大数据和人工智能如何赋能工业制造领域?能否举个例

实现个性化生产：智能制造装备技术可以根据客户需求进行个性化定制生产，满足市场的多样化需求。 提升员工安全：智能制造装备技术可以减少人工操作和风险，提升员工的安全。 节约能源和资源：智能制造装备技术通过优化生产流程和节约能源的方式，可以减少能源消耗和资源浪费。

个人觉得人工智能好，以下是我的看法：人工智能将有力促进中国的经济转型和产业升级目前，我国互联网正处于从消费互联网转向工业互联网的发展进程之中，通过综合应用物联网、大数据和人工智能等新一代技术手段来赋能传统产业后，中国工业将会展现出一个全新的产业互联网。

工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台。温馨提示：以上解释仅供参考，不作任何建议。入市有风险，投资需谨慎。

科技的飞速发展，人工智能等先进科学技术在制造业领域中发挥着越来越重要的作用，不断渗透并改变着传统生产模式。实体企业iRest艾力斯特自2003年建立之初，就积极采用智能化生产设备，在二十年的发展历程中，坚持创新驱动，推动产业由中国制造转变为中国“智”造。

中国工业企业数据库国家工业企业数据库

1、本期资源介绍：在匹配工企数据和专利数据的基础上，进一步根据WIPO清单，将绿色专利申请和授权数据与工企数据库进行匹配。匹配后的数据不仅包括工业企业数据库的所有原始指标，还包括专利总量以及分类别专利申请和授权、绿色发明专利申请和授权、绿色实用新型专利申请和授权等指标。

2、中国工业企业数据库：由国家统计局执行，提供1998-2013年大中型制造企业的详细数据，包括工业统计指标和财务成本指标。 海关数据库：记录1994-2014年进出口企业的数据，专注于进出口情况。

3、登陆。中国工业企业数据库的统计是基于国家统计局进行的规模以上工业统计报表统计取得的资料整理而成。其中下载需要登陆账号密码下载其中的内容。

大数据,大有所为|一文读懂工业大数据

信息智能：EXALEAD解析大数据，NETVIBES监控实时信息，提供决策支持。 每个品牌的应用都为行业带来了革命性的变化，如波音777的电脑软件设计，展示了达索在航空航天领域的深远影响。达索软件的实战案例 汽车工业：CATIA和SolidWorks助力设计到制造的全程优化。

但关注点、技术工具与目标应用存在区别。云计算为大数据处理提供弹性的计算与存储资源，而大数据依赖于云计算实现高效、大规模的数据分析。两者紧密相关，云计算支持大数据处理，大数据应用促进云计算发展。未来数据时代，云计算与大数据技术无疑将发挥关键作用，成为互联网不可或缺且高度竞争的技术。

“工业0”是以智能制造为主导的革命性生产方法，也被称为第四次工业革命，它强调数字化、物联网、大数据分析和人工智能等技术的应用，核心理念在于工业互联网，将物理世界与数字世界紧密结合，实现智能制造。灯塔工厂，被誉为“世界上最先进的工厂”，是数字化制造和全球化0的示范者。

制造企业如何借力工业大数据

1、个性化服务通过大数据实现，无论购物平台的推荐商品，还是流媒体服务的专属内容，都基于对用户数据的深度分析，提升用户体验，增加企业收益。科研领域借力大数据，加速新药研发，发现新星系，推动科学研究的边界。大数据技术帮助识别复杂模式与关联，促进科学进步。

2、- 加强员工技能培训，尤其是数字化工具的使用能力。例如，与第三方机构合作开展AI、大数据分析等培训，推动企业智能化转型。--- 协同合作与产业链整合 **产业集群与联盟建设 - 加入区域协同创新联盟（如长江经济带纺织业联盟），共享技术、资源和市场信息，降低研发成本。

3、譬如，针对当前外需疲软致使许多企业因没有订单而被迫停产现象，钟山称，外贸企业原来多数属于单一做出口，但现在出口受阻后，政府也在支持他们出口转内销。数据显示，仅4月份，出口企业内销额就已增长17%，这说明优质的外贸产品同样受到国内消费者欢迎。

4、消费品工业“三品”战略是指推动制造业产品“增品种、提品质、创品牌”。近年来，“三品”工作已成为引领消费品工业高质量发展的重要抓手。

5、针对外需疲软导致企业停产的问题，钟山表示，政府正在积极支持外贸企业转为内销。数据显示，4月份出口企业内销额增长了17%，说明优质的外贸产品在国内市场同样受欢迎。近年来，互联网、大数据和云平台等新兴技术的崛起，以及宅经济的兴起，为外贸企业提供了新的机遇。

6、先有市场，后有工厂。林孝发说，九牧从晋江经验中尝到很多甜头，秉承着晋江经验的精神和做法，一路实现了从追随到领军，企业借力科技和大数据实现高质量发展。九牧将力争到2025年实现500亿、2030年1000亿的销售目标，到2030年成为全球智能卫浴第一品牌。

工业大数据如何改变制造业

1、他们能够通过大数据解决方案降低成本，提高生产效率，并通过迅速地解决问题和根据用户实际使用方式改良产品，最终提升产品质量。随着物联网的持续发展，制造商们从这些数据中获得的好处也将持续增长。

2、制造业数字化转型的核心在于利用先进的数字技术，如工业互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等，对制造业的各个业务环节进行深刻的数字化改革。这不仅包括传统的研发设计、生产制造、仓储物流和销售服务，还涵盖了企业内部管理和外部协作的各个层面。具体来说，数字化转型首先涉及到生产制造环节的优化。

3、数据驱动决策：制造业数字化转型侧重于数据收集、分析和应用。通过有效收集和分析生产数据，制造企业可以获得实时洞察，优化生产过程和资源利用，并做出更明智的决策。数据分析技术如大数据分析、预测分析和机器学习等，使企业能够更好地把握市场需求、进行产品创新，并实现个性化定制和精细化管理。