⑴ 目前的製造業有哪些數據處理系統
隨著科學技術和計算機技術的飛速發展，許多新興的感知技術和自動化技術逐漸普及，製造業也在發生著巨大轉變，與傳統的手工製造相比，製造業已經突破了傳統模式，先進製造技術正在向信息化、自動化和智能化的方向發展，智能製造已經成為下一代製造業發展的重要內容。使得製造業逐步轉向智能化的主要推動因素之一就是大數據，因此許多企業應用了數據管理系統 。
大數據的涌現改變著人們的生活與工作方式，也改變著製造業企業的運作模式。大數據是製造業智能化的基礎，因此數據管理系統的應用對於製造業企業來說是非常有必要的，只有將數據高效管理，才能正確地運用，體現數據的價值。
製造業的數據管理系統中，應包括數據採集、數據管理、數據分析、智能化管理等模塊。各個模塊相互協作，相互配合，精確有效地管理數據，並且通過對數據的挖掘以及分析，實現實時監控。我們可以利用生產線以及生產設備上的感測器，抓取數據，然後經過無線通信連接互聯網，傳輸數據，對生產本身進行實時監控。而生產所產生的數據同樣經過快速處理、傳遞，反饋至生產過程中，將工廠升級成為可以被管理和被自適應調整的智能網路，使得工業控制和管理實現最優化。另一方面，通過檢測過程中的數據分析，也可以實時反饋製造過程中產品的質量，可以有效地預防不合格產品，因此數據管理系統不僅能夠高效地管理數據，也能夠幫助企業實現資源的最大利用，降低工業和資源的配置成本，使得生產過程能夠高效地進行，這也在質量管理工作上為製造業帶來了便利。要知道在競爭激烈的製造產業
中，產品質量可以決定一個企業的成敗，不容小覷。
隨著經濟全球化的發展，人們的消費需求逐步提高，也越來越講究個性化，這要求傳統製造業突破現有生產方式與製造模式，對消費需求所產生的海量數據與信息進行處理與挖掘，這是一個非常繁瑣的工作，需要足夠細致才能發掘出其潛在的價值。同時，在進行這些非標准化產品生產過程中，產生的生產信息與數據也是大量的，需要及時收集、處理和分析，以反過來指導生產。不得不說，數據管理系統的有效應用，使得繁瑣的數據有了系統的管理，體現了數據的價值，創新了製造業企業的生產流程，帶來了更快的速度、更高的效率和更敏銳的洞察力。
綜上所述，數據信息的分析與使用對於製造業來講是非常有價值的，這便離不開數據管理系統的應用，它是互聯網數據世界與智能設備之間的橋梁，是"信息"世界與"物理"世界相互傳遞信息的通道，也可以直觀地反映給我們結果。可以說，大數據構成新一代智能工廠，而數據管理系統的應用更加體現了大數據的價值，為人類帶來製造業企業創新和變革的新時代。
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⑵ 智能製造：工業製造中的大數據分析
搞清出工業大數據分析，第一步我們應該如何定義製造業的大數據？這里我和大家通過大數據的三個特性，來經一步了解大數據的特性。
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關注＃1 －工業大數據數據來源
工業大數據的主要來源有兩個，第一類數據來源與智能設備。普適計算有很大的空間，現代工人可以帶一個普適感應器等設備來參加生產和管理。所以工業數據源是280億左右大量設備之間的關聯，這個是我們未來需要去採納的數據源之一。
第二個數據來源於人類軌跡產生的數據，包括在現代工業製造鏈中，從采購，生產，物流與銷售市場的內部流程以及外部互聯網訊息等，都是此類大數據的戰場。通過行為軌跡數據與設備數據的結合，大數據可以幫助我們實現客戶的分析和挖掘，它的應用場景包括了實時核心，交易，服務，後台服務等。
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關注＃2 －數據的關系
數據必須要放到相應的環境中一起分析，這樣才能了解數據之間的關系，可以分析出問題的根本原因（root cause）。譬如，每一款新機型在交付給航空公司之前都會接受一系列殘酷的飛行測試。極端天氣測試就是多項嚴酷的測試之一。該測試的目的是為了確保飛機的發動機、材料和控制系統能在極端天氣條件下正常運行。
問題的處理關鍵在於找到產生問題的根源，而以知錯誤的消除，關鍵在於解決方案的可靠有效。一旦找到並確定了根本原因，同時產生了可接受的應急措施，就可把問題當成一個已知錯誤來處理。問題調查的過程一定需要收集所有可用，與事件相關的信息來確定並消除引起事件和問題的根本原因。數據採集與分析必須要事件／問題發生的環境數據結合。
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關注＃3 －數據的收益
對於數字化轉型的其他方面而言，大數據不僅要關注實際數據量的多少，而最重要的是關注在大數據的處理方法在特定的場合的應用，讓數據產生巨大的創新價值。如果離開了收益考慮或投資回報的設計，一味尋求大數據既無法落地也無法為企業創造價值。
工業大數據分析的定義
生產執行系統（MES）與飛機發動機 健康 管理系統如出一轍。我們可以從工廠的生產中，實時採集到海量的流程，變數，測量結果等數據。這些數據來源的原因都是因為在製造環境中，設備或資產連接後所產生的現象。然而基於大量數據集而生成的報表，或是基礎統計的分析並不足以稱之為製造業的大數據分析。
所以如果製造業大數據分析不僅僅意味著數據的量，作為一個行業，我們應該如何定義製造業的大數據分析？「大數據不僅僅是大量的數據」這句話裡麵包含了多重涵義。
當代大數據處理技術的價值在於技術進步，同時也是因為技術進步，使大數據成為商業中有價值的核心驅動因素。作為智能製造的三駕馬車之一，工業大數據分析已經被多數的製造企業所認知並接受。許多製造業企業認為自己在生產運營方面也累積了大量的數據，是時候可以用到大數據了。
數據類型的多樣性
大數據不僅僅是大量的數據的堆積。大數據的重要屬性之一，便是，人們設法收集，並弄清楚，不斷變化的數據類型。如果只是大量採集同一類型的數據的話，再大的數據量都不能稱之為大數據。
數據必須包括高度可變性和種類多樣性。製造工廠中存在無數的大數據應用，但並不包括簡單地分類和展示一連串的流程測量結果，這些工作基本的統計展現就可以完成。一些大數據資料庫或數據湖的構成部分數據類型也是文本信息、圖像數據、地理或地質信息和非結構信息，例如，通過社交媒體或其他協作平台獲得的數據類型。
製造業信息結構概括起來分為兩層，一個是管理層，一個是自動化層。從經營管理，生產執行與控制三個緯度來實現決策支持、管理、生產執行、過程式控制制以及設備的連接與感測。製造業中大數據分析是指利用通用的數據模型，將管理層與自動化層的結構性系統數據與非結構性數據結合，進而通過先進的分析工具發現新的洞見。
大數據分析對生產的意義
製造業的創新的核心就是要依託大量的前沿 科技 。先進的技術是創新的手段。在新技術的支持下，可以通過一體化的製造運作管理系統MOM將企業管理應用系統，例如ERP，MES等系統與工業自動化的相關系統整合為一體。
從兩化融合的角度來看，信息系統供應商要從企業的主信息系統提供商定位來做好規劃、標准、功能設計、實施策略的統一性工作。協助企業做好風險控制，降低投資，降低操作維護成本，實現企業信息系統全集成。