大數據分析技術一直沒有受到市場的重視，因為目前市場上的各種分析工具都可以方便工程師進行復雜的分析，所以在大數據分析中，人們往往忽略了專業領域知識在為分析提供背景和相關信息方面的重要作用，而這可以使工程師、工藝流程和系統專家能夠制造多年，在生產和運行過程中收集的大量未充分利用的數據轉化為可執行的信息。

 

數字孿生仿真技術的誕生對優化操作的應用起著重要的作用。與其他數字化改造技術一樣，數字孿生仿真技術可以利用企業現有的數據幫助工廠提高運行性能，通過數字技術將工廠現有的穩態設計模型集成到離線實時動態仿真中，為了在真實場景中方便、準確、靈活地進行仿真，傳統企業可以在正式生產前利用該技術進行虛擬動態測試。根據實際操作過程的動態還原，做出有利的改進生產的決策，從而檢驗優化方案對工藝改進的影響，提高裝置的運行性能，而不存在任何操作風險。

 

企業還可以利用數字孿生技術對操作人員進行安全可靠的培訓。操作人員可以獲得與工廠實際操作配置完全一致的真實體驗，但不會因任何操作而真正影響工廠操作，從而避免因工藝停工造成的損失。

 

雖然大多數工廠已經在收集大量的數據，但是對于如何實現數據的關聯、集成和分析還沒有達成一致。對于大多數傳統企業，甚至那些已經開始數字化轉型的企業來說，找到一種從車間系統和傳感器獲取關鍵數據的方法，并將其應用于具有合適分析環境的邊緣和云分析系統，是至關重要的一步。

 

傳統企業已經開始使用各種工具來克服一些最常見的阻礙數據從現場傳輸的障礙。從早期設計開始，MES與DCS系統集成，消除了自動化孤島，因為這個孤島阻礙了技術轉移過程，也限制了生產設備和過程中數據的存取和使用。

 

集成與關鍵場景（時間、設備、訂單等）相對應的數據流是企業釋放生產優化和設備可靠性未開發潛力的新焦點，而模塊化、可擴展的解決方案將加速這一過程。此外，設備和過程的可靠性和可用性將是機器學習和人工智能的關鍵領域。由于這些工具具有高度的預測性和標準化，我們可以盡早發現潛在的生產和可靠性問題，并采取糾正措施防止故障。通過實施的項目，機器學習和人工智能可以減少40-50%的維護費用、停機時間、預測性維護、維修和校準工作量，減少運營庫存。

 

大數據和大數據分析將在提高企業績效方面發揮越來越重要的作用，從而加快企業實現卓越經營。不同企業之間的差距也會被拉開，行動越早，效益就越早。