制造業(yè)是一個國家綜合國力最重要的表現(xiàn),，在國民經(jīng)濟(jì)中占有重要份額,，也是決定民眾生活質(zhì)量的重要條件。在經(jīng)歷了21世紀(jì)初的互聯(lián)網(wǎng)泡沫和2008年全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)之后,，世界各國,，尤其是發(fā)達(dá)國家都意識到,，制造業(yè)是推動科技創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)增長和社會穩(wěn)定的重要力量,，成為各國發(fā)展和轉(zhuǎn)型的機(jī)遇以及形成新競爭力的戰(zhàn)場,。

　　美國人之所以認(rèn)為未來智能工業(yè)的發(fā)展必然從生產(chǎn)制造端轉(zhuǎn)變到消費端，并且提出“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的理念與“國家制造業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)計劃”,，是因為互聯(lián)網(wǎng)與商業(yè)模式創(chuàng)新是美國的強(qiáng)項,。德國在制造業(yè)的核心優(yōu)勢是裝備制造業(yè)以及生產(chǎn)線自動化，通過配置和自控的優(yōu)化系統(tǒng)使得工業(yè)生產(chǎn)全自動化,，所以德國工業(yè)4.0的實踐關(guān)注銷售,、服務(wù)能力的提升,。雖然角度不同，無不圍繞著制造業(yè)這個核心展開,。

　　中國的制造業(yè)在改革開放30多年來取得了舉世矚目的成就,，連續(xù)幾年成為“世界制造力競爭指數(shù)”最強(qiáng)的國家，中國已然成為世界制造業(yè)的新中心,。2015年中,，國務(wù)院印發(fā)《中國制造2025》，部署全面推進(jìn)實施制造強(qiáng)國戰(zhàn)略,。配套“互聯(lián)網(wǎng)+”和“供給側(cè)改革”等多項措施,，“智能制造”被定位為中國制造的主攻方向。

　　大數(shù)據(jù)是智能制造核心驅(qū)動力

　　如何實現(xiàn)智能制造? 從哈佛商學(xué)院到賓夕法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院,，有一個普遍的共識,，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型是智能制造實現(xiàn)的途徑。更為重要的是,，這一共識同樣來自眾多的世界級制造業(yè)企業(yè)家們,。

　　這一共識是基于無數(shù)技術(shù)趨勢的融合。例如物聯(lián)網(wǎng),、信息物理系統(tǒng)技術(shù)(CPS),、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、移動技術(shù),、人工智能,、云計算,、虛擬／增強(qiáng)現(xiàn)實（VR／AR）,、大數(shù)據(jù)分析等。我們一定要保持頭腦清醒,，不要簡單認(rèn)為有了這些技術(shù),，未來五年就是制造業(yè)的黃金時期，因為新制造業(yè)文化的變革進(jìn)程是相當(dāng)復(fù)雜,、緩慢和艱難的,，沒有行業(yè)與企業(yè)與用戶的融合推進(jìn)，這次變革無法實現(xiàn),。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅僅意味著企業(yè)簡單的數(shù)字化,，而是把數(shù)字作為智能制造的核心驅(qū)動力，需要利用數(shù)據(jù)去整合產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈,。

　　在過去的3到5年中,，上面列出的技術(shù)一直都是熱門商業(yè)話題，單獨使用時,，其中每一項都能使商業(yè)中的一些程序或活動實現(xiàn)數(shù)字化,。而如果將這些技術(shù)融合起來利用,，就有可能實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

　　數(shù)據(jù)基本就是兩類,，一類是人類軌跡產(chǎn)生的數(shù)據(jù),，另一類是機(jī)器自動產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。這兩類數(shù)據(jù)構(gòu)成了我們今天的大數(shù)據(jù)多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源,。自工業(yè)革命以來,，為了改進(jìn)運營，制造商一直以來都在有意采集并存儲數(shù)據(jù),。隨著時間的推移,，數(shù)據(jù)在制造業(yè)分析的需求將越來越大。然而在過去的250年間,，利用數(shù)據(jù)的根本動因并沒有改變,，但數(shù)據(jù)的復(fù)雜性增強(qiáng)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為情報的能力將有越來越大的需求,。

　　對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的其他方面而言,，2012年高德納給出的大數(shù)據(jù)定義里面，特別強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)是多樣化信息資產(chǎn),，大數(shù)據(jù)不僅要關(guān)注實際數(shù)據(jù)量的多少,，而且最重要的是關(guān)注大數(shù)據(jù)的處理方法，讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生巨大的創(chuàng)新價值,。數(shù)據(jù)量大還是量小本身并不是判斷大數(shù)據(jù)價值的核心指標(biāo),，而數(shù)據(jù)的實時性和多元性應(yīng)該對大數(shù)據(jù)的定義和價值更具直接的影響。

　　如果不投資大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)分析,，從中獲得信息,，智能制造所追求的卓越運營將功虧一簣。如果通過利用大數(shù)據(jù),、預(yù)測性分析及云技術(shù)衡量產(chǎn)品性能只為了解客戶需求,，這意味著你正在失去數(shù)字化轉(zhuǎn)型最大的價值。在工業(yè)大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域里,，我們除了要繼續(xù)關(guān)心“人為數(shù)據(jù)或與人相關(guān)的數(shù)據(jù)”,，更多的要關(guān)注“機(jī)器數(shù)據(jù)或工業(yè)數(shù)據(jù)”與人的行為數(shù)據(jù)的融合。

　　大數(shù)據(jù)以及工業(yè)大數(shù)據(jù)的特性

　　數(shù)據(jù)本身不會為你帶來價值,，數(shù)據(jù)的技術(shù)也不會讓我們的制造業(yè)更先進(jìn),，數(shù)據(jù)必須轉(zhuǎn)成信息后才會對產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生價值。智能工廠通過與環(huán)境系統(tǒng)的無縫交互,，設(shè)備能夠有自我意識和自學(xué)能力,，在未來可以實現(xiàn)更高程度的智能控制和優(yōu)化控制。目前自學(xué)設(shè)備還遠(yuǎn)未達(dá)到工業(yè)實施階段。

　　制造業(yè)企業(yè)有著大量的數(shù)據(jù),，從內(nèi)部而言,，積累了大量的內(nèi)源數(shù)據(jù)，包括運維,、管理,、流程、質(zhì)量等,。而在互聯(lián)網(wǎng)時代,，外源數(shù)據(jù)更多，包括供應(yīng)商,、競爭對手,、客戶反饋等等。事實上,，制造業(yè)企業(yè)不缺數(shù)據(jù),，問題在于數(shù)據(jù)質(zhì)量低下，采集手段不科學(xué),。造成的現(xiàn)象是數(shù)據(jù)豐富但信息貧乏,。目前表現(xiàn)出兩大問題：第一是數(shù)據(jù)的有效利用率很低；第二是缺乏分析能力,，需要大量的工具,。

　　由此可見，推動智能制造的并不是大數(shù)據(jù)本身,，而是大數(shù)據(jù)的分析技術(shù),。工業(yè)大數(shù)據(jù)給了我們一個看世界的新角度。通過360度全景的數(shù)字視角,，可能給我們帶來新的優(yōu)勢,，這就是它成為創(chuàng)新驅(qū)動核心動力的來源。

　　在智能制造的工業(yè)大數(shù)據(jù)中,，數(shù)據(jù)類型多樣性是大數(shù)據(jù)的重要屬性,。大量的數(shù)據(jù)不是大數(shù)據(jù),，單一的數(shù)據(jù)類型也不足以構(gòu)成大數(shù)據(jù),。人們一直設(shè)法收集并弄清楚不斷變化的數(shù)據(jù)類型。在制造業(yè)中,，大數(shù)據(jù)分析需要利用通用的數(shù)據(jù)模型,，將庫存記錄、交易記錄和財務(wù)交易記錄等結(jié)構(gòu)性商業(yè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)與預(yù)警,、流程參數(shù)和質(zhì)量事件,、社交媒體或其他協(xié)作平臺獲得的文本信息、圖像數(shù)據(jù)、地理或地質(zhì)信息等非結(jié)構(gòu)性操作系統(tǒng)數(shù)據(jù)以及供應(yīng)商,、公共網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)結(jié)合起來,，進(jìn)而通過先進(jìn)的分析工具發(fā)現(xiàn)新的洞見。

　　大數(shù)據(jù)與智能制造的關(guān)系

　　在工業(yè)大數(shù)據(jù)的實踐中,，宏觀與微觀,、規(guī)模與定制、個性與共性必然成為主要的幾對矛盾,。未來制造業(yè)經(jīng)濟(jì)是由企業(yè)流程以及產(chǎn)業(yè)鏈接口能力所決定的,，而機(jī)器的能力是基礎(chǔ)。

　　制造業(yè)企業(yè)在力求降低生產(chǎn)過程中的浪費,，提高制造工業(yè)環(huán)保與安全水平,，根據(jù)生產(chǎn)狀況實現(xiàn)系統(tǒng)自我調(diào)整、實現(xiàn)自適應(yīng),，以及全面服務(wù)個性化需求的過程中,，都會實時產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。

　　在現(xiàn)代工業(yè)供應(yīng)鏈中,，隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及,，我們可以感受到從采購、生產(chǎn),、物流到銷售市場都是大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)場,。大數(shù)據(jù)可以幫助我們實現(xiàn)客戶的分析和挖掘，它的應(yīng)用場景包括了實時核心,、交易,、服務(wù)、后臺服務(wù)等,。其載體包括手機(jī),、傳感器、穿戴設(shè)備,、3D打印機(jī)和平板電腦等,。傳感器數(shù)據(jù)屬于工業(yè)大數(shù)據(jù)類別之一，這些機(jī)器數(shù)據(jù)可以幫助我們找到已經(jīng)發(fā)生的問題,，協(xié)助預(yù)測類似問題未來重復(fù)發(fā)生的幾率與時間,，幫助我們保障生產(chǎn)，滿足法律法規(guī)的要求,，提升環(huán)保水平,，改善客戶服務(wù)。

　　因此,，利用大數(shù)據(jù)的工具,，通過數(shù)據(jù)分析和挖掘，我們可以了解問題產(chǎn)生的過程、造成的影響和解決的方式,，找到創(chuàng)造附加價值的新形式,。利用大數(shù)據(jù)的工具和思維，幫助制造業(yè)實現(xiàn)商業(yè)模式的轉(zhuǎn)變,，改造和提升客戶體驗,，完善內(nèi)部操作流程，或許是最佳途徑之一,。

　　推動智能制造的三駕馬車

　　我們要從設(shè)備資產(chǎn)智能管理,、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析以及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)這三駕“馬車”，結(jié)合現(xiàn)代制造業(yè)企業(yè)的下一代企業(yè)架構(gòu),，幫助制造型企業(yè)實現(xiàn)智能制造管理的落地,。設(shè)備智能管理是智能制造數(shù)據(jù)的核心來源，通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的平臺連接了所有人,、物與事,，然后利用大數(shù)據(jù)工具來分析已知事件，預(yù)測問題,，挖掘新知識,，協(xié)助管理決策等。

　　資產(chǎn)智能管理是一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)來源

　　資產(chǎn)智能管理（AIM）,、傳統(tǒng)資產(chǎn)管理（EAM）以及資產(chǎn)性能管理（APM）能夠?qū)崟r產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),。資產(chǎn)智能管理無間斷地處理制造各個領(lǐng)域生成的數(shù)據(jù)，包括歷史記錄數(shù)據(jù)以及實時質(zhì)量流程中獲得的時域信息,。

　　資產(chǎn)智能管理的數(shù)據(jù)組成部分非常之多,，例如，通過震動感應(yīng)器采集旋轉(zhuǎn)機(jī)械的數(shù)據(jù),，地理位置信息記錄了移動資產(chǎn)和資產(chǎn)移動的數(shù)據(jù),，通過位置數(shù)據(jù)和氣候數(shù)據(jù)了解電力傳輸和分配部分或管道的線性資產(chǎn)的實時狀態(tài)，基礎(chǔ)地質(zhì)數(shù)據(jù)協(xié)助確定采礦業(yè)操作條件等,。

　　當(dāng)把所有這些資產(chǎn)設(shè)備的數(shù)據(jù)源結(jié)合起來,，再利用演繹和預(yù)測分析等方法對這些數(shù)字進(jìn)行分析時，你絕對有機(jī)會將智能制造管理提升一個層次,。僅僅通過監(jiān)測一定數(shù)量的設(shè)備的實際運行時間來安排預(yù)防性維護(hù)并不足以成為大數(shù)據(jù)手段,。當(dāng)你使用震動分析、熱紅外成像,、流程條件數(shù)據(jù),、實時位置信息以及在互聯(lián)網(wǎng)上搜索有關(guān)類似設(shè)備的失效模式時，才真正涉及到了大數(shù)據(jù),。

　　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺

　　制造業(yè)的大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的一部分，為企業(yè)傳統(tǒng)供應(yīng)應(yīng)用程序的升級和改造提供依據(jù)。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)了產(chǎn)品的可溯源,，降低了質(zhì)量成本,，而且在流程數(shù)字化方面推動了制造業(yè)智能化。

　　構(gòu)成新的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用工作區(qū)的將是全新的下一代系統(tǒng),。這些應(yīng)用程序?qū)⑻钛a(bǔ)傳統(tǒng)架構(gòu)的空白,，吸收任何地方的數(shù)據(jù)并將其傳輸?shù)饺魏纹渌胤剑瑥亩鴰椭M(jìn)行新的分析以及為新的混合應(yīng)用程序所用,。這些應(yīng)用程序還可以簡化分析,，供車間人員所用，以及/或?qū)⑦@些解決方案與必要的服務(wù)和數(shù)據(jù)科學(xué)家專業(yè)知識結(jié)合起來,。

　　抽樣調(diào)查,、確保質(zhì)量是我們在小數(shù)據(jù)時代的管理。而如今,，在快節(jié)奏的生產(chǎn)環(huán)境中,，要人工去檢測每一個產(chǎn)品的質(zhì)量，顯然是不切實際的,。在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺,，通過所有產(chǎn)品的智能連接，越來越多的產(chǎn)品和設(shè)備有了“情境自我意識”,，使數(shù)據(jù)捕獲,、分析和檢測變得異常容易。企業(yè)通過互聯(lián)網(wǎng)平臺還可以迅速改進(jìn)設(shè)計并改善工程質(zhì)量,。

　　我們許多生產(chǎn)流程的手冊和模型都有知識差距,，這也是建立產(chǎn)品或企業(yè)級別的知識庫之所以那么艱難的的原因所在。而物聯(lián)網(wǎng)有可能填補(bǔ)這些差距,。流程數(shù)字化將帶給我們的未來是：從設(shè)計到用戶體驗,，一切都是有結(jié)構(gòu)的和數(shù)據(jù)可尋的。這樣,，制造商不僅可以理解實體產(chǎn)品是怎樣設(shè)計和制造的,，還可以了解用戶體驗如何以及如何與產(chǎn)品互動。

　　大數(shù)據(jù)分析工具

　　隨著數(shù)字處理能力的不斷提升以及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺日益成熟,，我們將很快解鎖海量并仍不斷增長的數(shù)據(jù),。這些數(shù)據(jù)與我們的制造流程以及為我們提供聚集這些數(shù)據(jù)并部署強(qiáng)有力的分析程序?qū)ζ溥M(jìn)行分析的空間的云服務(wù)有關(guān)。

　　無論是為促銷產(chǎn)品還是作為戰(zhàn)略目標(biāo)的方式,，大數(shù)據(jù)已然成為很多公司和機(jī)構(gòu)過度使用的術(shù)語,。通過不同技術(shù)，我們將數(shù)據(jù)空間完全釋放出來,，從而可以利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將任何地方的數(shù)據(jù)加以融合,，新的分析工具應(yīng)用這一新的數(shù)據(jù)模型,，從而發(fā)現(xiàn)之前從未有可能的洞見。這些分析工具包括：圖像,、視頻,、地理空間、時間序列,、預(yù)測模型,、機(jī)器學(xué)習(xí)、優(yōu)化,、模擬和統(tǒng)計過程控制等,。

　　大數(shù)據(jù)與智能制造的意義與影響

　　制造即運營管理，是供應(yīng)鏈的四大環(huán)節(jié)之一,，負(fù)責(zé)規(guī)劃,、組織、管理所有制造產(chǎn)品所需要的資源,，包括設(shè)備,、人力、技術(shù),、流程,、信息等。其主要職能是統(tǒng)籌相關(guān)的資源與活動,，將投入的資源轉(zhuǎn)變成最終可銷售的產(chǎn)品和服務(wù),。每個企業(yè)都有自己的規(guī)劃和自己企業(yè)在運營環(huán)節(jié)的管理最佳實踐。大數(shù)據(jù)對促進(jìn)供應(yīng)鏈中的生產(chǎn)環(huán)節(jié)產(chǎn)生了前所未有的巨大影響,，在眾多的運營決策改進(jìn)里面,，這些影響包括產(chǎn)品設(shè)計、質(zhì)量控制,、客戶畫像等等,。大數(shù)據(jù)及其 分析將影響制造業(yè)的規(guī)范性、產(chǎn)品以及服務(wù)的品質(zhì)以及卓越運營這三大方面,。

　　大數(shù)據(jù)規(guī)范性分析將促進(jìn)規(guī)范性維護(hù)

　　基于預(yù)測性分析的進(jìn)化步驟被稱為規(guī)范性分析,。規(guī)范分析法是20 世紀(jì)60年代后期美國管理心理學(xué)家皮爾尼克提出的，它對事物運行狀態(tài)做出是非曲直的主觀價值判斷,，力求回答“事物的本質(zhì)應(yīng)該是什么”,。規(guī)范性分析意味著分析工具不僅能夠預(yù)測可能發(fā)生的事情，還可以提供備用的“假設(shè)”分析,，以提供可以改變結(jié)果的方案,。從這一分析出發(fā)，我們可以將工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺的數(shù)據(jù)提供給智能連接資產(chǎn)內(nèi)部的云數(shù)據(jù)庫或潛在的分散分析,，以期在“最佳”結(jié)果的基礎(chǔ)上,，對規(guī)范性維護(hù)活動做出最準(zhǔn)確的定義,。

　　這一轉(zhuǎn)變將徹底改變制造行業(yè)。我們將不再需要一系列專家來告訴管理員何時需要針對設(shè)備資產(chǎn)做哪些維護(hù)以及如何維護(hù),，因為當(dāng)資產(chǎn)無法實現(xiàn)自我修復(fù)時,，將會自己告訴你它們需要什么,。

　　大數(shù)據(jù)對質(zhì)量的新要求

　　商業(yè)原則之一的帕累托法則,，也稱為二八定律，一般來講質(zhì)量也往往與這一基本原則緊密相關(guān),。早在上世紀(jì)90年代開始,，大量企業(yè)就開始通過應(yīng)用分析法來提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)的效率，其核心是實現(xiàn)生產(chǎn)與服務(wù)的需求相匹配,。

　　今天的大數(shù)據(jù)分析手段也如出一轍,。大數(shù)據(jù)不僅能夠使生產(chǎn)商制造產(chǎn)品的時間縮短，還能夠在產(chǎn)品批量生產(chǎn)前通過模擬,，檢驗防止產(chǎn)品缺陷,，減少產(chǎn)品開發(fā)周期過程中不必要的環(huán)節(jié)等。

　　質(zhì)量管理強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品質(zhì)量要符合消費者預(yù)期,，這個預(yù)期包括預(yù)算,、功能、外觀等等,。這是大數(shù)據(jù)分析法提升質(zhì)量管理環(huán)節(jié)的首要收益,。通過對內(nèi)源與外源數(shù)據(jù)的實時采集和分析，企業(yè)能夠準(zhǔn)確地了解消費者需求及其購買行為,，明確產(chǎn)品特征,，運用高級分析法準(zhǔn)確地指導(dǎo)生產(chǎn)、運輸與采購,，從而提升產(chǎn)品或服務(wù)的質(zhì)量,。

　　大數(shù)據(jù)的實時性與實效性，給企業(yè)的生產(chǎn)質(zhì)量管理創(chuàng)造了實現(xiàn)質(zhì)的飛躍的條件,。傳統(tǒng)質(zhì)量管理主要是通過靜態(tài)的,、歷史的、沉淀的數(shù)據(jù),，通過檢查表,、散點圖、控制圖等檢測手段來發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程的質(zhì)量問題,，大數(shù)據(jù)則通過物聯(lián)網(wǎng),，通過產(chǎn)品上安裝傳感器、標(biāo)簽等手段,，實時監(jiān)測采集數(shù)據(jù),，認(rèn)知產(chǎn)品性能,，實時提高質(zhì)量。

　　利用大數(shù)據(jù)來實現(xiàn)制造業(yè)卓越運營

　　當(dāng)企業(yè)高管們在探索如何利用大數(shù)據(jù)改善運營之時,，我們需要從企業(yè)的生產(chǎn)目標(biāo)以及更高的商業(yè)目標(biāo)開始思考這個問題,。越來越多的管理人員意識到，貫穿產(chǎn)品生命周期各個階段的數(shù)據(jù),，將成為能給企業(yè)帶來高效增值的極有價值的原始材料,。

　　企業(yè)不論何時開始實施卓越運營，都必須將人,、流程和技術(shù)結(jié)合起來,，基于此，制造業(yè)的卓越運營實踐需要包含資產(chǎn)管理（EAM）,，資產(chǎn)性能管理（APM）,，企業(yè)質(zhì)量管理（EQMS），環(huán)境,、健康和安全管理（EHS）,，工業(yè)能源管理（IEM）以及制造運營管理（MOM）六大支柱。

　　將數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)分析結(jié)合起來時,，之前未知而有待發(fā)現(xiàn)的相關(guān)性以及打破信息孤島的可能性變得越來越大,。把從運營中已使用到的大數(shù)據(jù)、社會媒體以及物聯(lián)網(wǎng)等新的數(shù)據(jù)源,，以及融合大數(shù)據(jù)分析解決方案的能力三者結(jié)合起來,，大數(shù)據(jù)就可以為管理層提供運營洞見。

　　在制造行業(yè),，企業(yè)邊界日益模糊,，最難以預(yù)測的外部因素，當(dāng)數(shù)顛覆性創(chuàng)新,?；ヂ?lián)互通徹底改變了商業(yè)游戲規(guī)則，在意識到競爭時已為時過晚,。對于所有希望轉(zhuǎn)型的制造業(yè)企業(yè)來說,，企業(yè)管理者需要迅速全面了解前沿技術(shù)及其相關(guān)性與關(guān)聯(lián)性，利用現(xiàn)代企業(yè)架構(gòu),，重新定義企業(yè),，通過全供應(yīng)鏈的數(shù)字化，來獲得更為高效,、智能與高利潤的服務(wù)產(chǎn)品,。

　　雞蛋，從外打破是食物，從內(nèi)打破是生命,。智能制造之路亦是,，從外打破是壓力，從內(nèi)打破是成長,。我們要從設(shè)備智能管理,、工業(yè)大數(shù)據(jù)入手分析，駕馭工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的三駕馬車,，結(jié)合現(xiàn)代制造業(yè)企業(yè)的下一代企業(yè)架構(gòu),，讓自己有能力從內(nèi)打破，打造并形成數(shù)據(jù)紅利,，在這場智能制造的文化升級中,，實現(xiàn)重生,，實現(xiàn)我們的制造強(qiáng)國之夢,。