近年來撞恰，隨著工業(yè)4.0旧找、先進(jìn)制造等新概念的廣泛普及回俐，互聯(lián)網(wǎng)、人工智能诱建、大數(shù)據(jù)蝴蜓、工業(yè)機(jī)器人等新技術(shù)層出不窮并不斷取得突破，制造業(yè)被推到新一輪工業(yè)大變革的風(fēng)口浪尖武骆。全國范圍內(nèi)榛舍，一片歡欣鼓舞的繁忙景象，似乎一夜之間就可以打造無數(shù)座智能工廠硝锨，仿佛引進(jìn)了一套MES系統(tǒng)就實現(xiàn)了智能制造的升級耽慌。然而，當(dāng)一陣風(fēng)過储佣，絢爛繽紛的榮光背后又剩下些什么辅任？又能為制造業(yè)的真正崛起帶來什么轉(zhuǎn)機(jī)？

無論是新的概念也好位蓉，新技術(shù)也罷立漏，沒有經(jīng)過實踐的驗證，恐怕都是空中樓閣而已冶媚。而工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用過程就是最好的明證聪戳。隨著云計算、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展太迈，以歐美為首全球范圍內(nèi)掀起了以制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的大變革针执，工業(yè)大數(shù)據(jù)正在成為全球制造業(yè)挖掘價值便锨、推動變革的重要手段围辙。

易往信息，時刻關(guān)注著與智能制造有關(guān)的最新技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r，并能很好地將這些最新前沿技術(shù)放到實際生產(chǎn)加以實踐應(yīng)用姚建，內(nèi)化成為易往智能工廠解決方案的一部分矫俺，為制造企業(yè)實現(xiàn)智能化升級服務(wù)。工業(yè)大數(shù)據(jù)是智能制造的關(guān)鍵技術(shù)之一掸冤，在易往的解決方案中厘托，通過MES、WMS稿湿、SCM等模塊及易往智能裝備對工業(yè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和處理铅匹，協(xié)助企業(yè)決策者在產(chǎn)品需求獲取、產(chǎn)品研發(fā)饺藤、制造包斑、運(yùn)營、服務(wù)及回收的產(chǎn)品生產(chǎn)全生命周期過程中涕俗，各個階段在智能化設(shè)計罗丰、生產(chǎn)、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造山堵、智能化服務(wù)腊囤、個性化定制等場景下實現(xiàn)智能制造。其中硅决，在供應(yīng)鏈管理環(huán)節(jié)韭展，易往的解決方案將引入的工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用在供應(yīng)鏈配送體系優(yōu)化與用戶需求快速響應(yīng)幾個方面。比如拂是，在生鮮運(yùn)輸途中验沮，我們通過RFID、物聯(lián)網(wǎng)及移動互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)獲取完整的產(chǎn)品供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)责祥，對生鮮牡增、冷鏈運(yùn)輸車的貯藏情況、溫度壳坞、運(yùn)輸距離柑耙、當(dāng)前環(huán)境等實時狀態(tài)進(jìn)行跟蹤監(jiān)控，并據(jù)此隨時制定及時準(zhǔn)確的相應(yīng)策略搂瓣，最大限度減少企業(yè)人員雷鸟、資源浪費(fèi)。結(jié)合銷售數(shù)據(jù)氢拥、供應(yīng)商數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)蚌铜，生鮮生產(chǎn)企業(yè)可以準(zhǔn)確分析預(yù)測不同區(qū)域人群對于生鮮種類的需求差異，做到真正的按需供應(yīng)嫩海。依據(jù)生鮮的貯藏環(huán)境實時進(jìn)行維護(hù)冬殃、更新囚痴，從而提高供應(yīng)鏈的整體效能，最終审葬，一份健康新鮮的生鮮食品出現(xiàn)在客戶的餐桌上深滚，客戶對產(chǎn)品、服務(wù)綜合評分并實時反饋給生產(chǎn)企業(yè)形成數(shù)據(jù)的整個閉環(huán)涣觉，通過對數(shù)據(jù)分析與預(yù)測對實時需求預(yù)測與分析痴荐，逐步加強(qiáng)商業(yè)運(yùn)營與用戶體驗。

工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用就是從復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)新的模式官册，挖掘有價值的信息生兆，從而促進(jìn)制造企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新、提升經(jīng)營水平和生產(chǎn)運(yùn)作效率以及拓展新型商業(yè)模式膝宁。目前皂贩，我國的工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展勢頭良好，各地制造企業(yè)也都積極參與進(jìn)來嚎区，我們看到工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用正在向生產(chǎn)制造的整個生態(tài)鏈不斷蔓延擴(kuò)張拘挡。但是，在實現(xiàn)智能制造的轉(zhuǎn)型過程中蝶桑，仍存在很多的困難掌社，與歐美國家也還有很大的差距，今后如何加快步伐實現(xiàn)后來者居上的局面還有待大家的共同努力窄切。

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