制造型企业应如何开展生产现场数据分析？

制造企业正面临着提升竞争力以及转型的严峻挑战。随着智能制造成为了企业大力推进的重点，在企业面对扩大再生产的需求和设备升级的契机，企业亟需实现信息化和智能化的深度融合，提升企业在质量管控、工艺提升、服务升级等方面的管理和决策能力。

随着大数据技术逐渐成为工业4.0的标配技术之一，生产制造企业基于数据的生产和管理需求越来越高。基于物联网技术的数据采集和控制模块的广泛应用以及企业在信息化方面的大量投入，企业在变革和提升企业管理模式和手段的同时，已积累了大量的数据，形成了极为庞大的数据源。传统数据库技术对这种大规模的数据的存储、管理及分析能力显得捉襟见肘，而利用大数据技术，可以给企业提供高效的数据分析能力，提高质量管控、工艺提升、服务升级等方面的管理和决策能力。在大数据时代，如何对有用的数据进行挖掘、发现重要的知识和提取有用的信息已成为企业面临的关键点。

对于制造企业来说，由于数据海量且分散，具备负载的关联性，来源广泛，而制造企业多数采用传统的数据库管理模式，操作人员只能对系统功能框架内的数据进行观察，无法通过利用集群进行性能提升和数据处理。仅仅凭借传统的方法和技术，无法满足企业处理海量大数据及改进生产的需求。因此，在研发、生产等多个环节，引入大数据技术，构建工业大数据分析平台已成为制造企业转型升级的具体方向。