大数据“淘金” 推动现场降本增效
专访公司2020年智能制造大数据创意大赛前瞻大数据代表队
前瞻大数据代表队成员正交流问题
（记者 黄炎 文/图）如何通过大数据分析提前布局产品品质管控，实现焊接领域降本增效？这是东风公司2020年智能制造大数据创意大赛的核心问题。
对此，公司技术中心前瞻技术研究院大数据代表队给出了自己的答案：将通过焊接曲线特征点自动识别及异常自动分类产生的海量数据提供给AI，供其不断学习，从中发现焊点生产质量、生产成本与电极帽修模周期之间的最佳平衡点，进而据此提出了合理化改进方案，经初步验证可以达到增效、节能、降本的效果。
作为进入智能制造大数据创意大赛决赛的6支队伍之一，东风前瞻大数据代表队共有6名成员，其中4人来自公司技术中心前瞻技术研究院大数据业务团队。该团队聚焦基础性、共性、全局性、前瞻性大数据技术研发，并输出算法模型、数据服务等，以协同集团内大数据资源、支撑各业务单元大数据业务的开展。此外，团队中1人来自公司技术中心动力总成部，1人是2020年新入职大学生。
本次比赛与焊接工艺生产制造过程深度结合，要求参赛团队拥有娴熟的数据分析挖掘技术及过硬的业务理解能力。“这种跨学科、跨领域的课题需要整个团队的努力。团队的优势是，每位成员在工作中既对汽车生产制造、研发、电子、信息等多个领域均有涉及，又在专业上各有侧重，这样能充分发挥各自的专业优势，便于分工协作。同时团队创造性地导入人工智能思维，进行预测性研究，以此完成了参赛方案。”前瞻大数据代表队成员洪伟介绍道。
为了将团队的优势应用于焊装业务，初赛时，东风前瞻大数据代表队全体成员多次前往焊装车间与焊接工艺专家深入交流，并在焊装专家的指导下对整个焊装生产过程进行了业务层、工艺层、物理层及数据层的全景分析。根据大赛组委会提供的比赛数据以及团队成员现场调研的一手资料，前瞻大数据代表队运用数据筛选、数据清洗、数据降噪等大数据方法，提炼并聚焦分析对象。
根据数据特征，前瞻大数据代表队多周期、多维度地开展数据分析及挖掘工作，形成了较为理想的焊点生产过程分布曲线带。同时，使用机器学习算法，前瞻大数据代表队发现了焊点生产质量、生产成本与电极帽修模周期之间的最佳平衡点，并提出了合理化改进方案，经初步验证可以达到增效、节能、降本的效果。
“从焊接工艺到数据挖掘，再到人工智能等，团队成员拓展了视野，突破自己的瓶颈，这对每个队员今后的工作都有重大意义。”团队成员王秋来说。
“身为技术人员，将学习到的理论知识与技能直接应用于实际的生产制造之中，这本身就是一件充满挑战、令人激动的事情。”前瞻大数据代表队队长汤泽波表示。
汤泽波告诉记者，在焊接曲线的特征分析中，尽管已经通过大数据算法实现了焊接特征的机器自动识别，但为了验证算法的准确性，团队的每一个成员仍坚持将比赛涉及的24000多条焊装曲线同步进行人工识别，逐一验证算法的准确性。为此，团队成员经常加班到深夜。
在工业4.0的大背景下，生产制造领域正产生着海量的大数据，这些数据价值尚未体现、亟待挖掘，这也让大数据团队产生了强烈的使命感。“对于前瞻大数据团队而言，这不仅仅是一次比赛，也是一次新业务应用场景落地的有益探索。”前瞻大数据代表队成员孙震表示。