分类：论文范文 发表时间：2020-07-07 10:06
【摘 要】本文阐述构建模具大数据信息共享平台的目的与意义，从模具技术的衍生数据资源、整合类型、整合规范性等论述模具技术的大数据资源整合思想，提出构建以数据查询、数据获取、数据打印、数据分析、数据归纳、信息示例、需求互动为主要功能模块，以计算方法、智能工具、专家系统、动态模拟等为特色功能模块的模具大数据信息共享平台，以向更多用户提供强大全面的数据服务，提升我国模具技术整体水平。
【关键词】大数据 模具技术 信息共享平台 构建
近年来，我国的模具生产制造水平得到了新的突破与发展，各种工业产品质量与性能大幅提升，成本持续下调，国际竞争力日益增强。当然，模具行业的发展瓶颈仍存，模具企业的技术水平参差不齐成为重大难题。如何能够更好地均衡各模具企业实力，提升国家整体工业化生产水平，是摆在人们面前的现实问题。大数据时代，模具企业在行业与市场竞争中所产生的数据呈几何增长态势，若模具行业能够将各种优势资源和不同数据信息进行整合，打造大数据背景下的模具信息共享平台，并将平台面向科研机构、大专院校等开放，让更多的群体可获取不同信息满足各自需求，才能实现更多技术理论与实践知识的共享与融合，才能更高效地提升我国模具技术整体水平。
一、构建模具大数据信息共享平台的目的与意义
（一）共享资源，助力中小模具企业。当前国内不少中小模具企业依然沿用传统模具生产方式，技术落后，研发力量不均衡，资源利用率低，产能低下，数据信息冗余，共享效能弱。利用大数据阶段的创新理念与技术，构建信息共享平台，重新武装中小模具企业的生产管理经营理念，培养现代化高效服务企业，各企业用户才能真正通过平台获得更有优势的信息资源，获得来自资金、技术等方面的支持，从而在模具设计开发、加工制造等工艺决策与服务方面有更出色的表现。
（二）集中优势，增加模具企业效益。借助大数据背景下的模具信息共享平台，企业用户的模具开发、设计、制造、加工等各环节的过程信息与成果数据更加透明。企业还能更好地把握消费市场需求从而针对性地扩大业务范围，投入资金与技术开展专业生产，让企业自身优势得到最大化发挥，成功在模具产品的全生命周期的不同环节上打造服务亮点，直接带动企业收获更多的利润增长点。
二、模具技术的大数据信息整合思想
模具工业中，企业在模具开发、设计、生产、运输、应用、维修等环节所需要的技术统称为模具技术，集机械设计与加工、电加工、热处理等专业技术和材料学、摩擦力学、润滑动力学、失效分析等特殊领域技术于一体。可见其知识点众多，数据信息量庞大，只有加强科学合理地整合，才能整合优化数据，为大数据背景下的模具信息共享平台构建奠定基础。
（一）模具技术的衍生数据资源。随着模具产品的积极问世和推广应用，模具技术数据信息实现了海量累积，能够为模具设计、加工、材料、热处理、润滑、失效分析等工作提供更多有价值的参考与数据支撑，是技术人员、企业主管、研究学者、学生等相关活动参与者客观需求的宝贵资源。总体来看，模具技术发展过程中衍生的数据资源具体梳理内容如表1所示。
（二）模具技术的衍生数据整合类型。常规的模具技术衍生数据主要类型涵盖数字、图像、表格、文本文档及其他等，其中数字或数学类的数据占比最大。数据的整合就是利用系统化、集成化的思想将较为分散的模具技术信息数据组合成整体，从而体现服务价值。以模具技术的模具设计资源结构为例，其产生数据内容如表2所示。
三、模具技术的大数据信息共享平台构建研究
模具技术的大数据信息共享平台的构建，意在通过更精确的数据算法、更合理的数据架构、更高质量的数据内容，让所有平台用户都能便捷准确地掌握所需数据信息。
（一）平台模块架构与功能。本文拟建的信息共享平台主要功能模块以及特色化功能模块构架如图1所示。
（二）信息共享平台的功能展示。本文拟建的模具大数据信息共享平台具备以下基本功能。
1．释放计算机的数据处理功能优势，保障用户在检索查询数据信息时的便捷体验，保障用户所得数据的及时、准确、有效。
2．平台设计有在线模具设计指导功能，以大数据的汇聚分析构建专家数据库，重点处理用户在模具设计、加工、热处理等诸多工作中遭遇的实际问题。为降低精确数据可能造成的辅助失效现象，平台还建立咨询沟通机制，如图2所示。用户将一些典型难题上传至平台后，定期邀请一些行业专家来解答实际问题，同时平台将可行的解答指导方案作用于平台的完善与更新，以此为用户提供更出色的服务。
四、模具大数据信息共享平台的特色功能模块设计
本文拟建的模具大数据信息共享平台，是面向全社会用户开放的专业平台，因此其中有关模具技术的内容类别广泛，技术辐射及覆盖面广。模具专业用户在平台上可通过各种基本功能获得所需数据，但非模具专业用户则可能受限于对专业知识的掌握不足，使得调用数据的过程较长，时间消耗较多，甚至不能取得实用数据。因此，本平台的建设充分考虑这一问题，提出了特色功能服务模块的设计概念，力求所有用户都能得到最佳数据服务。平台在提供模具精准科学数据的同时，主动整理归纳逻辑联系较突出的数据，以关联度极高的数学模型来实现数据的重组，并对数据知识库实施智能编程，完成对大数据的杂糅再创新。平台以计算方法、智能工具、专家系统、动态模拟等特色功能模块，向更多用户提供强大全面的数据服务，确保用户无使用缺憾。
（一）计算方法功能模块。该模块主动挖掘原有模具经验数据中的计算公式、数学模型等数据内容，重新梳理其中的共性特点，形成适用度更高的计算方法。利用计算机的强大逻辑与计算能力，计算方法的总结快速且有效，可减低传统工作模式中技术人员的出错率。功能模块在重组计算公式的过程中，还借助SQLserver2000收录专业工具书中的可查参数，一旦用户提供已掌握的参数，模块就会根据所套用的公式在数据库中调用其中的某些特定参数因子，从而快速计算得到数据结果。一方面提供计算速度，免去查询参数的过程，另一方面确保了正确度。如计算模具的压力重心、计算不同类型模具形腔尺寸与零件实际尺寸偏差等问题都十分适用。
（二）智能工具功能模块。该模块体现大数据时代计算机的人工智能化，计算机直接代替技术人员梳理已有模具技术经验与实践数据，在对照分析、多点优化等过程中完成数据智能处理，加强人机交互操作，逐步简化原有复杂数据，降低用户的复杂数据运算困难。例如在热作模具材料以失效形式选材的工作中，我们已经知道谈及热作模具材料的失效形式，可分热疲劳、开裂、热磨损、坍塌失效。失效形式与模具工作温度、材料高温硬度、屈服强度、冲击韧性、热稳定性能、热疲劳性能等有关。因此，平台可以直接给出模具材料失效的经验判定公式，如对于热疲劳失效而言，其失效判定经验公式为T=8*rpl+4*cj+3*rw+2*qf+2*gy，其中rpl代表热疲劳性能的平均值；rw代表热稳定性的相对平均值；cj代表性能相对平均值；qf代表屈服强度的相对平均值；gy代表高温硬度的相对平均值。用户只需客观收集相关参数输入至平台，就能直接得到反映模具材料失效的相对计算数值，用户直接比较结算结果后优选出理想材料。
【参考文献】
［1］张宇红，王崴，韩华亭，等．基于云制造的中小型模具制造企业服务平台研究［J］．现代制造工程，2013（11）
［2］徐宏云，欧阳泉．基于Web服务的统计信息共享平台的构建［J］．计算机与数字工程，2012（6）
［3］周杰，葛建壮，安治国，等．基于ASP．net技术的模具工艺设计知识管理平台研究［J］．锻压技术，2004（4）
作者：蒋爱荣 谢帮灵
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