工业大数据驱动智能制造的四种作用模式

现在我们的价值推动力是什么？从客户的角度来说，首先就是有大规模的定制化，有个性化，还有基于需求的提供以及售后的支持。从商务的角度来说，我们可以通过工业4.0来提高客户的满意度，包括能够提高收入以及提高竞争力。从政府的角度来说可以提高国家的生产力。由此可见现在智能制造已经成为了不可阻挡的趋势，也成为了价值的推动力之一。

那今天我们就来谈谈工业大数据驱动智能制造的四种作用模式。

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。利用大数据进行虚拟仿真：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。促进研发资源集成共享和创新协同：企业通过建设和完善研发设计知识库，促进数字化图纸、标准零部件库等设计数据在企业内部以及供应链上下游企业间的资源共享和创新协同，提升企业跨区域研发资源统筹管理和产业链协同设计能力。培育研发新模式：基于设计资源的社会化共享和参与，企业能够立足自身研发需求开展众创、众包等研发新模式，提升企业利用社会化创新和资金资源能力。

建立先进生产体系实现智能化生产

提升车间管理水平：利用大数据可以实现很多形式的传感器分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析等，还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。优化生产流程：将生产制造各个环节的数据整合集聚，并对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程。当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，对各环节制造数据的集成分析有助于制造商改进其生产流程。

优化经营管理体系实现精益化管理

优化工业供应链：RFID等电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的提升和成本的下降。跟踪产品库存和销售价格，而且准确地预测全球不同区域的需求，从而运用数据分析得到更好的决策来优化供应链。

推动经营管理全流程的衔接和优化：整合企业生产数据、财务数据、管理数据、采购数据、销售数据和消费者行为数据等资源，并通过数据挖掘分析，能够帮助企业找到生产要素的最佳投入比例，实现研产供销、经营管理、生产控制、业务与财务全流程的无缝衔接和业务协同，促进业务流程、决策流程、运营流程的整合、重组和优化，推动企业管理从金字塔静态管理组织向扁平化动态管理组织转变，利用云端数据集成驱动提升企业管理决策的科学性和运营一体化能力。

促进商业模式创新实现服务型制造

大数据将帮助工业企业不断创新产品和服务，发展新的商业模式。通过嵌在产品中的传感器，企业能够实时监测产品的运行状态，通过商务平台，企业能够获得产品的销售数据和客户数据，通过对这些数据的分析和预测，企业能够开展故障预警、远程监控、远程运维、质量诊断等在线增值服务，提供个性化、在线化、便捷化的增值服务，扩展产品价值空间，使得以产品为核心的经营模式向“制造+服务”的模式转变。

制造业当前有几个趋势：数字化程度越来越高、互联化和软件化。由软件驱动的数字化程度提高反向作用于物理世界的制造体系，就会形成智慧化的生态。由客户驱动的众包共享的生态，加上云计算、大数据、人工智能越来越成熟、越来越便宜，就会带来制造业革命真正的春天。