《制造業(yè)數(shù)據(jù)管理的再認(rèn)知》一文中我們將工業(yè)大數(shù)據(jù)分為公共資源數(shù)據(jù)、工程類(lèi)數(shù)據(jù)、管理類(lèi)數(shù)據(jù)和物聯(lián)數(shù)據(jù)。這篇文章主要談?wù)勎锫?lián)數(shù)據(jù)，也是數(shù)據(jù)管理部分的最后一篇了。傳統(tǒng)的管理系統(tǒng)將人作為數(shù)據(jù)采集端，用流程來(lái)固化組織的行為，用指標(biāo)來(lái)衡量評(píng)價(jià)流程和組織的效率。工業(yè)企業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)，就是要將人和物聯(lián)系起來(lái)，將系統(tǒng)和物聯(lián)系起來(lái)，將物作為數(shù)據(jù)采集端，由人或系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策。數(shù)據(jù)的分析與優(yōu)化是物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)之一，也是未來(lái)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)揮價(jià)值的關(guān)鍵點(diǎn)。物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)中有很多種應(yīng)用方式，如物流倉(cāng)儲(chǔ)、生產(chǎn)制造、產(chǎn)品運(yùn)維等，我們這里重點(diǎn)講講生產(chǎn)制造和產(chǎn)品運(yùn)維。
第一節(jié)物聯(lián)數(shù)據(jù)的組織方式
工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)制造物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用一般稱(chēng)為車(chē)間物聯(lián)網(wǎng)或者叫制造物聯(lián)，通過(guò)使用RFID傳感器、無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信、GPS定位、語(yǔ)音視頻系統(tǒng)等技術(shù)把制造計(jì)劃與制造資源“人、機(jī)、料、法、環(huán)”等信息鏈接起來(lái)，從而對(duì)五大制造資源智能化識(shí)別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理，從而滿(mǎn)足企業(yè)指揮調(diào)度、環(huán)境監(jiān)測(cè)等方面的管理要求。五大制造資源分為靜態(tài)屬性和動(dòng)態(tài)屬性，如一臺(tái)機(jī)床設(shè)備的靜態(tài)屬性又可以分為管理信息(設(shè)備編碼、設(shè)備名稱(chēng)、設(shè)備分類(lèi)等)、靜態(tài)參數(shù)(工作環(huán)境、進(jìn)給速度、切削參數(shù)等)、動(dòng)態(tài)參數(shù)(機(jī)床狀態(tài)、車(chē)床完備率、車(chē)床負(fù)荷率、維修記錄等)。靜態(tài)屬性不受生產(chǎn)過(guò)程的影響，并在生產(chǎn)流程開(kāi)始之前已經(jīng)確定，是車(chē)間現(xiàn)場(chǎng)管理中的常量數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)并非永遠(yuǎn)固定不變，它們可在生產(chǎn)過(guò)程結(jié)束后由用戶(hù)進(jìn)行調(diào)整;動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)是一直處于變化中的數(shù)據(jù)，車(chē)間物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)大多屬于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。
圖1 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)組織方式
第二節(jié)物聯(lián)數(shù)據(jù)的管理技術(shù)
車(chē)間物聯(lián)網(wǎng)是一種典型的復(fù)雜信息系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)管理的各個(gè)方面，主要包括：數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、數(shù)據(jù)融合與集成、復(fù)雜事件處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理，以及安全訪問(wèn)控制等。
數(shù)據(jù)質(zhì)量控制：物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量可以用精確度、置信度和完整性三個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量。在提高射頻識(shí)別、傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方面，主要采用清除多讀和誤讀數(shù)據(jù)、填補(bǔ)漏讀的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗通常采用概率統(tǒng)計(jì)和時(shí)空關(guān)聯(lián)的方法。
數(shù)據(jù)融合與集成：物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)空間內(nèi)數(shù)據(jù)對(duì)象的多態(tài)性表現(xiàn)在多類(lèi)型、異構(gòu)和無(wú)統(tǒng)一模式。因此，一方面需要構(gòu)建車(chē)間統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型，用統(tǒng)一的方式表達(dá)數(shù)據(jù);第二方面以統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型為基礎(chǔ)，研究如何將異構(gòu)數(shù)據(jù)映射和轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)框架中;第三方面物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)源是分布、自治和獨(dú)立的。在數(shù)據(jù)集成過(guò)程中，有時(shí)需要自動(dòng)地發(fā)現(xiàn)相關(guān)的數(shù)據(jù)源;第四方面要記錄數(shù)據(jù)的來(lái)源，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的溯源;第五方面車(chē)間制造資源是不斷變化的，這種變化會(huì)對(duì)于數(shù)據(jù)的一致性、版本和模式更新等產(chǎn)生影響，要能夠記錄數(shù)據(jù)演化的過(guò)程。
復(fù)雜事件處理：在典型的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，上層系統(tǒng)負(fù)責(zé)監(jiān)測(cè)各個(gè)物體的狀態(tài)和行為，并控制其按照既定的程序作出智能反應(yīng)并完成相應(yīng)行為。物體的行為通常以事件形式表達(dá)。
安全訪問(wèn)控制：由于物聯(lián)網(wǎng)的開(kāi)放性，如何保護(hù)好了傳感數(shù)據(jù)的隱私性成為一個(gè)棘手問(wèn)題。因?yàn)檫@些海量數(shù)據(jù)很容易獲取、如果幾何互聯(lián)網(wǎng)檢索信息，使用復(fù)雜的推理技術(shù)，就可推演出隱私信息。物聯(lián)網(wǎng)的物體異構(gòu)性和移動(dòng)性增加了隱私保護(hù)的復(fù)雜性。
第三節(jié)物聯(lián)數(shù)據(jù)的應(yīng)用模式
1、物聯(lián)車(chē)間的生產(chǎn)管控：車(chē)間生產(chǎn)指揮調(diào)度中心作為整個(gè)生產(chǎn)的“大腦”，需要統(tǒng)籌調(diào)度車(chē)間的各項(xiàng)資源及生產(chǎn)能力，該中心通過(guò)集成ERP、MES、MDC等系統(tǒng)數(shù)據(jù)，以電子大屏幕為載體，展示各生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)情況、突發(fā)事件、事件跟蹤、改進(jìn)情況等。結(jié)合精益生產(chǎn)理念，對(duì)各生產(chǎn)單元的生產(chǎn)任務(wù)執(zhí)行進(jìn)行全過(guò)程管理，通過(guò)統(tǒng)計(jì)、分析、歸納、預(yù)測(cè)后，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)可視化管理，為全景展示公司生產(chǎn)任務(wù)執(zhí)行情況，提供企業(yè)決策支持分析，確保生產(chǎn)任務(wù)按質(zhì)、按量的準(zhǔn)時(shí)完成。
圖2 物聯(lián)網(wǎng)車(chē)間生產(chǎn)管控
2、物聯(lián)車(chē)間的質(zhì)量控制：某鋼鐵企業(yè)是中國(guó)最大的特種鋼材生產(chǎn)企業(yè)，在其某條硅鋼生產(chǎn)線(xiàn)上，由于多種復(fù)雜因素的作用，成品表面有時(shí)會(huì)形成一種稱(chēng)為縱條紋的瓦楞狀缺陷�？v條紋缺陷不僅影響產(chǎn)品的外觀效果，而且對(duì)產(chǎn)品的物理性能如層間電阻，電磁性能和疊片性能等有著直接的影響，其縱條紋缺陷鋼占生產(chǎn)量的30%左右，每年給企業(yè)帶來(lái)巨大的損失。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)生產(chǎn)工藝流程數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和挖掘，建立產(chǎn)品質(zhì)量?jī)?yōu)化模型，減低次品率，提升產(chǎn)品質(zhì)量。
圖3 針對(duì)生產(chǎn)工藝的數(shù)據(jù)挖掘
作者簡(jiǎn)介：
于洋，美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司技術(shù)總監(jiān)，國(guó)家信標(biāo)委工業(yè)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)編制組成員，參與多個(gè)國(guó)家大型集團(tuán)公司數(shù)據(jù)中心及數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)工作，參與軍工制造，電力裝備等行業(yè)智能制造方案論證與申報(bào)工作，擁有多年的信息化建設(shè)經(jīng)驗(yàn)。
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本文標(biāo)題：工業(yè)大數(shù)據(jù)淺談：車(chē)間物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)管理
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