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世界这么大：工业4.0前景下我国企业的数据应用实际

自德国2013年4月正式提出工业4.0战略迄今已两年有余，工业4.0在国内

已得到了非常广泛的关注和讨论，很多优秀企业开始摩拳擦掌，开始制定和实施自己

的工业4.0战略，这些如火如荼的景象凸显出未来创新产品智能制造领域的诱人前景。

无独有偶，GE公司不久前宣布出售旗下包括GECapital在内的非工业资产，将主要精

力回归于高精尖的创新制造领域。这一切似乎都在佐证着一场以创新和数字化驱动的

智能制造为核心的新工业革命正在向我们频频招手。

 工业4.0离不开数据分析和应

 工业4.0的一个目标，是要实现从智慧工厂到智能生产的的建设和升级，前者重

点研究智能化生产系统及过程以及网络化分布式的生产设施的实现，而后者涉及整个

企业的生产物流管理、人机互动，3D打印以及先进制造技术在工业生产过程中的应

用。一个普遍的共识是，要实现这一新的工业革命，基于大数据技术的数据挖掘和知

识发现能力，将是其中最为重要的能力之一。而总体而言，制造业存储了远超过其他

工业部门的数据，据不完全统计，从2010年以来的新产品数据就达到了接近2艾字节

(216)，这其中就包括大量的仪器仪表测量数据，供应链数据乃至产品全生命周期数

据。对这些数据的分析和价值挖掘，是为创新和生产实践提供智能指导必须要完成的

工作，将直接影响智能生产能够实现的程度。而几乎在所有剖析工业4.0的文献汇总，

都着重强调了数据分析和知识发现的重要性。

 制造业数据采集和分析领域的共性问题

 工业4.0是多品种小批量创新产品高精度卓越质量的生产，而要实现这种高精度

卓越质量的生产而言，对生产数据准确、及时的采集和分析无疑是不可或缺的。为了

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实现产品创新和高精度的质量控制，苹果和Intel这样的顶尖公司每年花费在数据分析

软件上的费用是非常惊人的，而且在其员工的培训和考核体系上，数据分析能力也被

作为一个重要的考量维度。在世界范围内，各个工业巨头在数据采集和分析领域的投

资还在不断加码，而国内的绝大多数企业也正在掀起一场数据采集和分析利用的热

潮。作为业内专业的质量大数据和智能制造解决方案供应商，QuAInS在2014年深入

调研了数十家企业，发现不少企业已经开始增加在数据采集和分析领域的投资，但由

于起步较晚，在这个领域还普遍存在着一些具有共性的重要问题。

 tips:感谢大家的阅读，本文由我司收集整编。仅供参阅！

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