制造业作为国民经济的重要支柱行业，一直承担着承载国家经济发展和人民生活品质提高的重要使命。然而，在全球经济环境的持续变化与技术革新的推动下，制造业生产方式和经营模式也发生了重大变革。在这种背景下，数字化技术逐渐渗透到制造业的各个领域，给制造业带来了新的机遇与挑战。如何挖掘数字化技术的“数据价值”，成为制造业转型升级的重要议题。
一、现代制造业需求下的数字化技术
数字化技术的广泛应用，使得各行各业的企业都能够获得更加精准、高效和优质的服务，制造业更是如此。随着制造业的数字化改造，生产流程信息化、数据化、智能化水平提高，简化了操作流程和决策流程，加快了企业内部资源配置和协作效率，提高了生产效率，降低了生产成本。
以ERP为例，作为现代企业信息化建设的重要载体，ERP将各种企业内部管理活动整合到一个面向部门和业务流程的系统结构中，集中地管理企业的计划、采购、库存、销售和财务等功能，使得企业能够在更高层次上对自身实施全面的监控和控制。另外，MES、PLM、SCM等系统的应用也为制造企业提高了生产计划、产品设计、供应链管理等方面的效率和准确性。
在生产流程的数字化升级方面，智能制造是当前最为热门、最具前景的技术。随着工业物联网的发展，大规模传感器网络、自动采集系统、实时监测技术和数据存储技术等的不断成熟，一些企业已经开始跨足智能制造领域。采用智能制造技术后，制造过程中整个流程的自动化和数字化程度大幅提高，从而实现了高效的物流、生产计划、质量控制以及生产过程可视化等目标。
二、数据采集与分析的关键作用
在数字化制造的应用中，数据采集和分析是不可或缺的步骤。在制造业中，数据采集与分析可以为协调生产流程、优化资源利用、改进产品设计、提高产品质量提供强有力支持，发挥了重要作用。
数据采集是数字化制造的第一步。生产过程中，制造企业需要采集各种数据，如设备状态数据、车间环境数据、人员数据、物资数据以及生产过程中的各种参数数据等等，用于描述生产过程、分析制造过程的缺陷和不足之处，并进行合理的决策。数据采集可以使用各类软、硬件设备搜集数据，同时，大数据处理平台作为数据的分析基础，对所采集的数据进行分析，提取一些有用的信息。
数据分析是在采集到大量实时数据流之后，利用一定的算法和模型分析数据内容，以获取更加有用的信息和结论。可以采用人工、手动方式进行数据挖掘，也可以利用计算机智能算法进行数据分析（比如深度学习、神经网络、机器学习等）。数据分析可以对制造过程中的零部件、装配、测试等方面进行全面的监控，一方面，可以及时发现并纠正问题；另一方面，可以挖掘制造质量的根本原因，并对质量问题进行优化。
三、数字化转型的现状与问题
随着制造业的数字化改造不断加速，一些数字化先进的企业，依然面临着许多问题。首先，技术方面的问题。在当下的数字化转型浪潮中，好用的技术非常关键，但同时，这些技术的高端化、复杂化、可靠性和稳定性等也是数字化转型面临的突出问题。其次，人才方面的问题。数字化转型需要专业的人才和团队，这些人才往往拥有多个领域的尖端技术知识，具有深厚的行业洞察力和创新思维能力。
总之，在制造业数字化转型的浪潮下，企业需要积极拥抱新技术，提升制造生产水平和效率。挖掘数字化技术的“数据价值”，对于制造业的转型升级和未来发展将起到至关重要的作用。
