Ⅰ 工业大数据是什么，及其对企业未来发展的作用
1、工业大数据是什么？
工业大数据是指涵盖工业领域中整个产品的全生命周期，所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。
2、这些数据对未来企业的作用
在这里就举两个例子来说明，当然也是鉴于篇幅的关系，不能把所有的工业数据的应用都分享出来。
首先是产品的生产流程和进度的工业数据，这个工业数据主要是提供给生产计划部门和销售部门使用的，例如生产计划部门可以根据一个产品的生产流程制定详细的生产结合，并评估每个流程节点的生产周期，生产成本等等，以便快速的协调生产计划，合理控制生产周期。
而生产进度的工业数据可以让销售部门的销售人员更加对客户的产品形成控制力，同时也可以实时的将这些生产进度数据分享给客户知悉，从而坚定客户对我们的信心，这对于生产订单的实施和后续订单的吸引都有非常大的好处。
再例如产品质量的工业数据，我们可以通过对每个产品，以及产品对应的工艺流程来分门别类的统计与质量相关的合格率，废品率，不合格类型，报废类型等等，通过这些数据来提升企业生产能力，从而提升企业的产品质量和缩短企业的产品生产周期，甚至大幅度的降低企业生产成本。
而如果是传统的制造企业的话，虽然很多企业也在对一些工业数据进行手工采集和制表归类，但是如何更好的去应用就是一个非常大是问题了，甚至根本就从来都没有使用过。
Ⅱ 工业大数据是什么
工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。无论是德国工业4.0、美国工业互联网还是《中国制造2025》，各国制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征分析，及以此为未来制造系统搭建的无忧环境。
Ⅲ 一文读懂工业大数据的脉络
一文读懂工业大数据的脉络
工业大数据不同于大数据，具有自己独特的特征。本文着重从工业大数据的定义与范畴、来源、特征、技术及应用领域、面临的问题等，全面剖析工业大数据的方方面面，让你一文读懂工业大数据的脉络！
工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、到订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称，其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。
——工业大数据来源——
我们所谈的工业大数据，不完全等同于企业信息化软件中流淌的数据，从业界的共识看，主要来源有三类，第一类是企业经营相关的业务数据，这类数据来自企业信息化范畴，包括企业资源计划（ERP）、产品生命周期管理（PLM）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）和环境管理系统（EMS）等，此类数据是工业企业传统的数据资产。
第二类是机器设备互联数据，主要是指工业生产过程中，装备、物料及产品加工过程的工况状态、环境参数等运营情况数据，通过MES系统实时传递，目前在智能装备大量应用的情况下，此类数据量增长最快。
第三类是企业外部数据，这包括了工业企业产品售出之后的使用、运营情况的数据，同时还包括了大量客户、供应商、互联网等数据状态。
——工业大数据特征——
笔者曾就工业大数据特征及数据驱动工业价值创造等话题，专门采访过工业大数据领域知名专家——美国科学基金会（NSF）智能维护系统（IMS）中心主任李杰教授，他表示：工业大数据与互联网大数据最大的区别在于工业大数据有非常强的目的性，而互联网大数据更多的是一种关联的挖掘，是更加发散的一种分析。
除此之外，两者在数据的特征和面临的问题方面也有不同。有别于互联网大数据，工业大数据的分析技术核心要解决“3B”问题：
1）Below Surface —— 隐匿性，即需要洞悉背后的意义
工业环境中的大数据与互联网大数据相比，最重要的不同在于对数据特征的提取上面，工业大数据注重特征背后的物理意义以及特征之间关联性的机理逻辑，而互联网大数据则倾向于仅仅依赖统计学工具挖掘属性之间的相关性。
2）Broken —— 碎片化，即需要避免断续、注重时效性
相对于互联网大数据的量，工业大数据更注重数据的全，即面向应用要求具有尽可能全面的使用样本，以覆盖工业过程中的各类变化条件、保障从数据中能够提取以反映对象真实状态的信息全面性。因此，工业大数据一方面需要在后端的分析方法上克服数据碎片化带来的困难，利用特征提取等手段将这些数据转化为有用的信息，另一方面，更是需要从数据获取的前端设计中以价值需求为导向制定数据标准，进而在数据与信息流通的平台中构建统一的数据环境。
3）Bad Quality —— 低质性，即需要提高数据质量、满足低容错性
数据碎片化缺陷来源的另一方面也显示出对于数据质量的担忧，即数据的数量并无法保障数据的质量，这就可能导致数据的低可用率，因为低质量的数据可能直接影响到分析过程而导致结果无法利用，但互联网大数据则不同，其可以只针对数据本身做挖掘、关联而不考虑数据本身的意义，即挖掘到什么结果就是什么结果，最典型的就是经过超市购物习惯的数据挖掘后啤酒货架就可以摆放在尿不湿货架的对面，而不用考虑他们之间有什么机理性的逻辑关系；
换句话说，相比于互联网大数据通常并不要求有多么精准的结果推送，工业大数据对预测和分析结果的容错率远远比互联网大数据低的多。互联网大数据在进行预测和决策时，仅仅考虑的是两个属性之间的关联是否具有统计显著性，其中的噪声和个体之间的差异在样本量足够大时都可以被忽略，这样给出的预测结果的准确性就会大打折扣。比如当我觉得有70％的显著性应该给某个用户推荐A类电影，即使用户并非真正喜欢这类电影也不会造成太严重的后果。但是在工业环境中，如果仅仅通过统计的显著性给出分析结果，哪怕仅仅一次的失误都可能造成严重的后果。
——工业大数据技术：算法与模型——
有了工业数据的大量积累，但并不等于直接的商业收益，中间隔着一道非常关键的通道——工业大数据技术。近几年，很多大数据专家和行业专家也在争执：数据量重要还是大数据算法更重要，双方各执一词。比如Googole就认为数据量的多寡至关重要，甚至直言：更多的数据胜过更好的算法。这种观点与我们意识认知中的“信息越多，就越靠近真相”类似。
而如《The Signal and the Noise》（信号与噪声，作者NateSilver），这本书里面的一个观点是“更多的数据意味着更多的噪声。信号是真相，噪声却使我们离真相越来越远。”所以，人们需要构建有效的算法和模型，去识别和认知何为真相。
在这里暂不讨论到底是数据量重要还是算法模型更重要，但针对工业大数据的有效利用，肯定离不开工业大数据的分析技术。
——工业大数据应用领域（场景）——
一、研发设计：主要用于提高研发人员的研发创新能力，研发效率和质量，支持协同设计，具体体现在：（1）、基于模型和仿真的研发设计；（2）、基于产品生命周期的设计；（3）、融合消费者反馈的设计
二、在复杂生产过程优化的应用：（1）、工业物联网生产线；（2）、生产质量控制；（3）、生产计划与排程；
三、在产品需求预测中的应用
四、在工业供应链优化中的应用
——工业大数据应用发展存在的主要问题——
《工业大数据白皮书2017年版》指出，研究与应用工业大数据，产品大数据是核心，物联大数据是实现手段，集成贯通是基础（业务模式、商业和价值驱动、关键抽取和应用）。而在实践过程中，这三个方面都存在不同程度的难点。
《工业大数据白皮书2017年版》封面
1、产品大数据：产品大数据是工业大数据的根源与核心，但工业制造业领域涵盖十分广泛，行业种类繁多，产品种类数量庞大且仍在不断增长，如何规范产品大数据的定义与分类方法，建立规范的、属性明确的、可查询可追溯可定位的产品大数据，将是顺利应用工业大数据的前提。
2、物联接入设备：物联大数据是实现工业大数据畅通流动的必要手段，但在工业实际应用中，工业软件、高端物联设备不具备国产自主可控性，物联接入的高端设备的读写不开放，形成设备信息的孤岛，数据流通不畅，突破这种束缚是实现工业大数据的关键。
3、信息集成贯通：集成贯通的难点在于商业驱动、打通关键点和环节，掌控产品源和设备，持续优化。
Ⅳ 工业大数据如何改变制造业
工业大数据如何改变制造业
工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物，是中国制造2025、工业互联网、工业4.0等国家战略在企业的落脚点。对于制造业而言，了解行业大数据产生的背景，归纳行业大数据的分类和特点，从数据流推动本身价值创造的视角看待、重造工业价值流程，将具有很强的现实意义。
工业大数据如何改变制造业1、精度更高高成功率的制造是制造商的核心竞争力，在大数据出现之前，最好的方法是投资更好的设备，或对员工进行更好的培训，但都无法太大的减少失败率带来的额外损失。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、更好的预测制造商可以根据各种情况预先判断需要生产多少产品，淡季的时候减少生产量，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需关系的变化，因此可以在最有价值的生产条件下进行生产。4、预测和判断踪供应商的产品优劣制造商也可以使用大数据跟踪供应商的优劣。例如，如果供应商提供劣质产品比例较高，通过大数据计算证明这些事情，就可以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?更高的盈利能力传统制造业受到原材料成本和生产限制等因素的限制，而大数据的降临，让每个生产环节得更多的收益，极大的较少了成本，企业主能够利用这些机会，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具有极大的挑战性。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，制造商需要专业的人或者公司来协助完成这些变化。目前来看，越来越多的传统制造业也随着大数据的普及在不断的进行产业升级，在竞争激烈的新时代，大数据给制造业带来的改变是否会引领新的工业革命呢?这些相信各位看官都已经有了自己的答案