数字赋能背景下江门市机械制造业数据融合控制技术研究

摘要：在数字赋能背景下，江门市机械制造业面临着提升生产效率与产品质量的挑战，其核心问题在于生产流程与资源管理尚未实现有效优化。本文基于数据融合控制技术的应用，构建了一个可支持智能控制与维护、质量优化等功能的有效模型。应用结果表明，数据融合控制技术在提升企业市场竞争力与运营效率方面效果显著，为企业实现可持续发展目标提供了有力支撑。

关键词：数字赋能；江门市机械制造业；控制技术；数据融合

在全球竞争日益激烈的背景下，江门市机械制造企业在提升生产效率、改善产品质量、优化资源管理方面面临严峻挑战[1]。为解决上述问题，学者们提出了多种方案。一些学者提出基于智能制造系统提升生产自动化水平[2]，但该方案在复杂环境中的适应性不足，难以灵活响应多变的市场需求；一些学者建议利用物联网技术进行生产过程实时监控与数据采集，以提升生产过程透明度与响应速度[3]，但数据处理与分析的实时性仍需提升，且难以实现海量数据的高效整合与利用；此外，还有学者尝试基于大数据分析进行设备故障预测与库存管理优化[4]，但预测准确率与数据整合能力有待提高，无法为决策优化提供充分支持。尽管上述方法各有优势，但在实际应用中仍难以全面解决机械制造业面临的问题。因此，本文提出一种基于数据融合控制技术的方法，旨在通过更高效的数据整合与实时分析，实现生产流程、产品质量、设备维护、能耗及库存管理的全面优化，进而提升企业市场竞争力与可持续发展能力。同时，本文主要阐述数字赋能背景下江门市机械制造业面临的瓶颈，分析相关研究方法的可靠性，探讨其不足，并引入数据融合控制技术，以期推动江门市机械制造业进一步发展。

一、江门机械制造业发展现状和发展优势

（一）传统背景下的江门机械制造业发展现状

当前，江门市机械制造业面临一系列复杂且紧迫的发展问题。受全球市场竞争加剧影响，企业存在技术升级与创新的迫切需求[5]。传统制造模式已无法满足现代市场对效率与质量的高要求，向智能制造转型成为必然趋势[6]。这种转型不仅需要大规模的技术升级，还需重新设计生产流程，以实现更高效、更灵活的生产。此外，数字化转型产生海量数据，若管理不当，将成为企业发展的阻碍。企业需建立完善的数据管理体系，确保数据的准确性、完整性与安全性，为决策提供可靠依据。同时，数字化转型对人才提出更高要求，大量具备数字技能的人才成为推动企业发展的关键。但目前相关人才短缺，制约了企业数字化进程中的发展速度与创新能力。

（二）数据融合控制技术在江门机械制制造业中的发展优势

数据融合控制技术在江门市机械制造业的应用展现出诸多显著优势，对行业发展产生深远影响。具体而言，基于数据融合技术，企业可实现生产过程的实时监控与优化，显著提升生产效率。这不仅有助于减少资源浪费，还能有效降低生产成本。此外，通过对生产过程数据的分析，企业可及时发现并纠正潜在问题，提高产品的一致性与质量，进而增强产品市场竞争力，提升客户满意度。同时，数据融合使企业能更灵活地响应市场需求，实现定制化生产，满足不同客户群体的个性化需求。在资源配置方面，数据融合技术通过优化流程控制与资源分配，帮助企业降低运营成本，提高经济效益。因此，该技术的有效应用有望提升江门机械制造业的整体竞争力，为其可持续发展奠定坚实基础。 

二、数字赋能背景下江门机械制造业数据融合控制技术

（一）数据融合技术模型构建

为构建真正有利于江门机械制造业发展的模型，本文需进行初步设计。其中，实时监控与分析是制造业数据融合控制技术的核心功能之一。通过对生产线各类参数的实时采集与分析，可及时发现生产过程中的异常情况，并采取有效措施进行调整。这一过程需构建高效的数据采集与处理模块，确保快速响应并提供准确的分析结果。数据采集可基于传感器网络实现，数据处理则依赖先进的数据分析算法，如公式（1）所示。

                       （1）

在公式（1）中，表示t时刻的实时监控结果， 表示t时刻第i个参数的数值， 为对应权重， 代表监控中的信息， 为调整参数。基于实时监控与分析，可有效提升生产线稳定性与产品质量，保障生产过程顺利进行。 智能预测与维护旨在利用大数据与机器学习技术，预测设备可能出现的故障，提前采取预防措施。该功能需基于历史故障数据、设备运行状态建立数据模型，通过学习历史规律预测未来可能出现的问题。这可有效减少设备故障导致的停机时间，提高生产效率，如公式（2）所示。

                          （2）

在公式（2）中，H表示特定条件下设备发生故障的概率， 表示第j个影响因素， 表示风险值， 、 为模型系数。智能预测与维护可显著降低维护成本，提高设备利用率，是实现高效生产的重要手段。 资源优化配置是指对制造过程中的人力、物力、能源等各类资源进行合理分配，以实现最优使用效果。该功能需综合考虑资源成本、需求变化、供应链状况等多种因素，基于线性规划等优化算法实施资源配置方案，如公式（3）所示。

                          （3）

在公式（3）中， 为总收益目标函数， 为各资源的单位成本向量， 为各资源的使用量向量。合理配置制造过程中所需的各类资源，有助于降低运营成本，提升企业竞争力。

通过对历史生产数据的深度挖掘，发现瓶颈并提出改进方案，是提升整体效率的重要手段之一。这需要结合工艺流程图表，识别非增值活动并进行消除与改进。此外，利用仿真技术验证新方案的可行性，避免实际运行中的潜在风险，如公式（4）所示。

                         （4）

在公式（4）中，D表示最优目标函数， 表示第j种工艺的单位成本， 表示第j种工艺的产出函数。持续优化与改进内部流程，有助于提升企业竞争力，实现精益管理目标。

三、结果与讨论

（一）数据融合控制技术应用背景

江门某制造企业成立于2010年，经过多年发展，规模逐步扩大，已成为行业领先企业。但在数字赋能背景下，企业面临的问题日益增多，如何提升数字化能力、实现有效数据融合、扩大产能成为其面临的难题之一。为此，该企业决定引入基于数据融合控制技术的模型，以期提高日均产量、增强检测能力、提升生产效率。以制造零部件为研究对象，在制造零部件上绘制草图形成平面立体形状。传统方法的产量较低，通常仅为10万-13.5万件，同时平均库存周转天数较长，一般为40-45天，这表明该企业迫切需要引入数据融合控制技术改善生产状况。

（二）生产效率等指标变化分析

引入数据融合控制技术模型后，企业日均产量与年产量均得到提升。具体而言，无论是日均产量、月均产量、季度产量还是年产量，均有显著增长，增长率在20.12%-29.25%之间，这表明应用该技术后企业生产效率实现了长期稳定提升，具体数据如表1所示。

表1 生产效率提升情况

由表1可知，数据融合控制技术显著提升了生产效率，所有产量指标均大幅增长。其中，年产量增长25.92%，这表明该技术可有效优化生产流程，提升整体产能。同时，这也意味着单位时间内资源利用率更高，单位产品制造成本更低。

对零部件中的结构化数据采用欧拉设定，分析数据的整体变化过程。通过分析发现，数据变化过程中形成了不同的数据点与数据集，且整个数据集之间存在数据约束相关性，这表明数据之间存在融合现象，并在原始独立集合的基础上实现了相互数据映射。该模型具备实时监控与分析、智能预测与维护、资源配置优化、供应链协同管理等多种功能，企业借助这些功能，可更好地提升产品质量合格率、减少设备故障、优化库存管理效率等，最终提高生产质量。 引入该模型后，企业产品质量合格率发生变化。其中，在短期合格率方面，测试100批次产品，合格批次从传统方法的85批提升至92批，合格率提升8.12%；在长期合格率方面，测试110批次产品，合格批次从原本的90批提升至100批，增长率为11.23%，具体数据如表2所示。

表2 产品质量合格率

由表2可知，数据融合控制技术在生产参数实时监控与调整方面能力较强。该技术通过对生产过程中关键参数的实时监控与分析，可及时发现并纠正潜在问题，从而有效降低不合格率，提高产品的一致性与可靠性。这有助于减少返工与报废损失，提升客户满意度与品牌声誉。

在分析过程中，数据间未出现复杂点或集中变化情况，表明在数据分析与验证过程中数据呈现出均匀变化趋势，数据点与变化程度良好，整个分析验证过程中未出现孤立与集中现象，这证明数据在制造过程中发挥了有效作用，提升了数字赋能效果。数据融合控制技术大幅提高了设备故障预测准确率，误报次数显著减少，这表明该技术可更精准地监控设备状态，并对故障进行提前预警。这一优势使企业能够提前安排维护工作，降低维护成本与非计划停机时间，提高设备利用率。同时，这也可延长设备使用寿命，保障生产线的连续性，为企业节省大量维护成本。

（三）能耗与库存管理效率优化

通过应用数据融合控制技术，企业发现各项能耗指标均显著下降。其中，传统方法下普通机械能耗为978.53千瓦时，应用数据融合技术后普通机械能耗降至658.72千瓦时，节能率达32.81%；此外，生产设备与辅助设备的能耗也发生了变化，具体数据如表3所示。

表3 能耗优化情况

由表3可知，基于数据融合控制技术，各项能耗指标的节能效果均在26%以上，这体现了该技术在能源管理与优化方面的优异表现。通过对能源使用情况的详细分析，该技术可识别能耗高峰期与不必要的浪费，并提出优化方案。这种精细化管理不仅降低了运营成本，还为企业实现可持续发展目标提供了支持。在环保压力日益增大的背景下，实现高效节能是企业履行社会责任的重要体现，也为企业获得更多绿色认证与市场认可提供了可能。

通过对江门市机械制造业数据的分析研究，最终制造的零部件结构为精度可变的螺旋形零部件。这表明在数字赋能基础上，数据变化过程与零部件精度均得到有效提升，也验证了数字赋能对江门制造业的推动作用。数据融合控制技术显著提升了库存管理效率，库存周转平均天数减少15.65%以上，这意味着企业在减少资金占用的同时，能更快速地响应市场需求变化。通过对供应链各环节数据的整合与分析，该技术帮助企业实现精准的库存预测与动态调整，避免库存过多积压与短缺问题。这一改进有助于提升供应链灵活性与整体运营效率，使企业更好地应对市场波动。此外，更高效的库存管理还意味着更低的仓储成本与现金流压力，为企业带来直接的经济效益。

四、结论

本文聚焦数字赋能背景下江门市机械制造业数据融合控制技术的分析，在有效算法支持的基础上构建了完整模型，并将其应用于某制造企业，对企业的生产效率、产品质量、设备维护等方面进行优化。应用结果表明，数据融合控制技术可帮助企业大幅提升生产效率与产品质量，保障设备有效维护，显著降低能耗，同时实现高效的库存管理。上述优势有助于企业提升竞争力，为其后续创新发展提供助力。本文研究仍存在不足，未来可进一步优化数据分析工作。

参考文献

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[2] 周风华.基于智能制造环境的机械自动化生产控制系统的设计[J].自动化应用, 2024, 65(16):115-117.

[3] 王泉福.以物联网赋能传统制造业"智造"转型[J].信息化建设, 2024(10):60-61.

[4] [1]赵一奇.基于大数据分析的实时供应链库存优化策略研究[J].中国物流与采购, 2024(15):63-64.

[5] 邵婧婷,黄群慧,李芳芳.工业计量对制造业升级的影响——基于质量,成本与技术创新三维度的考察[J].经济管理, 2024, 46(11):89-107.

[6] 林立."5G+智能制造":运营商与工业企业 相向而行的探索与实践[J].通信世界, 2024(15):8-10.