工业大数据 构建制造型企业新型能力
工业大数据赋能制造业高质量发展的机理与实证研究共3篇
工业大数据赋能制造业高质量发展的机理与实证研究共3篇工业大数据赋能制造业高质量发展的机理与实证研究1随着信息技术的高速发展和普及，工业大数据的应用在制造业中得到了广泛的关注和应用。
工业大数据赋能制造业高质量发展的机理和实证研究，对于提升制造业的生产效率和经济效益、改善产业结构和提高技术水平具有重要意义。
一、工业大数据的应用与优势工业大数据是指在工业生产过程中，通过连接各种传感器、仪表设备和计算机系统等设备，获取生产过程中大量的原始数据，经过清洗、汇总、加工处理等环节，形成可以被人们利用的全新数据资源。
它的应用主要体现在以下几个方面：1.提高生产效率。
通过工业大数据分析技术，制造企业可以从生产数据中发现生产过程中存在的瓶颈和问题，并作出优化、调整和改进，从而提高生产效率和产品质量。
2.降低成本。
通过对生产过程数据的分析，制造企业可以实现材料、人工和设备的优化配置，降低生产成本。
3.提高产品质量。
通过对产品的生产过程和质量数据的监测，制造企业可以实现产品的质量追溯和反馈，及时发现质量问题，并采取相应的措施，提高产品质量。
4.智能化生产。
工业大数据的应用可以使制造企业实现从传统的手工作业到全自动化产品生产。
通过加设传感器、仪表设备来实现数据的实时采集、分析和反馈，实现物联网的应用，从而智能化地管理和控制生产过程。
二、工业大数据赋能制造业高质量发展的机理工业大数据的赋能作用，主要体现在三个方面：1.在产品设计和制造方面，工业大数据可以帮助制造企业优化产品设计和制造工艺，提高产品质量和性能，降低生产成本。
2.在生产和供应链管理方面，工业大数据可以帮助制造企业实现生产过程监测和管理，实现设备预测性维护和故障信息预警，提高生产效率和产品质量，同时实现供应链的成本控制和高效管理。
3.在营销和服务方面，工业大数据可以帮助制造企业实现精准营销和客户服务，了解客户需求和购买行为，提高客户满意度和忠诚度，增加销售收入。
信息化和工业化融合管理体系新型能力分级要求
信息化和工业化融合管理体系新型能力分级要求第一、信息化和工业化融合管理体系新型能力要求：1、信息基础设施建设能力：具有云计算、大数据和物联网技术等基础设施的建设能力。
2、基于互联网的应用能力：能够承担跨越传统行业的纵深、多层和多维度的基于互联网的应用能力开发及维护。
3、融合能力：能够实现信息资源及行业能力的融合，并具备大数据分析、人工智能等技术能力，帮助支撑融合管理体系。
4、智能管理能力：具备大数据分析、物联网和人工智能技术，进行智能化管理，实现高效率经营及动态决策。
5、全程可视化管理能力：能够实现不仅满足以资源传输为目的的应用，而且要求实现流程的全程可视化管理。
6、全栈数字技能：拥有数据科学与智能系统、网络安全、AI计算能力、微服务和区块链及其它数字技能。
7、可持续增长能力：能够监测市场变化和知识更新，不断创新技术以沿袭可持续增长的发展。
第二、要求分级：1. 信息基础设施建设：能够设计构建和管理复杂的技术架构。
2. 基于互联网的应用能力：能够利用互联网技术实现以物联网、大数据和云计算为主的网络应用，可以根据各行业的特点设计开发应用系统。
3. 融合能力：能够实现应用数字化技术和产业能力建设构建，并可以持续维护和催生新产业、新业态。
4. 智能管理能力：能够运用大数据、物联网和人工智能技术建立可靠有效的管理体系，实现高效率经营及动态决策。
5. 全程可视化能力：能够将传统行业与数字化技术融合，实现对资源流动的全过程的可视化管控及决策支持，真正实现信息化管理体系的智能化运营。
6. 全栈数字技能：能够熟练掌握基于互联网的技术实现，熟练应用企业的AI和大数据平台，具备企业微服务架构系统、区块链平台及其它数字技能。
7. 可持续增长能力：能够根据市场变化及知识更新实时反馈，利用机遇积累实力，建立可持续增长的科技创新体系。
大数据驱动的制造业技术升级与创新
大数据驱动的制造业技术升级与创新随着科技的不断发展，制造业也开始探索使用大数据技术，通过采集、存储、分析、应用和交互等环节不断地提高产品和服务的质量，效率和可靠性，从而实现技术升级和创新，提升工业竞争力。
本文将从以下几个方面具体论述如何用大数据驱动的制造业技术升级与创新。
一、大数据在制造业中的应用挖掘生产数据能够帮助制造企业更好地了解生产效率和质量，从而进行调整和改进。
在生产环节中，生产数据能够对制造企业进行数据透视和精细化管理，掌握实时的生产情况，以实现数据驱动的生产管理。
另一方面，对客户需求数据进行分析也能够帮助制造企业和设计师精准地把握市场需求，对产品进行优化和创新，在市场上树立更好的品牌形象。
二、智能制造技术的应用智能制造指基于信息网络技术、传感器技术以及控制技术的先进智能制造模式。
利用传感器、物联网、云计算等技术，智能制造可以实现资源的优化配置、生产的智能化，从而全面提高制造业的效率、质量和可靠性。
在实际的生产操作中，智能制造可以让工厂运转更智能、更高效，减少人为的疏漏和错误，提高生产效率和准确率。
同时，智能制造也能促进人工智能和自动化技术的创新和发展。
三、大数据在制造业中的作用大数据的引入在制造业的发展中发挥了重要的作用。
首先，大数据技术可以对企业经营管理中的各个环节进行监控和分析，从而发现问题并及时调整。
其次，大数据技术可以提升设备技术，帮助制造企业提高设备的使用效率，提高生产能力和品质，同时也能够最大化降低制造企业的能耗。
此外，大数据还可以促进产业结构的升级和转型，为企业发展注入新活力。
四、如何推动制造业技术创新在面对市场竞争的时候，制造企业需要注重技术创新，借助大数据技术也能够更好地帮助企业提高产品的质量和竞争力。
为了有效推动制造业技术创新，企业应该在技术管理与知识产权保护方面寻求更好的支持。
此外，该加大技术创新的投入，并积极开展上游产业合作，推动产业链协同发展。
五、未来制造业技术的发展趋势对于未来制造业技术的发展趋势而言，智能化将成为制造业的重要发展方向，工业互联网和数据共享将成为未来大数据技术应用的新的领域。
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。
智能制造背景下的工业大数据管理与分析
智能制造背景下的工业大数据管理与分析随着智能制造的不断发展，工业大数据逐渐成为制造业发展和优化生产的关键。
然而，如何管理和分析工业大数据，使其真正为制造企业服务，也成为了当前亟待解决的难题。
一、智能制造下工业大数据的特点随着智能制造技术的不断发展，现代化制造业已经实现了从传统的“产业4.0”到智能制造的转型升级。
在这一转型过程中，工业大数据扮演着越来越重要的角色。
工业大数据指的是工业生产和管理过程中产生的大量数据，包括生产过程监控数据、设备运行数据、产品质量数据、供应链数据等。
这些数据具有以下几个特点：1. 数据量大：工业生产过程中产生的数据量非常庞大，往往达到千万、亿级别。
2. 数据种类多：工业大数据的种类非常多样，需要涵盖从生产过程、设备、材料、商品、市场等多个方面。
3. 数据密度高：有些工业大数据需要实时监控，甚至是毫秒级的数据采集。
4. 数据质量高：对于很多制造业来说，工业大数据的质量也是非常重要的，高质量的数据可以提升生产效率和产品质量。
二、工业大数据管理的挑战尽管工业大数据在智能制造中具有巨大的价值，但目前在其管理和开发方面仍存在许多挑战。
1. 数据集成困难：由于工业大数据涉及到庞大的数据量和不同资源的数据来源，需要进行多重数据集成，这个过程非常困难。
2. 数据存储难题：处理工业大数据需要强大的计算和存储能力，数据存储的成本和性能非常高。
3. 数据隐私问题：工业大数据通常涉及到商业和生产过程机密，数据保护和隐私安全是一大挑战。
4. 数据分析难点：工业大数据往往是非常复杂和多维的，传统的数据挖掘和机器学习技术并不能满足需求。
三、工业大数据处理的新技术随着云计算、大数据技术等的不断发展和应用，目前在处理工业大数据方面出现了一系列新的技术。
1. 云计算和分布式存储：基于大数据技术的云计算和分布式存储架构可以很好地应对数据存储和处理的问题。
2. 数据挖掘和机器学习：通过应用数据挖掘和机器学习技术，可以发现数据中的隐含规律，提高生产效率和产品质量。
大数据与智能制造
大数据与智能制造大数据与智能制造：未来工业发展的新趋势近年来，大数据和人工智能技术快速发展，不仅对互联网行业带来深远影响，也正在深刻改变传统制造业的生产模式和产品设计理念。
这种以数据为核心，以智能化为手段的制造模式被称为智能制造，被认为是未来工业发展的新趋势。
智能制造的核心是大数据技术，通过收集、分析、挖掘海量的工业数据，成为智能制造的基础。
据预测，到2025年，全球智能制造市场规模将达到4.5万亿美元。
未来的智能制造将不仅是自动化生产，而是以物联网、人工智能、云计算等新技术为支撑，实现设计、制造、销售等全流程数字化，实现整个生产过程的智能化。
首先，智能制造将改变传统制造业的生产模式。
目前，传统制造业生产过程中存在着人员管理、机器能力等方面的限制，但是智能制造具有更高的生产能力和效率，能够实现多品种、小批量、快换型的生产模式，大大提升生产效率，并满足市场需求的多变性。
同时，通过大数据技术，能够帮助企业及时了解产品市场需求，优化设计方案，快速反应市场变化，提高产品竞争力。
其次，智能制造将实现制造及加工过程智能化。
智能制造能够将物联网、传感器、数据分析等技术与生产过程有机结合，实现对生产物料、设备及产品生命周期全方位的监测和优化，实现制造、加工过程的高效、智能化，提高生产效率和质量水平。
再次，智能制造将推动制造业向高端、智能化方向发展。
智能制造具有智能化设备、智能化工厂、智能化供应链、智能化服务等特点，并不断推动制造业向更智能、更高端的方向发展。
智能制造能够提高制造业的附加值，推动制造业向高端领域转型。
最后，智能制造将带来劳动力和发展机会。
智能制造不仅能够减少传统制造业的劳动力需求，更可以带来新型智能制造产业的发展和就业机会。
智能制造需要具备数据分析、数据挖掘、人工智能、物联网、云计算等方面技术和专业人才，这带来了新型职业机会和创新发展机会。
综上所述，智能制造是未来工业发展的新趋势，实现数字化、智能化、网络化是智能制造的核心。
制造业企业如何应用新质生产力提升竞争力
制造业企业如何应用新质生产力提升竞争力如今，随着科技的发展和生产力的不断提升，制造业企业面临着新的机遇和挑战。
如何运用新生产力来提升竞争力，成为了每一个企业都需要认真思考的问题。
本文将从多个角度来探讨制造业企业如何应用新质生产力提升竞争力。
一、利用智能制造技术随着人工智能、物联网、大数据等技术的不断发展，智能制造已经成为了制造业的发展趋势。
制造业企业可以通过引入智能制造技术，实现生产过程的智能化、自动化，提高生产效率。
例如，可以使用智能设备监控生产过程，实现生产线的智能调度和优化，提高生产效率和产品质量。
二、建立数字化工厂数字化工厂是一种基于数字技术和信息技术的制造模式，可以实现生产过程的全面数字化。
制造业企业可以建立数字化工厂，通过数字化技术对生产过程进行监控和管理，实现生产过程的透明化和智能化。
数字化工厂还可以提高生产效率，降低生产成本，提升产品质量。
三、优化供应链管理供应链是制造业企业最重要的资源，优化供应链管理可以帮助企业提高生产效率和降低生产成本。
制造业企业可以通过智能化技术对供应链进行管理，实现供应链的透明化和优化，提高供应链的反应速度和灵活性，降低库存水平和缩短供应链周期。
四、开展定制化生产随着市场需求的多样化和个性化，定制化生产成为了制造业企业提升竞争力的重要手段。
制造业企业可以通过引入柔性生产线和智能制造技术，实现定制化生产，根据客户需求快速调整生产线，并实现小批量、多品种生产，提高市场反应速度。
五、加强研发创新研发创新是制造业企业提升竞争力的核心竞争力。
制造业企业可以加强研发投入，引入先进的技术和设备，开展自主研发和创新，提高产品的技术含量和附加值，满足市场需求，提升市场竞争力。
六、注重人才培养人才是制造业企业发展的重要资源，人才培养是制造业企业提升竞争力的关键。
制造业企业可以加强人才培养，建立完善的培训体系，培养员工的技术能力和创新意识，提高员工的综合素质和竞争力。
七、强化质量管理质量是制造业企业生存和发展的基础，质量管理是提升竞争力的有效途径。
大数据分析如何提升企业创新能力
大数据分析如何提升企业创新能力在当今竞争激烈的商业环境中，企业创新能力已成为决定其生存和发展的关键因素。
随着信息技术的飞速发展，大数据分析正逐渐成为企业提升创新能力的有力工具。
大数据分析不仅能够帮助企业更好地了解市场和客户需求，还能为企业的产品研发、营销策略、运营管理等方面提供有价值的决策依据，从而推动企业不断创新，实现可持续发展。
一、大数据分析帮助企业精准洞察市场需求市场需求是企业创新的出发点和落脚点。
通过对海量数据的收集、整理和分析，企业能够更加准确地把握市场动态和消费者需求的变化趋势。
例如，电商平台可以通过分析用户的浏览记录、购买行为、评价信息等数据，了解消费者的喜好、消费习惯以及对产品的期望，从而为企业的产品研发和改进提供方向。
一家服装企业通过对大数据的分析发现，近年来消费者对于环保、舒适、个性化的服装需求不断增加。
基于这一洞察，企业加大了在环保面料研发、个性化定制服务方面的投入，推出了一系列符合市场需求的新产品，赢得了消费者的青睐，市场份额大幅提升。
二、大数据分析优化企业产品研发在产品研发过程中，大数据分析能够发挥重要作用。
企业可以收集和分析同行业产品的相关数据，了解竞争对手的产品特点和优势，从而找到自身产品的创新点和差异化竞争策略。
同时，通过对用户反馈数据的分析，企业能够及时发现产品存在的问题和不足，进行针对性的改进和优化。
例如，一家汽车制造企业利用大数据分析技术，对车辆的行驶数据、故障数据、用户评价等进行深入挖掘。
发现消费者对于车辆的节能性能和智能驾驶辅助系统有较高的关注度和需求。
于是，企业加大了在新能源技术和智能驾驶技术方面的研发投入，推出了一系列具有高效节能和智能驾驶功能的新车型，提升了产品的竞争力。
三、大数据分析助力企业制定创新营销策略营销策略的创新对于企业提升品牌知名度、拓展市场份额至关重要。
大数据分析能够帮助企业更加精准地定位目标客户群体，制定个性化的营销方案。
通过对用户数据的分析，企业可以了解不同客户群体的特征、兴趣爱好、消费能力等，从而有针对性地推送广告、开展促销活动。
大数据对制造业的影响与智能制造
大数据对制造业的影响与智能制造随着科技的不断发展，大数据正逐渐改变着各个行业的发展模式。
在制造业领域，大数据的应用已经成为一种趋势，对传统的制造业产生了深远的影响。
本文将探讨大数据对制造业的影响，以及智能制造的发展。
一、大数据对制造业的影响1. 数据采集与分析大数据技术可以实时采集、存储海量的生产数据，包括生产线的温度、湿度、压力等信息，以及机器设备运行状态等。
通过对这些数据进行分析和挖掘，制造企业可以更好地了解生产过程中的细节，并及时发现问题和风险，为制定科学的生产计划和决策提供依据。
2. 质量管理与优化借助大数据技术，制造企业可以监测产品的质量状况，实时掌握产品的各项指标，并通过数据分析找出造成产品质量问题的根本原因。
这有助于制造企业不断改进生产工艺，提升产品质量，并减少次品率，提高客户满意度。
3. 节能减排与资源优化大数据分析技术可以帮助制造企业更好地利用能源资源，减少能源的浪费与排放，降低生产成本。
通过对能源数据的实时监测和分析，企业能够及时发现能源消耗过程中的问题，并采取相应的节能措施。
4. 定制化生产与个性化服务大数据技术使得制造企业可以通过对消费者的需求进行大数据分析，深入了解每个消费者的个性化需求，从而实现定制化生产和个性化服务。
这不仅可以提高消费者的购买体验，还可以提高企业的市场竞争力。
二、智能制造的发展1. 智能设备与物联网智能制造的核心在于智能设备和物联网的应用。
制造企业通过智能设备实现生产过程的自动化和智能化，通过物联网实现设备之间的互联互通，实现信息的共享与交互。
这样一来，制造企业可以更加高效地组织生产，提高生产效率和产品质量。
2. 机器学习与人工智能机器学习和人工智能技术是智能制造的关键。
通过大数据分析和机器学习算法的应用，制造企业可以实现对生产过程的预测和优化，提高生产效率和减少生产成本。
同时，人工智能技术还可以应用于产品设计和生产过程的追踪与监控，进一步提高制造企业的竞争力。
工业智能和大数据在智能制造中的应用解析
工业智能和大数据在智能制造中的应用解析随着科技的不断进步和发展，工业智能和大数据已经成为推动智能制造发展的重要驱动力。
工业智能指的是通过人工智能和物联网等技术，对生产过程和设备进行自动化、智能化管理和控制的能力。
大数据则是指通过收集、储存和分析海量数据，从中获取有价值的信息和知识。
本文将从工业智能和大数据的定义、应用场景、优势以及未来发展趋势等方面进行深入解析。
一、工业智能的定义工业智能是将人工智能、物联网、云计算等技术与传统工业生产相结合的一种新型生产方式。
通过传感器、控制器和算法等技术手段，实现生产过程的自动化、智能化管理和控制，提高生产效率和产品质量。
工业智能的主要特点包括智能感知、智能决策和智能执行。
二、大数据在智能制造中的应用场景1. 资源优化调度：利用大数据分析技术，对生产设备和流程进行全面监测和调度，实现生产资源的优化配置和利用，提高生产效率和资源利用率。
2. 品质控制和质量预测：通过分析历史数据、实时监测和反馈，实现对产品质量的精细控制和预测，减少次品率和产品召回率。
3. 故障预警和维修管理：通过对设备运行状态的实时监测和分析，实现故障的预警和预测，提前进行维修和保养，避免生产中断和停机损失。
4. 智能供应链管理：通过对供应链中各环节的数据进行收集和分析，实现物流配送、库存管理和供应计划的智能化管理和优化。
5. 客户需求预测和个性化定制：通过对大量用户数据和市场趋势进行分析，实现对客户需求的准确预测和个性化定制，提高客户满意度和市场竞争力。
三、工业智能和大数据在智能制造中的优势1. 提高生产效率：工业智能和大数据技术可以实现生产过程的自动化和智能化控制，减少人为干预，提高生产效率和产能。
2. 减少成本：通过对生产过程和设备的监测和调度，实现资源的高效利用和合理分配，降低生产成本和能源消耗。
3. 提高产品质量：通过实时监测和分析，及时发现和解决生产过程中的质量问题，减少次品率和产品召回率。
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工业大数据：构建制造型企业新型能力文/美林数据技术总监于洋工信部的数据显示：“中国制造业约占整个世界制造业20%的份额，在500余种主要产品中，我国有220多种产量位居世界第一。
2014年，我国共有100家企业入选‘财富世界500强’，其中制造业企业占56家”。
但长期粗放式发展之后，中国制造业发展面临着稳增长和调结构的双重困境，进入了“爬坡过坎”的关键时刻。
正如国务院发布的《中国制造2025》提到，“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，但我国仍处于工业化进程中，与先进国家相比还有较大差距。
制造业大而不强”。
与此同时，德国提出了工业4.0，美国提出了工业互联网的概念希望藉此实现制造业的复兴。
中国提出《中国制造2025》正是要推动制造业向中高端迈进，以大数据、物联网、云计算等新一代信息技术将引爆这一轮产业变革，加速传统制造企业的转型升级。
第一节工业大数据与德国工业4.0、中国制造2025的关系 工业4.0、中国制造2025的核心是工业大数据2013年4月，德国政府汉诺威工业博览会上正式推出“工业4.0”战略，其目的是为了提高德国工业的竞争力，在新一轮工业革命中占领先机。
该战略通过充分利用信息通讯技术和网络空间虚拟系统（信息物理系统Cyber-Physical System）相结合的手段，将制造业向智能化转型。
2015年5月8日，国务院公布《中国制造2025》,这是中国版的“工业4.0”规划。
该规划提到“加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向；着力发展智能装备和智能产品，推进生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。
无论是“德国工业4.0”还是“中国制造2025”，都提到了智能化和互联网化，而智能化和互联网化的核心是:一方面利用互联网技术实现传统的以产品为中心变为以客户为中心，加强客户需求预测并尝试让客户参与产品研发，提供个性化的产品、服务及体验；另一方面采集大量消费数据动态调整生产方式以快速适应客户需求变化，即变大规模批量生产为大规模定制生产；最后一方面利用企业内部营销、科研、生产、采购等经营数据，为企业经营解决提供依据，实现企业经营透明。
随着企业智能化和互联网化水平的提升，企业拥有了越来越多的数据，而这些数据反过来有提升了企业智能化和互联网化的水平。
利用大数据驱动业务发展，打造企业新型能力制造型企业面临着客户需求个性化，产品上市时间短，研制成本提高等巨大挑战。
这种挑战本身更多体现在企业与企业之间如何以更低的成本、更高的质量、更快的速度满足客户多样的需求。
所以传统方式很难解决大数据时代的企业问题，需要有创新的手段来解决。
目前越来越多的企业通过大数据来驱动业务创新，提升产品质量、降低研制成本、加快上市周期。
全球航空发动机制造企业劳斯莱斯公司，在飞机引擎的制造和维护过程中，都配备了劳斯莱斯引擎健康模块。
所有的劳斯莱斯引擎，不论是飞机引擎，直升机引擎还是舰艇引擎都配备了大量的传感器，用来采集引擎的各个部件，各个系统，以及各个子系统的数据。
这些信息通过专门的算法，进入引擎监控模块的数据采集系统中。
利用这些数据的分析结果，不仅可以帮助劳斯莱斯提前发现故障，还可以帮助客户更及时有效地安排引擎检测和维修。
通过算法的不断改进，劳斯莱斯如今已经可以通过数据分析预测可能出现的技术问题。
劳斯莱斯引擎使用寿命在过去30年里延长了10倍，比同行类似引擎的寿命长10年左右；尤其重要的是飞行安全得到了更大的保障。
成功之处在于打破了制造业和服务业的界线，并使两者相得益彰：技术先进的制造部门为售后服务提供可靠的技术保证。
优质的售后服务不仅巩固现有销售市场份额，还不断挖掘越来越大的潜在市场。
●“盘活存量数据、用好增量数据”，推动企业转型升级制造型企业在信息化的每个发展阶段都会有大量的数据处理要求并且会因为大量的业务活动产生各式的数据各样，只要采用数据驱动业务的方式进行业务活动就是大数据，大数据是企业信息化发展到当前阶段的必然结果。
所以工业大数据的利用不仅仅是信息化基础设施建设，更重要的是采用数据思维来管理和创新业务，大数据应是管理创新的手段，优化全业务流程和提供业务管理工具。
所以制造型企业大数据应用的难点是打通企业数据采集、集成、管理、分析的产业链条，帮助业务人员养成使用数据的习惯。
在这方面互联网企业走在前面，值得制造型企业学习。
2012年12月，阿里宣布在集团管理层面设立首席数据官（Chief Data Officer）岗位，负责全面推进阿里巴巴集团成为“数据分享平台”的战略并成立了数据委员会，委员会的成员是各个数据部门的领导。
该数据委员会主要职责是协同不同数据部门的工作，制定整个集团数据应用的方向和规划，协同各个部门使用数据，打通商业运营、做(基础)数据、(构建)数据模型等产业链条各环节。
避免传统上做数据的人不知道别人怎么用，用数据的人不知道数据怎么来的；而做数据模型不知道数据是否稳定；用数据模型的人不知道数据模型究竟是怎样的，甚至不相信数据模型的问题。
第二节工业大数据的产生及特点工业大数据是制造型企业创新转型的驱动力和催化剂，随着三维设计、3D打印、机器人技术等在制造型企业广泛应用。
工业大数据广泛分布在产品设计、制造、物流、服役等各环节，具体如下：●数字化设计：如飞机全数字化设计：波音公司利用CATIA软件设计波音777的300万个零部件的尺寸和形状数据；●智能化制造：以智能工业机器人为典型代表的智能制造装备已经开始在多个领域得到应用；我国今年的工业机器人超过日本。
●网络化监控：大型工业装备运行状态网络化远程动态监测：例如，波音737发动机在飞行中每30分钟产生10TB数据；陕鼓动力实现数百台旋转机械远程在线监测及故障诊断。
●物联化管理：工业生产过程开始大量使用RFID实现零件与产品管理。
工业大数据区别其他行业大数据有自身的特点和挑战：一是多源性获取，数据分散、非结构化数据比例大：工业大数据来源广泛且分散，有来源于产品制造现场工控网监控数据，有来源于互联网的客户、供应商数据，有来源于企业内网的经营管理数据。
海量异构多源多类数据难以有效集成，语义描述困难，不能实现面向系统生命周期管理的数据协同管理；二是数据关联性强，有关联也要有因果：工业大数据的产生和应用都围绕产品全生命周期、企业主价值链等，数据间关联性强且分析准确性要求高。
不但要利用大数据给出决策也要用大数据给出决策依据。
工业大数据预测精度低，准确性和可靠性不高，无法满足安全性要求；三是持续采集、具有鲜明的动态时空特性：工业大数据来源于工控网络和传感设备，具有实时性强、连续性、稳定性要求高等特点，需要采用可靠的数据采集、存储、管理的工具进行管理，另外涉及国计民生领域还要求整个平台安全可控。
工业大数据分析的实时性要求高，动态控制困难，量化难度大；四是与具体工业领域紧密相关：工业大数据产生依赖于CPS网络和智能产品，但目前面向信息物理融合系统的分析方法单一，无法实现闭环、多层次、多阶段、自比较等的综合分析；面向智能设备和智能产品的故障检测能力不足，健康预测管理水平低，无法实现面向产品可靠性的深层次分析。
第三节工业大数据的重点研究方向为了应对工业大数据分散、形式多样、预测精度高等挑战，国内外研究机构与厂商开展了基于产品全生命周期的数据集成和管理，基于数据挖掘的数据分析应用等方面的技术研究与实践，下面分别介绍。
研究方向1：基于MBD和物联网的数据集成技术☐CAX工具数据集成技术：面向产品设计过程中结构设计、电气设计、仿真、试验等过程，一方面定义产品所需标准件、材料、元器件的参数模型和实体模型及标准标准，供不同CAX工具共享使用，另一方面集中管理CAX工具输入输出参数等过程数据并形成设计知识。
☐智能装备数据集成技术：面向车间各类对象的实时监控和管理，底层采用传感器对环境和设备进行信息采集，采用电子标签对物料、人员、工具工装等进行标识和跟踪，通过数据采集和处理实现信息的可靠高效传输，实现人机料法环测等生产要素的状态监控和集成管理。
☐异构业务系统数据集成技术：面向工厂内部ERP、PDM、MES、QIS、TDM 等业务系统，利用企业门户、企业服务总线、流程平台等集成工具实现各业务系统间界面、服务、流程和数据的集成，最终达到跨业务部门和业务系统的数据融合和流程贯通。
●研究方向2：基于产品全生命周期数据管理技术产品全生命周期管理不同于传统的PDM，它将分散在设计单位、生产单位、供应商、客户等地理分散、形式不同的“产品数据”通过工作流平台和产品全生命周期模型，连接为一种单一的、标准的、真正的产品信息资源的能力。
它包括产品设计、仿真、试验制造的数据，还集成来自企业内外部数据，如销售、市场、质量、制造、供应商、客户使用、产品报废处理等数据，从而建立起规范的产品信息来源。
这种信息资源保存整个产品开发决策过程的信息，包括产品的特征描述、功能描述以及对设计和资源的考虑，从而跟踪整个项目进度，并为将来启动的新项目或产品改进项目提供知识。
产品全生命周期管理的关键在于产品生命周期的建模技术、集成数据环境技术和设计制造协同技术。
☐产品全生命周期建模技术：产品全生命周期建模的目的是建立面向产品生命周期的统一的、具有可扩充性的能表达完整信息的产品模型，该模型能随着产品研制自动扩张，并从设计模型自动映射为不同目的的模型，如可制造性评价模型，成本估算模型、可装配性模型、可维护性模型等，同时产品模型应能全面表达和评价与产品全生命周期相关的性能指标。
☐集成数据环境技术：产品全生命周期的数据分开存放，系统提供数据的联邦机制，分散在网络上的用户对数据进行存取时，所有数据对用户都应是透明的，所以需要一个电子仓库对分散在企业内外部产品及相关数据进行存储和增删修改操作。
当然产品全生命周期数据符合大数据的4V特征，传统数据库管理系统难以支撑，需要大数据平台和技术支撑。
☐产品研制协同技术：异地设计与制造是指在异地异时、异构系统、异种平台间进行实时动态设计和制造，它是企业内部或供应链之间进行产品全生命周期管理的重要技术手段。
●研究方向3：面向智慧工厂的数据分析方法在工业4.0及大数据应用背景下，“智慧工厂”的建设将以大数据中心为平台，辅以智能技术、数字技术、信息技术，构建精益化的大融合研制体系，形成基于知识工程的产品研发设计、仿真、试验、制造、检验、售后等一体化的服务型研制模式，打造具有自主创新能力、透明管控能力、自我优化能力的智慧化生态环境。
智慧工厂“智慧”的体现应涵盖企业的各个业务领域，能够实现科研院所信息流、物流、资金流、知识流、服务流的高度集成与融合，使得企业持续创新，并不断开发新产品、新服务。