制造过程中的关键数据主要包括温度、压力、振动、速度、位置、能耗等传感器数据，以及设备运行日志、操作员输入信息和环境监测数据。采集技术方面，利用工业传感器、RFID、条码识别、视觉监控等手段实现实时数据采集。近年来，边缘计算的发展，使数据可以在现场快速处理，减少传输延迟，提升响应速度。
5. 大数据分析与决策支持
海量的特殊数据为制造企业提供了丰富的分析基础。通过大数据分析，可以识别生产中的潜在问题，优化工艺流程，实现动态调度。例如，数据分析揭示设备的故障规律，帮助提前安排维护，避免生产中断。同时，智能算法还能 vk 电话号码列表 辅助决策，提升生产效率和产品质量，推动企业实现精益生产。
6. 机器学习与人工智能在制造中的应用
机器学习和人工智能技术，赋予制造系统自主学习和优化的能力。利用历史数据训练模型，可以进行故障预测、质量检验、工艺优化等任务。例如，深度学习模型可以识别产品缺陷，自动调整生产参数，减少人为干预。AI还支持机器人自主操作，实现复杂任务的自动化，极大提升生产灵活性。
7. 物联网（IoT）与设备互联
物联网技术使得各个生产设备实现互联互通，形成智能化的制造网络。设备实时传输状态信息，形成动态的设备运行图谱。通过IoT平台，企业可以实现远程监控、数据集中管理和自动控制，增强生产的可视化和响应能力。同时，IoT还促进供应链的协同，提升整体效率。