| 随着“智能制造2025”国家战略的实施，大数据应用已成为制造业生产力、竞争力、创新能力提升的关键，是驱动制造过程、产品、模式、管理及服务标准化、智能化的重要基础，体现在产品全生命周期中的各个阶段。
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| .通过产品全生命周期数据的采集，工业大数据建模和数字仿真技术优化设计模型，及早发现设计缺陷，减少试制实验次数，降低研发成本、提升设计效率，缩短了产品研发周期。
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| .对综合制造过程中设备、效率、成本、耗能等数据展开建模分析，实现了运行过程的状态监测与优化工艺参数推荐。
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| .通过生产工艺过程参数、设备运行状态参数与产品质量性能、生产线排产负荷、耗能等数据进行关联性深度挖掘，形成数据闭环，可得出工艺参数的最优区间、车间排产计划的最优方案、厂房能效优化的最佳调控手段等。
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| .基于大数据构建的产品故障预测系统，能帮助用户实时掌握产品状态，在产品出现异常前展开预测性维修。
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| .基于工业生产大数据的互联工厂柔性化生产能力，保障了个性化设计订单低成本高效率的制造。
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| .结合物流大数据分析优化的物流配送系统，可充分保障个性化定制产品在最短时间内按承诺交付至用户。
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| 例如中国某发动机公司通过实施以设备联网通信和数据采集为基础、以PLM技术为支撑、以数字化工单管控为核心的智能制造系统，实现了车间各类数控设备的联网、通信和设备状态数据采集，实现了技术文件的数字化下发，以及生产进度、质量等信息的实时反馈，将车间单元设备柔性制造能力快速提升为网络化柔性制造能力，提高了企业精益生产和智能制造能力。
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