作為光纖光纜產業鏈的源頭，光纖預制棒的生產制造是整個產業鏈的核心，其生產技術難度高、工藝復雜，相當長一段時間被國外壟斷。而光纖預制棒對光纖的質量和性能起著決定性作用，是技術難度最大和利潤最高的環節。
2021年，烽火通信開始探討大數據分析在光纖預制棒制造領域應用的可行性，決定將烽火通信自有大數據分析技術應用于光纖預制棒的生產制造過程中。歷經9個月的探索、11次數據建模分析，最終形成了一套適用于光纖預制棒制造領域的數據分析模型。
大海撈針，溯本求源
光纖預制棒的生產流程包括芯棒的生產、子棒的延伸、外包的沉積三個關鍵步驟，其中包含10道工序。僅在芯棒生產階段，生產過程中工藝監控的參數就多達178項。目前，單根光纖預制棒可拉制光纖長度已達一萬公里以上，即使是直徑為150毫米、長1500毫米的光纖預制棒拉出來的光纖長度也可達到2000公里以上。以光纜常規段長2公里為例，2公里僅占光棒生產總長度的0.02%~0.1%。如果光纜中的一根光纖出現問題，要做到光纖數據到光棒生產工藝數據的還原，無異于大海撈針。
通過大數據分析及應用，對異常因子挖掘和可交互多因子分析，創建大數據分析模型，即可自主實現根因挖掘，解決溯源問題。通過充分挖掘和釋放海量數據的價值，及時分析影響因素，從而解決產品質量異常問題。
求同存異，化繁為簡
光纖預制棒要經過4道生產工序和6道加工工序，每道工序都有數十臺生產設備，產品的最終質量是由各工序的作用相互疊加共同影響的。不同時段和不同設備上，各產品間經常會出現差異性。而半成品間由于存在差異，對生產排產來說非常不便，嚴重時會影響交付。
大數據分析建模可對不同設備之間、不同時間生產的產品進行橫向分析，同時，對不同設備進行縱向分析。數據建模會根據長期、近期和相鄰產品之間三個層次的工藝表現以及成品的表現進行分析，并實時動態化預測產品的質量，將大數據分析結論應用于半成品標準制定、工藝參數調整、生產方案制定等多個場景，進而解決生產端諸多問題。
精準預測，扶搖直上
光纖預制棒產品質量的優劣往往需要通過光纖的測量結果才能最終判定。然而，從芯棒的生產到拉制出光纖需要經歷近1周的時間。如果在芯棒生產時發生異常，最終產品流轉到光纖生產，其損失將擴大數十倍。因此，做到半成品質量的精準預測是光纖預制棒制造領域中的重大難題。
大數據可進行產品履歷分析，包含對生產過程中的人、機、料、法、環等因素進行數據深度學習。經過大數據分析強化工程控制，提高光纖預制棒的生產質量預測精準度，從生產源頭提高產品生產的穩定性，使光纖預制棒生產合格率達到98%以上，居業內領先水平。
* * *
當前，數據已成為關鍵生產要素。烽火通信持續將大數據領域的技術研究與行業數字化轉型的業務場景相結合，自主創新研發了大數據智能化系列產品，貫穿數據的“存儲計算、數據治理、智能分析、快速開發、場景刻畫”全生命周期，真正實現了光纖預制棒生產過程中的數據采集、智能分析、風險預判、全景呈現，推進棒纖纜產業數字化轉型升級。
下一步，烽火通信將立足自主創新，以打造信息領域的“大國重器”為己任，助力各行業構建核心數據資產，不斷融合豐富智能制造場景、強化數字生產能力，力爭成為數字化轉型的標桿企業。
星空人工智能技術網 倡導尊重與保護知識產權。如發現本站文章存在版權等問題，煩請30天內提供版權疑問、身份證明、版權證明、聯系方式等發郵件至1851688011@qq.com我們將及時溝通與處理。！：首頁 > 大數據 » 自主創新破解行業難題 大數據為光纖制造注智賦能