1.2.4　智能制造数据生态系统的应用及意义

智能制造数据分析应用带来的效益将渗透于整个制造业价值链，如产品创新、市场需求预测、优化产品生产流程、生产过程精准控制、企业业务流程精细化管理等。主要应用有：

（1）实现大规模个性化定制。在产品生产之前通过大数据分析感知用户的情景信息，快速洞察用户需求及兴趣点，针对客户的个性化需求进行参数配置、优化和建模，从而精准地向用户提供制造服务的主动推荐、检查和建议。

（2）产品故障诊断与预测。通过分布在生产线不同环节的传感器实时采集制造装备运行数据，并进行建模分析，及时跟踪设备信息（如实际健康状态、设备表现或衰退轨迹），进行故障预测与诊断，从而减少这些不确定因素造成的影响，降低停产率，提高实际运营生产力。

（3）精准制造服务推送。通过多渠道收集用户大数据，如身份信息、行为数据和交易数据，从各个维度了解客户需求，在整合数据之后，企业可以了解哪些客户群体需要怎样的制造服务，从而挖掘商业机会，主动发现制造任务，辅助制造企业做出合理决策，减少因盲目制造与需求不匹配而造成的资源浪费。

（4）制造流程优化控制。传统的制造流程建模方法和自动控制方法是以事先建立对象模型为前提，然后根据对象理论模型加以闭环控制，从而使输出结果符合要求。然而，面对复杂的工业生产系统时，其特性和行为难以被理解和掌握，建立优化控制模型十分困难，通过智能制造数据生态系统处理分析，以数据为基础来发现模型，可以解决现有机理建模方法难以解决的问题。

总之，基于数据生态系统的智能制造的基本目的就是对制造设备本身以及产品制造过程中产生的数据进行系统分析，转换成实际有用的信息或知识，并通过这些信息或知识对外部环境及情形做出判断和采取适当的行动，进而产生优化的业务决策和个性化的服务，创造价值并获得更多的收益。