基于工业大数据的智能制造企业形态探索
大数据时代工业设计新模式探析
大数据时代工业设计新模式探析【摘要】在大数据时代，工业设计面临着新的挑战和机遇。
本文通过分析大数据对工业设计的影响，探讨了大数据驱动的智能制造以及大数据在产品设计中的应用。
重点探讨了大数据与用户体验的结合，以及大数据时代下的工业设计趋势。
在文章讨论了大数据时代工业设计的未来发展，强调了挑战与机遇并存的现状，以及重视数据分析的重要性。
大数据的普及与发展为工业设计带来了更多可能性，同时也要求设计师们不断提升数据分析能力，以更好地应对未来的发展趋势。
在面对日益快速发展的大数据时代，工业设计需要不断创新，与时俱进，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。
【关键词】大数据时代、工业设计、新模式、影响、智能制造、产品设计、用户体验、趋势、未来发展、挑战、机遇、数据分析、重要性。
1. 引言1.1 大数据时代工业设计新模式探析在大数据时代，工业设计迎来了新的挑战和机遇。
随着大数据技术的不断发展，工业设计也逐渐向着智能化、个性化和定制化方向发展，形成了新的设计模式。
大数据时代给工业设计带来了前所未有的影响，改变了设计师们的思维方式和工作流程。
传统的设计方法已经无法满足当下的需求，而大数据的应用为工业设计注入了新的活力。
在这个背景下，工业设计师们需要更加注重数据的收集、分析和应用。
大数据驱动的智能制造成为工业设计领域的一个重要趋势，通过数据分析和人工智能技术，实现智能化生产和服务。
大数据在产品设计中的应用也愈发重要，可以通过数据分析了解用户需求，定制产品特性，提升产品竞争力。
大数据与用户体验的结合也是工业设计新模式中的重要一环。
通过数据分析来优化用户体验，提高产品的易用性和用户满意度。
工业设计师们需要深入了解用户数据，结合大数据技术进行用户研究，不断优化产品设计。
在大数据时代下，工业设计呈现出多元化、个性化的趋势。
设计师们需要紧跟时代潮流，掌握大数据技术，不断创新和突破，推动工业设计向更高层次发展。
大数据时代工业设计的未来发展令人期待，面临的挑战与机遇并存，重视数据分析的重要性愈发凸显。
工业大数据在智能制造中的应用
工业大数据在智能制造中的应用智能制造是指通过集成信息技术和智能化设备，实现生产过程的全面自动化、智能化和高效化。
而工业大数据作为智能制造的重要支撑，通过收集、存储、处理和分析大量的生产数据，为企业提供决策支持和优化生产过程。
一、工业大数据的定义和特点工业大数据是指在工业生产过程中产生的大量数据，包括生产设备的运行数据、产品质量数据、生产环境数据等。
与传统的数据相比，工业大数据具有以下特点：1.规模大：工业生产过程中产生的数据量庞大，涉及到多个环节和多个系统。
2.多样性：工业大数据涵盖了多种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
3.实时性：工业大数据需要实时采集和处理，以便及时发现问题并采取相应的措施。
4.价值密度高：工业大数据中蕴含着丰富的信息，通过挖掘和分析可以为企业提供有价值的洞察和决策支持。
二、1.生产过程优化：通过对工业大数据的分析，可以实时监测生产设备的运行状态，提前预警设备故障，并进行智能调度和优化，以提高生产效率和降低生产成本。
例如，在一家汽车制造企业中，通过对生产线上的工业大数据进行分析，发现某个设备存在异常，可能导致生产线停机。
及时采取措施修复设备，避免了停机损失，提高了生产效率。
2.质量控制：通过对工业大数据的分析，可以实时监测产品质量指标，发现质量问题，并进行追溯和分析，以找出问题根源并采取相应措施，保证产品质量。
例如，在一家电子产品制造企业中，通过对工业大数据的分析，发现某个生产批次的产品存在质量问题。
通过追溯工业大数据，发现问题出现在某个生产环节的设备上，及时修复设备并调整生产工艺，保证了产品质量。
3.供应链管理：通过对工业大数据的分析，可以实时监测供应链各个环节的数据，如物流数据、库存数据等，以实现供应链的智能化管理和优化。
例如，在一家制造企业中，通过对工业大数据的分析，发现某个供应商的物流配送速度较慢，导致库存积压。
通过与供应商沟通，并调整供应链计划，及时调整库存和物流，优化了供应链的效率。
工业大数据在智能制造中的应用
工业大数据在智能制造中的应用领先的制造企业已经认识到工业大数据在生产过程中的重要性。
随着物联网技术的进一步发展，越来越多的机器设备都能够通过传感器、控制器等参与到数据采集中，实现工业大数据的规整收集和处理。
对于企业而言，通过采用工业大数据分析技术，能够有效提升智能制造的效率和质量，从而在激烈的市场竞争中占得一席之地。
工业大数据在智能制造中的应用主要包括以下几个方面：一、制造过程中的数据收集和分析在生产过程中，设备传感器能够实时采集制造过程中的各种参数，例如温度、压力、速度、转速等，通过对这些数据进行收集和整合可以形成全面的产品质量数据。
通过大数据技术的分析和挖掘，能够给企业在制造过程中提供及时的预警和优化建议，有利于更好地控制生产过程，提高产品的制造质量和效率。
二、智能化生产过程的监控和分析很多企业实现了智能化生产过程的监控和控制，通过采用大数据技术，生产过程中的各种数据能够得到及时的监测和处理。
在生产实时数据的基础上，可以通过数据分析和挖掘技术进行产品预测和风险评估，通过提前预测生产障碍和提出相应的改进建议，实现预防性维护，避免机器故障引起的停机和生产缺陷，从而提高生产线的稳定性和产量。
三、基于大数据的管理及优化对于企业的工厂管理而言，在智能制造中引入工业大数据技术，不仅能够实现全面数据管理，更有利于实现工厂生产流程的优化。
通过对数据进行挖掘、分析和展示，企业可以清晰了解到工厂生产中的瓶颈、风险和机会。
同时通过对历史数据的分析比对，能够对生产线做出优化调整，提供更加精准的计划需求，实现生产线上的无缝一体化。
四、降低成本在智能化制造中，大数据技术的应用能够在降低企业的成本方面发挥非常积极的作用。
通过受托生产、成本分析等技术手段，企业能够利用数据预测来加快产品研发过程，同时实现运营收益的提高。
除此之外，通过数据分析技术、故障预警等方式，企业实现及时预警和主动预防，能够减少故障维修带来的损失，提高生产效率，减少赔偿费用。
智能制造中的工业大数据分析处理
智能制造中的工业大数据分析处理智能制造是未来制造业的趋势，其核心就是工业大数据的收集、分析、处理和应用。
工业大数据包括机器设备的运行数据、生产过程的数据、供应链数据、客户反馈数据等，通过对这些数据的分析，制造企业可以优化生产流程、提高产品质量、降低成本、提升客户满意度。
本文将从工业大数据的来源、处理方式、分析方法等方面探讨智能制造中的工业大数据分析处理。
一、工业大数据的来源工业大数据的来源主要有以下几个方面：1. 机器设备运行数据：包括温度、压力、电流、振动等参数的监测数据。
2. 生产过程数据：包括生产计划、产量、时间、质量等数据。
3. 供应链数据：包括原材料采购、仓储、物流等方面的数据。
4. 客户反馈数据：包括售后服务、客户满意度、市场销售等数据。
通过对以上数据的收集和分析，制造企业可以全面了解生产过程、产品的质量、客户需求等信息，为生产流程的优化、产品的升级和市场营销提供有力的支持。
二、工业大数据的处理方式工业大数据的处理方式主要包括以下几个方面：1. 数据采集：通过各种传感器和监测设备进行数据采集。
2. 数据存储：将采集到的数据存入数据仓库或数据湖中。
3. 数据清洗：对采集到的数据进行清洗和预处理，去掉噪点和异常数据。
4. 数据建模：对清洗过的数据进行建模和分析，提取有用的信息和模式。
5. 数据可视化：将分析结果通过图表、报表等形式呈现出来，便于用户理解和使用。
三、工业大数据的分析方法工业大数据的分析方法主要包括以下几个方面：1. 描述性统计分析：对数据进行描述性分析，如均值、中位数、标准差等。
2. 关联性分析：通过分析数据之间的关系，发现特定规律和潜在因果关系。
3. 预测性分析：通过构建模型进行数据预测和趋势分析，为制定生产计划和销售策略提供支持。
4. 机器学习：通过机器学习算法实现数据的自动分类、聚类、识别等，提高数据的处理效率和分析精度。
5. 智能决策：基于工业大数据的分析结果，给出智能化的决策建议，提高生产效率、产品质量和客户满意度。
工业大数据分析与智能制造的结合实践
工业大数据分析与智能制造的结合实践随着信息技术的不断发展和工业制造技术的日新月异，工业大数据分析和智能制造正在成为工业界的热点话题。
工业大数据分析是指通过收集、分析和利用工业生产过程中产生的各类数据，以提升生产效率、优化生产流程并实现智能化的制造方式。
而智能制造则是通过人工智能技术和机器学习算法等手段，使工业制造过程具有自主感知、自主决策和自主优化的能力。
工业大数据分析与智能制造的结合，可以为企业带来许多益处。
首先，通过数据的搜集和分析，企业可以更好地了解生产过程中的各种参数和指标。
例如，企业可以通过分析设备传感器数据，了解设备使用寿命和维修需求，以及预测设备可能出现的故障，从而做出相应的调整和预防措施。
其次，通过智能化的决策和优化算法，企业可以实现生产过程的自动化控制和调节。
例如，企业可以利用智能算法对工艺参数进行实时优化，以提高产品质量和生产效率。
第三，工业大数据分析和智能制造的结合，还可以帮助企业进行全面的生产过程监测和分析。
通过对数据的实时监测和分析，企业可以及时发现潜在问题和瓶颈，从而采取相应的措施加以解决。
在实际应用中，工业大数据分析和智能制造已经取得了一些显著的成果。
以某汽车制造企业为例，通过对生产线上的各类数据进行分析，该企业成功地实现了生产过程的自动化监控和控制。
通过对设备数据的监测，该企业可以及时发现设备故障和瓶颈，并采取相应的维修和调整措施。
同时，该企业还结合智能制造技术，对生产线的工艺参数进行实时优化，以提高产品质量和生产效率。
通过这些措施的实施，该企业的生产效率和质量得到了显著的提升，并取得了较好的经济效益。
然而，工业大数据分析与智能制造的结合实践也面临一些挑战和问题。
首先，工业大数据分析需要大量的数据支撑。
而在实际生产中，由于传感器设备和数据采集系统的限制，生产过程中的数据并不总是能够完整、准确地收集和记录。
因此，企业需要在设备和数据采集系统的建设方面进行投资和改进，以确保数据的可靠性和完整性。
基于大数据的智能制造技术研究及其应用案例分析
基于大数据的智能制造技术研究及其应用案例分析随着信息技术的快速发展，大数据的应用越来越受到人们的重视。
在各个领域中，大数据都有着广泛的应用，其中，智能制造技术就是其中之一。
基于大数据的智能制造技术，不仅能够提高生产效率，还能够降低生产成本，提升企业的竞争力。
本文将重点研究基于大数据的智能制造技术，并分析其应用案例。
一、基于大数据的智能制造技术简介在过去的制造业中，往往需要大量的人工参与到生产过程中。
这样一来，不仅缺乏高效率的生产模式，而且还容易产生许多错误和不必要的浪费。
因此，基于大数据的智能制造技术应运而生。
它能够通过对数据的收集、整理和分析，实现高效率的生产，提高产品的质量和效率。
基于大数据的智能制造技术主要包括以下几个方面：1.数据采集在智能制造领域，数据采集是非常重要的一环。
它可以通过各种传感器、数据挖掘算法等方式，对生产环境中的各种数据进行采集和处理。
这些数据包括温度、湿度、电压等等，它们都会影响到制造过程的效率和质量。
2.数据分析数据分析是将采集到的数据进行分析和处理的过程。
通过严密的算法和分析方法，可以得出各种生产过程中的相关数据，如产品的产量、质量、生产时间等。
这些数据将成为成品质量的保障，并对未来的生产过程做出重要参考。
3.大数据平台大数据平台是生产过程中数据整合和处理的核心。
它可以集成各种收集的数据，包括机器状态、产品状态、系统及运营数据等。
这些数据通过平台的分析，可以为生产决策提供重要参考。
二、案例分析1.苏宁物流智慧仓储苏宁物流在智慧仓储方面做了非常成功的尝试。
他们将数据采集技术和智能制造技术结合在一起，构建了智慧化的仓储系统。
他们的仓储系统通过传感器、扫描设备等方式，实时的获取物品的进出、温度、湿度等信息。
同时还采用了数据挖掘算法，对采集的数据进行分类、分析，从而可以实现对整个仓储过程的掌控。
这种智慧化的仓储系统不仅大大提高了物流效率，而且也大幅节省了人力和物力成本。
2.阿里云生产制造方案阿里云是目前公认的云计算领域的王者。
大数据分析在智能制造中的应用案例研究
大数据分析在智能制造中的应用案例研究随着科技的不断发展，大数据分析在各个领域的应用越来越广泛。
其中，智能制造领域是一个充满潜力的领域，大数据分析在其中的应用案例也越来越多。
本文将通过几个实际案例，探讨大数据分析在智能制造中的应用。
首先，大数据分析在智能制造中的应用之一是优化生产流程。
传统的生产流程往往是基于经验和直觉，难以找到最佳的生产方案。
而通过收集和分析大量的生产数据，可以深入了解生产过程中的各个环节，找出其中的瓶颈和问题，并提出相应的解决方案。
例如，某家汽车制造企业通过大数据分析，发现在某个工序中，某种零部件的供应商的产品质量存在较大问题，导致生产效率低下。
通过替换供应商或者改进工序，企业成功提高了生产效率，降低了成本。
其次，大数据分析在智能制造中的应用之二是预测维修需求。
在制造业中，设备的故障和维修是一个常见的问题，而及时的维修可以减少停机时间和成本。
通过收集设备的运行数据和维修记录，结合大数据分析的方法，可以建立设备故障的预测模型。
这样一来，企业可以提前采取维修措施，避免设备故障对生产造成的影响。
例如，某家电力公司通过大数据分析，发现某个发电机组的运行数据与故障之间存在一定的关联性。
通过监测运行数据，并结合预测模型，公司可以提前发现潜在的故障，并进行维修，从而避免了停机时间和维修成本的浪费。
再次，大数据分析在智能制造中的应用之三是优化供应链管理。
供应链管理是制造业中非常重要的一环，而大数据分析可以帮助企业更好地管理供应链。
通过收集和分析供应链中的各种数据，企业可以了解供应商的交货时间、产品质量、库存水平等信息。
这样一来，企业可以根据这些信息，优化供应链中的各个环节，提高供应链的效率和灵活性。
例如，某家电子产品制造企业通过大数据分析，发现某个供应商的交货时间普遍较长，导致了生产计划的延误。
通过与该供应商进行沟通，并优化供应链中的其他环节，企业成功缩短了交货时间，提高了生产效率。
最后，大数据分析在智能制造中的应用之四是产品质量控制。
大数据技术在智能制造中的应用研究
大数据技术在智能制造中的应用研究在当今科技飞速发展的时代，智能制造正逐渐成为制造业的主流趋势。
而大数据技术作为推动智能制造发展的关键力量，正发挥着日益重要的作用。
大数据技术不仅能够帮助企业优化生产流程、提高生产效率，还能提升产品质量、创新商业模式，为制造业带来前所未有的变革。
大数据技术在智能制造中的应用涵盖了从产品设计、生产规划到质量控制、供应链管理等多个环节。
在产品设计阶段，通过收集和分析大量的用户需求数据、市场趋势数据以及竞品数据，企业能够更加精准地把握市场需求，设计出更符合用户期望的产品。
例如，汽车制造商可以利用大数据分析消费者对于车辆外观、性能、内饰等方面的偏好，从而优化汽车的设计方案，提高产品的市场竞争力。
生产规划是智能制造中的重要环节，大数据技术在这方面的应用也十分显著。
企业可以通过收集生产线上的设备运行数据、人员工作数据以及物料供应数据等，实现对生产过程的实时监控和优化。
基于大数据的分析，企业能够更加合理地安排生产计划，避免生产过剩或不足的情况发生。
同时，还可以提前预测设备故障，及时进行维护和保养，减少生产中断的风险。
在质量控制方面，大数据技术为企业提供了更加精确和高效的手段。
通过在生产过程中采集大量的产品质量数据，如尺寸精度、材料性能、外观瑕疵等，并运用数据分析算法进行挖掘和分析，企业能够快速发现质量问题的根源，采取针对性的改进措施。
此外，大数据技术还可以实现对产品质量的实时监测和预警，确保产品质量的稳定性和一致性。
供应链管理是智能制造中的另一个关键领域，大数据技术在此也发挥着重要作用。
企业可以利用大数据整合供应商信息、物流数据、库存数据等，实现对供应链的可视化和智能化管理。
通过对供应链数据的分析，企业能够优化供应商选择，降低采购成本，提高物流效率，减少库存积压。
例如，通过分析历史销售数据和市场需求预测，企业可以更加准确地制定采购计划，避免因库存过多导致的资金占用和浪费。
然而，要实现大数据技术在智能制造中的有效应用，企业还面临着一些挑战。
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基于工业大数据的智能制造企业形态探索高海燕（重庆海王仪器仪表有限公司，重庆401121）摘要：随着物联网、大数据、人工智能等前沿技术的发展及快速迭代，企业在一波又一波技术浪潮下也在不断转型升级以求更快更好地适应大的环境。
本文深入浅出地分析了制造企业尤其是中小型制造企业在制造过程中如何基于工业数据驱动产品结构、制造模式、人才结构、市场模式及组织结构等方面的转型以及最终形成的以云端智能交互为中心的企业形态。
关键词：物联网工业大数据智能制造转型升级云端智能交互Seaching on the Formal of Intelligent Manufacturing Enterprises Based on Industry B ig DataAbstract: As the rapid development of technology of IoT, Bigdata and AI, all the enterprises are transforming and upgrading their own companies to applied to the new environment. This article analyses the transformation of manufacturing enterprises and especially the small and medium sized manufacturing enterprises which involved in product structure, manufacture mode, human resources structure, marketing mode and company structure. And airEC will be the ultimate formal of business organization.Key words: IoT Bigdata Intelligent Manufacturing Transformation airEC 中图分类号：文献标识码：文章编号：0 引言2015年5月8日国务院印发了《中国制造2025》，同时把《中国制造2025》列为我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲要。
新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点。
基于信息物理系统的智能装备、智能工厂等智能制造正在引领制造方式变革；网络众包、协同设计、大规模个性化定制、精准供应链管理、全生命周期管理、电子商务等正在重塑产业价值链体系；可穿戴智能产品、智能家电、智能汽车等智能终端产品不断拓展制造业新领域。
我国制造业转型升级、创新发展迎来重大机遇，未来企业的存在形态将是何种方式，本文提供了一种创新的思路。
1．制造企业现状劳动力短缺、成本增加、产能过剩及全球经济的疲软制约了企业的发展，来自全球的竞争在逐渐蚕食着中国“世界工厂”的地位。
低端制造正快速从中国向其他低成本国家转移，而高端制造向发达国家回流对中国制造企业来说无疑更是雪上加霜。
面对种种压力，转型升级已经成为企业的当务之急。
基于互联网技术的产品创新、精益制造、柔性生产以及供应链集成，成为中国制造业发展的主基调。
在中国制造业下行压力及结构调整阵痛下，企业生产经营困难增多，转型升级需求将更为迫切。
第三平台技术的加速落地及物联网、机器人、3D打印等创新加速器的潜力释放将成为制造业两化融合和转型升级的关键，同时也促进企业在组织结构、产品结构、制造模式、人才结构、市场模式等方面的转变以及最终形成的以云端智能交互为中心的企业形态。
2. 产品智能物联网化趋势改变原有产品属性产品从设计、制造、销售、售后到最终产品报废这一过程称为产品全生命周期管理(PLM)。
从技术角度上来说，PLM是一种对所有与产品相关的数据、在其整个生命周期内进行管理的技术，PLM强调了对产品生命周期内跨越供应链的所有信息进行管理和利用的概念。
在产品全生命周期过程中一旦产品物联网化企业就能监测并追溯到产品在每一个环节的情况（即物联网产品全生命周期管理IoT-PLM），一套高效、完善的IoT-PLM解决方案能让企业建立详细、直观和可行的数字化产品信息；及早综合各个参与者的信息，从而发现和解决关键问题；对交付生产、更改控制和配置管理等关键过程进行控制，并使之自动化。
所以，对于传统制造型企业来说，转型升级的第一步就是把产品或设备物联网化，从而为智能制造的实现打下坚实的基础。
产品物联网化过程中产品机制及属性将发生变化，随着企业物联网化需求的不断攀升，物联网解决方案商将乘机大力进入制造业助力传统企业转型升级。
3. 智能制造改变的不仅仅是生产制造业已经逐步在从自动化转变为智能化，智能制造改变的不仅仅是生产，在以下几个方面为企业带来了极大的改变及价值。
一是高效灵活的生产模式：实施智能制造推动企业从生产方式到管控模式的变革，使企业实现优化工艺流程，降低生产成本，促进劳动效率和生产效益的提升。
二是产业链有效协作与整合：推广智能制造技术在装备制造行业的应用，推动产业链在研发、设计、生产、制造等环节的无缝合作，为进一步提高产业链协作效率打下基础。
三是新型生产服务型制造：实施智能制造促进企业从生产型组织向服务型组织的转变，通过运用物联网、大数据、云计算等智能制造关键技术，不断催生远程运维、智能云服务等新的商业模式和服务形态，全面提升企业创新能力和服务能力。
四是协同开发和云制造：实现信息共享，整合企业间优势资源，在各产业链环节实施协同创新，推动制造资源和制造能力的优化配置，以提高劳动生产率、提升产品质量。
4. 物联网化产品、全球化业务、移动化营销、定制化电商将彻底改变市场模式智能制造推动产业链在研发、设计、生产、制造等环节的无缝合作；产品借助物联网平台可以实现远程监控产品在线运行情况及预测性维修，让制造业服务化成为可能（见图1）；垂直产业链电商平台帮助企业轻松实现企业众创设计交易、工厂服务交易以及企业应用与大数据交易，由此催生了基于IoT全产业链一体化B2B交易平台的产生。
比如以满足企业物联网化为主线的IoT方案交易平台；以工厂服务交易为主线的IoT工厂商城；以企业众创设计交易为主线的IoT众创工厂；以及以企业应用于大数据交易为主线的IoT应用商店（见图2）。
同时，基于物联网产品全生命周期管理（IoT-PLM）的移动应用帮助企业实现产品、服务、资源、客户、合作伙伴及员工永远在线并快速建立智能产品服务系统，随时掌握用户个性化需求。
企业通过物联网平台及产业链B2B交易平台能快速、轻松实现业务全球化扩张，还可以从全球各地接入企业产品并提供远程智能服务，获取产品更长的价值链，企业市场模式将彻底改变。
图1 物联网产品管理及产品故障预判图2 IoT全产业链B2B交易平台5. 物联网、大数据、人工智能等技术将重新定义企业虽然物联网是通过对终端设备的信息化，从而实现对其进行智能化管理的应用需求而提出的，但是互联网的发展为物联网技术的应用提供了广阔的前景。
近年来，随着互联网的迅速普及和云计算技术的异军突起，物联网的概念已经从理论层面走向了广阔的应用。
目前，物联网技术在智能工业、智能环保、智能能源、智能交通、智能安防、智能物流、智慧城市、智能医疗以及智能建筑等领域已有一些成功应用。
人们已经可以借助物联网技术追踪一台机床从生产、销售、使用和售后服务全过程的情况；也可以借助物联网技术对远在千里之外的关键设备运行状态进行监控。
物联网技术的全面应用使得任何一个设备都成为既可以独立管理，也可以联网管理的主体，能够实现非常友好的人机交流和互动。
企业无需进行问卷调查就可以更加准确地获得用户使用习惯和消费趋势的变化信息，从而为企业产品研发提供依据。
物联网技术采集的产品在设计、市场、营销、生产及售后等整个全生命周期中（PLM）的数据为企业优化产品、制定市场战略、安排生产及售后服务等方面提供了非常有效、有力的数据支撑及价值。
物联网平台、工业大数据平台、与IoT全产业链B2B交易平台将带动企业进行华丽转身，进而帮助企业全面转型升级。
企业大数据、工业大数据、物联网大数据在目前大数据时代以及未来中国制造2025进程中将会为企业带来极大的价值并对企业发展形态产生极大的影响，大数据战略部署将作为企业顶层设计中重要内容之一。
人工智能技术在工业领域的应用首先带来的变革就是工业生产流程的“智能自动化”，同时降低工业生产危险性并提高商品品质和性能。
例如：人工智能技术在产品预测性维护系统中的应用就能大大减少并降低产品或设备在运行过程中因为故障导致停车所带来的风险及损失。
由此可见，物联网、大数据及人工智能技术结合目前互联网平台将为“企业”重新定义，未来企业将呈现云端智能交互中心（airEC）的趋势。
图3 云端智能交互中心6. 高效的组织结构—去中心化管理模式产品物联网化、智能制造、全球化业务、移动化营销、定制化电商的市场模式以及物联网、大数据及人工智能技术已逼迫企业在人才结构及组织结构上作出相应的转变；主要的转变个人认为有一下几个方面：6.1．物联网、大数据及人工智能战略部署将出现在企业顶层设计内容并作为重要部分呈现；6.2．.网络运营人才、物联网基础技术人才、大数据人才及人工智能方面人才将成为企业转型升级过程即人才结构调整中重要角色；6.3．去中心化管理模式将会越来越多地应用在工业制造企业；6.4．企业高层在开放、众享理念上的改变。
7. 应用案例：一家控制阀企业转型之路7.1控制阀行业现状据统计，2015 年国内企业生产的产品占全国产量的70%左右，销售额占比仅为40%；外资企业生产的产品占20%左右，销售额占比却高达35%。
，国内控制阀产量明显过剩、工业环境恶化外加产品同质化现象严重、缺乏核心竞争力及效率偏低等问题严重影响企业发展，转型迫在眉睫，如何转型亟待解决。
7.2 基于IoT-PLM的控制阀智能服务控制阀通过智能传感器接入物联网云平台后，阀门运行数据会实时传输到企业自己的云企业中心（airEC），同时，阀门出现故障前平台会及时提醒生产企业及阀门用户。
企业监测到阀门故障或收到预警后可以及时、有效地为用户提供相应的维保服务。
控制阀工厂服务交易平台能够大大的降低用户的库存，节省资金的成本。
从而该企业从制造型企业成功转型为制造服务型企业，并创造出巨大的经济效益。
图4 智能控制阀故障预判系统工作原理图图5 控制阀工厂服务交易平台8.总结云企业中心（airEC）将作为企业云端交互的载体助力企业转型升级；同时根据企业的实际需求做出企业物联网化、电商定制化、营销移动化、决策数据化、业务全球化、资源共享化的整体转型顶层设计方案，为企业低成本、低风险、高价值的快速建立以物联网产品全生命周期管理为主线的云端智能交互中心（airEC）。