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在中国，企业通过数字化手段对研发、生产、运营和服务的全生命周期进行有效管理，优化运营、提升利润，有着比***工业领域更为迫切的需求。有数据显示，未来15年中国工业互联网市场规模将超过11.3万亿元。其中91%的企业计划采用工业云，37%的上“云”企业希望加大预算，继续用工业互联网改造传统制造业。到2020年，中国工业互联网占整体物联网市场规模将达22.5%。
这些积极的信号显示商业环境的变化让数字化转型成为工业领域提高竞争力势在必行的途径。但从整个市场的角度看，基于数字化的转型在中国工业领域并没有达到质变的阶段。
就设备的效率而言，我们需要设备自动化；
就资源的浪费而言，我们需要精益生产观；
就数据的效率而言，我们需要知识自动化；
就数据的浪费而言，我们需要精益数据观。
从工业大数据的角度，中国制造业尚处于数据的黑金时代。所有企业都将逐渐意识到数据的重要性。但如何能够完成数据的解放，将数据释放出来，仍然需要穿过“无视知识”的认知障碍，仍然需要借助大量的***化知识。这是中国两化深度融合过程中，工业化必须单独回答的命题。数据导向型制造这一概念已经诞生了很长一段时间。在 20 世纪 80 年代，金属加工领域的研究人员就曾设法制造自适应性的刀具监控系统，以测量切削条件、将数据与所设定的工艺标准进行比较并在随后调整加工参数，从而实现工艺的稳定性并***大限度减少意外加工事故的发生。
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这些系统采用传感器和探针来测量切削力、功率、扭矩、温度、表面粗糙度及声发射等工艺因素。不幸的是，当时的传感器技术非常落后，无法提供必要的速度和精度以确保完全有效；计算机的处理速度慢，而且需要更大的存储器来实时处理大量的数据。此外，***的数据采集和管理技术在当时也极其昂贵。这些缺陷导致几乎不可能在加工期间调整参数。这样就造成了一种鱼和熊掌不可兼得或非此即彼的情况。如果收集的数据超过所设定的***大限值，加工工艺会直接停止。***大限值是在并未充分了解和洞察切削工艺的情况下设定的。除了缺少足够***的数据处理技术外，还未掌握一个关键的概念，那就是在加工工艺的众多物理现象中，大多数现象—温度、力、负载—都并非静态条件，而是不断变化的动态条件。
例如某种加工中的切削力的平均值可能达到 1000 Nm。但在大约一半的时间中，这些力要高于 1000 Nm，并在其余的时间内低于这一水平。如果将系统的停机阈值设置为 1000 Nm，当力看起来过高时，系统将停止加工。（请注意，这些图形显示的是在 8 微秒内执行的测量，以展示力的变化速度有多快。）在 20 世纪 80 年代是不可能进行如此快速的数据处理的。
现如今，在将近 40 年之后，传感器和计算机技术在精度、速度和价格方面都有了很大的改观。制造工艺研发本身历经四十个年头，已经积累了丰富的经验并能够非常深入地了解关键的加工要素。尽管编程和维护等计划活动都发生在加工时间以外，但其他因素，例如操作员犯错、刀具破损、工件损坏以及系统问题，都会无谓地导致加工时间变长、成本增加。在损失的时间中，切削刀具只占很小的比例，工件材料和工艺异常情况也是如此。工作人员和系统耗费的时间所占据的比例要高出许多。
工业 4.0 非常重视数字化数据采集、互联网和云存储，但这些元素只是解决方案的一部分。***后，必须分析所收集的数据并制作物理模型或示意图，以说明存在问题的工艺。在网络物理系统中，会将所收集的数据与示意图进行比较，系统会生成反馈以执行工艺修改，从而产生所需的结果。工艺控制由工作人员以及能够在很短的时间内实时分析数据并将其与模型进行比较的计算机共同完成。要制作这样一个模型，需要充分了解加工。不幸的是，加工代表着一种很难准确描述的现实情况。例如，模型必须能够识别工件材料的动态属性，因为工件硬度的变化会产生不同的切削力。不过，要测量每个工件的硬度是不可能的。在某些情况下，工件的硬度可能比材料的标称硬度高 10%，导致切削力也要高 10%。
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