1序言
機械制造業是工業的主體，第四次工業革命的到來為制造業發展和轉型提供了新的機遇，發展智能制造已成為搶占制造技術制高點的突破口，世界各國紛紛推出產業政策，推動制造業數字化轉型，以保持競爭優勢。如德國率先提出“工業4.0”，建設高端智慧工廠和智能制造創新中心；美國提出“國家制造創新網絡”，推進建設制造業關鍵領域和完備創新生態系統；日本提出“工業價值鏈”，聯合100多家企業共同建設日本智能制造聯合體，推動實現智能互聯工廠；《英國工業2050戰略》提出“服務再制造”，以數字技術改變傳統供應鏈；《中國制造業高質量發展》把智能制造作為兩化深度融合的主攻方向。智能制造的實質是以數據驅動的全方位數字化，關鍵基礎是數控機床（包括機床、機器人、量儀具、傳感器等）的智能互聯互通互操作。
2數控機床大數據分類
數據是流通于數控機床數據采集、融合、分析決策、反饋控制等環節的“靈魂”，也是數控機床互聯互通互操作的根本“服務對象”。數控機床大數據來自于機床不同的功能部件（如控制器、伺服系統、絲杠等），根據不同的數據特點和用途，筆者將其主要分為以下５類。
（1）屬性數據 屬性數據在機床全生命周期中不會發生改變，如機床構造（如三軸鉆攻中心由３個運動軸和１個主軸構成）、部件類型（如控制器、軸等）、機床生產廠家、機床生產日期等。
（2）參數數據 為了生產過程的有效控制，數控系統以參數的形式對機床運行的各種物理量進行描述，這類數據稱為參數數據，包括NC參數、軸參數、通道參數及設備參數等。
（3）邏輯數據 數控機床通過PLC程序對各部件的運行邏輯進行協調控制，包括CNC裝置的控制功能、準備功能、插補功能、進給功能、補償功能、監視和診斷功能等，如當監視和診斷模塊發出特定報警時，不允許機床執行正常加工操作；機床防護門處于“打開”狀態時，不允許執行運行操作。
（4）任務數據 數控機床通過G代碼描述加工任務，G代碼一般由CAM系統生成，是現場操作人員對數控機床發出加工要求的主要載體，也是數控機床最主要的任務數據。
（5）狀態數據 狀態數據是零件數控加工的質量、精度和效率優劣直接或間接的定量描述。其既包含機床完成工作任務過程中數控系統內部反饋控制所獲得的海量電控數據，如主軸功率、主軸負載電流、進給軸負載電流、跟蹤誤差和材料切除率等，也包括通過外部傳感器采集的物理和幾何數據，如切削力、溫度、振動、空間誤差、熱變形和零件表面粗糙度等[1]。
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