制造行业正遭遇提高竞争力和转型的双重挑战。智能制造作为企业发展的新引擎，要求企业在扩大生产和设备升级的过程中，深度融合信息化与智能化，从而提高在质量管理、工艺改进、服务升级等领域的管理水平与决策力。

工业4.0时代，大数据技术已成为标配，制造企业对数据驱动的生产和管理需求日益增长。物联网技术的广泛应用及信息化建设，使企业积累了海量的数据资源。传统数据库在处理这些大规模数据时显得力不从心，而大数据技术能够为企业提供强大的数据分析能力，助力企业挖掘数据价值，提升管理水平。

数据分析对于企业生产至关重要。制造企业需借助大数据技术，深入挖掘生产现场的数据价值，以实现工艺优化、质量提升和服务升级。

制造型企业生产现场数据分析实施策略探讨

在迈向智能制造的道路上，制造企业需构建大数据分析平台，充分利用现有数据资源，针对供应链、生产过程等环节建立数据模型，深入挖掘和分析，为企业发展提供科学的决策支持。

企业生产过程中存在许多不确定性因素，大数据技术的引入可以对这些不确定性进行量化分析，降低工艺偏差，提高生产透明度和产品质量。通过数据分析，企业能够及时更换零件、维修设备、监督工人，确保生产工艺的严格执行。

在搭建数据分析平台前，企业需明确业务需求，选择合适的大数据处理工具和框架。数据分析平台的功能通常包括数据采集、预处理与存储、建模、分析及数据驱动决策等。企业可以利用现有的系统数据，结合外部数据源，通过数据预处理、存储和建模，运用BI工具进行数据分析，实现数据可视化，为决策提供依据。

大数据时代，如何利用海量数据推动企业发展，优化决策流程，对制造企业至关重要。大数据分析平台能够帮助企业实现预测性分析，提升运营效率，实现个性化定制和智能化生产。

通过物联网平台与Hadoop大数据分析的结合，企业能够快速获得数据分析结果，实现设备预测性维护、生产过程质量分析等目标。某电力设备企业和某汽车企业通过大数据分析平台，实现了维护模式的转变和生产力质量的提升。

亦策观数台作为一种智能可视化BI工具，集数据准备、收集、分析及报告于一体，为制造企业提供深入洞察分析和可视化展现，帮助企业发现规律，优化决策。

随着我国制造企业智能化水平的提升，亦策观数台将继续助力企业探索数据价值，实现高效的生产运营管理和智能的业务决策。