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  2. 應用實踐
伴隨著“中(zhong)國制(zhi)造(zao)2025”國家戰略(lve)的實施，大(da)(da)數據(ju)應用已成為制(zhi)造(zao)業(ye)生產力、競爭力、創新能力提升(sheng)(sheng)的關鍵，是驅(qu)動制(zhi)造(zao)過(guo)程、產品(pin)、模式、管理及服務標準化、智(zhi)能化的重要(yao)基礎，體(ti)現在產品(pin)全生命周期中(zhong)的各個階段，工業(ye)大(da)(da)數據(ju)正在加速(su)制(zhi)造(zao)業(ye)的轉(zhuan)型(xing)升(sheng)(sheng)級。
 
首(shou)先(xian)，基于統一(yi)標(biao)準化思(si)路驅(qu)動(dong)的(de)工(gong)業大數據(ju)(ju)產(chan)品(pin)(pin)研(yan)發(fa)設(she)計(ji)，實現(xian)研(yan)發(fa)過程的(de)智能化，提升了(le)創(chuang)新能力、研(yan)發(fa)效率(lv)和設(she)計(ji)質量。通過產(chan)品(pin)(pin)全生命周期(qi)數據(ju)(ju)的(de)采集，工(gong)業大數據(ju)(ju)建模和數字(zi)仿真技術優化設(she)計(ji)模型，及早發(fa)現(xian)設(she)計(ji)缺陷，減(jian)少試制實驗次數，降低研(yan)發(fa)成(cheng)本、提升設(she)計(ji)效率(lv)，縮短了(le)產(chan)品(pin)(pin)研(yan)發(fa)周期(qi)。
 
其次，綜合制造過(guo)程中設(she)備、效(xiao)率、成本、耗(hao)能(neng)(neng)等(deng)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)展開建模分析，實(shi)現了(le)運行(xing)過(guo)程的狀態(tai)監測與(yu)優化工(gong)藝(yi)參(can)(can)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)推薦。通過(guo)生(sheng)產(chan)工(gong)藝(yi)過(guo)程參(can)(can)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)，設(she)備運行(xing)狀態(tai)參(can)(can)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)與(yu)產(chan)品質量性能(neng)(neng)、生(sheng)產(chan)線排(pai)(pai)產(chan)負荷、耗(hao)能(neng)(neng)等(deng)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)進行(xing)關(guan)聯性深(shen)度挖(wa)掘，形成數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)閉(bi)環，可得出工(gong)藝(yi)參(can)(can)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)的最(zui)優區間(jian)、車(che)間(jian)排(pai)(pai)產(chan)計劃的最(zui)優方(fang)案、廠房(fang)能(neng)(neng)效(xiao)優化的最(zui)佳調控手段等(deng)。
 
工業大數據技術的發展讓制造業產業鏈上下游企業間各協同環節的信息共享和同步升級，企業可根據自身優劣勢分析對業務進行重新取舍，整合資源實現平臺化運營，優化價值鏈，結合不同的數據和模型，引出了多個工業大數據的應用場景：
1、基于大數據構建的產品故障預測系統，能幫(bang)助用戶(hu)實時掌(zhang)握產品狀(zhuang)態(tai)，在產品出現異常前展開(kai)預測性維修。
2、基于(yu)數(shu)據(ju)標(biao)準(zhun)化思(si)路的企業全流程的數(shu)據(ju)集成貫通與工(gong)業大(da)數(shu)據(ju)建模分析，支撐了大(da)規模定(ding)制為代表的典型智能制造模式。
3、基(ji)于研發知識庫的(de)(de)大(da)數據產品(pin)模(mo)塊化分析，以及(ji)協(xie)同創新平(ping)臺所整合的(de)(de)內(nei)外(wai)部產業(ye)鏈協(xie)同設計(ji)能力，可實現產品(pin)的(de)(de)個性化設計(ji)；
4、基(ji)于工(gong)業生(sheng)產大數據(ju)的互聯工(gong)廠柔(rou)性化生(sheng)產能力，保(bao)障了個性化設計訂單低(di)成本(ben)高效率(lv)的制造；
5、結合物流(liu)大數據分析(xi)優化的物流(liu)配送(song)系(xi)統(tong)，可充分保障個性化定(ding)制(zhi)產品在(zai)最(zui)短時(shi)間內(nei)按承諾(nuo)交付至(zhi)用戶。
 
工(gong)業大數據(ju)的(de)應(ying)用(yong)場景(jing)未來一(yi)定會覆蓋制造(zao)的(de)全產業鏈，嘉益仕對于工(gong)業大數據(ju)的(de)主張(zhang)始終是優先(xian)保障企業的(de)數據(ju)可用(yong)，再做可視，最終實現可析。