大数据在船舶与海洋工程行业的应用基础和展望

大数据在船舶与海洋工程行业的应用基础和展望

作者：冯大力

来源：《科技信息·上旬刊》2017年第11期

摘要：在船舶与海洋工程领域，随着中国造船技术和国家综合实力的快速发展，所造船舶与海洋工程设计和建造的技术要求越来越高和难度越来越大，船舶与海洋工程领域面临着“数据爆炸，知识匮乏，管理落后”的发展困局。随着大数据技术在各行各业的改革中起到的关键性作用已经得到了广泛的证明，船舶与海洋工程行业应大力引入大数据的应用，从而提高船舶与海洋工程行业的管理水平，普及工艺知识，突破技术封锁，完成换道超车。基于此，本文对大数据在船舶与海洋工程行业的应用基础和展望进行分析。

关键词：大数据；船舶；海洋工程；应用

1大数据在船舶与海洋工程行业的应用的基础

1.1船厂实现大数据智能造船之路是中国实现工业4.0的重要步骤

18世纪，机械设备开放了工业1.0：20世纪初，电气化带来了工业2.0：20世纪70年代，电子信息自动化实现了工业3.0：21世纪，基于大网络数据的智能工业4.0已经开始；而今天，人机协作产业5.0已经准备好了。

科学技术是第一生产力。一个国家要实现产业的技术升级和转型，就必须以有制度、全局、影响力大、技术含量高、上下游产业链广泛的产业为主导。中国最重要的制造业也是如此：高速铁路、大型飞机、船舶和海洋工程。高速铁路已成为中国制造业最重要的名片，大型飞机工业仍在研制和试飞中，尚处于建设初期。中国造船业和海洋工程工业是中国工业4.0改革的难点领域：工业1.02.03.0和4.0的制造模式并存于造船厂，其中4.0工业所占比例最低。中国早就提出要建设一个强大的海洋强国，关于中国不确定海域和18000公里海岸线的争端，如果没有强大的船舶和海洋工程工业，将是纸上谈兵。随着中国不确定的劳动力、环境、土地和能源成本继续上升，如果中国造船和海洋工程工业不通过4.0产业的快速转型，它将面临无法与新兴发展中国家竞争的劳动力成本。与韩国、日本等国家相比，无法与危机的技术和效率相抗衡。因此，无论是从实现4.0产业转型的角度还是从建设海洋强国的角度看，造船和海洋工程行业都必须抓住时机，实现大数据智能制造业4.0。

1.2中国船厂资产兼并、重组整合基本完成，大数据应用的硬件基础已成熟

20世纪90年代以来，中国造船业和海洋工程工业起步于零，发展迅速。2006年，中国的造船订单数量超过日本，成为世界第二大造船订单国。2007年，全球金融风暴爆发。波罗的

海指数已开始长达十年的低迷，全球造船业和海洋工程行业受到严重打击，造船订单没有恢复到10年前的水平。在金融危机的十年里，中国造船业在世界经济的寒冬中，以国家对船舶和海洋工程技术产业的支持做为后盾，不断发展，不断淘汰落后的生产能力，创新船舶技术，使中国造船工业（CSI）成为世界500强造船企业中的第二位，中国造船订单数量居世界第一位。造船和海洋工程就像高速铁路一样，已经成为中国工业和技术强国的重要名片。

1.3中国各领域大数据应用成果丰硕，船厂人才储备和软件条件逐步完善

由于发展起步较晚，人才储备短缺一直是造船和海洋工程制造业的一个重要问题。然而，经过十多年的快速发展，我国各大院校相继开设了造船专业，各造船厂都在努力吸收各方面的优秀人才。现在造船企业已经形成了老、中、绿、合理、高、中、早期人才金字塔结构。

长期以来，船舶和海洋工程制造业一直朝着智能化设计、智能化产品、精细管理和信息集成的方向发展，但无论是什么样的船舶，造船企业都面临着同样的挑战，他们必须不断地处理造船过程中产生的各种数据。由于数据量大，且大多是非结构化的，许多现有的存储介质和系统极大地限制了各种数据的有效利用和挖掘。这些海量的数据需要专门的分析模块和专业人员在后台进行实时分析。然后从无序信息中提取出有价值的成分并加以应用。以往船厂和设计单位所依赖的单一造船CAM系统已不能适应造船和海洋工程行业的新形势。然而，由于造船厂和设计单位多年来一直在使用船舶CAM系统，计算机软件应用的硬件条件良好，人员在软件应用方面有丰富的经验。经过一定时间的训练，适应基于大数据的智能造船并不难。

2大数据在船舶与海洋工程行业的应用展望

2.1通过大数据加强船舶与海洋工程行业产业联合和聚集

纵观世界各大造船厂，中国造船厂的整体工作效率和质量都低于世界级造船厂。在国际航运市场上，许多中国造船厂在接受外国订单，尤其是中低端船舶的订单时互相降价，生产出现亏损现象。导致此种现象的原因是由于中国造船厂数量众多、规模不同、生产水平不同所造成的。例如，2010年，中国现役造船厂的数量高达1140家，虽然经过几年的时间，淘汰了生产能力落后的造船厂，但到2016年年底，还有630家活跃的造船厂。但是，韩国和日本只有不到100家造船厂。虽然我国各大造船厂已经完成了人才、资金和技术的积累，但尚未实现产业的联合和集聚。除了历史原因外，它还反映了中国造船与海洋工程产业整合与融合的困难。其中一个困难，就是难以进行数据交换。

今天，虽然中国造船和海洋工程工业的圈子很小，但没有一个企业能够完全掌握该行业的总体情况，因为没有哪个造船厂能够掌握所有的设计、工艺等数据。标准制造技术大数据；生产精度控制、生产操作优化、设备故障预测等生产过程大数据；全球生产规模、全球生产率、市场需求、国际环境、物流运输环境、汇率等生产大数据。由于缺乏制造技术数据，许多造船厂建造了具有中、低附加值的船舶，而生产工艺数据的缺乏导致许多造船厂建筑质量低下，造成轻、重复返工和高额罚款。缺乏生产要素数据导致船厂盲目生产或错失机会。

工业和信息部工业大数据系统的建立将解决上述问题。未来，在各行业企业的设计、创新、生产、管理和管理的决策过程中，将产生造船行业的大数据。在升级过程中使用和转换所有信息的总和。工业大数据最小的单位是企业。企业将使用工业大数据，从其运行开始到生产线、设计、工艺流程、管理决策等。为了建立这样一个船舶和海洋工程大数据平台，必须实现产业与企业之间的关联和集聚。在实际地点收集造船厂可能很困难，但完全可以通过交换信息和数据来实现。反过来，信息和数据的交流，将促进整个行业的进一步整合和聚集。

2.2大数据平台将成为船舶与海洋工程行业的新标配

不可否认，当前船舶和海洋工程行业的设计、施工平台和数据标准各不相同。在松散统计模型的状态下，海量数据被划分和分布在事业单位或企业的闭环中，不构成“大数据”。因为“多个数据”不等于“大数据”。相较于传统的船舶与海洋工程研发设计、制造过程数据管理，船舶与海洋工程行业的工业大数据管理及服务将成为一个新兴市场、新标准，其处在全球货主、贸易商、船东、港口、设计所和船厂、配件企业等各行各业上下游交汇点上，将每时每刻都制造着庞大而纷繁的海量、统一、易用的数据。

结语：

工业大数据是智能制造和工业互联网实现路径中的一个重要因素，也是一种高度集成和发展的新兴大数据技术，需要研究人员和行业工作者在实践中探索和突破。大数据技术在造船和海洋工程工业中有着广阔的应用前景。这将极大地促进造船产业的结构调整和转型升级。它也将促进中国智能制造的发展，也将促进造船工业的发展。

参考文献：

[1]杨志新，孙元一.大数据时代下集装箱船舶作业评估及成本管理系统构建[J].集装箱化，2015，26（08）：7-11.

[2]徐凯，郭胜童，彭翀.港口发展与大数据时代的对接[J].港口经济，2015（02）：5-8.