大數據製造

❶ 大數據的應用領域有哪些呢

隨著5G時代的到來，大數據應用得到迅速的發展，並且得到很多人的關注。大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的痕跡。

1. 製造業：利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

2.電商行業：電商行業是最早將大數據用於精準營銷的行業，它可以根據消費者的習慣提前生產物料和物流管理。隨著電子商務的越來越集中，大數據在行業中的數據量變得越大，並且種類非常多。

3.金融行業：大數據在金融行業的使用是非常廣泛的，主要使用在交易過程中。現在許多股權交易都是使用大數據演算法進行的。這些演算法能夠越來越多地考慮社交媒體和網站新聞，並且決定接下來的幾秒內是選擇購買還是出售。

4.互聯網行業：藉助於大數據技術分析用戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

5.能源行業：隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。

6.物流行業：利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本。

7.生物技術：基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器。科學家可以利用大數據技術的應用，這樣能夠加速他們自己的基因和其他動物基因的研究過程，並且還能成為人類未來克服疾病的重要武器之一。

❷ 工業大數據大有可為，淺談製造業7大應用場景

工業大數據應用將帶來工業企業創新和變革的新時代。通過互聯網、移動物聯網等帶來的低成本感知、高速移動連接、分布式計算和高級分析，信息技術和全球工業系統正在深入融合，給全球工業帶來深刻的變革，創新企業的研發、生產、運營、營銷和管理方式。這些創新不同行業的工業企業帶來了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工業大數據的典型應用包括產品創新、產品故障診斷與預測、工業生產線物聯網分析、工業企業供應鏈優化和產品精準營銷等諸多方面。本文我們講就工業大數據在製造企業的應用場景進行逐一梳理。

一、加速產品創新

客戶與工業企業之間的交互和交易行為將產生大量數據，挖掘和分析這些客戶動態數據，能夠幫助客戶參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，為產品創新作出貢獻。福特公司是這方面的表率，他們將大數據技術應用到了福特福克斯電動車的產品創新和優化中，這款車成為了一款名副其實的「大數據電動車」。第一代福特福克斯電動車在駕駛和停車時產生大量數據。在行駛中，司機持續地更新車輛的加速度、剎車、電池充電和位置信息。這對於司機很有用，但數據也傳回福特工程師那裡，以了解客戶的駕駛習慣，包括如何、何時以及何處充電。即使車輛處於靜止狀態，它也會持續將車輛胎壓和電池系統的數據傳送給最近的智能電話。

這種以客戶為中心的大數據應用場景具有多方面的好處，因為大數據實現了寶貴的新型產品創新和協作方式。司機獲得有用的最新信息，而位於底特律的工程師匯總關於駕駛行為的信息，以了解客戶，制訂產品改進計劃，並實施新產品創新。而且，電力公司和其他第三方供應商也可以分析數百萬英里的駕駛數據，以決定在何處建立新的充電站，以及如何防止脆弱的電網超負荷運轉。

二、設備故障分析及預測

在製造業生產線上，工業生產設備都會受到持續的振動和沖擊，這導致設備材料和零件的磨損老化，從而導致工業設備容易產生故障，而當人們意識到故障時，可能已經產生了很多不良品，甚至整個工業設備已經奔潰停機，從而造成巨大的損失。

如果能在故障發生之前進行故障預測，提前維修更換即將出現問題的零部件，這樣就可以提高工業設備的壽命以及避免某個設備突然出現故障對整個工業生產帶來嚴重的影響。隨著工業4.0的到來，智能工廠的工業設備都配上了各種感應器，採集其振動、溫度、電流、電壓等數據顯得輕而易舉，通過分析這些實時的感測數據，對工業設備進行故障預測將是一種行之有效的措施。

因此設備故障預測方案成為了製造行業所青睞的解決方案，其具備的核心功能有：

1、故障超前預警，減少設備停機時間；

2、分析結果實時推送，減少人工成本；

3、適用於企業各種類型的設備，通用性強。

三、工業物聯網生產線的大數據應用

現代化工業製造生產線安裝有數以千計的小型感測器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和雜訊。因為每隔幾秒就收集一次數據，利用這些數據可以實現很多形式的分析，包括設備診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析(包括違反生產規定、零部件故障)等。

首先，在生產工藝改進方面，在生產過程中使用這些大數據，就能分析整個生產流程，了解每個環節是如何執行的。一旦有某個流程偏離了標准工藝，就會產生一個報警信號，能更快速地發現錯誤或者瓶頸所在，也就能更容易解決問題。利用大數據技術，還可以對工業產品的生產過程建立虛擬模型，模擬並優化生產流程，當所有流程和績效數據都能在系統中重建時，這種透明度將有助於製造商改進其生產流程。再如，在能耗分析方面，在設備生產過程中利用感測器集中監控所有的生產流程，能夠發現能耗的異常或峰值情形，由此便可在生產過程中優化能源的消耗，對所有流程進行分析將會大大降低能耗。

四、產品銷售預測與需求管理

近年來，保險業加速了數字化進程，大數據與保險營銷深度融合，成為現代化保險營銷的重要武器。慧都大數據助力保險行業精準營銷，並成功幫助中意人壽保險有限公司更好地服務客戶和發揮忠誠客戶，提高銷售效率及客戶復購率。

五、工業供應鏈的分析與優化

當前，大數據分析已經是很多電子商務企業提升供應鏈競爭力的重要手段。例如，電子商務企業京東商城，通過大數據提前分析和預測各地商品需求量，從而提高配送和倉儲的效能，保證了次日貨到的客戶體驗。RFID等產品電子標識技術、物聯網技術以及移動互聯網技術能幫助工業企業獲得完整的產品供應鏈的大數據，利用這些數據進行分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

六、生產計劃與排程

製造業面對多品種小批量的生產模式，數據的精細化自動及時方便的採集(MES/DCS)及多變性導致數據劇烈增大，再加上十幾年的信息化的 歷史 數據，對於需要快速響應的APS來說，是一個巨大的挑戰。大數據可以給予我們更詳細的數據信息，發現 歷史 預測與實際的偏差概率，考慮產能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束，通過智能的優化演算法，制定預計劃排產，並監控計劃與現場實際的偏差，動態的調整計劃排產。幫我們規避「畫像」的缺陷，直接將群體特徵直接強加給個體(工作中心數據直接改變為具體一個設備、人員、模具等數據)。通過數據的關聯分析並監控它，我們就能計劃未來。

七、生產質量分析與預測

在工業生產中，設備失效、人員疏忽、參數異常、原材料差異、環境波動等因素而導致質量偏離，引起質量等級的缺陷和損失非常巨大。工藝流程復雜的大型製造業，如鋼鐵、 汽車 、電子、服裝等行業，信息數據孤島凸顯，導致質量問題頻發，尤其需要「及時發現和預測異常，迅速控制和分析質量異常的原因，進行生產過程改進，穩定生產過程，減少產品質量波動」。

生產質量分析，從工廠訂單下單-訂單生產-流入市場， 針對整個生產鏈進行全面的質量分析。其中，打通質量和人、機、料、法、環等數據，各生產數據環環相扣，聚焦質量管理的全量數據分析，幫助企業快速 探索 缺陷根本原因。

1、打通質量和人、機、料、法、環，對影響質量的全量數據進行交互分析， 探索 相互關系，挖掘數據背後的真實原因，獲取結果「是什麼」，回答「為什麼」。

2、將傳統的靜態匯報模式，改為互動式動態會議，隨時隨地可以組織生產、質量相關專題會議。通過對維度展示生產和質量KPI，實時預警、掌握產線運營狀況。

3、簡單易上手的質量分析工具，員工只需對數據進行選取、拖曳，自助靈活地達成期望的數據結果。

4、摒棄以往靜態的數據報表，整合多個業務系統數據，多場景數據大屏，自適應多屏，進行綜合展示分析，讓決策更清晰。

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❸ 宣化區大數據裝備製造產業園地址

懷來縣東延路與葡萄大道交叉口。根據查詢根據查詢網路地圖顯示得知，宣化區大數據裝備製造產業園地址是河北省張家口市懷來縣東延路與葡萄大道交叉口東南方向。大數據產業園指大數據產業的聚集區或大數據技術的產業化項目孵化區，簡而言之，就是大數據企業的孵化平台，是大數據企業走向產業化道路的集中區域。

❹ 大數據與智能建造的關系

具體如下。
1.大數據幫助製造業實現商業模式的轉變大數據可以幫助我們實現對客戶的信息分析和挖掘,其產生載體包括手機、電腦、感測枝凱器等設備。感測器數據屬於工業大數據的主要來源,這些數據是在工業生產過程中產生的,可以幫助我們。2.大數據分析是智能製造的核心大數據的目的並不是追求數據量大,而是通過系統式地數據收集和分析手猛拆喚段,實現價值的大化。所以推動智能製造的並不是大數據本身,而是大數據的分析技術。在新製造革命的轉型中。
大數據(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處御冊理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中。

❺ 大數據主要應用的行業有哪些

大數據應用領域極其廣泛，涵蓋了金融保險、醫葯醫療、基礎電信、交通管理、物流零售、文化娛樂、團野基能源、旅遊、農業、工業等。隨著政府與公共事業服務意識的不斷加強與轉變，以及更智慧的執政與管理理念的帶動，對於數據的管理與分析需求日益強化，大數據在政府/公共事業領域應用也將日趨廣泛。

大數據主要應用的行業有哪些

製造業： 利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

金融塌謹業： 大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

汽車行業： 利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

互聯網行業： 藉助於大數據技術分析用戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

餐飲行業： 利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。

電信行業： 利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。

能源行業： 隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。

物流行業： 利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本。

城市管理： 利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防。

生物醫學： 大數據可以幫助我們實現流行病預測、智慧醫療脊數、健康管理，同時還可以幫助我們解讀DNA,了解更多的生命奧秘。

公共安全領域： 政府利用大數據技術構建強大的國家安全保障體系，公共安全領域的大數據分析應用，反恐維穩與各類案件分析的信息化手段，藉助大數據預防犯罪。

個人生活： 大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活行為軌跡，為其提供更加周到的個性化服務。

❻ 大數據和人工智慧如何賦能工業製造領域能否舉個例

近年，中國經濟已經邁向高速發展階段，中國傳統製造業的要素成本高、產線效率低、用工難的問題亟需得到解決，傳統製造業亟需智能化升級。人工智慧技術的崛起讓傳統工業的智能化轉型成為可能，尤其是在工業視覺、工業質檢等領域的廣泛滲透，相比人類視覺，機器視覺優勢明顯，檢測效率高、速度快、精度高、更具可靠性。隨著深度學習、3D視覺技術、高精度成像技術和機器視覺互聯互通技術的持續發展，機器視覺的性能優勢將進一步加大。
在現代工業自動化生產中，連續大批量生產中每個製程都有一定的次品率，單獨看雖然比率很小，但相乘後卻成為企業難以提高良率的瓶頸，並且在經過完整製程後再剔除次品成本會高很多，因此及時檢測及次品剔除對質量控制和成本控制是非常重要的，也是製造業進一步升級的重要基石。
利用大數據、機器學習、深度學習技術對生產過程中大量的生產參數、工藝參數、缺陷數據等進行分類、回歸、預測等，就能夠很好的幫助企業解決編程/調試時間過長、誤判過高、因人而異的操作結果等問題。

❼ 大數據應用與哪些行業

大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的痕跡。

1、製造業：利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

2、金融業：大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

3、汽車行業：利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

4、互聯網行業：藉助於大數據技術分析用戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

5、餐飲行業：利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。

6、電信行業：利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。

7、能源行業：隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。

8、物流行業：利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本。

9、城市管理：利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防。

10、生物醫學：大數據可以幫助我們實現流行病預測、智慧醫療、健康管理，同時還可以幫助我們解讀DNA,了解更多的生命奧秘。

11、公共安全領域：政府利用大數據技術構建強大的國家安全保障體系，公共安全領域的大數據分析應用，反恐維穩與各類案件分析的信息化手段，藉助大數據預防犯罪。

12、個人生活：大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活行為軌跡，為其提供更加周到的個性化服務。

大數據的價值遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，是推動社會生產和生活的核心要素。

(7)大數據製造擴展閱讀

七個典型的大數據應用案例

1、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

2、Tipp24AG針對歐洲博彩業構建的下注和預測平台。該公司用KXEN軟體來分析數十億計的交易以及客戶的特性，然後通過預測模型對特定用戶進行動態的營銷活動。這項舉措減少了90%的預測模型構建時間。SAP公司正在試圖收購KXEN。

3、沃爾瑪的搜索。這家零售業寡頭為其網站Walmart.com自行設計了最新的搜索引擎Polaris，利用語義數據進行文本分析、機器學習和同義詞挖掘等。根據沃爾瑪的說法，語義搜索技悉指培術的運用使得在線購物的完成率提升了10%到15%。「對沃爾瑪來說，這就意味著數十億美元的金額。」Laney說。

4、快餐業的視頻分析。該公司通過視頻分析等候隊列的長度，然後自動變化電子菜單顯示的內容。如果隊列較長，則顯示可以快速供給的食物;如果隊列較短，則顯示那些利潤較高但准備時間相對長的食品。

5、Morton牛排店的品牌認知睜唯。當一位顧客開玩笑地通過推特向這家位於芝加哥的牛排連逗改鎖店訂餐送到紐約Newark機場（他將在一天工作之後抵達該處）時，Morton就開始了自己的社交秀。首先，分析推特數據，發現該顧客是本店的常客，也是推特的常用者。根據客戶以往的訂單，推測出其所乘的航班，然後派出一位身著燕尾服的侍者為客戶提供晚餐。

6、PredPolInc.。PredPol公司通過與洛杉磯和聖克魯斯的警方以及一群研究人員合作，基於地震預測演算法的變體和犯罪數據來預測犯罪發生的幾率，可以精確到500平方英尺的范圍內。在洛杉磯運用該演算法的地區，盜竊罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

7、TescoPLC（特易購）和運營效率。這家超市連鎖在其數據倉庫中收集了700萬部冰箱的數據。通過對這些數據的分析，進行更全面的監控並進行主動的維修以降低整體能耗。

❽ 大數據如何顛覆製造業

大數據如何顛覆製造業_數據分析師考試

通過尋找決定過程效益的核心因素，大數據與在其上進行的高級分析如何釐清製造中的價值鏈，然後幫助管理人員採取行動，以便對製造過程進行持續改進。下面是關於大數據如何顛覆製造過程的10條途徑：

一、在生物制葯行業的生產過程中，進一步提高精確度、質量和產量。

在生物制葯的生產流程中，製造商通常需要對超過200種以上的變數進行監視，以便確保原料成分的純凈度，同時確保生產出的葯品符合標准。讓生物制葯生產過程充滿挑戰的因素之一是：產量會在50%至100%之間變化，而且還無法馬上辨別出原因。而使用高級分析，製造商能夠對9個最能夠影響產量變化的變數進行追蹤。通過上述手段的幫助，他們將疫苗的產量提高了50%，每年在單一疫苗品種上節省的費用就達到500萬至1000萬美元。

二、加快IT、製造與營運的整合，讓工業4.0的願景更快成為現實。

工業4.0是由德國政府提出，旨在通過發展智能工廠，促進製造行業自動化。根據供應商、客戶、有效產能以及費用的相關約束，大數據已經被用在優化生產進度方面。那些存在高度管制的行業里的製造業價值鏈上的廠商得益於德國供應商和製造商的幫助，正在大踏步邁向工業4.0。同時，以此為契機，這些廠商的各個部門能夠充分發揮各自功能，而大數據和高級分析對於取得成功來說至關重要。

三、大數據幫助提高製造績效的3個主要方面

分別是：更好的預測產品需求並調整產能（46%），跨多重指標理解工廠績效（45%）以及更快地為消費者提供服務與支持（39%）。上述數據是根據「LNS研究與MESA國際」的近期調查得出的。

四、在六西格瑪DMAIC（定義、測量、分析、改進及控制）框架中整合高級分析，以便持續改進

對一個由DMAIC驅動的改進計劃的工作過程取得更加深入的理解，同時就該計劃如何對製造績效的所有其他領域造成的影響進行深入領會。與以往相比，這一領域的發展有望促使生產流程轉向更加面向消費者驅動的方向。

五、與以往相比，能夠更加細致地從供應商質量層面進行審視，同時能夠更加精確地預測供應商的績效

通過對大數據和高級分析的應用，製造商能夠實時查看產品質量和配送准確度，對如何依據時間緊迫性在不同供應商之間分配訂單生產任務進行權衡。對產品品質的管控優先於發貨進度。

六、對產品合規性進行監測並且追溯到具體生產設備成為可能

通過在生產中心的所有設備上配備感測器，運營經理能夠立即了解每一台設備的狀況。通過高級分析，每台設備及其操作者的工況、績效以及技能差異能夠得以體現。對於改進生產中心的工作流程來說，這些數據非常重要。

七、只銷售利潤率最大的定製產品型號，或者以以銷定產方式生產對產能影響最小的產品型號

對於擁有許多復雜產品型號的製造商來說，定製產品或者以銷定產的產品能夠帶來更高的毛利率，但是在生產過程沒有被合理規劃的情形下，同樣可能導致生產費用的急劇上升。運用高級分析，製造商能夠計算出合理的生產計劃，以便在生產上述定製或以銷定產的產品時，對目前的生產計劃產生最小程度的影響，進而將規劃分析具體到設備運行計劃、人員以及店面級別。

八、將質量管理和合規體系綜合考慮並給予兩者企業層面優先順序

對於製造商來說，是時候針對產品質量和合規性給予更具戰略性的眼光了。麥肯錫的文章給出了數個應用大數據和分析的製造商的例子，指出如何通過大數據以及分析手段，針對那些與產品質量管理和合規性最相關的參數進行分析，以便幫助管理人員獲得更加深刻的理解。這些參數中的大部分是企業層面的，而不僅僅存在於產品質量管理或者合規部門。

九、量化每日產能對企業財務狀況的影響並具體到生產設備層面

通過大數據和高級分析，製造商的財務狀況和每日生產活動能夠直接聯系起來。通過對每台生產設備進行追蹤，管理者能夠了解工廠的運轉效率，生產規劃負責人和高級管理人員能夠更好地調整生產規模。

十、通過對產品進行監測，製造商能夠主動為客戶提供預防性維護建議，以便提供更好的服務

製造商開始生產更加復雜的產品，需要在產品中配備板上感測器並通過操作系統加以管理。這些感測器能夠收集產品運行情況的數據，並且根據情況發出預防性維護的通知。通過大數據和高級分析，這些維護建議能夠在第一時間發出，消費者也就能夠從中獲得更多的價值。目前，通用電氣在它的引擎和鑽井平台上使用了類似的手法。

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