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每一次制造革命的进步，除了我们能够可见的技术要素以外，更重要的是这背后的制造哲学的进步。现代制造业从第二次科技革命到现在，经历了标准化、合理化＋ 规范化、自动化＋集成化、网络化＋ 信息化四个阶段。这背后的制造哲学可以概括为：以低成本生产高质量的产品；通过全流程改善降低浪费、次品和事故；通过产品全生命周期的数据管理，为用户提供所需要的能力和服务。在以上几个阶段的基础上，现在的制造系统正处在向智能化＋ 客制化迈进的阶段，目标是实现零故障和预测型的生产系统，并在无忧的生产环境中以低成本快速实现用户的客制化需求。

　　那么，如何实现智能制造？有些人说大数据是实现智能制造的核心技术，也有人说要靠互联网、信息物理系统技术（CPS），或是人工智能和机器人等。如果大数据是智能制造的核心驱动力，那么我们该怎么去定义和使用大数据？关于这个问题，我在《工业大数据》这本书中曾表达过一个观点：大数据并不是目的，而是看待问题的一种途径和解决问题的一种手段。通过分析数据，可以预测需求、预测制造、解决和避免不可见问题的风险，和利用数据去整合产业链和价值链，这才是大数据的核心目的。

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