推动智能制造向前发展的三大引擎

工业物联网、设备资产智能管理、工业大数据分析是推动智能制造向前发展的三大引擎，结合现代制造业企业的下一代企业架构，帮助制造型企业实现智能制造管理的落地。设备智能管理是智能制造数据的核心来源，通过工业物联网的平台连接了所有人、物与事，然后利用大数据工具来分析已知事件，预测问题，挖掘新知识，协助管理决策等。

工业物联网

制造业的大数据分析已经成为工业物联网的一部分，为企业传统供应应用程序的升级和改造提供依据。工业物联网实现了产品的可溯源，降低了质量成本，而且在流程数字化方面推动了制造业智能化。

构成新的工业物联网应用工作区的将是全新的下一代系统。这些应用程序将填补传统架构的空白，吸收任何地方的数据并将其传输到任何其他地方，从而帮助进行新的分析以及为新的混合应用程序所用。这些应用程序还可以简化分析，供车间人员所用，以及/或将这些解决方案与必要的服务和数据科学家专业知识结合起来。

抽样调查、确保质量是我们在小数据时代的管理。而如今，在快节奏的生产环境中，要人工去检测每一个产品的质量，显然是不切实际的。在工业物联网平台，通过所有产品的智能连接，越来越多的产品和设备有了“情境自我意识”，使数据捕获、分析和检测变得异常容易。企业通过互联网平台还可以迅速改进设计并改善工程质量。

我们许多生产流程的手册和模型都有知识差距，这也是建立产品或企业级别的知识库之所以那么艰难的的原因所在。而物联网有可能填补这些差距。流程数字化将带给我们的未来是：从设计到用户体验，一切都是有结构的和数据可寻的。这样，制造商不仅可以理解实体产品是怎样设计和制造的，还可以了解用户体验如何以及如何与产品互动。

设备资产智能管理

资产智能管理（AIM）、传统资产管理（EAM）以及资产性能管理（APM）能够实时产生大量数据。资产智能管理无间断地处理制造各个领域生成的数据，包括历史记录数据以及实时质量流程中获得的时域信息。

资产智能管理的数据组成部分非常之多，例如，通过震动感应器采集旋转机械的数据，地理位置信息记录了移动资产和资产移动的数据，通过位置数据和气候数据了解电力传输和分配部分或管道的线性资产的实时状态，基础地质数据协助确定采矿业操作条件等。

当把所有这些资产设备的数据源结合起来，再利用演绎和预测分析等方法对这些数字进行分析时，你绝对有机会将智能制造管理提升一个层次。仅仅通过监测一定数量的设备的实际运行时间来安排预防性维护并不足以成为大数据手段。当你使用震动分析、热红外成像、流程条件数据、实时位置信息以及在互联网上搜索有关类似设备的失效模式时，才真正涉及到了大数据。 

工业大数据分析

随着数字处理能力的不断提升以及工业物联网平台日益成熟，我们将很快解锁海量并仍不断增长的数据。这些数据与我们的制造流程以及为我们提供聚集这些数据并部署强有力的分析程序对其进行分析的空间的云服务有关。

无论是为促销产品还是作为战略目标的方式，大数据已然成为很多公司和机构过度使用的术语。通过不同技术，我们将数据空间完全释放出来，从而可以利用大数据分析技术将任何地方的数据加以融合，新的分析工具应用这一新的数据模型，从而发现之前从未有可能的洞见。这些分析工具包括：图像、视频、地理空间、时间序列、预测模型、机器学习、优化、模拟和统计过程控制等。