當(dāng)今，對(duì)于諸如大數(shù)據(jù)嘹谎，智能數(shù)據(jù)，智能大數(shù)據(jù)割扬，預(yù)測(cè)分析囤恶，工業(yè)4.0或者智能工廠的討論越來(lái)越熱烈。這些主題與其發(fā)展進(jìn)程對(duì)質(zhì)量管理領(lǐng)域有何影響呢窘游？是否會(huì)產(chǎn)生諸如質(zhì)量4.0等概念唠椭？對(duì)于這些問(wèn)題，其實(shí)可以有很明確的答案：“質(zhì)量服務(wù)于工業(yè)”张峰！

這些術(shù)語(yǔ)代表的主題領(lǐng)域是密不可分的泪蔫。為了更好地解釋這些關(guān)系棒旗，首先關(guān)注這些術(shù)語(yǔ)的含義以及它們同工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量之間的關(guān)聯(lián)喘批。同樣需要弄清的是，這些術(shù)語(yǔ)只是標(biāo)志著一個(gè)全新時(shí)代發(fā)展的開(kāi)始铣揉。事實(shí)上饶深，我們完全無(wú)法預(yù)見(jiàn)由此造成的影響。如同20年之前逛拱，誰(shuí)會(huì)想到因特網(wǎng)的商業(yè)化會(huì)在今天以如此深刻的方式影響到我們生活的各個(gè)方面敌厘？工業(yè)4.0的概念也是一樣的——只有時(shí)間會(huì)告訴我們這些新機(jī)遇將帶來(lái)的影響。只有在未來(lái)才能評(píng)估其好處朽合、優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)俱两。然而，我們不得不根據(jù)已有的信息做出反應(yīng)祖擦，同時(shí)對(duì)于未來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行探究舶酒，尋求可能的情況并估計(jì)其發(fā)生的可能性。這是唯一能夠預(yù)先展開(kāi)的研究酷豫。

German Bitkom協(xié)會(huì)在一篇文章中是這樣定義大數(shù)據(jù)的：“大數(shù)據(jù)指的是在經(jīng)濟(jì)層面上合理地獲取和應(yīng)用決策相關(guān)的知識(shí)缰橘，這些知識(shí)從不同結(jié)構(gòu)的性質(zhì)通用的信息中提取。而這些信息來(lái)自于各種方式雀秤，并且快速變化赞拼。”根據(jù)這一定義缔龟，大數(shù)據(jù)意味著企業(yè)試圖對(duì)一些目前只能猜測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)量璃锻、分析秘驻、計(jì)算、評(píng)估和評(píng)定玫葡。

為什么大數(shù)據(jù)會(huì)存在闪铸？

最基本的條件是可以實(shí)現(xiàn)在最小的空間里儲(chǔ)存大量信息。更深層次的原因是目前自動(dòng)化傳感器和數(shù)據(jù)錄入系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以高傳輸率和高處理速度轉(zhuǎn)移茶月，這其中不需要包含任何手工輸入需五。這些方面導(dǎo)致產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量是未知的。舉一個(gè)例子轧坎， 生成5個(gè)艾字節(jié)需要

· 到2003年以前宏邮，超過(guò)1000年

· 2011年，2天

· 2013年缸血，10分鐘蜜氨。

這一遞降趨勢(shì)將不斷持續(xù)并且眼下無(wú)法看到盡頭。圖1顯示了隨時(shí)間變化的各種技術(shù)的數(shù)據(jù)通信捎泻。到2020年飒炎，5G數(shù)據(jù)通信方式已經(jīng)席卷而來(lái)。

圖1：數(shù)據(jù)增長(zhǎng)

喊驶恚克斯康|MSC提供了創(chuàng)成式設(shè)計(jì)軟件MSC Apex Generative Design郎汪，結(jié)合自動(dòng)化、智能化算法高效進(jìn)行產(chǎn)品的輕量化設(shè)計(jì)闯狱，能夠快速識(shí)別零件的幾何設(shè)計(jì)參數(shù)煞赢，以便最大限度地降低材料成本、縮短打印時(shí)間哄孤。它能直接與制造仿真銜接照筑，并將制造約束條件考慮在內(nèi)。這樣設(shè)計(jì)師就可以根據(jù)與負(fù)載相匹配的零件性能來(lái)優(yōu)化出質(zhì)量輕旅霍、性能好的零件诽矩。

隨著全球化的發(fā)展，運(yùn)輸和通信方式的復(fù)雜性水平不斷提升铣翁。毫無(wú)疑問(wèn)租触，經(jīng)濟(jì)生活的單方面關(guān)系越來(lái)越復(fù)雜。這就是為什么個(gè)人和公司都迫切需要高水平?jīng)Q策來(lái)控制過(guò)程和運(yùn)營(yíng)的原因臊瞬。圖2用一個(gè)簡(jiǎn)單的圖說(shuō)明了基于生成和儲(chǔ)存的信息如何找到高質(zhì)量的解決方案误扯。這些答案通過(guò)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果而得出，分析記錄下的數(shù)據(jù)银景，并且以統(tǒng)計(jì)表格和圖形的形式提供分析結(jié)果骇瓦。我們把這個(gè)過(guò)程稱(chēng)作知識(shí)獲取。

圖2：有效知識(shí)的獲取

但是，仍有可能存在另一個(gè)問(wèn)題：“大數(shù)據(jù)是新興體現(xiàn)在什么地方庶咨？”即使是在過(guò)去岁九，我們也同樣收集，存儲(chǔ)和計(jì)算大量的數(shù)據(jù)检碗。圖3顯示了在工業(yè)生產(chǎn)中主要數(shù)據(jù)來(lái)源和相應(yīng)的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)据块。此外，圖中包含了不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)處理和結(jié)果的顯示方式折剃。在大數(shù)據(jù)的時(shí)代下另假，我們必須在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)源中添加“產(chǎn)品和服務(wù)網(wǎng)絡(luò)”（新數(shù)據(jù)源）怕犁。

圖3：大數(shù)據(jù) = 傳統(tǒng) + 新型

從這一點(diǎn)上看边篮，大數(shù)據(jù)指的是對(duì)于不同來(lái)源的大量數(shù)據(jù)記錄和存儲(chǔ)奏甫，以及對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行“實(shí)時(shí)”（接近實(shí)時(shí)）分析，以應(yīng)對(duì)當(dāng)前任務(wù)或者回答最新的問(wèn)題阵子。

如何巧妙地使用大數(shù)據(jù)？

如今大數(shù)據(jù)面臨的問(wèn)題是什么挠进？收集和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)只是一方面。另一方面才是更重要的浩出，即對(duì)于存儲(chǔ)的信息進(jìn)行分析和評(píng)定靡隔。（預(yù)測(cè)的）分析是口號(hào)。預(yù)測(cè)分析會(huì)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)過(guò)程谆纸、預(yù)測(cè)模型、優(yōu)化算法耻炕、挖掘數(shù)據(jù)、挖掘文本以及挖掘圖片來(lái)達(dá)到期望的結(jié)果定邪。不管怎樣，這些程序能在多大程度上有效买臣，取決于數(shù)據(jù)接近事實(shí)的程度，例如它有多少代表性。假定所有數(shù)據(jù)的主要部分是結(jié)構(gòu)化的煤痕；專(zhuān)家甚至估計(jì)超過(guò)80%的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的接谨。從不同數(shù)據(jù)源收集與儲(chǔ)存的非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)通常會(huì)變?yōu)閿?shù)據(jù)墓地摆碉。這樣的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)即使再多脓豪，進(jìn)行分析后也無(wú)法達(dá)到期望的結(jié)果，相反地扫夜，得到的結(jié)果往往是不完整和模糊的。這也導(dǎo)致人們對(duì)于獲取的知識(shí)沒(méi)有任何信心并且總是會(huì)存在質(zhì)疑历谍。

面對(duì)這些問(wèn)題，不得不創(chuàng)建公司基礎(chǔ)設(shè)備平臺(tái)來(lái)記錄不同數(shù)據(jù)源的大量數(shù)據(jù)并且進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的管理和評(píng)估望侈。大數(shù)據(jù)并不是真正的追求，真正需要始終貫穿的理念是“智能數(shù)據(jù)”猛疗。這是唯一能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)評(píng)估數(shù)據(jù)并在幾秒內(nèi)提供評(píng)定結(jié)果的方法。通過(guò)創(chuàng)建智能數(shù)據(jù)獲得知識(shí)定合，能從這個(gè)新發(fā)展中提取更多的附加價(jià)值。執(zhí)行數(shù)據(jù)錄入儲(chǔ)存數(shù)據(jù)后喂惜，通過(guò)“數(shù)據(jù)整合”（見(jiàn)圖4）來(lái)達(dá)到上述要求。

圖4：數(shù)據(jù)整合

通過(guò)數(shù)據(jù)整合的智能數(shù)據(jù)

如今數(shù)據(jù)源多種多樣碗冈；然而，承載這些數(shù)據(jù)源的設(shè)備之間沒(méi)有實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通怪褐。實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通的基礎(chǔ)需要設(shè)計(jì)不同來(lái)源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，也就是必須得指定存儲(chǔ)哪些數(shù)據(jù)至哪個(gè)位置蝠欲，明確相應(yīng)的存儲(chǔ)方式以及想要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量。這里就需要利用一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)定義不同來(lái)源的數(shù)據(jù)妻味，這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)需要規(guī)范數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)以避免不同數(shù)據(jù)系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)擴(kuò)散，并且保證數(shù)據(jù)保持一致性弧可。所以這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)將是可靠評(píng)估的基礎(chǔ)。

Q-DAS制定的“Q-DAS? ASCII 轉(zhuǎn)換格式” 逐步成為世界范圍內(nèi)關(guān)于特定文件格式下的測(cè)量值轉(zhuǎn)換的標(biāo)準(zhǔn)棕诵。AQDEF（高級(jí)質(zhì)量數(shù)據(jù)交換格式）定義了這種數(shù)據(jù)格式的內(nèi)容校套。同時(shí)价脾，許多公司在采購(gòu)新的測(cè)量?jī)x器時(shí)也需要滿足這個(gè)文檔的要求笛匙。這些要求確保了對(duì)于所需信息的數(shù)據(jù)域是可用的，以便能以更良好的結(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)域妹孙。

然而，即使這些域是可用的肢姜，也不能確保正確完成。這就是為什么真實(shí)性檢驗(yàn)是數(shù)據(jù)整合的一個(gè)重要部分驰闺，它能評(píng)估信息傳輸?shù)耐暾院鸵饬x。為了進(jìn)行真實(shí)性檢驗(yàn)呕豪，必須使用干預(yù)機(jī)制來(lái)完成這些任務(wù)。通常來(lái)說(shuō)糯档，只能檢測(cè)到錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)或者丟失的信息，如果需要培穆，則在已被記錄數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)上直接添加一些更多的信息。

一步步開(kāi)發(fā)關(guān)于新數(shù)據(jù)源（見(jiàn)圖4）的Q-DAS? ASCII 轉(zhuǎn)換格式并且擴(kuò)展諸如跟蹤糙笛、分組和包含或不包含相應(yīng)測(cè)量值的過(guò)程參數(shù)的儲(chǔ)存等方面的應(yīng)用烛愧。基于新數(shù)據(jù)源的要求怜姿，會(huì)為存儲(chǔ)數(shù)據(jù)至數(shù)據(jù)庫(kù)添加新的域疼燥。

智能工廠的要求是提高傳感器的性能來(lái)觀察真實(shí)世界，存儲(chǔ)選項(xiàng)和不同系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)醉者。工業(yè)4.0的前景與任意類(lèi)型數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，評(píng)估和各自應(yīng)用程序的可用結(jié)構(gòu)有高度聯(lián)系撬即。這被認(rèn)為是未來(lái)的生產(chǎn)系統(tǒng)呈队，因?yàn)樗鼘⒃谖磥?lái)的控制海量數(shù)據(jù)方面扮演重要角色剥槐。換句話說(shuō)宪摧，大數(shù)據(jù)關(guān)系著工業(yè)制造-這是我們今天的愿景！

（季園 毫克斯康創(chuàng)新資訊 ）

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