製造業如何使用大數據

❶ 大數據正在改變製造業的7種方式

大數據正在改變製造業的7種方式
雖然製造業是一個有點過時的行業，但是人們可能會驚訝於其能夠從使用大數據中受益。由於獲得了新的分析工具和更好的收集信息的方式，製造業正在不斷發展。

以下是大數據正在重塑美國製造業的幾種方式：
1.精度更高。成功製造取決於製造商繼續具有競爭力的准確性。在大數據出現之前，最好的方法是投資更好的設備，如MIG焊機設備，或對員工進行更好的培訓。然而，使用大數據，製造商可以使用計算機程序來優化流程，並更加巧妙地分析錯誤，從而防止這些錯誤產生。
2.產量更高。大多數製造商購買原材料並製造成品，他們銷售價格高過製造成本。在該系統中，製造商可以獲得更高的收益（每個成品使用的原材料越少），企業的經營就更有利可圖。新的大數據應用程序使製造商能夠更好地了解其整體產量，並有機會改進其運營方法，生產產品獲得更多的利潤。
3.更好的預測。供應鏈預測和需求預測是製造商的兩個關鍵工具。他們可以確定製造商需要生產多少產品，何時淡季減緩生產進度，以及在倉庫中的庫存或出貨量。大數據有助於製造商更好地掌握這種供應鏈關系的流程變化，因此可以在最有價值的生產條件下進行生產。
4.預測和跟蹤供應商業績。製造商也可以使用大數據跟蹤供應商的業績。例如，如果供應商持續提供不合格的劣質產品，就可以准確計算出這種可能性，並確定選擇新的供應商是否更加具有成本效益。
5.更高的可追溯性。大數據還使製造商的流程更加透明和可追溯。製造商的原材料在生產過程中以及生產階段有多少損失？給定批次產量多少，目前存儲在哪裡？運送需要多長時間，一旦需要運送，產品在哪裡？大數據可幫製造商跟蹤生產和交付的所有這些階段，並提供對可能效率低的領域的洞察和分析。
6.高級自定義工作。大數據顯示，通過在以往的努力中獲取數據並創造更好地利用原材料的方法，有可能創建高級定製工作。它也可以幫助製造商採取逆向工程，為熟悉的問題提出新的解決方案。
7.投資回報率和運營效率。最後，大數據使製造商能夠更深入地了解其運營的真正效率，以及升級時產生的投資回報率（ROI），例如新設備或新的廣告策略。
這對製造商意味著什麼？
製造商可以用這些信息做什麼？他們目前正在做什麼來利用這些趨勢？
·更高的盈利能力。首先，製造商推動更高的盈利能力。傳統上受到原材料成本和生產限制等因素限制的領域，而突破性的降低成本，並在每個生產運行中獲得更多的收益。企業主很期待能夠探索這些機會，賺取更多的收入。
·更大的競爭壓力。隨著製造商採用大數據戰略，競爭對手感受到採取類似甚至更好的方法的壓力。越來越多的競爭迫使越來越多的傳統製造商升級內部系統，因此未來的技術發展將會越來越活躍。
·對新角色的需求。即使精益的數據應用程序對外部人員或不熟悉數據分析的人員來說也是具有挑戰性的。新技術令人印象深刻，但他們要求有足夠知識和經驗的人來實施和管理它們。因此，製造商需要其團隊招募所需要的人才。
盡管自工業革命以來，經濟區域的技術飛躍相對較少，但製造業正受到大數據的影響。在未來的幾年裡，如果想要繼續生產，更多的製造商將被鼓勵或被迫採用數據採集，存儲和分析的新標准。

❷ 製造業大數據應用呈五大模式

製造業大數據應用呈五大模式_數據分析師考試
深耕製造業多年的IBM，在大數據分析上提供的不只是產品，還有結合產業知識與豐富經驗的顧問服務，幫助製造業者做出正確有效率的大數據分析。

IBM商業分析部資深業務劉君彥指出，目前市面上有很多大數據分析的解決方案，但大多隻能做到資料視覺化，也就是以圖表呈現分析結果，而IBMMAO可以根據製造業所面臨的問題，決定要做哪一種分析，例如預測或模擬，甚至整合財務或產銷端資訊，找出解決問題的方法，這在智能製造過程中是非常重要的事，因為企業往往擁有大數據，卻不知道該如何分析。

IBM全球企業咨詢服務事業群資深顧問李藝鋒進一步指出，目前，高科技製造業者面臨到的問題主要有三種，第一、未預期的物料問題或設備故障直接沖擊產能，以致耗損大量成本；第二、因製程穩定性問題造成產品良率下降，不但影響獲利更影響客戶滿意度；第三、製程世代轉換越來越快，如何加快量產速度，成為獲利的關鍵因素。因此，IBM根據製造業所面臨到的問題與產品生命周期，歸納出製造業大數據分析五大應用模式；

第一、物料品質監控。原物料品質不穩定其實有跡可循，然而傳統SPC監控要等到發生問題時才會做出警示，此時不僅己經影響產品品質，更不容易找出原因，而MAO則是主動分析趨勢變化，發現潛在問題即早做出預警，以便能及早解決(如：更換物料)維持產品品質。

第二、設備異常監控與預測。傳統SPC監控雖然也涵蓋設備參數，但有時設備仍然會發生問題，工程師也不知道設備發生問題該怎麼處理最有效，MAO運用設備感測資料及維修日誌，找出發生設備異常的模式，監控並預測未來故障機率，好讓工程師可以即時執行最適決策。

第三、零件生命周期預測。零件或耗材有其生命周期，製造業者多半根據供應商建議進行定期更換，卻忽略了生產及環境條件對耗損速度的影響，導致以下兩種情況經常發生，一是在太早更換零件，造成不必要的開銷，二是太晚更換零件，導致品質受影響。MAO根據生產及設備狀態資料、零件資訊，精準預測零件生命周期，在需要更換的最佳時機提出建議，幫助製造業者達到品質成本雙贏。

第四、製程監控提前警報。製造業的製程參數相當多且彼此會互相影響，若是因為製程參數偏移而影響產品品質，工程師只能單一站點逐步追查，相當耗費時間，而MAO的做法是建立產品品質預測模型，找到最佳的製程黃金區間，一旦發現製程參數偏移到區間外，便即時發出警報，讓工程師可以即時進行調整或其他決策。

第五、良率保固分析。對製造業者來說，產品良率過低或是出售後於保固期間內發生問題，不僅會增加成本，更直接影響企業形象與客戶滿意度。因此MAO結合生產設備、產品良率及維修保固相關資料，建立預測模型，以預測良率並降低保固成本。

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❸ 智能製造：工業製造中的大數據分析

搞清出工業大數據分析，第一步我們應該如何定義製造業的大數據？這里我和大家通過大數據的三個特性，來經一步了解大數據的特性。

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關注＃1 －工業大數據數據來源

工業大數據的主要來源有兩個，第一類數據來源與智能設備。普適計算有很大的空間，現代工人可以帶一個普適感應器等設備來參加生產和管理。所以工業數據源是280億左右大量設備之間的關聯，這個是我們未來需要去採納的數據源之一。

第二個數據來源於人類軌跡產生的數據，包括在現代工業製造鏈中，從采購，生產，物流與銷售市場的內部流程以及外部互聯網訊息等，都是此類大數據的戰場。通過行為軌跡數據與設備數據的結合，大數據可以幫助我們實現客戶的分析和挖掘，它的應用場景包括了實時核心，交易，服務，後台服務等。

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關注＃2 －數據的關系

數據必須要放到相應的環境中一起分析，這樣才能了解數據之間的關系，可以分析出問題的根本原因（root cause）。譬如，每一款新機型在交付給航空公司之前都會接受一系列殘酷的飛行測試。極端天氣測試就是多項嚴酷的測試之一。該測試的目的是為了確保飛機的發動機、材料和控制系統能在極端天氣條件下正常運行。

問題的處理關鍵在於找到產生問題的根源，而以知錯誤的消除，關鍵在於解決方案的可靠有效。一旦找到並確定了根本原因，同時產生了可接受的應急措施，就可把問題當成一個已知錯誤來處理。問題調查的過程一定需要收集所有可用，與事件相關的信息來確定並消除引起事件和問題的根本原因。數據採集與分析必須要事件／問題發生的環境數據結合。

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關注＃3 －數據的收益

對於數字化轉型的其他方面而言，大數據不僅要關注實際數據量的多少，而最重要的是關注在大數據的處理方法在特定的場合的應用，讓數據產生巨大的創新價值。如果離開了收益考慮或投資回報的設計，一味尋求大數據既無法落地也無法為企業創造價值。

工業大數據分析的定義

生產執行系統（MES）與飛機發動機 健康 管理系統如出一轍。我們可以從工廠的生產中，實時採集到海量的流程，變數，測量結果等數據。這些數據來源的原因都是因為在製造環境中，設備或資產連接後所產生的現象。然而基於大量數據集而生成的報表，或是基礎統計的分析並不足以稱之為製造業的大數據分析。

所以如果製造業大數據分析不僅僅意味著數據的量，作為一個行業，我們應該如何定義製造業的大數據分析？「大數據不僅僅是大量的數據」這句話裡麵包含了多重涵義。

當代大數據處理技術的價值在於技術進步，同時也是因為技術進步，使大數據成為商業中有價值的核心驅動因素。作為智能製造的三駕馬車之一，工業大數據分析已經被多數的製造企業所認知並接受。許多製造業企業認為自己在生產運營方面也累積了大量的數據，是時候可以用到大數據了。

數據類型的多樣性

大數據不僅僅是大量的數據的堆積。大數據的重要屬性之一，便是，人們設法收集，並弄清楚，不斷變化的數據類型。如果只是大量採集同一類型的數據的話，再大的數據量都不能稱之為大數據。

數據必須包括高度可變性和種類多樣性。製造工廠中存在無數的大數據應用，但並不包括簡單地分類和展示一連串的流程測量結果，這些工作基本的統計展現就可以完成。一些大數據資料庫或數據湖的構成部分數據類型也是文本信息、圖像數據、地理或地質信息和非結構信息，例如，通過社交媒體或其他協作平台獲得的數據類型。

製造業信息結構概括起來分為兩層，一個是管理層，一個是自動化層。從經營管理，生產執行與控制三個緯度來實現決策支持、管理、生產執行、過程式控制制以及設備的連接與感測。製造業中大數據分析是指利用通用的數據模型，將管理層與自動化層的結構性系統數據與非結構性數據結合，進而通過先進的分析工具發現新的洞見。

大數據分析對生產的意義

製造業的創新的核心就是要依託大量的前沿 科技 。先進的技術是創新的手段。在新技術的支持下，可以通過一體化的製造運作管理系統MOM將企業管理應用系統，例如ERP，MES等系統與工業自動化的相關系統整合為一體。

從兩化融合的角度來看，信息系統供應商要從企業的主信息系統提供商定位來做好規劃、標准、功能設計、實施策略的統一性工作。協助企業做好風險控制，降低投資，降低操作維護成本，實現企業信息系統全集成。

❹ 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。

❺ 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!

❻ 中國製造業應如何認識和看待大數據

中國製造業應如何認識和看待大數據
傳統來看製造業並不是信息化非常發達的行業，這一點體現在多數製造業的流程傳統而粗糙，即使有現代化的設備，整體的信息化方案也多半來自設備製造商(本身有時候被算作高科技業，例如AppliedMaterial一類的半導體設備製造商，還有台積電一類的半導體代工廠商)。但是在大數據時代，似乎這不是一個絕對的壞事，就好像中國的電信行業直接跳過美國花了上百年發展的固話業務，直接跳到行動電話業務，迅速提高了中國人民的通訊水平和通訊體驗，以中國移動為代表的電信運營商還迅速躍升為全球頂級的運營商，在大數據時代，更是迅速成為大數據的領先選手。

我認為中國的製造業需要對大數據有以下幾點認識
1、製造業是需要數字化的：數字化會給製造業帶來更精準、更先進的工藝，更優良的產品，這個概念可以補足中國的製造業在此之前的整體水平。
2、製造業首先是大數據的源頭，一旦製造業進一步數字化，生產流程中產生的數據都輕而易舉地屬於大數據的范疇，其數據量、產生頻度、類型從IT角度來看，都極具挑戰性和吸引力。一個半導體生產機台一天產生的數據量可以輕松上TB，這樣幾年積累的數據就在PB級了，如果對此數據進行分析研究，就是個實實在在的大數據問題。
3、從製造業本身來說，國際上以德國的「工業4.0」口號為代表的數字化製造，物聯網為代表的信息化產品，將占據製造業的重要平台性話題，在這個方面沒有布局的企業可能很快都要被劃為「傳統製造業」，從而面臨工業革命歷史上必然遇到的被淘汰的挑戰。
4、製造業可以通過IT技術的提升，特別是大數據技術的提升而成就離子式跳躍，大數據技術代表了新的製造業產業革命，產業轉型的標志性技術和關鍵性技術，「傳統製造業」可以通過IT技術的提升而實現彎道超車，迅速實現轉型。
當然這一切的挑戰是大數據人才的深度和厚度，對大數據的理解和大數據技術的採用程度。

❼ 大數據如何幫助提高製造質量

大數據如何幫助提高製造質量

我們都聽說過無數關於大數據如何幫助公司增強營銷效果和全面評估客戶的案例。除了這些之外，還有許多行業也受到了大數據的影響，尤其是製造業。在近幾十年中，製造業一直在收集匯聚大量信息。隨著機器對機器和人對機器數據變得越來越普及，數據採集量正在持續大幅增長。物聯網的出現讓製造業成為了大數據解決方案的理想候選人。

製造數據的歷史

數據分析對於製造業來說並不是什麼新鮮事物。在過去二十年中，製造商依靠企業資源規劃(ERP)和產品生產周期管理(PLM)等軟體提高生產效率，確保產品質量。由於許多數據的傳輸速度較慢無法被使用，以及數據被獨立地存儲在機構當中，用戶無法訪問到這些信息等原因，導致許多被採集和存儲起來的數據無法發揮自己的價值。

對於許多機構來說，數據分析只是一種在問題發生之後解決問題的手段，而不是一種在問題發生前主動預防問題的前瞻性手段。

大數據解決方案是如何發揮作用的

在使用了企業Hadoop解決方案後，製造商不僅能夠管理來自感測器和自動化程序的海量數據，而且還能夠更好的分析和分享這些數據。因此，問題能夠被迅速解決，同時製造商們也可以獲得寶貴的主動洞察力。

在服務管理領域，製造商能夠安裝和監視感測器，跟蹤產品的使用方式，實現產品所需的服務需求的可視化。使用這些數據可以有效地影響到業務的其它領域。例如，根據客戶對產品的使用方式向客戶提供更具針對性的解決方案。

在運維方面，Hadoop還能夠幫助優化售後維修服務流程。感測器負責收集關於設備運行狀態的數據，允許製造商在需要時進行維護，盡早發現存在的問題。這樣一來不僅降低了成本，還提升了服務質量。

行業案例

以前，杜克能源公司為了監控生產工廠情況採取的辦法是向每個工廠派遣監控專家，讓他們通過攜帶型設備收集數據。在這種情況下，這些專家的時間有80%是耗費在了數據採集上，僅有20%的時間用在了數據分析上。

在部署了大數據解決方案後，杜克能源公司的專家能夠遠程監控來自所有設備的異常數據，並快速解決出現的問題。

結論

大數據解決方案為製造商帶來了巨大機遇。他們能夠通過大數據解決方案降低成本，提高生產效率，並通過迅速地解決問題和根據用戶實際使用方式改良產品，最終提升產品質量。隨著物聯網的持續發展，製造商們從這些數據中獲得的好處也將持續增長。

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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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❾ 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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