1769-OA16
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对于制造企业而言，要实现智能决策，首先必须将业务层的信息系统用好，实现信息集成，确保基础数据的准确，这样才能使信息系统产生的数据真实可信。在此基础上应用BI软件进行分析。近年来，BI也有一些新的发展，一个比较重要的创新是In context BI，意思是根据某个用户当前工作的场景，自动展现与当前业务相关的分析图表。而对于工业大数据，企业首先要采集这些大数据，才谈得上分析。据了解，长安汽车曾经做过一个有趣的分析，通过与阿里合作，根据其客户在淘宝的购买行为特点，来优化产品***。三一重工则借助大数据和物联网技术,将工程机械通过机载控制器、传感器和无线通讯模块进行实时采集，通过对大数据进行多维度分析和预测，使“挖掘机”指数成为我国经济运行的晴雨表。
一口气写了十项智能技术，不是想定义更多的名词，而是希望便于制造企业理解和应用智能制造技术，根据自身的产品特点和生产模式，制定智能制造应用的规划与蓝图。一个***的制造企业，并不需要成为“十项全能”的***，实际上只有其中某几个方面做得很出色，就将成为一个具有差异化竞争优势的企业。同时，任何技术都只是使能工具，企业***终要在市场上成功，根本的原因在于能够发现和满足客户不断升级的需求，能够找寻到一片属于自己的蓝海。
通过本文的分析，我相信读者已经意识到，智能制造技术的内涵非常深远，实际上，云计算、大数据分析、电子商务、移动应用、物联网和企业社交网络、工业互联网(或产业互联网)等技术都属于智能制造的支撑技术或实现手段，可以说智能制造本身已经蕴含了互联网+制造业。同时，推进智能制造应当符合绿色制造的理念，实现绿色设计、绿色工艺、绿色包装，减少三废排放，建立环保节能的绿色工厂和绿色园区。实现智能制造的核心依然是数据和集成，基础数据要准确，信息系统之间，信息系统与自动化系统之间要实现深度集成。在智能制造的框架下，原有的制造业信息系统并没有过时，而是实现了升华。制造业信息化***宁振波和赵敏老师提出了智能制造的二十字箴言：状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升，揭示了智能制造技术的发展方向。
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