盤點2017智能制造與工業大數據的實踐更新
隨著信息化水平的不斷發展，以智能制造為主導的第四次工業革命正在各國掀起變革浪潮，不論是德國的工業4.0、美國的工業互聯網，還是國內的中國制造2025，新一代信息技術與制造業的深度融合正在引發生產方式、產業形態、商業模式和經濟增長點的重大變革，制造正在向智造轉變。
智能制造：物理工廠+虛擬工廠
智能制造將物聯網、大數據、云計算等新一代信息技術與設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節融合，以智能工廠為載體，采用物理工廠+虛擬工廠的形式，實現產業的智造升級。
在智造升級過程中，物聯網和大數據成為智能制造的兩個主角。通過應用物聯網和大數據，以端到端數據流為基礎，以互聯互通為支撐，構建高度靈活的個性化和數字化智能制造模式，實現信息深度自感知、智慧優化自決策、精準控制自執行等內容。
物聯網的核心在于運用新一代信息和通信技術，把傳感器、感應器等智能裝置（信息系統）嵌入到電網、交通、建筑、工廠、貨物等各種物體和環境（物理系統）中，通過有線和無線網絡加以連接形成物聯網，并通過網絡和云計算將物聯網和互聯網的整合，m.dekuna.com，將物體接入信息網絡，通過人、生產與產品的實時聯通與有效溝通，實現對實體世界的洞察和控制。
大數據分析應用則是物聯網的基礎上，通過將企業內部全流程運營數據和外部移動互聯端、社交媒體端、社會化物聯網端，以及延伸到消費者的智慧化物聯網數據，納入到完整的洞察-響應-提升閉環式精益管理中，幫助企業充分發揮大數據分析的輔助決策作用。
以制造型工廠為例，KUKA機器人示教器維修，工業機器人維修，工廠以提升質量、降低成本、提高效率為根本目標，通過應用物聯網技術，使制造過程中的各種數據源互聯互通，實現信息流的自動化，實現制造鏈條全程可視化，通過大數據分析將海量的隱形數據轉化為顯性數據，并將信息及決策建議實時提供給生產一線操作工人、主管和高級管理人員，幫助企業增強制造洞察力。
*制造型工廠的應用重點
決策智能化：構建大數據分析能力
隨著智能制造的在各領域的推進應用，企業生產過程數字化及管理流程智能化正在逐步實現，但未來，能否實現決策智能化將是拉開企業差距的關鍵。
何為決策智能化？指的是在自動化和設備智能化的基礎上構建大數據分析能力，使數據轉化為洞察，再由洞察產生行動，不僅要從技術上提升洞察分析能力，也要從組織、管控、能力角度同步提升，真正實現感知-洞察-評估-響應閉環的順利運作與循環提升。
*大數據分析能力構建
工業大數據在在數據管理階段，聚焦于信息和數據管理，建立數據管理規則，指導海量數據辨識處理與信息提煉。第二個階段則是將信息轉化為洞察，通過建設相應的運行機制、數據分析平臺和數據分析手段，利用數據分析挖掘根因，為管理決策提供支持，包括：支持和管控體系建設、組織和人才管理、獲悉洞察管理、洞察到行動的管理等6個方面。第三個階段由洞察反推業務，通過將分析洞察引入業務運營，實現最優決策的相關工作流程及建立相關評價工具、方法與流程，衡量大數據分析帶來的業務洞察對業務產生的實際價值。
隨著物聯網和大數據分析技術的應用實踐，通過數據洞察驅動業務經營管理已成為行業的重要趨勢，在此基礎上實現商業模式創新、生產模式創新、運營模式創新和科學決策能力等企業目標已經成為可能，物聯網和大數據正在幫助企業實現從制造向智造的轉變。
就像100年前電的發明改變了所有行業、農業、制造業、鐵路、通信等等，物聯網和大數據未來也或將能為幾乎所有行業帶來巨大改變。