大数据背景下智能化工厂的建设
智慧工厂解决方案
智慧工厂解决方案第1篇智慧工厂解决方案一、背景分析随着工业4.0时代的到来，智慧工厂成为制造业发展的重要趋势。
利用物联网、大数据、云计算等先进技术，实现工厂生产过程的自动化、信息化、智能化，提高生产效率，降低生产成本，增强企业竞争力，是我国制造业转型升级的必由之路。
二、目标定位本方案旨在为我国制造企业提供一套合法合规的智慧工厂解决方案，通过以下几个方面实现工厂的智能化升级：1. 提高生产效率，缩短生产周期；2. 降低生产成本，提高产品合格率；3. 提升企业管理水平，优化生产资源配置；4. 实现生产过程的绿色、可持续发展。
三、核心内容1. 智能制造装备选用具有高精度、高稳定性、高可靠性的智能制造装备，如工业机器人、自动化生产线、智能仓储系统等，实现生产过程的自动化。
2. 工业物联网利用工业物联网技术，实现设备、物料、人员之间的信息互联互通，提高生产过程的协同性和灵活性。
3. 大数据与云计算采集生产过程中的大数据，通过云计算平台进行数据分析和挖掘，为生产决策提供有力支持。
4. 信息化管理系统搭建企业级信息化管理系统，包括ERP、MES、WMS等，实现企业内部生产、采购、销售、库存等环节的集成管理。
5. 智能决策与优化四、实施方案1. 项目前期开展项目可行性研究，明确项目目标、范围、投资预算等，制定详细的项目实施计划。
2. 设备选型与采购根据企业生产需求，选型合适的智能制造装备，进行设备采购。
3. 系统集成将智能制造装备、工业物联网、大数据、信息化管理系统等模块进行集成，实现生产过程的智能化。
4. 人员培训与技能提升组织企业员工进行智能制造相关技术的培训，提高员工技能水平，确保项目顺利实施。
5. 项目实施与监督在项目实施过程中，设立专门的项目管理团队，对项目进度、质量、成本等方面进行监督和控制。
6. 项目验收与评价项目实施完成后，组织专家进行项目验收和评价，确保项目达到预期效果。
五、合规性保障1. 严格遵守国家相关法律法规和政策，确保项目合法合规；2. 选用具有合法资质的智能制造装备供应商和系统集成商；3. 加强数据安全保护，遵守国家网络安全法等相关规定；4. 注重环境保护，实现生产过程的绿色、可持续发展。
智慧工厂建设项目方案
智慧工厂建设项目方案一、项目背景随着经济全球化的深入，人类社会进入了数字化、网络化、碎片化的新时代。
智能制造已经成为全球制造业的重要方向和趋势。
智能制造不仅提高了生产效率和产品质量，还具有节能环保、灵活生产和个性化定制等优点。
在现代化工业体系中，智慧工厂已经成为数字化、信息化、智能化的典范。
智慧工厂是以智能制造为基础，融合物联网、云计算、大数据等新技术，实现生产自动化、智能化、柔性化和可持续化发展的高效工厂。
智慧工厂建设既是制造业转型升级的必然趋势，也是推进国家智能制造发展的战略需求。
二、项目目标本项目旨在打造具有国际水平的智慧工厂，通过数字化、信息化、智能化和网络化手段，实现全面自动化、高效生产、智能管理和优质服务，提升企业核心竞争力和市场影响力。
三、建设内容1. 建设智能化制造生产线选用先进的机器人、自动上下料、自动检测和自动修复等核心装备，打造数字化、智能化的制造生产线，实现零缺陷、高效生产和质量稳定。
2. 建设数据中心和云平台建设集数据采集、存储、加工、分析和应用于一体的数据中心和云平台，采用大数据技术对生产和管理数据进行深度分析和应用，提高数据挖掘能力和管理水平。
3. 建设智能化物流系统建设智能化物流系统，包括自动化仓储管理、智能化物流配送、追溯管理等方面，提高物流效率和质量，实现企业供应链优化和管理的全面升级。
4. 建设智能化质检系统建设基于人工智能等技术实现智能化的质检系统，加强对生产过程的监控与控制，提高生产质量和检测精度，并实现智能化的故障诊断和处理。
5. 建设智能化管理系统建设智能化管理系统，包括智能化生产计划管理、智能化库存管理、智能化人员管理、智能化设备管理等方面的内容，全面提升企业管理水平和效率。
6. 建设虚拟仿真系统仿真系统是通过计算机模拟生产线和生产过程，对生产过程进行预测和分析。
建设智能化的虚拟仿真系统，提高生产设计和生产规划水平，降低产品研发成本和生产成本。
四、投资规模本项目总投资5000万元，其中设备投资3000万元，软件开发与应用投资1000万元，建设投资1000万元。
智能化工厂实施方案
智能化工厂实施方案随着科技的不断发展，智能化工厂已经成为制造业的发展趋势。
智能化工厂利用先进的技术和设备，通过自动化、数字化和智能化的手段来提高生产效率、降低成本、改善产品质量，从而在激烈的市场竞争中保持竞争优势。
本文将介绍智能化工厂的实施方案，包括技术、设备、管理等方面的内容。
1. 技术方面智能化工厂的实施离不开先进的技术支持。
首先是自动化技术，包括自动化生产线、机器人操作等，可以实现生产过程的自动化，提高生产效率，降低人力成本。
其次是数字化技术，包括工厂信息化系统、生产数据采集与分析系统等，可以实现生产过程的数字化管理，提高生产过程的可控性和可预测性。
再次是智能化技术，包括人工智能、大数据分析等，可以实现生产过程的智能化决策，优化生产过程，提高产品质量。
2. 设备方面智能化工厂需要先进的生产设备来支持生产过程的自动化、数字化和智能化。
首先是自动化设备，包括自动化生产线、自动化搬运设备等，可以实现生产过程的自动化操作。
其次是数字化设备，包括生产数据采集设备、传感器等，可以实现生产过程的数字化监控。
再次是智能化设备，包括智能机器人、智能控制系统等，可以实现生产过程的智能化决策和操作。
3. 管理方面智能化工厂需要先进的管理手段来支持生产过程的自动化、数字化和智能化。
首先是生产管理，包括生产计划、生产调度等，可以实现生产过程的智能化管理。
其次是质量管理，包括质量监控、质量分析等，可以实现生产过程的质量智能化管理。
再次是供应链管理，包括供应商管理、库存管理等，可以实现生产过程的供应链智能化管理。
综上所述，智能化工厂的实施方案需要从技术、设备、管理等方面全面考虑，利用先进的技术和设备，通过自动化、数字化和智能化的手段来提高生产效率、降低成本、改善产品质量。
只有全面考虑，才能实现智能化工厂的有效实施。
智慧工厂解决方案—最新版智能工厂解决方案 (一)
智慧工厂解决方案—最新版智能工厂解决方案 (一)智慧工厂解决方案是一种全新的生产业态，其主要通过新技术手段的应用，为传统工厂提供全面的优化解决方案，从而实现智能化、高效化、安全化的生产模式。
目前，最新版智能工厂解决方案已经得到广泛应用。
一、智能制造智能制造是智慧工厂解决方案的重要组成部分。
通过智能化的设备和过程控制系统，让机器高效工作，实现生产过程数据实时监测，并根据数据得出有效的生产计划，从而提高生产效率和质量。
二、大数据分析智慧工厂解决方案将大数据分析技术与生产加工过程相结合，实现对素材、生产过程、质量数据等全流程的监测和分析。
通过收集并分析数据，可实时调整生产计划，降低成本，提高生产效率。
三、物联网技术智慧工厂解决方案通过物联网技术，对设备传感器数据进行采集、人员、设备、流程等元素进行信息采集和处理。
这样可以实现生产管理信息的准确、全面，实时监测生产环节中的所有数据，有效地提高了管理水平。
四、安全保障智慧工厂解决方案还凸显了以安全为中心的理念，对工厂进行全方位的安全保障。
通过了解产品加工信息，增加生产环节透明度监测，加强设备安全保障，使工厂在生产中更加安全和可靠。
五、实时调度最新版智慧工厂解决方案还提供了实时调度功能，可以根据生产过程中的数据情况对生产环节进行调度，并且产品周期缩短了很多。
这让工厂生产过程中的在流程、物品、人员以及信息等方面都得到了更加全面、准确、高效的控制。
总体而言，智慧工厂解决方案是未来工业发展的必然趋势。
该解决方案可以使得传统工厂向全面数字化方向发展，提高生产效率、减少资源浪费、增加工厂安全性，从而实现经济效益和社会效益的双重提升。
随着科技的发展，未来智慧工厂解决方案势必会被更好的运用到工厂生产中，实现更加智能化、自动化的高效能生产方式。
智能工厂的建设与应用
智能工厂的建设与应用随着人工智能技术和物联网技术的不断发展，智能工厂成为工业生产领域的热门话题。
智能工厂是以物联网、云计算、大数据等新一代信息技术为支撑，通过集成智能设备、智能传感器和自动化系统，实现了工厂的自动化生产和智能化管理。
智能工厂的建设和应用，将为工业生产带来革命性的变化，本文将从四个方面分析智能工厂的建设和应用。
一、智能工厂的标志智能工厂的标志是实现了生产过程的智能自动化和连续流程化。
智能化自动化是指生产过程中采用机器人、自动化装备、无人车辆等高科技智能装备，实现生产自动化和人员作业的辅助化，提高工作效率和质量。
连续流程化是指生产过程中实现全自动化、无人化和无间断化，确保生产一直处于正常运行状态，提高生产效率和生产效益。
二、智能工厂对生产的影响智能工厂的应用将对生产带来革命性的变革。
一方面，智能工厂可以让生产更加高效、快捷和精确，从而提高生产效率，减少或避免了一些传统工厂的安全隐患，降低了劳动力成本，降低了能耗。
另一方面，智能工厂也提高了生产质量和可靠性，添加了生产环保要素和资源利用效率。
三、智能工厂的建设智能工厂的建设过程主要包括以下五个方面：1）制定智能工厂的总体规划和设计方案；2）进行生产过程的智能化设计与集成；3）采购和安装智能设备和传感器等关键装备；4）构建物联网、云计算和大数据分析平台等支撑系统；5）组建和培养智能化管理团队和技术团队，提供后期维护和优化服务。
四、智能工厂的应用前景智能工厂的应用前景广阔。
智能工厂可以帮助企业提高生产效率和产品品质，降低成本和资源消耗。
另外，智能工厂的应用还可以推动生产方式转型、创新理念和技术，实现工业迈进一步的升级。
未来，智能工厂的应用范围还将涉及到汽车、机械、电子、医药制造、化工等诸多行业，对我国经济发展会有重要的意义。
综上所述，智能工厂是工业生产发展的必然趋势，智能化的生产方式和管理理念，将引领新一轮工业革命。
因此，企业需要重视智能工厂的建设和运营，引入先进的技术和管理模式，提高企业生产效率和竞争力，走向高质量、高效率和可持续发展的道路。
5g 智慧工厂建设方案
5g 智慧工厂建设方案随着工业智能化的发展，5G技术在智慧工厂建设中扮演着越来越重要的角色。
5G技术具有高速率、低延迟、高可靠性等特点，可以为智慧工厂提供更高效、更安全、更可靠的通信和数据传输服务。
本文将探讨5G智慧工厂建设方案。
一、5G智慧工厂的技术特点5G技术具有以下几个技术特点：1.高速率：5G技术的峰值速率可达到10Gbps，比4G技术提高10倍以上。
2.低延迟：5G技术的延迟可以达到1ms以下，比4G技术提高了10倍以上。
3.高可靠性：5G技术可以采用多小区冗余技术，保证传输的可靠性。
4.大容量：5G技术可以支持更多的用户和设备接入。
5.网络切片：5G技术支持网络切片技术，可以根据不同业务的需求来分配网络资源。
二、5G智慧工厂的规划设计在5G智慧工厂建设中，需要从以下三个方面进行规划设计。
1.网络建设5G网络建设是智慧工厂建设的核心，需要根据工厂的业务需求来进行规划设计。
首先需要确定5G基站的布置，以保证信号覆盖面积全面而稳定。
其次，需要配备符合5G标准的核心网设备，以实现网络的快速、稳定和高效传输。
还需要进行网络资源的优化设置，根据不同的业务需求、应用场景来进行网络切片，并设置不同的资源优先级和带宽分配。
2.物联网设备的接入智慧工厂建设需要大量的物联网设备来进行数据采集和监控。
5G技术可以为这些设备提供更加高效、稳定、低延迟的通信服务。
根据不同设备的使用需求，可以选择5G工业级物联网模组进行接入。
此外，还需要针对不同设备的工作特点和应用场景，进行设备管理和控制方案的设计。
3.智能化应用场景智慧工厂建设不仅需要5G网络的技术支持，还需要相应的智能化应用场景。
工厂生产线的自动化、设备的智能化监控、物流管理的自动化等都需要借助5G技术的支持来实现。
因此，在智慧工厂的规划设计中，需要针对不同的业务场景，设计相应的智能化应用。
三、5G智慧工厂的实施步骤5G智慧工厂的实施步骤可以分为以下几个方面。
智慧工厂信息化建设解决方案
智慧工厂信息化建设解决方案随着科技的不断进步和全球制造业的发展，智慧工厂已经成为现代工业领域最为瞩目的创新趋势之一。
智慧工厂利用先进的信息技术，通过数字化、自动化和智能化的手段，使生产过程更加高效、灵活和可持续。
本文将针对智慧工厂信息化建设提出一套解决方案，旨在帮助企业实现数字化转型，并提升生产效率和竞争力。
一、信息系统集成智慧工厂的建设离不开信息系统的全面应用。
企业应选择可靠、统一的信息系统集成方案，将各个环节的数据进行整合和管理。
从供应链管理到生产计划、生产执行以及产品追溯，信息系统集成能够实现全面的数据共享和信息流转，确保工厂内部各个环节的协同运作。
二、物联网技术物联网技术在智慧工厂中扮演着重要角色。
通过传感器、智能设备和无线网络的应用，工厂内的各种设备和系统能够实现互联互通，形成一个自动化的生态系统。
物联网技术能够实时监测设备状态、收集生产数据，并通过云平台进行数据分析和处理，为生产决策提供准确的参考依据。
三、人工智能与大数据分析人工智能和大数据分析是智慧工厂的核心技术之一。
通过人工智能算法和大数据分析能力，工厂可以根据实时生产数据进行预测和优化，提高生产效率和质量。
人工智能还可以应用于机器人自动化、生产调度和故障预警等方面，减少人为干预，提高生产线的稳定性和可靠性。
四、云计算与边缘计算智慧工厂需要强大的计算能力来支持数据处理和存储。
云计算和边缘计算技术可以满足这一需求。
云计算提供了高性能的计算资源和大容量的存储空间，可以满足大规模数据处理的需求；而边缘计算则可以将计算和存储功能移近到设备端，降低数据传输延迟，提高实时性和响应速度。
五、安全与隐私保护智慧工厂的信息化建设中，安全和隐私保护是非常重要的。
企业应该确保信息系统的安全性，包括网络安全、数据安全和设备安全。
同时，在数据的采集、传输、存储和应用过程中，要严格遵守相关法律法规，保护用户和企业的隐私权益。
六、人机协作与培训智慧工厂的建设不仅需要先进的技术，还需要员工的参与和培训。
制造业工厂智能化生产升级方案
制造业工厂智能化生产升级方案第1章智能化生产升级概述 (4)1.1 工厂智能化生产背景 (4)1.2 智能化生产升级的意义 (4)1.3 智能化生产升级的目标 (4)第2章工厂现状分析 (5)2.1 生产线现状 (5)2.2 设备现状 (5)2.3 管理现状 (5)2.4 技术现状 (6)第3章智能化生产升级技术选型 (6)3.1 信息化技术 (6)3.2 自动化技术 (6)3.3 网络通信技术 (6)3.4 大数据与云计算技术 (7)第4章智能化生产线规划与设计 (7)4.1 生产线布局优化 (7)4.1.1 布局设计原则 (7)4.1.2 布局设计方法 (7)4.1.3 布局优化措施 (7)4.2 设备选型与配置 (7)4.2.1 设备选型原则 (7)4.2.2 设备配置方法 (7)4.2.3 设备配置要点 (7)4.3 智能化系统集成 (8)4.3.1 系统集成原则 (8)4.3.2 系统集成方法 (8)4.3.3 系统集成内容 (8)4.4 生产线仿真与优化 (8)4.4.1 仿真分析 (8)4.4.2 优化方向 (8)4.4.3 优化方法 (8)第5章设备智能化升级 (9)5.1 通用设备智能化升级 (9)5.1.1 应用 (9)5.1.2 传感器部署 (9)5.1.3 数据采集与分析 (9)5.2 关键设备智能化升级 (9)5.2.1 高精度控制系统 (9)5.2.2 智能诊断与维护 (9)5.2.3 自动化生产线 (9)5.3 专用设备智能化升级 (9)5.3.2 智能化控制系统 (9)5.3.3 智能化改造 (10)5.4 设备互联互通 (10)5.4.1 工业互联网平台 (10)5.4.2 信息安全 (10)5.4.3 网络架构优化 (10)第6章信息化系统建设 (10)6.1 企业资源计划（ERP） (10)6.1.1 生产计划管理：根据销售订单、库存状况、生产能力等因素，制定合理的生产计划，提高生产效率。
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2019年23期研究视界科技创新与应用Technology Innovation and Application大数据背景下智能化工厂的建设朱佳乐（上海英内物联网科技股份有限公司，上海200001）引言大数据技术是通过云计算的方式利用计算机网络技术合理的利用计算资源提高企业的生产效率。
大数据背景下的智能化工厂建设可以有效的降低成本，实现绿色计算，在当今科学技术发展推动之下，大数据技术尤为突出。
该技术不断的完善已经被应用到了社会中的各行各业，不仅仅提高了工作质量，还提高了工作效率，提高了管理水平和管理技术。
文中就大数据背景下的建设的应用进行探究。
1大数据背景下国内智能工厂发展现状分析当前我国的制造企业面临着转型的巨大压力，由于劳动力成本的不断提高、生产产能过剩、企业之间竞争日益激烈、个性化的需求等等因素，迫使企业采取差异化的竞争优势，提高其竞争能。
并且随着当今信息化、智能化等新兴技术的迅速兴起，利用大数据技术为企业推动智能化工厂建设有着良好的技术支撑，并且随着国家和地方政府相关政策的实施，有远见的工厂都已经不约而同的向智能化趋势发展。
1.1典型智能化工厂案例分析虽然目前世界上并没有完整意义上的智能工厂案例，但是各国都在进行积极的探索。
智能化工厂建设中要实现的物流追踪，信息自动采集，仓储应用，自动化生产等信息同步离不开射频模块（RFID ）的帮助，射频模块是物联网的和核心，能够容纳大量信息，并且读取速度快并且识别功能强，可以同时识别多个高速移动的物体，受环境影响小（产品上有污渍时仍可识别），并且安全性好。
从理论上讲，装上射频标签后，全世界的物品都将拥有独一无二、功能强大、非接触快速读取的“身份证”。
目前许多有远见的智能工厂的企业的基本战略都是使用射频模块（RFID ）来实现制造企业生产过程执行系统（MES ）和仓库管理系统（WMS ）的实时可追溯性，智能工厂的设施设备和生产产品的信息及时由RFID 发出，并借助MES 和WMS 来实时监控，仓储调配，质量跟踪，自动化生产并根据以往的生产信息来判断如何调整生产方式才能提高生产效率并作出改进，以此来最大程度的节约生产资料，降低生产成本并提高产品质量。
1.2智能化工厂的政策环境智能化制造是当今全球制造业的发展趋势和核心技术，也是工厂转型发展的重要方向。
我国针对智能工厂提出了一系列的政策。
《中国制造2025》中描绘了中国成为制造强国的蓝图，希望通过30年的努力，把中国从制造大国转变为世界一流的制造强国，把工厂智能化制造作为当前中国制造的重要突破口，鼓励企业建设智能工厂，推动企业转型，发展智能制造。
并且国家已经开展了许多的智能摘要：随着信息技术的飞速发展，建设智能化工厂的已成为行业重要发展趋势。
如何将大数据技术利用于工厂生产设备维护管理，减少工厂生产设备故障次数，减少非计划停车都有着重要的指导意义。
利用大数据监测技术可以进行及时的故障诊断和排除，提高工厂管理水平，进而提高工厂的竞争力。
文章将通过浅谈大数据背景下的智能化工厂建设来论述如何将大数据技术应用到智能工厂，大数据技术背景下智能化工厂建设的重要目的以及意义。
关键词：大数据；智能化工厂；设施设备；工厂建设；故障诊断中图分类号:F425文献标志码:A文章编号:2095-2945(2019)23-0080-02Abstract :With the rapid development of information technology,the construction of intelligent chemical plants has become animportant development trend of the industry.How to apply big data technology to the maintenance and management of factory pro ⁃duction equipment,reduce the number of failures of factory production equipment,and reduce unplanned parking has important guid ⁃ing significance.The use of big data monitoring technology can carry out timely fault diagnosis and troubleshooting,improve the level of factory management,and then improve the competitiveness of the factory.By talking about the construction of intelligent chemical plant under the background of big data,this paper discusses how to apply big data technology to intelligent plant and the importantpurpose and significance of intelligent chemical plant construction under the background of big data technology.Keywords :big data;intelligent chemical plant;facilities and equipment;factory construction;fault diagnosis作者简介：朱佳乐（1988，04-），男，汉族，上海人，本科，工程师。
80--2019年23期研究视界科技创新与应用Technology Innovation and Application制造试点以及智能制造的专项活动，这些试点和活动已经扩展到了全国范围。
根据智能化工厂发展的新模式，智能工厂建设包括两类，一类是智能标准试验验证类的工程项目；另一类是制造新模式的工程项目。
在2017年国家已经把智能工厂列入了工信部第4个季度的标准计划当中；在2018年我国工信部正式发印了《智能制造综合标准和新模式应用项目管理细则》，为进一步推动智能工厂的建设提供了良好的政策环境。
2大数据背景下智能工厂的优势智能化工程的建设主要依托于软硬件产品以及设施设备，对于工厂建设如何使设施设备的运作更加智能化依赖依托于工业硬件的集成和发展，这也将成为智能工厂发展的重点。
由于软件和硬件是密不可分的，所以未来智能化工程硬件设施设备建设将朝着模块化、标准化的方向发展。
总之，未来的智能工厂会变得更加自动化、平台化、信息化、准确化，并且实现人、产品、以及设施设备的实时连通，运用物联网技术，大数据云平台技术有效的实现对工厂设施设备的智能控制，对工厂的运作进行精准识别，帮助企业建立安全，绿色，高效节能的生产工厂，进而提高工厂的经济实力和社会效益。
2.1数据采集可以对设施设备进行及时维护对于智能工厂的正常运行必须依靠设施设备的正常运作。
大数据监测可以通过对比设备运转时的各种数据，得出设备的实时工作情况，计算其维护成本，在最合理的时间对设备进行维护，在保证生产的高效进行的同时降低设备的维护成本，以此来提高生产效率。
2.2数据计算背景的考评制度利用大数据相关数据的计算，建立科学合理的考评制度能够积极的调动员工的积极性，还能够有效的保证工厂完成工作目标，在工厂运作当中能够保证人员之间的信息流畅，降低运行成本。
在大数据背景下，以各种考核因素作为基本指标，再根据日常工作表现、工作时长、工作严谨度作为核算因子，可以得出一份公平公正的考核表，让员工能够及时的发现自己的问题，减少错误行为的出现，让考评制度成为提高工厂效率的重要制度。
2.3建立故障诊断制度利用大数据技术可以对工厂设施设备运行实现实时的状态监测，能够对特定信息进行检测、记录、处理，对设备出现的故障能够进行基本的诊断。
大数据监测技术主要是利用设备运行当中的各种信息，如温度、压力、噪声、转速、震动等通过传感器输送到系统中进行检测，与正常运行的设备状态参数进行对比，做到实时监控设备的运行状态，如果设施设备运行不当，或者是有一些隐患问题，则能够帮助检测人员及时的进行故障排除，利用各种仪器确定隐患的位置危险等级，减少因故障而造成的停工，提高生产效率。
3智能工厂的发展的问题及解决方案3.1智能工厂的发展问题就当前我国大部分的工厂而言，只有一些有经济实力雄厚的企业才能够建设智能化工厂。
在智能工厂的建设中，利用大数据技术结合振动技术可以有效的为智能工厂的设备维修系统提供良好的解决方案，对工厂的设施设备做到及时维护，减少工厂经济损失。
但是在智能工厂的建设初期需要巨大的成本投入，并且其收益在初始阶段难以直接的体现出来，相关企业需要一段时间的发展才能充分发现其优势。
3.2解决方案就智能工厂的发展趋势而言，一方面从全球角度来看，工业控制领域巨头纷纷将互联网和人工智能作为核心进行产业模式协同发展，为工厂建设搭建工业大数据平台，进一步提高工业的近期工业发展水平，从整个工业大数据背景的智能化工厂竞争的格局来看，相关企业应该着眼于长远利益，未来的智能工厂发展浪潮是大数据技术走向平台化、系统化，进一步提高信息技术对工厂建设的背景，固步自封只会让自己变得落后。
加大对于智能工厂的投入眼前看似没有明显的收益提高，但是对于未来企业的发展有着重要的战略意义。
4结束语利用大数据技术可以实现对数据的实时分析和计算，可以显著的提高工厂的生产效率，在减少人工成本同时提高生产的质量和效益；利用大数据获取各种生产设备的实时参数，解决当前生产中存在的问题并优化生产方法；利用大数据科学地对工厂设施设备使用和维护，合理地进行设备状态监测和故障诊断，以此来提高经济效益，带动生产力的发展。
参考文献院[1]吕先华.智能化工程管理中存在的问题及对策分析[J].工厂管理学理论，2014（11）：81-82.[2]付永伟.论智能工厂中大数据计算中存在的问题及对策[J].管理信息化，2015（09）：30.[3]邓芳芳.精细化管理工厂管理中的应用和实践[J].工厂界，2017（12）：45-46.81--。