大数据时代，随着互联网、物联网、云计算、云技术、智能终端等信息技术的迅猛发展，影响着人们生活的同时，也无时不改变着制造业企业的运作模式。

　　随着国家大力倡导“中国制造2025”，且智能制造技术的进步和企业信息化管理理念的普及，制造业企业的运营越来越依赖信息技术。

　　制造业整个价值链、制造业产品的整个生命周期，都涉及到非常多的数据，比如产品数据、运营数据、价值链数据、外部数据等等，种类繁多，这些数据将会为企业带来非常多的价值。

　　大数据的价值被传统产业所认可，它通过技术创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，为企业管理者和参与者呈现出看待制造业价值链的全新视角。

　　大数据是如何实现智能制造的?

　　一个成功转型智能制造的企业，在生产线、生产设备上都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。而生产所产生的数据同样经过快速处理、传递，反馈至生产过程中，将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络，使得工业控制和管理最优化，对有限资源进行最大限度使用，从而降低工业和资源的配置成本，使得生产过程能够高效地进行。

　　基于工业制造云服务、工业大数据分析等云计算技术之上，通过机联网、RFID、智能穿戴设备等物联网技术实现人、机、料、环等之间的“互联”和“感知”，为客户量身打造的‘透明化生产、数字化车间、智能化工厂’，减少人工干预，从而提高工厂设施的整体协作效率、提高产品质量一致性。

　　如何使用大数据进行设备管理?

　　此外，过去在设备管理方面，由于设备在运行过程中的磨损，会影响产品品质。而使用信息技术、物联网技术后，可以通过实时感知数据，明确产品故障，生产过程中所有因素均能精确控制，真正实现生产智能化。因此，大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。

　　通过实时看板监控设备运行状态、运行绩效;运用智能终端提示、提前预警维修、保养作业，并对设备使用绩效做出统计分析和评价。利用大数据监控所有的设备生产流程，能够在生产过程中不断实时优化和降低生产能源消耗。

　　实现智能制造，大数据是基础

　　实现智能制造，必须使用大数据，包括在数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等得到充分应用。帮助制造业企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少生产资源投入的风险。此外，对大数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降，并将极大地减少库存，优化供应链。