⑴ 目前的制造业有哪些数据处理系统
随着科学技术和计算机技术的飞速发展，许多新兴的感知技术和自动化技术逐渐普及，制造业也在发生着巨大转变，与传统的手工制造相比，制造业已经突破了传统模式，先进制造技术正在向信息化、自动化和智能化的方向发展，智能制造已经成为下一代制造业发展的重要内容。使得制造业逐步转向智能化的主要推动因素之一就是大数据，因此许多企业应用了数据管理系统 。
大数据的涌现改变着人们的生活与工作方式，也改变着制造业企业的运作模式。大数据是制造业智能化的基础，因此数据管理系统的应用对于制造业企业来说是非常有必要的，只有将数据高效管理，才能正确地运用，体现数据的价值。
制造业的数据管理系统中，应包括数据采集、数据管理、数据分析、智能化管理等模块。各个模块相互协作，相互配合，精确有效地管理数据，并且通过对数据的挖掘以及分析，实现实时监控。我们可以利用生产线以及生产设备上的传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。而生产所产生的数据同样经过快速处理、传递，反馈至生产过程中，将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络，使得工业控制和管理实现最优化。另一方面，通过检测过程中的数据分析，也可以实时反馈制造过程中产品的质量，可以有效地预防不合格产品，因此数据管理系统不仅能够高效地管理数据，也能够帮助企业实现资源的最大利用，降低工业和资源的配置成本，使得生产过程能够高效地进行，这也在质量管理工作上为制造业带来了便利。要知道在竞争激烈的制造产业
中，产品质量可以决定一个企业的成败，不容小觑。
随着经济全球化的发展，人们的消费需求逐步提高，也越来越讲究个性化，这要求传统制造业突破现有生产方式与制造模式，对消费需求所产生的海量数据与信息进行处理与挖掘，这是一个非常繁琐的工作，需要足够细致才能发掘出其潜在的价值。同时，在进行这些非标准化产品生产过程中，产生的生产信息与数据也是大量的，需要及时收集、处理和分析，以反过来指导生产。不得不说，数据管理系统的有效应用，使得繁琐的数据有了系统的管理，体现了数据的价值，创新了制造业企业的生产流程，带来了更快的速度、更高的效率和更敏锐的洞察力。
综上所述，数据信息的分析与使用对于制造业来讲是非常有价值的，这便离不开数据管理系统的应用，它是互联网数据世界与智能设备之间的桥梁，是"信息"世界与"物理"世界相互传递信息的通道，也可以直观地反映给我们结果。可以说，大数据构成新一代智能工厂，而数据管理系统的应用更加体现了大数据的价值，为人类带来制造业企业创新和变革的新时代。
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⑵ 智能制造：工业制造中的大数据分析
搞清出工业大数据分析，第一步我们应该如何定义制造业的大数据？这里我和大家通过大数据的三个特性，来经一步了解大数据的特性。
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关注＃1 －工业大数据数据来源
工业大数据的主要来源有两个，第一类数据来源与智能设备。普适计算有很大的空间，现代工人可以带一个普适感应器等设备来参加生产和管理。所以工业数据源是280亿左右大量设备之间的关联，这个是我们未来需要去采纳的数据源之一。
第二个数据来源于人类轨迹产生的数据，包括在现代工业制造链中，从采购，生产，物流与销售市场的内部流程以及外部互联网讯息等，都是此类大数据的战场。通过行为轨迹数据与设备数据的结合，大数据可以帮助我们实现客户的分析和挖掘，它的应用场景包括了实时核心，交易，服务，后台服务等。
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关注＃2 －数据的关系
数据必须要放到相应的环境中一起分析，这样才能了解数据之间的关系，可以分析出问题的根本原因（root cause）。譬如，每一款新机型在交付给航空公司之前都会接受一系列残酷的飞行测试。极端天气测试就是多项严酷的测试之一。该测试的目的是为了确保飞机的发动机、材料和控制系统能在极端天气条件下正常运行。
问题的处理关键在于找到产生问题的根源，而以知错误的消除，关键在于解决方案的可靠有效。一旦找到并确定了根本原因，同时产生了可接受的应急措施，就可把问题当成一个已知错误来处理。问题调查的过程一定需要收集所有可用，与事件相关的信息来确定并消除引起事件和问题的根本原因。数据采集与分析必须要事件／问题发生的环境数据结合。
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关注＃3 －数据的收益
对于数字化转型的其他方面而言，大数据不仅要关注实际数据量的多少，而最重要的是关注在大数据的处理方法在特定的场合的应用，让数据产生巨大的创新价值。如果离开了收益考虑或投资回报的设计，一味寻求大数据既无法落地也无法为企业创造价值。
工业大数据分析的定义
生产执行系统（MES）与飞机发动机 健康 管理系统如出一辙。我们可以从工厂的生产中，实时采集到海量的流程，变量，测量结果等数据。这些数据来源的原因都是因为在制造环境中，设备或资产连接后所产生的现象。然而基于大量数据集而生成的报表，或是基础统计的分析并不足以称之为制造业的大数据分析。
所以如果制造业大数据分析不仅仅意味着数据的量，作为一个行业，我们应该如何定义制造业的大数据分析？“大数据不仅仅是大量的数据”这句话里面包含了多重涵义。
当代大数据处理技术的价值在于技术进步，同时也是因为技术进步，使大数据成为商业中有价值的核心驱动因素。作为智能制造的三驾马车之一，工业大数据分析已经被多数的制造企业所认知并接受。许多制造业企业认为自己在生产运营方面也累积了大量的数据，是时候可以用到大数据了。
数据类型的多样性
大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，便是，人们设法收集，并弄清楚，不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据的话，再大的数据量都不能称之为大数据。
数据必须包括高度可变性和种类多样性。制造工厂中存在无数的大数据应用，但并不包括简单地分类和展示一连串的流程测量结果，这些工作基本的统计展现就可以完成。一些大数据数据库或数据湖的构成部分数据类型也是文本信息、图像数据、地理或地质信息和非结构信息，例如，通过社交媒体或其他协作平台获得的数据类型。
制造业信息结构概括起来分为两层，一个是管理层，一个是自动化层。从经营管理，生产执行与控制三个纬度来实现决策支持、管理、生产执行、过程控制以及设备的连接与传感。制造业中大数据分析是指利用通用的数据模型，将管理层与自动化层的结构性系统数据与非结构性数据结合，进而通过先进的分析工具发现新的洞见。
大数据分析对生产的意义
制造业的创新的核心就是要依托大量的前沿 科技 。先进的技术是创新的手段。在新技术的支持下，可以通过一体化的制造运作管理系统MOM将企业管理应用系统，例如ERP，MES等系统与工业自动化的相关系统整合为一体。
从两化融合的角度来看，信息系统供应商要从企业的主信息系统提供商定位来做好规划、标准、功能设计、实施策略的统一性工作。协助企业做好风险控制，降低投资，降低操作维护成本，实现企业信息系统全集成。