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大数据处理技术在生产质量跟踪中的应用 Application of big data processing technology in the quality tracking 王 军 王 晶 ， WANG Jun, WANG Jing 北京航空航天大学经济管理学院 北京 100083 （ ， ） 摘 要：由于某特种印制企业每个工序产生的数据具有数据量大、多样性和实时变化的特性，传统的技 术架构不能有效管理及分析。针对企业提出的将这些数据进行了收集与跟踪，并进行实时分 析以优化生产工艺的需求，采取了基于Hadoop技术框架来构建生产跟踪系统，设计了大数据 管理数据模型，实施了各工序的数据采集与迁移工作，开展了数据分析与可视化的工作。研 究成果表明，在物联网环境下将大数处理技术应用于传统的生产跟踪与管理业务，具有很强 的现实意义。 关键词：质量跟踪；数据管理；Hadoop；印制生产；生产调度 中图分类号：TP315 文献标识码：A 文章编号：1009-0134(2015)04(下)-0028-04 Doi：10.3969/j.issn.1009-0134.2015.04(下).09 0 引言 油余量、耗材更换时间等数据进行收集。通过数据分析给 大数据应用起源于互联网，正在向以数据生产、 客户提供设备优化运行的建议，并可受托监控设备安全。 流通和利用为核心的各个产业渗透，主要呈现两种发展 某特种印制企业是国家法定流通货币的定点生产单 方向：一是积极整合行业和机构内部的各种数据源，通 位。显而易见，该企业对生产过程质量控制及在制品跟 过对整合后的数据进行挖掘分析 ，从而发展大数据应 踪有严格的要求：在制品在整个生产过程中一定要确保 用。二是积极借助外部数据，主要是互联网数据，来实 数字不出任何差错，以及产品质量的万无一失。由于印 现相关应用[1] 。 制过程中印制设备和印制材料的不完善以及一些不可避 传统的制造业在向智慧生产迈进的过程中采用了 免的随机因素的影响，在生产过程中经常会出现颜色深 大量的传感设备，构建了企业物联网。物联网的兴起使 浅失真、油墨污点、文字模糊、起皱、漏印 （缺版）、 得当前数据增长比以往任何一个时期都要快，增长速度 刮伤、套印不准 （走版）等各种缺陷。以往，企业使用 也非常迅猛，其创造的数据将远多于传统的业务数据。 大量有经验的检查工通过肉眼人工进行缺陷检查，但存 物联网所创造数据，描绘的是工厂设备、物质运动的规 在效率低、不稳定、品质不统一等致命的缺点[4] 。且人 律、状态变化的规律等，更加真实、可靠、有价值，可 工直接接触产品，容易引发安全方面的事故。随着机器 以从中挖掘出更丰富、更有用的知识[2] 。 视觉技术的快速发展，很多应用案例将其应用缺陷检测 有文献介绍，大数据分析在国外制造业中显示出巨 中。为此，企业引进了大量的在线图像检测设备。通过 大的潜力[3] 。Gentrica是英国最大的燃气、供电企业。 对每张产品喷写标识码，并在后续生产过程中实时采 Gentrica该企业计划到20 14年上半年为止，为家用客户 集、跟踪每张在制品的标识码、印制图像，将图像与缺 和商用客户安装总计350万台智能电表。Gentrica通过内 陷特征信