首先，我们需要明确什么是智能制造技术。智能制造技术，简称SMTC，全称为Smart Manufacturing Technology and Cyber-Physical Systems，是指在生产过程中广泛应用了信息化、网络化和自动化的现代制造方法，它融合了传感器、机器人、物联网(IoT)、大数据、大规模并行计算(Petascale Computing)以及云计算等先进技术，使得整个生产过程更加高效、高质量地实现自主控制和优化。
其次，数据分析作为智能制造不可或缺的一部分，其作用体现在以下几个方面：
提高生产效率：通过对工厂内外部环境的实时监测，可以收集大量的生产数据。这些数据可以被用于优化设备运行参数，从而减少停机时间，降低能耗，同时提高产量。
预测性维护：利用历史故障记录和当前设备状态，可以预测设备可能发生的问题，并提前进行维护。这不仅能够延长设备使用寿命，还能避免因故障导致的生产中断。
产品质量控制：通过对产品各个环节的实时监控，可以及时发现并排除质量问题，从而保证最终出厂产品符合标准要求。此外，对于复杂组装件，数据分析还能帮助确定最佳组装顺序，以便更有效地检测每一步骤中的错误。
供应链管理：与供应商沟通流程中也可以应用到大数据分析来识别潜在风险，如材料短缺或运输延误等，以及协调库存水平以满足需求波动，这有助于保持成本低廉且客户满意度高。
创新设计与开发：对于新产品设计和改进现有产品来说，大量用户反馈和市场趋势分析提供了宝贵资料。大数据可以帮助企业了解消费者的偏好，并指导研发团队制定更具市场吸引力的产品策略。
决策支持系统（DSS）：
在决策层面上，大量可用信息使得企业能够构建精细化决策支持系统(DSS)，从而进行基于事实驱动的情况评估。
DSS通常包括一个模型库，该模型库包含一系列针对特定业务领域的问题解决方案。
例如，在工作站配置方面，可以使用算法来优化资源分配，以最大限度地减少浪费。
员工培训与发展: 数据驱动学习工具允许公司根据员工表现跟踪他们技能水平，并为他们提供个性化课程建议，以持续提升他们的能力并适应不断变化的事业世界。同时，也有助于识别技能不足区域，为公司培养必要的人才储备。
安全性增强: 智能制造环境中嵌入式安全措施可以监视异常活动，防止未授权访问或其他恶意行为。它还会持续更新以适应新的威胁模式，让组织能够即时响应任何潜在威胁，无论是在物理空间还是数字空间都是一致性的保护措施。
总之，大数据在智能制造中的作用是多方面且深远的，它不仅促进了生产力增长，还加强了竞争优势，为企业带来了经济效益。在未来，不断增长的大型数据库将继续塑造这一行业，将推动创新思维和操作方式，为全球经济创造更多价值。
