大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用帶來(lái)的效益將滲透于整個(gè)制造業(yè)價(jià)值鏈，如產(chǎn)品創(chuàng)新、市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)、優(yōu)化產(chǎn)品生產(chǎn)流程、生產(chǎn)過程精準(zhǔn)控制、企業(yè)業(yè)務(wù)流程精細(xì)化管理等。主要應(yīng)用有：
（１）實(shí)現(xiàn)大規(guī)模個(gè)性化定制。在產(chǎn)品生產(chǎn)之前通過大數(shù)據(jù)分析感知用戶的情景信息，快速洞察用戶需求及興趣點(diǎn)，針對(duì)客戶的個(gè)性化需求進(jìn)行參數(shù)配置、優(yōu)化和建模，從而精準(zhǔn)地向用戶提供制造服務(wù)的主動(dòng)推薦、檢查和建議。
（２）產(chǎn)品故障診斷與預(yù)測(cè)。通過分布在生產(chǎn)線不同環(huán)節(jié)的傳感器實(shí)時(shí)采集制造裝備運(yùn)行數(shù)據(jù)，并進(jìn)行建模分析，及時(shí)跟蹤設(shè)備信息，如實(shí)際健康狀態(tài)、設(shè)備表現(xiàn)或衰退軌跡，進(jìn)行故障預(yù)測(cè)與診斷，從而減少這些不確定因素造成的影響，降低停產(chǎn)率，提高實(shí)際運(yùn)營(yíng)生產(chǎn)力。
（３）精準(zhǔn)制造服務(wù)推送。通過多渠道收集用戶大數(shù)據(jù)，如身份信息、行為數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)，從各個(gè)維度了解客戶需求，在整合數(shù)據(jù)之后，企業(yè)可以了解哪些客戶群體需要怎樣的制造服務(wù)，從而挖掘商業(yè)機(jī)會(huì)，主動(dòng)發(fā)現(xiàn)制造任務(wù)，輔助制造企業(yè)作出合理決策，減少盲目制造與需求不匹配造成的資源浪費(fèi)。
（４）制造流程優(yōu)化控制。傳統(tǒng)的制造流程建模方法和自動(dòng)控制方法是以事先建立對(duì)象模型為前提，然后根據(jù)對(duì)象理論模型加以閉環(huán)控制，從而使輸出結(jié)果符合要求。然而，面對(duì)復(fù)雜的工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)時(shí)，其特性和行為難以被理解和掌握，建立優(yōu)化控制模型十分困難，通過系統(tǒng)大數(shù)據(jù)處理分析，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)來(lái)發(fā)現(xiàn)模型，可以解決現(xiàn)有機(jī)理建模方法難以解決的問題。
總之，基于大數(shù)據(jù)的智能制造的基本目的就是對(duì)制造設(shè)備本身以及產(chǎn)品制造過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)分析，轉(zhuǎn)換成實(shí)際有用的信息或知識(shí)，并通過這些信息／知識(shí)對(duì)外部環(huán)境及情形做出判斷和采取適當(dāng)?shù)男袆?dòng)，進(jìn)而產(chǎn)生優(yōu)化的業(yè)務(wù)決策和個(gè)性化的服務(wù)，創(chuàng)造價(jià)值并獲得更多的收益。
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