大数据在现代船舶制造业中的应用前景

黄单单 梁佳琪 沈爱华

摘   要：在信息技术的影响下，船舶制造业信息管理体系形成的数据增长十分迅速，在设计、制造等方面，船舶制造企业面临着严重的挑战。通过各行各业对于大数据的应用已经证明，其在改革方面有着重要作用。因此，船舶制造业应该积极应用大数据技术，促进自身发展。文章分析了大数据背景下智能造船的意義，探究了其发展前景。

关键词：大数据;船舶制造业;应用前景

随着信息技术的广泛应用，诸如MES，ERP，PDM等信息管理系统形成的数据量正以爆炸式速度增长，企业各方面数据的积累速度十分迅速[1]。在设计、制造、管理等方面，船舶制造企业面临着知识匮乏的问题，在面对海量信息系统形成的数据时，船舶行业当前的信息采集方法、数据分析方法、处理方法、技术以及系统等均无法满足实际需求，无法在数据中寻找具有应用价值的信息[2]。

1    大数据智能造船是实现我国工业4.0的重要保障

工业4.0强调了智能制造，就是为了能够提升生产灵活性、生产力以及生产效率等。首先，在整个生产周期中很多人工操作及人工管理的环节将被人工智能技术逐步替代，但是人工智能的发展背后离不开大数据的支持，自动工艺的编程、机器参数配置、维护预警等都需要通过对数据的采集、处理、分析来不断地更新更完美的算法。不仅限于人工智能技术，在现代船舶制造过程中，设备、运输、产品等各个方面均可通过配备传感器，同时借助标准协议实现彼此通讯，为船舶制造业提供源源不断的元数据，通过大数据技术的分析，不仅可以优化自身的造船周期，更可以了解和预测航海业、零部件制造业等其他行业的发展趋势，做到胸有成竹[3-4]。

2    应用前景

2.1  促进船厂改革转型换道超车

随着近几年船厂信息化水平不断提升，船舶制造业信息技术依赖性逐渐增加，产品的整个生命周期都会在信息化系统中产生诸多数据，面对暴涨的数据，如何合理挖掘、分析是当前制造业的重点工作，而大数据能够通过对所有相关数据进行分析，高效地提升船厂生产效率、产品质量，对粗放型生产、劳动密集生产方式进行有效转变，提高船舶制造的智能化水平[5]。对于工业大数据而言，主要分为3种类型，即外部跨界、企业信息化以及工业物联网三大数据。其中，工业物联网、企业信息化中，机器所产生的时序数据，是扩大数据规模的重要来源，同时也是工业物联网以及智能制造的核心内容，其本质为借助促进数据自动流动，对业务问题进行有效解决以及控制，提高在决策中的准确性，并尽可能对人工决策中频繁失误的问题进行克服。

因此，大数据造船是船舶制造业实现改革转型的重要手段，同时能够为制造业带来以下发展。

（1）能够使生产中浪费现象得到有效缓解，在生产中的浪费主要在于材料与流程、材料与工艺、人员与人员以及组织与组织之间，大数据通过对历史工时、原材料数据、返工数据、流程管理配合度等数据的预测分析促使这类成本问题得到有效解决。

（2）能够改善船舶制造业在环保以及安全方面的问题，对于船舶制造而言，在生产过程中，一定会产生安全问题以及危险问题，并且船舶制造工业属于重工业，与轻工业相比，其在此方面的问题更为严重，借助大数据技术能进行监控及预测生产过程中可能出现的安全问题，并为企业提供有效的解决措施。大数据更可以对供应商、产品部件质量、涂装寿命等进行精准的分析预测，选择合适的零部件及材料并在零部件需要维护的最佳时机给出建议，以达到成本品质信誉多赢的目的。

（3）对于大数据而言，其能够按照实际生产状况，实现系统自我调整的目的，进而避免船厂在决策方面的失误。

（4）为人工智能设备不断优化算法，提高整个生产效率、避免管理失误。

（5）通过对航海业的数据爬取或者对船舶传感器产生的数据分析预测航海业的发展趋势，实现营销、制造、用户需求以及产品设计等方面的配合，为船舶制造业在接取新订单、发展新船型等方面指明方向。

我国船舶制造业，每时每刻都在形成工业数据，通过积累，其数量十分庞大。对于这一条件应该进行充分利用，对管理思路进行创新，对产业生态进行重构，对船舶制造在全球产业链分工的地位，借助大数据对管理水平以及产品质量进行有效提升，进而达到弥补人员素质所带来的问题，有效补齐落后短板，并以此为基础，对工业互联网以及智能制造在船舶制造中的应用进行强化，争取在新时代中完成换轨超车目标。

2.2  大数据平台逐步发展成为船舶制造业的新标配

当前，船舶制造业在设计平台以及建造平台等方面存在一定差异，数据标准存在缺少统一性，并且统计模式较为涣散，基于此种状态大量数据被分割，导致其流散在企业、机构的闭环中，并未形成大数据，主要是由于多数据不能等同于大数据[6]。与传统船舶制造中的研发设计以及制造过程的数据管理相比，其打算将数据管理与服务变为一个新标准以及新市场，其处在配件企业、船厂、设计所以及贸易商等各个行业的上下游交汇点的问题，在每时每刻均会制造纷繁、庞大的易用、统一的数据。

大数据的应用方案总体构架主要划分成5个层次，如图1所示。

其中，数据获取层，涵盖人工采集数据、网络采集数据以及信息系统与传感器等自动生成数据。数据储存层，借助分布式文件系统、集群应用以及网络技术等功能实现数据分布式储存，同时，对外提供业务访问以及数据储存功能等。云计算平台中，共享的信息资源以及硬件资源等，可以根据实际需求向计算机以及其他设备进行分享。对于大数据分析平台可以借助数据质量、数据管理、挖掘算法、语义引擎以及预测分析等，对数据潜在价值进行有效挖掘。应用平台层，借助互联网技术实现对船舶制造业的改造工作，构建研发设计以及智能制造的网络化服务平台。用户层涵盖造船企业以及船舶监管单位等与船舶制造业相关利益方。

从中能够轻易发现，借助建立大数据平台，能够在设计概念、制造过程等方面，对整个设计、生产等过程，提供有力支持，进而促使生产效率得到提升，达到效益最大化的目的，并且船舶制造业在独特问题方面将会得到有效的解决措施，发现、挖掘新船型，促使产业价值得到进一步提升，这将是提升产业竞争力以及利润率的重要手段。甚至在未来发展中，大数据平台将会成为所有企业的标准配置，形成船舶制造业+金融+互联网+其他领域的商业新模式。

2.3  借助大数据强化船舶制造业产业联合以及聚集

当前我国船厂数量庞大，规模不一，在行业之中还没有形成有效联合以及聚集，主要原因在于对设计、制造以及规范等制造技术的大数据，生产中的精准控制、运行优化以及设备故障预测的大数据，全球生产规模以及生产率等方面的大数据缺少掌握能力。在缺失技术数据的情况下，一些船厂只能进行中低附加值的船舶制造;缺失生产中的数据，致使一些船厂制造质量无法达到要求，重复返工甚至面临高额罚款;缺失生产要素数据，致使其错失良机、盲目生产。因此，利用大數据平台实现船舶制造企业在数据及信息方面的联合以及聚集显得尤为重要。

3    结语

综上所述，在信息技术深入以及广泛的应用影响下，船舶制造业在研发设计以及生产制造等方面，对大数据技术产生了需求。对于其实际需求，本文对其在设计、制造等方面的应用现状进行了阐述，并对大数据技术在船舶制造业发展中的作用进行了说明，同时，其在大数据技术应用中的指出不足，对其进行进一步研究以及验证。同时，阐述了大数据技术的应用前景，能够帮助船舶制造业得到进一步发展。

[参考文献]

[1]黄音，张逸尘，胡芬.基于大数据的船舶制造业流程再造[J].中国科技论坛，2018（3）：39-47.

[2]崔凌云，刘春玲，魏荣华.大数据技术在船舶监控系统数据管理中的应用简[J].舰船科学技术，2018（2X）：142-144.

[3]石慧芳，陈阳.基于大数据的制造业企业信息化数据分析及应用技术研究[J].现代计算机，2016（16）：50-54.

[4]万辉，张建雄，高嵩，等.内河船舶大数据关键技术研究[J].中国水运，2017（11）：48-51.

[5]徐颖，李莉.制造业大数据的发展与展望[J].信息与控制，2018（4）：41-47.

[6]陈荣.大数据在工业制造业的应用与研究[J].经贸实践，2017（7）：152.