隨著目前國(guó)內(nèi)和國(guó)際形勢(shì)的發(fā)展和流程制造業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈，大量的企業(yè)都在尋找新的突破點(diǎn)和效益點(diǎn)。目前流程工業(yè)的發(fā)展困境，及痛點(diǎn)主要是以下幾點(diǎn)。

1、第一是投入大、利潤(rùn)率低，每進(jìn)行一項(xiàng)技改都要投入大筆資金；

2、第二是價(jià)格周期性波動(dòng)，總有那么幾年在盈虧平衡線上掙扎；

3、第三是產(chǎn)品同質(zhì)化，競(jìng)爭(zhēng)非常激烈，誰(shuí)成本控制得好誰(shuí)活得下來(lái)。

依賴單純的技術(shù)工人的經(jīng)驗(yàn)判斷，做出的工業(yè)和生產(chǎn)調(diào)整，可能要經(jīng)過(guò)數(shù)次的嘗試和資本消耗才能成功，這中間到底因?yàn)槟囊粋€(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)的問(wèn)題做不到完全透明。

國(guó)工智能作為智能制造落地服務(wù)商，瞄準(zhǔn)流程制造行業(yè)的痛點(diǎn)，提出“數(shù)據(jù)大腦”的概念，并進(jìn)行思路優(yōu)化。數(shù)據(jù)大腦是一套基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，以工具化、平臺(tái)化的方式降低機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用門檻，以數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展，給我們快速、清晰、短周期優(yōu)化可能，從企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)價(jià)值，應(yīng)用在輔助研發(fā)、工藝分析、質(zhì)量分析、銷售等領(lǐng)域中。

數(shù)據(jù)大腦就是在現(xiàn)有的工業(yè)化和信息化基礎(chǔ)之上，以「數(shù)據(jù)」為核心，把工業(yè)產(chǎn)品的全生命周期（ 研發(fā)、原材料、生產(chǎn)、工藝、包裝、物流、銷售）的數(shù)據(jù)，傳感器、機(jī)器、設(shè)備、設(shè)施、工廠等物理實(shí)體的數(shù)據(jù)，工業(yè)信息化應(yīng)用的數(shù)據(jù)，人和流程的數(shù)據(jù)等等，進(jìn)行融合加工處理，打通各個(gè)環(huán)節(jié)，形成工業(yè)的數(shù)字孿生，將人工智能和優(yōu)化等算法相結(jié)合，提升工業(yè)能力，創(chuàng)造增量?jī)r(jià)值。

其中數(shù)據(jù)包含以下幾大方面，

1、生產(chǎn)類數(shù)據(jù)：包括MES中的工藝、計(jì)劃、調(diào)度、庫(kù)存、質(zhì)量等生產(chǎn)過(guò)程中使用、產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)，也包括與ERP、PLM等上游信息化系統(tǒng)經(jīng)過(guò)集成而來(lái)的數(shù)據(jù)，這是車間生產(chǎn)的主線。

2、 設(shè)備類數(shù)據(jù)：各類生產(chǎn)設(shè)備狀態(tài)信息及制造參數(shù)等，通過(guò)設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)或SCADA數(shù)據(jù)采集等系統(tǒng)采集而來(lái)，這類數(shù)據(jù)具有密度大、實(shí)時(shí)性強(qiáng)等特征，是保證設(shè)備正常生產(chǎn)與產(chǎn)品質(zhì)量的基礎(chǔ)。

3、其他類數(shù)據(jù)：包括能耗數(shù)據(jù)、廢水廢氣排放數(shù)據(jù)等，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，也將會(huì)對(duì)降本提質(zhì)增效有很大的促進(jìn)作用。

數(shù)據(jù)大腦提供強(qiáng)大的計(jì)算分析能力，海量處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的同時(shí)給出最優(yōu)的制造流程建議，其中包括原材料管理、生產(chǎn)管理、工藝管理、設(shè)備管理、資產(chǎn)管理、銷售管理等數(shù)據(jù)，為企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本、增效、提質(zhì)等目標(biāo)。

注：部分圖片和文字來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)，如涉及版權(quán)問(wèn)題請(qǐng)聯(lián)系進(jìn)行刪除。