热爱大数据的乘客请上车，一起追逐工业之光 | Q推荐
提及工业 ， 许多圈外人士或许都会有一些误解 ， 比如：“他们是不是每天都风吹日晒、灰头土脸？”更有甚者提及工业学科 ， 就会联想到游戏里上蹿下跳修管道的马里奥 。 这也许只是工业最初的状态 ， 把目光放在当下 ， 工业者将展现出全新的风采 。
如今 ， 随着计算机技术的发展 ， 大数据进入人们的视野 。 在这个万物皆智能的时代 ， 工业者早就搭上了大数据的第一班车 ， 他们正在以不可预测的态势创新工业大数据的表现形式 。 对此 ， 国家相关政策和越来越多的企事业单位也表明了大力支持的态度 。 而工业大数据创新竞赛 ， 就是其中一个鼓励业内各界尤其是大学生参与到工业数字化转型中来的大型赛事 。
自2017年以来 ， 由中国信通院主办的工业大数据创新竞赛已经成功举办三届 。 这是首个由政府主管部门指导的工业大数据领域的权威全国性创新竞赛 。
除了权威单位的出力 ， 许多业界知名互联网企业也贡献了宝贵的经验和数据 ， 为参赛者们搭起专业的平台 。 这个秋天 ， 2020年第四届工业大数据创新竞赛如约而至 ， 这次 ， 国网湖南、富士康携手带来了关于水电站入库流量预测、注塑成型工艺的虚拟量测和调机优化等工业生产的数据 ， 这是最具价值的生产实践一线经验 。
1本届大赛已上线三道赛题水电站入库流量预测 ， 由国网湖南省电力有限公司提供数据 。 参赛队伍需要基于大量历史数据和监测数据 ， 实现水电站入库流量的精准预测 ， 以帮助水电站合理安排防洪、发电调度工作 ， 避免洪涝灾害、提升发电经济效益 ， 带来显著的安全和经济价值 。
注塑成型工艺的虚拟量测和调机优化 ， 由富士康工业互联网股份有限公司提供数据 。 参赛队伍需要根据塑料制品注塑成型工艺积累的大数据 ， 感知加工过程中的不可见干扰因素 ， 并通过分析建模解决和避免现场问题 ， 帮助降低不合格率 ， 提升产品质量、降低生产成本 。 同时还需针对现场调机不够规范化的问题 ， 结合大数据分析提出改进调机策略 ， 进而节省生产时间和经济成本 。
创新应用的开放式赛题 ， 聚焦特色产业 ， 如电子信息制造、电气机械制造、装备制造等 ， 广泛征集创新解决方案或产品 ， 挖掘一批能够提高产品质量 ， 增强研发设计、生产制造、资源管理、商业运营等效率 ， 或为产业链上游广大中小企业降低成本、提高产能、获取订单的产品或解决方案 。 以商业计划书的方式展示工业大数据相关产品或解决方案 ， 题目自拟 。
以上三大赛题是本次工业大数据竞赛设计的典型性赛题 ， 而其中赛题二：注塑成型工艺的虚拟量测和调机优化 ， 更是本次大赛重点关注方向 ， 参赛选手们也对此有非常高的关注度 。
2注塑成型工艺邂逅大数据 ， 方案等你定义注塑成型是传统制造业中典型的塑料加工工艺 ， 具备成熟的工艺流程 ， 生活中许多产品都是由这种工艺制造的 。 例如玩具、电子产品外壳、汽车配件等 。
如今大数据和人工智能的应用 ， 为品质管控、生产效率提供了保障 ， 也为许多问题提供新的解决思路 ， 大大改善了制造业的生产环境 。
在工业大数据竞赛中 ， 参赛者可以创新解决思路 ， 设计应对方案 ， 在数据科学和传统制造业中架起一座桥梁 ， 让更多热爱工业大数据但鲜有机会接触工业环境的有志人士 ， 在竞赛中大展拳脚 ， 激发出参赛者的潜能和创新思维 。
1.提前了解注塑成型业务流程【热爱大数据的乘客请上车，一起追逐工业之光 | Q推荐】
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2.聚焦具体场景 ， 两大任务等你领取任务A–虚拟量测（初赛赛题、决赛A题）要求参赛选手针对成型工艺品质异常中尺寸超规问题进行虚拟量测 。 根据训练集所提供所有模次产品的过程数据和相对应的实际量测值（标签）进行虚拟量测模型建模 ， 然后对测试集中的产品进行尺寸预测 ， 即虚拟量测 。
任务B–开放题（决赛B题）
此任务中会提供更多维度（品质异常记录 ， 调机记录）和更长时间跨度的数据 。 要求选手适当结合任务A中所得到的知识对所有数据（包括任务A和任务B）进行数据挖掘 ， 并按照模板所要求的格式从以下几个方面完成一份简报：
请评价现场调机操作的有效性合理性 。
请评估数据中标签缺失时段的生产状况 。
请指出并说明数据本身存在的问题或数据采集存在的不足 。
请利用数据挖掘所得到的结果对注塑成型未来智能化升级提出自己的看法 。
3.真实数据来源 ， 保证方案设计可行性赛题二的数据源自富士康的注塑成型作业现场 。 注塑成型的过程包括许多数据细节 ， 参赛者要掌握这些真实的数据来确保方案设计具有实际性、可行性 。 注塑成型工艺的虚拟量测和调机优化的数据集包含以下多种来源：
传感器高频数据：该数据来自于机台模温机及模具传感器采集的数据 ， 文件夹内每一个模次对应一个csv文件 ， 单个模次时长为40~43s ， 采样频率根据阶段有20Hz和50Hz两种 ， 含有28个传感器采集的数据；
成型机状态数据：该数据来自成型机机台 ， 均为表征成型过程中的一些状态数据 ， 每一行对应一个模次 ， 数据维度为99维；
机台工艺设定参数：文件夹中含有注塑成型的85维工艺设定参数；
产品测量尺寸：文件夹内含有每个模次产品的3维尺寸；
现场巡检数据：文件内含有定期抽检的模次的尺寸信息和外观品质确认 。
3抓住机遇 ， 点击报名除了赛题二 ， 赛题一和赛题三也为有相关经验的参赛者提供了良好的竞争平台 ， 真实的一手数据和实践场景 ， 将会使他们的想法以最饱满的状态呈现出来 ， 切实可行的技术方案和商业计划书 ， 也会为选手带来实际的业务合作和在深圳落户的发展机会 。 每年比赛通知一经下发 ， 就会有许多有志者跃跃欲试 ， 经过2017年、2018年的良好奠基 ， 去年第三届竞赛吸引了2304人次参赛 ， 队伍数量达到1609的新高 。 三年里 ， 参赛者们为答好每一道赛题各显所长 ， 其中大部分都是来自全国各高校的大学生 ， 初出茅庐的他们虽稚气未脱 ， 但杰出的能力成就了工业大数据创新竞赛的盛况 。
从秋日到冬天 ， 专注一件事 ， 把热血延续到下一年 ， 在努力这件事上 ， 无论你有多么年轻 ， 或者多么籍籍无名 ， 都没有谁可以全盘否定 。 美学与智慧结合 ， 在工业大数据的世界里 ， 相信自己 ， 你也可以是一名艺术家 。
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