工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、設(shè)備資產(chǎn)智能管理、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析是推動(dòng)智能制造向前發(fā)展的三大引擎，結(jié)合現(xiàn)代制造業(yè)企業(yè)的下一代企業(yè)架構(gòu)，幫助制造型企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能制造管理的落地。設(shè)備智能管理是智能制造數(shù)據(jù)的核心來(lái)源，通過(guò)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的平臺(tái)連接了所有人、物與事，然后利用大數(shù)據(jù)工具來(lái)分析已知事件，預(yù)測(cè)問(wèn)題，挖掘新知識(shí)，協(xié)助管理決策等。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

制造業(yè)的大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的一部分，為企業(yè)傳統(tǒng)供應(yīng)應(yīng)用程序的升級(jí)和改造提供依據(jù)。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品的可溯源，降低了質(zhì)量成本，而且在流程數(shù)字化方面推動(dòng)了制造業(yè)智能化。

構(gòu)成新的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用工作區(qū)的將是全新的下一代系統(tǒng)。這些應(yīng)用程序?qū)⑻钛a(bǔ)傳統(tǒng)架構(gòu)的空白，吸收任何地方的數(shù)據(jù)并將其傳輸?shù)饺魏纹渌胤?，從而幫助進(jìn)行新的分析以及為新的混合應(yīng)用程序所用。這些應(yīng)用程序還可以簡(jiǎn)化分析，供車間人員所用，以及/或?qū)⑦@些解決方案與必要的服務(wù)和數(shù)據(jù)科學(xué)家專業(yè)知識(shí)結(jié)合起來(lái)。

抽樣調(diào)查、確保質(zhì)量是我們?cè)谛?shù)據(jù)時(shí)代的管理。而如今，在快節(jié)奏的生產(chǎn)環(huán)境中，要人工去檢測(cè)每一個(gè)產(chǎn)品的質(zhì)量，顯然是不切實(shí)際的。在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，通過(guò)所有產(chǎn)品的智能連接，越來(lái)越多的產(chǎn)品和設(shè)備有了“情境自我意識(shí)”，使數(shù)據(jù)捕獲、分析和檢測(cè)變得異常容易。企業(yè)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)還可以迅速改進(jìn)設(shè)計(jì)并改善工程質(zhì)量。

我們?cè)S多生產(chǎn)流程的手冊(cè)和模型都有知識(shí)差距，這也是建立產(chǎn)品或企業(yè)級(jí)別的知識(shí)庫(kù)之所以那么艱難的的原因所在。而物聯(lián)網(wǎng)有可能填補(bǔ)這些差距。流程數(shù)字化將帶給我們的未來(lái)是：從設(shè)計(jì)到用戶體驗(yàn)，一切都是有結(jié)構(gòu)的和數(shù)據(jù)可尋的。這樣，制造商不僅可以理解實(shí)體產(chǎn)品是怎樣設(shè)計(jì)和制造的，還可以了解用戶體驗(yàn)如何以及如何與產(chǎn)品互動(dòng)。

設(shè)備資產(chǎn)智能管理

資產(chǎn)智能管理（AIM）、傳統(tǒng)資產(chǎn)管理（EAM）以及資產(chǎn)性能管理（APM）能夠?qū)崟r(shí)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。資產(chǎn)智能管理無(wú)間斷地處理制造各個(gè)領(lǐng)域生成的數(shù)據(jù)，包括歷史記錄數(shù)據(jù)以及實(shí)時(shí)質(zhì)量流程中獲得的時(shí)域信息。

資產(chǎn)智能管理的數(shù)據(jù)組成部分非常之多，例如，通過(guò)震動(dòng)感應(yīng)器采集旋轉(zhuǎn)機(jī)械的數(shù)據(jù)，地理位置信息記錄了移動(dòng)資產(chǎn)和資產(chǎn)移動(dòng)的數(shù)據(jù)，通過(guò)位置數(shù)據(jù)和氣候數(shù)據(jù)了解電力傳輸和分配部分或管道的線性資產(chǎn)的實(shí)時(shí)狀態(tài)，基礎(chǔ)地質(zhì)數(shù)據(jù)協(xié)助確定采礦業(yè)操作條件等。

當(dāng)把所有這些資產(chǎn)設(shè)備的數(shù)據(jù)源結(jié)合起來(lái)，再利用演繹和預(yù)測(cè)分析等方法對(duì)這些數(shù)字進(jìn)行分析時(shí)，你絕對(duì)有機(jī)會(huì)將智能制造管理提升一個(gè)層次。僅僅通過(guò)監(jiān)測(cè)一定數(shù)量的設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行時(shí)間來(lái)安排預(yù)防性維護(hù)并不足以成為大數(shù)據(jù)手段。當(dāng)你使用震動(dòng)分析、熱紅外成像、流程條件數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)位置信息以及在互聯(lián)網(wǎng)上搜索有關(guān)類似設(shè)備的失效模式時(shí)，才真正涉及到了大數(shù)據(jù)。 

工業(yè)大數(shù)據(jù)分析

隨著數(shù)字處理能力的不斷提升以及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)日益成熟，我們將很快解鎖海量并仍不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)與我們的制造流程以及為我們提供聚集這些數(shù)據(jù)并部署強(qiáng)有力的分析程序?qū)ζ溥M(jìn)行分析的空間的云服務(wù)有關(guān)。

無(wú)論是為促銷產(chǎn)品還是作為戰(zhàn)略目標(biāo)的方式，大數(shù)據(jù)已然成為很多公司和機(jī)構(gòu)過(guò)度使用的術(shù)語(yǔ)。通過(guò)不同技術(shù)，我們將數(shù)據(jù)空間完全釋放出來(lái)，從而可以利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將任何地方的數(shù)據(jù)加以融合，新的分析工具應(yīng)用這一新的數(shù)據(jù)模型，從而發(fā)現(xiàn)之前從未有可能的洞見(jiàn)。這些分析工具包括：圖像、視頻、地理空間、時(shí)間序列、預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、優(yōu)化、模擬和統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制等。