大數據製造業應用

1. 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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2. 工業大數據開啟新時代 七大應用分析

工業大數據開啟新時代 七大應用分析

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。

隨著信息化與工業化的深度融合，信息技術滲透到了工業企業產業鏈的各個環節，條形碼、二維碼、RFID、工業感測器、工業自動控制系統、工業物聯網、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技術在工業企業中得到廣泛應用，尤其是互聯網、移動互聯網、物聯網等新一代信息技術在工業領域的應用，工業企業也進入了互聯網工業的新的發展階段，工業企業所擁有的數據也日益豐富。工業企業中生產線處於高速運轉，由工業設備所產生、採集和處理的數據量遠大於企業中計算機和人工產生的數據，從數據類型看也多是非結構化數據，生產線的高速運轉則對數據的實時性要求也更高。因此，工業大數據應用所面臨的問題和挑戰並不比互聯網行業的大數據應用少，某些情況下甚至更為復雜。

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。

1.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。

2.產品故障診斷與預測

這可以被用於產品售後服務與產品改進。無所不在的感測器、互聯網技術的引入使得產品故障實時診斷變為現實，大數據應用、建模與模擬技術則使得預測動態性成為可能。在馬航MH370失聯客機搜尋過程中，波音公司獲取的發動機運轉數據對於確定飛機的失聯路徑起到了關鍵作用。我們就拿波音公司飛機系統作為案例，看看大數據應用在產品故障診斷中如何發揮作用。在波音的飛機上，發動機、燃油系統、液壓和電力系統等數以百計的變數組成了在航狀態，這些數據不到幾微秒就被測量和發送一次。以波音737為例，發動機在飛行中每30分鍾就能產生10TB數據。

這些數據不僅僅是未來某個時間點能夠分析的工程遙測數據，而且還促進了實時自適應控制、燃油使用、零件故障預測和飛行員通報，能有效實現故障診斷和預測。再看一個通用電氣（GE）的例子，位於美國亞特蘭大的GE能源監測和診斷（M&D）中心，收集全球50多個國家上千台GE燃氣輪機的數據，每天就能為客戶收集10G的數據，通過分析來自系統內的感測器振動和溫度信號的恆定大數據流，這些大數據分析將為GE公司對燃氣輪機故障診斷和預警提供支撐。風力渦輪機製造商Vestas也通過對天氣數據及期渦輪儀表數據進行交叉分析，從而對風力渦輪機布局進行改善，由此增加了風力渦輪機的電力輸出水平並延長了服務壽命。

3.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。

4.工業供應鏈的分析和優化

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。

以海爾公司為例，海爾公司供應鏈體系很完善，它以市場鏈為紐帶，以訂單信息流為中心，帶動物流和資金流的運動，整合全球供應鏈資源和全球用戶資源。在海爾供應鏈的各個環節，客戶數據、企業內部數據、供應商數據被匯總到供應鏈體系中，通過供應鏈上的大數據採集和分析，海爾公司能夠持續進行供應鏈改進和優化，保證了海爾對客戶的敏捷響應。美國較大的OEM供應商超過千家，為製造企業提供超過1萬種不同的產品，每家廠商都依靠市場預測和其他不同的變數，如銷售數據、市場信息、展會、新聞、競爭對手的數據，甚至天氣預報等來銷售自己的產品。

利用銷售數據、產品的感測器數據和出自供應商資料庫的數據，工業製造企業便可准確地預測全球不同區域的需求。由於可以跟蹤庫存和銷售價格，可以在價格下跌時買進，所以製造企業便可節約大量的成本。如果再利用產品中感測器所產生的數據，知道產品出了什麼故障，哪裡需要配件，他們還可以預測何處以及何時需要零件。這將會極大地減少庫存，優化供應鏈。

5.產品銷售預測與需求管理

通過大數據來分析當前需求變化和組合形式。大數據是一個很好的銷售分析工具，通過歷史數據的多維度組合，可以看出區域性需求佔比和變化、產品品類的市場受歡迎程度以及最常見的組合形式、消費者的層次等，以此來調整產品策略和鋪貨策略。在某些分析中我們可以發現，在開學季高校較多的城市對文具的需求會高很多，這樣我們可以加大對這些城市經銷商的促銷，吸引他們在開學季多訂貨，同時在開學季之前一兩個月開始產能規劃，以滿足促銷需求。對產品開發方面，通過消費人群的關注點進行產品功能、性能的調整，如幾年前大家喜歡用音樂手機，而現在大家更傾向於用手機上網、拍照分享等，手機的拍照功能提升就是一個趨勢，4G手機也占據更大的市場份額。通過大數據對一些市場細節的分析，可以找到更多的潛在銷售機會。

6.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。雖然，大數據略有瑕疵，只要得到合理的應用，大數據會變成我們強大的武器。當年，福特問大數據的客戶需求是什麼？而回答是「一匹更快的馬」，而不是現在已經普及的汽車。所以，在大數據的世界裡，創意、直覺、冒險精神和知識野心尤為重要。

7.產品質量管理與分析

傳統的製造業正面臨著大數據的沖擊，在產品研發、工藝設計、質量管理、生產運營等各方面都迫切期待著有創新方法的誕生，來應對工業背景下的大數據挑戰。例如在半導體行業，晶元在生產過程中會經歷許多次摻雜、增層、光刻和熱處理等復雜的工藝製程，每一步都必須達到極其苛刻的物理特性要求，高度自動化的設備在加工產品的同時，也同步生成了龐大的檢測結果。這些海量數據究竟是企業的包袱，還是企業的金礦呢？如果說是後者的話，那麼又該如何快速地撥雲見日，從「金礦」中准確地發現產品良率波動的關鍵原因呢？這是一個已經困擾半導體工程師們多年的技術難題。

某半導體科技公司生產的晶圓在經過測試環節後，每天都會產生包含一百多個測試項目、長度達幾百萬行測試記錄的數據集。按照質量管理的基本要求，一個必不可少的工作就是需要針對這些技術規格要求各異的一百多個測試項目分別進行一次過程能力分析。如果按照傳統的工作模式，我們需要按部就班地分別計算一百多個過程能力指數，對各項質量特性一一考核。這里暫且不論工作量的龐大與繁瑣，哪怕有人能夠解決了計算量的問題，但也很難從這一百多個過程能力指數中看出它們之間的關聯性，更難對產品的總體質量性能有一個全面的認識與總結。然而，如果我們利用大數據質量管理分析平台，除了可以快速地得到一個長長的傳統單一指標的過程能力分析報表之外，更重要的是，還可以從同樣的大數據集中得到很多嶄新的分析結果。

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3. 製造業利用大數據的要領

製造業利用大數據的要領
在近幾年裡， 「大數據」已經完全占據了主流分析師和商業媒體的想像力。以大數據為基礎的新一代信息驅動企業的決策正在成為主流，而且，越來越多的企業正在選擇通過利用無數相互連接的資料庫系統的支持，來獲取越來越大量的數據，然後，通過越來越復雜的演算法來指導企業發展。
對於製造業來說大數據是否是一個完全陌生的挑戰呢？事實上，自上世紀80年代，製造業已經開始依靠歷史資料庫來管理大量相關的製造業務數據了。

洞察力從大數據開始
曾經製造業的歷史資料庫關注的焦點在於通過專門的軟體應用程序對相關數據進行有效地收集、存儲、檢索、按照時間序列顯示和優化。歷史資料庫是含有一個以測點名稱欄位和時間欄位為關鍵字的一張表，這張表的另外的一個重要的欄位就是數值欄位，用來存儲測點的採集值，除了這些欄位，還可以包含數據的狀態，數據質量欄位等。隨著時間的變化，不斷地將實時資料庫中的實時數據進行壓縮過濾，並更新磁碟歷史數據文件中的表裡的數據。用戶可從此資料庫中查詢生產實時數據的歷史樣本值或歷史插值數據。
工程師、操作人員、管理人員都可以通過歷史資料庫來查看趨勢變化，可以實現近實時關鍵指標（KPI ） 的跟蹤，並能與實現性能的比較。通過歷史資料庫，相關人員還可對設備故障做出預診斷，提前發現潛在問題。
正是由於准確有效的歷史數據一直以來對工作持續的改進作用，從而，使得在製造業中，到現在還是有著豐富多樣的自動化系統歷史資料庫解決方案。歷史資料庫解決方案的容量和吞吐量是非常容易辨識的標志，但，其解決方案的真正差異其實是聚焦在數據公開、方便的收集與分析方面，如果從多個分布源甚至包括不可靠的網路連接環境下，可靠有效的獲取數據才是歷史資料庫解決方案的核心所在。

工業數據關注的焦點
雖然每個歷史資料庫中都包含某個核心的資料庫，但真正使資料庫成為發揮作用的應用軟體程序，則是需要使數據成為優化的時間序列數據，即，溫度、壓力、流速等相關監測數據之間具有相關聯的時間戳和參數，處理後的數據也被稱為TVQ（時間、數值和屬性）。同時，需要依據系統情況確認數據收集的頻率，比如是每毫秒或一小時收集一次。通過時間戳將數據做分類，建立分類的資料庫，以便更有效率的存儲更大量的數據，以便更快速、輕松、更通用的完成對數據的檢索。
關系資料庫，是指採用了關系模型來組織數據的資料庫。關系模型是在1970年由IBM首先提出，在之後的幾十年中，關系模型的概念得到了充分的發展並逐漸成為資料庫架構的主流模型。簡單來說，關系模型指的就是二維表格模型，而一個關系型資料庫就是由二維表及其之間的聯系組成的一個數據組織。
關系型資料庫有著以下特點：1、容易理解：二維表結構是非常貼近邏輯世界的一個概念，關系模型相對網狀、層次等其他模型來說更容易理解。2、使用方便：通用的SQL語言使得操作關系型資料庫非常方便，程序員甚至於數據管理員可以方便地在邏輯層面操作資料庫，而完全不必理解其底層實現。3、易於維護：豐富的完整性（實體完整性、參照完整性和用戶定義的完整性）大大降低了數據冗餘和數據不一致的概率。
目前，關系資料庫廣泛應用於各個行業，是構建管理信息系統，存儲及處理關系數據的不可缺少基礎軟體，如ERP，MIS，EAM等系統。關系資料庫也是用於分析數據之間的復雜關系的強大工具。但並不適合記錄大量的高速運行的數據。幸運的是，結構化查詢語言（SQL）的出現，使得關系資料庫擁有了更強大的能力和手段，很容易適應其他類型的資料庫，包括非關系型資料庫。此資料庫結構主要用於快速存儲和檢索數據，數以百萬計數據可以被批量處理。這也意味著，可以將數據備份到應用上，如趨勢分析或快速處理包。與關系資料庫的對比，實時歷史資料庫可以記錄，包括變數名、數值、屬性和時間戳等文件。
雖然數據存儲越來越便宜了，但是，每年好幾個TB的關系數據仍然是數據管理的一大難題。為了盡可能的保留實際數據的細節，同時又能節省內存，通過採用50:1的「低損失」壓縮演算法。
數據的完整性
數據的完整性一直是保證歷史資料庫實際應用價值的關鍵。如果用戶不能相信的數據是准確和完整，歷史資料庫永遠不能發揮它的能力成為實際工作改進的推動者。

歷史資料庫中的數據可能是來自一個冗餘的光纖網路連接成為單一的分布式控制系統（DCS），這種情況下，資料庫的架構相對簡單。但資料庫中的數據的來源也可能是地理上分散的衛星或無線網路，如油田資料庫，這種情況下，資料庫不僅是分布式，同時，必須還是容錯。
越來越復雜的數據來源與網路情況，使得對分布式資料庫提出了越來越高的要求，如果網路連接由於某種原因突然中斷，則系統要及時啟用本地歷史資料庫繼續進行存儲，直到網路連接恢復，並及時將本地存儲的數據及時轉發到系統終端。這樣才能保證即使是網路可靠性參差不齊的情況，系統也能正常運行。最近，這種需求，導致了人們在歷史資料庫中引入了「家電」概念，旨在實現「開箱即用」式的數據採集、無線存儲和轉發功能，並以較低的價格實現定製化的解決方案。
分布式歷史資料庫是幫助解決從工廠車間操作人員的企業決策者各層次的管理者不同的需求。歷史資料庫不僅可以提供設備實時操作情況以及趨勢的關鍵績效指標，甚至可以反映設備或者工廠層面的綜合性能。
數據是決策的基礎
數據的准確性完整性至關重要，但是，資料庫的可訪問性也同樣非常重要。畢竟歷史資料庫的作用是希望能更容易的為各層級人員提供決策的參考。
優秀的歷史資料庫不僅要能支持數據源收集來的數據以及行業標准協議，如OPC，同時，還需要能充分利用行業標准進行多系統的整合，如計劃系統、質量管理系統、狀態監測系統等等。而且，用戶還希望資料庫能夠提供可選擇的可視化趨勢分析報告。並且，能提供多種標准介面支持瀏覽器、移動設備等的數據顯示、操作。簡單的CSV和Excel數據文件格式也應該是資料庫能顯示、操作的一部分。
數據能在分布於不同地方、不同類型的設備上顯示和運行，為歷史資料庫的發展打開了新的大門。及時的信息反饋、與及時的數據處理，為生產過程中更快的識別發展趨勢，更准確的找到事故原因，更精確的制定改進策略，成為了可能。

4. 大數據技術的應用

大數據的應用是以大數據技術為基礎，對各行各業或生產生活方面提供決策參考。

大數據應用的典型有：電商領悟、傳媒領領域、金融領域、交通領域、電信領域、安防領域、醫療領域等。

同時大數據的應用是把雙刃劍，一方面可以為我們帶來便利，另一方面也會造成個人隱私泄露的問題。

5. 大數據能帶動什麼產業

要說大數據能帶動什麼產業，首先還禪氏是先來看看大數據主要應用在哪些行業。

第一，製造業。答者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。

第二，金融業。大數據可用於金融領域的高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析。

第三，汽車行業。大數據和物聯網技術可用於無人駕駛汽車。

第四，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。

第五，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。

第六，能源行業。隨著智能電網的發展，電子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。

第七，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。

第八，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。

等等事實上，大數據的價值遠不止於此，未來賀舉散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。

6. 工業大數據包括哪些工業大數據應用在哪些方面

【導讀】眾所周知，第二次世界大戰也稱為工業革命，可見工業在生活中是多麼的重要，現在工業也已經趨於人工智慧化，不過還是處於前期的觀望試運行階段，今天我們就來了解一下大數據在工業方面的應用有哪些，一起來看看吧!

大數據在工業中的應用有哪些?

從需求角度來看，目前國內製造企業對大數據的需求較為明顯，但很多用戶仍處於觀望和試驗階段，不知道如何進行。因此，對於大數據服務提供商來說，有必要結合行業業務，尋找合適的應用場景。

工業大數據的應用有哪些?

互聯網給傳統製造業帶來了挑戰，而互聯網大數據可以為企業管理者和參與者提供一個新的視角，通過技術創新和開發，以及對數據的全面感知、收集、分析和共享，來審視製造業價值鏈。所帶來的巨大價值正在被傳統企業所認可。

然而，不同於目前互聯網大數據的火熱，工業大數據的應用對於企業來說有著很高的門檻。與互聯網不同，行業大數據與行業業務密切相關。因此，對企業的行業積累和對行業業務的深入了解都有很高的要求。此外，行業內的大數據分析比較准確，邏輯關系非常清晰。

工業大數據的應用有哪些?大數據在工業中的應用有哪些?通過大數據分析，企業可以使部門之間的數據更加協調，從而准確預測市場需求缺口。同時，通過更加靈活的工藝管理和更加自動化的生產設備裝配調度，實現智能化生產。然而，據我們所知，在中國從事大數據應用的公司並不多。然而，擁有自主知識產權和核心技術的企業並不多。要做好工業大數據的應用，需要有一套嚴謹的數據推理邏輯，以及平台和工具。目前，國內大數據應用企業還沒有足夠的能力滿足這一需求。

然而，仍有一些大型工業企業處於應用的前沿。以唐山鋼鐵集團為例，通過引進國際最先進的生產線，實現實時數據採集，與涵宇等企業合作，深入挖掘行業大數據價值，實時生產監控、生產調度、產品質量管理、能源控制等。此外，先進製造企業基於大數據在行業中的應用，將產品、機器、資源、人有機結合，推動基於大數據分析和應用的製造業智能化轉型。

綜上所述，在「互聯網+」時代，用戶需求具有實時性、小批量、碎片化、更新快等特點，對傳統製造業提出了挑戰。工業大數據有其鮮明的特點。隨著信息化和工業化的融合，產業大數據的應用為製造業轉型升級開辟了一條新途徑。深入探討工業大數據在製造過程中的應用場景和應用，將有利於更好地發揮其支撐作用。

以上就是小編今天給大家整理的關於「工業大數據包括哪些?工業大數據應用在哪些方面?」的相關內容，希望對大家有所幫助。總的來說，大數據的價值不可估量，未來發展前景也是非常可觀的，因此有興趣的小夥伴，盡早著手學習哦!

7. 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。

8. 自動化、智能化轉型正當時，製造業加「數」前行

智能製造網 大數據在製造業行業的應用，囊括了諸多細小的場景。來源於產品生命周期的各個環節，包括設計、製造、服務、市場、再利用各個環節，每個環節都會有大數據。「全」生命周期匯合起來的數據既多元又復雜。有了大數據技術，製造業得以加「數」前進。

供給鏈

現代供應鏈正在演變，並變得越來越復雜。大數據分析解決方案可提供供應鏈可視性，即時了解關鍵供應鏈的各種信息，例如哪些供應商表現良好，他們的產品製造種類、周期、質量等情況，以及按時交付訂單的能力有多強。

在大數據技術的支持下，製造業企業可以為每一件產品標記一個專有的射頻識別碼，並通過這一射頻識別碼記錄該產品在整個生產流程中的生產、包裝等數據。一旦出現次品，工程師們可以通過這些數據排查整個生產環節，迅速找出生產線的缺陷並加以改進，進而大幅降低次品率。

RFID等產品電子標識技術、物聯網感知技術以及終端雲共享技術，能幫助製造業企業獲得完整的產品供應鏈大數據。工廠管理者利用這些數據進行分析，可以積極改變產品的製造、流通模式，以促進倉儲、配送、銷售效率的提升並降低成本。

需求鏈

大數據是一個很好的銷售分析工具。通過 歷史 數據的多維度組合，可以看出區域性需求佔比和變化、產品品類的市場受歡迎程度以及產品營銷認可度較高的組合形式、消費者的需求變動等，以此來調整產品策略和鋪貨策略。

在需求鏈環節，大數據分析在為企業帶來更多價值的同時，也對企業的技能型人才提出了更高的要求。由於大數據分析非傳統的數據分析，傳統數據分析可能依託於表格進行分析，而大數據分析是對雜亂的、海量的、雜亂的、多元的數據進行專業的分析，這就需要有專業的人員和去進行數據的整合、分析和調用，從而充分發揮各類數據的價值。

在大數據技術支持下，企業還可以利用感測技術、自動化技術等增強產品生產的智能性、網路性，將傳統製造業和高端服務業融合在一起，進一步提高企業產品的競爭力。大數據能夠為製造業提供多方位、精細化的服務，從產品設計到製造、從使用到維護、從在線推廣到線下展示階段，多元化正向數據以及逆向數據，都將在製造業供應鏈和需求鏈場景下得到全面應用，智慧工廠、智能機器人、智慧倉儲等應用也為時不遠。

總結：

大數據技術能夠對海量數據信息進行搜集、統計、分析和處理，為人們的信息反饋、城市建設、商業活動、公共決策等提供重要參考，可以被廣泛應用於金融、商業、教育、醫療、管理、電子等各個領域。

不過，面對數據孤島嚴重、數據採集方式落後、缺乏統一數據資源管理機制、大數據行業應用標准缺失等問題，應該引起各方面的重視，尤其應加緊對數據隱私、數據安全方面的立法和規范。

以數據挖掘、數據分析為核心的應用和服務，無疑能為 社會 經濟的增長奠定堅實的數據基礎。展望未來，大數據不僅會在不同層面改變大家的思維模式，還能改變許多人原有的生活方式和商業服務業態。