智能制造是依赖于数据进行驱动的，数据反映生产设备的健康状况、产品的质量、生产的进度，管理人员可以通过大数据系统来进行产品的优化生产管理，但这需要企业掌握核心技术和生产工艺，找到关键的大数据内在的关系。

 

传统的生产模式主要靠经验、制度和企业文化来进行规范，但是智能制造模式下要更多的靠数据来组织生产，对于生产控制的决策主要依靠持续的智能数据，数据在各个层面和各个环节实现了整合，工厂变得更加透明，工业生产都可以在数据仓库找到相关记录，帮助管理者搜集信息、分析数据、支持决策。

 

例如，德国西门子公司在某种程度上被称之为数据工厂，通过数据的可视化，管理人员可以实现生产管理的快速定位。在智能制造和大数据的帮助下，发现生产中的问题，进而突破原有生产方式的局限。在整个工业运行的过程中，生产过程是数字化，生产工艺也逐渐被创新，从而实现数字化的快速发展，传统的工业生产组织更多依靠经验型管理，各种规章制度约束人的行为，而未来的数字化生产，使得员工行为都有科学的依据。

 

对于大多数传统企业来说，他们在实施智能制造项目的时候，很难转型成为数据驱动，多数企业没有能力搜集完整且高质量的数据，但其最大的制约还是不能理解数据的关系，没能掌握分析和利用数据的知识。

在现阶段智能工厂解决方案中，工厂的生产环节依照智能化的生产方式进行运作，信号指示灯会指示工作人员所需安装的零件，减少操作失误，在包装环节，能够实现生产的信息自动化，最后成型的环节，信息传感器会确认完成包装的产品是否符合生产的要求，信息自动化的实施，节省了大量的人力物力，极大的提高了工业生产的效率。

 

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