汽車(chē)制造工業(yè)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)分析

序論：寫(xiě)作是一種深度的自我表達(dá)。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內(nèi)心深處的真相，好投稿為您帶來(lái)了一篇汽車(chē)制造工業(yè)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)分析范文，愿它們成為您寫(xiě)作過(guò)程中的靈感催化劑，助力您的創(chuàng)作。

１前言

２０２１年，工信部發(fā)布了“十四五”智能制造規(guī)劃以及“十四五”大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)劃，提出了到２０３５年，規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)全面普及數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化，重點(diǎn)行業(yè)骨干企業(yè)基本實(shí)現(xiàn)智能化的目標(biāo)。工業(yè)大數(shù)據(jù)匯聚了產(chǎn)品全生命周期各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，覆蓋了客戶需求調(diào)研、銷(xiāo)售、計(jì)劃訂單、設(shè)計(jì)研發(fā)、產(chǎn)品工藝、生產(chǎn)制造、產(chǎn)品交易、訂單發(fā)貨、售后維修運(yùn)維、報(bào)廢處理、回收再制造等多個(gè)工業(yè)領(lǐng)域，形成了典型工業(yè)智能制造模式，工業(yè)大數(shù)據(jù)通過(guò)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和整合，連接工業(yè)制造的各環(huán)節(jié)設(shè)備及企業(yè)資源管理（ＥＲＰ）、生產(chǎn)制造執(zhí)行（ＭＥＳ）、產(chǎn)品全生命周期（ＰＬＭ）等信息系統(tǒng)，打通各設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，為企業(yè)成本控制、資源優(yōu)化、精細(xì)化經(jīng)營(yíng)創(chuàng)造價(jià)值。汽車(chē)產(chǎn)業(yè)是我國(guó)建設(shè)制造業(yè)強(qiáng)國(guó)的重要支撐，受到大數(shù)據(jù)發(fā)展的廣泛影響，汽車(chē)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)進(jìn)入數(shù)字化轉(zhuǎn)型變革的關(guān)鍵時(shí)期。然而，我國(guó)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)仍面臨大而不強(qiáng)的諸多弊端，例如缺失核心零部件制造技術(shù)及能力、缺乏基礎(chǔ)研發(fā)能力、制造水平較淺，自主創(chuàng)新能力及創(chuàng)新體系不完善等，隨著新一代信息通信技術(shù)與汽車(chē)產(chǎn)業(yè)深度融合，工業(yè)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)逐步應(yīng)用至汽車(chē)產(chǎn)業(yè)中，帶動(dòng)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型發(fā)展。

２工業(yè)大數(shù)據(jù)處理流程及作用

工業(yè)大數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用行業(yè)，具有數(shù)據(jù)容量大、數(shù)據(jù)分布廣泛多樣、生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)處理速度快、產(chǎn)品生命周期同一階段數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性強(qiáng)等特點(diǎn)。工業(yè)大數(shù)據(jù)的處理為在適合工具的輔助下，汲取和集成不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)源，按照數(shù)據(jù)源結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行統(tǒng)一存儲(chǔ)，并進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析，最后將結(jié)果展示給終端前用戶。數(shù)據(jù)處理流程涵蓋采集、預(yù)處理、存儲(chǔ)、處理分析、可視化及應(yīng)用環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)采集通過(guò)同構(gòu)／異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)、文件系統(tǒng)、服務(wù)接口等數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)易受數(shù)據(jù)沖突、噪聲數(shù)據(jù)及缺失數(shù)據(jù)值的影響，因此為了保證數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。大數(shù)據(jù)的預(yù)處理環(huán)節(jié)可大幅度提升數(shù)據(jù)整體質(zhì)量，涵蓋了數(shù)據(jù)清理、集成、規(guī)律與轉(zhuǎn)換等多項(xiàng)內(nèi)容。數(shù)據(jù)處理涉及的計(jì)算模型有分布式內(nèi)存計(jì)算系統(tǒng)、分布式流計(jì)算系統(tǒng)、ＭａｐＲｅｄｕｃｅ分布式計(jì)算框架等。數(shù)據(jù)處理的計(jì)算模型可對(duì)海量結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，有效降低數(shù)據(jù)讀寫(xiě)及移動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，保證工業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值性和時(shí)效性，大幅度提升數(shù)據(jù)處理性能。數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，工業(yè)大數(shù)據(jù)分析是工業(yè)智能化發(fā)展的核心，包括預(yù)測(cè)性分析、可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘、語(yǔ)義提取、質(zhì)量管理等分析方法，預(yù)測(cè)性分析可深度挖掘數(shù)據(jù)特點(diǎn)，由數(shù)據(jù)建模帶入新數(shù)據(jù)，對(duì)未來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，為決策提供數(shù)據(jù)性的判斷；可視化分析直觀顯示數(shù)據(jù)特點(diǎn)，便于理解；數(shù)據(jù)挖掘基于不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型及格式，采用挖掘算法，科學(xué)的呈現(xiàn)數(shù)據(jù)自身的特性；語(yǔ)義分析主要針對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可智能分析提取數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可視化可通過(guò)全過(guò)程信息化管控，通過(guò)顯示大屏、生產(chǎn)看板等單個(gè)或者多個(gè)技術(shù)手段，展現(xiàn)數(shù)字生產(chǎn)及數(shù)字運(yùn)營(yíng)成果，多視角展現(xiàn)計(jì)劃排產(chǎn)、生產(chǎn)制造、品質(zhì)監(jiān)控、設(shè)備管理、倉(cāng)儲(chǔ)管理的過(guò)程，使數(shù)據(jù)管理過(guò)程呈現(xiàn)直觀方便、高效快捷的特點(diǎn)。數(shù)據(jù)應(yīng)用主要體現(xiàn)在工業(yè)設(shè)備級(jí)管理、生產(chǎn)線級(jí)智能制造和工廠級(jí)控制三個(gè)層次，典型應(yīng)用至產(chǎn)品創(chuàng)新、產(chǎn)品故障預(yù)測(cè)診斷、產(chǎn)線數(shù)據(jù)診斷、產(chǎn)品銷(xiāo)售預(yù)測(cè)管理、生產(chǎn)計(jì)劃排程、產(chǎn)品質(zhì)量分析方面。

３汽車(chē)制造過(guò)程中的工業(yè)大數(shù)據(jù)

汽車(chē)車(chē)身制造工藝異常復(fù)雜，通常需要通過(guò)上百道工序，將幾百個(gè)零部件拼接成完整的白車(chē)身，在汽車(chē)制造過(guò)程中的工業(yè)大數(shù)據(jù)可以將企業(yè)信息化系統(tǒng)打通，聯(lián)通工廠、車(chē)間工業(yè)環(huán)境，為企業(yè)產(chǎn)品全生命周期數(shù)據(jù)管理提供解決方案，為企業(yè)管理提供預(yù)測(cè)分析。基于汽車(chē)整車(chē)及零部件企業(yè)資源管理（ＥＲＰ）系統(tǒng)、生產(chǎn)制造執(zhí)行系統(tǒng)（ＭＥＳ）、生產(chǎn)排程系統(tǒng)（ＡＰＳ）、物流執(zhí)行（ＬＥＳ）系統(tǒng)、產(chǎn)品全生命周期系統(tǒng)（ＰＬＭ）、物料揀選系統(tǒng)（ＰＴＬ）、倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)（ＷＭＳ）、供應(yīng)商管理系統(tǒng)（ＳＲＭ）等眾多工業(yè)軟件平臺(tái)在汽車(chē)制造過(guò)程中的應(yīng)用，在構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的智能制造體系，建立汽車(chē)生產(chǎn)流程數(shù)字化模型過(guò)程中，從產(chǎn)品數(shù)據(jù)流、工藝數(shù)據(jù)流、制造數(shù)據(jù)流、質(zhì)量數(shù)據(jù)流等維度分析，主要有以下工業(yè)大數(shù)據(jù)。

３．１產(chǎn)品數(shù)據(jù)

產(chǎn)品數(shù)據(jù)是企業(yè)研發(fā)能力的重要體現(xiàn)，是新產(chǎn)品研發(fā)的重要依據(jù)。產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理水平的提高可以優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程，提高生產(chǎn)制造部門(mén)的工作效率。主要包括以下幾個(gè)方面：整車(chē)產(chǎn)品數(shù)據(jù)：包括車(chē)輛識(shí)別代號(hào)（ＶＩＮ）等整車(chē)信息、整車(chē)技術(shù)條件、整車(chē)技術(shù)規(guī)范、內(nèi)外飾效果圖、人機(jī)工程設(shè)計(jì)要求、整車(chē)性能分析報(bào)告、整車(chē)總布置圖、管線布置圖等；零部件產(chǎn)品數(shù)據(jù)：包括產(chǎn)品零部件開(kāi)發(fā)要求書(shū)、產(chǎn)品圖紙、產(chǎn)品數(shù)量及規(guī)模、零部件確認(rèn)報(bào)告等；試驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)：包括車(chē)輛基本性能測(cè)試報(bào)告、整車(chē)可靠／耐久性試驗(yàn)報(bào)告、法規(guī)項(xiàng)驗(yàn)證報(bào)告、強(qiáng)制性標(biāo)準(zhǔn)檢驗(yàn)、風(fēng)洞試驗(yàn)、動(dòng)力標(biāo)定、產(chǎn)品公告等；產(chǎn)品配置及零件清單：包括商標(biāo)代碼、型號(hào)代碼、顏色代碼、發(fā)動(dòng)機(jī)代碼、檔位代碼、整車(chē)裝配結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵產(chǎn)品特性（ＫＰＣ）清單、裝車(chē)物料（ＢＯＭ）清單、車(chē)輛零件清單、零件種類(lèi)清單、車(chē)身附件清單、零件清單適用性評(píng)估報(bào)告等；車(chē)輛設(shè)計(jì)問(wèn)題處理及產(chǎn)品更改：包括各階段車(chē)輛生產(chǎn)問(wèn)題庫(kù)、試驗(yàn)故障問(wèn)題庫(kù)、感知質(zhì)量問(wèn)題庫(kù)、工程工作指令、產(chǎn)品更改申請(qǐng)等；研發(fā)項(xiàng)目文檔：包括產(chǎn)品開(kāi)發(fā)策略、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)計(jì)劃、競(jìng)品分析、產(chǎn)品質(zhì)量目標(biāo)、項(xiàng)目組織結(jié)構(gòu)等。

３．２工藝數(shù)據(jù)

汽車(chē)制造屬于典型的離散制造，主要采用多品種配置，中小批量生產(chǎn)，面向訂單的生產(chǎn)方式，產(chǎn)品結(jié)構(gòu)復(fù)雜，零部件種類(lèi)繁多，工藝路線和設(shè)備配置靈活，工藝數(shù)據(jù)的傳遞可保障汽車(chē)生產(chǎn)過(guò)程的有序進(jìn)行，具體如下：生產(chǎn)車(chē)型數(shù)據(jù)及其制造工藝數(shù)據(jù)：包括生產(chǎn)計(jì)劃、排產(chǎn)順序、車(chē)型品種、零部件類(lèi)別、生產(chǎn)及消耗數(shù)量、材料規(guī)格型號(hào)、物流路線、消耗或存放點(diǎn)位、工藝參數(shù)、檢測(cè)參數(shù)、電子電氣標(biāo)定數(shù)據(jù)、操作要求等，用于傳達(dá)生產(chǎn)指令、指導(dǎo)生產(chǎn)線及相關(guān)人員生產(chǎn)車(chē)型、生產(chǎn)工藝、工藝參數(shù)和檢測(cè)參數(shù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)、零部件材料、送至工位的時(shí)間等信息，可通過(guò)信息系統(tǒng)及時(shí)傳遞到設(shè)備及人員，識(shí)別車(chē)型及零部件、指導(dǎo)生產(chǎn)操作。

３．３制造數(shù)據(jù)

汽車(chē)制造過(guò)程數(shù)據(jù)是過(guò)程制造質(zhì)量實(shí)時(shí)監(jiān)控、質(zhì)量判斷、預(yù)警分析、技術(shù)決策等項(xiàng)目的重要抓手［１］。制造數(shù)據(jù)是汽車(chē)制造過(guò)程中隨時(shí)產(chǎn)生的，主要包括以下兩個(gè)部分：生產(chǎn)物流數(shù)據(jù)：生產(chǎn)制造過(guò)程中車(chē)身及零部件運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、搬運(yùn)裝卸、包裝及流通加工產(chǎn)生的數(shù)據(jù)［２］。設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)：設(shè)備生產(chǎn)汽車(chē)零部件或整車(chē)時(shí)產(chǎn)生的電壓、電流、功率、壓力、位移、轉(zhuǎn)速、風(fēng)速、風(fēng)量、溫度、運(yùn)行時(shí)間、振幅、頻率等；關(guān)鍵工裝的狀態(tài)數(shù)據(jù)如模具狀態(tài)、焊裝夾具狀態(tài)、車(chē)身吊具狀態(tài)、噴漆室清潔度、合裝托盤(pán)狀態(tài)等。

３．４過(guò)程質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)

制造過(guò)程質(zhì)量監(jiān)測(cè)伴隨著汽車(chē)制造的全過(guò)程，從沖壓件至整車(chē)下線，大量不同類(lèi)型監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)源源不斷的產(chǎn)生，主要包括沖壓件表面質(zhì)量評(píng)審、焊點(diǎn)超聲波檢查、車(chē)身ＡＵＤＩＴ、涂裝ＡＵＤＩＴ、白車(chē)身ＣＭＭ、總裝下線檢驗(yàn)、整車(chē)客戶評(píng)審數(shù)據(jù)等過(guò)程質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

３．５能源消耗數(shù)據(jù)

汽車(chē)生產(chǎn)制造過(guò)程會(huì)直接或間接消耗鋼、鐵等原材料、刀具等輔助材料、電、煤、天然氣等能源，并產(chǎn)生廢棄物排放，所產(chǎn)生的能源消耗類(lèi)數(shù)據(jù)主要有全年單車(chē)電量、全年單車(chē)空氣壓縮量、全年單車(chē)水量、全年單車(chē)循環(huán)水量、全年單車(chē)蒸汽量、全年單車(chē)天然氣量等能源消耗數(shù)據(jù)［３］。

４工業(yè)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)在汽車(chē)制造過(guò)程中的應(yīng)用

４．１數(shù)據(jù)采集

４．１．１射頻識(shí)別（ＲＦＩＤ）技術(shù)

車(chē)型識(shí)別是數(shù)據(jù)采集的重要步驟。生產(chǎn)車(chē)型來(lái)自生產(chǎn)計(jì)劃，在沖壓件倉(cāng)庫(kù)和總裝零件倉(cāng)庫(kù)，零件入庫(kù)信息可記錄適用的車(chē)型及生產(chǎn)日期或批次，通過(guò)掃碼將零件信息錄入工廠計(jì)算機(jī)信息管理系統(tǒng)，信息傳遞和識(shí)別采用ＲＦＩＤ實(shí)現(xiàn)。在需要傳遞信息零件轉(zhuǎn)運(yùn)臺(tái)車(chē)或貨架上安裝ＲＦＩＤ電子標(biāo)簽，通過(guò)ＲＦＩＤ讀寫(xiě)器將零件信息自動(dòng)寫(xiě)入轉(zhuǎn)運(yùn)臺(tái)車(chē)或貨架上電子標(biāo)簽中，信息往下傳遞至與所裝配車(chē)型車(chē)輛識(shí)別代碼ＶＩＮ相聯(lián)，建立起追溯關(guān)系。焊裝線車(chē)身載具、涂裝車(chē)身吊具、ＰＢＳ線臺(tái)車(chē)、總裝重要零件出庫(kù)臺(tái)車(chē)、動(dòng)力總成載具、儀表表盤(pán)總成裝配臺(tái)車(chē)、座椅總成轉(zhuǎn)運(yùn)托盤(pán)等各類(lèi)載具上均可安裝ＲＦＩＤ，實(shí)現(xiàn)采集數(shù)據(jù)與車(chē)型代碼的關(guān)聯(lián)。通過(guò)ＲＦＩＤ技術(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，可保證設(shè)備、物料、人力、工具等資源的正確使用，尤其體現(xiàn)在總裝配生產(chǎn)線上，利用ＲＦＩＤ技術(shù)識(shí)別車(chē)輛零部件，保證物料被送到準(zhǔn)確位置，減少裝配出錯(cuò)率。在車(chē)間生產(chǎn)調(diào)度上，通過(guò)ＲＦＩＤ對(duì)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備和人員的實(shí)時(shí)跟蹤，監(jiān)控其生產(chǎn)狀態(tài)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)間生產(chǎn)的整體控制。

４．１．２可編輯邏輯控制器（ＰＬＣ）通信技術(shù)

設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行、故障預(yù)測(cè)、設(shè)備效率分析、能耗分析及制訂降本措施等工作的依據(jù)。基于ＴＣＰ／ＩＰ通訊協(xié)議的電氣設(shè)備ＰＬＣ可通過(guò)以太網(wǎng)口直接接入到車(chē)間網(wǎng)絡(luò)中。

４．１．３在線監(jiān)測(cè)技術(shù)

制造數(shù)據(jù)及過(guò)程質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)是質(zhì)量實(shí)時(shí)監(jiān)控、質(zhì)量判斷、預(yù)警分析、技術(shù)決策的重要抓手。采集這些數(shù)據(jù)需安裝在線檢測(cè)設(shè)備或傳感器，自動(dòng)連續(xù)檢測(cè)數(shù)據(jù)，通過(guò)車(chē)間網(wǎng)絡(luò)傳到計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)，并與車(chē)輛ＶＩＮ碼建立聯(lián)系，以便進(jìn)行建模分析。

４．２數(shù)據(jù)處理分析

４．２．１數(shù)據(jù)融合

通過(guò)建立數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)或平臺(tái)，對(duì)采集的數(shù)據(jù)根據(jù)數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)類(lèi)型、數(shù)據(jù)分類(lèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)解析，對(duì)汽車(chē)制造行業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的多層次、多方面、多級(jí)別的融合處理，實(shí)現(xiàn)制造過(guò)程業(yè)務(wù)流的貫通，打通工藝、生產(chǎn)、物流、質(zhì)量等環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)分析、狀態(tài)感知、自主決策及精準(zhǔn)執(zhí)行的智能管控模式。針對(duì)汽車(chē)制造行業(yè)中數(shù)據(jù)的制造屬性，建立數(shù)據(jù)融合功能模塊之間關(guān)聯(lián)性與融合算法，構(gòu)建典型的數(shù)據(jù)融合模型，應(yīng)用多元感知技術(shù)，獲取目標(biāo)的高似然率特多源數(shù)據(jù)融合與協(xié)同管控方法的研究與應(yīng)用征矢量信息，利用數(shù)學(xué)描述的角度，將矢量信息轉(zhuǎn)化為標(biāo)量信息，并對(duì)其進(jìn)行控制。根據(jù)數(shù)據(jù)時(shí)間多變性及隨機(jī)性，采用不同方式和方法，考慮數(shù)據(jù)要素之間的差異，對(duì)定向目標(biāo)多次數(shù)字化產(chǎn)生的幾何差異進(jìn)行分析篩選，對(duì)新數(shù)據(jù)及原始數(shù)據(jù)，則根據(jù)幾何屬性和時(shí)間要素進(jìn)行轉(zhuǎn)換兼容，基于時(shí)間軸，構(gòu)建數(shù)據(jù)算法模型［４］。

４．２．２數(shù)字化虛擬仿真

根據(jù)汽車(chē)廠沖壓、涂裝、焊裝、總裝四大工藝車(chē)間生產(chǎn)流程，進(jìn)行數(shù)字化虛擬仿真，利用Ｔｅｃｎｏｍａｔｉｘ等軟件工具，建立數(shù)字化產(chǎn)線仿真模型，搭建數(shù)字化工藝平臺(tái)，快速準(zhǔn)確的對(duì)生產(chǎn)線進(jìn)行工藝布局設(shè)計(jì)、工藝流程規(guī)劃設(shè)計(jì)及ＡＧＶ路徑規(guī)劃，通過(guò)路徑仿真，實(shí)現(xiàn)節(jié)拍驗(yàn)證與工藝優(yōu)化工作，有效降低施工階段工程更改，降低成本，縮短生產(chǎn)調(diào)試時(shí)間，提高生產(chǎn)能力。

４．３數(shù)據(jù)可視化及應(yīng)用

數(shù)據(jù)可視化利用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可分析處理海量的信息數(shù)據(jù)，在汽車(chē)生產(chǎn)車(chē)間以ＰＣ、看板、大屏、駕駛艙等為主要視覺(jué)展示手段實(shí)現(xiàn)可視化，可大幅度提高汽車(chē)生產(chǎn)制造過(guò)程的透明度，方便管理者進(jìn)行決策分析。

４．３．１人工智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

ＡＩｏＴ（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）＝ＡＩ（人工智能）＋ＩｏＴ（物聯(lián)網(wǎng)），它結(jié)合了ＡＩ技術(shù)及ＩｏＴ技術(shù)，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)產(chǎn)生、收集海量數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)大數(shù)據(jù)分析、人工智能，實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物數(shù)據(jù)化及可視化。全流程可視化為汽車(chē)生產(chǎn)制造及物流優(yōu)化發(fā)展的重要支撐和方向，通過(guò)ＡＩｏＴ（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）等技術(shù)應(yīng)用，可形成汽車(chē)生產(chǎn)物流全過(guò)程及自動(dòng)設(shè)備可視化，幫助汽車(chē)主機(jī)及零部件廠、零部件供應(yīng)商、車(chē)輛承運(yùn)商、汽車(chē)經(jīng)銷(xiāo)商及客戶等關(guān)鍵用戶實(shí)時(shí)掌握汽車(chē)生產(chǎn)及物流運(yùn)行情況，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)指導(dǎo)、實(shí)時(shí)預(yù)警、及時(shí)改進(jìn)、有效追溯的目標(biāo)。

４．３．２數(shù)字孿生技術(shù)

數(shù)字孿生（ＤｉｇｉｔａｌＴｗｉｎ），即數(shù)字鏡像、數(shù)字映射，是超越現(xiàn)實(shí)的概念，體現(xiàn)了物理實(shí)體和數(shù)字虛擬體間的精確映射與孿生的關(guān)系，數(shù)字孿生持續(xù)的發(fā)生在孿生體的全生命周期中。依托數(shù)字孿生技術(shù)，可對(duì)關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字化映射、監(jiān)測(cè)、診斷、預(yù)測(cè)、仿真、優(yōu)化［５－７］，實(shí)現(xiàn)汽車(chē)從產(chǎn)品研發(fā)、物料采購(gòu)、零部件制造、物流質(zhì)檢、整車(chē)生產(chǎn)、車(chē)輛運(yùn)輸、車(chē)輛銷(xiāo)售、車(chē)輛服務(wù)等多環(huán)節(jié)的汽車(chē)領(lǐng)域全生命周期數(shù)字孿生驗(yàn)證環(huán)境，可應(yīng)用于生產(chǎn)制造、經(jīng)營(yíng)管理等多個(gè)場(chǎng)景［８－９］，提升整體生產(chǎn)價(jià)值鏈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型效率。

５結(jié)語(yǔ)

工業(yè)４．０時(shí)代，工業(yè)制造業(yè)轉(zhuǎn)向智能互聯(lián)方向發(fā)展，信息技術(shù)是企業(yè)運(yùn)營(yíng)的重要載體，數(shù)據(jù)變革時(shí)代，工業(yè)大數(shù)據(jù)將成為汽車(chē)企業(yè)的核心資產(chǎn)，提高工廠對(duì)不同設(shè)備收集的海量信息進(jìn)行梳理的能力，企業(yè)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)計(jì)算能力及數(shù)據(jù)消化能力的提高，能夠使企業(yè)在低成本運(yùn)營(yíng)的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)綠色生產(chǎn)、精益生產(chǎn)以及按需生產(chǎn)，有效控制生產(chǎn)流程，加速產(chǎn)品創(chuàng)新，大幅度提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率。工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅意味著企業(yè)數(shù)字化信息化，更是把數(shù)據(jù)作為智能制造的核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)和驅(qū)動(dòng)力，在不斷獲得數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)過(guò)程中優(yōu)化制造資源的配置效率，構(gòu)建完善的業(yè)務(wù)體系，從單機(jī)設(shè)備、生產(chǎn)線、產(chǎn)業(yè)鏈再到產(chǎn)業(yè)生態(tài)不斷拓寬。在未來(lái)１０年以內(nèi)，汽車(chē)整車(chē)及零部件制造產(chǎn)業(yè)會(huì)真正邁入大數(shù)據(jù)時(shí)代，汽車(chē)生產(chǎn)制造的各個(gè)環(huán)節(jié)將全面實(shí)現(xiàn)數(shù)字化及智能化，汽車(chē)產(chǎn)業(yè)智慧化發(fā)展，以工業(yè)大數(shù)據(jù)的處理技術(shù)將在汽車(chē)制造過(guò)程中得到全面推廣，以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)楹诵牡慕鉀Q方案應(yīng)用將成為汽車(chē)行業(yè)的必然。

參考文獻(xiàn)：

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［９］基于數(shù)字孿生的再制造車(chē)間作業(yè)模式，劉丹、黃海濤、王保興、周同新、羅盛照，計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，２０１９，２５（０６），１５１５－１５２７．

作者:劉藝 歐培培 魏磊 李佳林 單位:中汽研汽車(chē)工業(yè)工程（天津）有限公司