王靖元
澳龙船艇科技有限公司 广东省中山市 528462
摘要：随着社会经济的不断发展,我国的科学技术也得到了较好的发展,并且在当前大数据时代下,各个行业领域对大数据都有广泛的应用,在当前船舶与海洋工程行业发展的过程中,传统的管控方式已经无法满足当前的发展需求,需要应用大数据对各项数据进行科学的分析,从而提高各项工作的准确性、时效性以及可靠性,最终满足船舶与海洋工程行业的改革需求。
关键词：大数据；船舶与海洋工程；应用基础；展望
引言
进入信息化社会以来，各种信息通过互联网可以实现更加快速的传播，人们接触到的信息量也出现爆发式增长，这给许多企业和行业迎来了信息化管理和大数据技术应用的良好
契机。在信息化和大数据潮流中，船舶管理领域也迎来了新一轮的管理技术革新，开始广泛应用大数据技术来对船舶管理的方方面面提供服务，大大提升了我国海上交通管理和水上安全管理的效率和质量。因此，对大数据技术在船舶管理中的应用进行全面分析具有重要的现实意义。
1.大数据处理技术
大数据处理技术是以大数据为原料的，正是由数据量的巨大，才使得传统的数据处理技术无法继续适用。因此大数据处理技术才会得到相应的发展。大数据之所以需要处理，是因为大数据如果不经处理，那么它就是毫无价值的。大数据处理技术成为了大数据服务于各行各业的关键环节，在计算机技术和网络技术的发展推动下，各种大数据处理方法已经开始得到广泛的应用。通常来说，大数据的处理过程包括数据的生成、数据的采集、数据的存储以及数据的分析，最后才有可能实现大数据的应用。常见的大数据技术包括信息管理系统、NoSQL、分布式数据库、数据挖掘、类聚分析等。大数据处理技术的进步得益于计算机技术和网络技术、传感器技术和数学等基础学科的发展，各种高性能的大数据处理系统和算法正在不断涌现，服务各社会的各行各业，推动着社会的进步和人类文明的发展。随着技术的进步，一些更加新颖高效的大数据处理技术也应运而生，成为不断推动大数据应用的强大驱动力。
2.海洋工程重点领域与关键技术
2.1 多功能自升式平台关键技术
就国内海洋工程市场发展而言，为了满足市场发展的实际需要，加强对自升式钻井平台主流结构形式研发设计，不断完善其功能配置。同时，逐渐提高对多功能自升平台重视程度，需加大对该平台的研究力度。通过不断提升自升式钻井平台关键技术水平，制定出自主研发设计方案，不断提升工程总承包能力，为多功能自升式平台关键技术的研发提供重要保障。
图1是“UMW NAGA 7”自升式钻井平台，该平台采用GustoMSC CJ46-X100-D型设计，适用于海上石油和天然气勘探、开采工程作业的钻井装置，适合于世界范围内15 m～91 m水深以内各种海域环境条件下的钻井作业，最大钻井深度可达9 144 m。
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图1 “UMW NAGA 7”自升式钻井平台
2.2 开发立柱式生产平台关键技术
在海洋工程装备技术研究过程中，要重点对圆柱SPAR平台疲劳强度、运行性能等进行研究，努力开发深水锚泊系统的高强度合成材料，并逐渐加大对其应用力度。与此同时，加强对SPAR发展情况全程跟踪，结合当前实际研究情况，积极引进外来的先进技术，并将其渗透到国内自主研发当中，实现国内外技术上的融合。根据当前南海自然条件，逐渐加大对开发立柱式生产平台等关键技术的开发利用。重点加强SPAR平台、动力系统、定位系统、采油生产系统等技术研发，逐渐提升对重大设备安装调试技术研究。
2.3 加强深水钻井船关键技术
当前海洋工程装备转型技术研究而言，需要重点加强深水钻井船主流结构形式以及动能配置等研究。在实际研究开发过程当中，要逐渐加强与国外企业合作交流，通过技术上的交流，不断提升本国自主研发能力。此外，在保证充分吸收国外先进技术的基础上，逐步掌握其关键技术，设定出适合国内自主知识产权的设计路线，从而实现中国化品牌产品目标。图2为钻井船“深水冠军”号。
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图2 钻井船“深水冠军”号
3.大数据在船舶与海洋工程行业的应用展望
3.1通过大数据加强船舶与海洋工程行业产业联合和聚集
纵观全球各大船厂，中国船厂整体的工作效率和质量低于韩国的世界一流的船厂，但在国际接船市场上，尤其是中低端船舶订单上，却多次出现多家中国船厂为接国外订单相互压价、亏本生产的现象。这种现象的出现，是中国船厂数量众多，大小不一，生产水平高低不同决定的，例如中国活跃船厂数量 2010 年达到历史极值的 1140 家，经过几年去除船舶与海洋工程行业落后产能，到 2016 年年底依然有 630 家活跃船厂，而全国前 10 名船厂船舶完工量仅占全国 57%。而反观韩国和日本，其国内船厂总数不超过 100 家，90%造船订单集中在前 5 名船厂手中。中国各大船厂已经完成了人才、资金、技术的积累，但行业却并没有实现联合和聚集，除了发展历史的原因外，也反应了中国船舶与海洋工程行业产业联合和聚集的难度，其中一个难，就难在数据不互通。时至今天，中国船舶与海洋工程行业圈子虽然不大，但是没有一家企业能完整掌握这个行业的整体情况，因为没有一家船厂能掌握以下所有数据：设计、工艺、规范的制造技术大数据；生产精确控制、生产运行优化、设备故障预测等生产过程大数据；全球的生产规模、全球的生产率、市场需求、国际环境、物流运输环境、汇率等生产要素大数据。制造技术数据缺失导致众多船厂只能建造中低附加值船舶，生产过程数据的缺失让众多船厂施工质量低导致轻则重复返工、重则高额罚款，生产要素数据的缺失导致船厂盲目生产或错失良机。国家工业与信息部工业大数据体系的建立将解决以上问题，未来船舶工业大数据是在每个行业企业的设计、创新、生产、经营和管理决策过程中，产生、使用和转型升级过程所有的信息之和。工业大数据最小的单位是企业。一个企业从它经营的开始到生产线、到设计、到工艺过程、到管理决策等，都会用到工业大数据。而要建成这样一个船舶与海洋工程的大数据平台，就必须实现行业企业之间的联合和聚集，在物理位置上船厂的聚集或许很难，但在信息和数据的互通上完全可以实现，而反过来，信息和数据的互通，将促进整个行业的进一步联合和聚集。
3.2大数据智能化造船促进船厂改革转型换道超车
当前中国除了少数船厂，船舶与海洋工程行业较为普遍地存在着研发创新能力弱、产品质量差、能源消耗大、污染物排放多、管理粗放、自动化和信息化水平低等问题，其中管理粗放导致效率低下和信息化水平低导致的决策失误是最严重的问题。而大数据正是船厂提升产品质量、生产效率，降低能耗，转变劳动密集、粗放型生产方式，提升制造智能化水平的必要手段。工业大数据分为三大类，即企业信息化数据、工业物联网数据以及外部跨界数据。其中，企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据规模变大的主要来源，是智能制造与工业互联网的核心，其本质是通过促进数据的自动流动去解决和控制业务问题，减少决策过程中所带来的不确定性，并尽量克服人工决策频繁失误的缺点。
因此，大数据智能化造船是船厂改革促转型的必由之路，并且将带来至少四点明显进步：①降低生产过程中的浪费，生产过程的无效消耗主要来源于组织跟组织、人跟人、材料跟工艺、材料跟流程之间，大数据智能化造船将大幅改善、消除此类消耗。②改善船舶与海洋工程工业环保与安全问题，在工业制造中没有碳排放、没有安全问题是不可能的，船海工程行业作为重工业更是如此，大数据将为船厂指出问题的解决办法。③工业大数据将根据生产状况，实现系统自我调整，最大程度避免船厂的决策失误。④实现用户需求、产品设计、制造和营销配合，为船厂开发新船型、接取新订单指明方向。
中国船舶与海洋工程行业时刻产生着海量的工业数据。应该充分利用这一条件，创新管理思想、重构产业生态，提升船舶与海洋工程制造在全球产业链分工中的地位，用工业大数据提高产品质量、管理水平，弥补在人员素质方面的差距，补齐落后的短板，在此基础上，推进智能制造和工业互联网的应用，力争在新工业革命时代实现换道超车。
4.结束语
随着经济全球化程度的进一步加深，以及各国海上交通运输事业的发展，船舶管理将成为一项越来越重要的任务。大数据技术的发展将成为船舶管理中的重要驱动力，使传统的管理模式发生巨大的改变，管理效率更高。大数据时代下，我国船舶管理的发展还未能很好地适应时代的需求，造成大数据技术不能很好地服务于船舶管理工作，对我国航运事业的发展带来了一定的阻碍。不难预计，随着大数据时代的发展，我国将更加重视大数据的应用，并在船舶管理新技术上不断寻求突破，充分发展大数据时代背景下船舶管理技术的革新，促进航运事业的长远健康发展。
参考文献：
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