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摘要：随着社会经济的不断发展，大数据越来越受欢迎，船舶和海洋工程也在不断进行大数据的发展，大数据的应用不断加强，对于大数据的创新发展也要不断加强。
引言：随着船舶行业信息技术的广泛与深入应用，诸如CAD、CAE、PDM、ERP、MES等信息管理系统所产生的数据量正在爆炸式地增长，企业中各方面的数据正在以前所未有的速度积累。然而正如未来学家约翰。奈斯比特（John Naisbitt）在1982年所预测的：“人们正被信息淹没，却渴望知识”川，此预言在当下社会成为了现实。在船舶设计、建造以及管理的过程中，人们面临着“数据爆炸，知识匮乏”的困局：在面对当前信息系统中所产生海量数据时，船舶行业现有的信息采集、数据分析与处理方法、技术及其系统显得无能为力，无法从这些数据中挖掘出人们所需要的有价值的信息。
本文对大数据的定义、特点以及技术等进行了综合性阐述，在此基础上，结合船舶设计、建造和管理的现状以及需求，分别从船舶设计、建造以及企业管理领域对大数据技术在船舶行业中的应用进行了阐述，指出不足与差距，明确未来技术发展方向，为以后大数据技术在船舶行业更广范围的推广和应用做好技术储备。
一、大数据
1.1大数据概念
大数据综述对于“大数据”的概念，目前来说没有一个明确的定义。经过多个企业、机构和数据科学家对于大数据的理解阐述，虽然描述不一，但都存在一个普遍共识，即大数据是指规模大且复杂、以至于很难用现有数据管理I具或数据处理应用处理的数据集。
大数据有多方面的特点，从最开始的3V模型到月前扩展的4V模型就是以大数据的特点命名的：即Volume（容量大）、Variety（种类多）、Velocity（速度快）和最重要的Value（价值密度低）13-51。Volume是指大数据巨大的数据量与数据完整性，Variety则意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在联系，Velocity 可以理解为更快地满足实时性需求，Value 是大数据最为关键的特征，Value 的意思是指大数据的价值密度低。
1.2大数据处理涉及数据的采集、管理、分析与展示
首先，大数据的数据源多样化，包括数据库、文本、图片、视频、网页等各类结构化、非结构化及半结构化数据，因此，大数据处理的第一步是从数据源采集数据并进行预处理操作，为后继流程提供统一-的高质量的数据集。其次，数据分析是大数据应用的核心流程，根据不同层次大致可分为3类：计算架构、查询与索引以及数据分析和处理。最后，数据解释旨在更好地支持用户对数据分析结果的使用，涉及的主要技术为可视化和人机交互。
1.3 船舶行业大数据技术典型应用与展望
近年来，大数据在船舶和海洋工.程领域的应用得到了学术界、产业界的高度关注。沪东中华基于大数据的理念、方法和技术，紧密结合自身需求，在船舶设计、制造和管理三个领域均开展了初步的技术探索，针对企业实际工程问题提出了-些创新解决思路。
二、我国船舶与海洋工程学科发展现状
2.1我国船舶工业发展现状
在国际船舶工业快速发展的大环境下，凭借良好的地域优势和坚实的基础，紧紧抓住国际船舶市场的发展机遇，产业规模迅速扩大，综合实力明显增强，呈现出持续、高效、快速的发展势头。
随着经济总量快速增长，经营接单也取得突破性进展。目前骨干企业都在努力推进成熟产品批量化生产，打造具有中国特色的品牌产品，不断提高市场占有率。近年来，我国船舶工业取得了长足进步，但是与外国船舶工业发达国家比还有很大差距，主要表现在：专业人才的培养跟不上船舶工业快速发展的需要；信息化应用水平不高影响行业整体技术水平的提高；骨干企业进行了现代造船模式改造，但多偏重于应用型技术，技术开发创新能力薄弱；配套产业发展滞后影响了船舶工业的带动效应的发挥和综合竞争能力的提高。
2.2我国船舶与海洋工程学科现状
“十一五”以来，我国船舶与海洋工程学科根据行业发展的现实需求，围绕船型开发与设计技术、船用设备核心技术和现代造船技术三个重点技术领域进行学科建设，开展产学研联合开发，取得一定成果，船舶科技实力明显增强。
2.2.1院校科研机构和企业技术中心为新技术开发提供强有力保障 我国多所大学轮机工程学院设有“船舶工程技术研究所”、“自动化技术研究所”，在长期的研究基础上，形成极具特色和雄厚基础的四个学科方向：现代轮机管理、船舶电气工程及其自动化、船舶与海洋结构物设计制造、能源综合利用和环境保护。学院还拥有包括船舶工程虚拟现实技术及应用、自动化机舱、轮机操纵模拟器、柴油机测试中心、液压测试中心、船舶电站虚拟仿真以及焚烧炉测控、射频技术及其应用系统开发等科研平台。一些职业技术学院拥有轮机模拟器实训中心、自动化机舱实训中心、船舶模拟电站、海水淡化实验室、船舶制冷实验室、油水分离实验室、电器智能实验室、中央空调实验室、主机遥控实验室、辅机电力拖动实验室、主辅机拆装等实验室。
2.2.2现代造船技术在骨干企业得到普遍应用
省骨干造船企业从改造传统造船模式人手，以推进造船总装化、管理精细化和信息集成化为重点，结合企业实际，以产品为载体，推动建立现代造船模式工作向深人发展，已取得显著成绩，造船周期明显缩短，企业的经济效益显著提高。在骨干企业带动下，民营企业异军突起，船舶产业规模迅速扩大，产业技术水平明显提高。
2.2.3行业技术人才培养初具规模
《中共中央、国务院关于进一步加强人才工作的决定》提出在建设中国特色社会主义伟大事业中，要把人才作为推进事业发展的关键因素，努力造就数以亿计的高素质劳动者、数以千万计的专门人才和一大批拔尖创新人才。由于历史原因，我国船舶工程学科本科人才培养一直处于断档状态，“十五”以来为满足我国船舶工业快速发展的需要，国内大中专院校加快船舶工程学科专业建设，主要培养船舶工程专业应用型人才。船舶工程技术学校等中专及技校为船舶工业企业输送大量船体装配、焊接、机电等专业技能型人才，几年来，已为我国船舶企业输送近千名技术工人，但仍然供不应求，还不能满足船舶工业发展对人才的需求。
2.2.4存在问题
虽然近年来我国船舶与海洋工程学科的科技研究取得了显著成绩，但与世界先进国家相比，我国船舶与海洋工程学科水平还处于比较落后的状态，主要体现在：（1）船舶设计开发能力较差。我国船舶研究院所和有关高校及造船厂目前基本上不具备整船自主设计的能力（包括方案设计、初步设计和详细设计，不含生产设计）。（2）现代造船工艺技术应用能力有待进一步提高。我国造船企业现已具备较强生产设计能力，并且积极采用现代造船模式，优化工艺设计，在模块化、精细化造船方面取得了一定成绩。但是，与国外先进造船企业相比，仍有较大差距，还需要进一步加大现代造船棋式、精细化造船等造船技术的研究推广力度。
（3）科研软件配置不足。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆我国船舶与海洋设计研究院所和有关高校尚未引进NAPA、Maxsurf等船舶性能计算、初步设计软件、船舶水动力性能计算软件如Fluent、Shipnow等，目前也不具备自主开发这类软件的能力。
（4）科研队伍有待发展壮大。我国大学轮机工程学院和职业技术学院船政学院虽然设置了船舶与海洋工程专业，但科研队伍比较薄弱，缺乏在国际船舶与海洋工程学科界具有较大影响力的领军人物，科研能力有待进一步提高。
三、设计领域：分布式数据管理技术在船舶设计工程数据库中的应用初探
船舶产品结构复杂，包含零部件众多，产品数据量极大。因此，船舶设计软件与通用CAD软件不同，通常采用工程数据库来存储船舶产品的模型、图纸以及属性信息等。以沪东中华自主研发的船舶三维设计软件（SPD 系统）为例，为了提高性能，其工程数据库由最初的自定义格式索引文件发展到SQL server 数据库。但是随着新型船舶朝着巨型化发展，船舶设计朝着分布式、跨地城、并行设计发展，导致目前集中管理式的、结构化的T.程数据库也难以满足船舶设计软件的性能要求。
为了解快设计软件的性能问题，SPD研发团队借鉴GFS体系结构的理念。基于MangoDB技术开展了船舶设计软件分布式工程数据库技术的研究。GFsVl是个基于分布式集群的大型分布式处理系统，为MapReduce计算框架提供低层数据存储和数据可靠性保障。MapReduce技术同作为一种典型的数据批处理技术被广泛地应用T数据挖掘、数据分析、机器学习等领域。MongoDB 是一种基于分布式文件存储的数据库，可以为应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
四、基于MongoDB的SPD数据平台系统架构，结合MapReduce技术可以为船舶设计数据管理提供一种大规模的分布式模型，并开发了系统原型。相比于基于SQL server构建的工程数据，采用基于NoSQL技术的MongoDB数据平台具有以下优点：
1）在一些特定的场合，用户对读一-致性要求不高，有些场合对写一致性要求不高。因此现有的关系数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担，而基于MongoDB技术的SPD数据平台会避免这一-问题，使得系统在性能上可以有明显提升。
2）基于MongoDB技术的SPD数据平台可以简单地通过增加服务器节点来对数据库进行扩展，无需进行大规模的停机或者数据迁移，可以方便地进行分布式设计环境的部署，通过设计数据的木地部署来进-.步提高系统性能，避免大量的网络开销。
目前，SPD的分布式工程数据库尚处于技术预研阶段，数据库的稳定性和可靠性还有待于进-步验证。
五、制造领域：基于大数据技术的船舶建造精度测最与控制应用展望
在实际生产设计中，受材质、加工、运输、热胀冷缩、焊接等等因素的影响，钢板加工和切割的尺寸通常会按照图纸设计值再加上余量值。余量是对船体零件、工件和中间产品通过加工、装焊、火工矫正等多道工序，而产生的变形及收缩进行定性和定量分析后，加放的比实际变形及收缩略大的工艺量值，一般要在装配后割除。补偿量是对船体零件、工件和中间产品通过加工、装焊、火工娇正等多道工序，而产生的变形及收缩进行定量分析后，加放相当实际变形和收缩的工艺量值，--般不需再切割。
随着船体建造技术的发展，在全船实现补偿量取代余量的方式是必然的发展方向。然而由于影响船舶建造精度的因素众多，传统的技术方法无法实现加工过程信息的采集、数据分析，因此也就无法给出准确的补偿量。因此，沪东中华建立了精度测最与控制流程，初步实现对于船舶建造过程中精度的采集、数据分析、补偿量设定与修正，为船舶建造提供可靠的精度补偿量。然而，现有的精度测量与控制方法还存在以下方面不足：
1）数据采集覆盖面还不全面：目前精度数据的采集还仅仅是在分段搭载阶段采用全站仪进行实际数据的检测，然而对于从材料的下料、小组立、中组立等前序阶段加工信息的采集还是缺失的，因此，从数据采集的全面性上还存在不足，所采集的数据无法充分地反应船舶建造的客观环境，对于后续数据分析的结果影响较大。
2）数据分析手段不足：目前的精度数据分析还仅仅是采用简单地统计方法进行分析，尚缺乏先进的数据挖掘方法的应用，因此对于一些隐性规则的挖掘还存在较大的差距。
3）对于质量问题的预测还处于空白：月前的精度控制方法还是一种事后控制的模式，尚不能实现基于大规模的数据分析以及趋势预测方法，在船舶建造过程中实现预测加工缺陷和问题的预测。
因此在后续工作中，还需要重点开展加工数据采集设备、数据分析方法的研究工作，实现基于大数据技术的船舶建造精度测量与控制。
六、企业管理领城：基于大数据技术的船舶企业经营决策支撑应用展望
沪东中华信息化的开发和应用经历了CAPP/CAM→ CAD（丢掉图板}→建立产品电子信息模型实现并行设计工程（CIMS/CAD）→“数字化造船”的开发和应用，历时三十多年的发展，已经建立了覆盖产品开发、设计、制造和管理领域的信息化体系，形成了完善的信息采集机制，为下一-步开展商务智能应用、支持企业经营决策提供了基础数据和系统环境。
船舶企业信息化系统中存储了设计数据、制造过程管理数据、运营管理数据等大量的结构化和非结构化的数据，这些数据对于数据分析、管理都提出了不同程度的新要求，许多传统的数据分析技术和数据库技术都不足以满足当前数据应用的需求。因此需要基于现有企业信息化体系，借鉴大数据相关平台开发技术构建船舶企业经营决策支撑系统框架，为大数据处理分析提供一个性能更高、可靠性更好的平台。DougCutting模仿GFS，为MapReduce开发了-一个云计算开源平台Hadoop，用JAVA编写，可移植性强，现在Hadoop已经发展成为一个包括分布式文件系统（HadoopDistributedFile System，HDFS）、分布式数据库（HBase、Cassandra）以及数据分析处理等功能模块在内的完整生态系统，现在已经发展成为目前最流行的大数据处理平台，可以为未来企业经营决策支撑系统平台的构建提供借鉴。
《大数据时代》作者维克指出，大数据的核心就是预测。基于大量历史和实时数据的分析，对企业计划执行、工厂物流、人力资源管理、能源管理等进行预测，为管理层进行快速决策提供依据。然而基于目前的信息化环境，要实现船舶企业经营决策，还有以下几个关键问题需要解决：
1）历史数据的清洗和过滤：由于技术发展的原因，企业信息系统里存储的历史数据难免会存在错误、冗余等情况，在进行数据分析之前，必须要对这些数据进行清洗和过滤，才能保证数据分析结果的准确性。
2）数据的集成与采集：现有的很多信息系统还是以一种离散的集成状态存在，
即很多信息系统还是采用一种脱机的、基于文件的集成模式实现集成，因此必须建立企业级的数据总线，实现对于各种信息系统数据的实时采集，以满足一下实时性要求高的预测业务的需求.
3）数据的可视化：可视化技术是解释大数据最有效的手段之一，图形化的方式比文字更容易被用户理解和接受，因此必须根据船舶企业的实际需求，研究适合船舶业务的数据分析可视化表达方式，为企业决策者提供直观的参考。
结束语：
随着信息技术的不断发展，船舶行业和制造业的很多领域的大数据应用越来越广泛，大数据对于各行业的发展有着非常重要的作用，但是都是数据还有很大的进步空间，要不断进行更深度的发展。
论文作者:李占杰
论文发表刊物:《建筑模拟》2018年第24期
论文发表时间:2018/11/17
标签：数据论文; 船舶论文; 技术论文; 海洋工程论文; 分布式论文; 企业论文; 我国论文; 《建筑模拟》2018年第24期论文;