智能制造数字化给企业带来哪些变化

智能制造的发展加速制造企业设备、产线、车间和工厂的数字化、网络化、智能化升级转型。随着新一代信息技术与传统行业深度融合，传统生产要素逐步向数字化演进，产生海量工业数据。

利用大数据分析对物理世界进行状态描述、规律洞察和预测优化，已成为实现工厂智能化的关键路径，在工厂各个领域展现出巨大赋能潜力。可以看到，大数据在智能工厂中起到了不可忽视的作用，基于大数据分析可以实现工厂的生产过程智能优化、精准管控与智能决策，以及加速模式业态创新与价值链重构。

目前，消费方式正逐步由标准化、单调统一向定制化、个性差异转变，如家具行业大力推广全屋家居的客户定制方式。传统大规模量产的生产模式已无法在可控成本范围内满足个性化需求的敏捷响应和快速交付。工厂亟须通过构建柔性化生产能力，以大批量规模化生产的低成本，实现多品种、变批量和短交期的个性化订单的生产和交付。

过去，设备运行过程中，其自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。而由于信息技术、物联网技术的发展，现在可以通过传感技术，实时感知数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，使得生产过程中的这些因素能够被精确控制，真正实现生产智能化。

因此，在一定程度上，工厂车间的传感器所产生的大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。通过对大数据的挖掘，实现流行预测、精准匹配、时尚管理、社交应用、营销推送等更多的应用。同时，大数据能够帮助制造业企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少生产资源投入的风险。

利用这些大数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降，并将极大地减少库存，优化供应链。同时，利用销售数据、产品的传感器数据和供应商数据库的数据等大数据，制造业企业可以准确地预测全球不同市场区域的商品需求。由于可以跟踪库存和销售价格，所以制造业企业便可节约大量的成本。

实现消费者个性化需求，由于消费者人数众多，每个人需求不同，导致需求的具体信息也不同，加上需求不断变化就构成了产品需求的大数据。消费者与制造业企业之间的交互和交易行为也将产生大量数据，挖掘和分析这些消费者动态数据。制造业企业对这些数据进行处理，进而传递给智能设备，进行数据挖掘，设备调整，原材料准备等步骤，才能生产出符合个性化需求的定制产品。