时下，人工智能充斥我们日常生活的方方面面，比如刷脸开门，扫地机器人打扫房间，乘坐无人驾驶汽车出行等。全球正面临各个产业的数字化、网络化、智能化转型，更意味着从生产方式、商业模式到产业组织模式的变革与重塑。
       数据是智能化变革的推动力，也是智能化变革的“燃料”。如何构建企业的大数据中心，解决工厂中新老机器并存而带来的数据孤岛、数据不完备等问题。   想要提高工业效率，就要从生产数据中寻找依据，这些数据，不仅仅是传统意义上的工时产量、质检数据、工艺配方，还包括生产线上的每一个参数，以及应用、调整这些参数后得到的结果。掌握了这些数据以及其间的因果关联，将助力生产决策。虽然工业数据处理体量大、噪点多、来源杂、难度高，但如果将工业领域的数据进行有效分析和应用，必将对行业产生重大影响。

      谈到中国传统制造业，特别是中小企业，就有一些非常现实的问题。现在的很多年轻人不愿意去工业生产一线工作，招工难、流动性强的情况下，老师傅的经验传承面临考验；自动化生产大趋势下，如果全凭老师傅的经验，也会出问题。那么对工艺的改进才是真正推动中国工业发展的路径。“这就需要用大数据、用物联网、用人工智能将原来的老工艺重造。

   我们用国内某生产企业的熔炼和铸造车间数字化改造项目来解析。“我们做数字化车间改造一般分两步走，第一步做到数据化，而第二步是要做到智能化。现在从合金熔炼的原料初配、光谱分析结果分析到炉前添加合金配料的流程全部由数据系统进行计算控制。这样操作的好处首先是老师傅的经验会不断地被修正，越来越准。新的公式会保证产品质量越来越好，越来越稳定。更重要的是，新老员工谁操作都一样，不怕老员工的流失。”

      对生产流程的智能化改造中的关键，是数据被二次使用时，可以复盘生产的场景，用过去产生的数据让现在以及将来的业务做得更好。“人工智能通过历史数据的不断输入、输出，再输入，再输出，在其自身内部形成模型，变得越来越聪明。这个过程可能需要几年乃至十几年大数据和人工智能的根基作为基础。”对未来数据车间的展望，是设备、生产、能源、工艺的管控相融合，为经营决策提供依据。

    “我们最后通过“数据互联、数据展示、数据分析”达成的是人、机、料、法、环、能、智都融合在一起，形成一个比较好的状态。使得企业不同物联网系统间数据可以流通共享与集成，实现了企业生产与需求的融合，提高了部门间的合作效率，保证了管理人员对设备实时监控，让工厂的管理变得简单、高效。