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大数据驱动航空智能制造

时间:2017年05月24日 16:03    来源:大飞机报
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  智能制造时代的来临也意味着工业大数据时代的到来,工业大数据的应用将成为未来企业创造力和竞争力的一个关键的要素。

  航空主制造商的最大特点就是全球化制造,数据管理的水平、范围、深度直接关系到企业在未来制造格局中的地位和发展空间。认清大数据管理的重要性,有计划、有步骤地开展大数据项目的研究和应用推动,能有效帮助主制造商收集和分析中国航空制造行业各类数据的状况,主动迎接各种各样的变化,把握制造转型的主动权。

 

  新一代工业革命的重点是实现智能制造 

 

 

  2015年,工信部批准了46个智能制造试点示范项目和94个智能制造专项,发布了国家智能制造标准体系建设指南(2015版)。那么,到底什么是智能制造呢?

  工信部副司长杨栓昌提到过:“所谓智能化,是要实现自感知、自适应、自调整、自修正,否则只能叫自动化。”

  智能制造不光是“制造”,而是实现整个制造业价值链的智能化和创新,是信息化与工业化深度融合的进一步提升,融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和人工智能技术。制造业专家黄培博士提出了包含10个要素的智能制造金字塔概念,智能制造包括:开发智能产品;应用智能装备;自底向上建立智能产线,构建智能车间,打造智能工厂;践行智能研发;形成智能物流和供应链体系;开展智能管理;推进智能服务;最终实现智能决策。智能制造系统能够实现自主学习、自主决策,不断优化,有助于实现商业模式创新、生产模式创新、运营模式创新,最终实现智能化的科学决策。

 

  大数据驱动工业4.0 

 

  

 

  智能制造时代的来临也意味着工业大数据时代的到来,工业大数据的应用将成为未来企业创造力和竞争力的一个关键的要素。

  实现智能制造的三个要素是互联、数据和集成,要把设备、生产线、工厂、供应商、产品、客户紧密地连在一起;当传感器、智能设备、智能终端无处不在,就必然产生海量的数据;信息系统之间,信息系统与自动化系统之间要实现深度集成。云计算、大数据分析、电子商务、移动应用、物联网和企业社交网络、工业互联网等技术都属于智能制造的支撑技术或实现手段。阿里巴巴CIO王坚说过:“互联网是一个国家经济社会发展的基础设施,只要有基础设施,一定会有数据”。而数据对于企业来说,已经成为了一种独特的宝贵资产。

  制造业应用大数据的思路一般有三类:一是结合工业4.0、物联网,各类传感器产生的新数据,对生产过程进行优化,如智能制造; 二是结合外部数据,对自己的产品/服务,经营行为进行选择和优化,如个性化定制;三是内部数据和外部数据的融合应用。

  未来制造业模式要求将全部信息和数据都进行数字化。中国航空制造企业的数据和普通的工业数据一样。在规划大数据研究时不可能同时展开全部数据,应该采取分阶段、分数据、分层次、分功能逐渐开展工作,不断完善的策略。

  目前,很多企业把太多注意力放在大数据本身,其实不必拘泥大数据的概念定义、企业有没有大数据、要做的是不是大数据,而是有目的地收集一些对解决当前关键问题最有用的数据,忘掉“大”字,首先把现有的数据用好。航空主制造商的最大特点就是全球化制造,数据管理的水平、范围、深度直接关系到企业在未来制造格局中的地位和发展空间,应数字化一切可以数字化的事物。

  鉴于上述背景,应认清大数据管理的重要性,有计划、有步骤地开展大数据项目的研究和开发;收集和分析中国航空制造行业各类数据的状况,寻找差距,发现转型的机会;抓住数据管理关键技术,逐步建立与国际制造参考体系架构相适应的数据管理体系;积极准备迎接和参与制造业数据管理体系架构建设,主动迎接各种各样的变化,把握制造范式转型的主动权。

 

  航空制造业的智能制造可有效减少人为错误 

 

 

 

  结合中国航空制造业现状,全面铺开搞智能制造并不现实,目前我们应该思考的问题有:国内航空制造方面的难点是什么?容易出现人为错误的环节有哪些?可以取代重体力重复劳动的点有哪些?解决了精准度、难度、劳动强度、错误率等方面的问题,有助于解决航空制造业最关注的产品安全性问题,以及劳动生产率不高的问题。狭隘而简单的描述就是,我们所搭建的智能制造平台,应该就像给工厂和工人配置了一位力大无穷、反应迅速、集标准化员、质量员、经验丰富老师傅技艺于一身的、随时知道自己应该怎么样做的超级模范员工。

  航空制造领域的智能化应用可包括:数字化工厂仿真,客户自行进行飞机配置个性化申报,车间无纸化,产品控制中心全程监控(工作指令自动发送给工人、设备工作状态监控、工人绩效监控等),原材料、大部件通过无人驾驶车精准配送或交付,通过读取物料射频识别(以下简称RFID)信息可自行移动并自动操作的工装工具,RFID工艺信息防错提醒,部件通过RFID与零件信息绑定实现后期质量追溯,可穿戴设备记录质检结果,机身装配自动化、无遮盖喷涂等。

  其中,一个较容易实现的应用就是利用RFID技术生产追溯系统在生产中预防、发现和及时改正错误,并事后对产品进行追溯。例如,装配过程中,可以对重要零件进行符合性检查,以检查零件是否和显示的部件相符,防止错装;工作结束后,还可以自动检测装配工具是否回归储存位置等,一定程度上防止多余物问题。

  制造技术创新不仅仅可以提高生产效率、解放劳动力、减少人为错误,最直接的好处是降低成本,提高项目经济性。通过制造技术创新,洛马目前正在以每架F-35战斗机1.08亿美元的价格执行第8批次合同,第9批次预计可节省110万美元,第10批次可节省170万美元,在工业界的投资项目完成后,从第11批次起,预计每架将节省280万美元。

  结合中国航空制造业现状,智能制造不可能一蹴而就,要一步步踏踏实实走。中国制造业当前首要任务是加快工业2.0和工业3.0的进程,工业4.0和智能制造是愿景,其核心是基于物联网和无线通信的信息物理融合系统,对企业来说是机遇,也容易陷入一窝蜂似的盲从。同济大学教授张曙提到:“不要在落后的工艺基础上搞自动化,不要在落后的管理基础搞信息化,不要在不具备数字化网络化的基础搞智能化,欲速则不达,追求跨越是不可取的。”

  中国航空制造企业应首先确定自身在数据生产与加工环节所处的位置,制定大数据规划,找准切入点,聚焦、聚焦再聚焦,如果能在某一个或某几个方面做得成功,就将成为一个具有差异化竞争优势的企业。技术只是工具,企业成功的根本原因还是在于打造自身独特的竞争优势。(马静华 刘晓庆 刘鲁秦文/王脊梁 摄)

 

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  大数据也有正反面 

  □ 王弘宇

  光场相机Lytro 

  Lytro是一家位于硅谷的科技公司,其核心业务是销售一种能进行“光场摄影”的独特相机。“光场摄影”能够完整地记录光场信息,因此拍照后可以任意地调整照片焦点,实现“先拍照后对焦”的效果。与传统相机只能记录一束光不同,Lytro相机记录了整个光场里的光,多达1100万束。因为相机可以捕捉到所有光线数据,所以用户不必在摄影时决定聚焦在哪一点,而是可以在拍照之后再根据需要选择在任意一点聚焦。

  Lytro相机虽然不属于通常意义上的大数据应用,但却体现了大数据概念和很多大数据应用的一个重要特性:先记录下所有能够获得的数据,再根据后续的不同需要,对这些数据中的一部分进行利用。

  亚马逊的推荐商品 

  在用户访问亚马逊网站的时候,想必都会注意到它别具特色的推荐功能。在单个商品页面中的明显位置会有“经常一起购买的商品”“购买此商品的顾客也同时购买”,而在“我的亚马逊”页面中又会有“为您推荐”“您最近查看的商品和相关推荐”。

  前一个页面的两个推荐其实只是简单地使用了购物的统计结果,并未涉及到过于复杂的分析和个性化算法。而后一个页面的两个推荐算法使用了大量的特定技术和针对用户特征的优化,考虑到了你的购买偏好、搜索偏好、愿望清单,甚至你的鼠标在哪个商品上停留了多久。仅仅是简单的统计,效果就如此之好,其准确度甚至超过了远远更为复杂的算法。所以,对大数据进行分析的算法不一定要像“火箭科学”那样复杂,但只要数据量足够大,在这些数据上进行的简单分析也可能得出极具实用意义的结果来。

  微博的阅读数 

  对于微博上的热门话题来说,每时每刻都有成千上万的用户在进行阅读。很多综艺节目的阅读量都有着上十亿的阅读量。可以肯定的是,在这么大阅读量的情况下,新浪绝对不会在每次有用户阅读了一个话题下相关的几万篇微博中的一篇的时候,就像传统数据应用一样在话题的阅读量上加一,并把这个最新的阅读量数字显示到微博全部2.12亿活跃用户的屏幕上。如果真的要实现这种精度,恐怕新浪微博的服务器数量增加几百上千倍都未必能实现。

  与之相反,银行、信用卡组织的交易数据库,不论每秒发生多少次交易,交易的金额有多大,数据库都必须以精确到小数点后几位的精度,实时记录下这些交易,并把交易的结果实时体现到所有交易相关方的账户余额中去。

  这两类应用的不同体现出了大数据应用同传统数据应用的一个重要区别:大数据应用会在精确度和实现成本之间取得一个平衡,如果实现成本过高,那么必须要在精确度方面有所让步。

  难以捉摸的黑天鹅 

  大数据的主要用途在于描述过去和预测未来,而描述过去的目的往往也是为了更好地预测未来。在对过去的规律进行描述方面,大数据具有得天独厚的优势,其深度和准确度大大超越传统的数据应用。但事物在未来是否依然符合从过去中总结出的规律呢?

  正如纳西姆·塔勒布在《黑天鹅》中所述,在发现澳大利亚的黑天鹅之前,整个人类文明在提到天鹅时都会认为它是白的。对天鹅的这一描述来自对整个人类历史中所有人类所见到的所有天鹅的“统计”,是人类所能获得的全部数据。但如果用这个“大数据”来对将在澳大利亚发现的天鹅颜色进行预测,则会遭到失败。

  所以,不要因为使用大数据分析或分析的数据如此之大就对结果盲目自信,即使分析是正确的也要时刻警惕“黑天鹅”,它可能会让分析的价值化为乌有。

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