智能制造系统中的大数据技术应用

未来的工业若要在全球市场中发挥竞争优势，工业大数据分析是关键领域。随着物联网和信息时代的来临，更多的数据被收集、分析，用于帮助管理者做出更明智的决策。智能制造时代的到来使得云计算、大数据不断地融入我们的生活中。按《中国制造2025》中第一个十年纲领的规划，未来十年中，中国制造业将以两化融合为主，朝着智能制造方向跨步前行。但无论是智能制造抑或是两化融合，工业大数据都是不可忽视的重点。

制造业企业在实际生产过程中，总是努力降低生产过程的消耗，同时努力提高制造业环保水平，保证安全生产。生产的过程，实质上也是不断自我调整、自我更新的过程，同时还是实现全面服务个性化需求的过程。在这个过程中，会实时产生大量数据。依托大数据系统，采集现有工厂设计、工艺、制造、管理、监测、物流等环节的信息，实现生产的快速、高效及精准分析决策。这些数据综合起来，能够帮助发现问题，查找原因，预测类似问题重复发生的概率，帮助完成安全生产，提升服务水平，改进生产水平，提高产品附加值。

智能制造需要高性能的计算机和网络基础设施，传统的设备控制和信息处理方式已经不能满足需要。应用大数据分析系统，可以对生产过程自动进行数据采集并分析处理。鉴于制造业已经进入大数据时代，智能制造还需要高性能计算机系统和相应网络设施。云计算系统提供计算资源专家库，通过现场数据采集系统和监控系统，将数据上传云端进行处理、存储和计算，计算后能够发出云指令，对现场设备进行控制，如控制工业机器人。(www.xing528.com)

智能制造是未来的制造业发展方向，近些年得到不断的研究和发展，受到世界各国的高度重视。智能制造为制造业提供了很多全新的概念观点和理论，是对传统生产制造业的根本性变革。实现传统制造到智能制造的转变，核心在于几个关键技术的掌握：智能化工业装备应用技术、柔性制造和虚拟仿真技术、物联网应用技术、大数据系统及云计算技术。