什么是MES??

一、MES系统全称

Manufacturing Execution Systems即制造执行系统；

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二、MES系统定义

MES是在公司的整个资源按其经营目标进行管理时，为公司提供实现执行目标的执行手段，通过实时数据库连接基本信息系统的理论数据和工厂的实际数据，并提供业务计划系统与制造控制系统之间的通信功能。MES不只是工厂的单一信息系统，而是横向之间、纵向之间、系统之间集成的系统，即所谓经营系统，对于SCP、ERP、CRM、数据仓库等近年被关注的各种企业信息系统来说，只要包含工厂这个对象，就离不了MES。归结起来，MES可以概括为一个宗旨――制造怎样执行，两个核心数据库――实时数据库、关系数据库，两个通信接口――与控制层接口和与业务计划层接口，四个重点功能――生产管理、工艺管理、过程管理和质量管理等。

三、MES系统特征

1、MES在整个企业信息集成系统中承上启下，是生产活动与管理活动信息沟通的桥梁。MES对企业生产计划进行“再计划”，“指令”生产设备“协同”或“同步“动作，对产品生产过程进行及时的响应，使用当前确的数据对生产过程进行及时调整、更改或干预等处理。
2、MES采用双向直接的通讯，在整个企业的产品供需链中，即向生产过程人员传达企业的期望(计划)，又向有关的部门提供产品制造过程状态的信息反馈。MES采集从接受订货到制成最终产品全过程的各种数据和状态信息，目的在于优化管理活动。它强调是当前视角，即精确的实时数据。
3、MES是围绕企业生产这一为企业直接带来效益的价值增值过程进行的，MES强调控制和协调。

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四、MES系统作用

作为先进车间管理技术的载体，盖勒普制造企业生产过程制造执行系统（MES）在帮助制造企业实现生产的数字化、智能化和网络化等方面发挥着巨大作用：

1、通过条码技术跟踪产品从物料投产到成品入库的整个生产流程，实时采集生产过程中发生的所有事件，让整个工厂车间完全透明化。
2、改变原来手工录入过程，达到准确、及时、快速的数据反馈，避免人为输入差错，更重要的是，使现场生产人员精力集中在业务 *** 作上，提高工作效率。
3、让产品在整个生产过程中变得清晰、透明，很快发现出现质量问题的原因，制定针对措施解决质量瓶颈问题，实现产品质量追溯，降低质量成本。
4、支持成品、在制品、刀具、工装库存管理，车间各工作中心接到加工任务同时，工装/刀具库房可对所需的工具种类和数量进行快速准备，既准确又便捷。
5、实时记录并监控生产工序和加工任务完成情况，人员工作效率、劳动生产率情况，设备利用情况，产品合格率、废品率等情况，通过系统综合统计信息查询功能，及时发现执行过程中的问题并进行改善。
6为企业实现一体化的设计与制造提供先进技术储备，支撑企业实施精益生产和精细化管理。

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五、MES系统功能

1、制造资源分配与状态报告；
2、详细工序作业计划；
3、生产调度；
4、车间文档管理；
5、数据采集；
6、人力资源管理；
7、质量管理；
8、工艺过程管理；
9、设备维修管理；
10、产品跟踪；
11、业绩分析；

合肥迈斯软件专注于制造业的IT信息化建设，MOM系统、MES系统、WMS系统、质量管理系统、电子看板、车间物流系统、工时管理系统、生产调度系统等。

女生学什么技术比较实用前景好呢，哪些技术适合去学呢，下面为大家总结一下，仅供大家参考。
1、学习汽车美容专业很好，就业前景广阔，另外女士比较仔细，汽车美容对技术的细节要求比较高，很适合女士去做。
2、汽车美容是汽车后市场的新兴行业，也是广大驾驶员对汽车外观的高层次追求，同时也是对汽车本身的一种保护，维护项目有：汽车贴膜，汽车内饰清洗，汽车隐形车衣制作，汽车桑拿，汽车镀晶，抛光打蜡等等养护项目。
3、针对现在汽车保有量的增多，很多的汽车美容工作者是供不应求，女士可以选择汽车美容专业。
虽说可以学习的技术有很多，但只有适合自己的才是好的，所以女性朋友如果想要学习一门技术，结合自身的优势，选择一门适合自己的，向着自己的目标不断进发，实现价值！

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。

一、加速产品创新

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。

这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

二、设备故障分析及预测

在制造业生产线上，工业生产设备都会受到持续的振动和冲击，这导致设备材料和零件的磨损老化，从而导致工业设备容易产生故障，而当人们意识到故障时，可能已经产生了很多不良品，甚至整个工业设备已经奔溃停机，从而造成巨大的损失。

如果能在故障发生之前进行故障预测，提前维修更换即将出现问题的零部件，这样就可以提高工业设备的寿命以及避免某个设备突然出现故障对整个工业生产带来严重的影响。随着工业40的到来，智能工厂的工业设备都配上了各种感应器，采集其振动、温度、电流、电压等数据显得轻而易举，通过分析这些实时的传感数据，对工业设备进行故障预测将是一种行之有效的措施。

因此设备故障预测方案成为了制造行业所青睐的解决方案，其具备的核心功能有：

1、故障超前预警，减少设备停机时间；

2、分析结果实时推送，减少人工成本；

3、适用于企业各种类型的设备，通用性强。

三、工业物联网生产线的大数据应用

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。

首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

四、产品销售预测与需求管理

近年来，保险业加速了数字化进程，大数据与保险营销深度融合，成为现代化保险营销的重要武器。慧都大数据助力保险行业精准营销，并成功帮助中意人寿保险有限公司更好地服务客户和发挥忠诚客户，提高销售效率及客户复购率。

五、工业供应链的分析与优化

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

六、生产计划与排程

制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的 历史 数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现 历史 预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。

七、生产质量分析与预测

在工业生产中，设备失效、人员疏忽、参数异常、原材料差异、环境波动等因素而导致质量偏离，引起质量等级的缺陷和损失非常巨大。工艺流程复杂的大型制造业，如钢铁、 汽车 、电子、服装等行业，信息数据孤岛凸显，导致质量问题频发，尤其需要“及时发现和预测异常，迅速控制和分析质量异常的原因，进行生产过程改进，稳定生产过程，减少产品质量波动”。

生产质量分析，从工厂订单下单-订单生产-流入市场， 针对整个生产链进行全面的质量分析。其中，打通质量和人、机、料、法、环等数据，各生产数据环环相扣，聚焦质量管理的全量数据分析，帮助企业快速 探索 缺陷根本原因。

1、打通质量和人、机、料、法、环，对影响质量的全量数据进行交互分析， 探索 相互关系，挖掘数据背后的真实原因，获取结果“是什么”，回答“为什么”。

2、将传统的静态汇报模式，改为交互式动态会议，随时随地可以组织生产、质量相关专题会议。通过对维度展示生产和质量KPI，实时预警、掌握产线运营状况。

3、简单易上手的质量分析工具，员工只需对数据进行选取、拖曳，自助灵活地达成期望的数据结果。

4、摒弃以往静态的数据报表，整合多个业务系统数据，多场景数据大屏，自适应多屏，进行综合展示分析，让决策更清晰。

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盖勒普MES 功能：
▼制造数据全面管理
全面管理制造产品结构（支持外部集成和数据自动导入）全面管理制造工艺路线（支持外部集成和数据自动导入）全面管理制造工时定额（支持外部集成和数据自动导入）唯一条码进行数据关联和跟踪全面的基础信息是实现企业制造执行管理的必要条件。
▼生产计划管理
全面管理企业制造订单的整个生产流程通过不同项目看板了解到每份订单、每个零件、每道工序、每组工位的任务状态、计划节点、实际完成节点、报废数量、试切数量、投入数量、产出数量等实时信息通过直观的图形化表现，以及颜色提醒，使得企业各级领导、生产主管、调度等都能实时、便捷地掌握生产任务执行状况。
▼能力平衡分析
通过直观的图形、数字，为企业提供工作中心/设备任务负荷分析、部门/班组任务负荷分析及工种任务负荷分析通过红色警戒线，明显的标识出任务超负荷的工作中心/设备、部门/班组、工种等通过详细的数据逐级查询和分析，帮助计划和调度进行任务的外协和均衡，优化生产计划排程。
▼任务派工管理
生产计划完成后，自动生成任务派工单，并通过条码扫描向现场自动输送加工程序、零件图纸、工艺指导文档等拥有强大的任务动态调度能力，响应生产现场各种状态变化现场指定工位的 *** 作者可使用任务派工单领用刀具、工装、材料，并进行加工、检验、入库等流程 *** 作可用于工时分配和结算管理任务派工单贯穿整个生产流转过程。
▼成品、在制品、刀具、工装库存管理
支持成品库、周转库、工装/刀具库等分类库房管理支持按照企业产品成套库房检查进行出库和缺件管理拥有强大的库存检索能力，支持随时浏览当前库房情况及历史记录追溯系统所有流程都可以通过条码扫描 *** 作，既准确又便捷车间各工作中心接到加工任务同时，工装/刀具库房可根据该制造订单所需的工装需求进行准备对工装/刀具等工具的缺件及超时借用进行预警。
▼内嵌式高级智能排产引擎(Plug-in APS)
盖勒普MES提供从相对简单的有限能力计划系统到高级计划与排程APS系统，再到供应链计划的解决方案，无疑是生产运作管理进一步提升的有效工具通过给用户一个电子化的工具来跟踪和调配每天的生产计划提供了大量的报告和图表供查询使用。
▼全面质量管理体系 盖勒普MES 解决方案提供可选的一套集供应商管理，先期质量策划，数据采集，信息传递，数据分析，实时监控，信息反馈，流程控制，文档管理，抱怨管理，量具管理，ERP系统集成和经营决策于一体的计算机网络化质量管理系统解决方案。对于原材料进厂、生产制造和在用户使用过程中的产品整个生命周期进行数据化、网络化、动态化管理，通过持续不断的改进，进一步完善生产质量管理直至企业层的整体化全面质量管理体系(TQM)。
▼生产系统可视化管理
支持人机互动浏览 *** 作根据企业现场真实情况进行场景虚拟建模可以通过鼠标左/右键的选点，浏览整个生产过程信息以3D模拟形式再现车间现场，足不出户实时了解生产现状可以通过颜色或气泡的方式实时展示该工位当前加工任务、工序，当前状态， *** 作人员，完成数量、完成进度等信息
▼盖勒普MES 系统可以实现
节约10 - 30%的物力成本，
通过系统间的集成和联动降低材料磨损和减少库存节约15 - 20%的人力成本，
通过数据实时反馈和资源管理进行直接和间接的劳动效益改善节约20 - 50%的资金开支，
通过较好的利用设备，实现物料配送协调和生产能力改善超过35%的客户服务改善，
通过完善的生产准备满足客户订单，加快响应速度和准确及时的状态信息反馈达到50%的质量改善和缺陷消除，
通过生产过程监督管理及正确合理的工作流程。
欢迎采纳！

本教程 *** 作环境：windows7系统、Dell G3电脑。
工业互联网与大数据应用是指将世界上各种机器、设备组、设施和系统网络，与先进的传感器、控制和软件应用程序相连接形成的一个大型网络。像核磁共振成像仪、飞机发动机、电动车，甚至发电厂，这些都可以连接到工业互联网中。通过网络互联与大数据分析相结合进行合理决策，从而能更有效地发挥出各机器的潜能，提高生产力。工业互联网最显著的特点是能最大程度地提高生产效率，节省成本，推动设备技术的升级，提高效益。
简单来说就是将工业与互联网结合，再与大数据结合，因为现在大数据确实很方便，各个行业都有可用武之地。以此来提高效率，增加效益。
工业互联网与大数据应用的场景分析
1加速产品创新
客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。
这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。
2产品故障诊断与预测
这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。
这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气(GE)的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断(M&D)中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。
3工业物联网生产线的大数据应用
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。
4工业供应链的分析和优化
当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。
利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，工业制造企业便可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。
5产品销售预测与需求管理
通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。
6生产计划与排程
制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么 而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。
7产品质量管理与分析
传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢 如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢 这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。
某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。
8工业污染与环保检测
《穹顶之下》令人印象深刻的一点是通过可视化报表，柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。
这给我们带来的一个启示，即大数据对环保具有巨大价值。《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢 其实并非都是凭借高层关系获取，不少数据都是公开可查，在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构，可查询的公益环保数据越来越多，包括全国空气、水文等数据，气象数据，工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。只不过这些数据太分散、太专业、缺少分析、没有可视化，普通人看不懂。如果能够看懂并保持关注，大数据将成为社会监督环保的重要手段。近日百度上线《全国污染监测地图》就是一个很好的方式，结合开放的环保大数据，百度地图加入了污染检测图层，任何人都可以通过它查看全国及自己所在区域省市，所有的在环保局监控之下的排放机构(包括各类火电厂、国控工业企业和污水处理厂等)的位置信息、机构名称、排放污染源的种类，最近一次环保局公布的污染排放达标情况等。可查看距离自己最近的污染源，出现提醒，该监测点检测项目，哪些超标，超标多少倍。这些信息可以实时分享到社交媒体平台，告知好友，提醒大家一同注意污染源情况及个人安全健康。
总结：工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。

这个没有可比性
1机电是多少年的老专业了，也是个大行业，每年需要大量的人，也有大量的人进去，就业比较容易
2物联网应该属于新兴行业和产业，其实以前就很多的，但是技术水平和成本限制，没有普及，现在进入3G时代，技术水平达到了，成本也降下来了，现在各地政府和公司都想发展物联网，这方面无锡和中国移动走在前列。物联网的大发展时代马上到来，人才的需求肯定是巨大的，没想到学校的专业也挺快的，马上开设这方面的专业。
3专业选择最好根据个人爱好和性格吧，你要是喜欢挑战，就选择物联网，因为等你毕业的时候，物联网可能如火如荼，也可能还是不温不火。

机械加工需要机加设备，但只有设备和原料还不能加工出机械零件。还需要必要的装备，这就叫工装。

工装的范围很广，包括刀具，夹具，量具，模具等等。有通用工装，也有专用工装。一些专门设备工装较少，通用设备需要的工装较多。专用工装需要专门设计、制造，对产品的质量及生产效率起着重要作用。

扩展资料：

网络时代，互联网在消费领域已风起云涌，随着以云计算、物联网和移动互联网为代表的新一代信息技术飞跃发展，电子商务在扩内需促消费、拉动经济增长、调整产业结构、等方面发挥了重要作用，已成为经济发展的新引擎。相比之下，工业领域依然死气沉沉，中国是制造者的王国。

中国制造业的产业升级呼唤工业40的到来。

工业40就是信息物理融合系统在制造中的应用，基础是数字化、网络化和智能化。与以往最大的不同是高度的柔性以实现个性化生产，智能化以提高资源利用率和绿色生产。工业40强调效率高、成本低、响应快，用户的想法完全可以体现在产品的生产上。

在机械加工摸爬滚打多年的牟必海牟总看准商机，联合国内知名互联网企业，打造了“成都机械加工”互联网平台。

整合机械加工行业资源，为客户提供详尽的产品资讯。利用“成都机械加工”的云计算、大数据等信息技术，通过智能化的技术共享、用户共享、内容共享、商品共享、商业价值共享，真正实现跨界融合分享经济。

参考资料来源：百度百科  ——机械工业

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