工业大数据在智能制造中的应用价值

摘 要：伴随着我国社会经济的不断发展，信息技术越来越多地应用于工业领域。作为工业发展的一个领域，工业大数据是在工业领域智能化进程中产生的。智能化制造过程中，大量的数据被分析，实现了多源分散，从而实现了多格式工业系统的数据采集、传输和存储，并最终在数据分析过程中发现产品和服务，因此，科学技术对于制造业的价值更高。产业大数据与大数据有些不同。第一，工业大数据是工业领域的智能数据。其来源虽小，但对工业制造业的发展具有十分重要的意义。第二，工业大数据的服务对象仍处于工业化阶段，但大数据的服务对象是广泛的。就研究方法而言，行业大数据是通过数据流实现的，而行业大数据主要集中于统计分析，因此行业大数据的分析效果相对较高。通过分析工业大数据在智能制造中的应用价值，希望能为相关企业提供帮助。

关键词：工业大数据;智能制造;应用;价值

近年来，随着信息化和技术产业化的不断创新和发展，人们提出了以智能技术为基础的生产理念，并在世界范围内开始了新一轮的智能化的工业革命。我们都知道，发展国内制造业是增强国家综合能力和国际竞争力的重要途径。随着智能化的工业生产概念的引入和网络信息技术的快速创新发展，大规模工业数据作为一种新的要素贯穿于整个工业生产的过程，极大地促进了智能化的工业生产的现代化和新变革。大数据时代的到来，对工业生产的转型与发展起到了很大的促进作用。企业智力化水平的提升，必然会产生大量的工业数据，而要想真正地实现智能化的工业生产，则需要使用大量的工业数据技术进行智能数据收集分析利用，以从中获取有用的信息，并据此制定合适的工业生产和市场营销的策略，以促进智能型工业企业的现代化与高质量发展。如今，随着智能技术的发展和大量工业数据的出现，把智能技术和大数据这两种技术有效地结合起来，在工业自动化、智能化的机械设备的控制中，人们可以非常简单高效地控制机械设备，高效率的完成从产品生产到检测过程的各类工作，这篇文章讨论了大数据的基本概念，并分析了工业大数据在智能型工业生产企业中的应用所发挥的积极作用和重要意义。

1 工业大数据的概念及优点

根據定义，工业大数据就是从不同领域收集到的大量数据，这些数据来自主要工业部门，虽然数据的类型各不相同，但他们往往都具有四个重要的特征：大容量、快速更新、多类型和高价值。近年来发生的各种行业变革和技术升级，使工业大数据成为重要的新一代信息技术和服务类型，存储和分析各种数据，并收集提炼、总结和利用多样的工业数据，可以用来深入把握和了解其中的新知识和获得有用信息。在此框架内，可以通过采取一系列措施来获得这种有用信息，促进业务效益的提高，创造新的价值[1]。

我们都知道，数据本身并不能为企业的管理和运营带来明显的好处，数据中使用的技术也不能直接推动制造业的行业竞争能力的提升和高水平的发展。但是，如果将这些数据综合起来，然后转换成制造业生产经营需要的生产信息，就可以真正地发挥它的商业价值。这种设备可能具有自我意识，如果实现了环境系统和智能型企业在资源上的互动和信息交换，那么就可以通过对大量工业数据的分析，我们就能够从一系列数字化的角度来评估企业的发展情况。从主要工业数据本身来看，它们是知识生产和创新能源开发的重要引擎。数据的多样性是工业知识生产领域最显著的特征，它使企业能够获取各种类型的信息。为获取这些信息，企业通常需要分析工业数据。相关企业通常在分析期间使用公共数据模型。根据这些模式，企业通常将结构化业务数据合并，主要包括企业的库存、生产情况和交易情况。以此为基础，该模型还将非侵入性操作系统中的数据进行整合，主要包括预警、程序参数和供应商数据以及公共网络。通过研究这些主要工业数据之间的关系，企业就可以获取有用的信息，通常包括制造业生产和经营的模式。企业通过数据检索、数据分析获取相关信息，实现知识生产，推动我国真正地成为工业生产大国[2]。

2 智能制造应用工业大数据价值

2.1 智能制造应用工业大数据销售分析价值

通过对工业生产数据的提取、挖掘和分析，可以编制技术经济计划和销售预测、销售趋势报告等，进一步的为企业的生产经营的各类决策打下基础，从根本上说，销售分析的具体价值体现在：第一，可以利用工业数据分析顾客的行为和特征，掌握顾客在产品支持、购买意愿、产品使用的习惯、期望和需求的产品功能、类型等方面的偏好，以达到最大程度满足顾客的需求，提高智能化生产和销售水平。第二，在以往的数据分析过程中，由于缺乏真实的客户数据，导致最终的分析不够准确，不能准确地定位市场。与此同时，通过使用工业数据收集和分析客户特征，可以提供更加有针对性的信息，从而为实现企业的高质量发展目标做出贡献。制定更好的营销模式。第三，对于智能制造企业而言，关注顾客是其长期发展和确保企业的经济效益的重要保障。尽管利用大型工业企业的数据可以对现有的企业客户群的销售情况和企业的发展进行深入分析，并在市场上进行比对。公司内部的联系方式和销售模式，使他们能够确定重点客户。四是企业发展计划必须持续改进品牌影响力和信息传播的渠道，以确保企业可持续的、长期的销售增长。这样，工业规模的分析数据就可以集中在产品特性的分布、与客户的互动、传播趋势、背景类型、产品需求等方面，并根据客户的实际情况制定更有特色的销售计划。五是运用大量的行业数据进深入分析研究，有效维护和稳定现有客户，并可利用新客户群特征分析、新客户意向等数据，对自身产品进行进一步的完善和优化调整，进一步推动企业在新知识生产中的供给和需求市场的满足[3]。

2.2 智能制造应用工业大数据发展分析价值

智能化的制造企业不仅应注重市场营销和生产方面的创新和发展，还应充分地了解和把握在当前全球化的背景下，如何利用大规模工业数据技术进行深入研究和可预测的分析，从而更好地保证企业未来的良好发展，例如对于股票市场的发展趋势和社会需求的预测。在工业大数据的逻辑预测当中包括了各种规律性发展和不规则变化的大量数据，从而进行综合预测。但是，应该指出的是，企业通常能够通过更广泛、深入的数据分析得到较为准确、翔实的数据。此外也要具体分析行业发展的特点和实际情况，发挥主导作用和基础价值[4]。

2.3 智能制造应用工业大数据产品分析价值

利用大量的工业数据，一方面可以实现企业产品智能生产的优化与完善，提高企业的产品生产制造的总体水平。全过程的控制和优化信息化，一是全面、系统地收集和处理关于企业的生产能力、工艺技术、设备材料损耗、温度压力等数据，使企业能够有效地、稳定的运行;二是运用大数据分析技术，对现有数据与预期标准的数据进行比较，以加强对各类资源的全面控制与管理，最后是不断更新、完善生产流程、技术标准，合理利用各类资源，提高员工的专业能力和业务技能，提高生产管理质量与效率，科学有效地控制企业智能产品生产的整個过程。而未来的行业发展是产品多样化的时代，智能性产品的生产需要更多的技术创新和个性化元素，为了更好地满足顾客的需求，通过创新产品和服务，企业可以建立三位一体的、融合了生产、销售和服务的企业发展的新模式，提高产品的多样性，通过创新来促进企业的创新、可持续、高质量的发展。但大型工业部门的数据不仅可用于企业自身发展，也可用于上游、下游和其他行业，全方位地把社会行业和部门进行整合，建立新的知识供应链和实现行业链条的多方共赢[5]。

2.4 增加企业运用精准度的价值

对于营销系统建立和完善的研究，传统企业主要通过市场调研、问卷调查和简单的数据统计来实现研究目标和做出消费者需求、行为的分析，尽管这些方法在一定程度上能产生相对积极的结果，但其结论的准确性往往很差，与智能化的工业生产领域的大数据技术应用相比，采用传统方法得出的结论的精度、可靠性都较低。相对于传统的复杂的市场调研的方法，工业大数据的技术手段可以把用户和企业深度的联系起来，这样用户就可以摆脱那些复杂的调查研究，直接更方便、快捷地参与到企业的市场调查研究的活动中来，对于企业的产品开发和宣传推广等活动产生更加积极的影响。类似地，企业可以在很大程度上精确、可靠、快速地确定客户的个人需求，从而提供针对性的产品和服务，提高用户对企业的满意度，从而使企业和用户都受益。与此同时，加强数据基础服务，使企业能够对用户的需求做出更加明确和准确的反应，并在一定程度上预测用户的需求[6]。

3 结语

总而言之，当今世界各国越来越重视技术的升级和创新，产业大数据无疑是减少产业资源浪费，促进环境与经济协调、可持续发展的重要手段之一。因此，企业应该在明确智能制造与工业大数据之间关系的基础上，对其应用价值进行深入分析和研究，以进一步促进企业在行业内的竞争力的有效提升，实现企业稳定、健康、可持续发展的目标。

参考文献：

[1]慧都.工业大数据如何成为智能制造的核心动力[N].中国航空报，20190725（008）.

[2]杨宁.工业大数据在智能制造中的应用价值分析[J].中国新通信，2019，21（02）：115116.

[3]童群.工业大数据在智能制造中的应用价值[J].电子技术与软件工程，2018，（18）：147.

[4]工业大数据在智能制造中的应用价值[J].建材发展导向，2017，15（16）：8182.

[5]宋来.工业大数据在智能制造中的应用价值[J].内燃机与配件，2017，（12）：126127.

[6]谢嘉劼.工业大数据在智能制造中的应用价值[J].数字通信世界，2016，（09）：3840.

作者简介：卓相磊（1991— ），男，汉族，安徽合肥人，硕士，工程师，研究方向：智能制造、智慧工厂。