智能制造导论-p298.pdf - 第60页
2.2.3 数据管理 智能制造系统需要管理的数据如下： 1 ） 产品数据 为实现产品全生命周期的管理，也为满足个性化的产品需求，产品的各 种数据会被记录、传输、处理。首先，内嵌入产品的传感器会获得更多 的实时产品数据，使得产品管理能够贯穿产品的需求、设计、生产、营 销、售后乃至淘汰报废的全部生命历程；其次，企业和消费者的互动过 程及交易行为也将产生大量数据，这些数据能帮助消费者参与到产品需 求分析、产品设计以及柔性加工等创新活动中。 2…
2.2.2 虚拟仿真技术
4） 逼真性（Reality）
虚拟仿真系统的逼真性表现在两个方面：首先，虚拟环境给人的各种感
觉与所模拟的客观世界非常相像，一切感觉都很逼真，如同在真实世界
一样；其次，当人以自然的行为作用于虚拟环境时，环境做出的反应也
符合客观世界的有关规律。如当给虚幻物体一个作用力，该物体的运动
就会符合力学定律，会沿着力的方向产生相应的加速度；当它遇到障碍
物时，会被阻挡。
虚拟仿真技术在工业中的应用很多，由于虚拟现实仿真平台具有强大的
物理实时计算功能，能够真实模拟场景中各种力的特性，并提供了多种
动力学交互手段，能支持多种高速运算的碰撞替代体。因此虚拟仿真系
统可以将许多之前仅停留于想法的创意方案完美的呈现于眼前。
2.2.3 数据管理
智能制造系统需要管理的数据如下：
1） 产品数据
为实现产品全生命周期的管理，也为满足个性化的产品需求，产品的各
种数据会被记录、传输、处理。首先，内嵌入产品的传感器会获得更多
的实时产品数据，使得产品管理能够贯穿产品的需求、设计、生产、营
销、售后乃至淘汰报废的全部生命历程；其次，企业和消费者的互动过
程及交易行为也将产生大量数据，这些数据能帮助消费者参与到产品需
求分析、产品设计以及柔性加工等创新活动中。
2） 运营数据
传感器的广泛应用，使工业生产过程中的传感、连接无所不在，因而产
生大量数据，这些数据能够帮助企业在研发、生产、运营、营销和管理
方式上开展创新。首先，产生于生产线、生产设备的数据可用于对设备
本身的实时监控；其次，采集和分析采购、仓储、销售、配送等供应链
环节上的数据，能够为企业决策提供有效的指导，在大幅提升运营效率
的同时降低运营成本；最后，实时分析销售数据与供应链数据的变化，
可以动态地调整优化生产节奏及库存规模。
2.2.3 数据管理
3） 价值链数据
工业大数据技术的快速发展和广泛应用，使价值链上各环节的数据和信
息得以被深入挖掘与分析，从而为企业管理者和参与者提供审视价值链
的全新视角，让企业有机会将价值链上的更多环节转化为企业的战略优
势。
4） 外部数据
大数据分析技术在宏观经济分析与行业市场调研中的应用越来越广泛，
已成为企业提升管理决策以及市场应变能力的重要手段。少数领先的企
业已着手为各个层级员工提供相应信息、技能和工具，引导员工更好，
更及时的出有效决策。
无论是产品数据、运营数据、价值链数据还是外部数据，如果只是将
它们收集起来而不作任何分析，那么数据就失去了它的价值。对实时数
据进行精准分析，是智能制造时代的生产体系区别于传统工业生产体系
的本质特征。在智能制造的时代，制造型企业的数据将呈现爆炸式增长，
所有的生产装备、感知设备、应用互联终端，包括生产者本身都在源源
不断的产生数据，这些数据经过高效的实时分析，将渗透到企业运营、
价值链乃至产品的整个生命周期，铸就智能制造和制造业革命的基石。