机械工程学报

作者：汪俊亮, 高鹏捷, 张洁, 王力翚

单位：1. 东华大学人工智能研究院 上海 201620;2. 上海工业大数据与智能系统工程技术研究中心 上海 201620;3. 东华大学机械工程学院 上海 201620;4. 瑞典皇家理工学院生产工程系 斯德哥尔摩 25175 瑞典

关键词：智能制造,大数据分析方法,人工智能,制造系统；

基金：国家自然科学基金(51905091，52275478)和上海市教委晨光计划(20CG41)资助项目。

随着5G、物联网(Internet of things, IoT)和云计算等技术的发展，制造系统中数据的体量持续增长，并涌现出了全新的大数据特性与内涵，逐渐成为支撑制造系统运行优化的关键要素。为了进一步释放制造大数据的要素红利，对制造大数据分析方法展开综述，理清制造大数据的内涵，梳理大数据分析方法的发展历程，归纳制造大数据分析的应用，总结挑战与发展趋势。首先，从制造大数据的特点、数据密集型科学的内涵、大数据驱动的智能制造系统新模式三方面论述了制造大数据的新内涵；接着，从支撑技术与方法特点，对制造领域的大数据分析方法的发展历程进行回顾。然后，从产品设计、生产调度、产品装配、质量优化、设备运维和制造服务六个关键应用领域，对大数据分析方法在智能制造中的应用进行综述。最后，讨论制造大数据分析方法面临的挑战，展望未来大数据分析方法的发展方向，以期激发制造大数据分析方法的新思维、新理论，并推进制造大数据技术进一步发展。

来源：2023年第12期

《机械工程学报》期刊编辑部

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