1 引言
大数据作为近年计算机网络领域发展起来的一门先进的计算机数据处理技术,其凭借其对超大数据的处理能力,可以有效快速地从庞大的数据中挖掘出数据所隐含的潜在价值。特别是在产品质量管控等领域,通过大数据处理,实现对质量风险的精准预测,给传统的质量安全管理带来了革命性的变化。
目前,随着计算机及电子通信技术的快速发展和应用,使用先进的计算机及电子通信技术开发可靠稳定的煤矿安全产品成为了解决煤矿安全问题、提高煤矿安全生产的一种重要的手段。如近年推广使用的煤矿井下工作人员定位系统,煤矿井下危险预警系统等,有效提高了煤矿安全生产效率,降低了煤矿事故。然而,随着煤矿安全产品的设计日益复杂,在开发过程中很难在以单一的企业和研发机构来完成,必须与包括实际的煤矿生产企业和众多的协作研发机构一起来完成整个产品的研发。由于涉及到多个企业之间的协同和合作,采用传统的产品研发的质量管控方法很难对整个产品研发的各个环节的质量进行把控。因此,如何在协同模式下对煤矿安全产品开发过程中的质量进行管控,成为了目前煤矿安全产品协同研发过程中急需解决的问题。
针对这一背景,本文从大数据技术角度,研究和分析了大数据在煤矿安全产品协同开发中的质量管控中的应用,从多个角度阐述了如何应用大数据技术来解决煤矿安全产品协同开发中的一些质量风险控制问题。
随着现代互联网信息技术的不断发展,大数据所涵盖的不仅仅是有着巨大的数据量和多样化的数据类型,同时还包括了一些较低密度和具有较大价值的视频音频信息,并且对数据处理的速度具有非常高的要求。通常在大数据的形成过程中,其不仅是数据容量的增大,同时在数据类型和样式上也是呈现着上升的趋势,整个数据类型也在进行着不断的升级和变化。特别是近年,随着互联网、物联网等信息化水平的大量普及,网络数据以及事业单位的数据在实际的演化和形成的过程中,已经越来越注重数据的基本结构类型。同时在网络数据库中还存在着一定的媒体数据和日志数据,这也就极大地增加了数据的繁琐性,导致了大数据很难遵循一定的规律,然而这也使得大数据的潜在价值越来越大。但是由于传统的信息处理技术的限制,给数据信息挖掘带来了极大的难度,采用传统的数据处理手段很难完成对大数据的处理和信息发掘,而这也是大数据相关技术发展的主要方向。从目前已有的大数据应用来看,主要是在已有的行业大数据信息,通过采用先进的数据仓库手段对数据进行重新组织和预处理,然后利用数据挖掘技术从这些大数据仓库中对信息所存在的潜在信息价值进行发掘,如常
在产品质量管理信息化发展的深入过程中,与产品质量管理相关的信息,如产品投诉信息、消费、零配件信息,合作方质量信息、销售和服务等信息,已经基本上实现了信息化管理,这也促使了产品质量管理的大数据的形成,使得在产品质量管理中应用大数据相关的处理技术来对其信息进行发掘,完成产品信息资源的进一步利用成为了可能。
2 煤矿安全产品协同开发模式
煤矿安全产品协同开发,作为未来中大型的高度复杂的煤矿安全产品系统开发的一种主要方式,在协同模式下,整个产品的研发不再局限于一个机构来完成,而是通过以一个机构为主、多个机构进行协同辅助的模式来完成对整个产品的快速开发。可有效整合参与到开发中的各方优势,有效提高产品的开发效率,让产品可以快速地进人实际应用,对提高我国煤矿安全生产技术水平具有非常重要的意义。
从目前我国已有的煤矿安全产品的协同开发情况来看,整个协同模式结构可以采用图1所示结构来表示。
图1 煤矿安全产品协同开发模式结构
在整个产品的开发过程中,不再是以一个开发单位来进行,其不仅涉及到产品零配件的供应方、产品生产方和委托方等,更多的是在产品开发过程中,由于涉及到的模块或者子系统在产品主体开发机构无法完成的时候,还需要通过与多个合作开发方进行合作开发,将部分无法完成的功能子部件和结构外包给合作方来完成,然后其主导整个产品的合作开发过程中的相关的工作的协同,这样整个产品的承包方(产品主体开发机构)就无需为了一些项目产品的开发,额外扩招人员和增加相关的设备,可以极大地降低产品开发的成本,同时提升整个产品开发的效率。
但是,从上述分析的煤矿安全产品协同开发模式来看,由于其涉及到产品零配件供应商、产品生产方,以及多个产品协作开发方,这就给产品主体开发机构对整个产品质量的把控带来了极大的挑战。如何在这种协同模式下有效把控整个产品质量,成为了协同开发模式下的产品开发的关键。
3 大数据在煤矿安全产品协同开发的质量管控中的应用分析
结合前文对大数据的基本概述和煤矿安全产品协同开发模式的研究分析,可知大数据主要是以数据挖掘和数据分析为技术手段,通过一系列先进的数据挖掘和分析手段,从大量的传统软件无法处理和分析的数据信息中发掘数据信息所存在的潜在信息价值,进而服务于产品质量中的各种管控,为产品质量管理人员提供有效的决策依据,综合分析煤矿安全产品协同开发,本文总结了大数据在煤矿安全产品协同开发中的应用。
(1)对协同开发管理中的各种信息资源有效整合。这部分主要是利用大数据的数据仓手段,通过先进的数据库处理技术,在现有的协同开发模式下的产品质量信息管控信息数据的基础之上,采用SOA架构模式构建先进的产品信息数据仓,利用这些数据仓实现对协同开发过程中的各方与产品相关的子系统、子模块和零配件及生产信息进行有效的整合和重利用,产品主体开发机构,也就是整个产品质量的管控机构,可以通过数据仓实现对产品开发过程中所有协作方的产品相关信息的掌控。
(2)对协同开发的质量管控信息进行数据挖掘。在煤矿安全产品协同开发过程中,所涉及到的产品信息量非常大,各个协同机构的各种产品相关的质量管控信息都不同,但是这些信息可以间接与产品质量风险进行关联,如产品列表、风险信息、用户投诉、零配件质量信息等。而在产品质量控制中,如何发掘这些信息与产品质量风险之间的关系,充分挖掘这些信息潜在信息价值成为了利用大数据技术解决产品质量管控中的关键。因此,对协同开发的质量管控信息进行数据挖掘成为了大数据在煤矿安全产品协同开发中的质量管控中的应用关键。通常在这类应用中都是通过在构建的数据仓的基础上,采用先进的数据挖掘算法,对这些数据进行清洗、加工、整合和汇总操作,然后通过算法找出其关联性,如置信度、相关系数等。
(3)对产品质量走向进行智能分析和预测。从前文对煤矿安全产品协同开发模式进行分析可以知道,整个产品的开发是由产品主体开发机构来进行主导,其与产品开发委托方直接构成合同关系,承担整个产品的开发责任,因此,对产品开发过程中的质量把控和产品进度的跟踪是其需要完成的主要工作。如何把控和协调好与其协作的各个协作方、零配件供应商以及相关生产商之间的工作关系和质量成为了整个煤矿安全产品开发成功的关键。因此,在产品协同开发过程中,产品的主体开发机构如何实现对整个产品质量的预测,及时调整相关的策略成为了整个安全产品开发成功的关键,这也是大数据在煤矿安全产品协同开发中的一个重要应用。大数据凭借其对整个数据信息的挖掘和快速分析能力,可有效地从已有的信息数据中及时分析和预测出整个产品的质量变化趋势,进而辅助产品质量管理人员做出正确的决策来进行调整。
4 实际应用情况
某单位是1999年第一批转制的科研院所,主要从事煤矿安全仪表、安全装备、安全系统及配套设备的研制、生产及服务,其涉及电子、自动化、光学、机械等专业技术领域。为适应不同技术领域产品的高效研发,该单位于2015年采用上述协同开发架构,基于PLM系统,实现了涉及研发、质量、中试、生产、质检、财务、采购及项目管理等共计10余个部门的协同开发。产品的需求、各协同质量目标等借助于PLM平台,通过权限设置等实现对各部门的信息下达与反馈,并及时监控产品开发各个过程质量目标的执行情况。其中,产品开发质量数据分析模型通过对产品研发数据、各协作厂家的过程数据等进行统计与分析,及时给出研发进度、加工质量、功能及性能测评和风险评估数据,做到产品协同开发质量安全风险“四早管理”——早发现、早研判、早预警、早处置,从而大大提升了各部门协同效能,研发周期、质量管控水平及产品的顾客满意度得到了显著提升。
表1、表2为实施协同开发模式后的质量管理数据、顾客满意度综合评价数据对比。
表1 质量管理数据
表2 各系列产品2014—2015年顾客满意度综合评价对比
5 结语
在煤矿安全产品研发领域,由于产品日趋复杂, 产品的开发难度越来越大,单一的开发模式很难满足现有的煤矿安全产品的开发需求以及煤矿安全生产需求。因此,采用协作模式进行煤矿安全产品的开发是未来煤矿安全产品开发领域发展的一个重要方向。通过对煤矿安全产品协同开发模式及大数据技术进行分析和研究,从煤矿安全产品协同开发过程中的产品质量管控角度出发,分析了大数据在煤矿安全产品协同开发中的应用,从对协同开发管理中的各种的信息资源的有效整合、对协同开发的质量管控信息进行数据挖掘和对产品质量走向进行智能分析和预测3个方面阐述了大数据技术煤矿安全产品协同开发的质量管控中的应用,对促进大数据技术在煤矿安全产品协同开发中的应用,提高煤矿安全产品质量具有非常重要的意义。
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