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　　作为光纤光缆产业链的源头，光纤预制棒的生产制造是整个产业链的核心，其生产技术难度高、工艺复杂，相当长一段时间内被国外垄断。而光纤预制棒对光纤的质量和性能起着决定性作用，是技术难度最大和利润最高的环节。
　　2021年，烽火通信开始探讨大数据分析在光纤预制棒制造领域应用的可行性，决定将 烽火自有的大数据分析技术应用于光纤预制棒的生产制造过程中。历经9个月的探索、11次数据建模分析，最终形成了一套适用于光纤预制棒制造领域的数据分析模型。
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　　大海捞针，溯本求源
　　光纤预制棒的生产流程包括芯棒的生产、子棒的延伸、外包的沉积三个关键步骤，其中包含10道工序。仅在芯棒生产阶段，生产过程中工艺监控的参数就多达178项。目前，单根 光纤预制棒可拉制光纤长度已达一万公里以上，即使是Φ150mm长1500mm光纤预制棒拉出来的光纤长度也可达到2000km以上。以光缆常规段长2km为例，2km仅占光棒生产总长度的0.1%-0.02%。如果光缆中的一根光纤出现问题，要做到光纤数据到光棒生产工艺数据的还原，无异于大海捞针。
　　而通过大数据分析及应用，对异常因子挖掘和可交互多因子分析，创建大数据分析模型，即可自主实现根因挖掘，解决溯源问题。通过充分挖掘和释放海量数据的价值，及时分析影响因素，从而解决产品质量异常问题。
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　　求同存异，化繁为简
　　光纤预制棒要经过4道生产工序和6道加工工序，每道工序都有数十台生产设备，产品的最终质量是由各工序的作用相互叠加共同影响。不同时段和不同设备上，各产品间经常会出现差异性。而半成品间由于存在差异，对生产排产来说非常不便，严重时会影响交付。
　　大数据分析建模时，则可对不同设备之间、不同时间生产的产品采用横向分析，同时对不同设备进行纵向分析。数据建模会根据长期、近期和相邻产品之间三个层次的工艺表现以及成品的表现进行分析，并实时动态化预测产品的质量，将大数据分析结论应用于半成品标准制定、工艺参数调整、生产方案制定等多个场景，进而解决生产端诸多业务问题。
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　　精准预测，扶摇直上
　　光纤预制棒产品质量 的优劣往往需要通过光纤的测量结果才能最终判定。然而，从芯棒的生产到拉制出光纤需要经历近1周的时间。如果在芯棒生产时发生异常，最终产品流转到光纤生产，其损失将扩大数十倍。因此，做到半成品质量的精准预测是光纤预制造领域中的重大难题。
　　大数据可 进行产品履历分析，包含对生产过程中的人、机、料、法、环等因素进行数据深度学习。经过大数据分析强化工程控制，提高光纤预制棒的生产质量预测，从生产源头提高产品生产的稳定性，使光纤预制棒生产合格率达到98%以上，居于业内领先水平。
　　当前，数据已成为关键生产要素。烽火通信持续将大数据领域的技术研究与行业数字化转型的业务场景相结合，自主创新研发了大数据智能化系列产品，贯穿数据的“存储计算、数据治理、智能分析、快速开发、场景刻画”全生命周期，真正实现了光纤预制棒生产过程中的数据采集、智能分析、风险预判、全景呈现，从而逐步推进棒纤缆产业数字化转型升级。
　　下一步，烽火通信将立足自主创新，以打造信息领域的大国重器为己任，助力各行业构建核心数据资产，并不断融合丰富智能制造场景、强化数字生产能力，力争成为数字化转型的标杆企业。