机械行业工业大数据在智能制造中的优化方案

机械行业工业大数据在智能制造中的优化方案TOC\o"1-2"\h\u2820第一章智能制造概述 3137981.1智能制造的背景与意义 3324641.1.1背景 3226111.1.2意义 3154131.2智能制造的关键技术 3224601.2.1工业大数据技术 498051.2.2工业物联网技术 4130811.2.3人工智能技术 4203341.2.4技术 4280861.2.5云计算与边缘计算技术 4181011.2.6高功能计算与仿真技术 414110第二章工业大数据概述 4283882.1工业大数据的定义与特征 4314892.2工业大数据在机械行业中的应用 54368第三章数据采集与预处理 6249883.1数据采集技术 6127973.1.1传感器技术 6195133.1.2网络通信技术 6100083.1.3数据存储技术 6303883.2数据预处理方法 641983.2.1数据清洗 6282073.2.2数据转换 6181573.2.3数据整合 7200543.3数据质量评估 729123.3.1数据完整性 74883.3.2数据准确性 7243303.3.3数据一致性 7267203.3.4数据时效性 7346第四章设备运行状态监测与预测 745854.1设备故障诊断技术 778004.2设备健康状态评估 830824.3设备故障预测与预警 824517第五章生产过程优化 8196335.1生产计划优化 8218255.1.1引言 8303375.1.2生产计划优化方法 9100205.1.3案例分析 9185685.2生产调度优化 9146325.2.1引言 9237625.2.2生产调度优化方法 9300505.2.3案例分析 10134315.3生产效率提升 10252395.3.1引言 10176745.3.2生产效率提升方法 1026655.3.3案例分析 106808第六章质量控制与改进 1055936.1质量数据采集与分析 10313876.1.1数据采集 10314726.1.2数据预处理 1160326.1.3数据分析 11114016.2质量控制策略 1187066.2.1预防性质量控制 1114286.2.2检测性质量控制 11110976.2.3质量改进策略 11131316.3质量改进方法 12121996.3.1六西格玛管理法 12159156.3.2DMC方法 1218616.3.3质量功能展开（QFD） 124026第七章能源管理与优化 13179257.1能源数据监测与分析 138537.1.1引言 13320637.1.2能源数据监测方法 13170577.1.3能源数据分析方法 13161387.2能源消耗优化策略 13292677.2.1引言 13297807.2.2设备优化 1367657.2.3生产过程优化 14257937.2.4管理优化 14197417.3能源管理信息系统 1416517.3.1引言 14271067.3.2系统架构 1474707.3.3系统功能 1417107.3.4系统实施与维护 1411121第八章供应链管理与优化 1459028.1供应链数据采集与分析 1434508.1.1数据采集 14270438.1.2数据分析 1554568.2供应链协同优化 1557558.2.1协同优化策略 15308008.2.2优化方法 1533328.3供应链风险管理与预警 1586418.3.1风险识别 1598978.3.2风险评估 15234308.3.3预警机制 162914第九章产品研发与设计 1612559.1产品研发数据挖掘 16245079.2设计参数优化 1643529.3产品生命周期管理 1712322第十章智能制造系统集成与应用 17444610.1系统集成框架设计 172750510.2应用案例分析与实施 173041710.3智能制造发展趋势与展望 18第一章智能制造概述1.1智能制造的背景与意义1.1.1背景全球工业4.0的推进，我国正积极转型升级，加速迈向制造业强国。智能制造作为制造业发展的重要方向，是推动我国产业结构优化、提升国际竞争力的关键途径。我国高度重视智能制造产业的发展，制定了一系列政策措施，为智能制造创造了良好的发展环境。机械行业作为我国制造业的重要组成部分，其智能化水平的提升对于推动我国制造业整体发展具有重要意义。1.1.2意义智能制造具有以下几方面的重要意义：（1）提高生产效率：智能制造通过引入自动化、信息化和智能化技术，可以大幅提高生产效率，降低生产成本。（2）提升产品质量：智能制造系统具备实时监测、诊断和优化功能，有助于提高产品质量，减少不良品产生。（3）增强企业竞争力：智能制造有助于企业实现定制化生产，提高市场响应速度，增强企业竞争力。（4）促进产业结构优化：智能制造推动制造业向高端、绿色、智能化方向发展，有助于实现产业结构的优化。（5）提升国家制造业水平：智能制造是我国制造业转型升级的重要途径，有助于提升国家制造业水平，实现制造业强国的目标。1.2智能制造的关键技术1.2.1工业大数据技术工业大数据技术在智能制造中发挥着重要作用，通过对海量数据的采集、存储、处理和分析，为智能制造提供数据支持。工业大数据技术包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和可视化等方面。1.2.2工业物联网技术工业物联网技术是智能制造的基础，通过将各种设备、系统和平台连接起来，实现设备间的信息交互和协同工作。工业物联网技术包括传感器技术、通信技术、边缘计算技术等。1.2.3人工智能技术人工智能技术在智能制造中具有广泛的应用，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。人工智能技术可以提高智能制造系统的智能化水平，实现自动化决策和优化。1.2.4技术技术是智能制造的核心技术之一，包括工业、服务等。技术可以替代人工完成复杂、危险或重复性的工作，提高生产效率。1.2.5云计算与边缘计算技术云计算与边缘计算技术为智能制造提供强大的计算和存储能力，支持智能制造系统的高效运行。云计算技术可以实现大规模数据的处理和分析，而边缘计算技术则可以在设备端实现实时数据处理和决策。1.2.6高功能计算与仿真技术高功能计算与仿真技术为智能制造提供强大的计算支持，可以实现复杂系统的建模、仿真和优化。通过高功能计算与仿真技术，可以降低生产风险，提高产品质量。第二章工业大数据概述2.1工业大数据的定义与特征工业大数据是指在工业生产过程中，通过各类传感器、控制系统、信息管理系统等手段产生的海量、多样化、动态的数据资源。这些数据资源涵盖了生产过程、设备运行、产品质量、市场需求等多个方面，为工业生产提供了丰富的信息支持。工业大数据具有以下特征：（1）数据量大：工业生产自动化程度的提高，产生的数据量呈指数级增长，为工业大数据的分析和处理带来了挑战。（2）数据种类多：工业大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，涉及生产过程、设备状态、产品质量等多个方面。（3）数据增长速度快：工业生产过程中，数据实时产生，且增长速度迅速，要求大数据分析技术具备高效的处理能力。（4）数据价值高：工业大数据中蕴含着丰富的信息，可以为工业生产提供决策支持，提高生产效率，降低成本。（5）数据处理难度大：由于数据量大、种类多、增长速度快，工业大数据的处理和分析面临较大的技术挑战。2.2工业大数据在机械行业中的应用工业大数据在机械行业中的应用广泛，以下列举几个典型应用场景：（1）设备故障预测与诊断：通过收集设备运行数据，利用大数据分析技术，对设备可能出现的故障进行预测和诊断，实现故障的及时发觉和处理，提高设备运行效率。（2）生产过程优化：分析生产过程中的数据，发觉生产过程中的瓶颈和问题，优化生产流程，提高生产效率。（3）产品质量监控与改进：通过收集产品质量数据，分析产品质量问题，为产品设计和生产过程提供改进方向，提高产品质量。（4）供应链管理：利用工业大数据分析技术，优化供应链结构，提高供应链管理水平，降低库存成本。（5）能源管理与节能减排：通过分析能源消耗数据，发觉节能减排的潜在机会，实现能源的合理利用，降低生产成本。（6）市场需求预测：分析市场需求数据，预测市场变化趋势，为企业制定生产计划和营销策略提供依据。（7）个性化定制：基于客户需求数据，实现产品个性化定制，提高客户满意度。工业大数据在机械行业的应用，有助于提高生产效率、降低成本、提升产品质量，为我国机械行业的发展提供了有力支持。大数据技术的不断进步，未来工业大数据在机械行业中的应用将更加广泛和深入。第三章数据采集与预处理3.1数据采集技术数据采集是工业大数据分析的基础环节，其技术主要包括传感器技术、网络通信技术和数据存储技术。3.1.1传感器技术传感器技术是数据采集的核心技术，它通过将物理信号转换为电信号，实现对设备运行状态的实时监测。传感器种类繁多，包括温度传感器、压力传感器、振动传感器等，根据不同的监测需求选择合适的传感器是数据采集的关键。3.1.2网络通信技术网络通信技术是数据传输的保障。工业现场环境复杂，对数据传输的实时性和可靠性要求较高。目前常用的网络通信技术包括有线通信和无线通信两种方式。有线通信主要包括以太网、串行通信等；无线通信主要包括WiFi、蓝牙、LoRa等。3.1.3数据存储技术数据存储技术是数据采集过程中的重要环节。工业大数据具有海量、多样性、实时性等特点，对数据存储提出了较高要求。目前常用的数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统等。3.2数据预处理方法数据预处理是对采集到的原始数据进行清洗、转换和整合的过程，以提高数据的质量和可用性。3.2.1数据清洗数据清洗主要包括去除重复数据、填补缺失数据、消除异常值等。通过对原始数据进行清洗，消除数据中的噪声和错误，提高数据的准确性。3.2.2数据转换数据转换是对数据进行格式化、标准化和归一化等处理，使数据符合分析模型的要求。数据转换包括数值型数据转换、类别型数据转换和时间序列数据转换等。3.2.3数据整合数据整合是将不同来源、格式和结构的数据进行整合，形成统一的数据集。数据整合包括数据表关联、数据合并和数据汇总等。3.3数据质量评估数据质量评估是对数据预处理结果的检验，主要包括以下几个方面：3.3.1数据完整性数据完整性评估是指检查数据集中的记录是否完整，包括字段完整性、记录完整性和数据集完整性等。3.3.2数据准确性数据准确性评估是指检查数据集中的值是否准确，包括数值准确性、文本准确性和时间准确性等。3.3.3数据一致性数据一致性评估是指检查数据集中相同字段在不同记录间的值是否一致，包括字段值一致性和记录值一致性等。3.3.4数据时效性数据时效性评估是指检查数据集中的记录是否具有时效性，包括数据更新频率和数据生命周期等。第四章设备运行状态监测与预测4.1设备故障诊断技术在智能制造领域，设备故障诊断技术是保障生产线稳定运行的关键环节。该技术主要通过采集设备的运行数据，运用先进的信号处理方法、模式识别算法和人工智能技术，对设备的工作状态进行实时监测和故障诊断。具体方法包括：（1）时域分析：通过对设备运行数据的时域特征进行分析，如均值、方差、峭度等，从而识别设备的工作状态。（2）频域分析：利用傅里叶变换等算法，将时域信号转换为频域信号，从而更直观地反映设备的工作状态。（3）小波分析：将信号分解为多个尺度，分析不同尺度下的信号特征，以识别设备故障。（4）机器学习算法：如支持向量机、神经网络等，通过训练大量正常和故障数据，构建故障诊断模型，实现设备故障的自动识别。4.2设备健康状态评估设备健康状态评估是对设备运行过程中各项功能指标的综合评价，旨在评估设备的健康状况，为设备维护决策提供依据。具体评估方法包括：（1）基于设备运行数据的评估：通过分析设备运行过程中的数据，如温度、振动、电流等，评估设备的健康状况。（2）基于设备故障历史的评估：根据设备过去的故障记录，分析故障原因，评估设备的健康状况。（3）基于专家经验的评估：结合设备维护经验和现场实际情况，对设备健康状况进行评估。（4）基于模型驱动的评估：通过建立设备健康状态评估模型，对设备运行数据进行实时处理，实现设备健康状况的动态评估。4.3设备故障预测与预警设备故障预测与预警是在设备故障诊断和健康状态评估的基础上，对设备未来可能出现的故障进行预测，并提前发出预警，以降低设备故障带来的损失。具体方法包括：（1）基于历史数据的故障预测：通过分析历史故障数据，建立故障预测模型，预测设备未来可能出现的故障。（2）基于实时数据的故障预警：通过实时监测设备运行数据，发觉异常趋势，提前发出故障预警。（3）基于机器学习的故障预测：利用机器学习算法，如随机森林、梯度提升决策树等，对设备运行数据进行训练，构建故障预测模型。（4）基于深度学习的故障预测：利用深度学习技术，如卷积神经网络、循环神经网络等，对设备运行数据进行训练，实现故障预测。通过以上方法，可以实现对设备故障的及时发觉和预警，提高设备运行稳定性，降低生产风险。第五章生产过程优化5.1生产计划优化5.1.1引言生产计划是制造企业生产过程中的重要环节，其合理性和有效性直接影响到生产效率和产品质量。工业大数据技术的不断发展，生产计划的优化成为智能制造领域的研究热点。5.1.2生产计划优化方法（1）基于大数据的生产计划建模通过对历史生产数据进行分析，构建生产计划模型，以实现生产计划的自适应调整。该模型主要包括生产任务分配、生产路径规划、生产资源优化配置等方面。（2）多目标优化算法采用多目标优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，对生产计划进行优化。这些算法能够在满足生产约束条件的基础上，寻求最优的生产计划方案。（3）实时数据驱动的生产计划调整利用实时采集的生产数据，动态调整生产计划，以应对生产过程中的突发事件，如设备故障、原材料供应不足等。5.1.3案例分析以某机械制造企业为例，采用基于大数据的生产计划优化方法，实现了生产计划的合理调整。优化后的生产计划在提高生产效率的同时降低了生产成本，提高了产品质量。5.2生产调度优化5.2.1引言生产调度是生产过程中的关键环节，其目标是在满足生产计划的基础上，合理分配生产资源，提高生产效率。工业大数据技术为生产调度优化提供了新的思路和方法。5.2.2生产调度优化方法（1）基于大数据的生产调度建模通过分析历史生产调度数据，构建生产调度模型，实现对生产任务的动态分配和调度。（2）智能调度算法采用智能调度算法，如神经网络、模糊控制等，对生产调度过程进行优化。这些算法能够根据生产实际情况，实时调整生产调度策略。（3）实时数据驱动的生产调度调整利用实时采集的生产数据，动态调整生产调度方案，以应对生产过程中的突发事件。5.2.3案例分析以某机械制造企业为例，采用基于大数据的生产调度优化方法，实现了生产调度的合理调整。优化后的生产调度方案在提高生产效率的同时降低了生产成本，提高了产品质量。5.3生产效率提升5.3.1引言提高生产效率是制造企业追求的目标之一。工业大数据技术在生产过程中的应用，为生产效率的提升提供了新的途径。5.3.2生产效率提升方法（1）设备故障预测与维护利用工业大数据技术，对设备运行状态进行实时监测，预测设备故障，提前进行维护，降低设备故障对生产效率的影响。（2）生产过程优化通过对生产过程的数据分析，发觉生产过程中的瓶颈环节，进行针对性的优化，提高生产效率。（3）智能制造技术的应用引入智能制造技术，如自动化设备、等，替代人工操作，提高生产效率。5.3.3案例分析以某机械制造企业为例，采用工业大数据技术对生产过程进行优化，实现了生产效率的提升。具体表现为设备故障率降低、生产周期缩短、产品质量提高等方面。第六章质量控制与改进6.1质量数据采集与分析6.1.1数据采集在智能制造领域，质量数据的采集是质量控制与改进的基础。数据采集主要包括生产过程中的实时数据、设备状态数据、工艺参数数据以及质量检测数据等。通过构建数据采集系统，可以实现对各类质量数据的实时监控和记录。6.1.2数据预处理采集到的质量数据往往存在噪声、缺失值、异常值等问题，需要进行预处理。预处理主要包括数据清洗、数据整合、数据归一化等步骤，以提高数据质量。6.1.3数据分析数据分析是对采集到的质量数据进行挖掘和解析的过程。常用的数据分析方法包括描述性分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等。通过数据分析，可以找出影响产品质量的关键因素，为质量控制和改进提供依据。6.2质量控制策略6.2.1预防性质量控制预防性质量控制是在生产过程中提前识别和消除可能导致质量问题的因素。主要策略包括：（1）制定严格的生产工艺和操作规程；（2）加强设备维护和保养；（3）提高员工质量意识；（4）实施全过程质量控制。6.2.2检测性质量控制检测性质量控制是在生产过程中对产品质量进行实时监控和检测。主要策略包括：（1）采用高精度的检测设备；（2）实施在线检测与离线检测相结合；（3）建立质量检测标准；（4）定期对检测设备进行校准。6.2.3质量改进策略质量改进是在分析质量数据的基础上，针对发觉的问题采取相应的措施进行改进。主要策略包括：（1）采用质量改进方法，如六西格玛、DMC等；（2）实施质量成本分析；（3）加强质量管理体系建设；（4）开展质量培训与提升。6.3质量改进方法6.3.1六西格玛管理法六西格玛管理法是一种以数据驱动为基础的质量改进方法，旨在减少过程变异和缺陷，提高产品质量。其主要步骤包括：（1）定义项目；（2）测量过程现状；（3）分析原因；（4）制定改进措施；（5）实施改进；（6）检查改进效果。6.3.2DMC方法DMC是一种针对现有过程的质量改进方法，包括以下五个阶段：（1）定义（Define）：明确改进目标和范围；（2）测量（Measure）：收集和分析过程数据；（3）分析（Analyze）：找出影响质量的关键因素；（4）改进（Improve）：制定并实施改进措施；（5）控制（Control）：保证改进效果的持续稳定。6.3.3质量功能展开（QFD）质量功能展开（QFD）是一种以顾客需求为导向的质量改进方法，通过将顾客需求转化为产品设计、工艺设计和生产过程的具体要求，从而提高产品质量。其主要步骤包括：（1）确定顾客需求；（2）分析顾客需求与产品特性的关系；（3）确定产品特性与工艺参数的关系；（4）制定工艺参数优化方案；（5）实施工艺改进。通过以上质量数据采集与分析、质量控制策略和质量改进方法，机械行业工业大数据在智能制造中的质量控制与改进将得到有效提升。第七章能源管理与优化7.1能源数据监测与分析7.1.1引言我国工业制造领域的快速发展，能源消耗问题日益突出。能源数据监测与分析在智能制造中的优化方案具有重要意义。通过对能源数据的实时监测与分析，可以有效提高能源利用效率，降低生产成本，实现绿色制造。7.1.2能源数据监测方法（1）传感器监测：通过安装各类传感器，实时监测生产过程中的能源消耗数据，如电流、电压、功率等。（2）数据采集与传输：采用有线或无线方式将传感器采集的数据传输至数据处理中心。（3）数据存储与处理：对采集到的能源数据进行分析、处理和存储，为后续优化提供数据支持。7.1.3能源数据分析方法（1）数据挖掘：运用数据挖掘技术，从大量能源数据中挖掘出有价值的信息，为优化策略提供依据。（2）时间序列分析：对能源消耗数据进行分析，发觉其变化规律，为能源消耗优化提供参考。（3）聚类分析：将能源消耗相似的设备或生产过程进行分类，为能源管理提供依据。7.2能源消耗优化策略7.2.1引言针对监测与分析结果，制定合理的能源消耗优化策略，提高能源利用效率，降低生产成本。7.2.2设备优化（1）设备选型：选择高效、节能的设备，提高设备运行效率。（2）设备维护：定期对设备进行维护，保证设备运行在最佳状态。（3）设备更新：对陈旧、高能耗的设备进行更新，降低能源消耗。7.2.3生产过程优化（1）生产调度：合理安排生产计划，降低生产过程中的能源浪费。（2）生产工艺优化：改进生产工艺，减少能源消耗。（3）节能技术改造：采用节能技术，提高生产过程中的能源利用效率。7.2.4管理优化（1）能源管理制度：建立健全能源管理制度，加强能源管理。（2）员工培训：提高员工对能源管理的认识，培养节能意识。（3）激励机制：设立能源消耗奖励与处罚机制，激发员工节能减排的积极性。7.3能源管理信息系统7.3.1引言能源管理信息系统是智能制造中能源管理与优化的关键环节。通过信息系统，实现能源数据的实时监控、分析和管理，为决策者提供有力支持。7.3.2系统架构（1）数据采集层：负责实时采集能源消耗数据。（2）数据处理层：对采集到的能源数据进行处理、分析和存储。（3）应用层：为用户提供能源消耗分析、优化策略制定等功能。7.3.3系统功能（1）数据展示：以图表、曲线等形式展示能源消耗数据。（2）数据查询：提供多种查询方式，方便用户查看能源消耗情况。（3）报警提示：当能源消耗异常时，系统自动发出报警提示。（4）优化建议：根据数据分析结果，为用户提供节能优化建议。7.3.4系统实施与维护（1）系统实施：根据企业实际需求，定制化开发能源管理信息系统。（2）系统维护：定期对系统进行升级、维护，保证系统稳定运行。第八章供应链管理与优化8.1供应链数据采集与分析8.1.1数据采集在智能制造的大背景下，供应链数据的采集是供应链管理与优化的基础。机械行业工业大数据的采集主要包括生产数据、物流数据、销售数据、客户数据等。数据采集的方式有自动采集和手动采集两种，自动采集通过传感器、RFID等设备实现，手动采集则通过人工录入、系统导入等方式完成。8.1.2数据分析采集到的供应链数据需要进行深入分析，以挖掘其中的价值。数据分析的主要方法包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析。通过对供应链数据的分析，企业可以实时监控供应链运行状况，发觉潜在问题，为决策提供依据。8.2供应链协同优化8.2.1协同优化策略为实现供应链协同优化，企业应采取以下策略：1）建立供应链协同管理平台，实现信息共享，提高供应链整体运作效率；2）优化供应链流程，减少不必要环节，降低成本；3）强化供应链合作伙伴关系，实现优势互补，提升整体竞争力。8.2.2优化方法供应链协同优化的方法包括：1）基于数学模型的优化方法，如线性规划、非线性规划、整数规划等；2）基于启发式算法的优化方法，如遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等；3）基于机器学习的优化方法，如神经网络、支持向量机等。8.3供应链风险管理与预警8.3.1风险识别供应链风险管理的关键在于风险识别。企业应从以下几个方面识别供应链风险：1）政策风险：政策变动、法规限制等；2）市场风险：市场需求变化、竞争对手策略等；3）供应风险：供应商质量、供应中断等；4）物流风险：运输延误、货物损坏等；5）信用风险：合作伙伴信用问题等。8.3.2风险评估在识别风险的基础上，企业应对风险进行评估，确定风险等级和可能造成的损失。风险评估的方法包括定性评估和定量评估。定性评估通过专家打分、案例类比等方式进行，定量评估则通过构建数学模型、运用统计分析等方法实现。8.3.3预警机制为防范供应链风险，企业应建立预警机制。预警机制包括以下几个方面：1）数据监测：实时收集供应链相关数据，监测风险指标变化；2）预警阈值：设定风险阈值，当指标超过阈值时发出预警信号；3）预警响应：针对预警信号，采取相应的应对措施，降低风险影响。通过以上措施，企业可以实现对供应链风险的有效管理和预警，保证供应链的稳定运行。第九章产品研发与设计9.1产品研发数据挖掘工业大数据技术的发展，产品研发环节的数据挖掘已成为提升机械行业智能制造水平的关键环节。产品研发数据挖掘主要包括以下几个方面：（1）市场数据挖掘：通过分析市场需求、行业趋势及竞争对手情况，为产品研发提供方向性指导。通过对市场数据的挖掘，可以找出潜在的市场机会，为企业产品研发提供有力支持。（2）用户数据挖掘：通过对用户需求、使用习惯和反馈信息的分析，挖掘出用户对产品的期望和痛点，为产品研发提供更具针对性的优化方案。（3）研发过程数据挖掘：通过对研发过程中的实验数据、测试数据等进行分析，找出影响产品功能的关键因素，为产品优化提供依据。9.2设计参数优化设计参数优化是产品研发与设计的重要环节，其目的在于提高产品功能、降低成本、缩短研发周期。以下为几种常见的设计参数优化方法：（1）参数化设计：通过建立参数化模型，实现产品设计的快速调整和优化。参数化设计可提高设计效率，降低设计风险。（2）多目标优化：在满足约束条件的前提下，对多个设计目标进行优化。多目标优化方法有助于找到最佳的设计参数组合，提高产品功能。（3）遗传算法：遗传算法是一种模拟自然界生物进化的优化方法。通过遗传算法，可在短时间内找到全局最优解，实现设计参数的优化。9.3产品生命周期管理产品生命周期管理（PLM）是指对产品从诞生到退役全过程的规划、实施和控制。在智能制造背景下，产品生命周期管理具有以下优化方向：（1）数据集成：通过构建统一的数据平台，实现产品研发、设计、生产、销售、服务等相关数据的集成，提高数据利用效率。（2）协同设计：通过搭建协同