摘要：大数据时代的到来，建立了大数据与机械自动化的密切联系，进一步推动了机械制造业的发展。基于此，本文详细分析了大数据技术在机械设计制造及其自动化中的应用。

关键词：大数据技术；机械制造；自动化；应用

在大数据时代，机械制造与大数据技术的有机结合直接关系到机械制造业的发展。大数据具有良好的收集、分析和处理等能力。因此，机械制造业应充分考虑自身发展，挖掘大数据技术的应用性，充分发挥其潜质，推动机械制造水平的提高，促进机械制造业的稳定可持续发展。

一、机械设计制造及其自动化的优势与作用

1、生产能力强，工作质量高。在机械设计制造及其自动化设备的实际产品生产过程中，系统内部自带信息系统，在收到生产指令信息后，能分析指令并在不同环节操作设备。其生产能力是人工操作的数倍，可以说，机械设计制造及其自动化设备的生产能力相对较强，系统所需产品生产量能在短时间内完成。在统一控制下，产品生产方法统一，产品生产质量高。

2、应用安全。对于大型机械设备的生产，核心问题是利益和安全。在保证产品生产经济效益的基础上，必须保证设备生产安全。机械设计制造及其自动化在实际生产中的安全系数较高，在无人操作情况下，可按时完成生产任务，避免因人工操作失误导致的重大安全事故。

二、大数据技术给机械自动化带来的影响

1、对机械领域的发展来说，大数据技术的出现将直接影响机械制造质量、生产运营效率等。通过大数据技术的应用，能全面优化产品质量检测体系，从而提高质量指标，进一步完善机械产品质量检测，还能提高机械制造业的整体生产质量。在人工智能技术快速发展背景下，机械自动化需确保机械产品能实现自动化功能，并满足相应的智能化运行标准，即机械自动化产品应达到其内外在质量。机械产品的内在质量能反映其性能、安全性、使用寿命、可维修性和经济性等，而外在质量可反映其颜色、样式、外观等。通过大数据技术，机械自动化产品的质量可按四项标准划分，即行业标准、部颁标准、企业标准、国家标准。质量标准的划分能客观衡量产品使用价值，并能反映企业在市场中的竞争优势。

2、通过大数据技术的应用，将大幅改变机械制造企业原有生产组织，使产品生产所涉及设备、人员、生产环节在时空上得到科学合理的安排，最终形成一个完整的机械自动化产品生产体系，企业生产效率将进一步提高，从而节约生产成本。在将大数据技术应用于机械自动化过程中，可按时间与空间维度划分，在空间维度中，处于既定空间以内，科学设置基本生产单位能提高自动化生产活动的效率。在时间维度上，操作人员及工序需相互协调。机械自动化的时间组织往往与企业的作业计划、进度和调度等密切相关。此外，通过大数据技术的应用，能实现机械自动化数据挖掘，从而有效避免信息孤岛的发生，实现价值信息的高效整合，使企业能在机械自动化发展中充分利用信息数据。

三、大数据技术在机械制造及其自动化中的应用

1、实施机械制造大数据的具体流程。在机械自动化领域，需在所有机械制造设备和设施上安装传感器及GPS，以便及时收集机械设备的机床工作和具体工作境况等信息数据。通常，通过通信网络和智能控制系统进行处理，实现数据交换，借助中央监控计算机公共数据库，通过CAD软件构建具体工况信息、报警信息、故障信息、维修信息、定位信息和知识库信息。在此过程中，要利用先进的人工智能科技，有效构建一个智能化监控系统，用通信网络完成信息处理工作。如知识管理系统、机械远程智能监控与诊断系统、数据采集安全系统、智能报警系统、自动专家系统、海量数据处理系统等，通过系统构建和划分传送到中央监控计算机的公共数据库。在大数据技术应用中，为有效保证数据信息的有效存储和共享，需建立一个完善的公共数据库，并利用计算机存储、运算功能，以统一、规范的方式集成、处理、分析利用这些有效数据。机械自动化应用大数据技术的核心体现在公共数据库的构建，以现代化、系统化方式传输实时仪器设备和设施运行数据，有效保证机械设备在故障诊断、节能环保、相关决策应用方面具有可靠的技术、数据支持。因此，在将大数据技术引用到机械自动化过程中时，相关人员可从大数据显示屏上清晰地看到机械自动化生产流程的全过程，这是一幅动态的生产流程画面。在此基础上，利用公共数据库对海量数据信息进行综合分析、处理、存储，充分发挥大数据技术在收集具有价值意义的信息资源功效性。

2、大数据技术在机械制造中的应用趋势。在信息技术时代背景下，相继出现了无人工厂，随着大数据技术的广泛应用，无人工厂的发展规模也在不断扩大。在某种程度上，这有助于通过先进技术和计算机控制机械自动化生产活动，无需人工干预生产过程，并最大限度地在无人化工厂大规模有效应用和推广大数据技术。从大数据技术角度来看，大数据技术应用实质上是为了获得良好的性能和使用价值，提升洞察力，充分挖掘海量数据信息中隐形的价值信息，增强机械制造企业对自身企业发展前景、技术应用发展趋势、目标客户的深入了解和全面掌握。通常，借助挖掘出的价值信息数据，全面掌握客户的实际合作需求和发展变化，构建云系统和云制造平台，不断分析企业未来的发展趋势。通过应用大数据技术支持的核心云制造平台，依据客户的实际需求有效实现产品的个性化定制，最大限度地提高企业在激烈市场竞争环境中脱颖而出，不断提高企业适应性和应变力，为机械制造业的健康可持续发展奠定良好基础。

四、注意事项

1、大数据存储、分析和理解。大数据具有信息量大、类型繁杂的特性，机械制造企业在存储和计算方面明显不足。如何实现对数据信息的分析和处理，从中挖掘出最有价值的数据，并将其准确地传输给客户，是一个亟待解决的问题。

2、大数据安全。企业有自身的商业信息机密，从海量数据中汲取有价值的信息容易暴露秘密，此时访问安全是企业需要面对的主要问题。

3、大数据人才。随着大数据时代的到来，多样化的信息开始遍布各个角落，这就需一批新的数据分析人才来进行大数据的收集和分析，并有效地将其转化为易于理解的信息。当前，大多数企业已开始有意识地积极培养数据分析人才，为自身发展提供坚实的人才基础。

参考文献

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