AIIA人才發(fā)展中心西安分中心主要針對陜西地區(qū)在校大學(xué)生及畢業(yè)生、企事業(yè)單位開展人工智能技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、政策等方面的人才培養(yǎng)，為聯(lián)盟旗下近千家企業(yè)的輸送專業(yè)人才，促進(jìn)當(dāng)?shù)厝斯ぶ悄墚a(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。
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目前我國制造企業(yè)已逐步實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)自動(dòng)化，管理信息化，正在向著制造智能化邁進(jìn)，需要重視數(shù)據(jù)價(jià)值，懂得數(shù)據(jù)使用。企業(yè)要從質(zhì)量入手，建立質(zhì)量數(shù)據(jù)中心，以此進(jìn)行全過程質(zhì)量數(shù)據(jù)分析，讓企業(yè)從信息系統(tǒng)中使用數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值。建立'互聯(lián)網(wǎng)+'的企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺，是企業(yè)通往智能制造的必經(jīng)之路。
在新的市場條件下，企業(yè)能否取得經(jīng)濟(jì)效益，能否在激烈的市場競爭中立于不敗之地，滿足不同用戶的需求，提高產(chǎn)品質(zhì)量是其中的關(guān)鍵所在。為了有效的降低生產(chǎn)成本、提高產(chǎn)品質(zhì)量，企業(yè)不但要在生產(chǎn)裝備能力、生產(chǎn)工藝技術(shù)、生產(chǎn)過程控制等方面做大量工作，還需要科學(xué)的建立一體化質(zhì)量管理體系，從全局角度了解產(chǎn)品在所有生產(chǎn)過程中的質(zhì)量情況。將以前只關(guān)注結(jié)果轉(zhuǎn)變?yōu)榧汝P(guān)注結(jié)果也關(guān)注過程，通過追溯生產(chǎn)過程來優(yōu)化生產(chǎn)工藝，從而將質(zhì)量管理形成閉環(huán)網(wǎng)絡(luò)。鋼鐵生產(chǎn)是一個(gè)連續(xù)、高溫、長流程、跨工序的生產(chǎn)過程，其產(chǎn)品及中間產(chǎn)品的質(zhì)量不僅取決于工序過程質(zhì)量，而且與前道甚至更前的工序有關(guān)，因而在整個(gè)生產(chǎn)過程中各工序原料質(zhì)量情況、過程操作參數(shù)的取值、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、操作和檢驗(yàn)人員的經(jīng)驗(yàn)及其工作狀態(tài)直接決定了產(chǎn)品及中間產(chǎn)品的質(zhì)量。通過收集各工序影響產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵參數(shù)，形成質(zhì)量大數(shù)據(jù)，及時(shí)、準(zhǔn)確掌握各工序在制品的質(zhì)量情況，將傳統(tǒng)的結(jié)果型質(zhì)量管理模式變?yōu)槭虑邦A(yù)測的過程型質(zhì)量管理模式。為此，構(gòu)建企業(yè)的質(zhì)量數(shù)據(jù)中心勢在必行。
1質(zhì)量數(shù)據(jù)中心
構(gòu)建企業(yè)的質(zhì)量數(shù)據(jù)中心，首先收集與質(zhì)量相關(guān)的數(shù)據(jù)，其中包含來自于自動(dòng)化系統(tǒng)的生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)、來自于表面檢測系統(tǒng)的缺陷數(shù)據(jù)及部分缺陷圖片、來自于設(shè)備系統(tǒng)的設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、來自于檢化驗(yàn)系統(tǒng)的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)、來自于ERP系統(tǒng)或MES系統(tǒng)的生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)、來自于銷售系統(tǒng)或ERP系統(tǒng)的質(zhì)量異議數(shù)據(jù)、來自于點(diǎn)檢系統(tǒng)或人工的點(diǎn)檢數(shù)據(jù)、來自于各個(gè)系統(tǒng)記錄的操作數(shù)據(jù)等等。這些數(shù)據(jù)之間的采集頻次差別很多，有毫秒級別的數(shù)據(jù)，有每天記錄一次的數(shù)據(jù)，而且鋼鐵制造的工序長，從煉鋼的板坯到熱軋、冷軋，數(shù)據(jù)之間并不是一一對應(yīng)的關(guān)系，因此，簡單的把數(shù)據(jù)收集起來并不能建立數(shù)據(jù)中心，要建立數(shù)據(jù)中心，必須進(jìn)行數(shù)據(jù)的重新組織。
1.1大數(shù)據(jù)的技術(shù)應(yīng)用
在質(zhì)量數(shù)據(jù)中心的建設(shè)中，使用業(yè)界流行的大數(shù)據(jù)技術(shù)——HADOOP技術(shù)進(jìn)行海量明細(xì)數(shù)據(jù)的存儲，解決了以前數(shù)據(jù)存儲速度慢、實(shí)時(shí)性低的特點(diǎn)。
采用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用，具有數(shù)據(jù)量大、查詢分析復(fù)雜等特點(diǎn)。大數(shù)據(jù)的4個(gè)'V'，其特點(diǎn)有四個(gè)層面：第一數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級別躍升到PB級別；第二數(shù)據(jù)類型繁多。第三處理速度快，1秒定律，可從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價(jià)值信息，這一點(diǎn)也和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。第四只要合理利用數(shù)據(jù)并對其進(jìn)行正確、準(zhǔn)確的分析，將會(huì)帶來很高的價(jià)值回報(bào)。大數(shù)據(jù)核心價(jià)值就是在于對于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲和分析。
1.2數(shù)據(jù)采集
數(shù)據(jù)的采集是實(shí)現(xiàn)質(zhì)量中心的關(guān)鍵。在生產(chǎn)過程中會(huì)產(chǎn)生大量的工藝數(shù)據(jù)，從對產(chǎn)品質(zhì)量有影響的數(shù)據(jù)入手，利用各種技術(shù)實(shí)現(xiàn)機(jī)器之間的通信，將海量數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)及軟件方法自動(dòng)傳送到質(zhì)量數(shù)據(jù)中心。數(shù)據(jù)采集的方式很多，以下幾種采集方式可以作為參考：
1）電文通訊：在源系統(tǒng)中對數(shù)據(jù)進(jìn)行組織，通過TCP/IP協(xié)議，將數(shù)據(jù)以電文方式發(fā)送給數(shù)據(jù)中心。
2）數(shù)據(jù)庫通訊：對于專用的源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集機(jī)，如果其用數(shù)據(jù)庫存儲數(shù)據(jù)，則采用數(shù)據(jù)庫方式通訊，在質(zhì)量數(shù)據(jù)中心服務(wù)器上建立一個(gè)客戶端，連接主機(jī)的服務(wù)器，把數(shù)據(jù)采集過來。
3）日志抓?。夯谌罩镜慕Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)復(fù)制軟件，通過解析源系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫在線日志獲得數(shù)據(jù)的增刪變化，再將這些變化應(yīng)用到質(zhì)量數(shù)據(jù)中心服務(wù)器數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)源系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)抽取。日志抓取軟件只讀取數(shù)據(jù)庫的日志，不直接對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行操作，所以對源系統(tǒng)的影響可以降到最低。
1.3實(shí)時(shí)性
對于質(zhì)量數(shù)據(jù)中心來說，數(shù)據(jù)的采集、計(jì)算都需要有一定的實(shí)時(shí)性。通過特定的技術(shù)能保證數(shù)據(jù)采集和計(jì)算的實(shí)時(shí)性。
1.4數(shù)據(jù)組織
在質(zhì)量中心中存有大量各工序、各機(jī)組的生產(chǎn)工藝數(shù)據(jù)，必須將前后工序的數(shù)據(jù)聯(lián)系起來，使工藝數(shù)據(jù)與實(shí)際產(chǎn)品在各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的工序一一對應(yīng)，才能最終實(shí)現(xiàn)質(zhì)量分析診斷的目的。
數(shù)據(jù)重新組織步驟。首先要建立鋼鐵生產(chǎn)跟蹤的物料樹，通過材料跟蹤號勾聯(lián)出生產(chǎn)時(shí)各機(jī)組的卷號，包括板坯號、熱軋卷號、冷軋相關(guān)的卷號、成品卷號、爐號及合同號等明細(xì)；再由各卷號勾聯(lián)相應(yīng)子集庫中滿足條件的各類數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上，考慮鋼卷的開卷、卷取、方向情況、翻卷情況（因?yàn)樯婕暗奖砻鏅z測的數(shù)據(jù)），形成能夠跟蹤整個(gè)生產(chǎn)流程的物料樹主線。
按照物料號，業(yè)務(wù)屬性（溫度、速度、設(shè)備、缺陷等）、數(shù)據(jù)粒度（毫秒、秒、米）重新組織數(shù)據(jù)，形成各個(gè)層級的數(shù)據(jù)模型，這些數(shù)據(jù)模型按照時(shí)間區(qū)間進(jìn)行存儲（分結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，表面檢測涉及到圖片），便于未來的使用和檢索。
數(shù)據(jù)組織時(shí)要判斷數(shù)據(jù)的合理性、過濾掉噪聲數(shù)據(jù)、從時(shí)間軸轉(zhuǎn)換為位置軸、板坯數(shù)據(jù)定位，子母卷同步、協(xié)調(diào)不同數(shù)據(jù)的采樣頻率、二次計(jì)算、長期存儲。
2全過程質(zhì)量數(shù)據(jù)分析
在質(zhì)量數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)上建立全過程質(zhì)量分析系統(tǒng)，通過對影響產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵輸入/輸出工藝變量及中間過程進(jìn)行監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)全過程統(tǒng)計(jì)控制，保證生產(chǎn)過程穩(wěn)定受控，支持現(xiàn)場操作人員及質(zhì)量技術(shù)管理人員高效監(jiān)控、診斷分析和改進(jìn)生產(chǎn)過程，從而穩(wěn)定生產(chǎn)過程，減少產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng)，最終實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的持續(xù)改進(jìn)。
2.1質(zhì)量預(yù)警
過程質(zhì)量預(yù)警是將過程工藝參數(shù)納入到過程質(zhì)量監(jiān)控體系，統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵工藝參數(shù)的違規(guī)記錄、異常原因。
2.2過程監(jiān)控與分析
利用統(tǒng)計(jì)分析工具,監(jiān)控生產(chǎn)過程是否處于受控狀態(tài)，判斷過程質(zhì)量的穩(wěn)定狀態(tài)。
2.3質(zhì)量評價(jià)
按照給定的原則對工藝質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，做出綜合工序能力評價(jià)，以便后續(xù)工作的改善。
2.4統(tǒng)計(jì)質(zhì)量判定
通過統(tǒng)計(jì)分析和業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行離線質(zhì)量判定。
2.5制造履歷追溯
根據(jù)物料走向，進(jìn)行物料全過程的生產(chǎn)履歷追溯?？刹榭?、分析每個(gè)關(guān)鍵工序影響質(zhì)量的關(guān)鍵工藝參數(shù)的分布；質(zhì)量檢驗(yàn)特性及判定結(jié)果的追溯；各批次生產(chǎn)過程設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)追溯；指定缺陷數(shù)據(jù)追溯；通過多維度，多角度將用戶關(guān)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理展現(xiàn)，可任意拖拽，選擇數(shù)據(jù)范圍，快速查看360度的質(zhì)量/產(chǎn)品信息。
2.6質(zhì)量報(bào)告
從數(shù)據(jù)中心中讀取數(shù)據(jù)，并以圖形、表格的形式顯示，實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)質(zhì)量報(bào)表展示功能，反映業(yè)務(wù)管理信息。并能以預(yù)定義的格式通過Web、Email或文件服務(wù)器發(fā)布。系統(tǒng)根據(jù)質(zhì)量診斷、質(zhì)量判定、違規(guī)報(bào)警等為每個(gè)產(chǎn)品出具質(zhì)量報(bào)告。
系統(tǒng)按照下游工序針對上游工序的過程質(zhì)量數(shù)據(jù)要求提供完整數(shù)據(jù)接口；根據(jù)過程數(shù)據(jù)，過程質(zhì)量預(yù)警、在線質(zhì)量判定結(jié)果等信息生成質(zhì)量統(tǒng)計(jì)報(bào)表?？啥ㄖ聘鞣N過程質(zhì)量統(tǒng)計(jì)分析報(bào)表包括產(chǎn)量、產(chǎn)品合格率、內(nèi)控率、降級原因、違規(guī)記錄，指定工藝參數(shù)/質(zhì)量指標(biāo)的最大值、最小值、平均值、標(biāo)準(zhǔn)方差、Cp值、Cpk值等。系統(tǒng)提供鋼種、客戶、訂單、產(chǎn)品用途等不同分類的報(bào)告。
3企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺
生產(chǎn)過程、檢驗(yàn)、表檢等數(shù)據(jù)信息都是企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)信心，在這些數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上建立質(zhì)量數(shù)據(jù)中心，對于一個(gè)企業(yè)來說，僅是對內(nèi)部質(zhì)量數(shù)據(jù)的分析是不夠的，還需要把內(nèi)、外的數(shù)據(jù)結(jié)合起來，建立質(zhì)量的大數(shù)據(jù)。
在企業(yè)內(nèi)部，質(zhì)量數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)上，對生產(chǎn)、成本、庫存、能源建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)中心，形成企業(yè)內(nèi)部的大數(shù)據(jù)平臺，再結(jié)合企業(yè)外部的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、市場行情、銷售（電商）、采購（電商）、客戶要求、研發(fā)公關(guān)信息，形成企業(yè)外部的大數(shù)據(jù)平臺，內(nèi)部與外部數(shù)據(jù)的結(jié)合，形成企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺。企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺按照客戶、產(chǎn)品、業(yè)務(wù)方向從多個(gè)角度進(jìn)行數(shù)據(jù)組織，建立企業(yè)的數(shù)據(jù)模型。
企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺，支撐企業(yè)轉(zhuǎn)型智能制造。建設(shè)智能工廠/數(shù)字化車間，通過大數(shù)據(jù)分析，加快人/機(jī)智能交互、工業(yè)機(jī)器人、智能物流管理、增材制造等技術(shù)和裝備在生產(chǎn)過程中的應(yīng)用，促進(jìn)制造工藝的仿真優(yōu)化、數(shù)字化控制、狀態(tài)信息實(shí)時(shí)監(jiān)測和自適應(yīng)控制。
利用企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺，支撐智能管控。通過大數(shù)據(jù)分析，加快產(chǎn)品全生命周期管理、客戶關(guān)系管理、供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)的推廣應(yīng)用，促進(jìn)集團(tuán)管控、設(shè)計(jì)與制造、產(chǎn)供銷一體、業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)銜接等關(guān)鍵環(huán)節(jié)集成，實(shí)現(xiàn)智能管控。
利用企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺，傳播先進(jìn)的質(zhì)量管理技術(shù)和方法。通過大數(shù)據(jù)平臺的信息積累，普及卓越績效、六西格瑪、精益生產(chǎn)、質(zhì)量診斷、質(zhì)量持續(xù)改進(jìn)等先進(jìn)生產(chǎn)管理模式和方法。
利用企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺，加強(qiáng)質(zhì)量監(jiān)管體系。通過大數(shù)據(jù)平臺的信息收集，建立消費(fèi)品生產(chǎn)經(jīng)營企業(yè)產(chǎn)品事故強(qiáng)制報(bào)告制度，健全質(zhì)量信用信息收集和發(fā)布制度，強(qiáng)化企業(yè)質(zhì)量主體責(zé)任。將質(zhì)量違法違規(guī)記錄作為企業(yè)誠信評級的重要內(nèi)容，建立質(zhì)量黑名單制度。
總之，企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺優(yōu)化了企業(yè)內(nèi)部的信息共享與傳承，將在企業(yè)的轉(zhuǎn)型中起到關(guān)鍵性的作用。
