当今社会进入了数据爆炸的时代，数据成为企业最重要的资产之一。因此，获取数据、传输数据、管理数据、发挥数据的价值、用数据来驱动企业业务运作和正确决策成为了企业关注的热点。并且，随着制造业数字化转型的不断推进，企业生产过程数字化及管理流程智能化正在逐步实现，实现决策智能化将是重塑制造企业核心竞争力，拉开与其他企业间差距的关键所在。

        制造企业的运营，从数据的视角来看，包括数据采集、数据存储与备份、数据安全、数据建模与可视化、数据分析与预测等过程。企业涉及的数据类型非常多，包括静态数据和动态数据，也可以分为实时数据和非实时数据，还可以分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，来源包括企业的信息系统、设备、传感器、供应链，以及社交网络。因此，真实、可靠、全面、及时的数据是企业管理和决策的基础，数据驱动下的智能决策也逐渐成为制造企业资源优化配置的利器。

        基于质量数据采集的分析与决策，企业需要确保产品设计、工艺规划和生产制造、采购、装配、发运等各个价值链关键环节的产品质量，也需要充分关注整个供应链的质量管理。应当推进工序质量控制，借助统计软件和大数据分析工具进行质量分析；应用数字化的质量检测设备，直接将检测结果连入信息系统，避免手工输入录入质量检测数据。在准确采集质量数据的基础上，可以通过统计过程控制和认知计算等方法，对质量数据进行深入分析，从而促进企业改进产品质量。

        对于设备数据采集的预防性维修维护，应当尽可能地利用设备的数据接口来获取相关数据。对于老设备，如果无法直接获取设备数据，可以添加外接传感器。通过采集设备的能耗，判断出设备的状态是停机、空载还是在加工，做出准确的更换决策。及时对设备可能存在的异常状态进行预警，避免由于设备故障而造成非计划性停机。

        伏锂码云平台依托J3D设计器，实现从工厂、车间、产线到生产设备等数字孪生场景的快速搭建，再通过对数据的采集和实时监控，掌握生产进度，下达弹性生产计划，让生产任务之间的衔接更流畅，从而完成生产过程的全生命周期管理。伏锂码·RBI，可以针对不同的需求进行多维数据分析和挖掘，并通过可视化的手段将结果定期或实时展示给相关人员，最终为企业决策提供支持，达到协助企业创收增利，规避风险，提升效能和竞争力的目的，让企业负责人根据数据及时作出准确决策。