大數據如何用於工業產品研發

1. 工業製造大數據分析

工業製造大數據分析
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，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，再大的數據量都不能稱之為大數據。
如何實現智能製造是大家都關心的問題。從哈佛商學院的邁克爾·波特到賓夕法尼亞大學沃頓商學院，有一個普遍的共識，即數字化轉型是智能製造實現的途徑。重要的是，這個共識也來自於眾多的世界級製造業企業與企業家們。
這一共識是基於無數技術趨勢的融合，例如，物聯網、賽博系統(CPS)、工業物聯網、移動技術、人工智慧、雲計算、虛擬／虛擬增強現實（VR／AR），以及大數據分析等。我們一定要保持清醒，不要簡單地認為有了這些技術，未來五年就是製造業的黃金時期。道理很簡單，這個新製造業文化的變革進程是相當復雜和艱難的，沒有行業、企業與用戶的融合推進，無法實現這次變革。數字化轉型不僅僅意味著企業簡單的數字化，而是把數字作為智能製造的核心驅動力，利用數據去整合產業鏈和價值鏈。
自工業革命以來，為了改進運營，製造商一直以來都在有意地採集並存儲數據。隨著時間的推移，數據在製造業分析的需求將越來越大。然而在過去的許多年間，利用數據的根本動因並沒有改變，數據的復雜性增強，數據轉化為情報的能力越來越大。
2012年高德納給出大數據定義，其中特別強調大數據是多樣化信息資產，不僅關注實際數據，更關注大數據處理方法。數據量大小本身並不是判斷大數據價值的核心指標，而數據的實時性和多元性對大數據的定義和價值更具直接的影響。
在討論工業大數據分析的時候，我注意到兩種不同的觀點：
第一種觀點認為，製造業向來都有大數據。幾十年來我們的企業一直在通過歷史記錄、MES、ERP、EAM等各種應用系統採集數據。在部分產業鏈環節，特別在市場營銷方面，大數據算是一個新的熱詞。
第二種觀點認為，從工業大數據角度看，製造業是一個尚未打開的市場或剛剛開啟的市場。存在大量不同類型的數據，但如今它們還未被應用到分析之中。
考慮到這些觀點，面對任何新的市場提法，包括名詞解釋、定義或分析框架，我們始終都應該保持適當的懷疑精神。這里我更多傾向於第二個觀點。我們的製造業的確有「大量數據」，但這並不是我們大多數人從市場上所理解的「大數據」涵義。在搞清楚工業大數據分析之前，我們應該如何定義製造業的大數據？這里可以通過大數據的三個特性，進一步了解大數據的特性。
數據來源
工業大數據的主要來源有兩個，第一是智能設備。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集的數據源之一。
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、物流與銷售內部流程以及外部互聯網信息等。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對客戶的分析和挖掘，它的應用場景包括了實時核心交易、服務、後台服務等。
數據關系
數據必須要放到相應的環境中分析，才能了解數據之間的關系。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可能產生問題的根源，消除已知錯誤，並確保解決方案的可靠有效。一旦找到並確定了根本原因，同時具備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，以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。
數據價值
對於數字化轉型，大數據不僅要關注實際數據量的多少，最重要的是關注大數據的處理方法在特定場合的應用，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（ROI）的設計，一味尋求大數據，則大數據分析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
發動機是飛機的心臟，也是關乎航空安全，生命安全的重中之重。為了實時監控發動機的狀況，現代民航大多安裝了飛機發動機健康管理系統。通過感測器、發射系統、信號接收系統、信號分析系統等方式採集到的數據，會經由飛機通信定址與報告系統，通過甚高頻或者衛星通信傳輸出來，這就是為何GE的發動機監控系統每天會獲取超過1PB數據的原因。
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。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為製造業的大數據分析。
數據類型的多樣性是工業大數據分析的重要屬性
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，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，再大的數據量都不能稱之為大數據。
例如，生產環境中收集的時間序列模擬流程變數，數據的類型是單一的，很容易建立索引，即使存在千千萬萬，也不足以成為大數據。
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，對這些工作，基本的統計展現就可以完成。一些大數據的資料庫或數據湖的構成部分也是文本信息、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。
大數據分析對企業生產智能的意義
製造業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、EAM等系統與工業自動化的相關系統整合為一體。在一體化製造運作管理的基礎上，我們可以實現集IT+MOM+MES+BI的一體化製造企業信息系統解決方案。
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（MIV，MainInformation systems Vendor ）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。
特別需要注意的是，企業管理信息平台被普遍認為是製造企業管理的集成和儀錶板工具。許多供應商既大量投資其與ERP和自動化系統專有的集成，也投資開放式集成，還投資儀錶板和移動技術，希望隨時隨地為需要正確信息的決策者提供衡量標准。
製造業大數據分析的三種途徑
途徑一，利用開放技術與平台，將任何系統的數據移動到任何其他地方。
製造運作管理系統建設項目是系統工程，不僅僅是一套我們理解的傳統軟體系統，更多的是項目執行和服務的平台。這需要在項目管理與製造企業的策略「客戶服務」上，體現出製造企業的綜合管理能力與軟實力。
整個平台要從前期、工程實施以及售後服務這三個大的階段來架構。在前期規劃中，要重視標准、設計與實施，特別是與管理一體化的信息系統形成統一的對接。有了前期統一規劃的制定，工程實施的環節可把行業的經驗、集成能力、實施能力、軟體開發能力等融合。特別需要在組織上建立和形成超級團隊的制度。而持續服務、長期經營，將物聯網應用融入與「軟體+雲服務」的互聯網＋戰略是後續服務的考慮重點。
在製造業大數據分析工作中，必須要加強通過物聯網科技的應用對後續持續服務的支撐作業。通過工業物聯網，實現的及時響應客戶、物聯網軟硬體系統定期巡檢、提供應急備件、提供易耗品、完善應用等功能來加強和鎖定與企業的供應鏈企業之間的長期合作。通過管理平台與物聯網數據，可以持續為客戶提供有價值的服務。
途徑二，投資工廠內外系統架構堆棧中能夠處理結構性和非結構性數據的數據模型。
新技術是創新革命的核心，其中很重要一個特點就是集成，即製造運作管理系統MOM與ERP、EAM、OA、商業分析的集成，包括一鍵登錄、界面集成、消息推送、工作流集成、主數據、應用集成匯流排與平台。
由於這些系統之間主數據全部統一，所有系統之間的數據交互依靠應用系統匯流排進行數據交互，整合了跨系統的業務流程、工作流、服務流程等之後即實現無縫集成和分析。對於企業管理者來說，一鍵登錄後，可以根據不同的崗位，個性化制定並且顯示與管理最相關的必要信息。這就是互聯網所帶給我們的分享思路。
途徑三，通過時間序列、圖像、視頻、機器學習、地理空間、預測模型、優化、模擬和統計過程式控制制等先進的分析工具與製造業企業內的大數據平台結合分析，從而洞見尚未顯現的情況。通過感測器、感應器、傳輸網路和應用軟體等物聯網數據，與管理應用軟體結合起來，將是今後製造業大數據分析的一大方向。
培養企業內部大數據分析專家
作為一個行業，我們需要有機地發展行業特定的大數據分析工具集，這樣才能讓現在的行業專家，從足夠的數據科學中實現數字化轉型。為了推動轉型，我們需要一大批優秀的企業利用這種方法，並向其他人或同行證明其價值。

2. 如何利用工業大數據推動製造業轉型

什麼是工業大數據？
工業大數據，很難從內涵角度來作出一個定義，因為它涉及到很多各種各樣的數據。但從外延角度來看，比較容易。
大體上是3+3，第一個「3」是指3個層面——企業，企業上面的供應鏈、產業鏈和生態鏈，以及在這上面的行業管理和宏觀經濟。第二個「3」是指每個企業都有的3個過程——生產，使用，以及發展中的經營效益，所以，「3+3」基本上把工業大數據的脈絡圈起來了。
從企業的角度看，工業大數據是在一個企業的設計、創新、生產、經營和管理決策過程產生、使用和轉型升級過程需要的信息之和。所以最小的圈是企業，一個企業從開始到生產線到設計、到工藝過程、到人，一直到管理、決策、市場、服務，像這樣的環節都在使用。
從供應鏈、產業鏈和生態鏈的角度來看，工業大數據是供應鏈、產業鏈和生態鏈產生、使用和需求的各類信息之和。這三個鏈之間很難一刀斷開，因此，我也是從一個概念來看。所以，製造業也好、工業企業也好，整個過程是一個鏈環周。這個鏈不僅是一個企業，更重要的是政府機構、研究機構，需要把控和研究如何追求製造業前兩環的優化。所以我們看到了超越一個企業的生存、使用和發展需求的新工業數據。
從行業管理和宏觀調控的角度來看，工業大數據是工業行業管理和宏觀調控產生、使用和需求的各類信息之和。每一個行業的管理都需要工業大數據，在工業行業又生存了很多企業，做好工業數據管理需要這樣一個鏈條，所以「3+3」構成了工業大數據的外延，每一個環節，使用的和需求的中間是交集，這樣才對工業大數據的發展提供了基礎。
小結
首先，3+3加起來的組合就是工業大數據;
第二，產生、使用和進一步發展的需求的工業大數據是不同的，是交集;
第三，進一步發展需求的大數據最大;
最後一句話最重要，工業大數據，工業是主體。
為什麼要發展工業大數據？
同樣是三個層面，從三個由小到大的層面，加上一個需求，來看一下工業大數據的作用和意義。
首先，從最小的層面——企業來看，工業大數據為企業全過程設計、創新、生產、經營、管理、決策服務，為企業的發展戰略和目標的實現服務。
第二個層面，工業大數據服務於供應鏈的優化、產業鏈的完善、生態鏈的形成和優化。從供應鏈、產業鏈、生態鏈來看，不管是CSM的生產圈，還是一個特定產品製造過程的供應鏈，或是一個完整生產過程的分析，工業大數據都是為了它的形成和優化。
第三個層面，工業大數據要滿足行業和宏觀決策調控的實際需求，提高行業和宏觀經濟管理決策質量、能力。政府的行業管理對於供應鏈、產業鏈、生態鏈、商業鏈、價值鏈有著非常重要的作用，但是政府的宏觀調控超越了這樣的鏈環本身，我們要對經濟發展面臨的重大問題作出回應，甚至回答製造業如何來應對這樣的問題。所以從這個行業來看重要的是行業發展戰略，而到宏觀調控的時候，不但要從行業的發展戰略，還要從整個經濟發展去看這些問題怎麼解決?這就需要信息。
第四，從工業轉型升級的需求看，工業大數據是為了一個個企業、行業、裝備、工藝、生產線、供應鏈的轉型升級服務。先進製造業、工業4.0、智能製造，以兩化融合和智能製造為重點的中國製造2025，都是工業轉型升級模式的未來方向。原來我們的3.0工業，是以裝備和生產線為核心的自動化，而4.0的智能化是把這兩個過程自動化和數據自動化結合在一起。
小結：
工業大數據的研究和實踐要服務於加快製造業轉型升級、提升工業競爭力;
這個目標要落實到企業創新、設計、生產、經營、管理、決策的每一個具體環節;
這個目標要落實到供應鏈全局優化、產業鏈和生態鏈的形成和優化的每一個具體環節;
這個目標要落實到工業行業管理和宏觀經濟調控決策的每一個實際需求。
工業大數據怎麼推動製造業轉型升級？
在回答怎麼辦之前，首先要知道存在著哪些主要問題：
1、在數據生成環節，主要存在跑冒滴漏和非標準的問題;
2、在數據利用環節，主要存在數據不足、質量不高、各個環節協同存在制度、核算、標准等大量障礙;
3、在發展需求環節，主要存在缺乏預見性、缺乏有效的模型和工具、缺乏制度和標准規范等問題。
要想建設好、應用好大數據，首先要解決這三個問題：
首先是建設，什麼是建設?我記得三年前說過，把大數據作探礦、采礦、煉礦、用礦，實際上探礦和采礦就是建設好信息，可以從三個緯度四個方面來建設好信息。三個緯度首先是發現，然後才可以按照應用需求結合起來。第二要有制度，要有標准，要實現系統之間的互操作。同時我們還要發現、收集、組織，來提升系統性、完整性、及時性、准確性。這是建設好、運用好。
利用好有三個方面或者三個層次和若干個關鍵環節。由於時間關系就不再展開討論了。
最後，要特別注重取得實效、最佳實踐和理論研究。
1、要特別注重實效。因為今天的大數據，每一個環節的形成都有它的實效，這件事情從開始到做完以後，效果究竟是什麼?有很多企業家，當你用大數據對你企業各個環節進行改善提升的時候，你首先第一條要把提高效率放在首位，這是關鍵，而且對於製造業來說，要永遠把利潤率放在最重要的位置。當然，工業大數據不能直接用錢來算，有的環節是企業老闆在管理上、服務上提效，但是這個效果必須是可測量的，不管是定性的還是定量的。
2、要特別注重最佳實踐。i5數控機床，從開始研發到今天位列智能數控機床試點領先的行列，花了十年的時間。為什麼前面幾年沒有成功?就是因為數據缺失。缺什麼數據?高端數控機床為什麼長期被國外控制?數控機床的技術為什麼那麼長時間沒有克服?因為不管是材料的發展，還是裝備的發展，都沒有數據，沒有實踐過程中的數據，它是發展不起來的。接下來是模型怎麼建，也需要數據來支撐，但是原來由於高端數控機床都由國外來控制，我們沒有數據。另外，它在這個過程裡面還倡導商業模式，這個機床是按服務鑰匙收費。所以它又變成了今天最新最熱門的製造行業分享。這顯然是一個最佳實踐，這裡面工業數據是極其重要的。
3、要注重理論的研究，注重方法、制度創新的研究。在這個過程中，需要對製造業發展的趨勢、特徵，工業大數據的內涵外延，工業大數據建設和利用的系統方法，工業大數據質量保證、協同發展、制度創新等等一系列問題進行研究。

3. 數字經濟時代，大數據如何賦能工業2.0

1月12日，國務院正式發布《「十四五」數字經濟發展規劃》。根據該規劃，到2025年，數字經濟邁向全面擴展期，數字經濟核心產業增加值佔GDP比重達到10%。業內人士分析，假定2025年GDP總量為130萬億，那意味著數字經濟核心產業增加值將達13萬億元。而2020年，這一數據僅為7.8萬億元左右。

從具體內容來看，《規劃》涉及的5G基站和大數據建設，以及新能源 汽車 、人工智慧、工業互聯網等重點產業供應鏈體系建設都是新基建的重要組成部分。

在數字經濟時代，海量數據和先進算力成為佔領發展制高點、掌握發展主動權的關鍵。隨著全 社會 數據總量的爆發式增長，中國已經成為全球數據資源大國。 作為以數據生成、採集、存儲、加工、分析、服務為主的戰略性新興產業，大數據產業是激活數據要素潛能的支撐。

近日，IDC發布了《工業數據智能市場分析報告，2021》，報告顯示，2020年中國工業數據智能市場規模為35.8億元，預計2021年2025年的復合年均增長率達到31.6%，市場尚處於早期快速發展階段。

工業數據分析應用興起於工業大數據，得益於工業物聯快速發展和AI技術用於海量數據處理，發展再次加速，大數據和AI也在加速向數據智能融合。工業數據智能是指利用大數據和AI技術，對工業數據進行處理和分析，挖掘數據價值，沉澱工業知識，實現業務優化和創新。

目前，雲服務商、大數據和AI服務商、工業垂直領域服務商和工控廠商等各類企業都已經進入工業數據智能市場，並結合各自優勢拓展市場。一些工業軟體、工業互聯網平台廠商凳液也在持續進入市場。

我國大數據產業鏈初步形成，可大致分為基礎支撐、數據服務、數據融合應用上中下游三個環節，目前已匯集包括阿里雲、騰訊雲、華為、中科曙光、紫光集團、聯想、中興通訊、久其軟體、太極股份、東方國信等各行業領先企業。在網路支撐方面，我國已建成全球規模最大的光纖網路和蠢虛4G網路，5G終端連接數超過2億，位居世界第一，為大數據釋放更大價值增強基礎。

「十四五」時期，釋放數據要素價值將為建設製造強國、網路強國、數字中國提供有力支撐。數據要素價值釋放是數字經濟發展的根本所在。 「十四五」時期，推動帶粗燃大數據產業發展要堅持數據要素觀，把數據要素匯聚、流通、應用、治理貫穿始終，加快完善數據價值體系和市場規則，強化數據要素在驅動經濟 社會 轉型發展中的戰略性、基礎性作用，實現數據要素價值釋放和價值再創造。

4. 如何利用工業大數據推動製造業轉型升級

1. 深圳市兒童醫院成功部署IBM集成平台與商業智能分析系統
IBM利用其行業領先的大數據與分析技術，支持深圳市兒童醫院搭建信息集成平台，整合原有分散在多系統中的海量數據，實現各部門的信息共享;同時通過商業智能分析對集成數據進行深入挖掘，為醫院各部門人員的科學決策提供全面的輔助，提升醫院的服務水平和管理能力。
2. Informatica幫助紫金農商銀行深挖數據價值
紫金農商銀行ODS數據倉庫項目建設使用Informatica產品完成數據的載入、清洗、轉換工作顯得尤為簡單，圖形化、流程化設計使維護人員能夠快速、順暢的操作，即使數據源結構發生變化，也不會像以前必須修改大量的程序代碼，只需要在PowerCenter中配置一下即可。
3. 華為大數據一體機服務於北大重點實驗室
經過大量的前期調查，比較和分析准備工作，北大重點實驗室選擇了華為基於高性能伺服器RH5885 V2的HANA數據處理平台。HANA提供的對大量實時業務數據進行快速查詢和分析以及實時數據計算等功能，在很大程度上得益於華為RH5885 V2伺服器的高可靠、高性能和高可用性的支撐。
4. IBM攜手漢端科技為飛鶴乳業打造全產業鏈可追溯體系
IBM、漢端科技與中國飛鶴乳業聯合宣布，通過利用IBM業界領先的全面大數據與分析能力，和漢端科技在商業智能領域豐富的行業經驗，飛鶴乳業實現了產品的可追溯與食品安全的數字化管理，完成了系統數字化、透明化、服務化的升級。
5. 浪潮大數據平台大大提升了濟南的警務工作能力
浪潮在幫助濟南公安局在搭建雲數據中心的基礎上構建了大數據平台，以開展行為軌跡分析、社會關系分析、生物特徵識別、音視頻識別、銀行電信詐騙行為分析、輿情分析等多種大數據研判手段的應用，為指揮決策、各警種情報分析、研判提供支持，做到圍繞治安焦點能夠快速精確定位、及時全面掌握信息、科學指揮調度警力和社會安保力量迅速解決問題。
6. 英特爾攜杭州誠道科技構建智能交通
面對大數據挑戰，杭州市和杭州誠道科技有限公司緊密合作，部署了基於英特爾大數據解決方案的誠道重點車輛動態監管系統，通過集中的數據中心將全市卡口、電子警察、視頻監控、流量檢測設備、信號機、誘導設備等有效地連接起來，從交通案件偵破能力、交通警察對機動車輛的監管能力到利用關聯車輛的數據分析能力，都得到了極大提升。
7. 步步高集團借Oracle Exadata 大大提高了IT投資回報率
步步高集團採用 Oracle Exadata資料庫雲伺服器搭建信息化平台，憑借Oracle Exadata資料庫雲伺服器的高擴展性、安全性和冗餘性，步步高集團得以在該基礎架構上運行一系列Oracle零售行業以及Oracle的應用軟體。此外，基於Oracle Exadata的步步高IT新架構比傳統架構擁有更好的性價比，最大限度地增加了IT的投資回報率。
8. 華為Anti-DDoS助阿里巴巴檢測DDoS變革
阿里巴巴現網多個數據中心出口都部署了華為的Anti-DDoS解決方案，平均每天防護的DDoS攻擊次數超過100次，每年達數萬次，峰值防護的DDoS攻擊流量超過100Gbps。如今，DDoS攻擊在阿里巴巴安全工程師眼裡已經習以為常，由華為Anti-DDoS方案自動調度進行清洗防護即可。「雙11」期間，華為Anti-DDoS方案一如既往地成功防護了多輪DDoS攻擊事件，有力保障了阿里巴巴網路交易的順暢平穩。
9. 華為大數據方案在福建移動的應用
為進一步提升外呼成功率，從2014年初開始，福建移動聯合華為公司開展基於大數據的精準營銷工作，採用大數據分析的方法選擇外呼目標價值用戶。基於大數據分析方法和傳統外呼方法分別提供20萬目標客戶清單，在前台無感知下進行對比驗證，確保對比效果不受人為因素影響，經過外呼驗證，基於大數據分析方法較傳統方法外呼成功率提升50%以上，有效支撐了福建移動4G用戶發展戰略。
10. 北京市人民政府「12345」便民電話中心選擇Oracle Exadata 實現便攜服務
為了進一步提升部門的調度能力、辦理水平和群眾滿意度，北京市人民政府「12345」便民電話中心選擇Oracle Exadata資料庫雲伺服器，升級成為北京市非緊急救助服務綜合受理調度平台，通過Oracle Exadata Database Machine支撐起新平台的資料庫訪問需求。升級後的平台能夠整合全市的便民呼叫服務，支撐來自群眾的各類訴求、求助、批評和建議，並可為公眾提供方便、快捷的公共信息服務，真正成為全市的輿情中心、信息匯集中心和城市名片。

11. 民生銀行借IBM BigInsights應對金融業的大數據挑戰
IBM BigInsights大數據解決方案和企業級NoSQL資料庫SequoiaDB合作，為民生銀行搭建低成本、高性能、高可靠且水平擴張的數據平台，幫助民生銀行通過大數據分析應對金融業的大數據挑戰，完善交易流水查詢分析系統,產業鏈金融管理系統，以及私人銀行產品貨架管理系統。
12. 中信銀行信用卡實施EMC Greenplum 數據倉庫解決方案
中信銀行信用卡中心選擇實施EMC Greenplum 數據倉庫解決方案。Greenplum 數據倉庫解決方案為中信銀行信用卡中心提供了統一的客戶視圖，藉助客戶統一視圖，中信銀行信用卡中心可以更清楚地了解其客戶價值體系，從而能夠為客戶提供更有針對性和相關性的營銷活動。基於數據倉庫，中信銀行信用卡中心現在可以從交易、服務、風險、權益等多個層面分析數據。通過提供全面的客戶數據，營銷團隊可以對客戶按照低、中、高價值來進行分類，根據銀行整體經營策略積極地提供相應的個性化服務。
13. 惠普助力雅昌集團掘金大數據
成立於1993年的雅昌集團首創「傳統印刷+IT技術+文化藝術」的商業模式，形成環環相扣的文化產業鏈，為藝術市場提供全面、綜合的一站式服務。基於企業內容數據管理體系，惠普為雅昌搭建了從數據採集、處理、管理到應用的全過程處理流程，使雅昌可以快速利用所需數據，縮短新品上線時間，快速響應市場變化。
14. 德國足球隊採用SAP大數據方案迎戰世界盃
德國足協和SAP公司通過聯合創新引入SAP Match Insights解決方案，該方案基於SAP HANA平台運行處理海量數據，可以為球員和教練提供一個簡明的用戶界面，幫助雙方開展互動性更強的對話，分析球隊訓練、備戰和比賽情況，從而提升球員和球隊的成績。
15. 1號店借Oracle Exadata改善終端客戶體驗
1號店採用Oracle Exadata資料庫雲伺服器成功優化統一整合的數據平台，滿足了不斷增長的業務處理需求，並進一步改善了終端客戶體驗。經過Oracle Exadata整合後的新平台採用混合負載互備架構，將平均處理性能提升7倍，既可以支持目前規劃業務量的業務處理，還能夠隨著業務量的增長進行在線升級、擴容，滿足處理能力和數據量的增長需求。軟、硬體集成設計的Oracle Exadata 協助解決了1號店的I/O瓶頸問題，實現了比傳統架構更高的性能和可擴展性。同時，基於Exadata的1號店IT新架構比傳統架構擁有更好的性價比，最大限度地發揮了IT投資回報率。
16. 大數據在青島銀行：提升銀行交易性能、簡化運營和管理
利用IBM大數據專家PureData，青島銀行能夠高效集成業務數據，簡化運維。PureData for Transactions作為青島銀行重要業務處理系統，能夠在一個系統中整合超過幾十個資料庫，同時提供良好的性能、可用性和可擴展性支持實現廣泛的業務目標，例如地域擴張，突發的業務交易高峰，新櫃面、流程銀行等大規模的業務上線等。
17. Informatica方案幫助南京兒童醫院實現信息互通共享
南京市兒童醫院目前已建成包括HIS、LIS、PACS、電子病歷EMR、醫生工作站、移動護理、病案、財務管理、庫房管理和手術麻醉等幾十個應用系統，這些異構系統間數據調用分散，不能集中統一標准化管理。通過採用Informatica ETL工具構建數據倉庫系統，並基於數據倉庫建設醫院數據調用公共資源中心庫，南京市兒童醫院實現了實時的數據交互和信息共享，干凈、標準的數據為跨應用系統數據關聯分析打下扎實基礎。
18. 東吳大學採用達索系統EXALEAD啟動大數據應用暨產學合作
台灣東吳大學採用達索系統EXALEAD大數據智能應用開發解決方案，全方位地整合校務信息，積極開發校務經營發展的各項應用。此外還將啟動三方產學合作計劃，協助建立校內大數據相關課程、人才培訓和實習機制，使學生自入學就開始不斷提升其未來職場所需的關鍵競爭力，學用合一，實現學校、學生、企業三贏。
19. 網路大腦PK人腦 大數據押高考作文題
為了幫助考生更好地備考，網路高考作文預測通過對過去八年高考作文題及作文範文、海量年度搜索風雲熱詞、歷年新聞熱點等原始數據與實時更新的「活數據」進行深度挖掘分析，以「概率主題模型」模擬人腦思考，反向推導出作文主題及關聯詞彙，為考生預測出2014年高考作文的六大命題方向。

20. IBM助力同仁醫院構築強大的分析體系
同仁醫院通過與IBM合作，同仁醫院建立起了強大的分析能力和體系，包括對臨床、運營、科研、考核等信息的分析，實現智慧的醫院管理與考核;同時也能看到醫療設備的平均故障間隔周期，從而降低了設備的故障率、平均維修時間。這一切都讓工作效率穩步提升，也緩解了病人看病難的問題，提高了患者就醫滿意度。
21. 微軟助上海市浦東新區衛生局更加智能化
作為上海市公共衛生的主導部門，浦東新區衛生局在微軟SQL Server 2012的幫助之下，積極利用大數據，推動衛生醫療信息化走上新的高度：公共衛生部門可通過覆蓋區域的居民健康檔案和電子病歷資料庫，快速檢測傳染病，進行全面的疫情監測，並通過集成疾病監測和響應程序，快速進行響應。與此同時，得益於非結構化數據的分析能力的日益加強，大數據分析技術也使得臨床決策支持系統更智能。
22. 湖南電信通過分析掌握電信市場動向、針對性定製營銷計劃
利用IBM大數據專家PureData，湖南電信實現了通過分析掌握市場整體經營情況、快速制定市場策略以及加強客戶經理營銷維系的高效執行。PureData for Analytics作為湖南電信本地數據集市建設工程重要組成部分，高效整合了湖南電信旗下各本地網數據，為進一步分析創造先機。
23. 攜程借SQL Server增強了數據採集和掌控
作為國內領先的綜合性旅行服務公司，攜程計算機技術有限公司曾面臨分支機構、服務城市和員工數量的增長所帶來的運營數據分散和數據集成難的 IT 問題。藉助微軟SQL Server 2012 商業智能解決方案，攜程增強了其對所有下屬分支機構的數據採集和掌控，大大減少了計劃性停機時間以及非計劃性停機的時間，靈活的部署選項也可以根據攜程的需要實現從伺服器到雲的擴展。
24. 上海公共研發平台部署Oracle Exadata應對擴展需求
上海公共研發平台部署Oracle Exadata資料庫雲伺服器，以應對其系統和應用的擴展需求。Oracle Exadata融合了一系列同類最佳的預配置的伺服器、網路、存儲和軟體，能為數據倉庫和在線事務處理應用程序提供超強性能。上海公共研發平台運行Oracle Exadata期間相對穩定，CPU佔用率控制在5%以內，極大改善了用戶應用體驗。同時，Exadata平台的可擴展性極好的滿足了上海公共研發平台的系統需求，目前整個公共研發平台的20多個應用系統已經全部遷移到Exadata上，應用部署量增長1倍，且運行十分穩定。
25. 360手機衛士10KB解決iPhone騷擾
360手機衛士通過對海量數據的運算和精準匹配下發，將一組大小僅為10KB的數據即1000個騷擾號碼同步到用戶手機上，打造個性化的騷擾號碼資料庫，此外，每天更新的騷擾號碼庫數據，會依據標記趨勢調整騷擾號碼庫中各類數據比例，即每一位360手機衛士用戶手機中的1000個騷擾號碼都是動態的，隨地域、身份以及騷擾趨勢的變化而變化。
26. 神州數碼助張家港市更「智慧」
在張家港實踐的城市案例中，市民登錄這款「神州數碼」研發的市民公共信息服務平台後，市民只要憑借自己的身份證和密碼，即可通過該系統平台進行240餘項「在線預審」服務、130餘項「網上辦事」服務等，還可通過手機及時查看辦事狀態。相比於以前來說，市民辦事的時間最少可以節省一半以上。

27. IBM助中網組委會構建安全和敏捷的內聯網
IBM專門為中網設計了具有實時大數據分析功能的MatchTracker(賽事追蹤系統)，可以為球迷提供數據呈現、計分等功能。 MatchTracker基於IBM SlamTracker分析技術，使球迷能夠利用歷史和實時性數據，洞悉比分之後的態勢和策略。此外，IBM還為中網組委會構建了安全和敏捷的內聯網。
28. Cortana基於微軟Bing大數據預測世界盃
微軟為Cortana增加了世界盃預測的功能，基於微軟Bing大數據，並綜合考慮世界盃各支球隊的過往比賽結果、比賽時間、天氣情況、主場優勢以及其他因素，使用大量的博彩市場公開數據、民意調查、社交媒體以及其它在線數據，利用大數據分析來判斷每場比賽的結果。
29. 中科曙光助同濟大學科研領域再創新高
為了滿足爆炸式增長的用戶和數據量，同濟大學攜手中科曙光，在全面整合雲計算平台和現有資產的基礎上，採用 DS800-F20存儲系統、Gridview集群管理系統，以及Hadoop分布式計算平台構建出了業內領先的大數據柔性處理平台，使得同濟大學在信息學科及其交叉學科研究領域邁上一個新台階。
30. 華為助農行完成海量數據分布式處理的需求
華為向農行提供了良好的計算平台，基於華為RH2288 V2伺服器的分布式並行計算集群進行測試，以及還提供了快速響應客戶需求的研發能力，以及業界最快捷的售後服務。農行的測試結果表明，華為解決方案完全滿足農行對海量數據進行分布式處理的要求。

5. 大數據在產品設計中的應用

通過問卷獲得數據 通常來說,數據採集有兩種方式,第一種是利用網路問卷調研的方式,獲得用戶心理和行為習慣層面的定量數據;第二種是在產品頁面設置模塊、圖片、文字等埋點的方式,收集頁面數據.

2.
調研前工作準備 首先要明確產品定位、產品規劃及架構,對產品有全面的了解;然後,再明確調研目的,研究目的是問卷調研的核心,決定了調研的方向、研究結果如何應用等.接著,需要根據研究目的,確定調研的內容和目標人群,調研內容越細化越好,目標人群越清晰越好.

3.
如何設計問卷? 在問卷設計中,題目的措辭、邏輯關系等,會影響用戶對問題的理解和做答,從而直接決定了研究

在這個快速發展的智能硬體時代，困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

① 對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷。

② 做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型。

③ 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

設計目標決定衡量的數據指標，從設計目標出發，推導相關可量化指標。

還是以IM 「購房意願單」為例，結合該項目，我們來看一下運用gsm模型為此功能搭建數據指標框架。

Goal 設計目標
前面提到說設計目標決定衡量的數據指標，所以第一步要明確我們設計的目標是什麼，或者說是為了解決什麼問題。那麼，購房意願單的提出，有兩個主要目標：提高C端用戶發起會話的意願度；提高 B端經紀人回復意願度。

Sign 現象信號
確定了目標，我們再假設，如果能夠達到這些設計目標，用戶會產生怎樣的態度和行為。假設購房意願單真是切中了用戶的需求，他們會有怎樣的反應呢？

6. 工業大數據應用在哪些方面

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。
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。
3.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。
4.工業供應鏈分析和優化
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。
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。
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。
8.工業污染與環保檢測
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。

工業大數據的應用將推動工業企業基於對內外部環境相關數據的採集、存儲和分析，實現企業與內外部關聯環境的感知和互聯，並利用工業大數據分析技術開展挖掘分析，支撐工業企業基於數據進行決策管控，提升企業決策管控的針對性、有效性。

7. 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。

以上是小編為大家分享的關於工業大數據開啟新時代 七大應用分析的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

8. 工業大數據應用在哪些方面

工業大數據應用在哪些方面？
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。
 
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。
 
3.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。
 
4.工業供應鏈分析和優化
 
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。
 
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。
 
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。

9. 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!