智能制造系统需要管理的数据

      智能制造系统需要管理的数据如下：

      1.产品数据：为实现产品全生命周期的管理，也为满足个性化的产品需求，产品的各种数据会被记录、传输、处理。首先，内嵌入产品的传感器会获得更多的实时产品数据，使得产品管理能够贯穿产品的需求、设计、生产、营销、售后乃至淘汰报废的全部生命历程；其次，企业和消费者的互动过程及交易行为也将产生大量数据，这些数据能帮助消费者参与到产品需求分析、产品设计以及柔性加工等创新活动中。

      2.运营数据：传感器的广泛应用，使工业生产过程中的传感、连接无所不在，因而产生大量数据，这些数据能够帮助企业在研发、生产、运营、营销和管理方式上开展创新。首先，产生于生产线、生产设备的数据可用于对设备本身的实时监控；其次，采集和分析采购、仓储、销售、配送等供应链环节上的数据，能够为企业决策提供有效的指导，在大幅提升运营效率的同时降低运营成本；最后，实时分析销售数据与供应链数据的变化，可以动态地调整优化生产节奏及库存规模。

      3.价值链数据：工业大数据技术的快速发展和广泛应用，使价值链上各环节的数据和信息得以被深入挖掘与分析，从而为企业管理者和参与者提供审视价值链的全新视角，让企业有机会将价值链上的更多环节转化为企业的战略优势。

      无论是产品数据、运营数据、价值链数据还是外部数据，如果只是将它们收集起来而不作任何分析，那么数据就失去了它的价值。对实时数据进行精准分析，是智能制造时代的生产体系区别于传统工业生产体系的本质特征。在智能制造的时代，制造型企业的数据将呈现爆炸式增长，所有的生产装备、感知设备、应用互联终端，包括生产者本身都在源源不断的产生数据，这些数据经过高效的实时分析，将渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期，铸就智能制造和制造业革命的基石。

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