31、工业4.0中的数据分析：大数据视角

工业4.0中的数据分析：大数据视角

在当今全球化竞争激烈、技术飞速发展的时代，制造业管理范式正经历着深刻的变革。客户对产品和服务的要求日益提高，促使企业不断寻求更高效、更灵活的生产和管理方式。工业4.0的出现，为制造业带来了新的机遇和挑战。

工业4.0概述

工业4.0的概念最早由德国政府提出，旨在通过智能和通信机器之间的交互，实现可持续制造的自组织和集中化结构。从蒸汽机时代到工业4.0，信息技术和工业的进步推动了多次变革。最初是机械生产，如纺织机；接着是装配线的出现，实现了劳动分工和大规模生产；20世纪70年代末，自动化和工业机器人被引入；最终，网络物理系统和工业数字化借助智能机器在生产过程中得以实现。

工业4.0的四个设计原则包括：
1. 互操作性 ：利用物联网（IoT）或人联网（IoP）实现机器、设备、传感器和人员之间的连接和通信。
2. 信息透明度 ：信息系统通过提供带有原始数据的数字模型，创建物理世界的虚拟样本，这需要利用云计算、大数据分析等将收集到的数据转化为知识。
3. 技术协助 ：集成协助系统，利用机器 - 机器交互和人机交互，支持决策制定，并消除制造过程中不愉快、过于劳累或不安全的操作。
4. 分散决策 ：具备自主决策和解释能力，以应对其他系统的冲突目标。

影响工业4.0的触发因素

1. 大数据分析 ：评估从各种内部和外部来源收集的原始数据，从中获取知识，实现实时决策、跟踪和分散服务的追