摘要：近年来，互联网的飞速发展，互联网各种技术不断创新和发展，突破业务管理、分析、预警、决策的难题，助推企业管理和生产经营的提升。烟草行业也一直探索互联网环境下信息技术在企业生产经营过程中带来的管理创新和经济效益。在互联网大环境下，互联网及信息技术应用带来的大量数据使得数据仓库、数据智能分析策，智能展示BI，成为信息技术为企业管理服务的重要手段。
关键词：互联网+；工业互联网；大数据；数据分析
一、互联网+信息技术的飞速发展
1.1互联网+技术
通俗的说，“互联网+”就是“互联网+各个传统行业”，利用信息通信技术以及互联网平台，让互联网与传统行业进行深度融合，创造新的发展生态。[1]互联网+具有跨界融合、结构重塑、开放性、连接性，经常伴随大数据的特点。
1.2工业互联网（Industrial Internet）
工业互联网将人、数据和机器连接起来，属于泛互联网的目录分类。[2]它是全球工业系统与高级计算、分析、传感技术及互联网的高度融合。工业互联网网络是实现人、机器、车间、企业等主体以及设计、研发、生产、管理、服务等产业链各环节的全要素泛在互联的基础，[3]是工业智能化的“血液循环系统”，包括工业企业内网和工业企业外网，其本质与核心是形成跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通，从而提高效率，推动整个制造服务体系智能化。
1.3大数据相关概念
大数据是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行抓取、管理和处理的数据集合[4]，是采用新模式来适应海量、高增长率和多样化的数据信息，提升决策力、洞察力和流程优化。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 [5]
二、工厂信息技术应用现状
目前工厂建成了以上层经营管理层为企业资源计划系统（ERP），中间生产执行层为生产制造执行系统（MES），设备控制的各自动化系统为底层的三层架构，通过企业服务总线（ESB），规范了工厂应用系统的基础数据编码规则和系统间数据交换的规则，为应用系统数据集成奠定了基础。在公司统一规划和建设下实现了公司与分厂的集团管控模式，由于各自的管理职能不同，工厂在信息化建设中仍有很多问题需要挖掘：
2.1信息系统数据智能分析和处理较少，数据分析大多依据有集成接口传递的数据，真正的数据共享仍未实现。
2.2.数据分析及预决策主要为公司级集团数据的分析应用，工厂数据分析的应用实践较少，未大范围推广。
2.3生产、设备运行、工艺质量管理监控多，在业务分析预警监控不足，对生产质量等数据分析应用较少，物联网的应用还有待加强。
三、互联网+环境下信息技术实践
当前，工厂信息化工作开展中强化互联网思维,推动信息化与业务管理的融合创新，积极探索智能工厂新模式，提升工厂智能制造、精益管理水平，。
3.1改造企业服务总线系统，建立共享数据池
通过对企业服务总线系统软硬件、安全性升级改造，为消除各信息系统间的数据接口壁垒，建立工厂共享数据池；通过改造数据存储传输模式，实现自定义格式存储传输数据，利用现有200余个集成接口数据，集中存储管理共享数据资源，数据传输时只提供传输状态自动报警，数据分析时方便数据的调用。
3.2工厂网络提速与改造、加大网络安全管理力度
随着设备智能化和5G技术的发展应用逐步推广，对现有工厂网络环境及网络安全提出了更高的要求。
（1）网络提速：通过更换网络核心交换设备、减少层级连接等方式，实现万兆骨干网络，千兆到桌面的网络速度要求，全面提升网络运行环境，为互联网+应用打好坚实基础。
（2）网络安全管理：为有效控制工业网与管理网的数据交互，在物理上进行生产网与管理网的两网隔离；对联入业务专网的办公终端（含移动终端、网络摄像头等）实行网络准入控制，对进入流量实行细粒度的白名单配置管理；通过分区分域隔离内部网络、对现有信息系统数据交互采取加密传输等等措施，提升了工业网络和互联网的安全性。
3.3利用移动终端、AI智能识别、大数据分析等技术进行提升生产过程管理水平
（1）基于移动终端APP方式，实现产品评测工作无纸化办公、提升工作效率。
通过人工对产品香气、光泽、杂气、余味等进行感知，来进一步优化配方，不断提升产品品质。每次评测后需有专人计算和录入到应用系统中，但因每次评测品牌和批次较多，往往造成数据计算、统计汇总和录入延迟，不能现场及时掌握不同牌号不同批次的情况，降低工作效率。通过开发不同操作系统的移动终端APP，在工厂局域网内，实现移动终端、电脑终端双重访问，实现各品牌评测数据实时输入、实时传输，实时查看，达到移动办公目的，提高工作效率。
（2）基于物联网、大数据分析等技术，提高车间质量管控水平。
生产车间各类信息系统较多，满足生产业务工作开展，但是在实际工作中需要对生产全过程数据分析预警时往往需要人工进行分析。以生产制造执行系统、数据采集系统、物流系统等系统数据为基础，在生产车间建立系统门户，实现数据统一查询。通过AI智能识别实现操作、设备、质检人员单点登录、交接班管理、行为管控等功能；通过建立数据分析模型，实现车间生产多级预警，管控指标关联趋势分析，参与过程数据管控，提升数据综合运用能力。建立设备工艺预警、生产过程防差错预警、质量检测分析等分析模型，采用Hadoop等工具实现数据分析、建模等技术应用。
（3）工厂即将应用的实践：
对车间设备加装传感器，转变系统数据采集人工记录方式，积累数据分析基础数据，提升数据分析能力；采用三维模拟技术实现3D全景监控，利用移动检测技术进行防危检测，以及电子围栏技术等拓展工厂互联网+技术的应用。
总结
随着5G技术、AI智能、VR等技术的快速发展，工厂各类信息数据服务逐渐由生产导向型向需求导向型转变，在互联网+模式下，工厂在云计算、物联网等技术应用实践仍需继续探索，逐步在工业互联网平台、BI数据可视化分析等方面加大信息技术的强大助力。
参考文献：
[1]王庆“互联网+”背景下在线会计代理记账发展建议探析商业会计 2018,(06),69-72
[2]工业互联网推动制造业的数据应用变革：智慧工厂2019,(07),24-25
[3]李燕 工业互联网平台发展的制约因素与推进策略 改革 2019(10)
[4]孔祥芬; 蔡峻青; 张利寒等.大数据在航空系统的研究现状与发展趋势航空学报2018,39(12)
[5]陶皖主编．云计算与大数据：西安电子科技大学出版社，2017.01：第44页