必读！大数据制造背景下的测量

于大数据制造
今年春，随着“制造2025”这一中国版的“工业4.0”以官方名义高调推出，制造业这一国内实体经济的中流砥柱，也几乎与世界同步地跨入了第四次工业革命的大门。众所周知，与前三次相比，本次工业革命的进步在于，通过利用互联网激活了传统的工业过程，使工厂设备“能说话、能思考”，以同时实现三大功能：降低制造业对劳动力的依赖、满足用户个性化需求，并将流通成本降到较低。所采取的战略主要包括三大主题，一是“智慧工厂”，二是“智能化生产”，三是“智能化物流”，而其核心为第二点。事实上，现今业界一致认为，无论“工业4.0”或“中国制造2025”都是以智能化制造为主导的一次生产方式的大革命，旨在通过充分利用信息通讯技术和网络空间虚拟系统的手段，将制造业向智能化转型。而实现、完成这个过程的基础就是：信息技术与工业技术的高度融合，网络、计算机技术、软件等与自动化技术的深度交织。显然，这一切都离不开海量数据的支持，因此，当现代制造业在走向智能化制造道路的过程中，必然是处于大数据制造背景下，虽然针对不同的行业，数据的来源、性质差别很大。

图1 高性能曲轴磨床所配随机主动量仪

一般来说，生产型企业中所接触到的数据包括二大块，其一是那些被称为传统性的数据，如与企业基本状况相关的信息和类似于生产计划，及销售、原料(半成品)、产品库存等企业管理方面的数据;其二则是由传感器件采集的信息，涉及人们熟知的关系到产品质量的各种测量数据，以及用于实时反映制造过程状态的大量信息，其中既有与工序相关的、又有即时反映设备运行状态等的信息。虽然很多年前、即自上世纪二、三十年代，制造业进入大工业时代起，上述数据和信息已经存在，但在如何利用已有的、以及进一步发掘各类数据方面，不同时段的差别还是很大的。尤其是进入本世纪以来，随着企业信息化和智能化制造的日益受到重视，对在大数据背景下的现代企业如何运行已发生了巨大的变化。
无论是国内还是国外，汽车制造业都是现代制造业中很具有代表性的一个产业，而在中国，更是改革开放30年以来发展最快的行业之一。尤其令人欣喜的是，这种发展并不只是简单地体现在行(企)业规模、产量的扩大上，从技术层面来讲，无论是外企、国企还是民企，均已把提升制造技术水平、转变生产模式作为自身的主要发展方向。具体地，就是自本世纪初以来，融入了众多先进技术的“智能化制造”的理念已逐渐为越来越多的企业所接受并予以践行。

图2对工件在加工过程中刀具磨损的监控

测量职能在现代汽车制造企业中的提升与发展
必须指出的是，近年来，作为迈入工业4.0的第一步，制造的方式已逐渐地从产品零部件规模化生产，经历了按市场的实际需求转为中、小批量的生产方式，并最后会发展成基于社会上个人需求的定制化生产模式。无疑，据此在生产之前就务必要预先确定(ERP系统)，并将包括部件生产所需的全部信息事先存于虚拟现实中(PLM或PDM系统)，至于所有其他相关的部件也要在虚拟环境中进行规划，这些部件均有自己的“名称”和“地址”，具备各自的身份信息。因此，这些部件“知道”什么时候，那条生产线或那个工艺工程需要它们，通过这种方式，它们才得以协商确定各自在数字化工厂中的运动路径。然后再认真地解决在制造过程中和作业完成后，工件的识别问题，期间，控制系统还会实时调用生产设备自身的、和相应的加工信息(MES系统)。此外，在生产过程中以及在该零部件完成后，还设置了用于拮取、采集与产品制造质量相关信息的数量、种类众多的检测器具。
对于前一节中所提到的那二类主要以数据样式呈现的信息，实际情况是，长期以来人们已习惯性会把“数据”只与测量联系在一起，至于对那些传统性的数据则认为仅与工厂的计划、销售、物流等部门相关，即与生产运行关系不大。显然，在今天看来，此类观念是很片面和狭隘的，因为随着智能化制造理念在当代企业中的加速推进，这些数据无论从“数量”还是“形态”上，处于大数据制造背景下，在现代企业中实际上都已发生了演化并有了很大的拓展。

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