智能车间的大数据应用基本信息

书    名 智能车间的大数据应用 作    者 张洁、吕佑龙、汪俊亮、鲍劲松
出版时间 2020年9月1日 ISBN 9787302546498

第1章工业大数据与智能制造00

1.1工业大数据00

1.1.1大数据概述00

1.1.2大数据的特征00

1.1.3工业大数据的特征00

1.2大数据在工业应用中的机遇与挑战00

1.3工业大数据驱动的智能制造00

1.3.1制造业驱动形势演变00

1.3.2基于大数据的产品设计00

1.3.3大数据驱动的智能生产00

1.3.4大数据驱动的智能化运维00

1.3.5基于大数据分析的产品精准营销和成本精确控制00

1.3.6大数据驱动的全生命周期供应链优化0

1.3.7大数据驱动的车间智能化发展0

1.4工业大数据与智能车间0

1.4.1智能车间的基本内涵0

1.4.2大数据环境下的智能车间信息化特点0

1.4.3大数据促进的车间信息化基础平台0

1.4.4大数据驱动的智能车间运行方式0

1.5智能车间中的工业大数据应用场景0

参考文献0

第2章基于大数据的智能车间技术体系0

2.1大数据应用技术体系0

2.2大数据采集技术0

2.2.1无线射频识别技术0

2.2.2二维码技术0

2.2.3系统日志采集系统0

2.2.4网络数据采集系统0

2.2.5数据库采集系统0

2.2.6其他制造业大数据感知技术0

2.3大数据传输技术0

2.3.1工业现场总线通信技术0

2.3.2工业现场以太网通信技术0

2.3.3工业现场无线网络通信技术0

2.3.45G技术0

2.4大数据处理技术0

2.4.1数据清理0

2.4.2数据变换0

2.4.3数据归约0

2.5大数据存储技术0

2.5.1YARN0

2.5.2ZooKeeper0

2.6大数据集成技术0

2.7大数据分析技术0

2.7.1分类/聚类算法0

2.7.2关联分析0

2.7.3模式挖掘0

2.8大数据预测/决策技术0

2.9大数据可视化技术0

参考文献0

第3章基于大数据挖掘的产品工艺智能规划0

3.1产品工艺智能规划业务0

3.1.1产品工艺智能规划业务的内容0

3.1.2产品工艺智能规划问题的特点0

3.2产品工艺规划数据资源0

3.2.1产品工艺规划数据来源0

3.2.2MBD模型数据存储方式0

3.2.3工艺规划数据的标签化管理与组织方式0

3.3大数据驱动的产品工艺智能规划方法体系架构0

3.4产品工艺规划数据挖掘技术0

3.4.1产品形状特征自动识别方法0

3.4.2三维设计数据提取方法0

3.4.3产品工艺知识库管理技术0

3.5产品工艺智能规划方法0

3.5.1产品MBD模型检索方法0

3.5.2产品工艺知识重用方法0

3.6航天零件加工车间的产品工艺智能规划实例

参考文献

第4章基于大数据预测的车间生产智能调度

4.1车间生产智能调度业务

4.1.1车间生产智能调度业务的内容

4.1.2车间生产智能调度问题的特点

4.2车间生产智能调度数据资源

4.2.1车间生产智能调度数据来源

4.2.2车间生产智能调度数据组织方式

4.3大数据驱动的车间生产智能调度方法体系

4.4车间生产性能预测技术

4.4.1车间生产性能预测的一般方法

4.4.2车间工期预测模型

4.5性能预测驱动的车间生产智能调度方法

4.5.1晶圆单层工期调控模型

4.5.2基于强化学习的晶圆工期逐层调控模型

4.5.3基于ActorCritic的工期调控策略优化方法

4.6基于大数据预测晶圆制造车间生产智能调度实例

4.6.1晶圆制造系统特性分析

4.6.2晶圆制造车间智能调度案例

参考文献

第5章基于大数据集成的物料运输系统调度

5.1物料运输系统调度业务

5.1.1物料运输系统调度业务的内容

5.1.2物料运输系统调度问题的特点

5.2物料运输系统调度数据资源

5.2.1物料运输调度数据来源

5.2.2物料运输数据多维度组织形式

5.3大数据集成的物料运输系统调度方法体系

5.4物料运输系统状态感知技术

5.5基于大数据集成的物料运输系统状态分析技术

5.5.1物料运输系统数据集成方法

5.5.2物料运输系统运行模型

5.5.3物料运输系统运行稳定状态分析

5.5.4物料运输系统状态分析模型评价

5.6物料运输系统智能调度技术

5.6.1物料运输调度整体流程

5.6.2两阶段物料运输优化方法

5.7晶圆制造车间的物料运输系统调度实例

5.7.1车间硬件环境

5.7.2实施应用

5.7.3结果分析

参考文献

第6章基于大数据可视化的生产智能监控

6.1生产智能监控业务

6.1.1生产智能监控业务内容

6.1.2生产智能监控业务的问题特点

6.2生产智能监控业务的数据资源

6.2.1生产监控业务的数据来源

6.2.2生产监控数据的组织形式

6.3大数据驱动的生产智能监控方法体系架构

6.4面向车间生产监控的边缘计算技术

6.5车间生产监控信息建模技术

6.6车间生产监控可视化技术

6.6.1三维场景界面的设计

6.6.2界面操作逻辑的设计

6.7飞机装配车间的生产在线监控系统实例

6.7.1数据采集及管理模块

6.7.2机翼位姿监控模块

6.7.3生产进程可视化监控

6.8食品包装车间的生产在线监控系统实例

6.8.1原材料批次信息管理

6.8.2生产过程数据关联

6.8.3生产过程信息查询

6.8.4生产状态可视化

参考文献

第7章基于大数据关联分析的质量智能控制

7.1产品质量控制业务

7.1.1产品质量控制业务的内容

7.1.2产品质量控制问题的特点

7.2产品质量数据资源

7.2.1产品质量数据来源

7.2.2产品质量数据批次化组织形式

7.3产品质量数据关联分析技术

7.3.1产品质量规律挖掘方法

7.3.2产品质量特征提取方法

7.4产品质量智能预测技术

7.5产品质量控制优化技术

7.6发动机装配车间产品质量控制实例

7.6.1柴油发动机装配过程数据处理

7.6.2柴油发动机功率数据关联分析

7.6.3柴油发动机功率预测模型

7.6.4柴油发动机装配过程控制

参考文献

第8章基于大数据分类的设备智能维护

8.1设备智能维护业务

8.1.1设备维护业务的内容

8.1.2设备维护业务的问题特点

8.2设备智能维护业务的数据资源

8.3大数据驱动的设备智能维护方法体系架构

8.4设备异常状态侦测方法

8.5设备运行状态预测模型

8.6设备维护方式智能决策方法

8.7晶圆加工车间设备智能维护实例

参考文献

智能车间的大数据应用造价信息

市场价 信息价 询价
材料名称 规格/型号 市场价
(除税)
工程建议价
(除税)
行情 品牌 单位 税率 供应商 报价日期
车间 品种:车间 查看价格 查看价格

鸿富来

m2 13% 青岛鸿富来特种门窗有限公司
大数据应用服务平台 犯罪应用、手机话单应用、移动应用智能业务应用服务等功能 查看价格 查看价格

13% 郑州信大捷安信息技术股份有限公司
可焊车间底漆 品种:可焊车间底漆;编号:ST-TZ-949;规格:20;颜色:铁红、红丹 查看价格 查看价格

森塔

kg 13% 郑州森塔化工有限公司上海直销
多功能智能数据采集器 RXPM 804PRM 查看价格 查看价格

荣夏

13% 江苏荣夏安全科技有限公司
车间LED泛光灯 LED 48W 查看价格 查看价格

13% 广西双军光电科技有限公司
车间底漆 环氧铁红 H53-5 查看价格 查看价格

kg 13% 南京冠军涂料实业有限公司
车间底漆 H06-1环氧富锌 (三组份) 查看价格 查看价格

金陵

kg 13% 扬州市金陵特种涂料厂
车间保护底漆 GZHGD01-3 绿色(军用) 查看价格 查看价格

kg 13% 成都天合宏业科技发展有限公司
材料名称 规格/型号 除税
信息价
含税
信息价
行情 品牌 单位 税率 地区/时间
车起重运输车 PY5090JSQ3 查看价格 查看价格

深圳市2005年11月信息价
车起重运输车 PY5130JSQ5 查看价格 查看价格

深圳市2005年11月信息价
车起重运输车 PY5170JSQ5 查看价格 查看价格

深圳市2005年11月信息价
车起重运输车 PY5130JSQ5Z 查看价格 查看价格

深圳市2005年11月信息价
CPCD20 查看价格 查看价格

深圳市2006年2月信息价
CPCD50 查看价格 查看价格

深圳市2006年2月信息价
CPCD20 查看价格 查看价格

深圳市2005年1月信息价
CPC30 查看价格 查看价格

深圳市2005年1月信息价
材料名称 规格/需求量 报价数 最新报价
(元)
供应商 报价地区 最新报价时间
融合大数据-车辆数据应用 DS-VJMNC-3XY车辆数据应用|1套 3 查看价格 浙江大华技术股份有限公司四川办事处 全国   2020-04-14
融合大数据-人脸数据应用 DS-VJMNC-3XY人脸数据应用|1套 3 查看价格 浙江大华技术股份有限公司四川办事处 全国   2020-04-14
融合大数据-WIFI数据应用 DS-VJMNC-3XY WIFI数据应用|1套 3 查看价格 浙江大华技术股份有限公司四川办事处 全国   2020-04-14
融合大数据-人体数据应用 DS-VJMNC-3XY人体数据应用|1套 3 查看价格 浙江大华技术股份有限公司四川办事处 全国   2020-04-14
大数据应用服务平台 犯罪应用、手机话单应用、移动应用智能业务应用服务等功能|1套 2 查看价格 深圳亿维锐创科技股份有限公司 广东  阳江市 2016-05-27
大数据应用服务平台 犯罪应用、手机话单应用、移动应用智能业务应用服务等功能|1套 1 查看价格 深圳市睿策者科技有限公司 广东  阳江市 2016-05-26
大数据应用系统软件 多维搜、统计研判、辆布控等实战功能应用|1套 3 查看价格 美电贝尔 广东  阳江市 2018-09-11
(生产车间)M-01 (生产车间)WD-02 白橡木直纹|2135樘 3 查看价格 佛山市禅城区佳门宅配门窗经营部 广西   2018-08-28

张洁,现为东华大学机械工程学院院长、教授、博导。南京航空航天大学获博士学位。曾任上海交通大学智能制造与信息工程研究所副所长、教授、博导,华中科技大学机械科学与工程学院副教授,华中科技大学和香港大学做博士后; 美国加州大学柏克莱分校、美国伊利诺伊大学香槟分校、法国里昂二大的高级访问学者。目前是中国人工智能学会智能制造专业委员会副主任,中国科协智能制造学会联合体专业委员会委员。

上个世纪九十年代师从李培根院士开展智能制造学术研究,目前研究领域:智能制造系统的调度、智能质量分析、机器人技术、工业大数据分析与决策等。正在负责国家自然科学基金重点项目《大数据驱动的智能车间运行性能分析与决策方法研究》。主持国家自然科学基金重点项目《大数据驱动的智能车间运行性能分析与决策方法研究》,主持完成了 国家自然科学基金面上项目“可重入制造系统分层自适应控制的研究”等5项。参与国家自然科学基金重点项目1项目和国家自然科学基金重大项目2项目。主持完成国家863计划“面向分布式制造的MES关键技术研究及产品开发”等5项和参与国家科技支撑计划”液态食品机器人自动化生产线研制与示范”2项。参与工信部智能制造的新模式和标准多项。 2100433B

阐述智能车间的大数据基本特点和应用框架,介绍大数据技术在智能车间中的多种典型应用场景:第1章论述大数据对智能制造的推动作用;第2章分析智能车间内的大数据资源;第3章介绍基于大数据的智能车间技术体系;第4至9章分别介绍设备智能维护、生产在线监控、产品智能设计、车间智能调度、产品质量控制、物料运输调度等大数据应用场景,并提供航空航天、汽车、钢铁、食品等典型行业中的大数据应用实例。

智能车间的大数据应用常见问题

  • 大数据的价值是什么

    大数据对企业产生的一个重要价值就是分析数据的质量,此外,企业内部是否会形成一个个孤立的数据孤岛,数据是否会成就企业内某些人或团队新的权力,导致数据不能得到实时有效地分享,这些都会是阻碍大数据在企业中有...

  • 岩土工程/土木工程怎样应用大数据?

    在说运用以前,先来说说问题.现在到处都说大数据,这里面其实有一个很敏感的问题没有说,那就是数据保护. 如果没有用户数据输入,那大数据也就无从谈起. 但是我们日常生活中,很多时候是刻意忽略数据保护的问题...

  • 关联大数据的保存问题

    如果保存了应该有轴网及框架柱的,你检查一下是否点到层数不对,如在二层画的,打开后软件直接出现的是一层,所以没有;另一个可以按柱的快捷键“Z”看看是否显示框架柱,切换楼层看看其它层是否有框架柱。

智能车间的大数据应用文献

智能交通系统的大数据应用 智能交通系统的大数据应用

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评分: 4.5

智能交通系统的大数据应用

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扶贫项目管理中的大数据应用 扶贫项目管理中的大数据应用

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评分: 4.5

本文拟对于扶贫开发项目管理活动中,通过对于国家扶贫大数据库的有效利用,更好地把握扶贫项目管理中的精准性问题,对于扶贫项目开发管理的政策和计划的制定,提供坚实的现实依据.

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图书目录

项目一 智能工厂及智能加工车间认知………………………………………………001

任务1 智能工厂认知……………………………………………………………………001

任务2 智能教学工厂及智能加工车间认知………………………………………012

项目二 智能加工车间机器人的编程与调试…………………………………………022

任务1 上下料机器人控制参数设置…………………………………………………022

子任务1 熟悉机器人的基本操作……………………………………………………027

子任务2 机器人I/O通信设置………………………………………………………038

子任务3 机器人坐标系和位置数据设置…………………………………………049

任务2 上下料机器人编程………………………………………………………………061

子任务1 机器人上下料运动规划……………………………………………………063

子任务2 新建模块和程序……………………………………………………………065

子任务3 编写工业机器人上下料程序……………………………………………069

任务3 工业机器人程序调试与运行………………………………………………085

项目三 智能工厂数控加工车间的技术基础…………………………………………091

任务1 数控车床系统参数设置………………………………………………………091

任务2 数控车床零件加工的程序编写……………………………………………131

任务3 数控车床零件加工程序调试与运行………………………………………156

项目四 智能加工车间的PLC编程与调试……………………………………………174

任务1 西门子PLC与机器人通信…………………………………………………174

任务2 西门子PLC与数控车床通信………………………………………………182

任务3 西门子PLC与触摸屏通信…………………………………………………191

任务4 西门子PLC的程序编写……………………………………………………200

任务5 西门子PLC的程序调试与运行……………………………………………227

项目五 智能加工车间的智能控制……………………………………………………231

任务1 数控加工单元的PROFINET通信…………………………………………231

任务2 数控加工单元的智能控制……………………………………………………236

任务3 数控加工单元智能控制调试与运行………………………………………248

任务4 数控加工单元的故障排除…………………………………………………252

附录 PLC参考程序………………………………………………………………………257 2100433B

柔性制造、纺纱工艺智能设计、纺纱智能制造过程、智能检测、车间环境智能控制、智能物流、车间物联、系统集成、网络安全和智能化成效。 2100433B

经历了多年的BI专题应用建设,有幸能在一个传统企业里探索大数据应用的建设过程,发现了很多不一样的地方,获得了不同的感受,在此以一个真实的案例的建设过程来品味其中的不同,也许能获得一些启示。

 

课题是怎么来的?

大数据应用最大的挑战,就是未来的不确定性,因此,传统公司动辄提前半年进行投资预算规划的方式是不太适合大数据的。

 

做大数据几年,虽然说现在靠谱的大数据的商业模式也就在广告、金融、公益等方面,但真要下决心干某个大数据应用项目,其突发性、偶然性也非常强,因为对于大数据这个不成熟事物,无论是哪类公司,观望占了很大部分,对大数据的质疑有之,对于大数据安全的惶恐有之,对于合作模式的疑惑有之,更多的是不停的提出想法,不停的被否定。

 

企业顺应大势成立了大数据团队,最痛苦的是不知道干什么,什么能干,什么不能干,也没啥可借鉴的经验,这跟当前创业公司也类似吧,不知道哪种模式是靠谱的。

 

大数据几乎无所不能,但真要做起来,其实当前是能者寥寥,虽然趋势不可挡,但这一波搞大数据应用的,似乎大多要死在黎明前,一个概念从提出到最终普世大众,的确路慢慢儿修远兮。

今天要聊的,是个公益课题,电话反欺诈,课题有一定的偶然性,安全部门提到了,问我们能不能做做看,感觉社会意义很大,比如腾讯有反欺诈盒子,360有拦截系统,本来某公司希望来做这个课题,但综合各方面因素,还是决定自己做。

 

作出这个决策的实际一天不到,所以决定自己做,基于以下几个因素:

一是这个大数据应用是有显著效益的。

二是很好评估,不像很多BI应用产出无法评估,备受质疑。

三是公司大数据平台建立了,提供了基础条件。

四是自主建模团队建立了一年多了,不需要太依赖合作伙伴,因此也无需走那套冗长的招标流程,失败的代价也会小。

 

团队如何组建?

跟传统的安排不同,抛出这个课题后,主动接受这个挑战的,却是一名从一线刚过来的同事,面对不确定性,想来大多数有资历的员工也会犹豫老半天吧,这个也有一定偶然性。

 

谷歌讲到了招聘人才,提到了无论多大代价也要找到创意精英,而做大数据,更加需要,需要主动型的创意精英,如果传统企业每个人仍然像传统那样局限在自己一亩三分地,很难有创新突破。

 

很幸运,我们有一只黑天鹅。

这种自愿组队模式的确有很大的好处,不按计划分配,尊重个人的意愿,更能激发人的主动性,团队组建也非常快,当天组队,第二天就开干,不存在类似项目的繁琐流程。

虽然团队成立有一定的偶然性,但的确与与企业近年来在大数据组织创新、人才引进和人员流动上的努力分不开。

假如没有大数据组织的成立,谁牵头都是个问题;假如不扔掉传统的包袱,很难有人专心做这个;假如没有企业内的人才流动和外部人才的引入,我们也干不了这个事。

那么平台资源如何解决?

在那个传统BI小型机时代,要做一个项目,抛开硬件资源环境的投资立项过程不说,光是一个新项目的集成估计也不止一个月。

 

而这个项目不同之处是:

一是基于大数据平台的租户能力,资源申请所见即所得,加上流程,一周内全部搞定。

 

二是提供的组件较为丰富,特别是流处理资源的快速提供,为反欺诈的实时性提供了坚实的基础,换在几年前基本不可能。

 

三是公司技术团队的保障,使得大多技术问题得以尽快解决,这也有赖于公司在大数据平台上的末雨绸缪。

 

某人说过,凡是能用钱解决的问题都不是问题,但技术这个东西,虽然用钱的确可能解决,但对于大多数公司,钱都是个大问题,因此技术问题的解决又是何其艰难。

 

比如我们碰到Kafka的一些问题,长期难解决,大多企业的机制流程恐怕也不允许随便开价100万招个技术专家来解决吧,传统企业的自我技术进步是部血泪史,外面的专家开价开不起,自己的专家起来了,又怕被人家挖。

接下来谈谈开发历程

敏捷开发现在提得很多了,但感觉以前BI的建设就是最大的敏捷,最极致的情况,一个人搞定需求、开发、上线和维护,当然,现在软件工程的确还是要靠分工协作,需要一套方法论来解决显性迭代和维护配合的问题。

 

大数据创新太特殊了,没必要循规蹈矩,抛开全部的束缚,一切要为速度让步。原因是失败可能性很大,速度越快成本越低,同时既然对于公司原有业务没有影响,因此可以放手去干,什么文档都可以不要,什么既定流程都可以不遵守,反正光脚不怕穿鞋的。

因此,这个课题做的非常快。

 

10天,做出一个反欺诈简单模型,包括了案例分析、数据准备、数据建模及验证等,我们的观点是第一个版本可以粗糙一点,希望尽快验证这个事情的可行性,否则一切都是徒劳,因此就是讨论和验证数据。

 

当时规定两个礼拜如果出不了结果,就会放弃,这类应用失败可能性很高,但船小好调头,以后做一些创新,都建议给创新做个时间止损点。

 

25天,生产完成部署,也就是具备系统支撑能力,除了系统部署方案需要专业部门把关,其他基本是能省就省,当时的想法是,这类创新项目最好一个月就能搞上线,起码能测试吧,相对以前BI应用项目动辄半年甚至1年的节奏,的确大不同。

 

创新,速度始终是王道,因此日报变成刚需,也回忆起了某位离职运营商去创业的一个领导,他说每天凌晨就要看昨天的日报,以便安排当天的工作,我们可能做不到这么疯狂,但日报的节奏是对的。

 

30天,一直在外呼现场进行验证迭代,直到36天,获得认可为止,以后就是持续调优,但这个数据已经可以投入生产了。一般电话诈骗很难在事中干预,但这个模型做到了,准确度达到90%以上,通过实时事中干预挽回收入损失超千万。

 

这个应用就是中国移动的天盾大数据反欺诈系统,它就是这么诞生的,没有什么大汇报,没有什么流程,就是很轻很轻的来了。

 

现在算法还有很多问题,反欺诈矛与盾的争夺是很艰辛的,面上的风光底下是每天建模师的艰苦卓绝的努力,上了很多新算法,很多很多失败,拉低了成功率,对于这个大家是异常焦虑的,群里总是不停的讨论,大家都知道这个是核心竞争力,路还很长,还需要坚持。

 

这个应用还难言成功,只是传统企业在大数据应用上的一次不同的尝试,但不管怎样,互联网快速迭代的那套的确是给了很大的启示,自己做了,才知道原来的差距是如此巨大,自己的能力是如此脆弱。

 

从课题的角度讲,要认识到大数据这个事物的不确定性,选择它具有偶然性,没有规划能预料到这个,当前大数据变现商业模式也并不成熟,不要奢望投资大数据马上有产出,也许能力储备是第一位的。

 

从组织的角度讲,大数据人才属于稀缺人才,要么打破原有框架,不拘一格外部找人才,要么充分企业内挖潜,让人员能流动起来。流动的人才有一个特点,即至少有一颗骚动的心,主动性对于做成功一件事极为重要。

 

从能力的角度讲,假如要向大数据转型,则还是要对“没有一个大数据公司,能依靠合作伙伴获得成功”这句话有所敬畏,大数据的核心能力要掌握在自己手里。

从平台的角度讲,如果没有大数据平台的建立,这个项目能够有效果也许是半年以后的事情,但机会稍纵即逝,没人会等你这么久,因此此类基础设施建设不能犹豫,“书到用时方恨少”。

从开发的角度讲,先设定一个小目标,搞他个十万八万的,只要有点看得见的产出就行啊,快速迭代,始终是王道,失败了也没什么大不了,我们缺的就是经验,多头并行也不是不可以,只要有足够的创意精英。

 

当然说易行难,以上几点对于大多数公司来说是如此不易,也不能以一个应用的成功与否说明任何问题,大数据要成功,就像黑天鹅,有一定偶然性,但如果连准备的勇气都没有,没有一点实质改革的动作,就没有任何成功的可能了。

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