隨著(zhù)工業(yè)4.0的推進(jìn)，中國制造業(yè)急需構建自己的大數據分析平臺，深入連接用戶(hù)和工廠(chǎng)數據，驅動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級和創(chuàng )新，提升競爭力，占據全球產(chǎn)業(yè)鏈更高端。

  制造業(yè)大數據不僅僅意味著(zhù)企業(yè)簡(jiǎn)單的數字化，而是把數據作為智能制造的核心驅動(dòng)力，利用大數據去整合產(chǎn)業(yè)鏈和價(jià)值鏈。

制造業(yè)大數據分類(lèi)：
1、人類(lèi)軌跡產(chǎn)生的數據
2、機器自動(dòng)產(chǎn)生的數據。
這兩類(lèi)數據構成了我們今天的大數據多結構化數據源。隨著(zhù)時(shí)間的推移，進(jìn)行制造業(yè)大數據分析的需求將越來(lái)越大。

  如果不投資大數據及大數據分析，從中獲得信息，智能制造所追求的高效智能將無(wú)法實(shí)現。如果通過(guò)利用大數據、預測性分析及云技術(shù)衡量產(chǎn)品性能只為了解客戶(hù)需求，這意味著(zhù)你正在失去數字化轉型最大的價(jià)值。在工業(yè)大數據的領(lǐng)域里，我們除了要繼續關(guān)心“人為數據或與人相關(guān)的數據”，更多要關(guān)注“機器數據或工業(yè)數據”與用戶(hù)行為數據的融合。

 事實(shí)上，制造業(yè)企業(yè)不缺數據，從內部而言，積累了大量的內源數據，包括運維、管理、流程、質(zhì)量等?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代，外源數據更多，包括供應商、競爭對手、客戶(hù)反饋等等。

問(wèn)題：
1、缺乏整合平臺，大數據的有效利用率很低；
2、缺乏分析能力，需要高效的大數據分析工具。
 

MES系統最核心的功能如下：

       數據采集：通過(guò)融合消費者與制造業(yè)的交易數據，實(shí)現智能互聯(lián)；通過(guò)生產(chǎn)線(xiàn)、設備安裝傳感器獲取實(shí)時(shí)數據，實(shí)現智能生產(chǎn)；MES系統可以有效通過(guò)匯集生產(chǎn)、設備及外部數據，指導生產(chǎn)、銷(xiāo)售、決策。   

  設備故障監測：具有數據采集、分析結果、用戶(hù)收益、分析模型匯總、故障預警、設備生命周期、識別并發(fā)故障、設備分群等功能。   

  智能倉儲：具有數據采集、分析方法果、用戶(hù)收益、庫存時(shí)長(cháng)分析、短期庫存分析、長(cháng)期庫存分析、出入庫分析、領(lǐng)料智能推薦等功能。 

  在未來(lái)，推動(dòng)智能制造的并不是大數據本身，而是大數據的整合和分析，它是成為創(chuàng )新核心驅動(dòng)力的來(lái)源。