大数据如何用于工业产品研发

1. 工业制造大数据分析

工业制造大数据分析
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，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，再大的数据量都不能称之为大数据。
如何实现智能制造是大家都关心的问题。从哈佛商学院的迈克尔·波特到宾夕法尼亚大学沃顿商学院，有一个普遍的共识，即数字化转型是智能制造实现的途径。重要的是，这个共识也来自于众多的世界级制造业企业与企业家们。
这一共识是基于无数技术趋势的融合，例如，物联网、赛博系统(CPS)、工业物联网、移动技术、人工智能、云计算、虚拟／虚拟增强现实（VR／AR），以及大数据分析等。我们一定要保持清醒，不要简单地认为有了这些技术，未来五年就是制造业的黄金时期。道理很简单，这个新制造业文化的变革进程是相当复杂和艰难的，没有行业、企业与用户的融合推进，无法实现这次变革。数字化转型不仅仅意味着企业简单的数字化，而是把数字作为智能制造的核心驱动力，利用数据去整合产业链和价值链。
自工业革命以来，为了改进运营，制造商一直以来都在有意地采集并存储数据。随着时间的推移，数据在制造业分析的需求将越来越大。然而在过去的许多年间，利用数据的根本动因并没有改变，数据的复杂性增强，数据转化为情报的能力越来越大。
2012年高德纳给出大数据定义，其中特别强调大数据是多样化信息资产，不仅关注实际数据，更关注大数据处理方法。数据量大小本身并不是判断大数据价值的核心指标，而数据的实时性和多元性对大数据的定义和价值更具直接的影响。
在讨论工业大数据分析的时候，我注意到两种不同的观点：
第一种观点认为，制造业向来都有大数据。几十年来我们的企业一直在通过历史记录、MES、ERP、EAM等各种应用系统采集数据。在部分产业链环节，特别在市场营销方面，大数据算是一个新的热词。
第二种观点认为，从工业大数据角度看，制造业是一个尚未打开的市场或刚刚开启的市场。存在大量不同类型的数据，但如今它们还未被应用到分析之中。
考虑到这些观点，面对任何新的市场提法，包括名词解释、定义或分析框架，我们始终都应该保持适当的怀疑精神。这里我更多倾向于第二个观点。我们的制造业的确有“大量数据”，但这并不是我们大多数人从市场上所理解的“大数据”涵义。在搞清楚工业大数据分析之前，我们应该如何定义制造业的大数据？这里可以通过大数据的三个特性，进一步了解大数据的特性。
数据来源
工业大数据的主要来源有两个，第一是智能设备。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集的数据源之一。
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、物流与销售内部流程以及外部互联网信息等。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对客户的分析和挖掘，它的应用场景包括了实时核心交易、服务、后台服务等。
数据关系
数据必须要放到相应的环境中分析，才能了解数据之间的关系。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可能产生问题的根源，消除已知错误，并确保解决方案的可靠有效。一旦找到并确定了根本原因，同时具备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，以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。
数据价值
对于数字化转型，大数据不仅要关注实际数据量的多少，最重要的是关注大数据的处理方法在特定场合的应用，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（ROI）的设计，一味寻求大数据，则大数据分析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
发动机是飞机的心脏，也是关乎航空安全，生命安全的重中之重。为了实时监控发动机的状况，现代民航大多安装了飞机发动机健康管理系统。通过传感器、发射系统、信号接收系统、信号分析系统等方式采集到的数据，会经由飞机通信寻址与报告系统，通过甚高频或者卫星通信传输出来，这就是为何GE的发动机监控系统每天会获取超过1PB数据的原因。
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。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为制造业的大数据分析。
数据类型的多样性是工业大数据分析的重要属性
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，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，再大的数据量都不能称之为大数据。
例如，生产环境中收集的时间序列模拟流程变量，数据的类型是单一的，很容易建立索引，即使存在千千万万，也不足以成为大数据。
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，对这些工作，基本的统计展现就可以完成。一些大数据的数据库或数据湖的构成部分也是文本信息、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。
大数据分析对企业生产智能的意义
制造业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、EAM等系统与工业自动化的相关系统整合为一体。在一体化制造运作管理的基础上，我们可以实现集IT+MOM+MES+BI的一体化制造企业信息系统解决方案。
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（MIV，MainInformation systems Vendor ）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。
特别需要注意的是，企业管理信息平台被普遍认为是制造企业管理的集成和仪表板工具。许多供应商既大量投资其与ERP和自动化系统专有的集成，也投资开放式集成，还投资仪表板和移动技术，希望随时随地为需要正确信息的决策者提供衡量标准。
制造业大数据分析的三种途径
途径一，利用开放技术与平台，将任何系统的数据移动到任何其他地方。
制造运作管理系统建设项目是系统工程，不仅仅是一套我们理解的传统软件系统，更多的是项目执行和服务的平台。这需要在项目管理与制造企业的策略“客户服务”上，体现出制造企业的综合管理能力与软实力。
整个平台要从前期、工程实施以及售后服务这三个大的阶段来架构。在前期规划中，要重视标准、设计与实施，特别是与管理一体化的信息系统形成统一的对接。有了前期统一规划的制定，工程实施的环节可把行业的经验、集成能力、实施能力、软件开发能力等融合。特别需要在组织上建立和形成超级团队的制度。而持续服务、长期经营，将物联网应用融入与“软件+云服务”的互联网＋战略是后续服务的考虑重点。
在制造业大数据分析工作中，必须要加强通过物联网科技的应用对后续持续服务的支撑作业。通过工业物联网，实现的及时响应客户、物联网软硬件系统定期巡检、提供应急备件、提供易耗品、完善应用等功能来加强和锁定与企业的供应链企业之间的长期合作。通过管理平台与物联网数据，可以持续为客户提供有价值的服务。
途径二，投资工厂内外系统架构堆栈中能够处理结构性和非结构性数据的数据模型。
新技术是创新革命的核心，其中很重要一个特点就是集成，即制造运作管理系统MOM与ERP、EAM、OA、商业分析的集成，包括一键登录、界面集成、消息推送、工作流集成、主数据、应用集成总线与平台。
由于这些系统之间主数据全部统一，所有系统之间的数据交互依靠应用系统总线进行数据交互，整合了跨系统的业务流程、工作流、服务流程等之后即实现无缝集成和分析。对于企业管理者来说，一键登录后，可以根据不同的岗位，个性化制定并且显示与管理最相关的必要信息。这就是互联网所带给我们的分享思路。
途径三，通过时间序列、图像、视频、机器学习、地理空间、预测模型、优化、模拟和统计过程控制等先进的分析工具与制造业企业内的大数据平台结合分析，从而洞见尚未显现的情况。通过传感器、感应器、传输网络和应用软件等物联网数据，与管理应用软件结合起来，将是今后制造业大数据分析的一大方向。
培养企业内部大数据分析专家
作为一个行业，我们需要有机地发展行业特定的大数据分析工具集，这样才能让现在的行业专家，从足够的数据科学中实现数字化转型。为了推动转型，我们需要一大批优秀的企业利用这种方法，并向其他人或同行证明其价值。

2. 如何利用工业大数据推动制造业转型

什么是工业大数据？
工业大数据，很难从内涵角度来作出一个定义，因为它涉及到很多各种各样的数据。但从外延角度来看，比较容易。
大体上是3+3，第一个“3”是指3个层面——企业，企业上面的供应链、产业链和生态链，以及在这上面的行业管理和宏观经济。第二个“3”是指每个企业都有的3个过程——生产，使用，以及发展中的经营效益，所以，“3+3”基本上把工业大数据的脉络圈起来了。
从企业的角度看，工业大数据是在一个企业的设计、创新、生产、经营和管理决策过程产生、使用和转型升级过程需要的信息之和。所以最小的圈是企业，一个企业从开始到生产线到设计、到工艺过程、到人，一直到管理、决策、市场、服务，像这样的环节都在使用。
从供应链、产业链和生态链的角度来看，工业大数据是供应链、产业链和生态链产生、使用和需求的各类信息之和。这三个链之间很难一刀断开，因此，我也是从一个概念来看。所以，制造业也好、工业企业也好，整个过程是一个链环周。这个链不仅是一个企业，更重要的是政府机构、研究机构，需要把控和研究如何追求制造业前两环的优化。所以我们看到了超越一个企业的生存、使用和发展需求的新工业数据。
从行业管理和宏观调控的角度来看，工业大数据是工业行业管理和宏观调控产生、使用和需求的各类信息之和。每一个行业的管理都需要工业大数据，在工业行业又生存了很多企业，做好工业数据管理需要这样一个链条，所以“3+3”构成了工业大数据的外延，每一个环节，使用的和需求的中间是交集，这样才对工业大数据的发展提供了基础。
小结
首先，3+3加起来的组合就是工业大数据;
第二，产生、使用和进一步发展的需求的工业大数据是不同的，是交集;
第三，进一步发展需求的大数据最大;
最后一句话最重要，工业大数据，工业是主体。
为什么要发展工业大数据？
同样是三个层面，从三个由小到大的层面，加上一个需求，来看一下工业大数据的作用和意义。
首先，从最小的层面——企业来看，工业大数据为企业全过程设计、创新、生产、经营、管理、决策服务，为企业的发展战略和目标的实现服务。
第二个层面，工业大数据服务于供应链的优化、产业链的完善、生态链的形成和优化。从供应链、产业链、生态链来看，不管是CSM的生产圈，还是一个特定产品制造过程的供应链，或是一个完整生产过程的分析，工业大数据都是为了它的形成和优化。
第三个层面，工业大数据要满足行业和宏观决策调控的实际需求，提高行业和宏观经济管理决策质量、能力。政府的行业管理对于供应链、产业链、生态链、商业链、价值链有着非常重要的作用，但是政府的宏观调控超越了这样的链环本身，我们要对经济发展面临的重大问题作出回应，甚至回答制造业如何来应对这样的问题。所以从这个行业来看重要的是行业发展战略，而到宏观调控的时候，不但要从行业的发展战略，还要从整个经济发展去看这些问题怎么解决?这就需要信息。
第四，从工业转型升级的需求看，工业大数据是为了一个个企业、行业、装备、工艺、生产线、供应链的转型升级服务。先进制造业、工业4.0、智能制造，以两化融合和智能制造为重点的中国制造2025，都是工业转型升级模式的未来方向。原来我们的3.0工业，是以装备和生产线为核心的自动化，而4.0的智能化是把这两个过程自动化和数据自动化结合在一起。
小结：
工业大数据的研究和实践要服务于加快制造业转型升级、提升工业竞争力;
这个目标要落实到企业创新、设计、生产、经营、管理、决策的每一个具体环节;
这个目标要落实到供应链全局优化、产业链和生态链的形成和优化的每一个具体环节;
这个目标要落实到工业行业管理和宏观经济调控决策的每一个实际需求。
工业大数据怎么推动制造业转型升级？
在回答怎么办之前，首先要知道存在着哪些主要问题：
1、在数据生成环节，主要存在跑冒滴漏和非标准的问题;
2、在数据利用环节，主要存在数据不足、质量不高、各个环节协同存在制度、核算、标准等大量障碍;
3、在发展需求环节，主要存在缺乏预见性、缺乏有效的模型和工具、缺乏制度和标准规范等问题。
要想建设好、应用好大数据，首先要解决这三个问题：
首先是建设，什么是建设?我记得三年前说过，把大数据作探矿、采矿、炼矿、用矿，实际上探矿和采矿就是建设好信息，可以从三个纬度四个方面来建设好信息。三个纬度首先是发现，然后才可以按照应用需求结合起来。第二要有制度，要有标准，要实现系统之间的互操作。同时我们还要发现、收集、组织，来提升系统性、完整性、及时性、准确性。这是建设好、运用好。
利用好有三个方面或者三个层次和若干个关键环节。由于时间关系就不再展开讨论了。
最后，要特别注重取得实效、最佳实践和理论研究。
1、要特别注重实效。因为今天的大数据，每一个环节的形成都有它的实效，这件事情从开始到做完以后，效果究竟是什么?有很多企业家，当你用大数据对你企业各个环节进行改善提升的时候，你首先第一条要把提高效率放在首位，这是关键，而且对于制造业来说，要永远把利润率放在最重要的位置。当然，工业大数据不能直接用钱来算，有的环节是企业老板在管理上、服务上提效，但是这个效果必须是可测量的，不管是定性的还是定量的。
2、要特别注重最佳实践。i5数控机床，从开始研发到今天位列智能数控机床试点领先的行列，花了十年的时间。为什么前面几年没有成功?就是因为数据缺失。缺什么数据?高端数控机床为什么长期被国外控制?数控机床的技术为什么那么长时间没有克服?因为不管是材料的发展，还是装备的发展，都没有数据，没有实践过程中的数据，它是发展不起来的。接下来是模型怎么建，也需要数据来支撑，但是原来由于高端数控机床都由国外来控制，我们没有数据。另外，它在这个过程里面还倡导商业模式，这个机床是按服务钥匙收费。所以它又变成了今天最新最热门的制造行业分享。这显然是一个最佳实践，这里面工业数据是极其重要的。
3、要注重理论的研究，注重方法、制度创新的研究。在这个过程中，需要对制造业发展的趋势、特征，工业大数据的内涵外延，工业大数据建设和利用的系统方法，工业大数据质量保证、协同发展、制度创新等等一系列问题进行研究。

3. 数字经济时代，大数据如何赋能工业2.0

1月12日，国务院正式发布《“十四五”数字经济发展规划》。根据该规划，到2025年，数字经济迈向全面扩展期，数字经济核心产业增加值占GDP比重达到10%。业内人士分析，假定2025年GDP总量为130万亿，那意味着数字经济核心产业增加值将达13万亿元。而2020年，这一数据仅为7.8万亿元左右。

从具体内容来看，《规划》涉及的5G基站和大数据建设，以及新能源 汽车 、人工智能、工业互联网等重点产业供应链体系建设都是新基建的重要组成部分。

在数字经济时代，海量数据和先进算力成为占领发展制高点、掌握发展主动权的关键。随着全 社会 数据总量的爆发式增长，中国已经成为全球数据资源大国。 作为以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业，大数据产业是激活数据要素潜能的支撑。

近日，IDC发布了《工业数据智能市场分析报告，2021》，报告显示，2020年中国工业数据智能市场规模为35.8亿元，预计2021年2025年的复合年均增长率达到31.6%，市场尚处于早期快速发展阶段。

工业数据分析应用兴起于工业大数据，得益于工业物联快速发展和AI技术用于海量数据处理，发展再次加速，大数据和AI也在加速向数据智能融合。工业数据智能是指利用大数据和AI技术，对工业数据进行处理和分析，挖掘数据价值，沉淀工业知识，实现业务优化和创新。

目前，云服务商、大数据和AI服务商、工业垂直领域服务商和工控厂商等各类企业都已经进入工业数据智能市场，并结合各自优势拓展市场。一些工业软件、工业互联网平台厂商凳液也在持续进入市场。

我国大数据产业链初步形成，可大致分为基础支撑、数据服务、数据融合应用上中下游三个环节，目前已汇集包括阿里云、腾讯云、华为、中科曙光、紫光集团、联想、中兴通讯、久其软件、太极股份、东方国信等各行业领先企业。在网络支撑方面，我国已建成全球规模最大的光纤网络和蠢虚4G网络，5G终端连接数超过2亿，位居世界第一，为大数据释放更大价值增强基础。

“十四五”时期，释放数据要素价值将为建设制造强国、网络强国、数字中国提供有力支撑。数据要素价值释放是数字经济发展的根本所在。 “十四五”时期，推动带粗燃大数据产业发展要坚持数据要素观，把数据要素汇聚、流通、应用、治理贯穿始终，加快完善数据价值体系和市场规则，强化数据要素在驱动经济 社会 转型发展中的战略性、基础性作用，实现数据要素价值释放和价值再创造。

4. 如何利用工业大数据推动制造业转型升级

1. 深圳市儿童医院成功部署IBM集成平台与商业智能分析系统
IBM利用其行业领先的大数据与分析技术，支持深圳市儿童医院搭建信息集成平台，整合原有分散在多系统中的海量数据，实现各部门的信息共享;同时通过商业智能分析对集成数据进行深入挖掘，为医院各部门人员的科学决策提供全面的辅助，提升医院的服务水平和管理能力。
2. Informatica帮助紫金农商银行深挖数据价值
紫金农商银行ODS数据仓库项目建设使用Informatica产品完成数据的加载、清洗、转换工作显得尤为简单，图形化、流程化设计使维护人员能够快速、顺畅的操作，即使数据源结构发生变化，也不会像以前必须修改大量的程序代码，只需要在PowerCenter中配置一下即可。
3. 华为大数据一体机服务于北大重点实验室
经过大量的前期调查，比较和分析准备工作，北大重点实验室选择了华为基于高性能服务器RH5885 V2的HANA数据处理平台。HANA提供的对大量实时业务数据进行快速查询和分析以及实时数据计算等功能，在很大程度上得益于华为RH5885 V2服务器的高可靠、高性能和高可用性的支撑。
4. IBM携手汉端科技为飞鹤乳业打造全产业链可追溯体系
IBM、汉端科技与中国飞鹤乳业联合宣布，通过利用IBM业界领先的全面大数据与分析能力，和汉端科技在商业智能领域丰富的行业经验，飞鹤乳业实现了产品的可追溯与食品安全的数字化管理，完成了系统数字化、透明化、服务化的升级。
5. 浪潮大数据平台大大提升了济南的警务工作能力
浪潮在帮助济南公安局在搭建云数据中心的基础上构建了大数据平台，以开展行为轨迹分析、社会关系分析、生物特征识别、音视频识别、银行电信诈骗行为分析、舆情分析等多种大数据研判手段的应用，为指挥决策、各警种情报分析、研判提供支持，做到围绕治安焦点能够快速精确定位、及时全面掌握信息、科学指挥调度警力和社会安保力量迅速解决问题。
6. 英特尔携杭州诚道科技构建智能交通
面对大数据挑战，杭州市和杭州诚道科技有限公司紧密合作，部署了基于英特尔大数据解决方案的诚道重点车辆动态监管系统，通过集中的数据中心将全市卡口、电子警察、视频监控、流量检测设备、信号机、诱导设备等有效地连接起来，从交通案件侦破能力、交通警察对机动车辆的监管能力到利用关联车辆的数据分析能力，都得到了极大提升。
7. 步步高集团借Oracle Exadata 大大提高了IT投资回报率
步步高集团采用 Oracle Exadata数据库云服务器搭建信息化平台，凭借Oracle Exadata数据库云服务器的高扩展性、安全性和冗余性，步步高集团得以在该基础架构上运行一系列Oracle零售行业以及Oracle的应用软件。此外，基于Oracle Exadata的步步高IT新架构比传统架构拥有更好的性价比，最大限度地增加了IT的投资回报率。
8. 华为Anti-DDoS助阿里巴巴检测DDoS变革
阿里巴巴现网多个数据中心出口都部署了华为的Anti-DDoS解决方案，平均每天防护的DDoS攻击次数超过100次，每年达数万次，峰值防护的DDoS攻击流量超过100Gbps。如今，DDoS攻击在阿里巴巴安全工程师眼里已经习以为常，由华为Anti-DDoS方案自动调度进行清洗防护即可。“双11”期间，华为Anti-DDoS方案一如既往地成功防护了多轮DDoS攻击事件，有力保障了阿里巴巴网络交易的顺畅平稳。
9. 华为大数据方案在福建移动的应用
为进一步提升外呼成功率，从2014年初开始，福建移动联合华为公司开展基于大数据的精准营销工作，采用大数据分析的方法选择外呼目标价值用户。基于大数据分析方法和传统外呼方法分别提供20万目标客户清单，在前台无感知下进行对比验证，确保对比效果不受人为因素影响，经过外呼验证，基于大数据分析方法较传统方法外呼成功率提升50%以上，有效支撑了福建移动4G用户发展战略。
10. 北京市人民政府“12345”便民电话中心选择Oracle Exadata 实现便携服务
为了进一步提升部门的调度能力、办理水平和群众满意度，北京市人民政府“12345”便民电话中心选择Oracle Exadata数据库云服务器，升级成为北京市非紧急救助服务综合受理调度平台，通过Oracle Exadata Database Machine支撑起新平台的数据库访问需求。升级后的平台能够整合全市的便民呼叫服务，支撑来自群众的各类诉求、求助、批评和建议，并可为公众提供方便、快捷的公共信息服务，真正成为全市的舆情中心、信息汇集中心和城市名片。

11. 民生银行借IBM BigInsights应对金融业的大数据挑战
IBM BigInsights大数据解决方案和企业级NoSQL数据库SequoiaDB合作，为民生银行搭建低成本、高性能、高可靠且水平扩张的数据平台，帮助民生银行通过大数据分析应对金融业的大数据挑战，完善交易流水查询分析系统,产业链金融管理系统，以及私人银行产品货架管理系统。
12. 中信银行信用卡实施EMC Greenplum 数据仓库解决方案
中信银行信用卡中心选择实施EMC Greenplum 数据仓库解决方案。Greenplum 数据仓库解决方案为中信银行信用卡中心提供了统一的客户视图，借助客户统一视图，中信银行信用卡中心可以更清楚地了解其客户价值体系，从而能够为客户提供更有针对性和相关性的营销活动。基于数据仓库，中信银行信用卡中心现在可以从交易、服务、风险、权益等多个层面分析数据。通过提供全面的客户数据，营销团队可以对客户按照低、中、高价值来进行分类，根据银行整体经营策略积极地提供相应的个性化服务。
13. 惠普助力雅昌集团掘金大数据
成立于1993年的雅昌集团首创“传统印刷+IT技术+文化艺术”的商业模式，形成环环相扣的文化产业链，为艺术市场提供全面、综合的一站式服务。基于企业内容数据管理体系，惠普为雅昌搭建了从数据采集、处理、管理到应用的全过程处理流程，使雅昌可以快速利用所需数据，缩短新品上线时间，快速响应市场变化。
14. 德国足球队采用SAP大数据方案迎战世界杯
德国足协和SAP公司通过联合创新引入SAP Match Insights解决方案，该方案基于SAP HANA平台运行处理海量数据，可以为球员和教练提供一个简明的用户界面，帮助双方开展互动性更强的对话，分析球队训练、备战和比赛情况，从而提升球员和球队的成绩。
15. 1号店借Oracle Exadata改善终端客户体验
1号店采用Oracle Exadata数据库云服务器成功优化统一整合的数据平台，满足了不断增长的业务处理需求，并进一步改善了终端客户体验。经过Oracle Exadata整合后的新平台采用混合负载互备架构，将平均处理性能提升7倍，既可以支持目前规划业务量的业务处理，还能够随着业务量的增长进行在线升级、扩容，满足处理能力和数据量的增长需求。软、硬件集成设计的Oracle Exadata 协助解决了1号店的I/O瓶颈问题，实现了比传统架构更高的性能和可扩展性。同时，基于Exadata的1号店IT新架构比传统架构拥有更好的性价比，最大限度地发挥了IT投资回报率。
16. 大数据在青岛银行：提升银行交易性能、简化运营和管理
利用IBM大数据专家PureData，青岛银行能够高效集成业务数据，简化运维。PureData for Transactions作为青岛银行重要业务处理系统，能够在一个系统中整合超过几十个数据库，同时提供良好的性能、可用性和可扩展性支持实现广泛的业务目标，例如地域扩张，突发的业务交易高峰，新柜面、流程银行等大规模的业务上线等。
17. Informatica方案帮助南京儿童医院实现信息互通共享
南京市儿童医院目前已建成包括HIS、LIS、PACS、电子病历EMR、医生工作站、移动护理、病案、财务管理、库房管理和手术麻醉等几十个应用系统，这些异构系统间数据调用分散，不能集中统一标准化管理。通过采用Informatica ETL工具构建数据仓库系统，并基于数据仓库建设医院数据调用公共资源中心库，南京市儿童医院实现了实时的数据交互和信息共享，干净、标准的数据为跨应用系统数据关联分析打下扎实基础。
18. 东吴大学采用达索系统EXALEAD启动大数据应用暨产学合作
台湾东吴大学采用达索系统EXALEAD大数据智能应用开发解决方案，全方位地整合校务信息，积极开发校务经营发展的各项应用。此外还将启动三方产学合作计划，协助建立校内大数据相关课程、人才培训和实习机制，使学生自入学就开始不断提升其未来职场所需的关键竞争力，学用合一，实现学校、学生、企业三赢。
19. 网络大脑PK人脑 大数据押高考作文题
为了帮助考生更好地备考，网络高考作文预测通过对过去八年高考作文题及作文范文、海量年度搜索风云热词、历年新闻热点等原始数据与实时更新的“活数据”进行深度挖掘分析，以“概率主题模型”模拟人脑思考，反向推导出作文主题及关联词汇，为考生预测出2014年高考作文的六大命题方向。

20. IBM助力同仁医院构筑强大的分析体系
同仁医院通过与IBM合作，同仁医院建立起了强大的分析能力和体系，包括对临床、运营、科研、考核等信息的分析，实现智慧的医院管理与考核;同时也能看到医疗设备的平均故障间隔周期，从而降低了设备的故障率、平均维修时间。这一切都让工作效率稳步提升，也缓解了病人看病难的问题，提高了患者就医满意度。
21. 微软助上海市浦东新区卫生局更加智能化
作为上海市公共卫生的主导部门，浦东新区卫生局在微软SQL Server 2012的帮助之下，积极利用大数据，推动卫生医疗信息化走上新的高度：公共卫生部门可通过覆盖区域的居民健康档案和电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，快速进行响应。与此同时，得益于非结构化数据的分析能力的日益加强，大数据分析技术也使得临床决策支持系统更智能。
22. 湖南电信通过分析掌握电信市场动向、针对性定制营销计划
利用IBM大数据专家PureData，湖南电信实现了通过分析掌握市场整体经营情况、快速制定市场策略以及加强客户经理营销维系的高效执行。PureData for Analytics作为湖南电信本地数据集市建设工程重要组成部分，高效整合了湖南电信旗下各本地网数据，为进一步分析创造先机。
23. 携程借SQL Server增强了数据采集和掌控
作为国内领先的综合性旅行服务公司，携程计算机技术有限公司曾面临分支机构、服务城市和员工数量的增长所带来的运营数据分散和数据集成难的 IT 问题。借助微软SQL Server 2012 商业智能解决方案，携程增强了其对所有下属分支机构的数据采集和掌控，大大减少了计划性停机时间以及非计划性停机的时间，灵活的部署选项也可以根据携程的需要实现从服务器到云的扩展。
24. 上海公共研发平台部署Oracle Exadata应对扩展需求
上海公共研发平台部署Oracle Exadata数据库云服务器，以应对其系统和应用的扩展需求。Oracle Exadata融合了一系列同类最佳的预配置的服务器、网络、存储和软件，能为数据仓库和在线事务处理应用程序提供超强性能。上海公共研发平台运行Oracle Exadata期间相对稳定，CPU占用率控制在5%以内，极大改善了用户应用体验。同时，Exadata平台的可扩展性极好的满足了上海公共研发平台的系统需求，目前整个公共研发平台的20多个应用系统已经全部迁移到Exadata上，应用部署量增长1倍，且运行十分稳定。
25. 360手机卫士10KB解决iPhone骚扰
360手机卫士通过对海量数据的运算和精准匹配下发，将一组大小仅为10KB的数据即1000个骚扰号码同步到用户手机上，打造个性化的骚扰号码数据库，此外，每天更新的骚扰号码库数据，会依据标记趋势调整骚扰号码库中各类数据比例，即每一位360手机卫士用户手机中的1000个骚扰号码都是动态的，随地域、身份以及骚扰趋势的变化而变化。
26. 神州数码助张家港市更“智慧”
在张家港实践的城市案例中，市民登录这款“神州数码”研发的市民公共信息服务平台后，市民只要凭借自己的身份证和密码，即可通过该系统平台进行240余项“在线预审”服务、130余项“网上办事”服务等，还可通过手机及时查看办事状态。相比于以前来说，市民办事的时间最少可以节省一半以上。

27. IBM助中网组委会构建安全和敏捷的内联网
IBM专门为中网设计了具有实时大数据分析功能的MatchTracker(赛事追踪系统)，可以为球迷提供数据呈现、计分等功能。 MatchTracker基于IBM SlamTracker分析技术，使球迷能够利用历史和实时性数据，洞悉比分之后的态势和策略。此外，IBM还为中网组委会构建了安全和敏捷的内联网。
28. Cortana基于微软Bing大数据预测世界杯
微软为Cortana增加了世界杯预测的功能，基于微软Bing大数据，并综合考虑世界杯各支球队的过往比赛结果、比赛时间、天气情况、主场优势以及其他因素，使用大量的博彩市场公开数据、民意调查、社交媒体以及其它在线数据，利用大数据分析来判断每场比赛的结果。
29. 中科曙光助同济大学科研领域再创新高
为了满足爆炸式增长的用户和数据量，同济大学携手中科曙光，在全面整合云计算平台和现有资产的基础上，采用 DS800-F20存储系统、Gridview集群管理系统，以及Hadoop分布式计算平台构建出了业内领先的大数据柔性处理平台，使得同济大学在信息学科及其交叉学科研究领域迈上一个新台阶。
30. 华为助农行完成海量数据分布式处理的需求
华为向农行提供了良好的计算平台，基于华为RH2288 V2服务器的分布式并行计算集群进行测试，以及还提供了快速响应客户需求的研发能力，以及业界最快捷的售后服务。农行的测试结果表明，华为解决方案完全满足农行对海量数据进行分布式处理的要求。

5. 大数据在产品设计中的应用

通过问卷获得数据 通常来说,数据采集有两种方式,第一种是利用网络问卷调研的方式,获得用户心理和行为习惯层面的定量数据;第二种是在产品页面设置模块、图片、文字等埋点的方式,收集页面数据.

2.
调研前工作准备 首先要明确产品定位、产品规划及架构,对产品有全面的了解;然后,再明确调研目的,研究目的是问卷调研的核心,决定了调研的方向、研究结果如何应用等.接着,需要根据研究目的,确定调研的内容和目标人群,调研内容越细化越好,目标人群越清晰越好.

3.
如何设计问卷? 在问卷设计中,题目的措辞、逻辑关系等,会影响用户对问题的理解和做答,从而直接决定了研究

在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。

大数据的价值体现在以下几个方面：

① 对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。

② 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型。

③ 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

设计目标决定衡量的数据指标，从设计目标出发，推导相关可量化指标。

还是以IM “购房意愿单”为例，结合该项目，我们来看一下运用gsm模型为此功能搭建数据指标框架。

Goal 设计目标
前面提到说设计目标决定衡量的数据指标，所以第一步要明确我们设计的目标是什么，或者说是为了解决什么问题。那么，购房意愿单的提出，有两个主要目标：提高C端用户发起会话的意愿度；提高 B端经纪人回复意愿度。

Sign 现象信号
确定了目标，我们再假设，如果能够达到这些设计目标，用户会产生怎样的态度和行为。假设购房意愿单真是切中了用户的需求，他们会有怎样的反应呢？

6. 工业大数据应用在哪些方面

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。本文将对工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。
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。
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。
3.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。
4.工业供应链分析和优化
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。
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。
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。
8.工业污染与环保检测
工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。

工业大数据的应用将推动工业企业基于对内外部环境相关数据的采集、存储和分析，实现企业与内外部关联环境的感知和互联，并利用工业大数据分析技术开展挖掘分析，支撑工业企业基于数据进行决策管控，提升企业决策管控的针对性、有效性。

7. 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。

以上是小编为大家分享的关于工业大数据开启新时代 七大应用分析的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

8. 工业大数据应用在哪些方面

工业大数据应用在哪些方面？
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。
 
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。
 
3.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。
 
4.工业供应链分析和优化
 
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。
 
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。
 
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。

9. 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!