涕零
『壹』 大数据和人工智能如何赋能工业制造领域能否举个例
近年，中国经济已经迈向高速发展阶段，中国传统制造业的要素成本高、产线效率低、用工难的问题亟需得到解决，传统制造业亟需智能化升级。人工智能技术的崛起让传统工业的智能化转型成为可能，尤其是在工业视觉、工业质检等领域的广泛渗透，相比人类视觉，机器视觉优势明显，检测效率高、速度快、精度高、更具可靠性。随着深度学习、3D视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联互通技术的持续发展，机器视觉的性能优势将进一步加大。在现代工业自动化生产中，连续大批量生产中每个制程都有一定的次品率，单独看虽然比率很小，但相乘后却成为企业难以提高良率的瓶颈，并且在经过完整制程后再剔除次品成本会高很多，因此及时检测及次品剔除对质量控制和成本控制是非常重要的，也是制造业进一步升级的重要基石。利用大数据、机器学习、深度学习技术对生产过程中大量的生产参数、工艺参数、缺陷数据等进行分类、回归、预测等，就能够很好的帮助企业解决编程/调试时间过长、误判过高、因人而异的操作结果等问题。
『贰』 制造业如何利用大数据
制造业如何利用大数据如果你正在进行大数据项目，那么有四个因素需要牢记。 1.数据不能脱离实际环境 首先需要说明的是，脱离实际环境的数据的作用将会大打折扣。在生产制造领域，所谓的实际环境可以用工作任务或者执行步骤来提供。每一段数据必须与正在执行的任务或者正在生产的产品本身相关联，并且与任务的特性相联系。这个环境可以用于任务与任务之间的对比，用来检测显着差异。使用生产制造大数据的第一步就是搜集环境或者事件信息CONTROL ENGINEERING China版权所有，然后这些信息与工厂的历史数据相关联。幸运的是，主要的工厂历史数据备份工具供应商都提供了事件和环境插件，可以将MES流程或者执行系统的作业步骤与历史数据相关联。2.分析优化 第二个需要考虑的因素是，虽然在线历史数据是一个保存数据的很棒的工具控制工程网版权所有，但是对于分析数据却有点束手无策。一种好方法是使用离线备份或者数据库用于分析。大多数工厂的历史数据库对存取数据都进行了优化，当需要为大数据分析从正在运行的在线系统提取大量数据时，往往需要花费很多时间。更好的策略是将历史数据周期性地备份到离线系统中，或者将数据固化到数据库中，以便用于大数据的优化分析。 3.考虑样本容量 第三个需要牢记的因素是你必须选择正确的数据样本。为了具有说服力，确保样本容量足够大，这样才能够足以发现内在关系和因果关系。较小的样本容量有可能得到并不正确的内在关系，使你南辕北辙。还有很重要的一点就是不要将内在关系和因果关系混淆起来CONTROL ENGINEERING China版权所有，因为具有内在关系的事物不一定具有因果关系。数据分析可以发现内在关系，但是如果想要明确事物之间是否存在因果关系则还需要很多工作。大数据分析项目必须引入工程师或者科学家，确保使用工程分析手段能够得到真实的因果关系，这样一来数据才发挥了最大价值。 4.鼓励人员参与 最后一个需要牢记的因素是在有些情况下靠人员来发现规律比靠系统自动完成更加靠谱。你可以指派人员对数据库进行查询并发现某些规律。有经验的操作人员通常对生产系统和相互之间的关系有较深入的认知，他们能够发现一些被隐藏或不明显的内在关系。 为保存的数据增加环境信息，使用经过分析优化的数据、客观陈述和足够的样本容量，并对内在关系和因果关系进行合理的总结控制工程网版权所有，以及利用人员进行数据挖掘，这些都是生产制造大数据项目的关键组成部分。确保你的项目考虑了这些方面，大数据分析才真正在你的生产车间中落到实处。
『叁』 制造业利用大数据的要领
制造业利用大数据的要领在近几年里， “大数据”已经完全占据了主流分析师和商业媒体的想象力。以大数据为基础的新一代信息驱动企业的决策正在成为主流，而且，越来越多的企业正在选择通过利用无数相互连接的数据库系统的支持，来获取越来越大量的数据，然后，通过越来越复杂的算法来指导企业发展。 对于制造业来说大数据是否是一个完全陌生的挑战呢？事实上，自上世纪80年代，制造业已经开始依靠历史数据库来管理大量相关的制造业务数据了。 洞察力从大数据开始 曾经制造业的历史数据库关注的焦点在于通过专门的软件应用程序对相关数据进行有效地收集、存储、检索、按照时间序列显示和优化。历史数据库是含有一个以测点名称字段和时间字段为关键字的一张表，这张表的另外的一个重要的字段就是数值字段，用来存储测点的采集值，除了这些字段，还可以包含数据的状态，数据质量字段等。随着时间的变化，不断地将实时数据库中的实时数据进行压缩过滤，并更新磁盘历史数据文件中的表里的数据。用户可从此数据库中查询生产实时数据的历史样本值或历史插值数据。 工程师、操作人员、管理人员都可以通过历史数据库来查看趋势变化，可以实现近实时关键指标（KPI ） 的跟踪，并能与实现性能的比较。通过历史数据库，相关人员还可对设备故障做出预诊断，提前发现潜在问题。 正是由于准确有效的历史数据一直以来对工作持续的改进作用，从而，使得在制造业中，到现在还是有着丰富多样的自动化系统历史数据库解决方案。历史数据库解决方案的容量和吞吐量是非常容易辨识的标志，但，其解决方案的真正差异其实是聚焦在数据公开、方便的收集与分析方面，如果从多个分布源甚至包括不可靠的网络连接环境下，可靠有效的获取数据才是历史数据库解决方案的核心所在。 工业数据关注的焦点 虽然每个历史数据库中都包含某个核心的数据库，但真正使数据库成为发挥作用的应用软件程序，则是需要使数据成为优化的时间序列数据，即，温度、压力、流速等相关监测数据之间具有相关联的时间戳和参数，处理后的数据也被称为TVQ（时间、数值和属性）。同时，需要依据系统情况确认数据收集的频率，比如是每毫秒或一小时收集一次。通过时间戳将数据做分类，建立分类的数据库，以便更有效率的存储更大量的数据，以便更快速、轻松、更通用的完成对数据的检索。 关系数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。关系模型是在1970年由IBM首先提出，在之后的几十年中，关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为数据库架构的主流模型。简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。 关系型数据库有着以下特点：1、容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解。2、使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便，程序员甚至于数据管理员可以方便地在逻辑层面操作数据库，而完全不必理解其底层实现。3、易于维护：丰富的完整性（实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性）大大降低了数据冗余和数据不一致的概率。 目前，关系数据库广泛应用于各个行业，是构建管理信息系统，存储及处理关系数据的不可缺少基础软件，如ERP，MIS，EAM等系统。关系数据库也是用于分析数据之间的复杂关系的强大工具。但并不适合记录大量的高速运行的数据。幸运的是，结构化查询语言（SQL）的出现，使得关系数据库拥有了更强大的能力和手段，很容易适应其他类型的数据库，包括非关系型数据库。此数据库结构主要用于快速存储和检索数据，数以百万计数据可以被批量处理。这也意味着，可以将数据备份到应用上，如趋势分析或快速处理包。与关系数据库的对比，实时历史数据库可以记录，包括变量名、数值、属性和时间戳等文件。 虽然数据存储越来越便宜了，但是，每年好几个TB的关系数据仍然是数据管理的一大难题。为了尽可能的保留实际数据的细节，同时又能节省内存，通过采用50:1的“低损失”压缩算法。 数据的完整性 数据的完整性一直是保证历史数据库实际应用价值的关键。如果用户不能相信的数据是准确和完整，历史数据库永远不能发挥它的能力成为实际工作改进的推动者。 历史数据库中的数据可能是来自一个冗余的光纤网络连接成为单一的分布式控制系统（DCS），这种情况下，数据库的架构相对简单。但数据库中的数据的来源也可能是地理上分散的卫星或无线网络，如油田数据库，这种情况下，数据库不仅是分布式，同时，必须还是容错。 越来越复杂的数据来源与网络情况，使得对分布式数据库提出了越来越高的要求，如果网络连接由于某种原因突然中断，则系统要及时启用本地历史数据库继续进行存储，直到网络连接恢复，并及时将本地存储的数据及时转发到系统终端。这样才能保证即使是网络可靠性参差不齐的情况，系统也能正常运行。最近，这种需求，导致了人们在历史数据库中引入了“家电”概念，旨在实现“开箱即用”式的数据采集、无线存储和转发功能，并以较低的价格实现定制化的解决方案。 分布式历史数据库是帮助解决从工厂车间操作人员的企业决策者各层次的管理者不同的需求。历史数据库不仅可以提供设备实时操作情况以及趋势的关键绩效指标，甚至可以反映设备或者工厂层面的综合性能。 数据是决策的基础 数据的准确性完整性至关重要，但是，数据库的可访问性也同样非常重要。毕竟历史数据库的作用是希望能更容易的为各层级人员提供决策的参考。 优秀的历史数据库不仅要能支持数据源收集来的数据以及行业标准协议，如OPC，同时，还需要能充分利用行业标准进行多系统的整合，如计划系统、质量管理系统、状态监测系统等等。而且，用户还希望数据库能够提供可选择的可视化趋势分析报告。并且，能提供多种标准接口支持浏览器、移动设备等的数据显示、操作。简单的CSV和Excel数据文件格式也应该是数据库能显示、操作的一部分。 数据能在分布于不同地方、不同类型的设备上显示和运行，为历史数据库的发展打开了新的大门。及时的信息反馈、与及时的数据处理，为生产过程中更快的识别发展趋势，更准确的找到事故原因，更精确的制定改进策略，成为了可能。
『肆』 大数据在制造业方面怎么应用
制造业，这是一个大的方向，需要具体根据你的业务以及客户去详细的制定方案。您不妨透漏一点您所在的具体行业
『伍』 目前的制造业有哪些数据处理系统
随着科学技术和计算机技术的飞速发展，许多新兴的感知技术和自动化技术逐渐普及，制造业也在发生着巨大转变，与传统的手工制造相比，制造业已经突破了传统模式，先进制造技术正在向信息化、自动化和智能化的方向发展，智能制造已经成为下一代制造业发展的重要内容。使得制造业逐步转向智能化的主要推动因素之一就是大数据，因此许多企业应用了数据管理系统 。大数据的涌现改变着人们的生活与工作方式，也改变着制造业企业的运作模式。大数据是制造业智能化的基础，因此数据管理系统的应用对于制造业企业来说是非常有必要的，只有将数据高效管理，才能正确地运用，体现数据的价值。制造业的数据管理系统中，应包括数据采集、数据管理、数据分析、智能化管理等模块。各个模块相互协作，相互配合，精确有效地管理数据，并且通过对数据的挖掘以及分析，实现实时监控。我们可以利用生产线以及生产设备上的传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。而生产所产生的数据同样经过快速处理、传递，反馈至生产过程中，将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络，使得工业控制和管理实现最优化。另一方面，通过检测过程中的数据分析，也可以实时反馈制造过程中产品的质量，可以有效地预防不合格产品，因此数据管理系统不仅能够高效地管理数据，也能够帮助企业实现资源的最大利用，降低工业和资源的配置成本，使得生产过程能够高效地进行，这也在质量管理工作上为制造业带来了便利。要知道在竞争激烈的制造产业中，产品质量可以决定一个企业的成败，不容小觑。随着经济全球化的发展，人们的消费需求逐步提高，也越来越讲究个性化，这要求传统制造业突破现有生产方式与制造模式，对消费需求所产生的海量数据与信息进行处理与挖掘，这是一个非常繁琐的工作，需要足够细致才能发掘出其潜在的价值。同时，在进行这些非标准化产品生产过程中，产生的生产信息与数据也是大量的，需要及时收集、处理和分析，以反过来指导生产。不得不说，数据管理系统的有效应用，使得繁琐的数据有了系统的管理，体现了数据的价值，创新了制造业企业的生产流程，带来了更快的速度、更高的效率和更敏锐的洞察力。综上所述，数据信息的分析与使用对于制造业来讲是非常有价值的，这便离不开数据管理系统的应用，它是互联网数据世界与智能设备之间的桥梁，是"信息"世界与"物理"世界相互传递信息的通道，也可以直观地反映给我们结果。可以说，大数据构成新一代智能工厂，而数据管理系统的应用更加体现了大数据的价值，为人类带来制造业企业创新和变革的新时代。如想了解更多信息请登录网络搜盈飞无限，登陆官网，您可以了解到更多关于制造业数据处理系统方面的资料。
『陆』 制造业大数据应用呈五大模式
制造业大数据应用呈五大模式_数据分析师考试深耕制造业多年的IBM，在大数据分析上提供的不只是产品，还有结合产业知识与丰富经验的顾问服务，帮助制造业者做出正确有效率的大数据分析。IBM商业分析部资深业务刘君彦指出，目前市面上有很多大数据分析的解决方案，但大多只能做到资料视觉化，也就是以图表呈现分析结果，而IBMMAO可以根据制造业所面临的问题，决定要做哪一种分析，例如预测或模拟，甚至整合财务或产销端资讯，找出解决问题的方法，这在智能制造过程中是非常重要的事，因为企业往往拥有大数据，却不知道该如何分析。IBM全球企业咨询服务事业群资深顾问李艺锋进一步指出，目前，高科技制造业者面临到的问题主要有三种，第一、未预期的物料问题或设备故障直接冲击产能，以致耗损大量成本；第二、因制程稳定性问题造成产品良率下降，不但影响获利更影响客户满意度；第三、制程世代转换越来越快，如何加快量产速度，成为获利的关键因素。因此，IBM根据制造业所面临到的问题与产品生命周期，归纳出制造业大数据分析五大应用模式；第一、物料品质监控。原物料品质不稳定其实有迹可循，然而传统SPC监控要等到发生问题时才会做出警示，此时不仅己经影响产品品质，更不容易找出原因，而MAO则是主动分析趋势变化，发现潜在问题即早做出预警，以便能及早解决(如：更换物料)维持产品品质。第二、设备异常监控与预测。传统SPC监控虽然也涵盖设备参数，但有时设备仍然会发生问题，工程师也不知道设备发生问题该怎么处理最有效，MAO运用设备感测资料及维修日志，找出发生设备异常的模式，监控并预测未来故障机率，好让工程师可以即时执行最适决策。第三、零件生命周期预测。零件或耗材有其生命周期，制造业者多半根据供应商建议进行定期更换，却忽略了生产及环境条件对耗损速度的影响，导致以下两种情况经常发生，一是在太早更换零件，造成不必要的开销，二是太晚更换零件，导致品质受影响。MAO根据生产及设备状态资料、零件资讯，精准预测零件生命周期，在需要更换的最佳时机提出建议，帮助制造业者达到品质成本双赢。第四、制程监控提前警报。制造业的制程参数相当多且彼此会互相影响，若是因为制程参数偏移而影响产品品质，工程师只能单一站点逐步追查，相当耗费时间，而MAO的做法是建立产品品质预测模型，找到最佳的制程黄金区间，一旦发现制程参数偏移到区间外，便即时发出警报，让工程师可以即时进行调整或其他决策。第五、良率保固分析。对制造业者来说，产品良率过低或是出售后于保固期间内发生问题，不仅会增加成本，更直接影响企业形象与客户满意度。因此MAO结合生产设备、产品良率及维修保固相关资料，建立预测模型，以预测良率并降低保固成本。
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『柒』 最近在分析工业大数据，目前有哪些针对制造业的大数据
上个世纪初，制来造业追求目源标是成本更低，出现了可互换零件原理，形成了大批大量生产模式。在上世纪中叶，为了追求更高的质量，这时候采用了全面质量管理。到上个世纪80年代，市场需要不同的产品，产品的多样化出现，多品种小批量生产模式流行，计算机技术应用到产品设计制造过程，出现了计算机集成制造系统，也就是信息化系统。不同时代企业追求目标不同，所采用的解决问题的方法也不同。未来的智能工厂追求透明化，要达到透明化的目标，可采用的方法就是分析推理，大数据方法事实上是一种分析推理法。因此，从数字化工厂向智能化工厂转化的过程中面对着海量的数据，需要寻找它们相互之间的联系和隐藏规律，实现透明化的目标。
『捌』 大数据制造业时代来临
大数据制造业时代来临_数据分析师考试
大数据时代启动期的三大支柱产业：网络业，新能源业和以3D打印业为代表的新型制造业，它们共同的底层推动力都是大数据的发展。基于全新制造理念和技术所产生的一代新产品(例如智能手机)正在引发新一轮投资、创业和创新热潮，改变着人们熟知的传统制造业。
简单地说，大数据制造业至少具有以下三个特征：
第一，产品都是数据终端，具有生产，存储，传输和加工数据的能力。大数据制造不是自动化、计算机化或是机器人之类的东西，那些只是生产过程的改良，没有革命意义。大数据制造的最硬标准就是产品本身是数据终端，产品的使用会产生数据，数据可以被再加工利用。万事万物皆可成为数据终端，目前最好的例子就是无人飞机、智能手机，以及各种装入各类传感器的设备。
第二，产品从设计、制造、销售、运维，直到更新的整个流程都依托各类数据和数据方式完成，普遍采用新材料，新工艺，新流程，高度依赖互联网。目前，能够初步实现这一点的是少数网络业公司，甚至产品本身也是数据化的。一些传统制造业的企业家们认为，只要一些辅助环节上利用了互联网，或者在市场营销环节上主要依靠互联网，就算是转型新生了。其实，这不过是刚刚起步而已，离彻底革命还有万里之遥。例如，无人驾驶汽车可以算作大数据制造的产品，而仅仅在汽车信息服务系统上联上互联网，只能算是传统产品的改良。
第三，产品都以产品销售和售后持续服务相结合形成新的商业模式。传统制造业的基本商业模式是产品出售，即使有些售后服务是围绕产品销售进行，也不能成为主要利润来源。而大数据制造业的产品是以持续服务为重点，产品销售围绕持续服务进行。一个典型的例子就是苹果公司。除了人尽皆知的手机和平板电脑外，真正的明星其实是它的网络应用商店，2014年的收入超过200亿美元，增长率超过70%，毛利率超过70%，仅收入规模就超过了除谷歌外的所有网络公司。这使得投资界不知如何对苹果公司分类，既不全是IT制造，也不全是网络服务。最好的办法就是另外定义一个产业，叫做大数据制造业。
凡是符合以上三个特征的企业都可以归入大数据制造业，无论它们正在努力转型之中还是刚刚创业。当然，目前还是大数据制造业的萌芽阶段，产品还难免带有传统的痕迹，对大数据的依赖和利用程度还相当有限。但是，一些带有革命性意义的创新正在涌现。
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『玖』 大数据重塑制造业
大数据重塑制造业 让企业见到效益的技术才能真正算得上成功。邬贺铨院士在首届数字中国建设峰会大数据分论坛上与大家分享了大数据与企业数字化转型的一系列生动故事：苏州协鑫公司专注光伏切片，利用阿里开发的ET大脑分析0.2毫米厚度硅片长期积累的数据，从上千个生产参数中找出60个关键参数，通过优化生产流程，良品率提升1%，实现每年上亿元利润；联想集团利用其全球数据中心掌握的数据，与宝钢合作建立钢铁销量预测系统，通过机器学习和图谱分析找出关联，预测钢铁市场需求，预测精度92.2%，库存周期缩短20%，客户采购资金节约上亿元。 众多传统制造企业利用大数据成功实现数字转型表明，随着“智能制造”快速普及，工业与互联网深度融合创新，工业大数据技术及应用将成为未来提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素。有专家提出，制造业的大数据规模超过其他行业，且未来10年工业大数据增速要快于消费大数据。大数据在工业领域的应用，实现了工业从研发、设计、生产、运营到服务全过程智能化，提升生产效率，降低资源消耗，提高产品质量。同时，数据驱动制造业生态变革，汇聚协作企业、产品、用户等产业链上的资源，通过平台开放共享，基于数据实现制造资源优化配置；还能实现产品、生产和服务创新，产生一系列新模式和新业态。《2017中国工业大数据产业发展概要》显示，2016年中国工业大数据市场规模已达150亿元，2020年预计将达到822亿元，在行业应用中，预计到2020年工业大数据的占比将达到6.64%。不过，当前我国绝大多数工业企业的大数据发展应用还处于起步阶段，对于为什么要用大数据、搜集哪些大数据、如何利用大数据仍然不明晰，滞后于消费互联网。工业场景的高度复杂使得工业大数据应用面临更多困难。诸如由于制造业作业场景非常复杂，不同行业所使用的设备和工艺差别很大，数据采集难度大；大规模的工业数据量对数据存储、传输提出了更高要求；企业上工业云意识薄弱造成数据孤岛，以及数据安全存在问题等。下一步，工业大数据的核心目标将是围绕不断优化制造资源的配置效率，探索方法、路径与模式，实现更好的质量、更低的成本、更快的交付、更多的满意度，提高制造业全要素生产率。利用我国工业门类齐全、互联网和电子商务的比较优势，实现新工业革命时代的“换道超车”。
『拾』 大数据正在改变制造业的7种方式
大数据正在改变制造业的7种方式虽然制造业是一个有点过时的行业，但是人们可能会惊讶于其能够从使用大数据中受益。由于获得了新的分析工具和更好的收集信息的方式，制造业正在不断发展。以下是大数据正在重塑美国制造业的几种方式：1.精度更高。成功制造取决于制造商继续具有竞争力的准确性。在大数据出现之前，最好的方法是投资更好的设备，如MIG焊机设备，或对员工进行更好的培训。然而，使用大数据，制造商可以使用计算机程序来优化流程，并更加巧妙地分析错误，从而防止这些错误产生。2.产量更高。大多数制造商购买原材料并制造成品，他们销售价格高过制造成本。在该系统中，制造商可以获得更高的收益（每个成品使用的原材料越少），企业的经营就更有利可图。新的大数据应用程序使制造商能够更好地了解其整体产量，并有机会改进其运营方法，生产产品获得更多的利润。3.更好的预测。供应链预测和需求预测是制造商的两个关键工具。他们可以确定制造商需要生产多少产品，何时淡季减缓生产进度，以及在仓库中的库存或出货量。大数据有助于制造商更好地掌握这种供应链关系的流程变化，因此可以在最有价值的生产条件下进行生产。4.预测和跟踪供应商业绩。制造商也可以使用大数据跟踪供应商的业绩。例如，如果供应商持续提供不合格的劣质产品，就可以准确计算出这种可能性，并确定选择新的供应商是否更加具有成本效益。5.更高的可追溯性。大数据还使制造商的流程更加透明和可追溯。制造商的原材料在生产过程中以及生产阶段有多少损失？给定批次产量多少，目前存储在哪里？运送需要多长时间，一旦需要运送，产品在哪里？大数据可帮制造商跟踪生产和交付的所有这些阶段，并提供对可能效率低的领域的洞察和分析。6.高级自定义工作。大数据显示，通过在以往的努力中获取数据并创造更好地利用原材料的方法，有可能创建高级定制工作。它也可以帮助制造商采取逆向工程，为熟悉的问题提出新的解决方案。7.投资回报率和运营效率。最后，大数据使制造商能够更深入地了解其运营的真正效率，以及升级时产生的投资回报率（ROI），例如新设备或新的广告策略。这对制造商意味着什么？制造商可以用这些信息做什么？他们目前正在做什么来利用这些趋势？·更高的盈利能力。首先，制造商推动更高的盈利能力。传统上受到原材料成本和生产限制等因素限制的领域，而突破性的降低成本，并在每个生产运行中获得更多的收益。企业主很期待能够探索这些机会，赚取更多的收入。·更大的竞争压力。随着制造商采用大数据战略，竞争对手感受到采取类似甚至更好的方法的压力。越来越多的竞争迫使越来越多的传统制造商升级内部系统，因此未来的技术发展将会越来越活跃。·对新角色的需求。即使精益的数据应用程序对外部人员或不熟悉数据分析的人员来说也是具有挑战性的。新技术令人印象深刻，但他们要求有足够知识和经验的人来实施和管理它们。因此，制造商需要其团队招募所需要的人才。尽管自工业革命以来，经济区域的技术飞跃相对较少，但制造业正受到大数据的影响。在未来的几年里，如果想要继续生产，更多的制造商将被鼓励或被迫采用数据采集，存储和分析的新标准。