智能制造系統需要管理的數據如下：

      1.產品數據：為實現產品全生命周期的管理，也為滿足個性化的產品需求，產品的各種數據會被記錄、傳輸、處理。首先，內嵌入產品的傳感器會獲得更多的實時產品數據，使得產品管理能夠貫穿產品的需求、設計、生產、營銷、售后乃至淘汰報廢的全部生命歷程；其次，企業和消費者的互動過程及交易行為也將產生大量數據，這些數據能幫助消費者參與到產品需求分析、產品設計以及柔性加工等創新活動中。

      2.運營數據：傳感器的廣泛應用，使工業生產過程中的傳感、連接無所不在，因而產生大量數據，這些數據能夠幫助企業在研發、生產、運營、營銷和管理方式上開展創新。首先，產生于生產線、生產設備的數據可用于對設備本身的實時監控；其次，采集和分析采購、倉儲、銷售、配送等供應鏈環節上的數據，能夠為企業決策提供有效的指導，在大幅提升運營效率的同時降低運營成本；最后，實時分析銷售數據與供應鏈數據的變化，可以動態地調整優化生產節奏及庫存規模。

      3.價值鏈數據：工業大數據技術的快速發展和廣泛應用，使價值鏈上各環節的數據和信息得以被深入挖掘與分析，從而為企業管理者和參與者提供審視價值鏈的全新視角，讓企業有機會將價值鏈上的更多環節轉化為企業的戰略優勢。

      無論是產品數據、運營數據、價值鏈數據還是外部數據，如果只是將它們收集起來而不作任何分析，那么數據就失去了它的價值。對實時數據進行精準分析，是智能制造時代的生產體系區別于傳統工業生產體系的本質特征。在智能制造的時代，制造型企業的數據將呈現爆炸式增長，所有的生產裝備、感知設備、應用互聯終端，包括生產者本身都在源源不斷的產生數據，這些數據經過高效的實時分析，將滲透到企業運營、價值鏈乃至產品的整個生命周期，鑄就智能制造和制造業革命的基石。

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