標準反饋了標準立項訴求和標準內容建議。 

實際效果：海爾 COSMOPlat 空調噪音大資料智慧分析專案通過感測器、分貝檢測系統、業務系統、模型演算法的整合與互動，在企業解放人力、減少誤判、提高檢驗可靠性等方面均有了極大提升。此項智慧檢測系統的實施充分利用了裝置端的嵌入式智慧計算技術，以分散式資訊處理的方式實現了裝置端的智慧和自治，通過伺服器、業務系統間的互動協作，實現了檢測系統整體的智慧化。專案的實施為海爾集團在旗下其他分廠生產線部署基於聲音檢測的空調狀態智慧識別系統積累了豐富經驗，為行業內公司在產線智慧化改造與轉型升級等方面做出了示範。

案例二

長安汽車智慧製造技術研究所衝壓質量大資料專案

應用領域：汽車工業、智慧製造 

長安汽車作為中國知名汽車製造企業，中國品牌汽車產銷累計已突破 1000萬輛，並連續 10 年位於中國品牌汽車銷量前茅。近些年，長安總體戰略也是從傳統汽車製造企業轉向智慧製造服務型企業，重點發展科技、智慧製造、服務三大方面，並在重慶本部成立了智慧化中心。長安汽車某工廠衝壓車間共建有三條衝壓生產線，主要負責生產側圍、翼子板、車門、引擎蓋等輪廓尺寸較大且具有空間曲面形狀的乘用車車身覆蓋件。 

目前在衝壓生產過程中，一方面由於衝壓裝置效能、板材材料效能、生產加工過程引數等波動，部分側圍在拉伸工序中易產生區域性開裂現象，需反覆進行引數調整與試製；另一方面，在衝壓產線線尾，需對衝壓件外觀質量進行統一檢測，現有檢測方式為人工手動檢測，需在有限生產節拍時間內，快速分揀出帶有開裂、刮傷、滑移線、凹凸包等表面缺陷的衝壓件，檢測標準不統一、穩定性不高、質檢資料難以有效量化和儲存，不利於企業資料資源收集、質量問題分析與追溯。 

美林資料通過建設大資料儲存與處理平臺，實現了工廠衝壓車間的所有裝置、

模具、材料、生產製造過程資料、質量檢驗資料的整合、儲存與統一管控。平臺

建設過程參考了《資訊科技大資料參考架構》《大資料儲存與處理平臺技術要求》《資訊科技資料質量評價指標》《非結構化資料訪問介面規範》等標準。

解決方案

依據大資料儲存與處理平臺，藉助基於機器學習的資料探勘、基於機器視覺的智慧檢測技術，實現了衝壓側圍件開裂預測與產品件表面缺陷的智慧識別檢驗。 

▶ 依據衝壓裝置加工引數、板材引數、模具效能引數及維修記錄等，通過資料探勘機器學習演算法，建立衝壓工藝側圍開裂智慧預測模型。通過樣本積累與模型訓練調優，準確預測衝壓側圍件的開裂風險。最後，確定了衝壓製造過程影響因素間的相關性，制定了生產過程引數組合控制策略，為衝壓製造過程工藝優化和質量把控提供支援。 

▶ 基於機器視覺的衝壓件缺陷智慧識別檢測，立足生產線現有條件，設計影像採集系統，通過影像實時採集與智慧分析，快速識別衝壓件是否存在表面缺陷，並自動將所有檢測影像及過程處理資料儲存至大資料平臺。通過質檢資料、生產過程工藝引數、產品設計引數間的關聯，藉助大資料分析技術，形成衝壓產品質量問題分析管理的閉環連線，實現衝壓產品質量的精確控制和優化提升。 

▶ 專案實施總體框架如下：

專案實施總體框架圖

在專案具體實施過程中，美林資料通過與長安汽車專案團隊進行業務研討及評定，綜合製造業底層資料採集、平臺資料規範設計、資料質量檢測、大資料分析總體技術要求等方面內容，編寫了企業級《製造業大資料分析業務指南》。此外，根據專案實施經驗，為工業大資料領域相關標準、應用規範的立項、研製、釋出等提供了資訊反饋和經驗積累，後續將協助大資料標準工作組確定並推出相關標準內容。

案例三

江蘇省重點領域共性技術攻關專案---工業大資料後設資料規範與驗證技術攻關專題---工業大資料標準體系研究及重點標準編制

應用領域：工業 

1、主要攻關內容分為兩大部分：工業大資料標準體系研究和重點標準編制。 

（1）工業大資料標準體系研究 

全面分析智慧製造發展的要求和工業大資料產業發展趨勢，研究智慧製造企業的研發、生產、運營、營銷和管理方式，分析國內外工業大資料服務產業標準的現狀、趨勢和需求，梳理相關國際標準、國家標準、行業標準、團體標準、企業標準，提出符合針對智慧製造相關技術研發和業務應用需求，研究工業大資料標準化需求，以指導成體系成系統的標準制定工作，形成工業大資料發展趨勢的標準體系框架和標準體系表。 

（2）重點標準編制。 

結合產業需求，針對現階段工業領域急需解決的問題，採用急用先行的原則，結合工業大資料標準體系框架，研製《工業大資料產品核心後設資料規範》、《工業大資料 OID 標識分配與註冊解析規範》、《工業大資料 OID 物件識別符號編碼與儲存規範》等重點關鍵的工業大資料領域重點標準。 

2、本案例先進性和技術路線 

（1）總體設計 

1）各項研究任務協調配合、有機互動、整體推進 

本專案研究內容包括相關技術、相關標準體系和文字的研製工作。各項工作相互配合，相互促進。

工作流程圖

2）標準研究與標準驗證、應用驗證等內容協調互動 

工業大資料相關業務、產品和標準化三者之間是相互促進、相互制約的，標準的需求主要來自業務和系統的需求。這三者之間相互依託，層層遞進，協同完成專案目標。

邏輯結構圖

3）相關標準研製 

工業大資料相關服務標準的制定將徵集使用者需求，並針對尚未規範化的、緊迫需要規範和統一的內容，適時推出標準內容。

以現有技術為基礎，提煉適合系統的技術及引數要求，結合技術發展趨勢，聯合相關生產廠商、學術機構、高等院校和行業協會及使用者等各方組成標準起草組共同研究標準內容。

（2）專案實施 

按照標準化法規定，標準在研製過程中主要經歷起草、徵求意見、送審和報批等四個階段。

專案實施階段說明

3、案例實施

（1）江蘇中堃資料技術有限公司基於公關專題，結合工業大資料重點線上纜行業的能耗分析和預警預測、營銷分析和預警預測突破。其中通過能耗橫向對比分析，縱向時間序列分析，發現企業耗能裝置，並結合入廠時間，單位產量能耗等指標，幫助企業能耗下降 5%。通過裝置能源利用率分析，為企業提升10%左右的產品產量。營銷分析預測是通過分析同行業的相關資料，為決策者提供有力的決策支撐，輔助決策者做出最優的選擇。 

（2）在新能源領域，江蘇中天科技軟體技術有限公司在相關標準的指導下構建智慧能源管理平臺，實現了集中資料儲存和大資料分析評估，可以輸出多維度報表；支援平臺電站資產評估分析，投融資決策；充分考慮了大資料的採集和處理穩定性和安全性。 

（3）徐工資訊公司結合工業大資料重點服務標準的研製和標準試點驗證系統建設，在工程機械智慧製造新模式探索中積極應用該標準系統，同步開展產品核心後設資料規範和 OID 標識管理規範標準驗證試點工作，同時擴充套件行業推廣應用。 

（4）江蘇藍創智慧科技股份有限公司將在橡膠機械行業智慧製造新模式中推廣應用系列標準，驗證標準在該行業中產品資料描述匹配能力，提高企業有效維護和管理產品資料的能力，提升工業產品生產溯源查詢和產品資料共享能力。

（5）徐工集團牽頭承擔了標準試點驗證專案，積極參與了標準草案和驗證系統方案的編寫及討論，並在子企業進行試點，開展驗證系統對接研發和驗證系統的應用與驗證，輸出工程機械行業的標準驗證效果和相應的《應用指南》。 

（6）蘇州洞察雲資訊科技有限公司——星雲測試精準測試系統為銳捷網路的大型核心交換機程式提供視覺化、智慧化全生命週期測試解決方案，實現以極低的硬體消耗採集裝置內部程式高速執行的程式碼邏輯資料，提供達到航天級別的測試資料和智慧測試分析結果。

宣告：本文素材來自《大資料標準化白皮書（2018版）》，由深度工廠整理後釋出

人工智慧賽博物理作業系統

AI-CPS OS

“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧）分支用來的今天，企業領導者必須瞭解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中，利用AI-CPS OS形成數字化+智慧化力量，實現行業的重新佈局、企業的重新構建和自我的煥然新生。

AI-CPS OS的真正價值並不來自構成技術或功能，而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+資訊化、智造+產品+服務和資料+分析一體化，這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合，沒有顛覆現狀的意願，這些將不可能實現。

領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業作業系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智慧化力量，領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位：

1. 重新行業佈局：你的世界觀要怎樣改變才算足夠？你必須對行業典範進行怎樣的反思？

2. 重新構建企業：你的企業需要做出什麼樣的變化？你準備如何重新定義你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成為怎樣的人？要重塑自己並在數字化+智慧化時代保有領先地位，你必須如何去做？

AI-CPS OS是數字化智慧化創新平臺，設計思路是將大資料、物聯網、區塊鏈和人工智慧等無縫整合在雲端，可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系，實現各個前沿技術在雲端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉，形成了領導力模式，使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置：

1. 精細：這種力量能夠使人在更加真實、細緻的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切，進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。

2. 智慧：模型隨著時間（資料）的變化而變化，整個系統就具備了智慧（自學習）的能力。

3. 高效：企業需要建立實時或者準實時的資料採集傳輸、模型預測和響應決策能力，這樣智慧就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。

4. 不確定性：數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗，其結果就是形成了複合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含於三個領域：技術、文化、制度。

5. 邊界模糊：數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化，還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量通過三個方式激發經濟增長：

1. 創造虛擬勞動力，承擔需要適應性和敏捷性的複雜任務，即“智慧自動化”，以區別於傳統的自動化解決方案；

2. 對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升，提高資本效率；

3. 人工智慧的普及，將推動多行業的相關創新，開闢嶄新的經濟增長空間。

給決策制定者和商業領袖的建議：

1. 超越自動化，開啟新創新模式：利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智慧，為企業創造新商機；

2. 迎接新一代資訊科技，迎接人工智慧：無縫整合人類智慧與機器智慧，重新

   評估未來的知識和技能型別；

3. 制定道德規範：切實為人工智慧生態系統制定道德準則，並在智慧機器的開

   發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐；

4. 重視再分配效應：對人工智慧可能帶來的衝擊做好準備，制定戰略幫助面臨

   較高失業風險的人群；

5. 開發數字化+智慧化企業所需新能力：員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對於中國企業來說，創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《論語·子路》雲端計算、大資料、物聯網、區塊鏈和 人工智慧，像君子一般融合，一起體現科技就是生產力。

如果說上一次哥倫布地理大發現，擴充的是人類的物理空間。那麼這一次地理大發現，擴充的就是人們的數字空間。在數學空間，建立新的商業文明，從而發現新的創富模式，為人類社會帶來新的財富空間。雲端計算，大資料、物聯網和區塊鏈，是進入這個數字空間的船，而人工智慧就是那船上的帆，哥倫布之帆！

新一代技術+商業的人工智慧賽博物理作業系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，並創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從巨集觀到微觀各領域的智慧化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。

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產業智慧官  AI-CPS

用“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧），在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智慧；實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。

長按上方二維碼關注微信公眾號： AI-CPS，更多資訊回覆：

新技術：“雲端計算”、“大資料”、“物聯網”、“區塊鏈”、“人工智慧”；新產業：“智慧製造”、“智慧金融”、“智慧零售”、“智慧駕駛”、“智慧城市”；新模式：“財富空間”、“工業網際網路”、“資料科學家”、“賽博物理系統CPS”、“供應鏈金融”。

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