大数据对未来制造业智能制造的影响有哪些

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

行业来看重要的是行业发展战略，而到宏观调控的时候，不但要从行业的发展战略，还要从整个经济发展去看这些问题怎么解决?这就需要信息。

第四，从工业转型升级的需求看，工业大数据是为了一个个企业、行业、装备、工艺、生产线、供应链的转型升级服务。先进制造业、工业4.0、智能制造，以两化融合和智能制造为重点的中国制造2025，都是工业转型升级模式的未来方向。原来我们的3.0工业，是以装备和生产线为核心的自动化，而4.0的智能化是把这两个过程自动化和数据自动化结合在一起。

数网星-大数据采集及应用管理平台基于云平台构建的制造企业的大数据的意义

产品营销：大数据分析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保等服务。

设备远程故障诊断分析：大数据预测设备未来可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失。客户体验：在移动端建立企业宣传平台，以场景化方式让客户参与产品的认知，增加品牌的传播效果。

技术创新：借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立，提高运维领域的装备管理水平，降低行业运营成本。

节约效能：通过数据集的切分和规律查找，帮助找到最优化的数据集，实现人员投入及控制过程的节能提效。

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