制造企業(yè)正面臨著提升競(jìng)爭(zhēng)力以及轉(zhuǎn)型的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。隨著智能制造成為了企業(yè)大力推進(jìn)的重點(diǎn)，在企業(yè)面對(duì)擴(kuò)大再生產(chǎn)的需求和設(shè)備升級(jí)的契機(jī)，企業(yè)亟需實(shí)現(xiàn)信息化和智能化的深度融合，提升企業(yè)在質(zhì)量管控、工藝提升、服務(wù)升級(jí)等方面的管理和決策能力。

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)逐漸成為工業(yè)4.0的標(biāo)配技術(shù)之一，生產(chǎn)制造企業(yè)基于數(shù)據(jù)的生產(chǎn)和管理需求越來越高?；谖锫?lián)網(wǎng)技術(shù)的數(shù)據(jù)采集和控制模塊的廣泛應(yīng)用以及企業(yè)在信息化方面的大量投入，企業(yè)在變革和提升企業(yè)管理模式和手段的同時(shí)，已積累了大量的數(shù)據(jù)，形成了極為龐大的數(shù)據(jù)源。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫技術(shù)對(duì)這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理及分析能力顯得捉襟見肘，而利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以給企業(yè)提供高效的數(shù)據(jù)分析能力，提高質(zhì)量管控、工藝提升、服務(wù)升級(jí)等方面的管理和決策能力。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，如何對(duì)有用的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、發(fā)現(xiàn)重要的知識(shí)和提取有用的信息已成為企業(yè)面臨的關(guān)鍵點(diǎn)。

對(duì)于制造企業(yè)來說，由于數(shù)據(jù)海量且分散，具備負(fù)載的關(guān)聯(lián)性，來源廣泛，而制造企業(yè)多數(shù)采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫管理模式，操作人員只能對(duì)系統(tǒng)功能框架內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察，無法通過利用集群進(jìn)行性能提升和數(shù)據(jù)處理。僅僅憑借傳統(tǒng)的方法和技術(shù)，無法滿足企業(yè)處理海量大數(shù)據(jù)及改進(jìn)生產(chǎn)的需求。因此，在研發(fā)、生產(chǎn)等多個(gè)環(huán)節(jié)，引入大數(shù)據(jù)技術(shù)，構(gòu)建工業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)已成為制造企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的具體方向。