大数据制造业应用

1. 工业大数据大有可为，浅谈制造业7大应用场景

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。

一、加速产品创新

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。

这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

二、设备故障分析及预测

在制造业生产线上，工业生产设备都会受到持续的振动和冲击，这导致设备材料和零件的磨损老化，从而导致工业设备容易产生故障，而当人们意识到故障时，可能已经产生了很多不良品，甚至整个工业设备已经奔溃停机，从而造成巨大的损失。

如果能在故障发生之前进行故障预测，提前维修更换即将出现问题的零部件，这样就可以提高工业设备的寿命以及避免某个设备突然出现故障对整个工业生产带来严重的影响。随着工业4.0的到来，智能工厂的工业设备都配上了各种感应器，采集其振动、温度、电流、电压等数据显得轻而易举，通过分析这些实时的传感数据，对工业设备进行故障预测将是一种行之有效的措施。

因此设备故障预测方案成为了制造行业所青睐的解决方案，其具备的核心功能有：

1、故障超前预警，减少设备停机时间；

2、分析结果实时推送，减少人工成本；

3、适用于企业各种类型的设备，通用性强。

三、工业物联网生产线的大数据应用

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。

首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

四、产品销售预测与需求管理

近年来，保险业加速了数字化进程，大数据与保险营销深度融合，成为现代化保险营销的重要武器。慧都大数据助力保险行业精准营销，并成功帮助中意人寿保险有限公司更好地服务客户和发挥忠诚客户，提高销售效率及客户复购率。

五、工业供应链的分析与优化

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

六、生产计划与排程

制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的 历史 数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现 历史 预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。

七、生产质量分析与预测

在工业生产中，设备失效、人员疏忽、参数异常、原材料差异、环境波动等因素而导致质量偏离，引起质量等级的缺陷和损失非常巨大。工艺流程复杂的大型制造业，如钢铁、 汽车 、电子、服装等行业，信息数据孤岛凸显，导致质量问题频发，尤其需要“及时发现和预测异常，迅速控制和分析质量异常的原因，进行生产过程改进，稳定生产过程，减少产品质量波动”。

生产质量分析，从工厂订单下单-订单生产-流入市场， 针对整个生产链进行全面的质量分析。其中，打通质量和人、机、料、法、环等数据，各生产数据环环相扣，聚焦质量管理的全量数据分析，帮助企业快速 探索 缺陷根本原因。

1、打通质量和人、机、料、法、环，对影响质量的全量数据进行交互分析， 探索 相互关系，挖掘数据背后的真实原因，获取结果“是什么”，回答“为什么”。

2、将传统的静态汇报模式，改为交互式动态会议，随时随地可以组织生产、质量相关专题会议。通过对维度展示生产和质量KPI，实时预警、掌握产线运营状况。

3、简单易上手的质量分析工具，员工只需对数据进行选取、拖曳，自助灵活地达成期望的数据结果。

4、摒弃以往静态的数据报表，整合多个业务系统数据，多场景数据大屏，自适应多屏，进行综合展示分析，让决策更清晰。

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2. 工业大数据开启新时代 七大应用分析

工业大数据开启新时代 七大应用分析

工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。

随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。

1.加速产品创新

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。

这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

2.产品故障诊断与预测

这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。

这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气（GE）的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断（M&D）中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。

3.工业物联网生产线的大数据应用

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

4.工业供应链的分析和优化

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。

利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，工业制造企业便可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。

5.产品销售预测与需求管理

通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。

6.生产计划与排程

制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集（MES/DCS）及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体（工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据）。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么？而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。

7.产品质量管理与分析

传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢？如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢？这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。

某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。

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3. 制造业利用大数据的要领

制造业利用大数据的要领
在近几年里， “大数据”已经完全占据了主流分析师和商业媒体的想象力。以大数据为基础的新一代信息驱动企业的决策正在成为主流，而且，越来越多的企业正在选择通过利用无数相互连接的数据库系统的支持，来获取越来越大量的数据，然后，通过越来越复杂的算法来指导企业发展。
对于制造业来说大数据是否是一个完全陌生的挑战呢？事实上，自上世纪80年代，制造业已经开始依靠历史数据库来管理大量相关的制造业务数据了。

洞察力从大数据开始
曾经制造业的历史数据库关注的焦点在于通过专门的软件应用程序对相关数据进行有效地收集、存储、检索、按照时间序列显示和优化。历史数据库是含有一个以测点名称字段和时间字段为关键字的一张表，这张表的另外的一个重要的字段就是数值字段，用来存储测点的采集值，除了这些字段，还可以包含数据的状态，数据质量字段等。随着时间的变化，不断地将实时数据库中的实时数据进行压缩过滤，并更新磁盘历史数据文件中的表里的数据。用户可从此数据库中查询生产实时数据的历史样本值或历史插值数据。
工程师、操作人员、管理人员都可以通过历史数据库来查看趋势变化，可以实现近实时关键指标（KPI ） 的跟踪，并能与实现性能的比较。通过历史数据库，相关人员还可对设备故障做出预诊断，提前发现潜在问题。
正是由于准确有效的历史数据一直以来对工作持续的改进作用，从而，使得在制造业中，到现在还是有着丰富多样的自动化系统历史数据库解决方案。历史数据库解决方案的容量和吞吐量是非常容易辨识的标志，但，其解决方案的真正差异其实是聚焦在数据公开、方便的收集与分析方面，如果从多个分布源甚至包括不可靠的网络连接环境下，可靠有效的获取数据才是历史数据库解决方案的核心所在。

工业数据关注的焦点
虽然每个历史数据库中都包含某个核心的数据库，但真正使数据库成为发挥作用的应用软件程序，则是需要使数据成为优化的时间序列数据，即，温度、压力、流速等相关监测数据之间具有相关联的时间戳和参数，处理后的数据也被称为TVQ（时间、数值和属性）。同时，需要依据系统情况确认数据收集的频率，比如是每毫秒或一小时收集一次。通过时间戳将数据做分类，建立分类的数据库，以便更有效率的存储更大量的数据，以便更快速、轻松、更通用的完成对数据的检索。
关系数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。关系模型是在1970年由IBM首先提出，在之后的几十年中，关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为数据库架构的主流模型。简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。
关系型数据库有着以下特点：1、容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解。2、使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便，程序员甚至于数据管理员可以方便地在逻辑层面操作数据库，而完全不必理解其底层实现。3、易于维护：丰富的完整性（实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性）大大降低了数据冗余和数据不一致的概率。
目前，关系数据库广泛应用于各个行业，是构建管理信息系统，存储及处理关系数据的不可缺少基础软件，如ERP，MIS，EAM等系统。关系数据库也是用于分析数据之间的复杂关系的强大工具。但并不适合记录大量的高速运行的数据。幸运的是，结构化查询语言（SQL）的出现，使得关系数据库拥有了更强大的能力和手段，很容易适应其他类型的数据库，包括非关系型数据库。此数据库结构主要用于快速存储和检索数据，数以百万计数据可以被批量处理。这也意味着，可以将数据备份到应用上，如趋势分析或快速处理包。与关系数据库的对比，实时历史数据库可以记录，包括变量名、数值、属性和时间戳等文件。
虽然数据存储越来越便宜了，但是，每年好几个TB的关系数据仍然是数据管理的一大难题。为了尽可能的保留实际数据的细节，同时又能节省内存，通过采用50:1的“低损失”压缩算法。
数据的完整性
数据的完整性一直是保证历史数据库实际应用价值的关键。如果用户不能相信的数据是准确和完整，历史数据库永远不能发挥它的能力成为实际工作改进的推动者。

历史数据库中的数据可能是来自一个冗余的光纤网络连接成为单一的分布式控制系统（DCS），这种情况下，数据库的架构相对简单。但数据库中的数据的来源也可能是地理上分散的卫星或无线网络，如油田数据库，这种情况下，数据库不仅是分布式，同时，必须还是容错。
越来越复杂的数据来源与网络情况，使得对分布式数据库提出了越来越高的要求，如果网络连接由于某种原因突然中断，则系统要及时启用本地历史数据库继续进行存储，直到网络连接恢复，并及时将本地存储的数据及时转发到系统终端。这样才能保证即使是网络可靠性参差不齐的情况，系统也能正常运行。最近，这种需求，导致了人们在历史数据库中引入了“家电”概念，旨在实现“开箱即用”式的数据采集、无线存储和转发功能，并以较低的价格实现定制化的解决方案。
分布式历史数据库是帮助解决从工厂车间操作人员的企业决策者各层次的管理者不同的需求。历史数据库不仅可以提供设备实时操作情况以及趋势的关键绩效指标，甚至可以反映设备或者工厂层面的综合性能。
数据是决策的基础
数据的准确性完整性至关重要，但是，数据库的可访问性也同样非常重要。毕竟历史数据库的作用是希望能更容易的为各层级人员提供决策的参考。
优秀的历史数据库不仅要能支持数据源收集来的数据以及行业标准协议，如OPC，同时，还需要能充分利用行业标准进行多系统的整合，如计划系统、质量管理系统、状态监测系统等等。而且，用户还希望数据库能够提供可选择的可视化趋势分析报告。并且，能提供多种标准接口支持浏览器、移动设备等的数据显示、操作。简单的CSV和Excel数据文件格式也应该是数据库能显示、操作的一部分。
数据能在分布于不同地方、不同类型的设备上显示和运行，为历史数据库的发展打开了新的大门。及时的信息反馈、与及时的数据处理，为生产过程中更快的识别发展趋势，更准确的找到事故原因，更精确的制定改进策略，成为了可能。

4. 大数据技术的应用

大数据的应用是以大数据技术为基础，对各行各业或生产生活方面提供决策参考。

大数据应用的典型有：电商领悟、传媒领领域、金融领域、交通领域、电信领域、安防领域、医疗领域等。

同时大数据的应用是把双刃剑，一方面可以为我们带来便利，另一方面也会造成个人隐私泄露的问题。

5. 大数据能带动什么产业

要说大数据能带动什么产业，首先还禅氏是先来看看大数据主要应用在哪些行业。

第一，制造业。答者利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

第二，金融业。大数据可用于金融领域的高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析。

第三，汽车行业。大数据和物联网技术可用于无人驾驶汽车。

第四，互联网行业。借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

第五，餐饮行业。利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。

第六，能源行业。随着智能电网的发展，电子公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

第七，物流行业。利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

第八，生物医学。大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA，了解更多的生命奥秘。

等等事实上，大数据的价值远不止于此，未来贺举散大数据对各行各业的渗透，是推动社会生产和生活的核心要素。

6. 工业大数据包括哪些工业大数据应用在哪些方面

【导读】众所周知，第二次世界大战也称为工业革命，可见工业在生活中是多么的重要，现在工业也已经趋于人工智能化，不过还是处于前期的观望试运行阶段，今天我们就来了解一下大数据在工业方面的应用有哪些，一起来看看吧!

大数据在工业中的应用有哪些?

从需求角度来看，目前国内制造企业对大数据的需求较为明显，但很多用户仍处于观望和试验阶段，不知道如何进行。因此，对于大数据服务提供商来说，有必要结合行业业务，寻找合适的应用场景。

工业大数据的应用有哪些?

互联网给传统制造业带来了挑战，而互联网大数据可以为企业管理者和参与者提供一个新的视角，通过技术创新和开发，以及对数据的全面感知、收集、分析和共享，来审视制造业价值链。所带来的巨大价值正在被传统企业所认可。

然而，不同于目前互联网大数据的火热，工业大数据的应用对于企业来说有着很高的门槛。与互联网不同，行业大数据与行业业务密切相关。因此，对企业的行业积累和对行业业务的深入了解都有很高的要求。此外，行业内的大数据分析比较准确，逻辑关系非常清晰。

工业大数据的应用有哪些?大数据在工业中的应用有哪些?通过大数据分析，企业可以使部门之间的数据更加协调，从而准确预测市场需求缺口。同时，通过更加灵活的工艺管理和更加自动化的生产设备装配调度，实现智能化生产。然而，据我们所知，在中国从事大数据应用的公司并不多。然而，拥有自主知识产权和核心技术的企业并不多。要做好工业大数据的应用，需要有一套严谨的数据推理逻辑，以及平台和工具。目前，国内大数据应用企业还没有足够的能力满足这一需求。

然而，仍有一些大型工业企业处于应用的前沿。以唐山钢铁集团为例，通过引进国际最先进的生产线，实现实时数据采集，与涵宇等企业合作，深入挖掘行业大数据价值，实时生产监控、生产调度、产品质量管理、能源控制等。此外，先进制造企业基于大数据在行业中的应用，将产品、机器、资源、人有机结合，推动基于大数据分析和应用的制造业智能化转型。

综上所述，在“互联网+”时代，用户需求具有实时性、小批量、碎片化、更新快等特点，对传统制造业提出了挑战。工业大数据有其鲜明的特点。随着信息化和工业化的融合，产业大数据的应用为制造业转型升级开辟了一条新途径。深入探讨工业大数据在制造过程中的应用场景和应用，将有利于更好地发挥其支撑作用。

以上就是小编今天给大家整理的关于“工业大数据包括哪些?工业大数据应用在哪些方面?”的相关内容，希望对大家有所帮助。总的来说，大数据的价值不可估量，未来发展前景也是非常可观的，因此有兴趣的小伙伴，尽早着手学习哦!

7. 大数据主要应用的行业有哪些

大数据应用领域极其广泛，涵盖了金融保险、医药医疗、基础电信、交通管理、物流零售、文化娱乐、团野基能源、旅游、农业、工业等。随着政府与公共事业服务意识的不断加强与转变，以及更智慧的执政与管理理念的带动，对于数据的管理与分析需求日益强化，大数据在政府/公共事业领域应用也将日趋广泛。

大数据主要应用的行业有哪些

制造业： 利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

金融塌谨业： 大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

汽车行业： 利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

互联网行业： 借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

餐饮行业： 利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。

电信行业： 利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

能源行业： 随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

物流行业： 利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

城市管理： 利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

生物医学： 大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗脊数、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。

公共安全领域： 政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系，公共安全领域的大数据分析应用，反恐维稳与各类案件分析的信息化手段，借助大数据预防犯罪。

个人生活： 大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为轨迹，为其提供更加周到的个性化服务。

8. 自动化、智能化转型正当时，制造业加“数”前行

智能制造网 大数据在制造业行业的应用，囊括了诸多细小的场景。来源于产品生命周期的各个环节，包括设计、制造、服务、市场、再利用各个环节，每个环节都会有大数据。“全”生命周期汇合起来的数据既多元又复杂。有了大数据技术，制造业得以加“数”前进。

供给链

现代供应链正在演变，并变得越来越复杂。大数据分析解决方案可提供供应链可视性，即时了解关键供应链的各种信息，例如哪些供应商表现良好，他们的产品制造种类、周期、质量等情况，以及按时交付订单的能力有多强。

在大数据技术的支持下，制造业企业可以为每一件产品标记一个专有的射频识别码，并通过这一射频识别码记录该产品在整个生产流程中的生产、包装等数据。一旦出现次品，工程师们可以通过这些数据排查整个生产环节，迅速找出生产线的缺陷并加以改进，进而大幅降低次品率。

RFID等产品电子标识技术、物联网感知技术以及终端云共享技术，能帮助制造业企业获得完整的产品供应链大数据。工厂管理者利用这些数据进行分析，可以积极改变产品的制造、流通模式，以促进仓储、配送、销售效率的提升并降低成本。

需求链

大数据是一个很好的销售分析工具。通过 历史 数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及产品营销认可度较高的组合形式、消费者的需求变动等，以此来调整产品策略和铺货策略。

在需求链环节，大数据分析在为企业带来更多价值的同时，也对企业的技能型人才提出了更高的要求。由于大数据分析非传统的数据分析，传统数据分析可能依托于表格进行分析，而大数据分析是对杂乱的、海量的、杂乱的、多元的数据进行专业的分析，这就需要有专业的人员和去进行数据的整合、分析和调用，从而充分发挥各类数据的价值。

在大数据技术支持下，企业还可以利用传感技术、自动化技术等增强产品生产的智能性、网络性，将传统制造业和高端服务业融合在一起，进一步提高企业产品的竞争力。大数据能够为制造业提供多方位、精细化的服务，从产品设计到制造、从使用到维护、从在线推广到线下展示阶段，多元化正向数据以及逆向数据，都将在制造业供应链和需求链场景下得到全面应用，智慧工厂、智能机器人、智慧仓储等应用也为时不远。

总结：

大数据技术能够对海量数据信息进行搜集、统计、分析和处理，为人们的信息反馈、城市建设、商业活动、公共决策等提供重要参考，可以被广泛应用于金融、商业、教育、医疗、管理、电子等各个领域。

不过，面对数据孤岛严重、数据采集方式落后、缺乏统一数据资源管理机制、大数据行业应用标准缺失等问题，应该引起各方面的重视，尤其应加紧对数据隐私、数据安全方面的立法和规范。

以数据挖掘、数据分析为核心的应用和服务，无疑能为 社会 经济的增长奠定坚实的数据基础。展望未来，大数据不仅会在不同层面改变大家的思维模式，还能改变许多人原有的生活方式和商业服务业态。