1 前言
近年來，隨著互聯網、物聯網、云計算、三網融合等IT與通信技術的迅猛發展，數據的快速增長成了許多行業共同面對的嚴峻挑戰和寶貴機遇，信息社會已經進入了大數據(Big Data)時代。人們用大數據來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，并命名與之相關的技術發展與創新。一般意義上，大數據是指無法在一定時間內用常規機器和軟硬件工具對其進行感知、獲取、管理、處理和服務的數據集合。大數據的涌現不僅改變著人們的生活與工作方式、企業的運作模式，甚至還引起科學研究模式的根本性改變。
隨著IT產業、電商行業等等大家熟知的基于大數據的行業，傳統的汽車制造行業也與時俱進的加入到大數據的時代。不管大家是否注意到這一點，大到整個汽車制造業小到汽車制造業中一環的車身工藝，都已經來到大數據的時代。
2 大數據時代車身工藝數字化的四個特點
車身工藝數字化進程向大數據時代轉變的進程已經開始很久了，很多人可能沒有注意到這個過程。在車身工藝數字化的進程中，各整車企業不間斷地搜集工裝數模，設備模型，焊槍模型等等，通過長時間的不斷積累，就形成了有車身工藝自身特點的包含產品數據、工藝數據、三維數據、制造信息等內容的大數據庫。大數據時代車身工藝大數據庫，和其他行業的大數據一樣，擁有數據兩大、數據類型繁多、處理速度快、價值回報高四個特點。
2.1 數據量大（Volume）
傳統的車身工藝數據，從原始的手繪圖紙到office辦公軟件的電子工藝，再到由Tecnomatix等專業工藝軟件制作的電子數據，數據量也由原來的MB，GB級別升級到現在的TB。從原始的U盤、光盤為代表的存儲介質，發展到現在以工作站TB硬盤為代表的存儲介質，存儲空間更大，數據穩定性更高。
2.2 數據類型繁多（Variety）
傳統的車身工藝數據，簡單的可以分為產品數據、工藝數據和資源數據。工藝開發工作中相關的各種輸入、輸出信息分散在CAD，AutoCAD，Excel，PPT，PDF，etc不同的系統中，數據類型繁多，難以做到同步更新及數據共享、協同工作，開發周期不能有效縮短。
2.3 處理速度快（Velocity）
大數據時代，為了高效的組織數據，西門子的TcAE系統和Tecnomatix系統把產品數據、工藝數據和資源數據種類繁多的數據組織在一起，通過軟件的合理設計，有效避免了不同文件處理系統之間的切換，也提高了數據的處理速度。
2.4 價值回報高（Value）
傳統的車身工藝數據，重復利用率很低，每個車型項目結束后，所有的產品數據、工藝數據和資源數據被鎖在文件柜里，不能發揮任何作用。大數據時代的車身工藝數據，存儲系統單一，數據存儲規范，后續車型項目可以借鑒參考前面的車型項目的數據，生產節拍相近的生產線，可以直接使用前面車型項目的數據，共線生產的后續車型也可以在前面車型項目數據的基礎上進行整改，數據得到最大程度的使用，價值回報高。
3 大數據時代車身工藝數字化的技術瓶頸
3.1 數據安全性
車身工藝大數據的數據安全性問題是一個困擾已久的技術瓶頸。車身工藝新項目的開發，可以分為工藝的初步設計、發標、供應商技術評審、確定供應商、供應商進行詳細工藝設計、車身工藝進行設計審核、設備加工制造、設備進場安裝、生產線試生產、最終項目交付等步驟。在這個新項目開發的過程中，需要頻繁的整車廠的車身工藝開發部門與供應商包括車身車間進行頻繁的數據傳輸。數據傳輸過程中的數據安全性問題，就變得非常重要。
如前所述，車身工藝最重要的三類數據——產品數據、工藝數據和資源數據都需要和供應商進行數據交互，由于國內供應商的數據服務器和整車企業的數據服務器沒有使用數據電纜連接成統一網絡系統，也就是說供應商的數據服務器和整車企業的數據服務器是獨立的，只能使用FTP、刻光盤等數據傳輸系統進行數據傳輸，這個數據傳輸過程的數據丟失等風險不可控制。
數據傳輸到達供應商數據系統后，如何控制產品數據、工藝數據和資源數據不被復制到其他設備，變相傳遞到其他人，也是關系到數據安全的關鍵問題。目前采用的簽署數據安全保密協議、封閉USB等讀寫接口等辦法，由于缺少實時監控，也不能從根本上解決數據安全的問題。
圖1 車身工藝規劃與供應商、工廠的數據交互
3.2 數據檢索與歸類
車身工藝最重要的產品數據、工藝數據和資源數據三類數據，除了存儲在TcAE、Tecnomatix等專業軟件中的數據，還有現場工藝視頻數據庫、各車型外觀造型可制造性數據庫等等各種文件形式的大數據，如何檢索與歸類這些數據是車身工藝數字化的技術瓶頸之一。
雖然知識庫系統已經在整車廠各部門開始應用，但是多樣的數據格式，采用傳統的檢索文件名稱、檢索文件關鍵字的方法，已經無法滿足數據檢索與歸類的需要。在文件存儲的時候，填寫文件名稱、文件關鍵字等信息，給工程師帶來了額外的工作，工程師在存儲數據的過程中有抵觸情緒；使用的時候由于檢索不方便，使得這些數據沒有很好的發揮其作用。
如何解決車身工藝數據檢索與歸類的問題，能夠直接查詢圖片、視頻以及其他格式數據的有效信息，比如某車型分縫線的長度等這種復雜信息，是大數據時代，車身工藝數字化數據急需解決的瓶頸問題之一。
3.3 數據傳輸速度
隨著車身工藝數字化數據向TB以上大小發展，和供應商數據傳輸過程中的傳輸速度問題變得比較突出。整車企業在車身工藝供應商定點以后，需要及時的將產品數據、工藝數據和資源數據傳輸給供應商。大量的數據在壓縮解壓縮，上傳傳輸系統等過程中，非常容易造成數據丟失，數據傳輸速度也非常的慢。按照車身項目開發的時間節點，一般不對數據傳輸的時間進行規定，默認數據能夠及時傳遞給供應商，但實際項目運行過程中，數據傳輸總是花費2-4天的時間。在項目工藝開發的過程中，為了監控項目的開發質量和進度，還需要在供應商和整車廠之間，進行多次數據傳輸。主機廠的車身工藝部門確認供應商的開發內容后，供應商才能繼續進行項目開發或者機加工。數據傳輸的時間壓縮了供應商工藝開發的時間，是大數據時代，車身工藝數字化數據急需解決的瓶頸問題之一。
3.4 數據質量檢查
隨著大數據時代，車身工藝數據量的增加、車身工藝數據庫系統、車身工藝軟件系統的應用，整車廠工藝部門與供應商、工廠之間的數據交互聯系的日益緊密，如何高效的進行數據檢查也是困擾車身工藝數字化的瓶頸之一。如何高效準確的檢查產品數據、工藝數據和資源數據，檢查各種2D\3D已經傳統的excel、word、圖片等數據，保證進入數據庫數據的準確性，開發數據再利用的價值，是大數據時代車身工藝數字化數據急需解決的瓶頸問題之一。
4 大數據時代車身工藝數字化的應對
4.1 建立供應商與整車廠數據直連系統
隨著大數據時代，各家整車企業對數字化車身數據庫的認識程度加深，各家整車企業對大數據帶來的高價值回報的認可，建立關鍵供應商與整車廠的數據直接連接系統的來應對數據安全性的必要性和緊迫性會變得越來越重要。
建立供應商與整車廠數據直連系統，一方面可以解決數據的安全性問題，保證新車型項目的數據不泄露到直連系統之外，還可以提高數據的傳輸速度，解決大數據量數據傳輸時間上的損耗。
4.2 規范數據歸類，使用先進的檢索技術
應對數據檢索與歸類的難題，需要在車身工藝數字化大數據的積累過程中，提前設計好合理的數據庫架構，在數據庫搭建之初，建立科學的數據庫架構，避免后期數據量很大的時候，再進行數據遷移。
借鑒IT行業先進的檢索技術，比如聚類分析法、因子分析法、相關分析法、索引、散列、并行計算等方法，開發適合車身工藝數據特點的高效的檢索方法，與標準化的車身工藝數據庫分類相對應，提高數據的檢索效率和使用方便性。
4.3 開發自動檢查車身數據質量的工具
為了應對數據質量檢查這項車身工藝數字化的技術瓶頸，需要開發自動檢查車身數據質量的工具。隨著數據量的增加，需要保證數據的正確性才能把數據放入數據庫，否則數據量大了不是好事，形成的垃圾數據越多，浪費的存儲空間越大，檢索時間越長，帶來的價值越低。所以，在數據存入數據庫之前，檢查數據質量，實現有效的數據存入數據庫，錯誤數據不進入數據庫，是必須嚴格把守的關口。
有效的檢查數據，需要依靠自動檢查數據的工具來檢查，如果僅僅是依靠工程師手工檢查，很多問題將不能及時發現。比如3D的資源數據，對于線形、顏色、圖層等方面，整車廠都有相對應的標準，如果工程師手工檢查數據的正確性，會受到工程師能力的限制，也要花費更多的時間。所以依靠自動檢查數據的工具來檢查，是歷史發展的趨勢。
5 結束語
大數據時代，車身工藝數字化不可避免的需要用大數據時代的思維方式來考慮問題，如果按照傳統的思維，以制造的想法看車身數字化是非常有局限性的。借鑒IT等前沿行業的先進方法，實現傳統制造業向智能化制造業升級的目標，有著重要的意義。
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