制造业大数据标准化应用
伴随着“智能制造 2025”国家战略的实施，大数据应用已成为制造业生产力、竞争力、创新能力提升的关键，是驱动制造过程、产品、模式、管理及服务标准化、智能化的重要基础，体现在产品全生命周期中的各个阶段，工业大数据正在加速制造业的转型升级。制造业大数据的应用首先，基于统一标准化思路驱动的工业大数据产品研发设计，实现研发过程的智能化，提升了创新能力、研发效率和设计质量。通过产品全生命周期数据的采集，工业大数据建模和数字仿真技术优化设计模型，及早发现设计缺陷，减少试制实验次数，降低研发成本、提升设计效率，缩短了产品研发周期。其次，综合制造过程中设备、效率、成本、耗能等数据展开建模分析，实现了运行过程的状态监测与优化工艺参数推荐。通过生产工艺过程参数，设备运行状态参数与产品质量性能、生产线排产负荷、耗能等数据进行关联性深度挖掘，形成数据闭环，可得出工艺参数的最优区间、车间排产计划的最优方案、厂房能效优化的最佳调控手段等。工业大数据技术的发展和相关标准化工作的推进，也带来了制造业产业链上下游企业间各协同环节的信息共享和同步升级，企业可根据自身优劣势分析对业务进行重新取舍，整合资源实现平台化运营，优化价值链。另外，基于大数据构建的产品故障预测系统，能帮助用户实时掌握产品状态，在产品出现异常前展开预测性维修。基于数据标准化思路的企业全流程的数据集成贯通与工业大数据建模分析，支撑了大规模定制为代表的典型智能制造模式。基于研发知识库的大数据产品模块化分析，以及协同创新平台所整合的内外部产业链协同设计能力，可实现产品的个性化设计；基于工业生产大数据的互联工厂柔性化生产能力，保障了个性化设计订单低成本高效率的制造；结合物流大数据分析优化的物流配送系统，可充分保障个性化定制产品在最短时间内按承诺交付至用户。
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