车间不仅运行、产生着大量的工业大数据，而且车间也有自己不同的应用场景，车间中工业大数据的应用可体现在以下六个层面：
一、过程监控
可随时监控生产设备状态、制造参数，以及车间产品计划、进度、库存、质量等信息。比如，该订单是否已经投产，交货期能否准时，库存是否积压，质量是否异常、设备状态及制造参数等。
二、协同管理
以数据为介质，通过信息的传递、共享等方式，实现车间各工种、各任务、各设备的协同生产，可有效降低由于信息传递不及时、不准确造成的等待或错误，能够明显提升整个车间的运营效率。
三、数据可视化
通过对数据的分析与处理，可形成计划、执行、库房、质量、设备等多维度的报表，通过分布图、趋势图等不同展现形式，在电脑、看板等介质上直观、形象地展示，有助于及时而清晰地发现问题，从而进行科学的生产管理。
四、历史追溯
出现问题后，可通过历史数据，查询出当时的物料、设备、人员、制造参数、质量数值等各种信息，再现当时的生产状况，便于找出原因，界定责任，制订整改措施，避免问题再次发生。
五、预测性分析
通过APS、设备预测性维护、工业大数据分析等模块，实现计划、生产、设备、质量等要素的预测性分析，未雨绸缪，确保生产更高效率、更优质量与更低成本，提升企业的竞争力。
六、优化提升
通过人、机、料、法、环、测等多维度数据，分析出进度、质量等与之相关因素，比如质量与设备、人员、物料等不同的相关性，从而采取最佳生产组合方案。在对历史数据分析的基础上，制订出更优的生产计划、库存、制造参数等，进一步优化相关工作。
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