大數據導論課件 chap11大數據在制造業中的應用

第11章

大數據在制造業中的應用目錄大數據下的工業革命

大數據與智能工廠

工業大數據

案例01030204

以智能制造為主導的第四次工業革命正在各球掀起變革浪潮，不論是德國的工業4.0、亦或美國的工業互聯網，新一代信息技術與制造業的深度融合正在引發生產方式、產業形態、商業模式和經濟增長點的重大變革，“制造”正在向“智造”轉變。引言案例：大國重器之裝備制造業

為全面展現30年來中國裝備工業取得的偉大成就，記錄和傳播為振興中國裝備工業做出突出貢獻的先進人物及事跡，工業和信息化部和中央電視臺聯袂推出電視紀錄片《大國重器》。該片的播放將為實現重大技術裝備國產化和我國工業發展的"中國夢"鼓勁與歡呼。八大行業：(1)金屬制品業(2)通用設備制造業。(3)專用設備制造業。(4)交通運輸設備制造業。(5)電氣機械及器材制造業大國重器(6)通信設備、計算機及其他電子設備制造業(7)儀器儀表及文化辦公用機械制造業(8)金屬制品、機械和設備修理業案例討論：什么是裝備制造業？我國與世界領先的裝備制造業有哪幾項？對比大國重器紀錄片第一季和第二季在同一制造領域又提升了哪些？網上搜集國家統計局數據對比我國與發達國家幾十年的數據？11.1大數據下的工業革命>>>1工業革命歷程左圖顯示了歷次工業革命發生的時間：1780年~1870年之間發生了第一次工業革命，1870年~1970年之間發生了第二次工業革命，前兩次工業革命已成為歷史。1970年~2030年是第三次工業革命的時間段，也是我們目前所處在的時代，第四次工業革命預計發生在2030年后，可見工業4.0其實屬于將來要發生的變革。工業革命各階段特點對比表工業0.0工業1.0工業2.0工業3.0工業4.0特點工業化之前工業革命初期早期流水生產線汽車自動生產線智能工廠需求完全定制統一化無差異差異化個性化人員大師老師傅藍領白領/藍領灰領人機工具工具交互化設備與服務、指令任務導向程度達到每一次加工都能一致性；模具、工裝、工具；產量技校，每一次定制化達到不同人加工都能一致性達到不同批次生產都能獲得一致性；系統工程精確的重復；控制理論；精確控制黑燈情況下也能安全準確生產意義以人為本超出體內能超出腦力效率、質量大規模個性化復合型技能人才工業4.011.1.1大數據下的國外工業4.0概念模式“互聯網+制造”就是工業4.0。“工業4.0”是德國推出的概念，美國叫“工業互聯網”，這本質內容是一致的，都指向一個核心，就是智能制造。“互聯網+”是巨大無比的概念，“互聯網+”里面有“互聯網+金融”叫做互聯網金融、“互聯網+零售”叫做互聯網電子商務，而“互聯網+制造”就是工業4.0。它將推動中國制造向中國創造轉型，所以很多人說，工業4.0是整個中國時代性的革命。Industry4.0大數據下工業4.0工業4.0概念模式大數據下工業4.0工業4.0的因素工業4.0由互聯、數據、創新、分析和整合五個因素構成。工業4.0概念模式大數據下工業4.0工業4.0的技術基礎

工業4.0技術基礎包括終端、網絡、服務器、安全、機器人、虛擬現實等6大項，可以說“互聯網+制造”就是工業4.0。工業4.0概念模式大數據下工業4.0智慧工廠

智慧工廠是現代工廠信息化發展的新階段。是在數字化工廠的基礎上，利用物聯網的技術和設備監控技術加強信息管理和提高服務質量，加上綠色智能的手段和智能系統等新興技術于一體，構建一個高效節能的、綠色環保的、環境舒適的人性化工廠。是IBM“智慧地球”理念在制造業的實際應用的結果。工業4.0概念模式大數據下工業4.0智慧工廠工業4.0概念模式大數據下工業4.0智能生產

智能生產的側重點在于將人機互動、智能物流管理、3D打印等先進技術應用于整個工業生產過程，從而形成高度靈活、個性化、網絡化的產業鏈。工業4.0概念模式大數據下工業4.0智能物流

智能物流是利用集成智能化技術，使物流系統能模仿人的智能，具有思維，感知，學習，推理判斷和自行解決物流中某些問題的能力。智能物流的未來發展將會體現出四個特點：智能化，一體化和層次化，柔性化與社會化。工業4.0概念模式大數據下工業4.0智能生產線

“工業4.0”模式的智能生產線完全不同于只能生產單一類型產品的工業2.0、3.0流水線，它是用感應器、軟件、通信系統配套運作，各個模塊（工人、原料、機械、銷售）之間可以實時組合成高效能的“智能細胞”，其可以根據所下訂單的要求，對每一件產品進行特殊化打造，生產出外觀、配料、性能等完全不同于大眾商品的產品，用以滿足消費者的具體需求。工業4.0概念模式大數據下工業4.0生產步驟企業想要實現工廠“工業4.0”模式的標準化建設最為重要的一點即是“數據采集分析”，在此過程中，企業將依據對大數據有效、準確的分析，對不同消費者或消費群體的消費習慣進行綜合整理，形成方案，以下訂單的形式指導生產。工業4.0概念模式大數據下工業4.0工業4.0時代的關鍵

智能分析與物聯網的緊密結合將改造現有的生產管理和設備運行方式，機器運轉過程中產生的大量工業數據被傳感器等裝置及時存貯和提取，還能夠挖掘機器產生的歷史數據。傳送與集成平臺、預測分析和可視化工具組成一個完整的轉化平臺，轉化平臺將海量的大數據轉換成信息，海量的大數據經過智能提煉后成為少量信息，并將其轉化為有用的實際處理信息，是工業4.0工廠的關鍵。工業4.0概念模式大數據下工業4.0大數據在工業4.0體系中的應用層面定義數據和信息，記錄和管理來自物理空間收集的信息；在智能控制下將網絡空間積累的知識應用于機器健康的評估；健康評估結果反饋至物理空間，并采取相應的行動，實現智能化操作。工業4.0概念模式大數據下工業4.0未來工業的發展方向第四代工業革命“工業4.0”是未來工業的發展方向，在整個產業鏈內的所有機器通過網絡和智能控制形成一個協作團隊，相互聯系，緊密銜接，實現智能化操作。面對由機器產生的龐大數據，需要采用預測工具，使得大量雜亂無章的數據被系統地處理成可用的信息，并且可用來解釋某些不確定性，從而做出更多“知情”決定，實現機器的智能控制。大數據下的SAP工業革命企業5維度集成現在許多企業順應時代的發展，將大數據應用其中，積極進行改革升級，生產出富有“生命”的智能產品。例如SAP企業，研、產、供、銷、服五個維度已經不是獨立的系統，而是通過數據傳輸集成在一起，如左圖。大數據下的SAP工業革命承載SAP企業大數據的高效運轉的是SAPHANA(SAPHigh-PerformanceAnalyticAppliance)即SAP高性能分析設備，它是一個軟硬件結合體，專注于實施大數據分析和應用的內存計算機平臺。SAPHANA集成了大數據分析所需的功能：（1）加速處理在線交易，同時可以作為數據倉庫進行海量數據分析；（2）加速處理傳統的關系型數據，又能鏈接外部的Hadoop進行非結構化數據處理，將企業常需的數據需求全部集中在一個平臺上?！靶鹿I革命”11.1.2大數據下的“新工業革命”由來區別本質由于中國獨特的工業和市場的基礎，因此中國將走上一條與眾不同、獨具特色的“工業4.0”發展道路。2015年4月，全國首個大數據交易所“貴陽大數據交易所”成立，并完成了深圳騰訊計算機系統有限公司、廣東省數字廣東研究院與京東云平臺、中金系統有限公司之間的數據交易，這為全國大數據的公開、運用及交易提供了借鑒?！靶鹿I革命”由來區別本質縱觀新工業革命的歷程，已經經歷了三個回合。第一回合發生在美國。此外，美國政府從2009年開始重新重視制造業，并推出先進制造業合作伙伴計劃。2012年，美國提出工業互聯網的概念。美國企業GE聯合思科IBM組建了工業互聯網聯盟，以推動制造業的服務化發展。通過工業互聯網的平臺可以獲取新的附加值，以此來引導美國的科技革命和產業變革。第二回合發生在2013年。在當年的漢諾威工業博覽會上，德國政府正式推出工業4.0，號稱全球第四次工業革命開始了。德國更是舉全國之力開始推動工業4.0。第三回合就輪到中國了?！靶碌墓I革命既然已經發生，我們就得應對，美國推出工業互聯網，德國力推工業4.0，我們便出臺了制造轉型。這是第四次工業革命的第三個回合?！毙鹿I革命的歷程“新工業革命”由來異同本質大數據與“新工業革命”

“新工業革命”，本質上是智能革命，而智能革命的基礎是信息化，大數據是根本。沒有大數據對客觀事物全面、快速、真實、準確的信息反饋，任何智能設備都不可能實現真正的智能。因此，即將來臨的新工業革命也稱之“后信息時代的革命”，歸根到底，這是“大數據的革命”?！靶鹿I革命”由來異同本質大數據與“新工業革命”眾多傳統制造企業利用大數據成功實現數字轉型表明，隨著“智能制造”快速普及，工業與互聯網深度融合創新，工業大數據技術及應用將成為未來提升制造業生產力、競爭力、創新能力的關鍵要素。有專家提出，制造業的大數據規模超過其他行業，且未來10年工業大數據增速要快于消費大數據?！靶鹿I革命”由來異同本質大數據與“新工業革命”大數據在工業領域的應用，實現了工業從研發、設計、生產、運營到服務全過程智能化，提升生產效率，降低資源消耗，提高產品質量。同時，數據驅動制造業生態變革，匯聚協作企業、產品、用戶等產業鏈上的資源，通過平臺開放共享，基于數據實現制造資源優化配置；還能實現產品、生產和服務創新，產生一系列新模式和新業態。實踐范例

《泉州制造2025》作為泉州市制造業發展的十年戰略性規劃，其目標敲定為：到2025年，泉州將建成國內外知名的先進制造業基地、品牌之都、民營經濟創新發展之城和制造業轉型升級典范，躋身中國制造業綜合水平10強城市（不包括直轄市）之列?！皩嵺`范例為了這一目標，方案提出了“產業共生、協同創新、智能制造、品牌拓展、服務增值”五條發展思路。這是泉州制造業轉型升級的重點，也是《泉州制造2025》“重大戰略任務”的主要內容。通過產業共生，加強各產業集群之間的關聯，提升資源的配置效率，提升產業的經濟效益；通過協同創新和實施三大行動，重塑泉州制造業的競爭優勢。實踐范例泉州還提出建設“泉州云制造平臺”。這個平臺將融合數字化網絡化制造技術，以及云計算、物聯網、信息服務等技術，將各類制造資源和制造能力虛擬化和服務化，把資金流、信息化、物流、服務流統一構成制造資源和制造能力池，通過大數據分析快速調整供應鏈，開展有客戶參與設計的定制化生產。11.2工業大數據>>>2概述工業大數據是指在工業領域中，圍繞典型智能制造模式，從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發、設計、工藝、制造、采購、供應、庫存、發貨和交付、售后服務、運維、報廢或回收再制造等整個產品全生命周期各個環節所產生的各類數據及相關技術和應用的總稱。其以產品數據為核心，極大延展了傳統工業數據范圍，同時還包括工業大數據相關技術和應用。定義工業互聯網互聯網大數據挑戰與目的特征概述11.2.1工業大數據概述2012年，通用電氣公司（GE）首次明確了“工業大數據”的概念，該概念主要關注工業裝備在使用過程中產生的海量機器數據。制造業存儲了比任何其他一種行業都多的海量數據——僅2010年，制造業就存儲了將近2EB的新數據。工業已經進人“大數據”時代。定義工業互聯網互聯網大數據挑戰與目的特征概述生產經營相關業務數據。這類數據來自企業信息化范疇，包括企業資源計劃（ERP）、產品生命周期管（PLM）、供應鏈管理（SCM）、客戶關系管理（CRM）和環境管理系統（EMS）等，此類數據是工業企業傳統的數據資產。設備物聯數據。主要是指工業生產過程中，裝備、物料及產品加工過程的工況狀態、環境參數等運營情況數據，通過制造執行系統（MES）實時傳遞，目前在智能裝備大量應用的情況下，此類數據量增長最快。外部數據。這包括了工業企業產品售出之后的使用、運營情況的數據，同時還包括了大量客戶、供應商、互聯網等數據狀態。定義工業互聯網互聯網大數據挑戰與目的特征概述與互聯網大數據相比，工業大數據具有更強的專業性、關聯性、流程性、時序性和解析性等特點，僅僅依靠傳統的互聯網大數據分析技術已無法滿足工業大數據的分析要求。因此工業大數據分析并不僅僅依靠算法工具，還更加注重邏輯清晰的分析流程和與分析流程匹配的專業技術體系。互聯網大數據可以從數據端出發看問題，但是工業大數據則應該從價值和功能端思考。定義工業互聯網互聯網大數據挑戰與目的特征分類工業大數據互聯網大數據數據要求全面樣本數據，以覆蓋工業過程中各類變化條件，時效性要求高大量樣本數據，時效性要求低特征提取注重特征背后的物理意義以及特征之間關聯性的機理邏輯依靠統計學工具挖掘屬性之間的關系，不注重屬性的具體含義分析手段數據建模、分析更加復雜;需要專業領域的算法，不同行業、不同領域的算法差異很大;強調跨學科技術的融合具備成熟的數據挖掘算法;輕屬性含義、重價值挖掘，從看似無關的屬性中找出內在價值應用領域健康診斷、故障預警、工況識別、市場預測等圖像識別、語音識別、語義分析、偏好推薦等工業大數據與互聯網大數據的區別概述AIGC技術的引入，使工業大數據在原有“多模態、強關聯性、高通量”等特征基礎上，呈現出新的維度：1.數據生成方式的變革。傳統工業大數據主要來自傳感器采集、MES記錄等被動式數據收集。AIGC時代，工業數據可以通過大模型主動生成——如自動生成工藝參數、設計圖紙、排產計劃、質檢報告等，數據從“被動記錄”走向“主動創造”。2.數據價值的深度激活。工業企業在生產和運維中積累了海量數據，但大量數據處于“沉睡”狀態。AIGC通過大模型的語義理解與生成能力，可以從非結構化數據中挖掘出有用信息并形成應用。例如，將老師傅數十年操作經驗轉化為知識圖譜節點，訓練構建行業專屬大模型。3.數據閉環的加速形成。AIGC使工業大數據從“采集—存儲—分析”的單向流程，升級為“采集—生成—應用—反饋—優化”的智能閉環。數據不僅用于描述過去，更用于生成未來定義工業互聯網互聯網大數據挑戰與目的特征工業大數據與互聯網大數據的區別AIGC時代工業大數據的新特征概述工業互聯網可以從網絡、數據和安全3個方面理解。其中，網絡是基礎，數據是核心，安全是保障。工業大數據是智能制造與工業互聯網的核心，其本質是通過促進數據的自動流動解決控制和業務問題，減少決策過程帶來的不確定性，并盡量克服人工決策的缺點。定義工業互聯網互聯網大數據挑戰與目的特征概述工業大數據貫穿了工業生產的全過程，全面細致地反映出制造業生產的全流程，從不同角度記錄制造業生產的影響因素。通過對數據的匯總分析，以信息化帶動工業化，幫助制造業企業科學決策、優化生產、精細管理，走上新型工業化的道路。定義工業互聯網互聯網大數據挑戰與目的特征概述工業大數據除具有一般大數據的特征（數據量大、多樣、快速和價值密度低）外，還具有多模態、強關聯性、高通量等特征。定義工業互聯網互聯網大數據挑戰與目的特征基于工業大數據的智慧礦山如圖所示未來可以通過工業大數據直接感知市場需求，通過市場分析可以知道哪一種鐵礦石配比在當前市場上適銷，據此確定各種鐵礦石的生產需求，并制定生產計劃，然后實時將操作命令下達到相應的智能化工程裝備，指揮這些工程裝備協同工作，這就是跨尺度的信息集成和優化。這是一個經濟體從低等收入到中等收入到高等收入過程中制造業在GDP中占比的一個苦笑曲線。在低收入的時候，一個國家的制造業在GDP的占比是比較低的，但是隨著整個國家的國民收入水平的提高，注意這是它的發展的過程，制造業在GDP當中的占比在往上升，到了一定程度到了中等收入國家的時候，制造業在GDP當中的占比達到了頂峰。當它走向高收入國家的時候，制造業在GDP當中的占比就在下降。這是統計了兩百年工業發展過程的一個總結，也是一種大數據。這個微笑曲線是把傳統的苦笑曲線兩端加上了大數據的推力。是在產品裝備的生命周期的設計制造階段和回收再利用階段，原來我們是靠制造獲益，現在我們要在產品創新上獲利、要在產品的服務階段增加我們的利潤。11.3大數據與智能工廠3智能工廠概念及特點分析11.3.1大數據與智能工廠智能工廠是現代工廠信息化發展的新階段。是在數字化工廠的基礎上，利用物聯網的技術和設備監控技術加強信息管理和服務;清楚掌握產銷流程、提高生產過程的可控性、減少生產線上人工的干預、及時正確地采集生產線數據，以及合理的生產計劃編排與生產進度。并加上綠色智能的手段和智能系統等新興技術于一體，構建一個高效節能的、綠色環保的、環境舒適的人性化工廠。應用智能工廠概念及特點分析企業發展智能制造的核心目的是拓展產品價值空間，側重從單臺設備自動化和產品智能化入手，基于生產效率和產品效能的提升實現價值增長。因此其智能工廠建設模式為推進生產設備(生產線)智能化，通過引進各類符合生產所需的智能裝備，建立智能工廠的車間級智能生產單元，提高精準制造、敏捷制造、透明制造的能力。應用智能工廠的主要特點智能工廠概念及特點分析按MES(ManufacturingExecutionSystem)即制造企業生產過程執行系統的分類，智能工廠的行業可粗略地劃分為離散型與流程型。其中，離散型行業主要包括機械、航空航天、汽車等，流程型行業主要包括石油化工、生物醫藥、食品飲料、紡織等。應用智能工廠的行業改造智能工廠概念及特點分析應用智能工廠的基本架構智能工廠的數據分布在三個層次，這個基本架構，分別為頂層的計劃層、中間層的執行層以及底層的設備控制層，大致可對應為ERP系統（企業資源計劃）、MES系統（制造執行系統）以及PCS系統（過程控制系統）。智能工廠概念及特點分析應用企業資源計劃ERP企業資源計劃ERP(EnterpriseResourcePlanning)，除了傳統的生產資源計劃、制造、財務、銷售、采購等功能外，還有質量管理，實驗室管理，業務流程管理，產品數據管理，存貨、分銷與運輸管理，人力資源管理和定期報告系統。ERP系統中的數據特性：把組織看作是一個社會系統以"供應鏈管理"為核心以"客戶關系管理"為前臺重要支撐智能工廠概念及特點分析應用制造執行系統MES制造執行系統MES的實現技術：無線感測器將是智能工廠的重要利器控制系統網絡化工業通訊無線化智能工廠概念及特點分析應用過程控制系統PCS

PCS即ProcessControlSystem的縮寫，意思是"過程控制系統"。全集成自動化的不僅在設計和工程階段，而且在裝配和調試階段以及操作和維護階段都表現不俗，尤其是統一的數據管理、通訊和組態。應用11.3.2智能工廠在我國的應用大數據技術為一類新的人造資源加入到制造過程中，改變了制造業的組織方式和管理方式，推動制造業新的一輪重大技術創新和管理創新。在諸多方面極其深刻地影響著我國制造模式和發展戰略。智能工廠概念及特點分析應用根據《工業戰略性新興產業分類目錄（2023）》，智能制造裝備產業主要分為機器人與增材設備制造、重大成套設備制造、智能測控裝備制造、智能關鍵基礎零部件制造、其他智能設備制造和智能制造相關服務。我國智能制造裝備產業的前三大細分領域也是大型成套裝備、數控機床和智能檢測裝備，其中具體來看，我國數控機床、智能檢測裝備、工業機器人、工業無人機及3D打印設備在智能制造裝備產業的市場份額占比高于全球水平。應用智能裝備要想達到國際一流水平，單靠某一家企業的努力很難做到。智能生產領域也需要類似大項目帶動。針對這一情況，我國各企業加強了對智能裝備的改造項目的重視程度，左表說明各個行業企業改造項目情況。智能工廠概念及特點分析應用企業名稱改造項目家電行業格力格力在2023年推出AI多聯機系統，用算法重構空調“生命體征”，新增ALOT芯片猶如空調“數字大腦”，其運算能力相當于2010年天河一號超級計算機的1/50，集成環境感知、分析決策、能源調度三個核心模塊，每秒處理200億次數據交換。美的美的依托美的藍橙實驗室，構建類人形、全人形、超人形三大機器人平臺，推出全球首個人性機器人“美拉”，并將機器人技術用于工業智造。長紅通過工業互聯網平臺實現產線柔性制造，支持同時生產多種型號產品，供應商交付準時率達96%，庫存周轉率提升28%。海爾2025年海爾投產的膠州中央空調互聯工廠，首創高效多聯機智能柔性線體，引入55項智能技術，自動化率達到60%以上，為全球首個AI多聯機工廠，節能效果提升30%以上。2025年發布AI之眼系列黑科技，通過“視覺神經中樞”賦予家電主動服務能力。汽車/汽車零部件行業濰柴濰柴高端發動機智能工廠，用AI重構制造業，構建設備互聯、智能控制、精準執行與自主決策的縱向集成體系，為工信部首批“國家智能制造示范工廠”，機器臂方針和流動的數據河流，中國制造裝備的新質生產力樣本。濰柴數字化發動機產業園區，自動化率達100%，裝配自動化率80%，園區能耗降低25%，運營成本降低35%。蔚來汽車合肥未來先進制造工廠，依托自研工業AI算法，完成80%制造場景由AI智能決策，連接工藝自動化率高達100%。工廠具備“黑燈”狀態下自主運轉能力，如“飛地”智能裝配到，實現高效柔性化生產。江淮汽車江淮與華為聯手打造尊界超級工廠，數字孿生將生產數據通過云平臺傳送到系統，所有數據支撐產品品質，便通過智能化的AI設備進行過程監控和管理，生產過程綠色環?；?，建成集數字化研發、綠色低碳智造、品牌體驗服務于一體的世界級智能工廠。

博世洪堡工廠所有零部件均配有射頻識別碼，工廠庫存減少30%，生產效率提高10%，節約成本達數千萬歐元。輪胎橡膠行業三角輪胎以MES系統為核心，并集成APS、ERP等系統，通過中央控制系統與云端協同，生產效率較傳統工廠提升40%以上，單位產品能耗較行業標準下降31%。通過物聯網技術，每條輪胎都擁有獨一無二的“身份證”，實現全生命周期產品質量管控。雙星輪胎投資45億元建設雙星綠色輪胎智能化生產示范基地項目，生產效率為過去的三倍，產品不良率下降80%。萬力輪胎投資14.28億元建設年產200萬套全鋼載重子午線輪胎智能生產工廠項目，工廠MES系統由羅克韋爾公司提供。森麒麟輪胎建成中國輪胎行業首家工業4.0工廠，單臺設備產出率提升50%，合格率上升至99.8%，每年節省操作工人工資4,000萬元以上。應用

美的智能體工廠：美的洗衣機荊州工廠部署了14個智能體，覆蓋38個核心生產業務場景，依托“美的工廠大腦”進行協同，具備從感知、決策、執行、反饋到持續優化的端到端能力。在多個制造業核心場景中，智能體以秒級響應完成傳統人工小時級任務，平均提效80%以上，其中排產響應速度提升90%。美的集團在過去3年部署了超過13,000個AIAgent應用，2026年規劃通過AI實現降本9億元以上。智能工廠概念及特點分析應用卡奧斯工業大模型：海爾卡奧斯以天智工業大模型為頂層技術支撐，打造了覆蓋“油氣煤化電”全產業的石油化工大模型，拉通“采供—生產—物流—銷售—服務”全生產鏈條。其與延長石油攜手打造的能源化工大模型構建了38個智能體，應用到油田開采、油氣煉化、安全生產等場景，助力企業生產效率平均提高20%。11.3.3智能制造大數據分析

ERP、MES和信息物理系統（CPS）需要聯合工作，管理系統、感知系統采集設備信息，通過網絡傳輸至云端進行分析處理，形成智能化應用。數據成為串起“云-管-端”架構的重要因素，此時需要對各類數據進行充分的分析，形成更多的應用，讓沉睡數據變成企業資產。應用智能工廠概念及特點分析應用點對點傳輸，智能工廠連接變得更簡單邏輯引擎，構建智能工廠規則大數據分析，激活沉睡數據資產云服務的智能制造平臺應用智能工廠概念及特點分析應用云計算服務平臺的一大功能正是為了激活沉睡數據資產，智能工業中接入云端的設備、產品持續不斷產生大量數據，雖然很多是大量無規則的非結構化數據，但云計算服務平臺的強大計算功能可以從這些非結構化數據中挖掘出有用信息并形成應用。隨著工業智能化發展，基于云平臺的大數據正成為企業把握市場的關鍵，只有把握了平臺，才不會淪為純粹的硬件設備制造商，這也是物聯智能工業4.0未來發展的導向。智能制造大數據分析的五個基本方面應用智能工廠概念及特點分析應用（1）AnalyticVisualizations(可視化分析)（2）DataMiningAlgorithms(數據挖掘算法)（3）PredictiveAnalyticCapabilities(預測性分析能力)（4）SemanticEngines(語義引擎)（5）DataQualityandMasterDataManagement(數據質量和數據管理)11.4智能制造典范>>>4酷特云藍產值連續五年翻倍增長，利潤率達到25%以上，運用互聯網、大數據技術實現大規模個性化訂制的酷特云藍，不但踏對了互聯網+工業、兩化融合、供給側結構性改革的節拍，更憑借在工業互聯網領域的超前眼光和豐厚的實踐經驗，成為青島新舊動能轉換的樣板?？崽刂悄艽髷祿品b個性化定制酷特智能的由來酷特(Cotte)的前身是創立20余年的大型服裝企業——紅領，它主要生產經營高檔西