《面向浙江省製造業的大數據分析理論與關鍵技術研究》是依託哈爾濱工業大學，由王宏志擔任項目負責人的聯合基金項目。
基本介紹
- 中文名：面向浙江省製造業的大數據分析理論與關鍵技術研究
- 依託單位：哈爾濱工業大學
- 項目類別：聯合基金項目
- 項目負責人：王宏志
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
浙江省製造業的特點是中小企業量大面廣，呈塊狀經濟，隨著信息化和工業化的融合，製造企業積累了大量的數據。對這些大數據進行有效的分析，可以保障生產全生命周期管理，打通製造業的信息孤島，建立耦合平順性，提高生產效率和企業利潤的目的，實現“浙江製造”到“浙江創造”的跨越發展。然而，浙江省塊狀經濟的特點導致製造業大數據具有來源多樣、質量低、信息複雜、耦合性不確定、人機協同、實時性高等特點，為製造業大數據分析帶來了新的技術挑戰。為了應對這些挑戰，本項目基於已有的工作基礎，開展面向浙江省製造業的大數據分析理論與關鍵技術研究，提出製造業不同環節的大數據分析模型、多源異構製造業大數據質量分析與清洗方法、滿足製造業不同時間回響要求的大數據分析算法和適用於製造業套用的分析結果回饋方法,最終以杭州西奧電梯有限公司為套用背景研發製造業大數據分析原型系統，驗證本項目提出的理論和技術的正確性、有效性和可行性。
結題摘要
本項目是NSFC-浙江兩化融合聯合基金項目“面向浙江省製造業的大數據分析理論和關鍵技術研究”，該項目針對浙江省製造業特點，圍繞“完備分析”、“質量保障”和“高效實時”三個關鍵科學問題，對大數據分析這一智慧型製造中的關鍵問題開展研究。具體來說，研究製造業大數據分析模型、大數據質量分析與清洗技術、大數據分析算法以及大數據分析結果回饋技術,最終以典型製造業企業為套用背景研發製造業大數據分析原型系統。按照研究計畫，課題組人員開展了研究工作，提出了製造業大數據分析自動建模方法、面向製造業生產、供應鏈和售後階段的典型套用的大數據分析模型;面向製造業生產階段數據的時間序列清洗技術、面向製造業中設計、銷售等環節中關係數據的清洗技術；面向自動控制層、生產執行層和和套用決策層的具有多種實時性的大數據分析算法、劣質大數據分析算法和自適應分析算法、特徵選擇、數據源選擇、大數據計算平台最佳化等製造業大數據分析的支撐技術；基於分析結果的數據採集技術、基於分析結果的製造業知識庫構建技術和分析結果可視化技術等分析結果回饋技術。發表論文104篇，其中國際一流刊物和會議論文15篇，ESCI刊源發表43篇，EI收錄51篇，出版學術專著一本，申請專利申請31項，授權16項，開發了面向製造業的大數據清洗和分析系統，在VLDB等國際一流會議上進行了系統演示，培養博士研究生18人，已畢業3人，培養碩士研究生55人，課題組成員7次應邀在過內外重要會議上做特邀報告，9人次擔任重要國際學術會議程式委員會委員。項目成果套用於西奧電梯、浙江微宏物聯科技有限公司、浙江錢江機器人有限公司、浙江蘇泊爾股份有限公司等知名製造企業，極大地提高了製造企業的效率，降低了成本，為所取得的成果為浙江省塊狀經濟服務積累了經驗，被浙江省自然基金委報導。圓滿地完成了項目的任務。
