1.2.1　智能制造的主要数据

1．智能制造的数据来源

智能制造的数据源于制造全生命周期的各个阶段，主要包含三大部分：①传统数据，包括解决某些业务问题的单元工具软件如CAD/CAE/CAM/CAPP，以及企业资源规划、客户关系管理、供应链管理等企业业务管理软件产生的数据；②传感数据，通过物联网及泛在计算技术在制造企业中的广泛应用，实现自动、实时、准确、详细地获取企业物理环境的数据信息，如使用RFID（radio frequency identification）、Auto-ID、Bluetooth、Wi-Fi、全球移动通信系统（global system for mobile communications，GSM）、ZigBee等来采集和同步生产的现场数据；③社交媒体数据，随着社交网络、移动计算等社会化媒体的兴起，网络上产生了大量图片数据、文本及多媒体数据，这些数据反映了用户需求、消费习惯和兴趣爱好等。利用这些来自多渠道的数据建立分析模型，可以全方位、多角度地观察用户行为、预测用户需求，主动配置和优化制造资源。

2．智能制造数据的分类

从宏观上看，智能制造的数据主要包括以下几类：

（1）市场客户信息，如需求市场信息、供应市场信息、客户信息等。

（2）产品数据，如产品图纸、物料清单数据、零件几何特征编码等。

（3）生产控制数据，如生产计划、调度命令、控制指令等。

（4）工艺信息，如工艺文件、数控程序、加工过程状态等。

（5）生产状况数据，如设备数据、物料数据、人员信息数据等。

（6）经营管理数据，如预测信息数据等。

除此之外，制造信息数据还有决策信息数据、财务信息数据和企业状况信息数据等。智能制造过程可以看作是对制造过程中各种信息数据资源的采集、传输和加工处理的过程，其最终形成的产品是信息数据的物质表现，即信息数据的物化。