AR工业趋势|数据驱动的智能制造的前世今生(二)_effiar观点

制造数据的生命周期

数据是智能制造的关键推动力。但是,数据是没有用的,除非将其“转换”为用户可以直接理解的具体信息内容和上下文。通常,在从数据中获取具体信息之前,数据需要经过多个步骤。数据收集,传输,存储,预处理,过滤,分析,挖掘,可视化和应用程序的完整过程可以称为“数据生命周期”。在数据生命周期的各个阶段都利用制造数据。如下图所示,典型的制造数据生命周期包括数据收集,传输,存储,处理,可视化和应用程序。

数据源

整个制造价值链和产品生命周期中收集的数据量正以前所未有的速度增长。如数据驱动的智能制造的前世今生(一)所述,制造数据来自设备,产品,人工,信息系统和网络。

数据采集

来自不同来源的数据以多种方式收集。最重要的是,它通过IoT进行收集,从而可以通过智能传感器,RFID(射频识别)和其他传感设备立即收集设备和产品数据,从而可以实时监视设备和产品的健康状况。例如,内置传感器可以连续测量,监视和报告制造设备和产品的持续运行状态,例如温度,压力和振动。RFID使自动识别,跟踪和管理大量工件以及生产所需的材料成为可能。

此外,新兴的移动互联网为通过智能终端(例如PC,电话,笔记本电脑和平板电脑之类的设备)收集用户数据铺平了道路。例如,通过SDK(软件开发工具包)或API(应用程序编程接口),可以收集基本用户数据,包括用户数量,用户配置文件,位置和时间。另外,Web爬虫是一种广泛使用的数据采集技术,用于根据工程师和AI预先定义的特定条件收集公共数据。Web爬虫技术使制造商能够以自动高效的方式获取公共数据。最后但并非最不重要的一点是,可以通过数据库技术随时获取和使用来自制造信息系统的管理数据。

数据存储

必须安全地存储和有效集成从制造过程中收集到的大量数据。一般而言,各种类型的制造数据可以分类为结构化的数据(例如,数字,符号,表格等),半结构化的(例如树,图形,XML文档等)和非结构化的数据(例如日志),音频,视频,图像等)。传统上,制造企业主要关注结构化数据存储,因为很难直接管理企业数据库中的非结构化数据。基于对象的存储体系结构使数据集合可以作为对象进行存储和管理;这为集成半结构化和非结构化数据提供了更灵活的解决方案。此外,通过云计算,可以以极具成本效益,节能和灵活的方式实现数据存储。此外,借助云服务,可以保护数据的分布和异构性,从而实现高度可扩展和可共享的数据存储模式。

数据处理

数据处理是指为了从大量数据中发现知识而进行的一系列操作。数据必须转换为信息和知识,制造商才能做出明智的决策。最重要的是,必须对数据进行认真的预处理,以消除冗余,误导,重复和不一致的信息。具体来说,数据清理涉及以下活动:缺失值,格式,重复项和垃圾数据清理。数据约简是通过功能或案例选择将大量数据转换为有序,有意义和简化形式的过程。数据精简完成后,将通过数据分析和挖掘来利用经过清理和简化的数据以生成新信息。数据分析的有效性可以通过多种技术显着提高,包括机器学习,大规模计算以及使用预测模型。一些高级数据挖掘方法包括聚类,分类,关联规则,回归,预测和偏差分析。通过以上数据处理工作,可以从大量动态且模棱两可的原始数据中获得可理解的知识。

数据可视化

可视化旨在通过图形方式清楚地传达和传达信息,从而使最终用户能够以更加明确的方式理解数据。最常用的可视化技术包括语句,图表,图表,图形和虚拟现实。实时数据可以通过用户的智能终端在线显示。通过可视化,可以使数据处理的结果更易于访问,更直接且更易于使用。

资料传输

数据在不同的信息系统,网络物理系统和操作人员之间不断流动。因此,数据传输在维护分布式制造系统和资源之间的通信和交互方面起着至关重要的作用。物联网,互联网和通信网络的最新进展大大巩固了实时,可靠和安全传输各种类型数据的技术基础。结果,几乎可以随时随地有效地集成分布式制造资源。

数据应用

数据已经进入制造企业日常生产和运营的几乎所有方面。首先,在设计阶段,通过数据分析,可以揭示有关客户,竞争对手和市场的新见解。基于通过数据分析获得的理解,设计人员可以准确快速地将客户的声音转换为产品功能和质量要求。结果,制造商将变得“更贴近客户”,并且在应对动态变化的市场方面会更加敏捷。其次,在生产过程中,对制造过程和设备进行实时监控和跟踪。这样,制造商可以及时了解变化。数据分析可以导致关于是否,何时以及如何调整制造过程和设备的明智决策。另外,数据可以促进产品质量的控制和改善。

数据分析可以提供质量缺陷的早期警告和根本原因的快速诊断,这两者都可以快速确定。因此,可以及时调整制造系统以控制产品质量。最后,关于产品利用率和MRO,可以及早发现潜在的产品故障,从而可以采取预防措施,例如预防性维护,故障预测和自动升级。例如,通过开发预测模型,可以使用历史数据分析来预测故障的发生。

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