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係統正在深入融合，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麵。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。

　　一、加速產品創新

　　kehuyugongyeqiyezhijiandejiaohuhejiaoyixingweijiangchanshengdaliangshuju
，wajuehefenxizhexiekehudongtaishuju，nenggoubangzhukehucanyudaochanpindexuqiufenxihechanpinshejidengchuangxinhuodongzhong
，weichanpinchuangxinzuochugongxian。futegongsishizhefangmiandebiaolv
，tamenjiangdashujujishuyingyongdaolefutefukesidiandongchedechanpinchuangxinheyouhuazhong
，zhekuanchechengweileyikuanmingfuqishide“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、刹車
、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裏，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係統的數據傳送給最近的智能電話。

　　這(zhe)種(zhong)以(yi)客(ke)戶(hu)為(wei)中(zhong)心(xin)的(de)大(da)數(shu)據(ju)應(ying)用(yong)場(chang)景(jing)具(ju)有(you)多(duo)方(fang)麵(mian)的(de)好(hao)處(chu)，因(yin)為(wei)大(da)數(shu)據(ju)實(shi)現(xian)了(le)寶(bao)貴(gui)的(de)新(xin)型(xing)產(chan)品(pin)創(chuang)新(xin)和(he)協(xie)作(zuo)方(fang)式(shi)。司(si)機(ji)獲(huo)得(de)有(you)用(yong)的(de)最(zui)新(xin)信(xin)息(xi)，而(er)位(wei)於(yu)底(di)特(te)律(lv)的(de)工(gong)程(cheng)師(shi)彙(hui)總(zong)關(guan)於(yu)駕(jia)駛(shi)行(xing)為(wei)的(de)信(xin)息(xi)
，以(yi)了(le)解(jie)客(ke)戶(hu)，製(zhi)訂(ding)產(chan)品(pin)改(gai)進(jin)計(ji)劃(hua)，並(bing)實(shi)施(shi)新(xin)產(chan)品(pin)創(chuang)新(xin)。而(er)且(qie)
，電(dian)力(li)公(gong)司(si)和(he)其(qi)他(ta)第(di)三(san)方(fang)供(gong)應(ying)商(shang)也(ye)可(ke)以(yi)分(fen)析(xi)數(shu)百(bai)萬(wan)英(ying)裏(li)的(de)駕(jia)駛(shi)數(shu)據(ju)，以(yi)決(jue)定(ding)在(zai)何(he)處(chu)建(jian)立(li)新(xin)的(de)充(chong)電(dian)站(zhan)，以(yi)及(ji)如(ru)何(he)防(fang)止(zhi)脆(cui)弱(ruo)的(de)電(dian)網(wang)超(chao)負(fu)荷(he)運(yun)轉(zhuan)。

　　二
、設備故障分析及預測

　　在(zai)製(zhi)造(zao)業(ye)生(sheng)產(chan)線(xian)上(shang)，工(gong)業(ye)生(sheng)產(chan)設(she)備(bei)都(dou)會(hui)受(shou)到(dao)持(chi)續(xu)的(de)振(zhen)動(dong)和(he)衝(chong)擊(ji)，這(zhe)導(dao)致(zhi)設(she)備(bei)材(cai)料(liao)和(he)零(ling)件(jian)的(de)磨(mo)損(sun)老(lao)化(hua)，從(cong)而(er)導(dao)致(zhi)工(gong)業(ye)設(she)備(bei)容(rong)易(yi)產(chan)生(sheng)故(gu)障(zhang)，而(er)當(dang)人(ren)們(men)意(yi)識(shi)到(dao)故(gu)障(zhang)時(shi)
，可(ke)能(neng)已(yi)經(jing)產(chan)生(sheng)了(le)很(hen)多(duo)不(bu)良(liang)品(pin)，甚(shen)至(zhi)整(zheng)個(ge)工(gong)業(ye)設(she)備(bei)已(yi)經(jing)奔(ben)潰(kui)停(ting)機(ji)
，從(cong)而(er)造(zao)成(cheng)巨(ju)大(da)的(de)損(sun)失(shi)。

　　如ru果guo能neng在zai故gu障zhang發fa生sheng之zhi前qian進jin行xing故gu障zhang預yu測ce，提ti前qian維wei修xiu更geng換huan即ji將jiang出chu現xian問wen題ti的de零ling部bu件jian，這zhe樣yang就jiu可ke以yi提ti高gao工gong業ye設she備bei的de壽shou命ming以yi及ji避bi免mian某mou個ge設she備bei突tu然ran出chu現xian故gu障zhang對dui整zheng個ge工gong業ye生sheng產chan帶dai來lai嚴yan重zhong的de影ying響xiang。隨sui著zhe工gong業ye4.0的到來，智能工廠的工業設備都配上了各種感應器，采集其振動、溫度
、電流、電壓等數據顯得輕而易舉，通過分析這些實時的傳感數據，對工業設備進行故障預測將是一種行之有效的措施。

　　因此設備故障預測方案成為了製造行業所青睞的解決方案，其具備的核心功能有：

1. 故障超前預警，減少設備停機時間；
2. 分析結果實時推送
   
   ，減少人工成本
   ；
3. 適用於企業各種類型的設備，通用性強。

　　三、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傳感器
，來探測溫度、壓力、熱能
、振動和噪聲。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(shou)先(xian)，在(zai)生(sheng)產(chan)工(gong)藝(yi)改(gai)進(jin)方(fang)麵(mian)，在(zai)生(sheng)產(chan)過(guo)程(cheng)中(zhong)使(shi)用(yong)這(zhe)些(xie)大(da)數(shu)據(ju)，就(jiu)能(neng)分(fen)析(xi)整(zheng)個(ge)生(sheng)產(chan)流(liu)程(cheng)
，了(le)解(jie)每(mei)個(ge)環(huan)節(jie)是(shi)如(ru)何(he)執(zhi)行(xing)的(de)。一(yi)旦(dan)有(you)某(mou)個(ge)流(liu)程(cheng)偏(pian)離(li)了(le)標(biao)準(zhun)工(gong)藝(yi)，就(jiu)會(hui)產(chan)生(sheng)一(yi)個(ge)報(bao)警(jing)信(xin)號(hao)，能(neng)更(geng)快(kuai)速(su)地(di)發(fa)現(xian)錯(cuo)誤(wu)或(huo)者(zhe)瓶(ping)頸(jing)所(suo)在(zai)，也(ye)就(jiu)能(neng)更(geng)容(rong)易(yi)解(jie)決(jue)問(wen)題(ti)。利(li)用(yong)大(da)數(shu)據(ju)技(ji)術(shu)，還(hai)可(ke)以(yi)對(dui)工(gong)業(ye)產(chan)品(pin)的(de)生(sheng)產(chan)過(guo)程(cheng)建(jian)立(li)虛(xu)擬(ni)模(mo)型(xing)，仿(fang)真(zhen)並(bing)優(you)化(hua)生(sheng)產(chan)流(liu)程(cheng)
，當(dang)所(suo)有(you)流(liu)程(cheng)和(he)績(ji)效(xiao)數(shu)據(ju)都(dou)能(neng)在(zai)係(xi)統(tong)中(zhong)重(zhong)建(jian)時(shi)，這(zhe)種(zhong)透(tou)明(ming)度(du)將(jiang)有(you)助(zhu)於(yu)製(zhi)造(zao)商(shang)改(gai)進(jin)其(qi)生(sheng)產(chan)流(liu)程(cheng)。再(zai)如(ru)，在(zai)能(neng)耗(hao)分(fen)析(xi)方(fang)麵(mian)，在(zai)設(she)備(bei)生(sheng)產(chan)過(guo)程(cheng)中(zhong)利(li)用(yong)傳(chuan)感(gan)器(qi)集(ji)中(zhong)監(jian)控(kong)所(suo)有(you)的(de)生(sheng)產(chan)流(liu)程(cheng)

，能(neng)夠(gou)發(fa)現(xian)能(neng)耗(hao)的(de)異(yi)常(chang)或(huo)峰(feng)值(zhi)情(qing)形(xing)

，由(you)此(ci)便(bian)可(ke)在(zai)生(sheng)產(chan)過(guo)程(cheng)中(zhong)優(you)化(hua)能(neng)源(yuan)的(de)消(xiao)耗(hao)，對(dui)所(suo)有(you)流(liu)程(cheng)進(jin)行(xing)分(fen)析(xi)將(jiang)會(hui)大(da)大(da)降(jiang)低(di)能(neng)耗(hao)。

　　四、產品銷售預測與需求管理

　　近(jin)年(nian)來(lai)，保(bao)險(xian)業(ye)加(jia)速(su)了(le)數(shu)字(zi)化(hua)進(jin)程(cheng)，大(da)數(shu)據(ju)與(yu)保(bao)險(xian)營(ying)銷(xiao)深(shen)度(du)融(rong)合(he)，成(cheng)為(wei)現(xian)代(dai)化(hua)保(bao)險(xian)營(ying)銷(xiao)的(de)重(zhong)要(yao)武(wu)器(qi)。慧(hui)都(dou)大(da)數(shu)據(ju)助(zhu)力(li)保(bao)險(xian)行(xing)業(ye)精(jing)準(zhun)營(ying)銷(xiao)，並(bing)成(cheng)功(gong)幫(bang)助(zhu)中(zhong)意(yi)人(ren)壽(shou)保(bao)險(xian)有(you)限(xian)公(gong)司(si)更(geng)好(hao)地(di)服(fu)務(wu)客(ke)戶(hu)和(he)發(fa)揮(hui)忠(zhong)誠(cheng)客(ke)戶(hu)，提(ti)高(gao)銷(xiao)售(shou)效(xiao)率(lv)及(ji)客(ke)戶(hu)複(fu)購(gou)率(lv)。

　　五


、工業供應鏈的分析與優化

　　dangqian，dashujufenxiyijingshihenduodianzishangwuqiyetishenggongyinglianjingzhenglidezhongyaoshouduan。liru，dianzishangwuqiyejingdongshangcheng
，tongguodashujutiqianfenxiheyucegedishangpinxuqiuliang，congertigaopeisonghecangchudexiaoneng，baozhenglecirihuodaodekehutiyan。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。

　　六、生產計劃與排程

　　製造業麵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采集(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曆史數據，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，發現曆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，通過智能的優化算法，製定預計劃排產，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，直接將群體特征直接強加給個體(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。

　　七、生產質量分析與預測

　　在工業生產中，設備失效、人員疏忽、參數異常
、原材料差異
、環境波動等因素而導致質量偏離，引起質量等級的缺陷和損失非常巨大。工藝流程複雜的大型製造業，如鋼鐵、汽車、電子、服裝等行業，信息數據孤島凸顯，導致質量問題頻發
，尤其需要“及時發現和預測異常
，迅速控製和分析質量異常的原因

，進行生產過程改進，穩定生產過程，減少產品質量波動”。

　　生產質量分析

，從工廠訂單下單-訂單生產-流入市場， 針對整個生產鏈進行全麵的質量分析。其中，打通質量和人
、機
、料、法、環等數據
，各生產數據環環相扣
，聚焦質量管理的全量數據分析，幫助企業快速探索缺陷根本原因。

1. 打通質量和人、機、料
   
   、法、環，對影響質量的全量數據進行交互分析
   ，探索相互關係，挖掘數據背後的真實原因，獲取結果“是什麼”
   ，回答“為什麼”。
2. 將傳統的靜態彙報模式
   ，改為交互式動態會議，隨時隨地可以組織生產、質量相關專題會議。通過對維度展示生產和質量KPI
   
   ，實時預警、掌握產線運營狀況。
3. 簡單易上手的質量分析工具
   
   ，員工隻需對數據進行選取、拖曳，自助靈活地達成期望的數據結果。
4. 摒棄以往靜態的數據報表，整合多個業務係統數據
   ，多場景數據大屏，自適應多屏
   ，進行綜合展示分析，讓決策更清晰。