身处智能制造时代，大数据的磅礴力量不容小觑，哪怕是日常所见的一盒纸巾，其背后或许都暗藏玄机。你能想象吗？就连每一张纸巾在盒内排列得整整齐齐，都可能是大数据分析的 “杰作”。

    以宝洁公司为范例，一盒纸巾的诞生绝非易事，生产流水线上，每一步骤的材料细微变化、设备实时状态等，统统处于数据监测之下。确保每盒纸巾质量稳定如一，实则蕴含深奥学问。宝洁凭借对工厂内温度、湿度、原材料等动态因素的精准把控，灵活调整加工参数，更令人惊叹的是，工程师无需亲临现场，无论身处世界哪个角落，皆能远程管理设备。

    “这便是数据深度剖析的魅力，数据绝非杂乱无章，其背后皆有内在逻辑。缺乏逻辑支撑的只能算是‘信息’，一旦洞悉逻辑及其蕴含的智慧，诸多质量难题便能轻松化解。” 美国辛辛那提大学讲座教授、美国 NSF 智能维护系统中心主任李杰在接受《中外管理》采访时，一语中的。

    李杰进一步阐释，在大数据时代的智能制造领域，无论是显而易见，还是隐匿暗处的问题，均可借由数据呈现出来，与之相伴而生的是海量可见与不可见数据。诸如机器运转的噪音特征、加工参数、耗电情况等属于可见数据，然而，这些参数与设备加工进程究竟关联几何？又和加工设备的健康状况有着怎样的纽带？诸如此类无法直接测量的，则属于不可见数据，亟待深度挖掘剖析。

    大数据于智能制造，仿若一场精细入微的健康体检。恰似人自感身体康健，体检时却惊觉胆固醇、肝指数超标，那些隐匿于表象之下的隐患，唯有通过数据剖析才能大白于天下。在李杰眼中，原始数据仿若无声之物，唯有经过深度分析，方能 “吐露真言”。

    但审视当下，对比德国、美国、日本的智能工厂，中国工厂呈现出工人数量庞大，专业技术人员稀缺的现状，这无疑成为数据分析推进的一大阻碍 —— 专业分析人才匮乏，致使中国智能制造在数据分析环节面临技术与知识的双重短板。

   若缺少数据分析这一关键环节，即便大谈 “智能制造”“工匠精神”，也不过是空中楼阁。试想，在某智能工厂内，设备购自国外，图纸设计照搬照抄，零部件八成依赖进口，自动化生产线星罗棋布，然而生产全程却缺乏深度数据分析，对数据背后深意一知半解，如此这般，智能制造的优势又从何谈起？仅凭消费市场一时支撑的智能制造，又能在时代浪潮中前行多远？显然，强化大数据应用，补齐人才短板，已是中国智能制造迈向纵深发展的当务之急。