摘要：随着时代的发展以及科技水平的提升，不仅为企业带来了更多的发展机遇，也令企业面临着更多的挑战，无形中推动了工厂的智能化建设和发展，而将大数据技术合理运用到企业运营以及工厂生产的各个环节，不仅有助于提高工厂生产质量和效率，对企业管理水平的提升也有着积极的促进作用。本文对智能化工厂的概念进行了简单分析，并简单阐述了大数据背景下智能化工厂的优势及其建设。
关键词：大数据时代；智能化工厂；建设
大数据技术主要是依靠分布式存储以及云计算技术等新技术和新理念实现的技术手段。随着因互联网技术而出现的企业革新逐渐进入了发展瓶颈阶段，社会经济的发展受到了一定的影响，而大数据时代的来临以及智能化工厂理念的实施，为各个行业带来了更多的创新思路和发展空间。
一、智能化工厂概述
智能化工厂主要是将智能化技术运用到企业运营和生产的方方面面，其中包括企业生产智能化、企业管理智能化以及商业模式智能化等。
企业生产智能化，主要是从提升生产设备以及生产模式的自动化、智能化发展入手，不仅可以通过自动化生产设备提高企业生产效率，以及通过信息化平台对生产工作进行全面、精准的识别和掌控，从而实现企业生产质量的提升，还可以利用大数据分析以及监测手段对生产设备的运行情况进行实时监测，并针对可能出现的设备故障发出相应的预警和提示，方便相关技术人员及时采取处理措施，有助于提高生产设备运行的安全性和稳定性，并降低设备维护工作的人力和物力投入。
企业管理智能化，一方面体现在仓库实时管理系统以及仓储调配等方面，另一方面还体现在通过对以往生产信息和目前生产信息的汇总、整理与分析，对生产工作中存在的不足进行挖掘以及研究，从而对企业生产模式进行合理调整和改善，实现企业生产质量和生产效率的进一步提升。
商业模式智能化，主要是指企业对商业往来过程中产生的交易数据或其他信息进行收集和汇总，然后通过数据模型和特定算法对数据进行分析和挖掘，从而掌握客户的兴趣特点和真实需求，并对企业产品、企业服务模式等进行调整和改进，提高客户对企业的认可和满意程度，推动企业竞争力的提升。
二、大数据背景下智能化工厂的优势
（一）可以实现对生产设备的实施监测和及时维护
智能化工厂通过对温度、震动、转速以及声音等设备数据的采集、汇总、整理以及分析，不仅可以对生产情况进行实时了解和掌握，还可以对生产设备的运行情况和状况变化进行细致掌握，从而帮助相关技术人员判断设备运行状况是否会对生产工作的正常进行带来影响，以及科学规划和安排生产设备的维护和检修方案，有助于减少设备维护对工厂生产带来的影响，在提升工厂生产效益的同时，还可以降低设备维护成本。
（二）可以提高工厂考评机制的科学性和公正性
智能化工厂的考评机制也是利用大数据技术来实现，对工作人员工作时长、操作严谨和标准程度以及其他信息进行收集，并将这些数据信息作为工作人员的核算因子，利用大数据技术对其进行深入挖掘和分析，可以更加全面、细致的掌握工作人员在工厂中的表现，不仅有助于提高工厂考评的公正性和公平性，从而提升员工对工厂的认同感和工作积极性，还可以帮助员工更加清晰的了解自己在工作中存在的不足之处，并帮助员工对自身素质与能力进行提升和改善，对工厂生产效率的提升以及企业的发展有着重要意义。
三、大数据背景下智能化工厂的建设
（一）根据客户需要完善工厂自动化生产模式
现如今，大部分工厂都使用了以PLC编程为基础的自动化集中控制系统，而智能化工厂的建设应从自动化生产模式的完善入手，在现有的自动化控制系统的基础上，加强传感分析、动态模拟以及嵌入式信息模块等几个部分的添加和完善，然后通过工厂智能化、自动化控制系统，对产品生产过程、生产质量、设备运行情况以及工作人员操作情况等信息进行采集，通过对相关数据的汇总、整理和分析，实现对产品质量以及生产各个环节的实时监测，并及时发现生产过程中已发生或可能发生的问题，从而为工厂管理人员提供准确、详细的生产模式调整和改进依据。除此之外，通过工厂的智能化、自动化控制系统，还可以对工厂的生产现状以及生产能力等情况进行全面掌握，方便企业根据客户的实际需求对工厂生产能力进行调整和构建，有助于实现工厂生产效益以及企业经济收益的最大化。
（二）对工厂供应链管理进行改进和优化
工厂供应链主要包括供应、生产、物流运输、销售以及客户等组成部分，而智能化工厂的建设需要对供应链管理模式进行加强和完善，这需要企业从加强供应链系统的各个组成部分及其相关环节的管理入手，利用大数据技术对供应链系统各个环节的数据信息进行深入挖掘和分析，切实了解客户的各方面实际需求，并对业务经营以及服务模式中存在的不足进行研究，从而加以改进和完善。同时，企业还应重视网络信息技术在工厂供应链管理模式中的运用，促进产品设计、生产制作以及商务合作等各环节之间的有机融合，还可以利用互联网技术搭建沟通交流平台，加强工厂供应链中相关企业之间的沟通与协调，实现相关资源的有效整合与高效利用，推动工厂生产能力以及企业运营效率的提升。
（三）加强大数据仓库以及相关系统的建立和完善
在企业运营以及工厂生产过程中往往会产生海量的数据信息，而对这些数据信息进行充分挖掘和有效利用则是智能化工厂的核心工作内容之一，随着企业非结构化数据量的不断增加，传统的数据存储和管理模式逐渐难以满足智能化工厂的实际需要，这就需要企业加强大数据仓库的建立和完善。企业可以利用分布式存储等先进理念和技术进行大数据仓库的建立，也就是通过分布式存储系统将海量数据存储在多个独立设备上，从而提高数据存储量以及数据访问速度，并降低数据存储成本。大数据仓库中的数据基本是在原始数据基础上通过汇总、分类和整理而来的数据，具有较高的全局性、完整性和统一性等特点，而要充分发挥这些数据的作用和价值，还需要企业合理运用云计算以及联机分析技术等新技术手段对大数据进行深度挖掘和分析，从而挑选出其中有价值的数据信息。为了更好的利用大数据挖掘和分析结果，企业应在建立大数据仓库的基础上，构建相应的工厂知识库系统以及企业决策辅助系统，结合对大数据的有效管理和深度挖掘，提高企业大数据的管理和利用效率，并真正将大数据转化为企业生产和发展的推动力。除此之外，企业还应重视数据管理人员专业能力的提升以及大数据思维的树立，确保数据管理人员能够满足企业大数据管理工作实际需要，推动智能化工厂的建设以及企业决策的智能化发展。
总结：
总而言之，我国智能化工厂的起步和发展时间较短，其中仍然存在很多的不足之处，使得智能化工厂的建立需要耗费较多的人力和物力，而且其中存在较多的风险和不可控因素，都会对智能化工厂的建立及发展产生一定的制约和影响。而随着大数据时代的来临，不仅实现了海量数据管理质量的提升，还大幅度提高了对海量数据的实时分析效率，为智能化工厂的建设提供了更多的技术支持与可能。同时，企业在进行智能化工厂建设过程中，不能采取盲目跟风的方式，而是应该根据市场的发展变化以及企业自身的实际情况，对智能化工厂建设工作进行合理规划以及科学统筹，从而确保企业的健康、可持续发展。
参考文献：
[1]常军. 建设智能化工厂,提高企业竞争力[J]. 成功营销,2018(11):104+157.
[2]朱佳乐. 大数据背景下智能化工厂的建设[J]. 科技创新与应用,2019(23):80-81.
[3]张君,李树伟. 智能化制造技术和智能化工厂的探讨[J]. 现代制造技术与装备,2016(04):126-128.
[4]初海鹏. 智能化工厂的创建要点探讨[J]. 信息化建设,2016(07):325-326.