机械11401
鲁孟良
201401785
工业大数据下的优化控制过程和应用分析
摘要：随着现代大型工业生产自动化程度的不断提高，基于互联网
与工业融合的智能制造时代已悄然来临，工业大数据技术与应用将
成为未来提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素，是驱
动产品智能化、生产过程智能化、管理智能化、新业态新模式智能
化的重要推动力，在深入分析全局协同运行优化问题特征与关键科
学问题的基础上，将控制与优化、智能行为与智能方法等相结合成
为自动化控制研究的新思路，这将大大优化生产控制的过程，为企
业带来数亿的价值。为此在此探讨一下如何利用好大数据来实现生
产制造的优化控制。
关键字：工业、大数据、优化、应用
一、利用海量数据对发生过程建模指导生产
通过采集大量数据并加以分析，可以从以往的经验导向转变为数据和
事实导向。智能的优化算法，拟定预方案排产，并监控方案与现场实
践的误差，动态的调整方案排产。
制作业面对多种类小批量的出产形式，数据的精细化主动及时便利的
搜集及多变性致使数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的前史数据，
关于需求疾速呼应的APS来说，是一个无穷的应战。大数据能够给予
咱们更详细的数据信息，发现前史猜测与实践的误差概率，思考产能
束缚、人员技能束缚、物料可用束缚、工装模具束。例如对一个汽车
的各种零件使用过程中的特性研究，预测可能会发生的故障。对消费
f者进行个性化推荐，研究消费者习性，这都能带来巨大的社会价值。
二、利用预测分析技术发现隐形问题（1）制造系统中显性或隐性的问题，比如质量缺陷、精度缺失、设备故障、加工失效、性能下降、成本较高、效率低下等。（2）数据：从制造系统的5M要素中获得的，能够反映问题发生的过程和原因的数据。也就是说数据的获取应该是以问题为导向，目的是去了解、解决和避免问题。（3）知识：制造系统的核心，也就是我们平时所说的k
owhow，包括制程、工艺、设计、流程和诊断等。知识来源于解决制造系统问题的过程，而大数据分析可以理解为迅速获取和积累知识的一种手段。因此大数据与智能制造之间的关系可以总结为：制造系统中问题的发生和解决的过程中会产生大量的数据，通过对大数据的分析和挖掘可以了解问题产生的过程、造成的影响和解决的方式；当这些信息被抽象化建模后转化成知识，再利用知识去认识、解决和避免问题。当这个过程能够自发自动地循环进行时，即我们所说的智能制
f造。从这个关系中不难看出，问r