摘要：近年來(lái)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造在世界各國(guó)范圍內(nèi)得到了廣泛應(yīng)用和發(fā)展，許多企業(yè)已經(jīng)引入了先進(jìn)的自動(dòng)化生產(chǎn)設(shè)備和信息化管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了一定程度的生產(chǎn)自動(dòng)化和信息化。隨著工業(yè)4.0時(shí)代的到來(lái)，大數(shù)據(jù)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的深度融合為智能制造業(yè)開辟了創(chuàng)新性的改良路徑。然而，在實(shí)際運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，企業(yè)仍存在數(shù)據(jù)采集不夠準(zhǔn)確全面、各系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)傳遞不暢等一系列問(wèn)題。對(duì)此，文章提出了一套以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為核心的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造優(yōu)化方案，通過(guò)實(shí)例分析與實(shí)證檢驗(yàn)，證實(shí)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化路徑的實(shí)效性，能夠有效解決系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)中存在的問(wèn)題。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)；智能制造；優(yōu)化策略

中圖分類號(hào)：TP311.13 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

在當(dāng)前數(shù)字化變革中，大數(shù)據(jù)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的深度融合正引領(lǐng)制造業(yè)向智能化邁進(jìn)。大數(shù)據(jù)以其龐大的數(shù)據(jù)體量、快速的處理速度以及多樣化的數(shù)據(jù)類型，為智能制造提供了前所未有的數(shù)據(jù)處理能力。而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為連接物理設(shè)備、工業(yè)體系與企業(yè)服務(wù)的數(shù)字化橋梁，其架構(gòu)設(shè)計(jì)的開放性、協(xié)作性和智能化特點(diǎn)，更是為制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)開辟了新路徑?；诖髷?shù)據(jù)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造優(yōu)化策略，通過(guò)數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程的優(yōu)化、資源的高效配置以及產(chǎn)品質(zhì)量的顯著提升，從而助力企業(yè)精準(zhǔn)捕捉市場(chǎng)需求，快速響應(yīng)市場(chǎng)變化，增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

1 大數(shù)據(jù)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)

1.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)概述

1.1.1 定義與特征

大數(shù)據(jù)涉及常規(guī)數(shù)據(jù)處理軟件難以應(yīng)對(duì)的海量、快速增加且類型繁雜的數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集具有5個(gè)特性：量級(jí)龐大、快速流動(dòng)、多元性、價(jià)值含量的稀疏性以及真實(shí)度［1］。具體而言，量級(jí)龐大是指數(shù)據(jù)量達(dá)到了TB、PB的計(jì)量級(jí)別；快速流動(dòng)則描述了數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度以及處理的高效率；多元性則包含了結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化乃至非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性；價(jià)值含量的稀疏性是指在龐大的數(shù)據(jù)海洋中，真正有價(jià)值的信息相對(duì)較少；真實(shí)度強(qiáng)調(diào)了確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性與可信度的重要性。

1.1.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)框架

大數(shù)據(jù)架構(gòu)主要涵蓋數(shù)據(jù)搜集、儲(chǔ)存、處理及分析4個(gè)環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)搜集階段涉及從眾多數(shù)據(jù)源，如傳感器、日志記錄、社交網(wǎng)絡(luò)等，廣泛匯集信息。數(shù)據(jù)儲(chǔ)存則依賴于分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫(kù)以容納海量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理則細(xì)分為清洗、轉(zhuǎn)換和載入等多個(gè)步驟，為深入分析提供準(zhǔn)備。而數(shù)據(jù)分析作為該框架的要點(diǎn)，涵蓋了數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)以及統(tǒng)計(jì)分析等手段，旨在從數(shù)據(jù)中提煉有價(jià)值的情報(bào)與知識(shí)。

1.1.3 大數(shù)據(jù)在智能制造中的應(yīng)用

在智能制造領(lǐng)域中，大數(shù)據(jù)技術(shù)已深入應(yīng)用于提升生產(chǎn)效率、確保品質(zhì)及實(shí)施預(yù)見性維護(hù)等環(huán)節(jié)。譬如，通過(guò)對(duì)生產(chǎn)線上傳感器所采集數(shù)據(jù)的深入挖掘，實(shí)時(shí)捕捉設(shè)備運(yùn)行狀況，預(yù)判潛在故障，大幅降低設(shè)備停工的可能性。在產(chǎn)品品質(zhì)控制環(huán)節(jié)，大數(shù)據(jù)的解析力有助于揭示產(chǎn)品瑕疵的形成規(guī)律及其成因，促進(jìn)品質(zhì)的全面提升。同時(shí)，企業(yè)還能夠借助歷史銷售數(shù)據(jù)與市場(chǎng)動(dòng)態(tài)的分析，對(duì)庫(kù)存進(jìn)行精準(zhǔn)調(diào)控，有效規(guī)避供過(guò)于求或庫(kù)存不足的風(fēng)險(xiǎn)。

1.2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念與架構(gòu)

1.2.1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)定義與核心要素

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)構(gòu)筑了一個(gè)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)化和數(shù)字化手段相互融合的人、機(jī)、系統(tǒng)協(xié)同作業(yè)的新興工業(yè)生態(tài)體系。在這一體系中，關(guān)鍵構(gòu)成要素涵蓋智能化裝備、深層次數(shù)據(jù)分析、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計(jì)算能力以及人工智能技術(shù)等。這些智能設(shè)備承擔(dān)數(shù)據(jù)采集與交流的角色，而深度數(shù)據(jù)分析則致力于數(shù)據(jù)的處理與挖掘，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)構(gòu)成了連接設(shè)備與系統(tǒng)的基本架構(gòu)，云計(jì)算為數(shù)據(jù)儲(chǔ)存及處理提供了強(qiáng)大的后臺(tái)支持，人工智能技術(shù)則致力于模仿并擴(kuò)展人類的智能功能。

1.2.2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)架構(gòu)

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)體系一般分為邊緣計(jì)算層、中心平臺(tái)層以及應(yīng)用實(shí)施層。邊緣計(jì)算層主要承擔(dān)數(shù)據(jù)的采集與基礎(chǔ)處理功能；中心平臺(tái)層則致力于提供全面的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、深入分析與高效管理服務(wù)；應(yīng)用實(shí)施層則根據(jù)不同行業(yè)需求，推出相應(yīng)的解決方案和應(yīng)用案例。在這一體系中，中心平臺(tái)層扮演著至關(guān)重要的角色，它不僅開放API接口和一系列開發(fā)工具，還鼓勵(lì)第三方開發(fā)者及企業(yè)打造個(gè)性化的應(yīng)用與服務(wù)，以豐富整個(gè)平臺(tái)生態(tài)。

1.2.3 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)工業(yè)系統(tǒng)的對(duì)比

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相較于傳統(tǒng)工業(yè)體系具有更卓越的互通性、智能化水平以及適應(yīng)性。后者常依賴于固化的自動(dòng)化結(jié)構(gòu)，而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)則依托于開放的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備之間、系統(tǒng)之間的信息互動(dòng)與協(xié)作。在智能化層面，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)借助大數(shù)據(jù)分析及人工智能技術(shù)，能夠進(jìn)行前瞻性的維護(hù)預(yù)測(cè)、自我適應(yīng)控制及精準(zhǔn)決策。靈活性方面，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)能夠迅速調(diào)整業(yè)務(wù)流程，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的個(gè)性化定制，有效應(yīng)對(duì)市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)變化［2］。

2 大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能制造優(yōu)化策略

2.1 數(shù)據(jù)采集與整合

在智能制造的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，傳感器技術(shù)構(gòu)成了數(shù)據(jù)獲取的核心。借助高精度和高度可信的傳感器部署，智能制造企業(yè)能夠?qū)﹃P(guān)鍵性指標(biāo)如設(shè)備運(yùn)行狀況、生產(chǎn)環(huán)境和產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行即時(shí)監(jiān)控。數(shù)據(jù)收集手段不僅包括無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)、邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，還包括內(nèi)置于生產(chǎn)線設(shè)備的智能感應(yīng)器。這些技術(shù)手段有效地保證了數(shù)據(jù)的即時(shí)性、精確度與完整性，從而為后續(xù)的數(shù)據(jù)深入分析奠定基礎(chǔ)。

原始獲取的數(shù)據(jù)常伴有雜音及不一致之處，故須借助數(shù)據(jù)整合與預(yù)處理手段進(jìn)行凈化及規(guī)格化處理。該過(guò)程涉及數(shù)據(jù)的合并、規(guī)范化、填補(bǔ)缺失值以及偵測(cè)異常值等多個(gè)環(huán)節(jié)。借助這些處理方式，將形式各異、來(lái)源多樣的數(shù)據(jù)匯集成一致性的數(shù)據(jù)集，進(jìn)而為后續(xù)數(shù)據(jù)分析工作提供精確且優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)［3］。

在數(shù)據(jù)量激增的當(dāng)下，制定切實(shí)有效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理策略顯得尤為關(guān)鍵。通過(guò)部署分布式存儲(chǔ)體系、借助云存儲(chǔ)技術(shù)以及構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)檢索機(jī)制，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的迅速獲取與高效管理。

2.2 數(shù)據(jù)分析與智能決策

智能制造企業(yè)借助大數(shù)據(jù)解析技術(shù)能夠深入挖掘設(shè)備運(yùn)作數(shù)據(jù)，從而達(dá)成預(yù)見性維護(hù)與故障預(yù)判。借助機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制，系統(tǒng)得以辨識(shí)出設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中的異常跡象，預(yù)知可能出現(xiàn)的故障并在事故發(fā)生之前采取相應(yīng)措施。這種方式不但有效縮短了突發(fā)性停機(jī)時(shí)長(zhǎng)，同時(shí)也大幅提升了設(shè)備的服役年限。大數(shù)據(jù)解析技術(shù)深入挖掘生產(chǎn)過(guò)程中的制約與無(wú)效作業(yè)，引領(lǐng)企業(yè)對(duì)資源分配及生產(chǎn)序列進(jìn)行精細(xì)調(diào)校。借助于對(duì)過(guò)往及即時(shí)數(shù)據(jù)的深入探討，企業(yè)可以對(duì)生產(chǎn)策略進(jìn)行靈活修正，推進(jìn)精益制造理念的落實(shí)。此外，資源的優(yōu)化亦觸及能源使用和庫(kù)存管理等領(lǐng)域，旨在削減經(jīng)營(yíng)成本，增強(qiáng)整體作業(yè)效能。產(chǎn)品品質(zhì)是企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，企業(yè)能夠?qū)ιa(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤與分析，從而迅速識(shí)別并解決質(zhì)量問(wèn)題［4］。

2.3 智能制造系統(tǒng)優(yōu)化

在智能制造業(yè)中，具備自我調(diào)整功能的控制系統(tǒng)的企業(yè)能依據(jù)即時(shí)的數(shù)據(jù)反饋，自主優(yōu)化生產(chǎn)設(shè)置。這類系統(tǒng)融合了先進(jìn)的控制策略與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，使得對(duì)煩瑣生產(chǎn)流程的精準(zhǔn)管理成為可能，進(jìn)而顯著提升制造效率及產(chǎn)品質(zhì)量。智能調(diào)度機(jī)制通過(guò)對(duì)訂單需求、設(shè)備狀況以及物流資訊的深度整合，自主形成高效的生產(chǎn)排程與配送策略，有效縮短了生產(chǎn)周期，有助于物流開支的降低。通過(guò)精準(zhǔn)的實(shí)時(shí)監(jiān)控與持續(xù)優(yōu)化，該系統(tǒng)能夠靈活面對(duì)市場(chǎng)的波動(dòng)及不可預(yù)測(cè)的緊急狀況，確保生產(chǎn)調(diào)配的機(jī)動(dòng)性與快速響應(yīng)能力。在智能化制造領(lǐng)域，人與機(jī)械的緊密配合至關(guān)重要，可顯著提升生產(chǎn)效率，增強(qiáng)生產(chǎn)系統(tǒng)的靈活性。此外，企業(yè)借助安全監(jiān)控系統(tǒng)，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析能夠?qū)ψ鳂I(yè)場(chǎng)所潛在的安全隱患進(jìn)行有效預(yù)測(cè)及防范，保障員工的生命安全和身體健康。

3 案例研究與實(shí)證分析

3.1 案例選擇

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)依托大規(guī)模數(shù)據(jù)的采集、整合與分析，提供支持服務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)制造資源的高效連接、彈性供應(yīng)與優(yōu)化配置。當(dāng)前，信息技術(shù)與制造業(yè)的深度交融，將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)推至新工業(yè)革命的核心地位，奠定了“互聯(lián)網(wǎng)+高端制造”的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。這一變革對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)特別是制造業(yè)的發(fā)展帶來(lái)了深遠(yuǎn)且革命性的影響。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)在推動(dòng)制造業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。鑒于此，銳格科技公司加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)步伐并迅速構(gòu)建企業(yè)級(jí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)［5］。

3.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化策略實(shí)施

3.2.1 確定建設(shè)目標(biāo)

在深入掌握企業(yè)運(yùn)營(yíng)機(jī)制及流程的前提下，確立具備實(shí)施性與可實(shí)現(xiàn)性的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建設(shè)需求與目標(biāo)。因此，確立的建設(shè)目標(biāo)應(yīng)緊扣企業(yè)實(shí)際應(yīng)用的功能需求，涵蓋如智能制造、智慧工廠與車間的構(gòu)建以及提升生產(chǎn)效率、減少成本、改善供應(yīng)鏈管理等可衡量的目標(biāo)。銳格科技公司針對(duì)企業(yè)成長(zhǎng)需求，一是構(gòu)建以平臺(tái)為基礎(chǔ)的研發(fā)設(shè)計(jì)及辦公云桌面應(yīng)用；二是借助平臺(tái)打造智能工廠，運(yùn)用高級(jí)計(jì)劃與排程（Advanced Planning and Scheduling， APS）、制造執(zhí)行系統(tǒng)（Manufacturing Execution System， MES）及倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)（Warehouse Management System， WMS）等實(shí)現(xiàn)物流裝備的智能化生產(chǎn)與精益制造；三則是依托平臺(tái)，搭建一個(gè)整合供應(yīng)商與客戶協(xié)同作業(yè)的應(yīng)用平臺(tái)。

3.2.2 平臺(tái)架構(gòu)與功能模塊

在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)，各類設(shè)備如激光切割機(jī)、焊接機(jī)器人及自動(dòng)滾軋生產(chǎn)線，通過(guò)邊緣層采用多種工業(yè)通信協(xié)議及通用傳輸方式實(shí)現(xiàn)接入。這些協(xié)議包括工業(yè)以太網(wǎng)、工業(yè)總線、標(biāo)準(zhǔn)以太網(wǎng)、光纖通信以及前沿的無(wú)線技術(shù)如5G和NB-IoT。邊緣層依托高性能的計(jì)算芯片、實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)和邊緣分析算法，對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行即時(shí)采集、交換和處理，從而實(shí)現(xiàn)設(shè)備間的無(wú)縫連接與智能管理。

私有云技術(shù)產(chǎn)品將網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算和存儲(chǔ)等信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)化為云態(tài)，通過(guò)對(duì)資源進(jìn)行集中式池化調(diào)控，有效提升了各應(yīng)用系統(tǒng)間的互操作性，打破了數(shù)據(jù)孤島壁壘，實(shí)現(xiàn)了在云平臺(tái)上的集成部署與綜合管理。同時(shí)，工業(yè)級(jí)平臺(tái)即服務(wù)為一體化部署、監(jiān)控及第三方微型服務(wù)的融入提供了有力支持。

平臺(tái)層，即工業(yè)級(jí)平臺(tái)即服務(wù)層，主要策略在于匯聚企業(yè)內(nèi)部多元化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，涵蓋設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、推廣、客戶服務(wù)、財(cái)務(wù)以及人事管理等關(guān)鍵領(lǐng)域，借助虛擬化手段，實(shí)現(xiàn)對(duì)這些資源的有效整合。通過(guò)數(shù)據(jù)匯聚，平臺(tái)能夠獲取企業(yè)運(yùn)營(yíng)的全面數(shù)據(jù)，為后續(xù)的分析和決策提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。生產(chǎn)數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析可以幫助企業(yè)更好地了解生產(chǎn)成本的構(gòu)成，從而優(yōu)化生產(chǎn)流程，降低成本。該層重點(diǎn)推進(jìn)工業(yè)知識(shí)及能力的積累，提供包括業(yè)務(wù)監(jiān)管、數(shù)據(jù)治理以及智能化數(shù)據(jù)分析和相關(guān)服務(wù)在內(nèi)的集成化商業(yè)解決方案。在智能化數(shù)據(jù)分析方面，平臺(tái)運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析、人工智能等技術(shù)，對(duì)匯聚的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，為企業(yè)提供決策支持。

應(yīng)用層，企業(yè)通過(guò)獨(dú)立開發(fā)或整合來(lái)自第三方的云端軟件及工業(yè)應(yīng)用程序，借助網(wǎng)絡(luò)門戶、移動(dòng)應(yīng)用、微型程序以及工業(yè)級(jí)軟件等多樣化渠道，提供一整套服務(wù)方案。這些方案涵蓋產(chǎn)品設(shè)計(jì)與開發(fā)、工藝流程改善、生產(chǎn)加工、倉(cāng)儲(chǔ)與物流管理、質(zhì)量控制、供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)以及市場(chǎng)營(yíng)銷服務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域。

3.3 效果評(píng)估

3.3.1 一脈相承的網(wǎng)絡(luò)布局

銳格科技公司在企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)建設(shè)上，通過(guò)與電信企業(yè)緊密合作，成功構(gòu)建起全 5G 網(wǎng)絡(luò)覆蓋的生產(chǎn)基地。這一舉措使得企業(yè)內(nèi)部形成了一座高速、穩(wěn)定的 5G 技術(shù)內(nèi)聯(lián)網(wǎng)。5G 網(wǎng)絡(luò)的低延遲、高帶寬特性，為工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備之間的數(shù)據(jù)傳輸提供了強(qiáng)有力的支持，不僅實(shí)現(xiàn)了設(shè)備間近乎即時(shí)的通信，有效減少了生產(chǎn)過(guò)程中的等待時(shí)間，還提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。引入 5G 網(wǎng)絡(luò)后，銳格科技公司生產(chǎn)線的整體效率提升了 30%左右。

3.3.2 雙層云結(jié)構(gòu)

雙層云結(jié)構(gòu)由業(yè)務(wù)云及網(wǎng)絡(luò)管理云平臺(tái)構(gòu)成。業(yè)務(wù)云涵蓋了研發(fā)設(shè)計(jì)、辦公自動(dòng)化、協(xié)同作業(yè)等多個(gè)方面。在研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，設(shè)計(jì)師可以通過(guò)業(yè)務(wù)云平臺(tái)實(shí)時(shí)共享設(shè)計(jì)資源，協(xié)同進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)。以往，不同部門的設(shè)計(jì)師可能因?yàn)榈赜蚧蚓W(wǎng)絡(luò)限制，無(wú)法及時(shí)交流和共享設(shè)計(jì)思路，導(dǎo)致設(shè)計(jì)周期延長(zhǎng)。當(dāng)前，借助業(yè)務(wù)云平臺(tái)，設(shè)計(jì)師可以隨時(shí)隨地進(jìn)行在線協(xié)作，大大縮短了產(chǎn)品研發(fā)周期。辦公自動(dòng)化方面，業(yè)務(wù)云實(shí)現(xiàn)了辦公流程的數(shù)字化和自動(dòng)化，員工可以通過(guò)云平臺(tái)便捷地處理各類辦公事務(wù)，提高了辦公效率。網(wǎng)絡(luò)管理云平臺(tái)則負(fù)責(zé)對(duì)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行統(tǒng)一管理和監(jiān)控。它能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決網(wǎng)絡(luò)故障，確保企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定運(yùn)行。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)異常波動(dòng)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)管理云平臺(tái)可以迅速定位問(wèn)題節(jié)點(diǎn)，自動(dòng)采取相應(yīng)的措施進(jìn)行修復(fù)，有效保障了企業(yè)生產(chǎn)和辦公的正常進(jìn)行。

3.3.3 兩端智能化應(yīng)用

兩端智能化應(yīng)用涉及工廠內(nèi)部的智能化制造和現(xiàn)場(chǎng)的智能化操作應(yīng)用。在工廠內(nèi)部的智能化制造方面，銳格科技公司通過(guò)引入先進(jìn)的智能生產(chǎn)設(shè)備和系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)過(guò)程的自動(dòng)化和智能化。例如，在物流裝備的生產(chǎn)過(guò)程中，APS能夠根據(jù)訂單需求、設(shè)備產(chǎn)能、物料供應(yīng)等多方面因素，進(jìn)行精準(zhǔn)的生產(chǎn)計(jì)劃排程，優(yōu)化生產(chǎn)資源配置，提高生產(chǎn)效率。MES實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)過(guò)程的各個(gè)環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決生產(chǎn)中的問(wèn)題。WMS對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)物流進(jìn)行精細(xì)化管理，實(shí)現(xiàn)庫(kù)存的精準(zhǔn)控制和物流的高效運(yùn)作。通過(guò)這些系統(tǒng)的協(xié)同作用，工廠內(nèi)部的生產(chǎn)效率得到了顯著提升；在現(xiàn)場(chǎng)的智能化操作應(yīng)用方面，員工可以通過(guò)智能終端設(shè)備實(shí)時(shí)獲取生產(chǎn)任務(wù)和操作指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)操作的智能化和標(biāo)準(zhǔn)化。

3.3.4 平臺(tái)建設(shè)帶來(lái)的效益提升

通過(guò)建設(shè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，企業(yè)在生產(chǎn)效率、成本控制、供應(yīng)鏈管理等方面取得了顯著的效益提升。在生產(chǎn)效率方面，平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)過(guò)程的自動(dòng)化和智能化，減少了人工干預(yù)，提高了生產(chǎn)效率。據(jù)統(tǒng)計(jì)，引入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)后，企業(yè)的生產(chǎn)效率提升了 40%；在成本控制方面，平臺(tái)通過(guò)優(yōu)化生產(chǎn)流程、降低庫(kù)存成本、提高設(shè)備利用率等方式，有效降低了企業(yè)的生產(chǎn)成本。通過(guò) WMS對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)物流的精細(xì)化管理，企業(yè)的庫(kù)存成本降低了 25%。在供應(yīng)鏈管理方面，平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了企業(yè)與供應(yīng)商、客戶之間的信息共享和協(xié)同運(yùn)作，提高了供應(yīng)鏈的整體效率［6］。供應(yīng)商可以通過(guò)平臺(tái)實(shí)時(shí)了解企業(yè)的原材料需求，及時(shí)安排生產(chǎn)和配送；客戶則可以實(shí)時(shí)跟蹤訂單的生產(chǎn)進(jìn)度，提高客戶滿意度。通過(guò)平臺(tái)的建設(shè)，企業(yè)的供應(yīng)鏈響應(yīng)速度提升了 35%，如表1所示。

4 結(jié)語(yǔ)

本文對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域尤其是智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了深度探討，提出了一系列改進(jìn)措施，通過(guò)具體的案例分析及實(shí)證檢驗(yàn)，證實(shí)了這些建議在實(shí)踐中的高效性。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)搜集與融合、分析與智能決策、智能制造系統(tǒng)的改善是實(shí)現(xiàn)智能化制造的3個(gè)核心環(huán)節(jié)。展望未來(lái)，隨著技術(shù)革新與應(yīng)用拓展，智能制造將向更為智能化、定制化和靈活化的方向發(fā)展，為制造業(yè)的持續(xù)進(jìn)步奠定基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)

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［2］呂金虎，任磊，譚少林，等.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)層級(jí)架構(gòu)與安全：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)新視角 ［J］.中國(guó)科學(xué)：技術(shù)科學(xué)， 2024 （10）：2042-2052.

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［5］朱閣.5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合驅(qū)動(dòng)新一輪工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型［J］.信息與電腦（理論版）， 2024（13）：140-142，162.

［6］周立松，余斌，孫振州，等.“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”助力福建智能制造轉(zhuǎn)型升級(jí)［J］.國(guó)企管理， 2024（增刊1）：1011-1014.

（編輯 王雪芬編輯）

Optimization strategy of industrial Internet intelligent manufacturing based on big data

LI "Junjie

（Zhuhai Fanyun Intelligent Technology Co.， Ltd.， Zhuhai 519000， China）

Abstract： "In recent years， industrial Internet intelligent manufacturing has been widely used and developed in various countries around the world. Many enterprises have introduced advanced automatic production equipment and information management system， to achieve a certain degree of production automation and information. With the advent of the industry 4.0 era， the deep integration of big data and the industrial Internet has opened up an innovative improvement path for the intelligent manufacturing industry. However， in the actual operation process， there are still a series of problems， such as not accurate and comprehensive data collection and poor data transmission between various systems. In this regard， this study puts forward a set of data-driven industrial Internet intelligent manufacturing optimization scheme with the core as the core. Through example analysis and empirical test， it proves the effectiveness of data-driven optimization path， and can effectively solve the problems existing in the operation of the system.

Key words： big data; industrial Internet; intelligent manufacturing; optimization strategy