大数据和智能数据应用架构系列教程之：大数据与制造业

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

1.1 概念定义及意义

“制造业数字化转型”是指以人工智能、机器学习、大数据和云计算等新兴技术为驱动力，全面加强制造业生产环节的数字化管理和运行管理，从而实现企业在数字化时代建设成为领先的服务实体。作为对传统制造业工艺、流程、设备和人员管理方式的一次深刻革命，数字化将极大提升制造业生产效率、降低成本、缩短产品研发周期、促进经济社会发展的可持续发展方向。

制造业数字化转型的特征主要包括以下四个方面:

1. 数据驱动：制造业的生产过程产生大量数据，这些数据可以通过机器学习和人工智能的方式进行处理，提高生产效率，降低成本，提高制造业的协同性、竞争能力和市场形象；
2. 服务化：制造业各项服务都需要高度自动化和智能化的支撑，利用云计算、物联网、虚拟现实等新兴技术，可以把制造业的各个环节连接起来，实现自动化运维、精准服务、实时监控、优化决策，助力制造业数字化转型升级；
3. 协同产业链：企业在数字化转型过程中还会面临新的供应链协同、资源整合、安全管理等挑战，需要制定新的行业标准和规范，推动相关行业的创新互联互通，构建数字化与传统产业的结合；
4. 用户参与：制造业不同部门之间的分工明确，业务角色和职能界限清晰，但企业内部用户对数字化的理解和接受度不够，需要建立起激励机制和培训机制，引导企业用户参与到制造业的数字化管理中来。

制造业数字化转型具有一定的复杂性，特别是对于传统制造业工艺、流程、设备和人员管理方式的全面颠覆，涉及技术、管理、法律、法规、政策、组织等诸多方面的制约，而且制造业的各种场景、种类、模式都存在差异性ÿ