大数据导论课件 chap11大数据在制造业中的应用

第11章

大数据在制造业中的应用目录大数据下的工业革命

大数据与智能工厂

工业大数据

案例01030204

以智能制造为主导的第四次工业革命正在各球掀起变革浪潮，不论是德国的工业4.0、亦或美国的工业互联网，新一代信息技术与制造业的深度融合正在引发生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点的重大变革，“制造”正在向“智造”转变。引言案例：大国重器之装备制造业

为全面展现30年来中国装备工业取得的伟大成就，记录和传播为振兴中国装备工业做出突出贡献的先进人物及事迹，工业和信息化部和中央电视台联袂推出电视纪录片《大国重器》。该片的播放将为实现重大技术装备国产化和我国工业发展的"中国梦"鼓劲与欢呼。八大行业：(1)金属制品业(2)通用设备制造业。(3)专用设备制造业。(4)交通运输设备制造业。(5)电气机械及器材制造业大国重器(6)通信设备、计算机及其他电子设备制造业(7)仪器仪表及文化办公用机械制造业(8)金属制品、机械和设备修理业案例讨论：什么是装备制造业？我国与世界领先的装备制造业有哪几项？对比大国重器纪录片第一季和第二季在同一制造领域又提升了哪些？网上搜集国家统计局数据对比我国与发达国家几十年的数据？11.1大数据下的工业革命>>>1工业革命历程左图显示了历次工业革命发生的时间：1780年~1870年之间发生了第一次工业革命，1870年~1970年之间发生了第二次工业革命，前两次工业革命已成为历史。1970年~2030年是第三次工业革命的时间段，也是我们目前所处在的时代，第四次工业革命预计发生在2030年后，可见工业4.0其实属于将来要发生的变革。工业革命各阶段特点对比表工业0.0工业1.0工业2.0工业3.0工业4.0特点工业化之前工业革命初期早期流水生产线汽车自动生产线智能工厂需求完全定制统一化无差异差异化个性化人员大师老师傅蓝领白领/蓝领灰领人机工具工具交互化设备与服务、指令任务导向程度达到每一次加工都能一致性；模具、工装、工具；产量技校，每一次定制化达到不同人加工都能一致性达到不同批次生产都能获得一致性；系统工程精确的重复；控制理论；精确控制黑灯情况下也能安全准确生产意义以人为本超出体内能超出脑力效率、质量大规模个性化复合型技能人才工业4.011.1.1大数据下的国外工业4.0概念模式“互联网+制造”就是工业4.0。“工业4.0”是德国推出的概念，美国叫“工业互联网”，这本质内容是一致的，都指向一个核心，就是智能制造。“互联网+”是巨大无比的概念，“互联网+”里面有“互联网+金融”叫做互联网金融、“互联网+零售”叫做互联网电子商务，而“互联网+制造”就是工业4.0。它将推动中国制造向中国创造转型，所以很多人说，工业4.0是整个中国时代性的革命。Industry4.0大数据下工业4.0工业4.0概念模式大数据下工业4.0工业4.0的因素工业4.0由互联、数据、创新、分析和整合五个因素构成。工业4.0概念模式大数据下工业4.0工业4.0的技术基础

工业4.0技术基础包括终端、网络、服务器、安全、机器人、虚拟现实等6大项，可以说“互联网+制造”就是工业4.0。工业4.0概念模式大数据下工业4.0智慧工厂

智慧工厂是现代工厂信息化发展的新阶段。是在数字化工厂的基础上，利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和提高服务质量，加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体，构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。是IBM“智慧地球”理念在制造业的实际应用的结果。工业4.0概念模式大数据下工业4.0智慧工厂工业4.0概念模式大数据下工业4.0智能生产

智能生产的侧重点在于将人机互动、智能物流管理、3D打印等先进技术应用于整个工业生产过程，从而形成高度灵活、个性化、网络化的产业链。工业4.0概念模式大数据下工业4.0智能物流

智能物流是利用集成智能化技术，使物流系统能模仿人的智能，具有思维，感知，学习，推理判断和自行解决物流中某些问题的能力。智能物流的未来发展将会体现出四个特点：智能化，一体化和层次化，柔性化与社会化。工业4.0概念模式大数据下工业4.0智能生产线

“工业4.0”模式的智能生产线完全不同于只能生产单一类型产品的工业2.0、3.0流水线，它是用感应器、软件、通信系统配套运作，各个模块（工人、原料、机械、销售）之间可以实时组合成高效能的“智能细胞”，其可以根据所下订单的要求，对每一件产品进行特殊化打造，生产出外观、配料、性能等完全不同于大众商品的产品，用以满足消费者的具体需求。工业4.0概念模式大数据下工业4.0生产步骤企业想要实现工厂“工业4.0”模式的标准化建设最为重要的一点即是“数据采集分析”，在此过程中，企业将依据对大数据有效、准确的分析，对不同消费者或消费群体的消费习惯进行综合整理，形成方案，以下订单的形式指导生产。工业4.0概念模式大数据下工业4.0工业4.0时代的关键

智能分析与物联网的紧密结合将改造现有的生产管理和设备运行方式，机器运转过程中产生的大量工业数据被传感器等装置及时存贮和提取，还能够挖掘机器产生的历史数据。传送与集成平台、预测分析和可视化工具组成一个完整的转化平台，转化平台将海量的大数据转换成信息，海量的大数据经过智能提炼后成为少量信息，并将其转化为有用的实际处理信息，是工业4.0工厂的关键。工业4.0概念模式大数据下工业4.0大数据在工业4.0体系中的应用层面定义数据和信息，记录和管理来自物理空间收集的信息；在智能控制下将网络空间积累的知识应用于机器健康的评估；健康评估结果反馈至物理空间，并采取相应的行动，实现智能化操作。工业4.0概念模式大数据下工业4.0未来工业的发展方向第四代工业革命“工业4.0”是未来工业的发展方向，在整个产业链内的所有机器通过网络和智能控制形成一个协作团队，相互联系，紧密衔接，实现智能化操作。面对由机器产生的庞大数据，需要采用预测工具，使得大量杂乱无章的数据被系统地处理成可用的信息，并且可用来解释某些不确定性，从而做出更多“知情”决定，实现机器的智能控制。大数据下的SAP工业革命企业5维度集成现在许多企业顺应时代的发展，将大数据应用其中，积极进行改革升级，生产出富有“生命”的智能产品。例如SAP企业，研、产、供、销、服五个维度已经不是独立的系统，而是通过数据传输集成在一起，如左图。大数据下的SAP工业革命承载SAP企业大数据的高效运转的是SAPHANA(SAPHigh-PerformanceAnalyticAppliance)即SAP高性能分析设备，它是一个软硬件结合体，专注于实施大数据分析和应用的内存计算机平台。SAPHANA集成了大数据分析所需的功能：（1）加速处理在线交易，同时可以作为数据仓库进行海量数据分析；（2）加速处理传统的关系型数据，又能链接外部的Hadoop进行非结构化数据处理，将企业常需的数据需求全部集中在一个平台上。“新工业革命”11.1.2大数据下的“新工业革命”由来区别本质由于中国独特的工业和市场的基础，因此中国将走上一条与众不同、独具特色的“工业4.0”发展道路。2015年4月，全国首个大数据交易所“贵阳大数据交易所”成立，并完成了深圳腾讯计算机系统有限公司、广东省数字广东研究院与京东云平台、中金系统有限公司之间的数据交易，这为全国大数据的公开、运用及交易提供了借鉴。“新工业革命”由来区别本质纵观新工业革命的历程，已经经历了三个回合。第一回合发生在美国。此外，美国政府从2009年开始重新重视制造业，并推出先进制造业合作伙伴计划。2012年，美国提出工业互联网的概念。美国企业GE联合思科IBM组建了工业互联网联盟，以推动制造业的服务化发展。通过工业互联网的平台可以获取新的附加值，以此来引导美国的科技革命和产业变革。第二回合发生在2013年。在当年的汉诺威工业博览会上，德国政府正式推出工业4.0，号称全球第四次工业革命开始了。德国更是举全国之力开始推动工业4.0。第三回合就轮到中国了。“新的工业革命既然已经发生，我们就得应对，美国推出工业互联网，德国力推工业4.0，我们便出台了制造转型。这是第四次工业革命的第三个回合。”新工业革命的历程“新工业革命”由来异同本质大数据与“新工业革命”

“新工业革命”，本质上是智能革命，而智能革命的基础是信息化，大数据是根本。没有大数据对客观事物全面、快速、真实、准确的信息反馈，任何智能设备都不可能实现真正的智能。因此，即将来临的新工业革命也称之“后信息时代的革命”，归根到底，这是“大数据的革命”。“新工业革命”由来异同本质大数据与“新工业革命”众多传统制造企业利用大数据成功实现数字转型表明，随着“智能制造”快速普及，工业与互联网深度融合创新，工业大数据技术及应用将成为未来提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素。有专家提出，制造业的大数据规模超过其他行业，且未来10年工业大数据增速要快于消费大数据。“新工业革命”由来异同本质大数据与“新工业革命”大数据在工业领域的应用，实现了工业从研发、设计、生产、运营到服务全过程智能化，提升生产效率，降低资源消耗，提高产品质量。同时，数据驱动制造业生态变革，汇聚协作企业、产品、用户等产业链上的资源，通过平台开放共享，基于数据实现制造资源优化配置；还能实现产品、生产和服务创新，产生一系列新模式和新业态。实践范例

《泉州制造2025》作为泉州市制造业发展的十年战略性规划，其目标敲定为：到2025年，泉州将建成国内外知名的先进制造业基地、品牌之都、民营经济创新发展之城和制造业转型升级典范，跻身中国制造业综合水平10强城市（不包括直辖市）之列。“实践范例为了这一目标，方案提出了“产业共生、协同创新、智能制造、品牌拓展、服务增值”五条发展思路。这是泉州制造业转型升级的重点，也是《泉州制造2025》“重大战略任务”的主要内容。通过产业共生，加强各产业集群之间的关联，提升资源的配置效率，提升产业的经济效益；通过协同创新和实施三大行动，重塑泉州制造业的竞争优势。实践范例泉州还提出建设“泉州云制造平台”。这个平台将融合数字化网络化制造技术，以及云计算、物联网、信息服务等技术，将各类制造资源和制造能力虚拟化和服务化，把资金流、信息化、物流、服务流统一构成制造资源和制造能力池，通过大数据分析快速调整供应链，开展有客户参与设计的定制化生产。11.2工业大数据>>>2概述工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。定义工业互联网互联网大数据挑战与目的特征概述11.2.1工业大数据概述2012年，通用电气公司（GE）首次明确了“工业大数据”的概念，该概念主要关注工业装备在使用过程中产生的海量机器数据。制造业存储了比任何其他一种行业都多的海量数据——仅2010年，制造业就存储了将近2EB的新数据。工业已经进人“大数据”时代。定义工业互联网互联网大数据挑战与目的特征概述生产经营相关业务数据。这类数据来自企业信息化范畴，包括企业资源计划（ERP）、产品生命周期管（PLM）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）和环境管理系统（EMS）等，此类数据是工业企业传统的数据资产。设备物联数据。主要是指工业生产过程中，装备、物料及产品加工过程的工况状态、环境参数等运营情况数据，通过制造执行系统（MES）实时传递，目前在智能装备大量应用的情况下，此类数据量增长最快。外部数据。这包括了工业企业产品售出之后的使用、运营情况的数据，同时还包括了大量客户、供应商、互联网等数据状态。定义工业互联网互联网大数据挑战与目的特征概述与互联网大数据相比，工业大数据具有更强的专业性、关联性、流程性、时序性和解析性等特点，仅仅依靠传统的互联网大数据分析技术已无法满足工业大数据的分析要求。因此工业大数据分析并不仅仅依靠算法工具，还更加注重逻辑清晰的分析流程和与分析流程匹配的专业技术体系。互联网大数据可以从数据端出发看问题，但是工业大数据则应该从价值和功能端思考。定义工业互联网互联网大数据挑战与目的特征分类工业大数据互联网大数据数据要求全面样本数据，以覆盖工业过程中各类变化条件，时效性要求高大量样本数据，时效性要求低特征提取注重特征背后的物理意义以及特征之间关联性的机理逻辑依靠统计学工具挖掘属性之间的关系，不注重属性的具体含义分析手段数据建模、分析更加复杂;需要专业领域的算法，不同行业、不同领域的算法差异很大;强调跨学科技术的融合具备成熟的数据挖掘算法;轻属性含义、重价值挖掘，从看似无关的属性中找出内在价值应用领域健康诊断、故障预警、工况识别、市场预测等图像识别、语音识别、语义分析、偏好推荐等工业大数据与互联网大数据的区别概述AIGC技术的引入，使工业大数据在原有“多模态、强关联性、高通量”等特征基础上，呈现出新的维度：1.数据生成方式的变革。传统工业大数据主要来自传感器采集、MES记录等被动式数据收集。AIGC时代，工业数据可以通过大模型主动生成——如自动生成工艺参数、设计图纸、排产计划、质检报告等，数据从“被动记录”走向“主动创造”。2.数据价值的深度激活。工业企业在生产和运维中积累了海量数据，但大量数据处于“沉睡”状态。AIGC通过大模型的语义理解与生成能力，可以从非结构化数据中挖掘出有用信息并形成应用。例如，将老师傅数十年操作经验转化为知识图谱节点，训练构建行业专属大模型。3.数据闭环的加速形成。AIGC使工业大数据从“采集—存储—分析”的单向流程，升级为“采集—生成—应用—反馈—优化”的智能闭环。数据不仅用于描述过去，更用于生成未来定义工业互联网互联网大数据挑战与目的特征工业大数据与互联网大数据的区别AIGC时代工业大数据的新特征概述工业互联网可以从网络、数据和安全3个方面理解。其中，网络是基础，数据是核心，安全是保障。工业大数据是智能制造与工业互联网的核心，其本质是通过促进数据的自动流动解决控制和业务问题，减少决策过程带来的不确定性，并尽量克服人工决策的缺点。定义工业互联网互联网大数据挑战与目的特征概述工业大数据贯穿了工业生产的全过程，全面细致地反映出制造业生产的全流程，从不同角度记录制造业生产的影响因素。通过对数据的汇总分析，以信息化带动工业化，帮助制造业企业科学决策、优化生产、精细管理，走上新型工业化的道路。定义工业互联网互联网大数据挑战与目的特征概述工业大数据除具有一般大数据的特征（数据量大、多样、快速和价值密度低）外，还具有多模态、强关联性、高通量等特征。定义工业互联网互联网大数据挑战与目的特征基于工业大数据的智慧矿山如图所示未来可以通过工业大数据直接感知市场需求，通过市场分析可以知道哪一种铁矿石配比在当前市场上适销，据此确定各种铁矿石的生产需求，并制定生产计划，然后实时将操作命令下达到相应的智能化工程装备，指挥这些工程装备协同工作，这就是跨尺度的信息集成和优化。这是一个经济体从低等收入到中等收入到高等收入过程中制造业在GDP中占比的一个苦笑曲线。在低收入的时候，一个国家的制造业在GDP的占比是比较低的，但是随着整个国家的国民收入水平的提高，注意这是它的发展的过程，制造业在GDP当中的占比在往上升，到了一定程度到了中等收入国家的时候，制造业在GDP当中的占比达到了顶峰。当它走向高收入国家的时候，制造业在GDP当中的占比就在下降。这是统计了两百年工业发展过程的一个总结，也是一种大数据。这个微笑曲线是把传统的苦笑曲线两端加上了大数据的推力。是在产品装备的生命周期的设计制造阶段和回收再利用阶段，原来我们是靠制造获益，现在我们要在产品创新上获利、要在产品的服务阶段增加我们的利润。11.3大数据与智能工厂3智能工厂概念及特点分析11.3.1大数据与智能工厂智能工厂是现代工厂信息化发展的新阶段。是在数字化工厂的基础上，利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务;清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、及时正确地采集生产线数据，以及合理的生产计划编排与生产进度。并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体，构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。应用智能工厂概念及特点分析企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间，侧重从单台设备自动化和产品智能化入手，基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。因此其智能工厂建设模式为推进生产设备(生产线)智能化，通过引进各类符合生产所需的智能装备，建立智能工厂的车间级智能生产单元，提高精准制造、敏捷制造、透明制造的能力。应用智能工厂的主要特点智能工厂概念及特点分析按MES(ManufacturingExecutionSystem)即制造企业生产过程执行系统的分类，智能工厂的行业可粗略地划分为离散型与流程型。其中，离散型行业主要包括机械、航空航天、汽车等，流程型行业主要包括石油化工、生物医药、食品饮料、纺织等。应用智能工厂的行业改造智能工厂概念及特点分析应用智能工厂的基本架构智能工厂的数据分布在三个层次，这个基本架构，分别为顶层的计划层、中间层的执行层以及底层的设备控制层，大致可对应为ERP系统（企业资源计划）、MES系统（制造执行系统）以及PCS系统（过程控制系统）。智能工厂概念及特点分析应用企业资源计划ERP企业资源计划ERP(EnterpriseResourcePlanning)，除了传统的生产资源计划、制造、财务、销售、采购等功能外，还有质量管理，实验室管理，业务流程管理，产品数据管理，存货、分销与运输管理，人力资源管理和定期报告系统。ERP系统中的数据特性：把组织看作是一个社会系统以"供应链管理"为核心以"客户关系管理"为前台重要支撑智能工厂概念及特点分析应用制造执行系统MES制造执行系统MES的实现技术：无线感测器将是智能工厂的重要利器控制系统网络化工业通讯无线化智能工厂概念及特点分析应用过程控制系统PCS

PCS即ProcessControlSystem的缩写，意思是"过程控制系统"。全集成自动化的不仅在设计和工程阶段，而且在装配和调试阶段以及操作和维护阶段都表现不俗，尤其是统一的数据管理、通讯和组态。应用11.3.2智能工厂在我国的应用大数据技术为一类新的人造资源加入到制造过程中，改变了制造业的组织方式和管理方式，推动制造业新的一轮重大技术创新和管理创新。在诸多方面极其深刻地影响着我国制造模式和发展战略。智能工厂概念及特点分析应用根据《工业战略性新兴产业分类目录（2023）》，智能制造装备产业主要分为机器人与增材设备制造、重大成套设备制造、智能测控装备制造、智能关键基础零部件制造、其他智能设备制造和智能制造相关服务。我国智能制造装备产业的前三大细分领域也是大型成套装备、数控机床和智能检测装备，其中具体来看，我国数控机床、智能检测装备、工业机器人、工业无人机及3D打印设备在智能制造装备产业的市场份额占比高于全球水平。应用智能装备要想达到国际一流水平，单靠某一家企业的努力很难做到。智能生产领域也需要类似大项目带动。针对这一情况，我国各企业加强了对智能装备的改造项目的重视程度，左表说明各个行业企业改造项目情况。智能工厂概念及特点分析应用企业名称改造项目家电行业格力格力在2023年推出AI多联机系统，用算法重构空调“生命体征”，新增ALOT芯片犹如空调“数字大脑”，其运算能力相当于2010年天河一号超级计算机的1/50，集成环境感知、分析决策、能源调度三个核心模块，每秒处理200亿次数据交换。美的美的依托美的蓝橙实验室，构建类人形、全人形、超人形三大机器人平台，推出全球首个人性机器人“美拉”，并将机器人技术用于工业智造。长红通过工业互联网平台实现产线柔性制造，支持同时生产多种型号产品，供应商交付准时率达96%，库存周转率提升28%。海尔2025年海尔投产的胶州中央空调互联工厂，首创高效多联机智能柔性线体，引入55项智能技术，自动化率达到60%以上，为全球首个AI多联机工厂，节能效果提升30%以上。2025年发布AI之眼系列黑科技，通过“视觉神经中枢”赋予家电主动服务能力。汽车/汽车零部件行业潍柴潍柴高端发动机智能工厂，用AI重构制造业，构建设备互联、智能控制、精准执行与自主决策的纵向集成体系，为工信部首批“国家智能制造示范工厂”，机器臂方针和流动的数据河流，中国制造装备的新质生产力样本。潍柴数字化发动机产业园区，自动化率达100%，装配自动化率80%，园区能耗降低25%，运营成本降低35%。蔚来汽车合肥未来先进制造工厂，依托自研工业AI算法，完成80%制造场景由AI智能决策，连接工艺自动化率高达100%。工厂具备“黑灯”状态下自主运转能力，如“飞地”智能装配到，实现高效柔性化生产。江淮汽车江淮与华为联手打造尊界超级工厂，数字孪生将生产数据通过云平台传送到系统，所有数据支撑产品品质，便通过智能化的AI设备进行过程监控和管理，生产过程绿色环保化，建成集数字化研发、绿色低碳智造、品牌体验服务于一体的世界级智能工厂。

博世洪堡工厂所有零部件均配有射频识别码，工厂库存减少30%，生产效率提高10%，节约成本达数千万欧元。轮胎橡胶行业三角轮胎以MES系统为核心，并集成APS、ERP等系统，通过中央控制系统与云端协同，生产效率较传统工厂提升40%以上，单位产品能耗较行业标准下降31%。通过物联网技术，每条轮胎都拥有独一无二的“身份证”，实现全生命周期产品质量管控。双星轮胎投资45亿元建设双星绿色轮胎智能化生产示范基地项目，生产效率为过去的三倍，产品不良率下降80%。万力轮胎投资14.28亿元建设年产200万套全钢载重子午线轮胎智能生产工厂项目，工厂MES系统由罗克韦尔公司提供。森麒麟轮胎建成中国轮胎行业首家工业4.0工厂，单台设备产出率提升50%，合格率上升至99.8%，每年节省操作工人工资4,000万元以上。应用

美的智能体工厂：美的洗衣机荆州工厂部署了14个智能体，覆盖38个核心生产业务场景，依托“美的工厂大脑”进行协同，具备从感知、决策、执行、反馈到持续优化的端到端能力。在多个制造业核心场景中，智能体以秒级响应完成传统人工小时级任务，平均提效80%以上，其中排产响应速度提升90%。美的集团在过去3年部署了超过13,000个AIAgent应用，2026年规划通过AI实现降本9亿元以上。智能工厂概念及特点分析应用卡奥斯工业大模型：海尔卡奥斯以天智工业大模型为顶层技术支撑，打造了覆盖“油气煤化电”全产业的石油化工大模型，拉通“采供—生产—物流—销售—服务”全生产链条。其与延长石油携手打造的能源化工大模型构建了38个智能体，应用到油田开采、油气炼化、安全生产等场景，助力企业生产效率平均提高20%。11.3.3智能制造大数据分析

ERP、MES和信息物理系统（CPS）需要联合工作，管理系统、感知系统采集设备信息，通过网络传输至云端进行分析处理，形成智能化应用。数据成为串起“云-管-端”架构的重要因素，此时需要对各类数据进行充分的分析，形成更多的应用，让沉睡数据变成企业资产。应用智能工厂概念及特点分析应用点对点传输，智能工厂连接变得更简单逻辑引擎，构建智能工厂规则大数据分析，激活沉睡数据资产云服务的智能制造平台应用智能工厂概念及特点分析应用云计算服务平台的一大功能正是为了激活沉睡数据资产，智能工业中接入云端的设备、产品持续不断产生大量数据，虽然很多是大量无规则的非结构化数据，但云计算服务平台的强大计算功能可以从这些非结构化数据中挖掘出有用信息并形成应用。随着工业智能化发展，基于云平台的大数据正成为企业把握市场的关键，只有把握了平台，才不会沦为纯粹的硬件设备制造商，这也是物联智能工业4.0未来发展的导向。智能制造大数据分析的五个基本方面应用智能工厂概念及特点分析应用（1）AnalyticVisualizations(可视化分析)（2）DataMiningAlgorithms(数据挖掘算法)（3）PredictiveAnalyticCapabilities(预测性分析能力)（4）SemanticEngines(语义引擎)（5）DataQualityandMasterDataManagement(数据质量和数据管理)11.4智能制造典范>>>4酷特云蓝产值连续五年翻倍增长，利润率达到25%以上，运用互联网、大数据技术实现大规模个性化订制的酷特云蓝，不但踏对了互联网+工业、两化融合、供给侧结构性改革的节拍，更凭借在工业互联网领域的超前眼光和丰厚的实践经验，成为青岛新旧动能转换的样板。酷特智能大数据助推服装个性化定制酷特智能的由来酷特(Cotte)的前身是创立20余年的大型服装企业——红领，它主要生产经营高档西