制造业如何使用大数据

❶ 大数据正在改变制造业的7种方式

大数据正在改变制造业的7种方式
虽然制造业是一个有点过时的行业，但是人们可能会惊讶于其能够从使用大数据中受益。由于获得了新的分析工具和更好的收集信息的方式，制造业正在不断发展。

以下是大数据正在重塑美国制造业的几种方式：
1.精度更高。成功制造取决于制造商继续具有竞争力的准确性。在大数据出现之前，最好的方法是投资更好的设备，如MIG焊机设备，或对员工进行更好的培训。然而，使用大数据，制造商可以使用计算机程序来优化流程，并更加巧妙地分析错误，从而防止这些错误产生。
2.产量更高。大多数制造商购买原材料并制造成品，他们销售价格高过制造成本。在该系统中，制造商可以获得更高的收益（每个成品使用的原材料越少），企业的经营就更有利可图。新的大数据应用程序使制造商能够更好地了解其整体产量，并有机会改进其运营方法，生产产品获得更多的利润。
3.更好的预测。供应链预测和需求预测是制造商的两个关键工具。他们可以确定制造商需要生产多少产品，何时淡季减缓生产进度，以及在仓库中的库存或出货量。大数据有助于制造商更好地掌握这种供应链关系的流程变化，因此可以在最有价值的生产条件下进行生产。
4.预测和跟踪供应商业绩。制造商也可以使用大数据跟踪供应商的业绩。例如，如果供应商持续提供不合格的劣质产品，就可以准确计算出这种可能性，并确定选择新的供应商是否更加具有成本效益。
5.更高的可追溯性。大数据还使制造商的流程更加透明和可追溯。制造商的原材料在生产过程中以及生产阶段有多少损失？给定批次产量多少，目前存储在哪里？运送需要多长时间，一旦需要运送，产品在哪里？大数据可帮制造商跟踪生产和交付的所有这些阶段，并提供对可能效率低的领域的洞察和分析。
6.高级自定义工作。大数据显示，通过在以往的努力中获取数据并创造更好地利用原材料的方法，有可能创建高级定制工作。它也可以帮助制造商采取逆向工程，为熟悉的问题提出新的解决方案。
7.投资回报率和运营效率。最后，大数据使制造商能够更深入地了解其运营的真正效率，以及升级时产生的投资回报率（ROI），例如新设备或新的广告策略。
这对制造商意味着什么？
制造商可以用这些信息做什么？他们目前正在做什么来利用这些趋势？
·更高的盈利能力。首先，制造商推动更高的盈利能力。传统上受到原材料成本和生产限制等因素限制的领域，而突破性的降低成本，并在每个生产运行中获得更多的收益。企业主很期待能够探索这些机会，赚取更多的收入。
·更大的竞争压力。随着制造商采用大数据战略，竞争对手感受到采取类似甚至更好的方法的压力。越来越多的竞争迫使越来越多的传统制造商升级内部系统，因此未来的技术发展将会越来越活跃。
·对新角色的需求。即使精益的数据应用程序对外部人员或不熟悉数据分析的人员来说也是具有挑战性的。新技术令人印象深刻，但他们要求有足够知识和经验的人来实施和管理它们。因此，制造商需要其团队招募所需要的人才。
尽管自工业革命以来，经济区域的技术飞跃相对较少，但制造业正受到大数据的影响。在未来的几年里，如果想要继续生产，更多的制造商将被鼓励或被迫采用数据采集，存储和分析的新标准。

❷ 制造业大数据应用呈五大模式

制造业大数据应用呈五大模式_数据分析师考试
深耕制造业多年的IBM，在大数据分析上提供的不只是产品，还有结合产业知识与丰富经验的顾问服务，帮助制造业者做出正确有效率的大数据分析。

IBM商业分析部资深业务刘君彦指出，目前市面上有很多大数据分析的解决方案，但大多只能做到资料视觉化，也就是以图表呈现分析结果，而IBMMAO可以根据制造业所面临的问题，决定要做哪一种分析，例如预测或模拟，甚至整合财务或产销端资讯，找出解决问题的方法，这在智能制造过程中是非常重要的事，因为企业往往拥有大数据，却不知道该如何分析。

IBM全球企业咨询服务事业群资深顾问李艺锋进一步指出，目前，高科技制造业者面临到的问题主要有三种，第一、未预期的物料问题或设备故障直接冲击产能，以致耗损大量成本；第二、因制程稳定性问题造成产品良率下降，不但影响获利更影响客户满意度；第三、制程世代转换越来越快，如何加快量产速度，成为获利的关键因素。因此，IBM根据制造业所面临到的问题与产品生命周期，归纳出制造业大数据分析五大应用模式；

第一、物料品质监控。原物料品质不稳定其实有迹可循，然而传统SPC监控要等到发生问题时才会做出警示，此时不仅己经影响产品品质，更不容易找出原因，而MAO则是主动分析趋势变化，发现潜在问题即早做出预警，以便能及早解决(如：更换物料)维持产品品质。

第二、设备异常监控与预测。传统SPC监控虽然也涵盖设备参数，但有时设备仍然会发生问题，工程师也不知道设备发生问题该怎么处理最有效，MAO运用设备感测资料及维修日志，找出发生设备异常的模式，监控并预测未来故障机率，好让工程师可以即时执行最适决策。

第三、零件生命周期预测。零件或耗材有其生命周期，制造业者多半根据供应商建议进行定期更换，却忽略了生产及环境条件对耗损速度的影响，导致以下两种情况经常发生，一是在太早更换零件，造成不必要的开销，二是太晚更换零件，导致品质受影响。MAO根据生产及设备状态资料、零件资讯，精准预测零件生命周期，在需要更换的最佳时机提出建议，帮助制造业者达到品质成本双赢。

第四、制程监控提前警报。制造业的制程参数相当多且彼此会互相影响，若是因为制程参数偏移而影响产品品质，工程师只能单一站点逐步追查，相当耗费时间，而MAO的做法是建立产品品质预测模型，找到最佳的制程黄金区间，一旦发现制程参数偏移到区间外，便即时发出警报，让工程师可以即时进行调整或其他决策。

第五、良率保固分析。对制造业者来说，产品良率过低或是出售后于保固期间内发生问题，不仅会增加成本，更直接影响企业形象与客户满意度。因此MAO结合生产设备、产品良率及维修保固相关资料，建立预测模型，以预测良率并降低保固成本。

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❸ 智能制造：工业制造中的大数据分析

搞清出工业大数据分析，第一步我们应该如何定义制造业的大数据？这里我和大家通过大数据的三个特性，来经一步了解大数据的特性。

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关注＃1 －工业大数据数据来源

工业大数据的主要来源有两个，第一类数据来源与智能设备。普适计算有很大的空间，现代工人可以带一个普适感应器等设备来参加生产和管理。所以工业数据源是280亿左右大量设备之间的关联，这个是我们未来需要去采纳的数据源之一。

第二个数据来源于人类轨迹产生的数据，包括在现代工业制造链中，从采购，生产，物流与销售市场的内部流程以及外部互联网讯息等，都是此类大数据的战场。通过行为轨迹数据与设备数据的结合，大数据可以帮助我们实现客户的分析和挖掘，它的应用场景包括了实时核心，交易，服务，后台服务等。

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关注＃2 －数据的关系

数据必须要放到相应的环境中一起分析，这样才能了解数据之间的关系，可以分析出问题的根本原因（root cause）。譬如，每一款新机型在交付给航空公司之前都会接受一系列残酷的飞行测试。极端天气测试就是多项严酷的测试之一。该测试的目的是为了确保飞机的发动机、材料和控制系统能在极端天气条件下正常运行。

问题的处理关键在于找到产生问题的根源，而以知错误的消除，关键在于解决方案的可靠有效。一旦找到并确定了根本原因，同时产生了可接受的应急措施，就可把问题当成一个已知错误来处理。问题调查的过程一定需要收集所有可用，与事件相关的信息来确定并消除引起事件和问题的根本原因。数据采集与分析必须要事件／问题发生的环境数据结合。

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关注＃3 －数据的收益

对于数字化转型的其他方面而言，大数据不仅要关注实际数据量的多少，而最重要的是关注在大数据的处理方法在特定的场合的应用，让数据产生巨大的创新价值。如果离开了收益考虑或投资回报的设计，一味寻求大数据既无法落地也无法为企业创造价值。

工业大数据分析的定义

生产执行系统（MES）与飞机发动机 健康 管理系统如出一辙。我们可以从工厂的生产中，实时采集到海量的流程，变量，测量结果等数据。这些数据来源的原因都是因为在制造环境中，设备或资产连接后所产生的现象。然而基于大量数据集而生成的报表，或是基础统计的分析并不足以称之为制造业的大数据分析。

所以如果制造业大数据分析不仅仅意味着数据的量，作为一个行业，我们应该如何定义制造业的大数据分析？“大数据不仅仅是大量的数据”这句话里面包含了多重涵义。

当代大数据处理技术的价值在于技术进步，同时也是因为技术进步，使大数据成为商业中有价值的核心驱动因素。作为智能制造的三驾马车之一，工业大数据分析已经被多数的制造企业所认知并接受。许多制造业企业认为自己在生产运营方面也累积了大量的数据，是时候可以用到大数据了。

数据类型的多样性

大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，便是，人们设法收集，并弄清楚，不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据的话，再大的数据量都不能称之为大数据。

数据必须包括高度可变性和种类多样性。制造工厂中存在无数的大数据应用，但并不包括简单地分类和展示一连串的流程测量结果，这些工作基本的统计展现就可以完成。一些大数据数据库或数据湖的构成部分数据类型也是文本信息、图像数据、地理或地质信息和非结构信息，例如，通过社交媒体或其他协作平台获得的数据类型。

制造业信息结构概括起来分为两层，一个是管理层，一个是自动化层。从经营管理，生产执行与控制三个纬度来实现决策支持、管理、生产执行、过程控制以及设备的连接与传感。制造业中大数据分析是指利用通用的数据模型，将管理层与自动化层的结构性系统数据与非结构性数据结合，进而通过先进的分析工具发现新的洞见。

大数据分析对生产的意义

制造业的创新的核心就是要依托大量的前沿 科技 。先进的技术是创新的手段。在新技术的支持下，可以通过一体化的制造运作管理系统MOM将企业管理应用系统，例如ERP，MES等系统与工业自动化的相关系统整合为一体。

从两化融合的角度来看，信息系统供应商要从企业的主信息系统提供商定位来做好规划、标准、功能设计、实施策略的统一性工作。协助企业做好风险控制，降低投资，降低操作维护成本，实现企业信息系统全集成。

❹ 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。

❺ 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!

❻ 中国制造业应如何认识和看待大数据

中国制造业应如何认识和看待大数据
传统来看制造业并不是信息化非常发达的行业，这一点体现在多数制造业的流程传统而粗糙，即使有现代化的设备，整体的信息化方案也多半来自设备制造商(本身有时候被算作高科技业，例如AppliedMaterial一类的半导体设备制造商，还有台积电一类的半导体代工厂商)。但是在大数据时代，似乎这不是一个绝对的坏事，就好像中国的电信行业直接跳过美国花了上百年发展的固话业务，直接跳到移动电话业务，迅速提高了中国人民的通讯水平和通讯体验，以中国移动为代表的电信运营商还迅速跃升为全球顶级的运营商，在大数据时代，更是迅速成为大数据的领先选手。

我认为中国的制造业需要对大数据有以下几点认识
1、制造业是需要数字化的：数字化会给制造业带来更精准、更先进的工艺，更优良的产品，这个概念可以补足中国的制造业在此之前的整体水平。
2、制造业首先是大数据的源头，一旦制造业进一步数字化，生产流程中产生的数据都轻而易举地属于大数据的范畴，其数据量、产生频度、类型从IT角度来看，都极具挑战性和吸引力。一个半导体生产机台一天产生的数据量可以轻松上TB，这样几年积累的数据就在PB级了，如果对此数据进行分析研究，就是个实实在在的大数据问题。
3、从制造业本身来说，国际上以德国的“工业4.0”口号为代表的数字化制造，物联网为代表的信息化产品，将占据制造业的重要平台性话题，在这个方面没有布局的企业可能很快都要被划为“传统制造业”，从而面临工业革命历史上必然遇到的被淘汰的挑战。
4、制造业可以通过IT技术的提升，特别是大数据技术的提升而成就离子式跳跃，大数据技术代表了新的制造业产业革命，产业转型的标志性技术和关键性技术，“传统制造业”可以通过IT技术的提升而实现弯道超车，迅速实现转型。
当然这一切的挑战是大数据人才的深度和厚度，对大数据的理解和大数据技术的采用程度。

❼ 大数据如何帮助提高制造质量

大数据如何帮助提高制造质量

我们都听说过无数关于大数据如何帮助公司增强营销效果和全面评估客户的案例。除了这些之外，还有许多行业也受到了大数据的影响，尤其是制造业。在近几十年中，制造业一直在收集汇聚大量信息。随着机器对机器和人对机器数据变得越来越普及，数据采集量正在持续大幅增长。物联网的出现让制造业成为了大数据解决方案的理想候选人。

制造数据的历史

数据分析对于制造业来说并不是什么新鲜事物。在过去二十年中，制造商依靠企业资源规划(ERP)和产品生产周期管理(PLM)等软件提高生产效率，确保产品质量。由于许多数据的传输速度较慢无法被使用，以及数据被独立地存储在机构当中，用户无法访问到这些信息等原因，导致许多被采集和存储起来的数据无法发挥自己的价值。

对于许多机构来说，数据分析只是一种在问题发生之后解决问题的手段，而不是一种在问题发生前主动预防问题的前瞻性手段。

大数据解决方案是如何发挥作用的

在使用了企业Hadoop解决方案后，制造商不仅能够管理来自传感器和自动化程序的海量数据，而且还能够更好的分析和分享这些数据。因此，问题能够被迅速解决，同时制造商们也可以获得宝贵的主动洞察力。

在服务管理领域，制造商能够安装和监视传感器，跟踪产品的使用方式，实现产品所需的服务需求的可视化。使用这些数据可以有效地影响到业务的其它领域。例如，根据客户对产品的使用方式向客户提供更具针对性的解决方案。

在运维方面，Hadoop还能够帮助优化售后维修服务流程。传感器负责收集关于设备运行状态的数据，允许制造商在需要时进行维护，尽早发现存在的问题。这样一来不仅降低了成本，还提升了服务质量。

行业案例

以前，杜克能源公司为了监控生产工厂情况采取的办法是向每个工厂派遣监控专家，让他们通过便携式设备收集数据。在这种情况下，这些专家的时间有80%是耗费在了数据采集上，仅有20%的时间用在了数据分析上。

在部署了大数据解决方案后，杜克能源公司的专家能够远程监控来自所有设备的异常数据，并快速解决出现的问题。

结论

大数据解决方案为制造商带来了巨大机遇。他们能够通过大数据解决方案降低成本，提高生产效率，并通过迅速地解决问题和根据用户实际使用方式改良产品，最终提升产品质量。随着物联网的持续发展，制造商们从这些数据中获得的好处也将持续增长。

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❽ 大数据如何颠覆制造业

大数据如何颠覆制造业_数据分析师考试

通过寻找决定过程效益的核心因素，大数据与在其上进行的高级分析如何厘清制造中的价值链，然后帮助管理人员采取行动，以便对制造过程进行持续改进。下面是关于大数据如何颠覆制造过程的10条途径：

一、在生物制药行业的生产过程中，进一步提高精确度、质量和产量。

在生物制药的生产流程中，制造商通常需要对超过200种以上的变量进行监视，以便确保原料成分的纯净度，同时确保生产出的药品符合标准。让生物制药生产过程充满挑战的因素之一是：产量会在50%至100%之间变化，而且还无法马上辨别出原因。而使用高级分析，制造商能够对9个最能够影响产量变化的变量进行追踪。通过上述手段的帮助，他们将疫苗的产量提高了50%，每年在单一疫苗品种上节省的费用就达到500万至1000万美元。

二、加快IT、制造与营运的整合，让工业4.0的愿景更快成为现实。

工业4.0是由德国政府提出，旨在通过发展智能工厂，促进制造行业自动化。根据供应商、客户、有效产能以及费用的相关约束，大数据已经被用在优化生产进度方面。那些存在高度管制的行业里的制造业价值链上的厂商得益于德国供应商和制造商的帮助，正在大踏步迈向工业4.0。同时，以此为契机，这些厂商的各个部门能够充分发挥各自功能，而大数据和高级分析对于取得成功来说至关重要。

三、大数据帮助提高制造绩效的3个主要方面

分别是：更好的预测产品需求并调整产能（46%），跨多重指标理解工厂绩效（45%）以及更快地为消费者提供服务与支持（39%）。上述数据是根据“LNS研究与MESA国际”的近期调查得出的。

四、在六西格玛DMAIC（定义、测量、分析、改进及控制）框架中整合高级分析，以便持续改进

对一个由DMAIC驱动的改进计划的工作过程取得更加深入的理解，同时就该计划如何对制造绩效的所有其他领域造成的影响进行深入领会。与以往相比，这一领域的发展有望促使生产流程转向更加面向消费者驱动的方向。

五、与以往相比，能够更加细致地从供应商质量层面进行审视，同时能够更加精确地预测供应商的绩效

通过对大数据和高级分析的应用，制造商能够实时查看产品质量和配送准确度，对如何依据时间紧迫性在不同供应商之间分配订单生产任务进行权衡。对产品品质的管控优先于发货进度。

六、对产品合规性进行监测并且追溯到具体生产设备成为可能

通过在生产中心的所有设备上配备传感器，运营经理能够立即了解每一台设备的状况。通过高级分析，每台设备及其操作者的工况、绩效以及技能差异能够得以体现。对于改进生产中心的工作流程来说，这些数据非常重要。

七、只销售利润率最大的定制产品型号，或者以以销定产方式生产对产能影响最小的产品型号

对于拥有许多复杂产品型号的制造商来说，定制产品或者以销定产的产品能够带来更高的毛利率，但是在生产过程没有被合理规划的情形下，同样可能导致生产费用的急剧上升。运用高级分析，制造商能够计算出合理的生产计划，以便在生产上述定制或以销定产的产品时，对目前的生产计划产生最小程度的影响，进而将规划分析具体到设备运行计划、人员以及店面级别。

八、将质量管理和合规体系综合考虑并给予两者企业层面优先级

对于制造商来说，是时候针对产品质量和合规性给予更具战略性的眼光了。麦肯锡的文章给出了数个应用大数据和分析的制造商的例子，指出如何通过大数据以及分析手段，针对那些与产品质量管理和合规性最相关的参数进行分析，以便帮助管理人员获得更加深刻的理解。这些参数中的大部分是企业层面的，而不仅仅存在于产品质量管理或者合规部门。

九、量化每日产能对企业财务状况的影响并具体到生产设备层面

通过大数据和高级分析，制造商的财务状况和每日生产活动能够直接联系起来。通过对每台生产设备进行追踪，管理者能够了解工厂的运转效率，生产规划负责人和高级管理人员能够更好地调整生产规模。

十、通过对产品进行监测，制造商能够主动为客户提供预防性维护建议，以便提供更好的服务

制造商开始生产更加复杂的产品，需要在产品中配备板上传感器并通过操作系统加以管理。这些传感器能够收集产品运行情况的数据，并且根据情况发出预防性维护的通知。通过大数据和高级分析，这些维护建议能够在第一时间发出，消费者也就能够从中获得更多的价值。目前，通用电气在它的引擎和钻井平台上使用了类似的手法。

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❾ 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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