基于工业大数据的智能制造企业形态探索
高海燕
（重庆海王仪器仪表有限公司，重庆401121）
摘要：随着物联网、大数据、人工智能等前沿技术的发展及快速迭代，企业在一波又一波技术浪潮下也在不断转型升级以求更快更好地适应大的环境。本文深入浅出地分析了制造企业尤其是中小型制造企业在制造过程中如何基于工业数据驱动产品结构、制造模式、人才结构、市场模式及组织结构等方面的转型以及最终形成的以云端智能交互为中心的企业形态。
关键词：物联网工业大数据智能制造转型升级云端智能交互
Seaching on the Formal of Intelligent Manufacturing Enterprises Based on Industry B ig Data
Abstract: As the rapid development of technology of IoT, Bigdata and AI, all the enterprises are transforming and upgrading their own companies to applied to the new environment. This article analyses the transformation of manufacturing enterprises and especially the small and medium sized manufacturing enterprises which involved in product structure, manufacture mode, human resources structure, marketing mode and company structure. And airEC will be the ultimate formal of business organization.
Key words: IoT Bigdata Intelligent Manufacturing Transformation airEC 中图分类号：文献标识码：文章编号：
0 引言
2015年5月8日国务院印发了《中国制造2025》，同时把《中国制造2025》列为我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲要。新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点。基于信息物理系统的智能装备、智能工厂等智能制造正在引领制造方式变革；网络众包、协同设计、大规模个性化定制、精准供应链管理、全生命周期管理、电子商务等正在重塑产业价值链体系；可穿戴智能产品、智能家电、智能汽车等智能终端产品不断拓展制造业新领域。我国制造业转型升级、创新发展迎来重大机遇，未来企业的存在形态将是何种方式，本文提供了一种创新的思路。1．制造企业现状
劳动力短缺、成本增加、产能过剩及全球经济的疲软制约了企业的发展，来自全球的竞争在逐渐蚕食着中国“世界工厂”的地位。低端制造正快速从中国向其他低成本国家转移，而高端制造向发达国家回流对中国制造企业来说无疑更是雪上加霜。面对种种压力，转型升级已经成为企业的当务之急。基于互联网技术的产品创新、精益制造、柔性生产以及供应链集成，成为中国制造业发展的主基调。在中国制造业下行压力及结构调整阵痛下，企业生产经营困难增多，转型升级需求将更为迫切。第三平台技术的加速落地及物联网、机器人、3D打印等创新加速器的潜力释放将成为制造业两化融合和转型升级的关键，同时也促进企业在组织结构、产品结构、制造模式、人才结构、市场模式等方面的转变以及最终形成的以云端智能交互为中心的企业形态。
2. 产品智能物联网化趋势改变原有产品属性
产品从设计、制造、销售、售后到最终产品报废这一过程称为产品全生命周期管理(PLM)。从技术角度上来说，PLM是一种对所有与产品相关的数据、在其整个生命周期内进行管理的技术，PLM强
调了对产品生命周期内跨越供应链的所有信息进行管理和利用的概念。在产品全生命周期过程中一旦产品物联网化企业就能监测并追溯到产品在每一个环节的情况（即物联网产品全生命周期管理
IoT-PLM），一套高效、完善的IoT-PLM解决方案
能让企业建立详细、直观和可行的数字化产品信息；及早综合各个参与者的信息，从而发现和解决关键问题；对交付生产、更改控制和配置管理等关键过程进行控制，并使之自动化。所以，对于传统制造型企业来说，转型升级的第一步就是把产品或设备物联网化，从而为智能制造的实现打下坚实的基础。产品物联网化过程中产品机制及属性将发生变化，随着企业物联网化需求的不断攀升，物联网解决方案商将乘机大力进入制造业助力传统企业转型升级。
3. 智能制造改变的不仅仅是生产
制造业已经逐步在从自动化转变为智能化，智能制造改变的不仅仅是生产，在以下几个方面为企业带来了极大的改变及价值。
一是高效灵活的生产模式：实施智能制造推动企业从生产方式到管控模式的变革，使企业实现优化工艺流程，降低生产成本，促进劳动效率和生产效益的提升。
二是产业链有效协作与整合：推广智能制造技术在装备制造行业的应用，推动产业链在研发、设计、生产、制造等环节的无缝合作，为进一步提高产业链协作效率打下基础。
三是新型生产服务型制造：实施智能制造促进企业从生产型组织向服务型组织的转变，通过运用物联网、大数据、云计算等智能制造关键技术，不断催生远程运维、智能云服务等新的商业模式和服务形态，全面提升企业创新能力和服务能力。
四是协同开发和云制造：实现信息共享，整合企业间优势资源，在各产业链环节实施协同创新，推动制造资源和制造能力的优化配置，以提高劳动生产率、提升产品质量。
4. 物联网化产品、全球化业务、移动化营销、定
制化电商将彻底改变市场模式
智能制造推动产业链在研发、设计、生产、制造等环节的无缝合作；产品借助物联网平台可以实现远程监控产品在线运行情况及预测性维修，让制造业服务化成为可能（见图1）；垂直产业链电商平台帮助企业轻松实现企业众创设计交易、工厂服务交易以及企业应用与大数据交易，由此催生了基于IoT全产业链一体化B2B交易平台的产生。比如以满足企业物联网化为主线的IoT方案交易平台；以工厂服务交易为主线的IoT工厂商城；以企业众创设计交易为主线的IoT众创工厂；以及以企业应用于大数据交易为主线的IoT应用商店（见图2）。同时，基于物联网产品全生命周期管理（IoT-PLM）的移动应用帮助企业实现产品、服务、资源、客户、合作伙伴及员工永远在线并快速建立智能产品服务系统，随时掌握用户个性化需求。企业通过物联网平台及产业链B2B交易平台能快速、轻松实现业务全球化扩张，还可以从全球各地接入企业产品并提供远程智能服务，获取产品更长的价值链，企业市场模式将彻底改变。
图1 物联网产品管理及产品故障预判
图2 IoT全产业链B2B交易平台
5. 物联网、大数据、人工智能等技术将重新定义
企业
虽然物联网是通过对终端设备的信息化，从而实现对其进行智能化管理的应用需求而提出的，但是互联网的发展为物联网技术的应用提供了广阔的前景。近年来，随着互联网的迅速普及和云计算技术的异军突起，物联网的概念已经从理论层面走向了广阔的应用。目前，物联网技术在智能工业、智能环保、智能能源、智能交通、智能安防、智能物流、智慧城市、智能医疗以及智能建筑等领域已有一些成功应用。人们已经可以借助物联网技术追踪一台机床从生产、销售、使用和售后服务全过程的情况；也可以借助物联网技术对远在千里之外的关键设备运行状态进行监控。物联网技术的全面应用使得任何一个设备都成为既可以独立管理，也可以联网管理的主体，能够实现非常友好的人机交流和互动。企业无需进行问卷调查就可以更加准确地获得用户使用习惯和消费趋势的变化信息，从而为企业产品研发提供依据。物联网技术采集的产品在设计、市场、营销、生产及售后等整个全生命周期中（PLM）的数据为企业优化产品、制定市场战略、安排生产及售后服务等方面提供了非常有效、有力的数据支撑及价值。物联网平台、工业大数据平台、与IoT全产业链B2B交易平台将带动企业进行华丽转身，进而帮助企业全面转型升级。
企业大数据、工业大数据、物联网大数据在目前大数据时代以及未来中国制造2025进程中将会为企业带来极大的价值并对企业发展形态产生极大的影响，大数据战略部署将作为企业顶层设计中重要内容之一。
人工智能技术在工业领域的应用首先带来的变革就是工业生产流程的“智能自动化”，同时降低工业生产危险性并提高商品品质和性能。例如：人工智能技术在产品预测性维护系统中的应用就能大大减少并降低产品或设备在运行过程中因为故障导致停车所带来的风险及损失。
由此可见，物联网、大数据及人工智能技术结合目前互联网平台将为“企业”重新定义，未来企业将呈现云端智能交互中心（airEC）的趋势。
图3 云端智能交互中心
6. 高效的组织结构—去中心化管理模式
产品物联网化、智能制造、全球化业务、移动化营销、定制化电商的市场模式以及物联网、大数据及人工智能技术已逼迫企业在人才结构及组织结构上作出相应的转变；主要的转变个人认为有一下几个方面：
6.1．物联网、大数据及人工智能战略部署将出现在企业顶层设计内容并作为重要部分呈现；
6.2．.网络运营人才、物联网基础技术人才、大数
据人才及人工智能方面人才将成为企业转型升级过程即人才结构调整中重要角色；
6.3．去中心化管理模式将会越来越多地应用在工业制造企业；
6.4．企业高层在开放、众享理念上的改变。
7. 应用案例：一家控制阀企业转型之路
7.1控制阀行业现状
据统计，2015 年国内企业生产的产品占全国产量的70%左右，销售额占比仅为40%；外资企业生产的产品占20%左右，销售额占比却高达35%。，国内控制阀产量明显过剩、工业环境恶化外加产品同质化现象严重、缺乏核心竞争力及效率偏低等问题严重影响企业发展，转型迫在眉睫，如何转型亟待解决。
7.2 基于IoT-PLM的控制阀智能服务
控制阀通过智能传感器接入物联网云平台后，阀门运行数据会实时传输到企业自己的云企业中心（airEC），同时，阀门出现故障前平台会及时提醒生产企业及阀门用户。企业监测到阀门故障或收到预警后可以及时、有效地为用户提供相应的维保服务。控制阀工厂服务交易平台能够大大的降低用户的库存，节省资金的成本。从而该企业从制造型企业成功转型为制造服务型企业，并创造出巨大的经济效益。
图4 智能控制阀故障预判系统工作原理图
图5 控制阀工厂服务交易平台
8.总结
云企业中心（airEC）将作为企业云端交互的载体助力企业转型升级；同时根据企业的实际需求做出企业物联网化、电商定制化、营销移动化、决策数据化、业务全球化、资源共享化的整体转型顶层设计方案，为企业低成本、低风险、高价值的快速建立以物联网产品全生命周期管理为主线的云端智能交互中心（airEC）。
参考文献：
[1]丁涛，齐建军，杜林，王红旗，基于工业大数据的柔性生产线智能控制模型，信息化技术与标准化，2015.07：23-24
[2] 大数据战略重点实验室，块数据2.0（大数据时代的范式革命）2016.4：194-198
作者简介：高海燕（1985-），女，重庆人，MBA。
工业大数据设备项目财务分析表 一、项目背景情况 当前，地区将进入以转型促发展的新阶段，工业发展仍处于大有 可为的战略机遇期，同时也将面临着发展环境复杂多变的严峻挑战， 加之生产要素瓶颈等制约，任务艰巨而紧迫。 工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户 需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、 库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品 全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称，其 以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业 大数据相关技术和应用。随着各国工业革新的推进、智能制造的发展，工业大数据行业得到快速发展。 工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。近年来，各国纷纷推动其工业发展的改革，德国工业4.0、美国工业互联网、中国制造，制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征 分析，以此创新发展、指导经营，推动工业智能化的发展。工业智能 化与工业大数据相互促进，其数据来源包含企业内部与外部及市场上
的相关数据，主要包含生产经营相关的业务数据、设备物联数据和外 部数据几个方面。 工业大数据是智能制造的关键技术，利用智能化的手段及数据服务，推动生产型制造向服务型制造转型，其在智能制造中有着广阔的 应用前景，在产品市场需求获取、产品研发、制造、运行、服务直至 报废回收的产品全生命周期过程中，工业大数据在智能化设计、生产、网络化协同制造、智能化服务、个性化定制等场景都发挥较大的作用。 随着工业化改革的发展，全球工业大数据的规模不断增加。截止 至2017年全球工业大数据的市场规模为201亿美元，当年全球大数据 市场规模为394亿元，工业大数据占全球大数据总规模超过50%，可见工业大数据已经成为全球大数据行业发展的主要的领域。未来，在以 德国为代表的工业4.0深化发展及其他国家智能制造的发展，预计 2020年全球工业大数据的市场规模为480亿美元，占大数据总规模的 比重约为60%。 《中国制造2025》提出推动了我国工业发展要向智能化的转变， 工业大数据成为行业发展的一个重要领域。据贵阳大数据交易所统计 资料显示，2017年我国工业大数据市场规模约为212元，较上年同比 增长41.3%，增速较快。按照国内工业数据化的发展及政策支持的推进，
工业大数据驱动智能制造 随着产业互联网和智能制造时代的到来，工业大数据技术将成为制造业转型升级的重要引擎，是驱动研发设计、生产过程、管理经营、服务运维智能化的关键要素 5月5日15时19分，一架在后机身涂有象征天空蓝色和大地绿色的大型客机，潇洒稳健地降落在第四跑道上。这是一个历史性的时刻――它标志着中华民族百年的“大飞机梦”终于取得了历史性突破。而C919的下线以及首飞，不仅仅是一个产品的成功研制，更是一种新模式新体系――智能制造的实践检验。 2015年5月，国务院印发《中国制造2025》规划，部署全面推进实施制造强国战略。规划提出，以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向。 智能制造是一系列热点技术的总称，它是基于物联网、大数据、云计算等新一代信息技术，贯穿于研发、设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。 智能制造具有以智能工?S为载体、以关键制造环节智
能化为核心、以端到端数据流为基础、以全面深度互联为支撑四大特征，其目标是缩短研发周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能耗。 C919大型客机成功首飞意味着中国实现了民机技术集群式突破，形成了我国大型客机发展的核心能力，其中就包括工业大数据技术。 中国商用飞机有限责任公司信息化中心主任王文捷介绍，大飞机一次飞行产生的数据量达到10个TB的量级，也就是说至少20台500G大硬盘的电脑才能装得下。而中国商飞公司，不仅要成功研制自主知识产权大飞机，还要成功运营大飞机制造商，从适航试飞到供应链管理，分分秒秒、日新月异的大数据堪称天量。 专家表示，设计图纸将成为过去，飞机完全是在数字世界里设计的，3D几何数据模型以数字模型的形式呈现飞机。数字化样机将含有制造所需的全部信息，不仅含有产品几何体，而且还含有制造产品所需的信息，比如材料、技术要求、包含的标准件、授权发布的文件等。在装配阶段，数字化装配技术将实现飞机装配建模、装配序列建模、装配路径规划和装配过程分析。 为此，中国商飞已经新合并成立信息化与管理创新部，并专门下设数据处，用数据驱动创新。如今，中国商飞建立起以零件号、版次、物料组等为基础的编码标准，给大大小
工业大数据如何成功推动智能制造发展 信息技术特别是互联网技术正在给传统工业发展方式带来颠覆性、革命性的影响。二维码、RFID、传感器、工控系统、物联网、ERP、CRM 等技术的广泛应用，推动工业企业实现生产流程各环节的互联互通，促进互联网与工业融合发展。但网络、通信、硬件设备等只是工业企业实现互联互通的基础，实时感知、采集、监控生产过程中产生的大量数据,运用大数据技术对企业产生、拥有的海量数据进行挖掘，得到有作用的分析结果，智能制造才能得以实现。 多源数据的融合是实现互联网与工业融合创新的必要条件，而要实现对多种来源、多种类型海量数据的分析处理，以及复杂的数据关联关系挖掘，都需要有大数据的支撑。在大数据的驱动下，互联网与工业进一步深度融合，新模式、新业态层出不穷，产业模式、制造模式、商业模式正在重塑，企业、市场与用户的互动程度和范围得到扩展，企业与用户关系加速重构，生产周期从产品的设计、研发、制造、销售、服务等逐渐构成闭环。 创新研发设计模式实现个性化定制 实现定制化设计。企业通过互联网平台能够收集用户的个性化产品需求，也能获取到产品的交互和交易数据；挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，实现定制化设计，再依托柔性化的生产流程，就能为用户生产出量身定做的产品。例如，海尔集团沈阳冰箱工厂利用云将用户需求和生产过程无缝对接，用户个性化需求可直接发送到生产线上，实现定
制化生产。用户还可通过生产线上的上万个传感器随时查到自己冰箱的生产进程。目前，一条生产线可支持500多个型号的柔性化大规模定制，生产时间可以缩短到10秒一台。 利用大数据进行虚拟仿真。传统生产企业在测试、验证环节需要生产出实物来评测其性能等指标，成本随测试次数增加而不断提升。利用虚拟仿真技术，可以实现对原有研发设计环节过程的模拟、分析、评估、验证和优化，从而减少工程更改量，优化生产工艺，降低成本和能耗。长安福特采用虚拟仿真技术改良汽车设计环节，设计师带着3D眼镜能够看见最新设计的福特轿车，甚至还能够模拟坐进车内，感受内装是否符合心意。如果有任何不好的地方，设计师能够马上通过软件修改，减少了开发产品的次数，能够在短时间内完成更多的设计工作，更快地反映市场的需求。 建立先进生产体系实现智能化生产 提升车间管理水平。现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声等，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，一旦某个流程偏离了标准工艺，就会发出报警信号，快速地发现错误或者瓶颈所在。例如，美国GE集团在纽约州斯克内克塔迪市有一家氯化镍电池工厂，18万平方英尺的电池生产厂区内，安装了1万多个传感器，用来监测相关的温度、能耗和气压，并全部连接高速内部以太网络进行数据传输。在流
智能制造与工业大数据研究团队 团队负责人孔宪光 团队成员 团队简介 该团队现有教师25人，顾问8人，博士研究生11人，硕士研究生70余人，形成了一支机械、数学、计算机、管理等学科交叉融合，数字化、可靠性、健康管理、仿真、统计分析、大数据、人工智能等技术交叉融合团队。承担了国家科技重大高端装备专项、国家发改委大数据专项、国家工业互联网平台专项、工信部智能制造项目、教育部、国防科工局、军委装备发展部、国家自然基金、省科技统筹创新及国际合作交流专项、省教改项目等，获得了省科技进步奖、省教学成果奖等，授权受理专利40多项，软件著作权近20项。 建立了陕西省电子装备虚拟仿真实验教学中心，陕西省研究生联合培养示范工作站（西电-上海航天精密机械研究所可靠性与虚拟仿真人才培养示范工作站），西电-800可靠性试验与仿真联合实验室，西电-美国堪萨斯州立大学质量大数据联合技术研究中心，西电-紫光
云引擎工业互联网与工业大数据联合研发中心，西电-顶逸轨道交通及工业大数据联合实验室，西电-中铁盾构工业大数据联合技研究中心，并与国际知名的工业大数据机构IMS紧密合作。中心积极开展产学研合作，与航天800所、空军装备研究院、中铁一局、西电集团、中兴通讯、航天15所、中电29所、中电27所、中电深科技、航空430厂、西门子、陕鼓、清华紫光、网易、新华三等公司在内的10余家单位建立了密切合作关系。参加中国信息通信研究院主办的首届工业大数据创新竞赛，阿里云-天池工业大数据竞赛，取得了不错的比赛成绩。 围绕国家智能制造与中国制造2025的军民重大需求，中心正逐步将智能制造成果拓展应用于航空航天、电子电器、高端装备智能制造、城市地下空间工程智慧建造等领域，推动中国工业转型升级，培养新工科跨学科人才，致力于产学研成果转化并成为国内有影响力的智能制造与工业大数据研究中心！ 人才、重要成果及奖项 1.国务院政府特殊津贴专家、陕西省有突出贡献专家：仇原鹰 2.华山学者讲座教授、美国辛辛那提大学杰出教授：李杰 3.兼职教授、上海航天800所副所长：李中权 4.兼职教授、西电研究院总经理：康鹏举 5.兼职教授、西安交通大学教授、博导：王军平 6.陕西省智能制造专家委员会委员，陕西省大数据与云计算创新联盟理事，陕西省信息技术标准化技术委员会委员，陕西省军民融合专家
基于工业大数据的智能制造企业形态探索 高海燕 （重庆海王仪器仪表有限公司，重庆401121） 摘要：随着物联网、大数据、人工智能等前沿技术的发展及快速迭代，企业在一波又一波技术浪潮下也在不断转型升级以求更快更好地适应大的环境。本文深入浅出地分析了制造企业尤其是中小型制造企业在制造过程中如何基于工业数据驱动产品结构、制造模式、人才结构、市场模式及组织结构等方面的转型以及最终形成的以云端智能交互为中心的企业形态。 关键词：物联网工业大数据智能制造转型升级云端智能交互 Seaching on the Formal of Intelligent Manufacturing Enterprises Based on Industry B ig Data Abstract: As the rapid development of technology of IoT, Bigdata and AI, all the enterprises are transforming and upgrading their own companies to applied to the new environment. This article analyses the transformation of manufacturing enterprises and especially the small and medium sized manufacturing enterprises which involved in product structure, manufacture mode, human resources structure, marketing mode and company structure. And airEC will be the ultimate formal of business organization. Key words: IoT Bigdata Intelligent Manufacturing Transformation airEC 中图分类号：文献标识码：文章编号： 0 引言 2015年5月8日国务院印发了《中国制造2025》，同时把《中国制造2025》列为我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲要。新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点。基于信息物理系统的智能装备、智能工厂等智能制造正在引领制造方式变革；网络众包、协同设计、大规模个性化定制、精准供应链管理、全生命周期管理、电子商务等正在重塑产业价值链体系；可穿戴智能产品、智能家电、智能汽车等智能终端产品不断拓展制造业新领域。我国制造业转型升级、创新发展迎来重大机遇，未来企业的存在形态将是何种方式，本文提供了一种创新的思路。1．制造企业现状 劳动力短缺、成本增加、产能过剩及全球经济的疲软制约了企业的发展，来自全球的竞争在逐渐蚕食着中国“世界工厂”的地位。低端制造正快速从中国向其他低成本国家转移，而高端制造向发达国家回流对中国制造企业来说无疑更是雪上加霜。面对种种压力，转型升级已经成为企业的当务之急。基于互联网技术的产品创新、精益制造、柔性生产以及供应链集成，成为中国制造业发展的主基调。在中国制造业下行压力及结构调整阵痛下，企业生产经营困难增多，转型升级需求将更为迫切。第三平台技术的加速落地及物联网、机器人、3D打印等创新加速器的潜力释放将成为制造业两化融合和转型升级的关键，同时也促进企业在组织结构、产品结构、制造模式、人才结构、市场模式等方面的转变以及最终形成的以云端智能交互为中心的企业形态。
大数据对未来制造业智能制造发展的影响有哪些 中国拥有全球规模最大，增长速度最快的智能产业市场。从2013年开始，以智能硬件为核心的智能产业获得了快速起步和发展，不同品类的产品层出不穷，智能产业呈现爆发式增长。而“十三五”规划的出台，更是将智能产业的发展推上了风口浪尖。过去的制造业只是一个环节，上下游之间的合作一直都是以固定且简单的链条为主。 以前：固定且简单的链条 随着互联网进一步向制造业环节渗透，网络协同制造已经开始出现。制造业的模式将随之发生巨大变化，它会打破传统工业生产的生命周期，从原材料的采购开始，到产品的设计、研发、生产制造、市场营销、售后服务等各个环节构成了闭环，彻底改变制造业以往仅是一个环节的生产模式 新一轮工业革命的背后是智能制造，是向效率更高、更精细化的未来制造发展。信息技术使得制造业从数字化走向了网络化、智能化的同时，传统工业领域的界限也越来越模糊，工业和非工业也将渐渐地难以区分。制造环节关注的重点不在是制造的过程本身，而将是用户个性化需求、产品设计方法、资源整合渠道以及网络协同生产。所以，一些信息技术企业、电信运营商、互联网公司将与传统制造企业紧密衔接，而且很有可能它们将成为传统制造业企业的，乃至工业行业的领导者。 现在：新一轮工业革命带来的变革 自动化只是单纯的控制，智能化则是在控制的基础上，通过物联网
传感器采集海量生产数据，通过互联网汇集到云计算数据中心，然后通过信息管理系统对大数据进行分析、挖掘，从而制定出正确的决策。这些决策附加给自动化设备的是“智能”，从而提高生产灵活性和资源利用率，增强顾客与商业合作伙伴之间的紧密关联度，并提升工业生产的商业价值。 未来，在网络协同制造的闭环中，用户、设计师、供应商、分销商等角色都会发生改变。与之相伴而生，传统价值链也将不可避免的出现破碎与重构。 大数据将主导未来的制作业 首先，从最小的层面——企业来看，工业大数据为企业全过程设计、创新、生产、经营、管理、决策服务，为企业的发展战略和目标的实现服务。 第二个层面，工业大数据服务于供应链的优化、产业链的完善、生态链的形成和优化。从供应链、产业链、生态链来看，不管是CSM 的生产圈，还是一个特定产品制造过程的供应链，或是一个完整生产过程的分析，工业大数据都是为了它的形成和优化。 为什么我们要关注工业大数据？ 第三个层面，工业大数据要满足行业和宏观决策调控的实际需求，提高行业和宏观经济管理决策质量、能力。政府的行业管理对于供应链、产业链、生态链、商业链、价值链有着非常重要的作用，但是政府的宏观调控超越了这样的链环本身，我们要对经济发展面临的重大问题作出回应，甚至回答制造业如何来应对这样的问题。所以从这个
什么是工业大数据？ 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、自动化、数字无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 工业是国民经济不可或缺的一环，也是一个国家强大竞争力背后的力量支撑。而我国工业目前位居世界第一，但却大而不强。企业创新能力不足，高端和高价值产品欠缺，在国际产业分工中处于中低端状态，中国工业企业急需转型和升级。 制造企业在利用大数据技术后，其生产成本能够降低10%—15%，大数据对于工业企业的重要性不言而喻。不同层面的制造企业在发展过程中，应该采取相应的大数据策略，才能离“工业4.0”、“工业互联网”和“中国制造2025”更近一步。 工业大数据四大特征 工业大数据具有一般大数据的特征（海量性、多样性等），此基础上具有四个典型的特征： 价值性、实时性、准确性、闭环性。 （1）价值性（Value）：工业大数据更加强调用户价值驱动和数据本身的可用性，包括：提升创新能力和生产经营效率，以及促进个性化定制、服务化转型等智能制造新模式变革。 （2）实时性（Real-time）：工业大数据主要来源于生产制造和产品运维环节，生产线、设备、工业产品、仪器等均是高速运转，从数据采集频率、数据处理、数据分析、异常发现和应对等方面均具有很高的实时性要求。 （3）准确性（Accuracy）：主要指数据的真实性、完整性和可靠性，更加关注数据质量，以及处理、分析技术和方法的的可靠性。 （4）闭环性（Closed-loop）：包括产品全生命周期横向过程中数据链条的封闭和关联，以及智能制造纵向数据采集和处理过程中，需要支撑状态感知、分析、反馈、控制等闭环场景下的动态持续调整和优化。 工业大数据“3+3”理论——3个层面+3个过程 第一个“3”是指3个层面——企业，企业上面的供应链、产业链和生态链，以及在这
3D S .C O M ? D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014 工业大数据在智能制造中的应用 达索技术团队 雷霆
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3D S .C O M ? D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014 信息物理融合系统具备记忆和自我学习能力能够检测并响应外部变化收集、测量和分析数据 不具备推理能力 描述 交通运输医疗卫生能源建筑 国防军工 消费电子环境感知系统响应式系统自主系统 互联系统 无智能系统 智能化 未来设备智能化发展
从大数据到智能制造 推进智能制作的并不是大数据自身，而是大数据的剖析技能。大数据給了咱们一个看国际的新视点,变树立异驱动基地动力的来历。咱们要从设备智能处理、工业大数据下手剖析，驾御工业物联网的三驾马车，联络现代制作业公司的下一代公司架构，发明并构成数据盈利，在智能制作的文明晋级中，完结重生，完结制作强国之梦。制作业是一个国家归纳国力最首要的体现，在国民经济中占有首要比例，也是挑选民众日子质量的首要条件。在阅历了21世纪初的互联网泡沫和2008年全球经济危机今后，国际各国，格外是兴旺国家都知道到，制作业是推进科技立异、经济添加和社会安稳的首要力气，变成各国打开和转型的机会以及构成新竞赛力的战场。 美国人之所以认为将来智能工业的打开必定从出产制作端改动到花费端，并且提出“工业互联网”的理念与“国家制作业立异网络计划”，是由于互联网与商业办法立异是美国的强项。德国在制作业的基地优势是配备制作业以及出产线主动化，经过配备和自控的优化体系使得工业出产全主动化，所以德国工业4.0的实习重视出售、效劳才干的前进。尽管视点不一样，无不环绕着制作业这个基地翻开。 我国的制作业在革新敞开30多年来取得了举世瞩意图成果，接连几年变成“国际制作力竞赛指数”最强的国家，我国已然变成国际制
作业的新基地。2015年中，国务院印发<我国制作2025>，布置悉数推进施行制作强国战略。配套“互联网+”和“供给侧革新”等多项办法，“智能制作”被定位为我国制作的主攻方向。 大数据是智能制作基地驱动力 怎么完结智能制作? 从哈佛商学院到宾夕法尼亚大学沃顿商学院，有一个遍及的一致，即数字化转型是智能制作完结的路径。更为首要的是，这一一致一样来自许多的国际级制作业公司家们。 这一一致是根据许多技能趋势的交融。例如物联网、信息物理体系技能(CPS)、工业物联网、移动技能、人工智能、云核算、虚拟／增强实习（VR／AR）、大数据剖析等。咱们必定要坚持头脑清醒，不要简略认为有了这些技能，将来五年便是制作业的黄金期间，由于新制作业文明的革新进程是适当杂乱、缓慢和困难的，没有作业与公司与用户的交融推进，这次革新无法完结。数字化转型不只仅意味着公司简略的数字化，而是把数字作为智能制作的基地驱动力，需求运用数据去联络工业链和价值链。 在曩昔的3到5年中，上面列出的技能一向都是抢手商业论题，独自运用时，其间每一项都能使商业中的一些程序或活动完结数字化。而假定将这些技能交融起来运用，就有或许完结数字化转型。
工业大数据案例 This manuscript was revised by the office on December 10, 2020.
大数据技术在新工业革命中将扮演着重要的角色。制造业大数据应用覆盖工业的研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销和售后服务等产品生命周期的各个环节。在研发设计环节，可满足工程组织的设计协同要求，评估和改进当前操作工艺流程，从而提供更好的设计工具，缩短产品交付周期。在生产制造环节，可综合大量的机器、生产线、运营等数据的高级分析实现制造过程优化。在供应链管理环节，制造业大数据主要用于实现供应链资源的高效配置和精确匹配。在市场营销环节，可利用大数据挖掘用户需求和市场趋势，找到机会产品，进行生产指导和后期市场营销分析。同时大数据也是推进传统制造业转型升级的重要工具。因此在新工业革命的世界竞争中，制造业大数据必将是各国信息技术企业竞争的焦点。要迎接新工业革命的挑战，必须发展制造业大数据。制造业大数据的特点： 从制造业大数据的特点来看，它符合大数据定义中的4V特点，数据规模大（Volume）、处理速度快（Velocity）、数据多样化（Variety）、数据价值密度低（Value）. 从规模来看，工业数据的主体，是由机器设备所产生的数据量远超过其它行业以人为主要产生的数据量。以风力发电机为例，终端正常状态下每秒会产生一个数据包，这个数据包包含500个左右的测点数据。如果全部数据需要处理与存储，那么1000台风机发电机产生的测点数据每秒可高达50万个。而无论是大型的风电场运营企业还是风电设备制造商，其需要监控的风机都会达到数千甚至上
工业互联网平台背景下的工业大数据与智能制造
准备这个报告时，我开始准备了接近40 张。后来发现，说的多了反而不容易说清楚。于是决定干脆少几张。今天的话题其实就围绕这张图展开的：里面有我很多曾经的困惑。 这张图可以分成三个部分。左边讲的是相关技术的原理、思想是怎样的，讲这些技术为什么突然一下子突然发力——其实是有了经济潜力；右边讲的是创造经济价值的逻辑，就是技术要与业务场景结合、如何寻找或者创造这样的场景。中间这一部分就是工业互联网平台以及承载的相关技术。它的作用是把技术和业务连接起来，把原理体现出来、把潜力变现、是企业推进智能化的支撑技术。 如果没有这个支撑技术，再好的想法也难以落地。或者说，落地的代价太大、经济性不好。如果有了这个公共的支撑技术，就不要大家各自开发软件了，只要用公用的东西就行了。这样，小企业也有能力来用先进技术了。这个道理和淘宝平台其实是一样的。不过，这个平台承载的是企业自己的专有的知识、经验、诀窍等专用的“私货”，并连接人、机、物、数据等资源。这些“私货”可以自己用，也可以像商品一样“出售”、给别人提供服务。
我们先看图的左边这一部分。这部分回答一个困惑——这些技术为什么突然成了热点了？ 大家可能都知道，最近几年出的新概念特别多：从工业 4.0、智能制造、大数据、CPS、工业互联网及其平台、人工智能、工业 APP ..... 这些概念让很多人觉得很悬，又怕赶不上潮流，于是就到各个地方去看很多文献、听专家报告。到头来还是似懂非懂。 我觉得呢，这些概念不应该特别难以理解。如果觉得难以理解，那是因为陷入了思维误区、把问题想复杂了。想复杂的原因大概有几种：第一种觉得这些概念是牛人提出来的、一定有很多的学问（很多是故弄玄虚）；第二个方面就是发现自己不知道怎么做，就以为自己不明白（其实是条件不够）；第三个方面是相近的概念太多了，脑袋都搞大了（本来就相近啊！）。 在我看来，这些概念其实很简单，确实是过去一些思想的延伸、相似或者相近是很自然的。我们要解释的是：为什么突然成为热点？ 这些概念被热炒的原因，是因为技术条件发生了改变。换句话说，如果过去提出这些概念、却没法实现、只能是空想、至多是写写论文、做个样板。我常举控制论之父维纳的例子：维纳或许有CPS 的思想，但他的时代没有计算机和互联网、提出CPS 也只能停留在生物控制层面。在前几年，互联网不发达、难以实施掌控资源时，CPS 的概念几乎可以用计算机里面的“控制模型”来取
工业大数据在智能制造中的应用价值分析 发表时间：2019-12-18T14:33:57.123Z 来源：《基层建设》2019年第26期作者：谭世伟 [导读] 摘要：工业大数据是非常重要的技术，在现今工业发展新阶段发挥重要作用，对未来普及和提升智能制造更具重要意义。 法雷奥汽车内部控制（深圳）有限公司 518103 摘要：工业大数据是非常重要的技术，在现今工业发展新阶段发挥重要作用，对未来普及和提升智能制造更具重要意义。本文将就工业大数据在智能制造中的应用价值进行一定的研究。 关键词：工业大数据；智能制造；应用价值； 1 引言 在近年来工业不断发展的过程中，工业化、信息化技术也在持续不断发展，并提出了智能制造理念。在该情况下，工业大数据作为整个产品当中贯穿的要素，对于智能制造产业的升级转型具有积极的推动作用。因此，我们需要能够对工业大数据的作用引起重视，做好相关措施的应用，不断提升其应用价值。 2 工业大数据特点 工业大数据是来自不同领域海量数据的结合。它具有多类型、大容量、高价值以及快速更新的特点。在近年来不断发展的过程中，工业大数据成为了新的服务业态与信息技术，主要即是不同各市工业数据的采取、分析以及储存等等。通过这部分工作的开展，则能够对数据当中所蕴含的知识进行挖掘，对其中的有用信息进行提取，根据信息采取措施创造价值。 对于数据本身来说，其并不会对企业的实际经营管理带来价值，且这部分技术对于制造业的发展也不具有直接的推动作用。而在工作当中，如果将数据进行整合提炼，再将其实现对制造业所需信息转换后，则能够充分的体现出数据的商业价值。而如果能够使智能生产同环境系统间进行信息交互共享，设备在运行当中则能够自我学习，形成“自我意识”，在以自学获得能力的情况下获得更高标准，对智能控制目标进行实现。 在工业大数据分析的情况下，则能够以全面的视角对工业发展进行看待。在现今智能制造发展中，工业大数据是发展当中的重要动力，也是创新的源泉。在工业智能制造领域当中，多样性是数据的特点体现，能够使企业以此获得多样化信息。在具体工作当中，为了获得这部分信息，企业通常需要能够对大数据进行深入的分析，在该过程将使用到通用数据模型。在这部分模型中，则可以将商业数据进行整合，包括有财务、库存以及交易等信息类型。而正是在这部分数据信息分析的情况下，才能够为智能化生产制造的发展起到积极的推动作用。 3 智能制造中工业大数据应用 3.1 产品个性化创新 对于不同的客户来说，其在实际需求方面也具有多样性特点。为了能够对这部分个性化需求进行满足，在现有的基础上创新产品，即需要能够通过大数据智能产品当中的传感器元件发挥作用，在同企业生产结合的基础上，将用户在产品使用当中的习惯、偏好等数据间动态采集储存。在该情况下，企业则可以在不开展复杂调查问卷的情况下获得信息，使用户能够积极参与到产品的创新与改进工作当中。而从企业角度而言，在获取相关数据后，则可以对其开展技术分析工作，以此获得有价值的信息。在该基础上，则能够确定对产品的功能改进方式进行确定，更好的满足顾客需求。此外，企业也可以根据顾客需求对定制方式进行应用，通过新模式的搭建促进企业发展。 3.2 科学管控生产 在工业大数据应用中，能够对企业生产智能优化目标进行实现，且对于整个管理流程也具有积极的优化效果。在企业发展当中，要想较好的控制生产过程，即需要能够掌握相关的数据，包括有压力、温度、噪音、产能、产量与损耗等。在该基础上，对大数据分析技术进行使用，使数据能够同预期要求进行对比，对生产当中的工艺进行完善更新，有效的提升产品生产效率与品质，对于降低生产成本也具有积极的效果。从该方面来说，通过对生产管理透明性、实时性的提升，能够有效的实现对产品生产过程的管控。 3.3 增强用户粘性 在传统企业营销当中，需要通过采样、调研以及消费者代表等方式对消费者行为进行研究，而在这部分工作当中，不仅需要消耗较多的人力物力，且存在缺少精准性的特点，无法对消费者需求进行有效的代表。在工业大数据应用当中，则能够使企业同用户进行紧密的关联，使用户能够积极参与到产品的设计创新当中，企业能够以此准确的把握用户需求，不仅是对用户产品应用粘性的一种增加，且能够以此对产品策略、渠道策略等进行调整与制定，使营销工作具有更为精准的特点。而在具体服务方面，也不再是传统的售后产品服务与在线应答，而需要在权产业链的基础上形成大数据，以此进行综合的数据挖掘分析，对不同用户的实际需求进行预测。 3.4 监控不确定因素 在运行当中，企业也将面临到较多的不确定因素，尤其是在现今激烈竞争的互联网企业市场当中，这部分因素更是具有无限被放大的特点。在实际运行当中，企业不仅需要对产品缺陷、可靠性、设备效率、使用安全与加工实效等方面的问题进行考虑，且需要能够做好设备零部件磨损、运行风险升高与性能下降等问题的关注。在此过程当中，通过工业大数据技术的应用，则能够使设备在实际运行、功能退化的情况下发出信息，对潜在的故障问题进行预防与预测，实现对风险的有效规避。 3.5 促进跨界融合 在工业企业生产当中，工业大数据对实际生产经营具有积极的持续改善效果，在行业内外、企业上下游方面也具有积极的正向聚合相应。以互联网+汽车为例，则是汽车生产企业在信息环境发展当中形成的大数据，在充分综合环境、人、车、社会同道路间关系的基础上，对保险、交通、汽车、维修行业的跨界互动融合进行实现。 4 保障措施 为了能够使工业大数据技术在智能制造当中获得更好的应用，需要能够积极做好以下措施的应用：第一，加强政策引导。要做好工业大数据的顶层设计工作，对相关的办法、制度以及指导意见进行出台。同时，要做好两化深度融合工作，使企业能够做好内部数据的集成整合工作，夯实大数据应用基础。同时，可以对专门负责相关数据统筹发展的部门进行设立，由专门的部门负责生产标准制定、公共服务与发展等工作；第二，加强金融扶持。在工业大数据技术发展应用的过程当中，来自金融方面的支持必不可少。首先，需要对大数据发展专项基金进行设立，对专项基金政策放大作用进行充分发挥，使社会资本能够较好的参与到工业大数据应用当中。同时，需要能够企业研
工业大数据概要介绍
目录 1. 前言 (3) 2. 制造业大数据的特点 (3) 3. 大数据驱动制造业产品创新 (5) 4. 大数据实现智能制造 (6)
1.前言 大数据技术在新工业革命中将扮演着重要的角色。制造业大数据应用覆盖工业的研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销和售后服务等产品生命周期的各个环节。在研发设计环节，可满足工程组织的设计协同要求，评估和改进当前操作工艺流程，从而提供更好的设计工具，缩短产品交付周期。在生产制造环节，可综合大量的机器、生产线、运营等数据的高级分析实现制造过程优化。在供应链管理环节，制造业大数据主要用于实现供应链资源的高效配置和精确匹配。在市场营销环节，可利用大数据挖掘用户需求和市场趋势，找到机会产品，进行生产指导和后期市场营销分析。同时大数据也是推进传统制造业转型升级的重要工具。因此在新工业革命的世界竞争中，制造业大数据必将是各国信息技术企业竞争的焦点。要迎接新工业革命的挑战，必须发展制造业大数据。 2.制造业大数据的特点 从制造业大数据的特点来看，它符合大数据定义中的4V 特点，数据规模大（Volume）、处理速度快（Velocity）、数据多样化（Variety）、数据价值密度低（Value）。 从规模来看，工业数据的主体，是由机器设备所产生的数据量远超过其它行业以人为主要产生的数据量。以风力发电机为例，终端正常状态下每秒会产生一个数据包，这个数据包包含500 个左右的测点数据。如果全部数据需要处理与存储，那么1000 台风机发电机产生的测点数据每秒可高达50 万个。而无论是大型的风电场运营企业还是风电设备制造商，其需要监控的风机都会达到数千甚至上万的规模。而且与金融、电信等传
Modern Management 现代管理, 2017, 7(5), 245-252 Published Online October 2017 in Hans. https://www.doczj.com/doc/2a9974768.html,/journal/mm https://https://www.doczj.com/doc/2a9974768.html,/10.12677/mm.2017.75034 The Value and Governance of Industrial Big Data Kan Xu1, Suoyuan Li2, Shuquan Zheng1 1Shanghai Development Center of Computer Software Technology, Shanghai 2Shanghai Industrial Technology Institute, Shanghai Received: Sep. 24th, 2017; accepted: Oct. 8th, 2017; published: Oct. 16th, 2017 Abstract Nowadays, China’s manufacturing enterprises are facing the challenge of transformation and up-grading. It is their core concern that how to take full advantage of advanced technology such as industrial big data to achieve their transformation and upgrading and eventually make fortunes. This paper introduces the definition and characteristics of industrial big data, reference architec-ture, strategic role and 4 kinds of innovative business model to illustrate the meaning and ways of industrial big data to enterprises’ profits. Moreover, a case is applied to clarify how industrial big data are used to achieve enterprises’ profits. Keywords Industrial Big Data, Value, Enterprises’ Profits, Governance, Business Model 工业大数据价值与治理 徐侃1，李索远2，郑树泉1 1上海计算机软件技术开发中心，上海 2上海产业技术研究院，上海 收稿日期：2017年9月24日；录用日期：2017年10月8日；发布日期：2017年10月16日 摘要 中国的制造业企业正面临转型升级的挑战，如何掌握以工业大数据为代表的先进技术实现企业价值是企业关注的核心问题。本文通过介绍工业大数据的定义、特征、参考架构、战略作用及4种商业创新模式阐
机械11401 鲁孟良 201401785 工业大数据下的优化控制过程和应用分析 摘要：随着现代大型工业生产自动化程度的不断提高，基于互联网与工业融合的智能制造时代已悄然来临，工业大数据技术与应用将成为未来提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素，是驱动产品智能化、生产过程智能化、管理智能化、新业态新模式智能化的重要推动力，在深入分析全局协同运行优化问题特征与关键科学问题的基础上，将控制与优化、智能行为与智能方法等相结合成为自动化控制研究的新思路，这将大大优化生产控制的过程，为企业带来数亿的价值。为此在此探讨一下如何利用好大数据来实现生 产制造的优化控制。 关键字：工业、大数据、优化、应用 一、利用海量数据对发生过程建模指导生产 通过采集大量数据并加以分析，可以从以往的经验导向转变为数据和事实导向。智能的优化算法，拟定预方案排产，并监控方案与现场实践的误差，动态的调整方案排产。 制作业面对多种类小批量的出产形式，数据的精细化主动及时便利的搜集及多变性致使数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的前史数据，关于需求疾速呼应的APS来说，是一个无穷的应战。大数据能够给予咱们更详细的数据信息，发现前史猜测与实践的误差概率，思考产能束缚、人员技能束缚、物料可用束缚、工装模具束。例如对一个汽车的各种零件使用过程中的特性研究，预测可能会发生的故障。对消费
者进行个性化推荐，研究消费者习性，这都能带来巨大的社会价值。 二、利用预测分析技术发现隐形问题 （1）制造系统中显性或隐性的问题，比如质量缺陷、精度缺失、设备故障、加工失效、性能下降、成本较高、效率低下等。（2）数据：从制造系统的5M要素中获得的，能够反映问题发生的过程和原因的数据。也就是说数据的获取应该是以问题为导向，目的是去了解、解决和避免问题。（3）知识：制造系统的核心，也就是我们平时所说的knowhow，包括制程、工艺、设计、流程和诊断等。知识来源于解决制造系统问题的过程，而大数据分析可以理解为迅速获取和积累知识的一种手段。因此大数据与智能制造之间的关系可以总结为：制造系统中问题的发生和解决的过程中会产生大量的数据，通过对大数据的分析和挖掘可以了解问题产生的过程、造成的影响和解决的方式；当这些信息被抽象化建模后转化成知识，再利用知识去认识、解决和避免问题。当这个过程能够自发自动地循环进行时，即我们所说的智能
机械11401 鲁孟良201401785 工业大数据下的优化控制过程和应用分析摘要：随着现代大型工业生产自动化程度的不断提高，基于互联网与工业融合的智能制造时代已悄然来临，工业大数据技术与应用将成为未来提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素，是驱动产品智能化、生产过程智能化、管理智能化、新业态新模式智能化的重要推动力，在深入分析全局协同运行优化问题特征与关键科学问题的基础上，将控制与优化、智能行为与智能方法等相结合成为自动化控制研究的新思路，这将大大优化生产控制的过程，为企业带来数亿的价值。为此在此探讨一下如何利用好大数据来实现生产制造的优化控制。 关键字：工业、大数据、优化、应用一、利用海量数据对发生过程建模指导生产通过采集大量数据并加以分析，可以从以往的经验导向转变为数据和事实导向。智能的优化算法，拟定预方案排产，并监控方案与现场实践的误差，动态的调整方案排产。 制作业面对多种类小批量的出产形式，数据的精细化主动及时便利的搜集及多变性致使数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的前史数据，关于需求疾速呼应的APS 来说，是一个无穷的应战。大数据能够给予咱们更详细的数据信息，发现前史猜测与实践的误差概率，思考产能束缚、人员技能束缚、物料可用束缚、工装模具束。例如对一个汽车的各种零件使用过程中的特性研究，预测可能会发生的故障。对消
6cr/mm / 可被接受的质量标淮 便川分析后（数据来源干真 ?V人-实的汽车产品） 48时间/周 费者进行个性化推荐，研究消费者习性，这都能带来巨大的社会价值。 、利用预测分析技术发现隐形问题 （1）制造系统中显性或隐性的问题，比如质量缺陷、精度缺失、设备故障、加工失效、性能下降、成本较高、效率低下等。（2）数据: 从制造系统的5M要素中获得的，能够反映问题发生的过程和原因的数据。也就是说数据的获取应该是以问题为导向，目的是去了解、解决和避免问题。（3）知识：制造系统的核心，也就是我们平时所说的knowhow，包括制程、工艺、设计、流程和诊断等。知识来源于解决制造系统问题的过程，而大数据分析可以理解为迅速获取和积累知识的一种手段。因此大数据与智能制造之间的关系可以总结为：制造系统中问题的发生和解决的过程中会产生大量的数据，通过对大数据 的分析和挖掘可以了解问题产生的过程、造成的影响和解决的方式；当这些信息被抽象化建模后转化成知识，再利用知识去认识、解决和避免问题。当这个过程能够自发自动地循环进行时，即我们所说的智能