当今世界转入了数据发生爆炸的时代，数据沦为企业最重要的资产之一，是构建智能生产的基础。随着各类数据采集、整理、分析涉及技术的发展及应用于，数据的价值逐步在多方面获得了反映，更加受到企业的推崇。

数据在生产企业内的核心价值突显。在产品设计研发领域，企业可通过构建基于模型的产品定义（MBD），建构产品的Digital Twin（数字孪生模型），在交付给实体产品的同时，交付给产品的Digital Twin，创建数据供应链。最大限度地利用有数的设计成果，构建设计器重。

此外，企业还可以建构自己的三维零件库，这方面目前市场上有数原始的解决方案，如德国卡迪纳斯（CADENAS）。随着社交媒体的广泛应用，企业展开产品创意设计也可以基于社交大数据的对系统来优化设计方案，使产品设计更为切合客户的市场需求。数据需要驱动现代生产企业的产品研发、生产、订购等业务流程。

例如，可通过结构化数据来叙述客户市场需求，并且与产品数据关联一起，将产品结构、组装关系、生产工艺、产品配备等产品仅有生命周期的数据统一管理。在整个产品生命周期，从客户市场需求到概念设计、详细设计、工艺设计、建模试验、生产生产到售后服务过程的数据应该全部全线贯通，并且通过结构树根的方式精确地传达。这样，客户市场需求如果经常出现更改，不会对产品结构，乃至先前的生产和服务产生哪些影响，才需要追溯到确切。

对企业级BOM的有效地管理，是生产企业构建设计器重，提高研发效率，构建产品较慢配备的基础。企业展开工艺规划、生产计划排产和确认物料市场需求计划，也可以利用数据驱动。

企业应用ERP系统可以构建产、可供、售、人、财、物的协同管理，MES系统则要处置人、机、漆、法、的环等影响生产和质量的数据。根据有所不同产品的销售数据分析，还可以有针对性地调整产品的生产计划等等。对设备数据的利用，可以协助企业更佳地展开设备管理。

在设备数据采集的基础上，企业可以通过对传感器数据的分析，基于“机器学习”等人工智能算法，构建对设备的状态监控和设备身体健康管理，进而展开预测性修理确保（Predictive Maintenance），甚至预见性确保(Prescriptive Maintenance)。如通过收集设备的能耗，可以辨别出有设备的状态是停机、3组还是在加工，甚至还可以分析出有刀具磨损的状态，对断刀展开预警。不少厂商获取了可以外接的数据采集终端和涉及软件。

企业可以通过与设备厂商、数控系统厂商合作，提供设备内部的传感器数据，从而构建对设备的状态监控，及时对设备有可能不存在的出现异常状态展开预警，防止由于设备故障而导致非计划性停机。例如，力克（Lectra）需要通过物联网对设备状态展开远程监控；德国通快集团获取设备的远程监控服务；华中数控可以通过物联网动态监控其数控系统的“心电图”；近年经常出现的工业数据盒子，通过与生产设备的控制系统创建通信，收集机器运转的各类动态数据。除以上提及的以外，在质量管理、企业内外部协同、决策反对、供应链的分析与优化、市场营销……等领域，数据的价值日益突显，此外许多新的技术，如物联网的应用于、增材生产的构建等都必须基于数据。

这些数据有些来自企业内部，如设计、加工、建模等产品数据，设备、营销、生产、订购等运营数据；有些来自外部，如客户、供应商等价值链数据，以及社交媒体数据等等。更加多的生产企业开始认识到数据的价值，并开始大力利用数据构建业务的革新，数据早已沦为推展企业智能化转型的最重要力量。

笔者指出，在生产企业转型的过程中，数据将不会突显其核心价值。只有企业在充份已完成数字化和智能化改建，切断数据流通的各个关键点，数据的威力才能获得充分发挥。

随着智能生产战略的前进，企业智能化水平的提升，数据终将在未来的工业转型过程中扮演着更加最重要的角色。

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