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  2. 應用實踐
伴隨著“中國制造(zao)2025”國家戰略的(de)實施，大數(shu)(shu)據(ju)應用(yong)已(yi)成為制造(zao)業(ye)生產(chan)力(li)(li)、競爭力(li)(li)、創(chuang)新(xin)能力(li)(li)提升(sheng)(sheng)的(de)關鍵(jian)，是驅動(dong)制造(zao)過程(cheng)、產(chan)品、模式、管理(li)及(ji)服務標準化、智能化的(de)重要基礎(chu)，體現在(zai)產(chan)品全生命周期中的(de)各個(ge)階段，工(gong)業(ye)大數(shu)(shu)據(ju)正(zheng)在(zai)加速制造(zao)業(ye)的(de)轉型升(sheng)(sheng)級。
 
首先，基于統一標準化思路(lu)驅動的工(gong)業大數(shu)(shu)據(ju)產(chan)品研發(fa)(fa)設計，實現研發(fa)(fa)過(guo)(guo)程的智(zhi)能化，提升了創新能力、研發(fa)(fa)效率和(he)設計質量(liang)。通過(guo)(guo)產(chan)品全(quan)生命周(zhou)期數(shu)(shu)據(ju)的采集(ji)，工(gong)業大數(shu)(shu)據(ju)建(jian)模和(he)數(shu)(shu)字仿真技術優化設計模型，及早發(fa)(fa)現設計缺陷，減少試制實驗次數(shu)(shu)，降(jiang)低研發(fa)(fa)成(cheng)本、提升設計效率，縮短了產(chan)品研發(fa)(fa)周(zhou)期。
 
其次，綜合制造過(guo)程中設備、效率、成(cheng)本、耗(hao)能(neng)等(deng)數據(ju)展開建模(mo)分析，實(shi)現了運行(xing)過(guo)程的(de)狀態監(jian)測與優(you)化工藝參數推薦(jian)。通過(guo)生(sheng)產工藝過(guo)程參數，設備運行(xing)狀態參數與產品質量性能(neng)、生(sheng)產線排產負荷、耗(hao)能(neng)等(deng)數據(ju)進行(xing)關聯性深度挖掘(jue)，形成(cheng)數據(ju)閉環，可得出工藝參數的(de)最優(you)區間、車間排產計(ji)劃的(de)最優(you)方案、廠房能(neng)效優(you)化的(de)最佳(jia)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(jian)的產品故障預(yu)測系統，能幫助用(yong)戶(hu)實時(shi)掌(zhang)握產品狀態，在產品出現異常前展開預(yu)測性維修。
2、基(ji)于數據(ju)標準化思路(lu)的(de)(de)企業全流(liu)程的(de)(de)數據(ju)集(ji)成貫通(tong)與(yu)工業大數據(ju)建模(mo)(mo)分析，支撐(cheng)了大規模(mo)(mo)定制為(wei)代表的(de)(de)典型智能制造模(mo)(mo)式(shi)。
3、基于(yu)研(yan)發知識庫的大數據產(chan)品模塊(kuai)化分析，以及協同創新平(ping)臺所整合的內外部產(chan)業鏈協同設計(ji)能力(li)，可實現(xian)產(chan)品的個性(xing)化設計(ji)；
4、基于工業生(sheng)產大數據的互(hu)聯工廠柔性化生(sheng)產能力，保障(zhang)了個性化設計訂(ding)單(dan)低成本高效率的制造(zao)；
5、結合物(wu)流大數據(ju)分析優化(hua)的物(wu)流配送系統(tong)，可充分保障個性化(hua)定制產品在最短時間(jian)內按承諾交(jiao)付至用戶(hu)。
 
工業(ye)(ye)大數據的應(ying)用(yong)場(chang)景未來一定會(hui)覆蓋制(zhi)造的全產業(ye)(ye)鏈，嘉益仕對(dui)于(yu)工業(ye)(ye)大數據的主張始終(zhong)是優先保障企業(ye)(ye)的數據可用(yong)，再(zai)做(zuo)可視，最(zui)終(zhong)實(shi)現可析。