探索智能制造与大数据之间的相互作用
最近，将原材料在多阶段的产品创造过程中结合在一起的传统制造已退居智能制造之列。智能制造建立在将制造视为一种过程和材料驱动的结构的历史概念之上，增加了信息技术、灵活性和计算机控制。
本文讨论了智能制造这个新兴领域，更具体地说，大数据在帮助跨行业的产品开发团队改进流程、控制成本、设计产品以及使生产供应与消费者需求保持一致方面发挥着越来越重要的作用。本文考察了智能制造和大数据分析之间的相互作用，描述了当前的智能制造和大数据环境，探索了未来的发展，并确定了大数据在智能制造中的局限性。
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（来源：pixabay.com）
公司越来越多地使用技术来获取有关其产品的数据。供应链物流、跟踪客户详细信息、使用光学传感器检测产品缺陷、卡车油耗和速度——这些都是制造公司将收集到的数据转化为有价值的业务洞察力的领域。
然而，数据通常在不连贯的数据库中组织得不好，浪费了时间和资源。当前智能制造和大数据分析之间的关系受到人才缺乏、行业和政府投资不足、数据隐私问题以及长期存储高质量数据的实用性的影响。预测建模虽然目前处于新兴阶段，但仍然经常被“反应式”建模所取代；也就是说，收集有关已执行流程的数据，而不是进行预测以避免不良结果的再次发生。与大数据分析相关的智能制造的未来发展必须纠正这些弱点，并且公司必须确定这种新兴技术的合作伙伴关系是否在他们自己的组织中具有有价值的应用。
在描述智能制造的当前状态及其与大数据分析的交集时，我们可以开始推断未来的潜在发展。首先，公司必须学会更有效地组织数据。统一的数据库管理系统可以恢复在不相关的来源中搜索信息所浪费的时间。此外，公司需要确保他们聘请了最合格的技术人员来处理数据。许多本科商业学位严重缺乏与市场相关的分析和数据科学培训，要么完全依赖理论方法，要么以无专业意义的方式将概念付诸实践。
此外，一些证据表明，要使智能制造和大数据分析成为最有效的合作伙伴并作为未来发展的榜样，它们必须以符合公共利益的方式实施，以吸引政府投资。医疗保健、安全/网络安全和可再生能源值得特别强调：所有这些都对社会和经济发展至关重要，但在成本和交付方面往往效率低下。
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