大數據與製造業

① 大數據應用在哪些領域

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。

(1)大數據與製造業擴展閱讀

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。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。

② 以大數據助力製造強國建設

以大數據助力製造強國建設

大數據成為國家競爭力的戰略制高點。當前，全球正處於新一輪科技革命和產業變革之中，通過對互聯網、物聯網等新一代信息技術所產生的海量數據進行分析，能夠總結經驗、發現規律、預測趨勢、輔助決策，拓展人類認識世界和改造世界的能力，給人類經濟社會創新發展提供強大引擎。
大數據為製造業轉型升級開辟了新途徑。處於數據爆炸的時代，製造企業獲取、管理和利用到的數據量越來越大、種類越來越多，若能對數據進行科學的採集、組織、分析與利用，為產品全生命周期和企業生產經營各環節提供有價值的決策參考，就能提高生產率、利潤率和企業綜合發展水平。
我國具備發展製造業大數據的比較優勢。我國製造業規模位居全球第一，規模以上製造企業數量眾多，信息化發展水平日益提高，每時每刻產生大量製造數據，應用場景豐富，發展空間廣大。為加快製造強國建設步伐，近年來國務院先後出台了《中國製造2025》《國務院關於積極推進「互聯網+」行動的指導意見》《促進大數據發展行動綱要》等政策文件，也為製造業大數據發展創造了良好的發展環境。
大數據推動製造業全面轉型升級
大數據精準響應用戶需求，提高製造業研發設計水平。在研發設計過程中應用大數據，能夠推動打造集成創新平台，廣泛收集和深入挖掘消費者的使用行為數據與意見反饋信息，更准確地掌握海量消費者的使用喜好，並藉由眾創、眾包等方式，將消費者帶入到產品的需求分析和研發設計等創新活動中，推動產品設計方案的持續改進。
大數據實現業務場景交互，推動生產製造智能化升級。如果說傳統的自動化、數字化、網路化給生產製造提供了「肢體」「感官」和「神經」，大數據的應用則給生產製造配上了「大腦」，使之能靈活應對各種業務場景，實現真正的智能。通過整合、分析製造設備數據、產品數據、訂單數據以及生產過程中產生的數據，能夠使生產控制更加及時准確，生產製造的協同度和柔性化水平顯著增強。
大數據輔助企業科學決策，增強製造業經營管理能力。大數據的應用，能夠推動跨行業、跨區域創新組織的建立和協同設計、電子商務、眾包眾創等新模式的發展，增強製造企業的經營管理能力。
大數據支撐生產型服務發展，加快製造業服務化進程。大數據加速製造業服務化轉型主要有3個方向：一是使企業業務從產品生產銷售，向生產型服務領域延伸；二是使企業發展模式從圍繞產品生產銷售提供售後服務，轉為圍繞提供持續服務進行產品設計；三是使企業的主要利潤來源從產品製造與銷售環節，轉為售後的生產型服務環節。
大數據與傳統業務加速融合，催生新產品新服務新業態。我國擁有全球最大的消費市場和最多樣的消費需求，將大數據融入到可穿戴設備、家居產品、汽車產品的功能開發中，能夠推動技術產品的跨越式創新，形成智能可穿戴設備、智能家居、智能網聯汽車等製造業發展新領域，有助於搶占製造業新的增長點和制高點。
促進大數據與製造業融合發展
當前和今後一個時期，推動大數據與製造業深度融合發展，要在以下幾方面下功夫。
健全工業信息基礎設施。加快建立容量更大、服務質量更可靠的工業寬頻網路，加強製造業領域無線寬頻網路規劃布局，部署面向智能製造單元、智能工廠及物聯網應用的低延時、高可靠的工業互聯網。發揮互聯網企業、工業軟體企業優勢，引導其與製造企業緊密融合，實現數據的統一採集、管理和高效處理。
建設製造業數據資源。推進感測器等數據採集終端的大規模應用，多渠道、多層面採集獲取數據。引導和支持骨幹企業、行業組織建設低成本、高效率的製造業大數據存儲中心和分析中心，匯聚形成系統、全面、及時、高質量的數據資源。完善製造業數據資源建設相關體制機制，創新政策激勵手段，形成各方面積極參與、互利共贏的數據資源建設生態。
突破製造業大數據核心技術。開放自主可控的製造業大數據平台軟體和重點領域、重點業務環節應用軟體，支持創新型中小企業開發專業化的製造行業數據處理分析技術和工具，提供特色化的數據服務。推動多學科交叉融合，開展製造業大數據分析關鍵演算法和關鍵技術研究。
提升大數據分析應用能力。建設一批高質量的製造業大數據服務平台，推動軟體與服務、設計與製造資源、關鍵技術與標準的開放共享，增強製造業大數據應用能力。
提高數據安全保障能力。研究制定面向製造業領域信息採集和管控、敏感數據管理等方面的大數據安全保障制度建設。研究制定數據分級標准，推動數據保護、個人隱私、數據資源權益和開發利用等方面的標准化工作和立法工作。制定出台對製造業數據採集、傳輸、保存、備份、遷移等的管理規范，有效保障數據全生命周期各階段、各環節的安全可靠。
培養復合型大數據人才。支持有條件的高校結合計算機、數學、統計等相關專業優勢，設立大數據相關專業。鼓勵高校、科研機構和企業有計劃、分層次的引進大數據相關的戰略科學家和創新領軍人才，依託製造業大數據領域的研發和產業化項目，引進擁有實踐經驗的大數據管理者、大數據分析員等高端人才。

③ 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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④ 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。

⑤ 大數據主要應用於哪些行業

大數據逐漸滲透我們的日常生活與每個角落，讓生活更加便利。大數據可以說是無處不在，大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的印跡，下面就為大家詳細介紹一下大數據主要應用於哪些行業。

01

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。

02

金融行業：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。

03

汽車行業：利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，未來會逐漸步入市場。

04

互聯網行業：藉助於大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放，給客戶提供方便快捷的通道。

05

餐飲行業：利用大數據打破老式的餐飲經營模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。

06

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，掌握客戶需求。

07

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。

08

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，提高工作效率。

09

城市管理：可以利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能防護。

10

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」，分析個人生活習慣，為我們提供更加全面的服務。

大數據的價值，遠遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，大大推動了社會生產和生活，未來必將產生重大而深遠的影響。

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⑥ 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。

⑦ 工業大數據如何改變製造業

工業大數據如何改變製造業
工業大數據是互聯網、大數據和工業產業結合的產物，是中國製造2025、工業互聯網、工業4.0等國家戰略在企業的落腳點。對於製造業而言，了解行業大數據產生的背景，歸納行業大數據的分類和特點，從數據流推動本身價值創造的視角看待、重造工業價值流程，將具有很強的現實意義。
工業大數據如何改變製造業1、精度更高高成功率的製造是製造商的核心競爭力，在大數據出現之前，最好的方法是投資更好的設備，或對員工進行更好的培訓，但都無法太大的減少失敗率帶來的額外損失。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、更好的預測製造商可以根據各種情況預先判斷需要生產多少產品，淡季的時候減少生產量，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需關系的變化，因此可以在最有價值的生產條件下進行生產。4、預測和判斷蹤供應商的產品優劣製造商也可以使用大數據跟蹤供應商的優劣。例如，如果供應商提供劣質產品比例較高，通過大數據計算證明這些事情，就可以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?更高的盈利能力傳統製造業受到原材料成本和生產限制等因素的限制，而大數據的降臨，讓每個生產環節得更多的收益，極大的較少了成本，企業主能夠利用這些機會，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具有極大的挑戰性。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，製造商需要專業的人或者公司來協助完成這些變化。目前來看，越來越多的傳統製造業也隨著大數據的普及在不斷的進行產業升級，在競爭激烈的新時代，大數據給製造業帶來的改變是否會引領新的工業革命呢?這些相信各位看官都已經有了自己的答案