大数据时代与车身工艺数字化

laoxiang21

　　
　　

　　车身工艺规划与供应商、工厂的数据交互
　　随着IT产业、电商行业等大家熟知的基于大数据的行业，传统的汽车制造行业也与时俱进地加入到大数据的时代。大到整个汽车制造业小到汽车制造业中一环的车身工艺，都已经来到大数据的时代。本文主要阐述大数据背景下，车身工艺数字化面临的挑战与对策。
　　近年来，随着互联网、物联网、云计算和三网融合等IT与通信技术的迅猛发展，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，信息社会已经进入了大数据(Big Data)时代。人们用大数据来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。一般意义上，大数据是指无法在一定时间内用常规机器和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。大数据的涌现不仅改变着人们的生活与工作方式、企业的运作模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变。
　　随着IT产业、电商行业等大家熟知的基于大数据的行业，传统的汽车制造行业也与时俱进的加入到大数据的时代。不管大家是否注意到这一点，大到整个汽车制造业小到汽车制造业中一环的车身工艺，都已经来到大数据的时代。
　　大数据时代车身工艺的数字化特点
　　车身工艺数字化进程向大数据时代转变的进程已经开始很久了，很多人可能没有注意到这个过程。在车身工艺数字化的进程中，各整车企业不间断地搜集工装数模、设备模型和焊枪模型等，通过长时间的不断积累，就形成了有车身工艺自身特点的包含产品数据、工艺数据、三维数据和制造信息等内容的大数据库。大数据时代车身工艺大数据库和其他行业的大数据一样，拥有数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值回报高四个特点。
　　1．数据量大
　　传统的车身工艺数据从原始的手绘图样到office办公软件的电子工艺，再到由Tecnomatix等专业工艺软件制作的电子数据，数据量由原来的MB、GB级别升级到现在的TB。从原始的U盘、光盘为代表的存储介质，发展到现在以工作站TB硬盘为代表的存储介质，存储空间更大，数据稳定性更高。
　　2．数据类型繁多
　　传统的车身工艺数据简单的可以分为产品数据、工艺数据和资源数据。工艺开发工作中相关的各种输入/输出信息分散在CAD、AutoCAD、Excel、PPT、PDF和etc不同的系统中，数据类型繁多，难以做到同步更新及数据共享、协同工作，开发周期不能有效缩短。
　　3．处理速度快
　　大数据时代，为了高效地组织数据，西门子的Teamcenter系统和Tecnomatix系统把产品数据、工艺数据和资源数据种类繁多的数据组织在一起，通过软件的合理设计，有效避免了不同文件处理系统之间的切换，也提高了数据的处理速度。
　　4．价值回报高
　　传统的车身工艺数据重复利用率很低，每个车型项目结束后，所有的产品数据、工艺数据和资源数据被锁在文件柜里，不能发挥任何作用。大数据时代的车身工艺数据存储系统单一、数据存储规范，后续车型项目可以借鉴参考前面车型项目的数据，生产节拍相近的生产线可以直接使用前面车型项目的数据，共线生产的后续车型也可以在前面车型项目数据的基础上进行整改，数据得到最大程度地使用，价值回报高。
　　大数据时代车身工艺数字化的技术瓶颈
　　1．数据安全性
　　车身工艺大数据的数据安全性问题是一个困扰已久的技术瓶颈。车身工艺新项目的开发，可以分为工艺的初步设计、发标、供应商技术评审、确定供应商、供应商进行详细工艺设计、车身工艺进行设计审核、设备加工制造、设备进场安装、生产线试生产以及最终项目交付等步骤。在这个新项目开发的过程中，需要整车厂的车身工艺开发部门与供应商包括车身车间进行频繁的数据传输，数据传输过程中的数据安全性问题就变得非常重要。
　　如前所述，车身工艺最重要的三类数据——产品数据、工艺数据和资源数据都需要和供应商进行数据交互。由于国内供应商的数据服务器和整车企业的数据服务器没有使用数据电缆连接成统一网络系统，也就是说供应商的数据服务器和整车企业的数据服务器是独立的，只能使用FTP、刻光盘等数据传输系统进行数据传输，这个数据传输过程的数据丢失等风险不可控制。
　　数据传输到达供应商数据系统后，如何控制产品数据、工艺数据和资源数据不被复制到其他设备，变相传递到其他人，也是关系到数据安全的关键问题。目前采用的签署数据安全保密协议、封闭USB等读写接口等办法，由于缺少实时监控，也不能从根本上解决数据安全的问题。
　　2．数据检索与归类
　　车身工艺最重要的产品数据、工艺数据和资源数据三类数据，除了存储在Teamcenter、Tecnomatix等专业软件中的数据，还有现场工艺视频数据库、各车型外观造型可制造性数据库等各种文件形式的大数据，如何检索与归类这些数据是车身工艺数字化的技术瓶颈之一。
　　虽然知识库系统已经在整车厂各部门开始应用，但是多样的数据格式，采用传统的检索文件名称、检索文件关键字的方法，已经无法满足数据检索与归类的需要。在文件存储的时候，填写文件名称、文件关键字等信息，给工程师带来了额外的工作，工程师在存储数据的过程中有抵触情绪；使用的时候由于检索不方便使得这些数据没有很好地发挥其作用。
　　如何解决车身工艺数据检索与归类的问题，能够直接查询图片、视频以及其他格式数据的有效信息，比如某车型分缝线的长度等这种复杂信息，是大数据时代，车身工艺数字化数据急需解决的瓶颈问题之一。
　　3．数据传输速度
　　随着车身工艺数字化数据向TB以上大小发展，和供应商数据传输过程中的传输速度问题变得比较突出。整车企业在车身工艺供应商定点以后，需要及时地将产品数据、工艺数据和资源数据传输给供应商。大量的数据在压缩解压缩和上传传输系统等过程中，非常容易造成数据丢失，数据传输速度也很慢。按照车身项目开发的时间节点，一般不对数据传输的时间进行规定，默认数据能够及时传递给供应商，但实际项目运行过程中，数据传输总是花费2～4天的时间。在项目工艺开发的过程中，为了监控项目的开发质量和进度，还需要在供应商和整车厂之间进行多次数据传输。主机厂的车身工艺部门确认供应商的开发内容后，供应商才能继续进行项目开发或者机加工。
　　数据传输的时间压缩了供应商工艺开发的时间，是大数据时代，车身工艺数字化数据急需解决的瓶颈问题之一。
　　4．数据质量检查
　　随着大数据时代，车身工艺数据量的增加、车身工艺数据库系统和车身工艺软件系统的应用，整车厂工艺部门与供应商、工厂之间的数据交互联系的日益紧密，如何高效地进行数据检查也是困扰车身工艺数字化的瓶颈之一。如何高效准确地检查产品数据、工艺数据和资源数据，检查各种2D/3D以及传统的Excel、Word和图片等数据，保证进入数据库数据的准确性，开发数据再利用的价值，是大数据时代车身工艺数字化数据急需解决的瓶颈问题之一。
　　大数据时代车身工艺数字化的举措
　　1．建立供应商与整车厂数据直连系统
　　随着大数据时代，各家整车企业对数字化车身数据库的认识程度加深，各家整车企业对大数据带来的高价值回报的认可，建立关键供应商与整车厂的数据直接连接系统，来应对数据安全性的必要性和紧迫性会变得越来越重要。
　　建立供应商与整车厂数据直连系统，一方面可以解决数据的安全性问题，保证新车型项目的数据不泄露到直连系统之外；一方面还可以提高数据的传输速度，解决大数据量数据传输时间上的损耗。
　　2．规范数据归类，使用先进的检索技术
　　应对数据检索与归类的难题，需要在车身工艺数字化大数据的积累过程中，提前设计好合理的数据库架构。在数据库搭建之初，建立科学的数据库架构，避免后期数据量很大的时候再进行数据迁移。
　　借鉴IT行业先进的检索技术，比如聚类分析法、因子分析法、相关分析法、索引、散列和并行计算等方法，开发适合车身工艺数据特点的高效的检索方法，与标准化的车身工艺数据库分类相对应，提高数据的检索效率和使用方便性。
　　3．开发自动检查车身数据质量的工具
　　为了应对数据质量检查这项车身工艺数字化的技术瓶颈，需要开发自动检查车身数据质量的工具。随着数据量的增加，需要保证数据的正确性才能把数据放入数据库，否则数据量大了不是好事。形成的垃圾数据越多，浪费的存储空间越大，检索时间越长，带来的价值越低。所以，在数据存入数据库之前，检查数据质量，实现有效的数据存入数据库，错误数据不进入数据库，是必须严格把守的关口。
　　有效地检查数据，需要依靠自动检查数据的工具来检查，如果仅仅是依靠工程师手工检查，很多问题将不能被及时发现。比如3D的资源数据，对于线形、颜色和图层等方面，整车厂都有相对应的标准，如果工程师手工检查数据的正确性，会受到工程师能力的限制，也要花费更多的时间。所以，依靠自动检查数据的工具来检查，是历史发展的趋势。
　　结语
　　大数据时代，车身工艺数字化不可避免地需要用大数据时代的思维方式来考虑问题。如果按照传统的思维，以制造的想法看车身数字化是非常有局限性的。借鉴IT等前沿行业的先进方法，实现传统制造业向智能化制造业升级的目标有着重要的意义。
　　

huangguang

关于大数据时代的车身工艺数字化问题，当前汽车制造业正在经历一场技术革新。大数据技术的融入使得车身工艺面临新的挑战与机遇。数据交互方面，与供应商和工厂之间的信息流通更加重要，确保数据准确性与实时性是提高工艺效率的关键。车身工艺数字化进程中，需要整合各种数据资源，通过云计算等技术提升数据处理能力，以实现精细化制造和智能化管理。同时，应对数据安全问题进行有效防护。大数据有助于车身工艺的持续优化，提升产品质量与生产效率。

mengmianren

大数据时代已深刻影响汽车制造业的车身工艺数字化进程。面对海量数据，车身工艺规划需与供应商、工厂的数据交互更加紧密，确保数据的高效处理和精准应用。挑战包括数据集成、处理、分析和安全等方面，但通过云计算、物联网等技术，可有效整合资源，实现数据驱动决策。对策需强化数据治理，确保数据质量，并构建基于大数据的车身工艺数字化平台，以优化生产流程，提升制造效率与质量。

fl8111

关于大数据时代与车身工艺数字化

在大数据迅猛发展的背景下，车身工艺数字化面临巨大挑战与机遇。数据交互与共享在车身工艺规划、供应商及工厂间尤为关键。数据驱动决策，提升工艺效率与质量。面对海量数据，需建立高效的数据处理与分析体系，确保数据准确性和实时性。同时，加强数据安全与隐私保护，避免风险。数字化技术结合传统工艺，推动车身制造革新，为汽车制造业发展带来广阔前景。

yuanyou

关于大数据时代与车身工艺数字化

在大数据迅猛发展的背景下，汽车制造业的车身工艺面临数字化挑战与机遇。大数据的应用为车身工艺带来了更高效、精准的生产可能性。与此同时，如何有效收集、处理、分析及应用数据成为关键。数据交互方面，工艺规划与供应商、工厂间的数据共享显得尤为重要，有助于提高生产协同性。面对挑战，我们应积极探索大数据与车身工艺数字化的融合，推动汽车制造业的智能化发展。

lidenghui

大数据时代已深刻影响汽车制造业的车身工艺数字化进程。针对车身工艺规划与供应商、工厂的数据交互问题，大数据技术的应用正带来显著变革。随着IT和通信技术的飞速发展，数据的快速增长成为行业面临的挑战与机遇。车身工艺数字化面临数据集成、处理和分析的复杂挑战，但大数据提供了解决策略。我们需建立数据驱动的决策体系，优化工艺规划，提高生产效率与质量。与供应商和工厂间的数据交互需通过集成平台实现数据共享和协同工作，确保数据流通与业务连续。大数据将为车身工艺数字化带来广阔前景和更多创新机遇。

xiaocheng

针对大数据时代的车身工艺数字化问题，作为汽车工程师，我深知此领域面临的挑战与机遇。在大数据背景下，车身工艺数字化需要整合多方数据，加强与供应商和工厂之间的数据交互。我们面临数据量大、类型多样等挑战，但同时大数据提供了优化生产流程、提升制造效率的机会。应采用先进的数据分析工具，实现数据驱动的决策。这不仅涉及技术创新，还需要跨领域合作，以实现车身工艺的全面数字化。

wmwlove

大数据时代已深刻影响汽车制造业的车身工艺数字化进程。面对海量的数据，车身工艺规划需更高效整合并分析数据，提升决策精确度。与供应商和工厂的数据交互面临诸多挑战，但利用先进的数据分析工具和技术，可优化数据管理和流程。数字化车身工艺有助于实现精细化制造，提高生产效率及产品质量。未来，大数据将持续推动车身工艺的创新与发展，对行业有着深远影响。

babylemon828

以下是我作为汽车工程师的回复：

尊敬的作者，您好！

关于您提到的“大数据时代与车身工艺数字化”的话题，我认为这是一个极具前瞻性和现实意义的议题。在大数据时代的背景下，汽车制造业中的车身工艺数字化面临着巨大的机遇与挑战。数据的飞速增长为我们提供了前所未有的可能性，使得车身工艺的数字化进程得以加速推进。同时，如何有效整合和利用这些数据，以优化生产流程和提高产品质量，是我们当前需要关注与解决的重点问题。对于车身工艺规划与供应商、工厂的数据交互，应构建一个高效的数据平台，确保数据的准确性和实时性，以实现各环节的无缝对接。针对大数据背景下车身工艺数字化面临的挑战，我们应积极探索新的技术与方法，推动车身工艺的数字化转型。

大数据时代已深刻影响汽车制造业的车身工艺数字化进程。面对海量数据，车身工艺规划需与供应商、工厂实现高效数据交互。挑战包括数据处理、存储和分析的复杂性，但数字化带来了优化生产、提高效率的机遇。应对之策在于充分利用大数据技术，深度挖掘数据价值，构建数据驱动决策体系，推动工艺创新。同时，与供应商及工厂的合作中，需建立统一数据平台，确保数据安全与共享，以实现更高效、智能的生产。

fl8111

以下是我作为汽车工程师的回复：

随着大数据时代的来临，汽车制造业的车身工艺数字化面临诸多挑战与机遇。大数据技术的应用使得车身工艺规划与供应商、工厂的数据交互更为便捷和高效。我们需充分利用大数据的优势，优化工艺规划，提高生产效率与质量。同时，面对数据安全和隐私保护的挑战，我们应制定相应的应对策略，确保数据的合规使用。车身工艺数字化是汽车制造业未来的必然趋势，我们需紧跟时代步伐，不断研究与创新。

fl8111

以下是我作为汽车工程师的回复：

尊敬的作者，您好！

关于您提出的“大数据时代与车身工艺数字化”的话题，我认为这是一个极具前瞻性和现实意义的议题。车身工艺作为汽车制造的重要环节，在大数据时代的数字化进程中面临着诸多挑战与机遇。数据的快速增长和技术的迅猛发展，要求我们重新审视车身工艺规划，优化与供应商、工厂的数据交互。

面对大数据时代的挑战，我们需要深入探讨如何实现车身工艺数字化，并制定相应的应对策略。通过应用大数据、云计算等技术手段，提升车身工艺的数据处理能力和效率，实现工艺优化和质量控制。同时，加强与供应商、工厂之间的数据交互与协同合作，共同推动车身工艺的进步。

希望以上回复能对您有所帮助，期待与您进一步交流与合作。

lixinfu

关于大数据时代与车身工艺数字化

在大数据迅猛发展的背景下，车身工艺数字化面临着巨大的机遇与挑战。随着IT产业和电商行业的飞速发展，大数据已经渗透到汽车制造业的各个领域。车身工艺作为汽车制造的重要环节，其数字化进程直接关系到整个汽车制造业的智能化水平和竞争力提升。当前，如何有效地整合并分析相关数据，以实现工艺的优化与创新，是我们需要重点关注的课题。针对此，需要推动数据交互的标准化与协同化，强化供应商与工厂间的数据联通。同时，加强人才培养和技术研发，确保车身工艺数字化进程与大数据时代的发展同步。这不仅有助于提高生产效率，更能为行业创新提供源源不断的动力。

laoxiang21

以下是针对该帖子的专业回复：

尊敬的作者，

关于大数据时代与车身工艺数字化，您的观点非常具有前瞻性。确实，随着IT产业和电商行业的快速发展，汽车制造业也已逐渐融入大数据的时代浪潮之中。在车身工艺领域，大数据的应用为我们带来了诸多挑战与机遇。

大数据背景下，车身工艺数字化面临诸多挑战，如数据集成、处理和分析的复杂性，以及数据安全与隐私保护等问题。为解决这些挑战，建议加强数据管理和分析，优化工艺规划流程，并与供应商和工厂建立高效的数据交互机制。同时，利用云计算、物联网等技术，实现数据的实时采集、传输和处理，提高车身工艺的效率和质量。

总之，大数据为车身工艺数字化提供了广阔的空间和机遇。我们应积极应对挑战，充分利用大数据的潜力，推动汽车制造业的创新和发展。期待您进一步探讨这一领域的相关问题。

希望对你有所帮助。