物聯網中大數據應用場景

1. 物聯網時代的八大工業大數據應用場景

物聯網時代的八大工業大數據應用場景

工業大數據是一個全新的概念，從字面上理解，工業大數據是指在工業領域信息化應用中所產生的大數據。

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。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。本文將對工業大數據在製造企業的應用場景進行逐一梳理。

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。

8.工業污染與環保檢測

《穹頂之下》令人印象深刻的一點是通過可視化報表，柴靜團隊向觀眾傳遞霧霾問題的嚴峻性、霧霾的成因等等。

這給我們帶來的一個啟示，即大數據對環保具有巨大價值。《穹頂之下》圖表的原生數據哪裡來的呢?其實並非都是憑借高層關系獲取，不少數據都是公開可查，在中國政府網、各部委網站、中石油中石化官網、環保組織官網以及一些特殊機構，可查詢的公益環保數據越來越多，包括全國空氣、水文等數據，氣象數據，工廠分布及污染排放達標情況等數據等等。只不過這些數據太分散、太專業、缺少分析、沒有可視化，普通人看不懂。如果能夠看懂並保持關注，大數據將成為社會監督環保的重要手段。近日網路上線《全國污染監測地圖》就是一個很好的方式，結合開放的環保大數據，網路地圖加入了污染檢測圖層，任何人都可以通過它查看全國及自己所在區域省市，所有的在環保局監控之下的排放機構(包括各類火電廠、國控工業企業和污水處理廠等)的位置信息、機構名稱、排放污染源的種類，最近一次環保局公布的污染排放達標情況等。可查看距離自己最近的污染源，出現提醒，該監測點檢測項目，哪些超標，超標多少倍。這些信息可以實時分享到社交媒體平台，告知好友，提醒大家一同注意污染源情況及個人安全健康。

總結工業大數據應用的價值潛力巨大。但是，實現這些價值還有很多工作要做。一個是大數據意識建立的問題。過去，也有這些大數據，但由於沒有大數據的意識，數據分析手段也不足，很多實時數據被丟棄或束之高閣，大量數據的潛在價值被埋沒。還有一個重要問題是數據孤島的問題。很多工業企業的數據分布於企業中的各個孤島中，特別是在大型跨國公司內，要想在整個企業內提取這些數據相當困難。因此，工業大數據應用一個重要議題是集成應用。

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2. 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。

3. 物聯網在生活中有哪些應用

1、智能水利

智能水利涵蓋了水文、水質、水資源、供水、排水、防汛防澇等各個方面，是通過各種信息感測設備，測量雨量、水位、水量、水質等水利要素，通過無線終端設備和互聯網進行信息傳遞，以實現信息智能化識別、定位、跟蹤、監控、計算、管理、模擬。

2、智能物流

智能物流是一種以信息技術為支撐，在物流的運輸、倉儲、包裝、裝卸搬運、流通加工、配送、信息服務等各個環節實現系統感知。全面分析，及時處理及自適應功能，實現物流創新智能和系統智能的現代綜合性物流系統。

3、汽車警報系統

歐盟的各個國家開始發行e-Call的計劃，讓警報系統能整合在汽車當中，當交通事故發生、或是在感測器偵測到氣囊爆開或車輛有撞擊翻覆的情況時。

乘客不需通話，只要啟動車上的緊急呼叫按鍵，系統即會自動透過GPS定位系統及網路聯機，將事故發生的時間、車輛的所在位置、車牌號碼等相關信息，傳輸至緊急呼叫中心，讓醫療中心得知消息立即通知醫護人員與警察等單位，立刻前往救援處理

4、老人看護系統

利用訊息採集的技術，搜集老人的活動訊息，再將這些信息透過無線網路傳到計算機上，分析數據後傳到子女的手機里，以便照護，年長者戴上嵌入三軸加速器、溫度計、血壓器的手錶，或是在其鞋子上嵌入壓力感測器以便記錄一天的活動狀態。

感測器會將搜集到的資料透過ZigBee經由家中布建的Access point傳輸到計算機進行分析，進而判斷其身體狀況。

5、ETC自動收費系統

ETC自動收費系統可以讓來回的車輛在經過攔車桿時只需要減速行駛，就可以完成認證、計費，在很大程度上節省了人力和物力。但因為要升級收費系統，還需要在車輛上面安裝識別晶元，所以很多地方是採用ETC與人工收費兩種系統。

4. 大數據常見的應用場景有哪些

大數據時代的出現簡單的講是海量數據同完美計算能力結合的結果，確切的說是移動互聯網、物聯網產生了海量的數據，大數據計算技術完美地解決了海量數據的收集、存儲、計算、分析的問題。
對於大數據的應用場景，包括各行各業對大數據處理和分析的應用，最核心的還是用戶需求。
一、醫療大數據看病更高效
除了較早前就開始利用大數據的互聯網公司，醫療行業是讓大數據分析最先發揚光大的傳統行業之一。
二、生物大數據改良基因
當下，我們所說的生物大數據技術主要是指大數據技術在基因分析上的應用，通過大數據平台人類可以將自身和生物體基因分析的結果進行記錄和存儲，利用建立基於大數據技術的基因資料庫。
三、金融大數據理財利器
大數據在金融行業的應用可以總結為以下五個方面：精準營銷、風險管控、決策支持、效率提升、產品設計等。
四、零售大數據最懂消費者
零售行業大數據應用有兩個層面，一個層面是零售行業可以了解客戶消費喜好和趨勢，進行商品的精準營銷，降低營銷成本。另一層面是依據客戶購買產品，為客戶提供可能購買的其它產品，擴大銷售額，也屬於精準營銷范疇。另外零售行業可以通過大數據掌握未來消費趨勢，有利於熱銷商品的進貨管理和過季商品的處理。
五、電商大數據精準營銷法寶
電商是最早利用大數據進行精準營銷的行業，除了精準營銷，電商可以依據客戶消費習慣來提前為客戶備貨，並利用便利店作為貨物中轉點，在客戶下單15分鍾內將貨物送上門，提高客戶體驗。
六、農牧大數據量化生產
大數據在農業應用主要是指依據未來商業需求的預測來進行農牧產品生產，降低菜賤傷農的概率。同時大數據的分析將會更見精確預測未來的天氣氣候，幫助農牧民做好自然災害的預防工作。大數據同時也會幫助農民依據消費者消費習慣決定來增加哪些品種的種植，減少哪些品種農作物的生產，提高單位種植面積的產值，同時有助於快速銷售農產品，完成資金迴流。
七、交通大數據暢通出行
交通作為人類行為的重要組成和重要條件之一，對於大數據的感知也是最急迫的。
盡管現在已經基本實現了數字化，但是數字化和數據化還根本不是一回事，只是局部的提高了採集、存儲和應用的效率，本質上並沒有太大的改變。而大數據時代的到來必然帶來破解難題的重大機遇。
八、教育大數據因材施教
隨著技術的發展，信息技術已在教育領域有了越來越廣泛的應用。考試、課堂、師生互動、校園設備使用、家校關系……只要技術達到的地方，各個環節都被數據包裹。在課堂上，數據不僅可以幫助改善教育教學，在重大教育決策制定和教育改革方面，大數據更有用武之地。
九、體育大數據奪冠精靈
大數據對於體育的改變可以說是方方面面，從運動員本身來講，可穿戴設備收集的數據可以讓自己更了解身體狀況。媒體評論員，通過大數據提供的數據更好的解說比賽，分析比賽。數據已經通過大數據分析轉化成了洞察力，為體育競技中的勝利增加籌碼，也為身處世界各地的體育愛好者隨時隨地觀賞比賽提供了個性化的體驗。盡管鮮有職業網球選手願意公開承認自己利用大數據來制定比賽策劃和戰術，但幾乎每一個球員都會在比賽前後使用大數據服務。
十、環保大數據對抗PM2.5
氣象對社會的影響涉及到方方面面。傳統上依賴氣象的主要是農業、林業和水運等行業部門，而如今，氣象儼然成為了二十一世紀社會發展的資源，並支持定製化服務滿足各行各業用戶需要。藉助於大數據技術，天氣預報的准確性和實效性將會大大提高，預報的及時性將會大大提升，同時對於重大自然災害，例如龍卷風，通過大數據計算平台，人們將會更加精確地了解其運動軌跡和危害的等級，有利於幫助人們提高應對自然災害的能力。
十一、食品大數據舌尖上的安全
大數據不僅能帶來商業價值，亦能產生社會價值。隨著信息技術的發展，食品監管也面臨著眾多的各種類型的海量數據，如何從中提取有效數據成為關鍵所在。可見，大數據管理是一項巨大挑戰，一方面要及時提取數據以滿足食品安全監管需求；另一方面需在數據的潛在價值與個人隱私之間進行平衡。相信大數據管理在食品監管方面的應用，可以為食品安全撐起一把有力的保護傘。
十二、調控和財政支出大數據令其有條不紊
政府利用大數據技術可以了解各地區的經濟發展情況，各產業發展情況，消費支出和產品銷售情況，依據數據分析結果，科學地制定宏觀政策，平衡各產業發展，避免產能過剩，有效利用自然資源和社會資源，提高社會生產效率。
十三、輿情監控大數據
國家正在將大數據技術用於輿情監控，其收集到的數據除了解民眾訴求，降低群體事件之外，還可以用於犯罪管理。