数据制造的优点？

一、数据制造的优点？

数字化制造可以帮助制造企业提高制造规划和生产流程两个方面的生产力。

1、数字化制造采用一致的综合生产设计方法，使产品、流程、工厂和资源信息在整个变更流程中实现相互关联，并可被查看和处理。

2、数字化制造可在一个受控的环境中优化零件制造流程。除了机器加工和工装指令之外，还可以灵活地生成能够显示二维和三维零件信息的工作指令。

3、数字化制造的仿真功能可以对机械手和自动化程序进行仿真检验，从而，有助于企业降低调试成本。

4、利用数字化制造，您可以更快地创建工厂模型，并确保产量增加前，它们在最佳的布局、物料流程以及生产量条件下运行。

5、数字化制造提供用以分析尺寸变化的图形环境，因此，可被用于支持六西格玛和精益制造方案。

6、数字化制造系统为坐标测量机（CMM）和数控（NC）机器工具生成了完整的、可检验的CAD机器检验程序，从而，使整个组织更便于分享质量数据。

7、通过数字化制造，可以实时利用产品生命周期数据来完成生产流程。

数字化制造是指在数字化技术和制造技术融合的背景下，并在虚拟现实、计算机网络、快速原型、数据库和多媒体等支撑技术的支持下，根据用户的需求。迅速收集资源信息，对产品信息、工艺信息和资源信息进行分析、规划和重组，实现对产品设计和功能的仿真以及原型制造。进而快速生产出达到用户要求性能的产品整个制造全过程。

数字化制造定义的内涵数字化制造就是指制造领域的数字化，它是制造技术、计算机技术、网络技术与管理科学的交叉、融和、发展与应用的结果，也是制造企业、制造系统与生产过程、生产系统不断实现数字化的必然趋势。

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二、大数据制造的特点？

1、规模性

大数据的第一个特点就是“数量大”。大数据的数据量是惊人的，随着技术的发展，数据量开始爆发性增长，达到TB甚至PB级别。例如，淘宝网平常每天的商品交易数据约20TB（1TB=1024GB），全球最大设计平台Facebook的用户，每天产生的日志数据超过了300TB（日志数据是记录用户操作记录的，并非发帖内容）。

大数据如此庞大的数据量，是无法通过人工处理的。需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术来处理这些大数据。

2、多样性

大数据广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。大数据大体上可以分为三类，分别是结构化数据、非结构化的数据、半结构化数据。

结构化数的特点是数据间因果关系强，比如息管理系统数据、医疗系统数据等；非结构化的数据的特点是数据间没有因果关系，比如音频、图片、视频等；半结构化数据的特点是数据间的因果关系弱。比如网页数据、邮件记录等。

3、高速性

大数据的交换和传播是通过互联网、云计算等方式实现的，远比传统媒介的信息交换和传播速度快捷。大数据与海量数据的重要区别，除了大数据的数据规模更大以外，大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。

实时分析而非批量分析，数据输入、处理与丢弃立刻见效，几乎无延迟。数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。

4、价值性

价值性是大数据的核心特点。现实中大量的数据是无效或者低价值的，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据。比如，某宝电商平台每天产生的大量交易数据（大数据），通过一些算法可以分析出具有某些特征的人喜欢什么类型的商品，然后根据客户的特征，给其推荐TA喜欢的商品。

三、智能制造 数据

智能制造对传统制造业的影响

随着科技的不断发展，智能制造正逐渐改变着传统制造业的面貌。智能制造是指利用先进的信息技术，如人工智能、大数据、云计算等，实现生产过程自动化、智能化的一种制造方式。它不仅提高了生产效率，降低了成本，还为企业带来了全新的发展机遇。

数据是智能制造的核心。在智能制造中，数据扮演着至关重要的角色。通过大数据分析，企业可以实时监控生产过程，及时发现问题并进行调整。数据还可以帮助企业预测市场需求，优化生产计划，提升生产效率。因此，智能制造离不开对数据的采集、分析和应用。

智能制造的发展，不仅让传统制造业变得更加智能化，还带来了一系列的变革和挑战。首先，智能制造要求企业具备更强的技术实力和创新能力。企业需要不断引入新技术，培养新人才，才能顺利实施智能制造。其次，智能制造还促使企业加快产品更新换代的速度，以适应市场竞争的需求。此外，智能制造还对产业链和供应链提出了更高的要求，企业需要加强与合作伙伴的合作，共同推动产业升级。

智能制造的优势和挑战

智能制造带来了诸多优势，首先是提高了生产效率。通过智能化设备和系统的运用，生产过程更加高效、精准，大大缩短了生产周期，降低了生产成本。其次，智能制造提升了产品质量。自动化生产可以减少人为因素的干扰，确保产品质量的稳定性和可靠性。另外，智能制造还促进了企业的创新能力和竞争力提升，使企业更加适应市场的变化和需求。

然而，智能制造也面临着一些挑战。首先是技术壁垒。智能制造需要大量投入先进的设备和技术，对企业的技术实力和资金实力提出了更高的要求。其次是人才短缺。智能制造需要懂技术、懂管理的综合型人才，而这类人才在市场上供不应求。此外，智能制造还需要面对信息安全、数据隐私等方面的挑战，确保生产数据的安全可靠。

智能制造的未来发展

随着人工智能、大数据、物联网等技术的不断发展，智能制造的前景十分广阔。未来，智能制造将进一步融合数字化技术，实现生产过程的智能化、自适应化。同时，智能制造还将推动整个产业链的升级和变革，促进传统产业向数字化、智能化转型。

在智能制造的未来发展中，数据仍将扮演着重要的角色。大数据、人工智能等技术的不断创新和应用，将进一步提升智能制造的效率和质量，推动产业实现更大的发展。未来，智能制造将更加注重生产过程的可持续性和环保性，积极响应社会和政府的可持续发展倡议。

总的来说，智能制造正在改变着传统制造业的面貌，带来了前所未有的机遇和挑战。企业要抓住智能制造的机遇，不断提升自身的技术实力和创新能力，推动企业实现可持续发展。只有不断创新、不断进步，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

四、大栅怎么制造？

大棚准备好架材及塑料膜等材料，在地里现场制作的。

五、大数据和智能制造哪个好？

看在那个方面，如果在工程，园林，机械等智能制造好。如果在化学实验，生物技术等大数据好。智能制造一般适用于，复杂的东西，大数据一般适用于简单化方面的计算。大数据和智能制造是现代专业比不可少的项目。智能制造就业岗位要多于大数据

六、制造业pmi数据查询？

pmi由国家统计局公布。国家统计局会每月公布上一月的PMI指数。

PMI指数PMI指数是采购经理指数，是通过对采购经理的月度调查汇总出来的指数，能够反映经济的变化趋势。

官方发布：国家统计局会每月公布上一月的PMI指数，可以去国家统计局查看。

七、如何分析制造企业的生产类的数据？

谢邀。

身为制造商，每一道生产工序、每一个部门每天都在产生不同类型的数据。可以说，制造商不愁没数据，只愁不清楚数据到底说了啥。

不知道客户给你的样例数据是否足够，一般说来，制造商的数据可以从这四个角度来分析。

订单管理

首先是订单管理。把来自生产线、订单系统或MES系统的有用字段抽取出来，变成如下指标：

• 订单总量
• 已出货数量
• 产品合格率（合格产品数量／总产品数量）

这三个是领导最关注的KPI，展现目前的生产订单管理全局。

接下来是一个出货执行看板，可以看到每一笔订单的出货量，以及目前的阶段：

横轴为时间，纵轴为订单，每个气泡代表着一单，气泡的大小代表着出货量的多少，气泡的颜色是订单阶段——蓝色为计划出货，红色为已出货。

对于已出货的订单，我们关注出货量是否与订单量一致，另外合格率有多少。这些信息可以在同一个条图上看出来：以订单W000001为例，就是一个异常订单，绿色－订货量是6000，但红色－实际出货量只有5120个，产品合格率倒是没问题，达到95%。需要关注的是实际出货量与订单量之间的差异。

题外话：数据可视化分析近几年在各行各业中都大放光彩，正是因为躺在报表中的数据是二维的，而可视化分析确是多维的。一个气泡图可以展示4个角度，一个条图可以通过条形的长短与颜色让人对异常情况一目了然。

生产管理

接下来是生产线管理。依据数据进行精益管理，可以让你随时都可以监测你管理的每条产线的生产动态，及时调整你的生产计划，确保准时交货。

这个看板划分为两大部分。第一部分是各生产线的情况，包括目标产量、实际产量、完成度、以及每小时的产能状况。

前面几个KPI不说了，说一下每小时产能情况。以多组柱图来展示。其中灰色的柱形高度一致，这代表着今天的生产目标。蓝色的柱形一直在攀升，这代表着每小时的累计产量。管理者可以看到该生产线在每个小时的累计产量，可以通过柱形的高低一眼判断每个小时的产能是否正常。

第二部分是生产线每个小时的产能比较。蓝色是生产线1，红色是生产线2。值是每个小时的产量（而非累计产量）。发现生产线1的每小时产能都比较稳定，而生产线2不但每小时产能比生产线1要底，也存在着午饭后13～14时产能不稳、16-18时下班前产能不稳的情况。

物料需求

精准管理物料，可以为精益生产提供有效保障：

物料管理的目的主要有三个：

• 实时掌握物料需求概况
• 直观了解具体物料需求
• 及时调整物料供应与采购计划

这个简单的分析看板就可以把你从枯燥的报表中解放出来，满足以上三个需求。

首先是你面临的需求，包括：

订单数量、涉及物料种类、物料需求量、可用数量；

然后是你面临的缺口，包括：

需要采购的物料种类，以及已经断货马上必须购买的物料数量。

接下来是一个物料需求计划，也就是基于历史数据预测出的需采购物料。以一个气泡图来表现，横轴是预计损耗，纵轴是预计用量，气泡的大小代表着受订单量。把鼠标移动到气泡上可以看到该物料的品号。

不合格产品分析

最后是不合格产品分析。因为不合格的产品是对劳动和成本的浪费，但有时我们会因为较高的合格率而忽视那些不合格产品，下面这个看板可以直观的发现问题，并持续监控其原因的变化，不断改进生产管理。

首先是三个KPI，包括交货总量、合格率、以及不合格数量。这是一个求和的过程，我们发现，虽然合格率已经接近100%，但不合格的数量居然达到了8485个。

对每一单不合格的原因进行求和，并用饼图表示比例，发现问题TOP3是连锡、少锡、与丝印不良。

而从人为不良、品质不良这个角度去考察，又发现大多数不良是人为导致的。

最后是一个柱线图，展现交货数量与不合格率的趋势，判断管理中是否存在疏漏。

数据来源：某制造企业2012年历史数据

你拿到一批数据，让字段与字段之间碰撞出火花，从不同角度审视同一组数值，可能会发现几个不同的问题。这就是数据分析的魅力，而数据可视化分析让这个过程更加轻松与精彩。

希望能够帮到你。

八、云制造 大数据

随着科技的迅猛发展，云制造已经成为当今制造业的热门话题。云制造是指利用云计算等先进技术来实现制造业生产过程、资源配置等方面的智能化、网络化、数字化管理。随着互联网、大数据等技术的蓬勃发展，云制造为传统制造企业提供了全新的发展机遇。

云制造的优势

云制造作为数字化制造的重要手段之一，拥有诸多优势。首先，云制造可以帮助企业实现资源共享和协同创新，提高生产效率和产品质量。其次，通过云端的大数据分析，企业可以更精准地了解市场需求，优化生产计划和供应链管理，降低生产成本。此外，云制造还可以实现设备远程监控和故障诊断，减少不必要的停机时间，提高设备利用率。

大数据在云制造中的应用

大数据是云制造的核心驱动力之一。通过大数据技术，云制造可以实现对海量数据的采集、存储、分析和挖掘，为企业提供更精准的决策支持。在云制造中，大数据可以帮助企业实现生产过程的可视化管理，发现潜在问题并及时调整生产策略。同时，大数据分析还可以帮助企业更好地了解客户需求，定制个性化的产品和服务，提升客户满意度和市场竞争力。

云制造的发展趋势

随着云计算、大数据等新兴技术的不断成熟和普及，云制造在未来将呈现出一系列新的发展趋势。首先，云制造将更加注重智能化和自动化，实现智能工厂的建设，提高生产效率和灵活性。其次，云制造将与物联网、人工智能等技术深度融合，实现生产过程的自动化监控和调整。此外，云制造还将不断拓展应用领域，涉及更多产业，推动传统制造业向智能制造转型。

结语

云制造作为数字化制造的重要手段，正在为传统制造业带来革命性的变革。借助云计算、大数据等先进技术，传统制造企业可以实现生产过程的智能化管理，提高生产效率和产品质量，实现可持续发展。未来，随着技术的进一步发展和应用，云制造将持续演进，为制造业的发展注入新的活力。

九、工业制造大数据

工业制造大数据的重要性和应用

随着科技的不断发展，工业制造领域正日益意识到大数据的重要性。工业制造大数据是指在制造过程中产生的海量数据，包括生产数据、传感器数据、质量数据等。这些数据对于企业的发展和优化至关重要，可以帮助企业提高生产效率、降低成本、优化供应链管理等方面。

工业制造大数据的优势

利用工业制造大数据，企业可以实现以下优势：

• 实时监控生产过程，及时发现问题并进行调整。
• 预测设备故障，实现设备的预防性维护。
• 优化生产计划，提高生产效率。
• 改善产品质量，降低次品率。
• 提升供应链管理效率，减少库存。

工业制造大数据的应用

工业制造大数据在实际应用中有着广泛的应用场景：

生产过程监控

通过监控生产过程中的数据，企业可以实时了解生产状态，及时发现问题并采取相应措施。这有助于提高生产效率，降低生产成本。

设备维护

利用大数据分析技术，可以对设备进行预测性维护。通过监测设备数据，预测设备可能出现的故障，并提前采取维护措施，避免设备故障对生产造成的影响。

质量控制

大数据分析可以帮助企业实现对产品质量的控制。通过分析生产数据和质量数据，发现影响产品质量的因素，及时调整生产过程，提高产品质量。

供应链管理

利用大数据分析技术，企业可以优化供应链管理。通过分析供应链数据，实现对供应链的可视化管理，优化供应链流程，降低库存成本。

结语

工业制造大数据对于企业的发展至关重要，可以帮助企业实现生产过程的优化、生产效率的提升、成本的降低。未来，随着技术的不断进步，工业制造大数据的应用将越来越广泛，为工业制造领域带来更多的机遇和挑战。

十、汽车制造大数据

汽车制造大数据在当今数字化时代的汽车工业中扮演着越来越重要的角色。随着技术的迅速发展，汽车制造商们正利用大数据分析来提高生产效率，优化供应链管理，改善客户体验以及推动创新。

大数据在汽车制造中的应用

大数据分析技术已经在汽车制造业得到广泛应用，其中一个关键领域是预测性维护。通过监测传感器和设备数据，制造商可以预测零部件的损坏并及时进行维修，从而减少停机时间以及维修成本。这种预测性维护不仅提高了生产效率，还延长了设备的寿命。

另一个重要的应用是优化供应链管理。利用大数据分析，汽车制造商可以更好地监控原材料的供应链，实现及时补货并减少库存积压。这有助于降低生产成本并提高交付效率。

此外，大数据还在产品设计和研发过程中扮演着重要角色。通过分析市场趋势、客户反馈和竞争对手数据，制造商可以更好地理解客户需求，设计出更具竞争力的产品。

大数据对汽车制造业的影响

大数据技术的广泛应用对汽车制造业产生了深远影响。首先，制造商能够实现精益生产，优化生产流程并提高生产效率。其次，大数据分析有助于降低生产成本，提高产品质量并加速新产品上市速度。最重要的是，大数据还为汽车制造商提供了更多创新的机会，帮助他们开发出符合市场需求的新产品。

然而，随着大数据在汽车制造业的广泛应用，也带来了一些挑战。首先是数据安全和隐私问题。汽车制造商需要确保客户数据的安全，并遵守相关的法规和标准。其次是数据收集和处理的复杂性。处理大量的数据需要强大的计算和存储能力，以及专业的数据分析团队。

尽管存在挑战，但汽车制造商们应该积极应对大数据带来的变革。利用大数据分析技术，他们可以更好地理解市场需求，优化生产流程并提升竞争力。

结语

汽车制造大数据是汽车工业的未来，将继续影响着制造商们的决策和发展方向。随着技术的不断进步，大数据分析将在汽车制造业发挥越来越重要的作用，带来更多的机遇和挑战。