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    生產(chǎn)線執(zhí)行系統(tǒng)、傳感器和機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)日志為各行企業(yè)提供了大量有關(guān)制造工藝的數(shù)據(jù)。未來十年，配有無線傳輸功能（通常指物聯(lián)網(wǎng)）的智能傳感器（如：檢測(cè)震動(dòng)、溫度和濕度）的價(jià)格將從如今的幾美元一個(gè)進(jìn)一步降至僅幾美分一個(gè)。智能傳感器不僅價(jià)格下降，而且可以輕松安裝在所有生產(chǎn)線上，使偏差追蹤和行為預(yù)測(cè)更加容易。隨著數(shù)據(jù)存儲(chǔ)費(fèi)用降至史上最低點(diǎn)，企業(yè)可以利用云存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，而無需進(jìn)行固定資產(chǎn)投資。同樣，運(yùn)行智能工廠的計(jì)算能力呈指數(shù)式增長，而且可以通過網(wǎng)絡(luò)獲得，這將幫助企業(yè)根據(jù)需要執(zhí)行復(fù)雜分析。

    中國一些領(lǐng)先的航空公司利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)搜集了大量發(fā)動(dòng)機(jī)的渦輪葉片保修數(shù)據(jù)，結(jié)合遠(yuǎn)程診斷紀(jì)錄和第三方數(shù)據(jù)，建立了葉片損傷分析預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行情況，定制科學(xué)的重復(fù)檢查間隔，提升運(yùn)營效率。

    但是目前大多數(shù)工廠離智能化仍然很遠(yuǎn)。在中國，實(shí)施數(shù)字化的第一個(gè)挑戰(zhàn)是企業(yè)認(rèn)為“沒有數(shù)據(jù)”.而實(shí)際上，數(shù)據(jù)并不缺乏，只是一批接一批地堆在那。我們看到的一些中國制造企業(yè)只利用不到2%的數(shù)據(jù)改進(jìn)生產(chǎn)，在很多情況下，生產(chǎn)線根本沒有與制造執(zhí)行系統(tǒng)相連。

    預(yù)測(cè)性分析、大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)分析與工具開始逐漸改變企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的看法，讓企業(yè)更好地理解復(fù)雜的制造工藝及隨后的改進(jìn)方法——例如，在潛在問題實(shí)現(xiàn)前就能夠識(shí)別出數(shù)據(jù)和問題的依賴關(guān)系并進(jìn)一步提前檢測(cè)問題。此外，通過深入分析歷史數(shù)據(jù)，運(yùn)營經(jīng)理可以發(fā)現(xiàn)具體工藝環(huán)節(jié)與輸入之間的特定模式及相互關(guān)系，然后對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，從而最大程度優(yōu)化產(chǎn)量。

    領(lǐng)先企業(yè)已經(jīng)開始連接所有生產(chǎn)線及系統(tǒng)，并開始大規(guī)模使用云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)用于分析。現(xiàn)在已經(jīng)興起了一種以服務(wù)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析行業(yè)，使分析成為運(yùn)營部門可以負(fù)擔(dān)得起的工作。