如何实现工业制造过程预测

      如何实现工业制造过程预测：预测型制造是一种智能化制造模式。按照智能制造的要求，未来的预测型制造需要完成三个转变。

      1）制造流程价值化：工业制造过程将作为整个产品的生命周期当中的重要一环，与产品设计、技术研发充分结合，把设计师的设计和用户的需求制造成为一个合格的产品。
      2）制造流程智能化：在预测型制造过程中，智能生产线可以根据产品设计参数的差异与加工状况的变化做出针对性调整，在设计、研发、制造的全过程中，灵活调整产品加工方式。
      3）制造流程透明化：实现预测型制造的关键在于：获取将生产流程“透明化”的工具及技术，让那些不确定因素可以被及时检测和量化分析。反应型制造之所以依赖工程师的经验判断，正是由于无法将不可见的不确定因素转化为可解读的数据。而要解决这个问题，就离不开工业大数据技术的支持。
      未来，制造业企业的智能化升级将以大数据分析技术为基础。工业大数据系统的构建，不仅将有效提升制造业企业的技术创新能力，也是企业在第四次工业革命中的一大重要任务。在智能制造时代，制造行业必须从原本的产品导向转型为客户导向，充分利用商业大数据，分析预测客户需求，完成企业结构调整。个性化生产模式正是源于客户的个性化消费需求，是智能制造时代预测型制造的一种表现形式。商业领域的大数据以客户为本，通过对客户的身高、年龄、住址、体重等个人数据的了解，可以对不同区域客户的需求差异、不同年龄段客户的消费流行趋势等进行分析，并将这些信息融入到产品设计和销售环节中，给用户提供更好的购物体验。
      智能制造时代的大数据分析驱动型企业，会将价值链上的所有公司、部门、车间、生产线、机器设备的数据全部集中于云平台之上。通过工业大数据的强大计算能力，整合来自研发、工程、生产等环节的数据，并在此基础上创建PLM（产品生命周期管理）平台。同时，战略性的运用云计算、移动、社交和大数据分析工具，掌握并预测以客户为中心的市场状况和变化趋势，并根据对数据的洞察，生成最佳的行动建议。数据将贯穿企业研发、生产、营销、服务等管理运作的全过程。未来的制造业企业将采取分散式组织形式，这要求企业必须具备更强的数据处理能力。否则，就无法及时处理分散在各个部门的大量数据，也无法实现人、机器、信息的一体化。智能制造时代的预测型制造模式离不开大数据这个平台。智能制造时代是以预测型制造模式为主导的时代，也是工业大数据普遍运用的时代。

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