工业智能化背景下大数据的应用与智能工厂的发展

　　开始在许多国家得到应用，工业智能化背景下的大数据应用成为制造业转型发展的重要工具。基于此，本文简单阐述大数据的应用价值，以及大数据背景下智能工厂的发展趋势。

　　首先，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。

　　在近些年的不断发展中，工业大数据成为了新的服务业态与信息技术，主要涉及对各企业工业数据的采取、分析以及储存。通过这部分工作的开展，能够对数据当中所蕴含的知识进行挖掘，提取其中的有用信息，采取相应措施，创造价值。

　　其次，大数据涉及的大规模资料，在一定时间内无法依靠数据库软件工具来有效截取相关数据。

　　企业之中数据来源较多，不仅包括资源管理系统、制造执行系统，还包括过程控制系统中的数据，这些数据大都分布在独立的系统之中，不同数据之间缺少联系。所以，必须借助数据分析、数据集成、数据收集及数据展示等方式，对企业发展有益的数据进行集合整理，为企业的决策奠定数据基础。

　　最后，在工业智能化背景下，人工智能技术与大数据技术已经应用于部分产品中。

　　它可以综合且准确地应用企业数据，将其集成，以获得整个工业材料、机械能量压力、工业温度、人员温度、振动及工业产品产量等信息，从而实现生产工艺过程及企业产品流程的科学化监控，完成对企业机械能量、耗电量、日用电量和材料等多个领域数据的综合性研究，确保整个行业数据信息有效性的提升。

　　物联网技术和大数据云平台技术的运用，能够实现智能控制工厂设备，精准识别工厂运行情况。此外，从企业数据及行业信息出发，可改进企业产品生产工艺，缩减企业人力资源及成本的消耗量，实现科学监控生产流程，科学管理工作流程，帮助企业建立绿色、高效、安全和节能的生产工厂。

　　确保设施设备检修维护的及时性，是保障智能工厂平稳有序正常运行的必要条件。应用大数据可以针对设备运行过程中的数据进行分析整理，并开展有效监测和预判。在控制维修成本的前提下，及时有效维修设施设备，保证其正常运行，促进企业生产效率和生产效益的良好增长。

　　在大数据背景下，要制定明确清晰的考核指标和要素，辅助员工发掘自身问题，以减少错误行为。合理使用大数据系统的数据和各种信息，并开展分析，有利于建立科学化和合理化的考评制度，确保人员信息的流畅程度，促进企业员工工作积极性的提升，保障工程能够及时完成工作目标。

　　智能工厂的基础设施和技术产品是建设的基本要素，工业硬件和集成发展的支持使智能工厂得以建立，这是智能工厂发展的核心部分。考虑到硬件和软件的紧密联系，智能工厂的未来发展趋势是硬件设施的建设将趋于标准化和模块化。

　　在大数据进行分析的过程中，技术挑战相对较大，技术实时性要求较强。这就需要大型工业必须应用大数据，进行整体性和综合性的运行管理，涵盖整体运行管理效率、应用服务系统、综合处理系统等。否则不仅会导致价值较低的重复性冗杂信息问题，也会导致变量信息数据无用问题。

　　在智能工厂的发展中，须将人工智能与互联网作为核心，协同产业模式共同发展。从长远出发，向着系统化和平台化的大数据技术应用发展，以促进信息技术对工厂建设背景进行优化，促进智能工厂建设中长远效益水平的提升。

　　据研究，大部分中国民营企业的大数据应用信息，超过一半来自于企业内部。比如在业务管理类的大数据服务平台中，使用的主要是相关的业务管理数据和信息数据，包括客户相关的应用信息。在未来，企业需要不断提升对外部大数据的收集能力及信息处理能力，同时强化对相关技术课题的重视，培养专业的数据分析人才。

　　的核心架构是怎样的？能为企业的转型提供哪些支撑？这都是企业比较关心的话题。

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