工業大數據對工業發展的推動意義

工業4.0時代自動化的到來。在數字工廠的生產模式下，工藝設計由計算機輔助數字仿真與優化完成，代替長久以來的手工方式，形成精確可靠的設計結果；在控制層，MES系統實現對生產狀態的實時掌控，快速處理制造過程中物料短缺、設備故障、人員缺勤等各種異常情形，記錄每個產品的關鍵技術數據，大大增強了產品的可追溯性。在執行層，各種工業機器人、移動機器人和智能設備將代替人工進行生產，顯著提高生產精確度和產品質量穩定性。

　 與智能制造不謀而合，數字工廠為智能制造提供基礎條件。數字工廠從數據的采集開始，通過信息技術手段對數據進行存儲、加工、分析和呈現，從而反饋到生產中。

智能制造是一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統，它在制造過程的各個環節都體現出了人工智能特性，例如生產過程自適應調整、工藝自主規劃以及智能故障診斷。而專家系統作為人工智能最活躍的分支之一，將在未來的智能制造領域發揮巨大的作用，它從制造業領域專家中提取出寶貴的經驗知識，并模擬專家的思維方式來對制造過程進行推理分析，例如具有聯想記憶特性的案例推理、具有模糊不確定性的模糊推理。專家系統將在未來的智能制造領域形成大規模的分布式知識庫共享平臺，并基于更加豐富化的推理方式來進行智能制造決策，這將會擴大或延伸人類專家在智能制造中的腦力活動，進而將智能制造提升到一種更加柔性化、智能化以及集成化的高度。
　數字生產：讓過程透明化
　數字工廠要落到實處，就必須從大數據采集及應用管理系統開始，融合專家系統等智慧方案，實現整體的工廠仿真與管理。
　在生產管理方面，運用先進的生產管理技術，積極響應市場需求，提高生產組織效率，縮短生產準備時間，合理安排生產要素，保證產品加工均衡生產和加工過程的穩定，提高精細管理、精益制造、柔性生產的水平。設備管理充分利用信息化技術，對設備單機運行、維修、消耗、產出等全過程實行分析評價。
　在質量控制方面需要有效采用先進的質量控制技術和方法，全面控制制造過程，實現質量工藝參數化、過程化。在物耗控制方面，通過信息技術，實現成本控制即時化、精細化管理，使原料、輔料、半成品、在制品、產品再生產以及物流等各環節得到有效追蹤，不斷降低產品制造過程的消耗、優化制造成本。
　通過對工廠級、車間級計劃調度，配方與工藝過程管理、質量控制與管理、設備運行過程管理、實時庫存管理、生產任務與物料追蹤、生產過程監控，以及制絲車間、卷包車間的一體化管理，使計劃、生產、調度、資源分配更加科學、準確，提高各部門各系統間協調指揮能力，保障生產的連續性、可控性，使生產過程數字化、透明化，實現資源調度優化、產品質量全過程分析與跟蹤，實現生產設備與上層管理之間的集成、生產現場生產數據資源的統一管理、使用和分析，達到對整個生產執行過程進行有效安排、調度、控制、優化和過程改進，推動生產管理的科學化。
　數字化工廠-大數據的應用
　基于云平臺構建的制造企業的大數據的意義-數網星

產品營銷：大數據分析結果為制造企業提供針對性推銷、定向研發、智能維保等服務。
　設備遠程故障診斷分析：大數據預測設備未來可能出現故障的時間，提供避免風險的解決方案，消除設備故障停機給客戶帶來的損失。
　客戶體驗：在移動端建立企業宣傳平臺，以場景化方式讓客戶參與產品的認知，增加品牌的傳播效果。
　技術創新：借助平臺的專家經驗共享、智能決策庫的建立，提高運維領域的裝備管理水平，降低行業運營成本。
　節約效能：通過數據集的切分和規律查找，幫助找到最優化的數據集，實現人員投入及控制過程的節能提效。

數網星運用超大數據處理能力實現對設備的遠程診斷維護、遠程監控、遠程診斷和故障報警，幫助企業提高生產效率，降低成本，把握現在，預知未來的大數據采集及應用管理平臺。