众赏观察：“互联网 工业”下的大数据应用场景分析.
互联网行业中的大数据分析与应用
互联网行业中的大数据分析与应用随着互联网技术的不断发展，互联网行业的数据量迅速增长，这为企业提供了很好的机会，以利用这些数据来提升业务效能。
大数据分析成为了互联网行业中一项极其重要的技术，可以帮助企业发现潜在客户、优化产品、提高用户体验以及进行精确的市场预测。
一、大数据分析在互联网行业中的应用大数据分析在互联网行业中可应用于多个领域，包括但不限于以下几个方面：1. 用户行为分析：通过对用户在互联网平台上的行为进行分析，可以了解用户的偏好、兴趣、购买记录等，从而精准推荐产品、优化用户界面设计，提升用户留存和忠诚度。
2. 市场营销分析：通过对大数据的分析，可以了解用户需求和市场趋势，从而制定更有效的市场营销策略，包括定位目标用户群体、选择合适的推广渠道、优化广告投放策略等。
3. 风险控制与反欺诈：利用大数据分析技术，互联网企业可以实现对用户行为的实时监测和分析，发现并阻止恶意攻击、虚假注册、信息泄露等风险，保护用户隐私和安全。
4. 运营效率提升：通过对运营数据的分析，互联网企业可以及时了解产品的使用情况、服务器的负载情况等，从而根据数据反馈进行相应的调整，提高运营效率和成本控制。
二、大数据分析的关键技术为了实现对互联网行业中海量数据的分析，大数据分析借助了多种关键技术。
1. 数据收集和存储：互联网企业需要建立完善的数据采集系统，收集用户行为、交易记录等数据，并具备高可扩展性的存储系统，以便快速存储和检索数据。
2. 数据清洗和预处理：由于数据来源的多样性和不确定性，需要进行数据清洗和预处理，包括去除噪音、填补缺失值、处理异常数据等，以确保数据质量。
3. 数据挖掘和分析：利用数据挖掘和机器学习等技术，从海量数据中提取有价值的信息和模式，以支持企业决策。
4. 可视化技术：将分析结果以可视化的方式展现，有助于用户理解和把握数据的内涵，快速洞察业务状况。
三、大数据分析面临的挑战与未来发展虽然大数据分析在互联网行业中有着广泛的应用前景，但也面临一些挑战。
互联网行业的大数据应用案例分析
互联网行业的大数据应用案例分析随着互联网技术的快速发展，大数据已经成为互联网行业的一项关键资源。
通过对大数据的分析和挖掘，企业可以获取更多的商业洞察，提高决策速度和准确性。
本文将通过分析互联网行业的几个典型案例，展示大数据在该行业中的广泛应用以及带来的商业价值。
1. 大数据在电商领域的应用电商行业是互联网行业中最早应用大数据技术的行业之一。
以阿里巴巴为例，其平台每天都会记录数以百万计的交易数据、用户行为数据以及商品信息。
通过对这些大数据的分析，阿里巴巴能够了解用户的购物偏好、消费习惯和产品需求，从而改进用户体验、调整产品策略和优化运营模式。
此外，阿里巴巴还通过大数据分析识别潜在的热门产品和新兴市场，为商家提供有针对性的推荐和营销服务。
2. 大数据在社交媒体分析中的应用社交媒体是另一个大数据应用的领域。
以微博为例，每天数亿的用户在平台上发布各种信息，如文字、图片、视频等。
通过对这些海量数据进行处理和分析，微博可以了解用户的兴趣、态度和情感，从而为用户提供个性化的内容推荐和广告投放。
另外，社交媒体分析还可以帮助企业识别用户意见和反馈，及时发现产品问题并采取相应措施。
此外，大数据在社交媒体分析中还可以用于社交舆情监测，帮助企业及时了解用户对品牌、产品和服务的评价，以及应对和处理危机。
3. 大数据在在线视频行业的应用在线视频行业是近年来兴起的互联网行业之一，也是一个大数据的重要应用领域。
以优酷土豆为例，每天数以百万计的用户在平台上观看视频，产生大量的观看行为、评论和分享数据。
通过对这些数据的分析，优酷土豆可以了解用户的观看偏好、喜好和分享行为，从而推荐给用户更符合其兴趣的视频和内容，提高用户粘性和留存率。
另外，大数据还可以帮助优酷土豆了解用户对广告的反应和接受程度，优化广告投放策略，提高广告收入。
此外，大数据还可以帮助优酷土豆监测视频内容的版权侵权和违规行为，保护知识产权和维护平台秩序。
总结：以上是互联网行业中几个典型的大数据应用案例。
工业互联网平台工业大数据应用实践案例分享
工业互联网平台工业大数据应用实践案例分享第一章工业互联网平台概述 (3)1.1 工业互联网平台简介 (3)1.2 工业大数据应用价值 (3)第二章平台架构与关键技术 (4)2.1 平台架构设计 (4)2.1.1 总体架构 (4)2.1.2 关键模块设计 (4)2.2 关键技术解析 (4)2.2.1 数据采集技术 (5)2.2.2 数据存储技术 (5)2.2.3 数据处理技术 (5)2.2.4 数据安全技术 (5)2.3 技术应用实例 (5)第三章数据采集与接入 (5)3.1 数据采集方法 (5)3.1.1 传感器数据采集 (6)3.1.2 工控系统数据采集 (6)3.1.3 网络数据采集 (6)3.1.4 人工录入数据采集 (6)3.2 数据接入流程 (6)3.2.1 数据源识别与接入协议制定 (6)3.2.2 数据传输与存储 (6)3.2.3 数据清洗与转换 (6)3.2.4 数据索引与查询 (6)3.3 数据预处理 (7)3.3.1 数据完整性检查 (7)3.3.2 数据一致性检查 (7)3.3.3 数据归一化处理 (7)3.3.4 数据降维处理 (7)3.3.5 数据加密与安全 (7)第四章数据存储与管理 (7)4.1 数据存储策略 (7)4.2 数据管理技术 (7)4.3 数据安全性保障 (8)第五章数据分析与挖掘 (8)5.1 数据分析流程 (8)5.2 数据挖掘算法 (9)5.3 应用案例分享 (9)第六章智能制造与应用 (9)6.1 智能制造概述 (9)6.2 智能制造应用场景 (10)6.2.1 生产线智能化改造 (10)6.2.2 供应链管理 (10)6.3 应用案例分享 (10)第七章个性化定制与优化 (11)7.1 个性化定制方法 (11)7.1.1 定制需求分析 (11)7.1.2 定制方案设计 (11)7.1.3 定制流程实施 (11)7.2 优化策略与应用 (11)7.2.1 生产过程优化 (11)7.2.2 资源配置优化 (11)7.2.3 供应链协同优化 (11)7.3 应用案例分享 (12)第八章预测性维护与故障诊断 (12)8.1 预测性维护技术 (12)8.1.1 传感器监测技术 (12)8.1.2 数据挖掘与分析技术 (12)8.1.3 机器学习与人工智能技术 (13)8.2 故障诊断方法 (13)8.2.1 信号处理方法 (13)8.2.2 机理分析方法 (13)8.2.3 数据驱动方法 (13)8.3 应用案例分享 (13)第九章能源管理与优化 (13)9.1 能源管理策略 (13)9.1.1 引言 (14)9.1.2 能源管理策略制定 (14)9.1.3 能源管理策略实施 (14)9.2 能源优化技术 (14)9.2.1 引言 (14)9.2.2 能源优化技术概述 (14)9.2.3 能源优化技术应用 (14)9.3 应用案例分享 (15)9.3.1 某钢铁企业能源管理案例 (15)9.3.2 某化工企业能源优化案例 (15)9.3.3 某家电企业能源管理案例 (15)第十章工业互联网平台发展趋势与展望 (15)10.1 发展趋势分析 (15)10.2 面临的挑战与机遇 (16)10.3 未来发展展望 (16)第一章工业互联网平台概述1.1 工业互联网平台简介工业互联网平台是指基于云计算、大数据、物联网等现代信息技术，集成工业生产、管理、服务等各个环节的数据资源，实现设备、系统、人三者之间的互联互通，提供数据采集、存储、处理、分析、应用等全流程服务的平台。
工业互联网技术在大数据分析中的应用
工业互联网技术在大数据分析中的应用工业互联网技术是近年来快速发展的一种新兴技术，它的出现带来了许多企业转型升级的新思路。
随着互联网的快速普及，工业互联网技术已经成为企业数字化转型、智能化制造的重要方式之一。
在大数据分析中，工业互联网的应用也越来越得到企业的重视和积极推广。
本文将从以下几个方面探讨工业互联网技术在大数据分析中的应用。
一、智能化制造管理在传统制造行业中，人工生产、质检等环节占用大量的时间和人力，这不仅限制了公司的生产效率和质量，同时也存在管理上的难度，造成了人力资源浪费。
而随着工业互联网技术的发展，越来越多的工业企业开始进行数字化转型和智能制造。
通过在生产过程中使用传感器采集数据、分析数据，建立数字化模型，实现对生产过程实时监测和智能化预测。
企业可以实现从制造到质检全流程自动化，并通过数据分析不断优化调整。
二、智能化仓储物流管理传统的仓储物流管理方式始终存在着人工搬运、仓库管理不可视化、运输效率不高等问题。
随着工业互联网技术的普及，企业可以通过智能化仓储物流管理软件实现对仓库的可视化、调度和作业优化。
比如可以通过RFID技术实现对仓库内物品的跟踪和管理，实现实时监控和无人管理。
同时，企业可以通过物流监控系统对运输车辆、货物等实现智能化管理，提高物流效率和运输能力。
三、智能化维护管理在传统的维护管理过程中，很多企业都采用定期维护或事故发生后的应急维护方式，其可靠性和及时性存在一定的不足。
而在工业互联网技术的应用下，企业可以通过传感器实时监测设备状态和运转情况，对设备实现在线监控和预警。
在设备出现异常情况时，企业可以通过大数据分析和维护管理系统实现对设备的智能化检修，及时排查故障根源并采取有效措施，以确保生产过程的连续性和稳定性。
四、智能化质量监测在传统工业生产中，质量控制尤其重要。
随着工业互联网技术的发展，传感器和大数据分析技术的融合，企业可以在生产过程中实时监测数据，对生产质量实时控制和调整。
工业大数据分析的应用场景
工业大数据分析的应用场景随着科技的不断进步和智能化技术的广泛应用，工业大数据也逐渐成为了我们生活中不可或缺的一部分。
工业大数据分析是指通过对工业生产过程中所产生的数据进行收集、管理、分析，从而获取更为准确且全面的工业生产信息的一种技术手段。
那么，工业大数据分析的应用场景又有哪些呢？下面我们一起来探寻一下。
一、质量控制领域工业生产中，质量控制一直非常重要。
通过大数据分析，可以实时收集整个生产线上的各项数据，包括机器设备的运转状态、操作人员的工作情况、原材料的配送及物流等。
通过这些数据的分析，可以及时发现并处理生产线上的问题，保证产品质量的稳定和一致性。
二、设备维护领域大多数工业企业都拥有海量复杂的设备，包括机器、设施和仪表等，维护这些设备是一项非常繁琐的工作。
工业大数据分析可以对设备进行实时监测，及时发现设备的故障情况并提出维护建议。
通过对设备的数据分析，可以预测设备的故障，提前进行维修和更换，以减少成本和提高设备的使用寿命。
三、供应链管理领域在工业生产中，供应链的管理面临着很多难题，如物流配送不及时、原材料的质量不稳定等。
工业大数据分析可以实时获取供应链上的数据，对物流、质量等方面进行监测和分析，提高物料及原材料准确性，提高配送效率，同时减少因供应链问题而造成的成本损失。
四、客户服务领域在工业生产中，客户需求是企业生存和发展的关键。
通过工业大数据分析，可以更好地了解客户的需求和购买行为，进而提供更优质的服务和服务策略。
通过客户数据的累积分析，工业企业可以提高客户满意度，并基于分析结果优化产品、服务及销售策略。
五、营销管理领域工业大数据分析同样可以服务于企业的营销管理。
通过收集顾客的数据并对数据进行分析，工业企业可以了解市场，掌握市场动向，以提高企业的竞争力。
同时，基于工业大数据的分析，企业还可以制定更有效的价格策略和促销策略，将每一个营销活动转化为真正的收入。
六、能源管理领域在现代工业生产中，能源的高效利用和节约是至关重要的，而工业大数据在能源管理中的应用更是发挥了不可替代的作用。
工业互联网技术中的大数据技术应用分析
工业互联网技术中的大数据技术应用分析随着数据采集技术和互联网技术的不断发展，工业互联网概念逐渐被大众所熟知。
工业互联网是以互联网为基础，融合物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的前沿科技，其目标是通过解决信息孤岛和数据孤岛等问题，实现企业数字化和智能化转型。
在工业互联网的技术体系中，大数据技术具有非常重要的地位和应用价值，本文将对大数据技术在工业互联网技术中的应用进行分析。
一、工业数据的特点首先，工业互联网应用中的数据来源非常广泛，例如生产、运维、质量、销售等领域都会产生大量数据。
并且这些数据通常具有高维、分散、异构、差异性和动态性等特点，增加了数据采集、加工、存储、传输、处理等环节的难度。
其次，数据分析需要满足较高的实时性、精度和可靠性等要求，因为在工业互联网应用中，数据分析结果将影响后续的决策和操作。
最后，工业数据的安全性要求非常高，任何数据泄露或篡改都将对企业的利益和声誉造成重大损失。
二、大数据技术在工业互联网的应用1.数据采集和传输大数据应用最基本的是数据采集和传输，工业互联网应用中这两个环节非常关键。
在采集方面，如何全面、准确、快速地采集各个领域的数据是一项挑战，工业互联网技术中采用了多种数据采集手段，包括传感器、RFID、网络摄像头、物联网等。
在传输方面，工业互联网技术中采用了多种通讯协议和网络架构，例如物联网协议、以太网、4G/5G等，通过这些手段实现工业数据的高效、稳定和安全传输。
2.数据处理和存储大数据应用的核心是实时、准确地处理和分析数据，工业互联网应用中需要处理的数据通常具有高维、异构、动态等特点，数据处理和分析主要包括数据预处理、数据挖掘、数据分析、数据可视化等环节。
其中，数据处理的难点在于如何将分散异构的数据转化为能够快速分析的统一格式，工业互联网技术中通常采用建模和标准化等手段来处理数据。
数据存储的难点在于如何高效、可靠、安全地存储海量数据，工业互联网技术中通常采用分布式存储和云存储等手段来解决数据存储问题。
工业互联网下大数据分析与应用
工业互联网下大数据分析与应用随着时代的发展和科技的进步，互联网已渐渐地深入到了各个方面，并且对于工业领域也产生了重大的影响。
工业互联网的出现，让机器之间、机器与人之间实现了真正的互联互通，也让多领域的信息传递、管理与协作更加高效便捷。
而大数据分析也成为了工业领域中必不可少的一部分，随着产业的发展，其对于工业领域的各种应用也变得越来越广泛。
那么，在工业互联网下，大数据分析具有哪些应用呢？一、工业生产数据分析工业生产中，通过采集、处理、分析生产数据，能够更好地了解生产情况，以便及时地对生产过程进行优化，使生产效率得到提高。
一般来说，大数据分析应用的主要流程包括数据采集、数据处理和数据分析。
通过这一系列的操作，可以对生产数据进行深度分析，实现对生产过程的实时监控、分析和控制，从而达到提升生产效率、降低生产成本、提高产品品质等目的。
二、产品生命周期管理在工业领域，大数据分析也可以用于产品生命周期管理。
通过对产品的生命周期进行整个过程的监控和分析，可以更好地掌握产品质量和管理效率，从而检验产品质量、优化生产过程、提升产品绩效等。
三、客户服务随着机器之间的互联互通，客户服务也成为了一个重要的环节。
通过大数据分析，在充分掌握客户需求、了解客户喜好等基础上，可以更加精准地为客户服务，提供符合客户需求的解决方案，进一步增强顾客体验。
四、物流管理物流管理是工业生产过程中不可或缺的一环。
通过大数据分析，可以对物流过程进行监控和分析，提供合理的物流方案，从而优化物流效率，降低物流成本，提高物流质量。
五、人力资源管理在工业互联网时代，人力资源管理也更加重要。
通过大数据分析，可以更好地管理员工，管理生产过程和生产效率，提高员工的工作效率和积极性，实现更加高效的生产过程。
以上就是工业互联网下大数据分析的主要应用。
当然，工业互联网带来的机遇和挑战也同样不容小觑。
如何更好地利用大数据分析进行工业化生产和经营管理，将成为未来工业互联网领域的难点和热点问题，但我们相信随着科技不断的进步和发展，大数据分析在工业互联网领域的应用也会变得更加普遍和深入。
工业互联网中的大数据分析与应用研究
工业互联网中的大数据分析与应用研究一、引言工业互联网（Industrial Internet）是工业与互联网紧密融合的产物，它正慢慢地改变着各个行业的生产模式，转向更加高效、数字化、智能化的发展方向。
而其中，大数据分析与应用是工业互联网发展的核心之一。
本文将从这一角度深入探究工业互联网中大数据分析与应用的研究现状、挑战和前景。
二、工业互联网中的大数据分析随着互联网技术的普及和物联网技术的发展，制造行业积累的数据量也在不断增长。
然而，如何处理这些数据、挖掘它们隐藏的价值、构建更加智能的系统成为了制造行业发展的一个重要课题。
这时，大数据分析技术应运而生，为解决制造业中的数据问题提供了帮助。
（一）大数据分析的定义和概念大数据分析是指对海量、多样化、高速传输、多来源的数据进行获取、存储、管理、分析和挖掘的过程，从而实现对数据含义和价值的发掘、利用和应用。
大数据分析技术不仅能有效地从数据中提取出有价值的信息，而且还能为制造业提供更多的业务洞察和创新机会。
（二）大数据分析的应用场景1.生产优化：大数据分析技术可以对生产过程进行实时监控，分析生产数据，优化生产流程，提高生产效率和质量。
2.客户服务：大数据分析技术可以通过对客户行为数据的分析，实现对客户需求的把握，及时调整产品策略和服务策略，提升客户满意度和忠诚度。
3.市场竞争：大数据分析技术可以对市场数据进行分析，了解行业趋势和竞争状况，帮助企业制定更有效的市场策略，提高市场竞争力。
（三）大数据分析的挑战尽管大数据分析技术可以为制造业带来巨大的改变，但在实际应用中，也存在着一些困难和挑战。
1.数据采集和管理的问题：制造行业的数据来源非常广泛，不同的数据格式和数据质量，数据存储和管理的问题日益凸显。
2.算法的研究和优化：要建立有效的大数据分析模型，需要在算法方面进行不断的研究和优化，提高算法的准确性和效率。
3.数据安全和隐私保护：在大数据分析中，数据的安全和隐私保护是非常重要的问题，需要采取有效的安全措施，确保数据的安全和隐私。
大数据在工业互联网中的应用
大数据在工业互联网中的应用一、引言随着信息化技术的不断进步，大数据技术已经成为推动企业数字化转型的重要工具，而在工业互联网中，大数据技术的应用更是如火如荼。
本文将围绕大数据在工业互联网中的应用展开分析和探讨，从数据采集、数据分析到数据应用的角度深入剖析大数据技术在工业互联网中的应用现状和未来趋势。
二、数据采集任何数据分析工作的前提都是数据的获取和采集。
在工业互联网中，数据采集的对象通常是生产现场、设备状态及周围环境等。
传感器、存储设备、物联网设备等是常用的数据采集工具。
可以通过计算机网络将采集到的数据实时传输至云端，进而实现大规模数据可视化分析和管理。
三、数据分析数据分析是大数据技术中的重要环节，它可以帮助企业从数据中发现规律和趋势，同时对决策提供支持。
在工业互联网中，数据分析的主要应用包括以下几个方面。
1、生产现场数据分析生产现场的数据采集范围非常广泛，包括生产流程、产品组装、质量检测等多个环节。
通过对这些环节的数据进行分析，可以帮助企业识别出生产过程中出现的问题，并进行及时的调整和优化。
例如，在汽车制造行业中，通过对涂装过程中的数据进行分析，可以发现涂装条件的不合理之处，进而提高生产效率和产品质量。
2、设备状态数据分析设备的状态是企业生产运作中的重要参考指标之一。
通过对设备状态数据的分析，可以实现对设备运行情况的实时监控和预测，有效地降低设备故障率，提高设备运行效率。
例如，国内某重型机械制造企业应用大数据技术对设备状态进行实时监控，实现了故障诊断和预测，大大提高了设备的利用率和生产效率。
3、环境数据分析环境数据的采集和分析在工业互联网中也占据了重要的地位。
通过对生产现场周围环境数据的监测和分析，可以有效地控制环境卫生和安全，避免环境因素对人体健康和设备运行造成的危害。
例如，在某食品生产企业中，通过对周围环境温湿度、噪声等数据的实时监测和分析，可以及时发现异常情况并采取相应的措施，从而保障了食品生产的质量和安全。
工业互联网的实际场景分析
工业互联网的实际场景分析工业互联网是指利用物联网、云计算和大数据等技术，将工业生产和制造与互联网相结合，以提高生产效率、降低成本和提升产品质量。
在实际应用中，工业互联网可以应用于很多领域，包括制造业、物流业、交通运输业等。
下面我们来分别探讨一下这些领域的实际场景分析。
1. 制造业制造业是工业互联网的主要应用领域之一。
通过智能制造和智能工厂的概念，利用智能机器人、传感器、大数据分析等技术手段，实现自动化生产、无人化智能化管理，大大提高了生产效率和产品质量。
以机械制造行业为例，智能制造可以极大地提高产品的生产效率和质量。
在智能工厂中，生产线首先是全自动化的，但同时还增加了可编程机器人，使得生产线可以根据需要快速调整和转换，在保证生产效率和产品质量的情况下，实现个性化生产。
专业的工业软件可以实现对设备的远程监控和故障处理，从而提高了维修效率和降低了成本。
2. 物流业物流是另一个工业互联网重要的应用领域。
在互联网的帮助下，物流企业可以更好地规划货物路线、优化运输方式、提高仓库管理效率，和提升物流企业管理水平。
现代物流不再是物流车辆和驾驶员的节奏交响曲，而是一个涵盖了物流运输、仓储、分销、信息、金融等多个层面的综合系统。
利用工业互联网，物流企业可以构建通达全网络的物流信息平台，通过自动识别技术快速处理物流运输信息，在保证安全和效率的前提下降低成本。
同时，物流大数据分析和智能预警模型的应用，可以帮助物流企业制定更加精准的制度、完善库存管理，并优化物流传输过程中的各迄点和各环节，实现全流程自动化，提升整体物流效益和服务水平。
3. 交通运输业随着智能车辆技术的不断发展，交通运输业也成为了工业互联网的重要领域之一。
目前，利用车联网技术，实现了交通信号灯与车辆的交互，实现车辆与交通通信、自动驾驶、车队管理等应用。
这些应用大大提高了交通系统的运作效率和协调能力。
市民的出行方式也越发便利和舒适。
手持智能设备就可轻松预约、叫车、计费；服务车辆的修理、维护也通过移动互联网快速解决，简化了各方间的沟通和中介环节，降低了运营成本。
工业互联网的大数据分析与处理技术研究
工业互联网的大数据分析与处理技术研究随着信息技术的不断发展，工业互联网（Industrial Internet）的趋势愈发明显，同时产生了大量的数据。
这些数据的规模越来越大，涉及的范围也越来越广泛，而且数据量成倍增长，如何处理和分析这些数据成为了重中之重。
本文就工业互联网的大数据分析与处理技术进行研究分析。
一、工业互联网的大数据分析的应用场景随着工业互联网的高速发展，其数据分析的应用日益广泛，如下所述:1. 大数据辅助决策通过对工业互联网中的数据进行分析和挖掘，可以为业务决策提供依据和支持，使企业决策更加准确和迅速，及时做出正确的决策，进而优化生产和管理，提高服务水平。
2. 数据的预警和维护数据的实时采集与分析可以对设备状态进行监测和预警，及时处理设备故障，减少工厂停机时间，保证生产的顺利进行。
同时，数据分析也可以帮助企业进行预防性维护，提高设备维护效率，降低管理人员的工作量。
3. 成本控制通过对工业互联网中的数据进行分析，可以准确地掌握生产过程的种种情况，找出存在于流程中的风险和问题，从而调整流程，优化生产，降低成本。
4. 智能化生产对于工业生产实现智能化生产来说，数据分析是必不可少的一部分，通过对生产数据的收集、监测、分析和挖掘，可以帮助企业实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率和产品质量。
二、工业互联网大数据分析与处理技术的现状虽然大数据分析在工业互联网领域拥有着很广泛的应用前景，但是由于数据量的庞大、数据质量的不稳定、数据来源的广泛等难题，面临着许多挑战，而它的应用现状主要如下：1. 数据采集针对工业互联网大数据处理的技术，核心是数据的获取，数据采集加工是保证其有效性的关键，多种数据类型和来源一起使用需要相互之间协调工作，需要高效、可靠的数据获取解决方案，并以此进行统一采集管理。
2. 大数据存储工业互联网所对应的数据存储的处理方式是海量数据存储中核心话题。
现有的解决方案如混合云技术存储，尝试用大型流数据技术来处理数据，包括Apache的Hadoop、Storm等大数据框架和组件。
工业互联网应用场景分析
工业互联网应用场景分析随着信息技术的不断发展，工业互联网越来越受到人们的关注。
工业互联网是指通过互联网将工业领域中的设备、仪器、传感器等物理设备连接起来，实现跨机器、跨设备、跨网络的信息互联互通的技术和应用。
工业互联网的出现，可以为企业提供更加高效、智能、安全的生产管理和制造服务。
本文将对工业互联网应用场景进行分析。
一、智能制造工业互联网的出现，可以实现生产流程的智能化。
通过传感器收集生产设备的实时数据，再通过数据分析和处理，可以实现生产过程的自动化调节和优化，从而提高生产效率和质量。
此外，通过工业互联网，可以将生产过程中的信息实现云端管理，实时监控的信息对生产决策的制定将更加客观透明化，实现对生产全程的数字化掌控，减少人为干预，从而为实现企业智能制造提供基础设施。
二、设备维护与管理利用工业互联网可以实现设备的联网，通过互联网上的软件实时监测设备运行状况，根据设备状态进行检测和预测性维护，经济可靠地解决设备故障。
这对于生产企业来说，是非常重要的一环节。
通过实时检测设备的状况，更及时地保障了设备的可靠性和稳定性充分扩大了生产的生命周期。
三、PAML生产管理工业互联网可以通过架设PaaS、AaaS平台,实现基于人工智能、机器学习实现预测式的生产管理。
即通过对生产过程中的数据采集、处理和分析，预见生产中的潜在问题，及时引进先进的技术手段对生产进行透彻的管理，使得生产的生命周期更加完整，保障了生产周期的高效完成。
同时，对于企业而言，也有利于发现横向和纵向的连接。
四、安全和环保管理利用工业互联网技术可以将数据实时收集、处理，为企业提供紧急事件提醒、风险管理等功能，解决企业在生产过程中的安全和环保问题。
例如，通过使用物联网技术，可以实现对危险物品运输时的实时监管，预防事故的发生。
或者通过管理生产过程中产生的垃圾，实现排污管理和垃圾分类，更好地保障环境。
总之，随着信息技术的不断进步，工业互联网拥有越来越广泛的应用场景，企业通过工业互联网实现数字化、智能化生产，将迎来最优质的生产模式，并从中获得最大的收益。
工业大数据分析与应用案例分析
工业大数据分析与应用案例分析随着互联网和物联网的高速发展以及数字化转型的不断推进，工业大数据正成为制造业企业争夺市场、提升效率和掌握未来的一把利剑。
利用工业大数据来进行分析和应用，企业可以更好地认识和满足市场需求，优化产品和服务，提升生产效率，实现可持续发展。
以下是几个工业大数据分析与应用案例的分析：一、物联网及工业大数据在物流行业的应用在物流行业，使用传感器和其他设备来收集和分析物流过程中的各种数据已成为越来越流行的趋势。
这些数据包括货运量、运输时间、货物的位置和状态等等。
通过利用这些数据，物流公司可以更好地管理物流链，了解哪个环节存在问题，以及如何进行改进，进而提升物流效率。
另外，可以通过分析物流数据来发掘新的业务机会，如物流金融等，进一步促进行业发展。
二、电力巨头通用电气公司的工业大数据分析通用电气公司借助电子产品的生产，从而成为了工业大数据分析领域的领导者。
该公司通过向其产品加入微小的传感器，将收集到的数据转化为有价值的信息，再通过分析和应用这些信息来优化产品和服务的性能。
例如，在风力发电厂的检修过程中，通用电气公司使用传感器来采集机器的数据，并通过分析这些数据来实现预测性维护。
与传统的预防性维护相比，预测性维护可以将检修时间和成本降低50%以上。
三、制药行业的工业大数据应用案例制药行业是另一个采用工业大数据的行业。
通过收集患者的病历、医学数据以及其他相关信息，制药公司可以得出有价值的结论和预测。
例如，制药公司可以通过分析患者的基因组信息，预测哪些种类药物适合他们，或者预测他们是否容易出现副作用，从而为患者的治疗提供更好的服务。
四、汽车工业的工业大数据应用案例汽车是另一个采用工业大数据的领域。
通过收集车辆数据，包括车辆性能、路况、天气等信息，汽车制造商可以实现汽车的预测性维护。
例如，通用汽车公司使用车辆传感器来检测车辆的电池健康状况，从而保证车辆性能并及时进行电池更换。
此外，通过分析驾驶员的数据，如驾驶行为、维修记录等，汽车制造商可以了解客户的需求，优化产品设计，并开发新的功能以满足客户需求。
工业大数据发展态势与典型应用分析
工业大数据发展态势与典型应用分析工业大数据是指在工业生产和运营过程中产生的大量数据，通过对这些数据进行采集、存储、分析和挖掘，实现对工业生产过程的智能化管理和优化。
随着互联网、物联网、云计算等技术的迅速发展，工业大数据已经成为工业界的热点话题。
本文将分析工业大数据的发展态势以及典型应用。
一、工业大数据的发展态势1. 数据量呈指数增长趋势。
随着传感器技术的普及和应用范围的扩大，工业生产中产生的数据量呈现出指数级增长的趋势。
根据预测，到2020年，全球工业互联网设备将超过200亿台，联网设备数量将达到400亿台。
2. 数据来源丰富多样。
工业大数据的来源包括传感器、机器设备、生产设备、供应链、产品追溯等多个方面，涵盖了工业生产过程中的各个环节。
这些数据不仅包含了生产过程中的各项指标和参数，还包括了操作日志、故障信息等非结构化数据。
3. 数据价值巨大。
通过对工业大数据的分析和挖掘，可以获得有价值的信息和知识，帮助企业实现工艺优化、设备维护、质量控制等方面的提升。
根据研究，工业大数据的利用潜力可以提升企业生产效率10%至20%，降低成本10%至15%。
4. 数据处理技术不断创新。
为了应对海量的工业大数据，人工智能、机器学习、数据挖掘等技术得到广泛应用。
云计算、边缘计算等技术的不断发展，也为工业大数据的处理和分析提供了强大的支持。
二、典型应用场景1. 生产过程优化。
通过对工业大数据的分析和挖掘，可以实现生产过程的优化和精细化管理。
根据工艺参数和设备状态的变化，调整生产过程，提高生产效率和产品质量。
2. 设备维护预测。
通过对设备传感器数据的实时监测和分析，可以预测设备的故障和维护需求，实现设备的预防性维护，避免设备故障对生产造成的影响。
3. 质量控制与追溯。
通过对工业大数据的分析，可以实现对产品质量的实时监控和控制，及时发现问题并采取措施进行调整。
通过对生产数据的追溯，可以追踪产品在生产过程中的各个环节，提高产品质量的可追溯性。
工业大数据发展态势与典型应用分析
工业大数据发展态势与典型应用分析随着信息技术的快速发展，工业大数据成为当今工业领域的热点话题。
工业大数据是指工业领域中大规模、高维度、多样化的数据集合，包含了工业生产、设备运行、供应链管理等方面的数据。
工业大数据分析可以帮助企业了解设备运行情况、预测设备故障、优化生产流程等，具有重要的实际应用价值。
工业大数据的发展态势表现在以下几个方面：工业大数据的规模不断扩大。
随着工业生产数据的快速增长，工业大数据规模呈现指数级增长趋势。
工业生产数据的规模较大，而且采集的数据类型多样化，包括结构化数据（如传感器数据、设备运行数据）、非结构化数据（如生产报告、设备日志）等。
这些数据经过采集、整理、存储和处理后，可以形成工业大数据，用于进一步分析和应用。
工业大数据的维度日益复杂。
随着信息技术的进一步发展，工业大数据的维度也在不断增加。
在传统的二维数据分析基础上，工业大数据可以进行更高维度的分析，包括三维、四维甚至更高维度的分析。
可以通过对设备传感器数据的分析，实现对设备在多个维度上的运行状态监测和预测。
工业大数据的应用手段不断丰富。
随着大数据技术和机器学习算法的发展，工业大数据的应用手段也在不断更新和完善。
传统的数据分析方法主要依靠统计学方法和人工经验，现在可以通过机器学习和深度学习等技术来进行更加精确和高效的工业大数据分析。
可以使用神经网络模型对设备故障进行预测，提前进行维护，减少停机时间和维护成本。
典型的工业大数据应用包括设备故障预测、生产过程优化、供应链管理等。
通过对设备传感器数据的分析，可以实现对设备故障的预测，提前采取维护措施，减少停机时间和生产损失。
通过对生产过程数据的分析，可以优化生产流程，提高生产效率和产品质量。
通过对供应链数据的分析，可以实现供应链的智能管理，提高供应链的效率和可靠性。
工业大数据的发展态势表现在数据规模和维度的增加，以及应用手段的丰富。
典型的工业大数据应用包括设备故障预测、生产过程优化、供应链管理等。
工业大数据在工业互联网中的场景应用
工业大数据在工业互联网中的场景应用1、基于数字孪生的智慧研发场景应用。
如今我国工业正向产业的高价值链环节迈进，工业产品的复杂度和集成度越来越高，设计更改频繁，模型一经修改，改变的内容还会影响到分析测试模型、生产模型、工程图等其他相关模型。
利用数字孪生技术进行可视化建模，通过数字化模型的虚拟现实交互、仿真、快速成型，可及早发现设计缺陷，优化产品外形、尺寸和结构，克服以往被动、静态、单纯依赖人的经验的缺点，实现产品制造行业研发设计与生产过程在虚拟空间的实时监控和动态优化，促进制造资源的智能物联及共享协同，并有利于制造知识积累及高效重用。
通过基于模型的设计生产一体化协同，缩短产品研制周期缩短，降低产品不良品率，提高生产率。
2、基于柔性生产的大规模个性化定制场景。
柔性生产是指让系统在制造过程中根据产品加工状况的改变自动进行调整，在原有的自动化基础上实现系统的自省功能，实现制造过程的最优智能决策。
企业通过外部平台采集客户个性化需求数据，与工业企业生产数据、外部环境数据相融合，将产品的共性特征数据与收集到的客户定制化数据结合转换成个性化的产品模型，并将产品方案、物料清单、工艺方案等数据信息通过制造执行系统快速传递给生产现场，以保证包括样式、颜色、尺寸、物料等在内的产品全生命周期的各个环节都满足个性化定制需求及相应的生产指令进行生产线调整和物料准备，快速生产出符合个性化需求的定制化产品。
3、基于产品全生命周期管理的设备预测管理。
通过传感器、边缘计算与工业大数据等技术，对产品使用过程中的自身工作状况、周边环境、用户操作行为等数据进行实时采集并连接至云端，在云端进行数据存储、分析与可视化展现。
基于设备数据监测，实时上报设备状态，对其核心部件进行定期或连续的指标监测和故障诊断，判定装备所处状态，根据历史数据中不同设备工况数据，以及发生故障的具体时间，学习排序模型，预测当前各产线设备发生故障的风险排名与设备状态未来的发展趋势，并预先指定预测性维修计划，从而实现在线健康检测、故障诊断预警等服务，提高设备可靠性，延长设备使用寿命。
工业互联网环境下的工业大数据采集与应用
工业互联网环境下的工业大数据采集与应用工业互联网环境下的工业大数据采集与应用近年来，工业互联网的快速发展为工业大数据的采集和应用提供了广阔的空间和机遇。
工业互联网环境下的工业大数据采集与应用具有重要意义，可以为企业提供有效的决策支持和智能化的生产管理。
本文将从工业互联网环境、工业大数据采集和工业大数据应用三个方面进行探讨。
一、工业互联网环境工业互联网是指将工业生产和互联网技术相结合，构建起物理与数字世界的连接网络。
工业互联网环境下，设备、传感器、控制器等各种智能设备被连接到互联网，形成庞大的物联网网络。
通过该网络，可以实现设备之间的信息共享和互相协同工作，实时监控和控制整个生产过程，从而提高生产效率和降低生产成本。
工业互联网环境具有以下特点：1. 大规模数据采集：因为工业互联网环境下设备数量众多，所以可以采集大量的工业数据。
这些数据包括设备状态、生产过程参数、产品质量等多方面的信息。
2. 实时性要求高：工业生产过程需要实时监测和控制，因此对工业大数据的采集和处理要求具备高度的实时性。
只有在实时性要求高的情况下，才能及时发现异常情况并采取相应的措施。
3. 数据安全性要求高：工业大数据中包含了企业的核心竞争力，因此对数据的安全性要求很高。
在工业互联网环境下，必须采取有效的数据加密和权限控制措施，防止数据泄漏和被篡改。
二、工业大数据采集工业大数据采集是指在工业互联网环境下，对工业数据进行收集和存储的过程。
工业大数据采集需要解决以下几个关键问题：1. 数据源的选择：工业数据可以从各种设备和传感器中采集到，包括阀门、泵站、生产线和产品质检设备等。
在采集数据之前，需要根据实际需求选择合适的数据源。
2. 数据采集方式的选择：工业数据的采集方式包括有线采集和无线采集两种。
有线采集通常通过传统的数据线连接设备和服务器，可以提供较高的数据传输速度和稳定性。
无线采集则通过无线传感器网络进行数据传输，可以实现设备之间的无缝连接，但可能存在数据传输延迟和稳定性的问题。
工业互联网中的大数据分析
工业互联网中的大数据分析在数字化浪潮的推动下，工业互联网快速崛起，成为现代工业体系升级的关键力量。
它通过先进的信息技术和工业系统的深度融合，不断优化生产流程、提升运营效率，并在此过程中产生海量数据。
这些数据如同原矿一般，蕴藏着巨大的价值，而大数据分析技术则是提炼这些价值的关键工具。
大数据分析在工业互联网中的应用首先体现在生产流程的优化上。
通过收集机器设备的实时工作数据，企业可以借助算法模型进行深入分析，从而洞察生产环节的每一个细节。
这不仅有助于发现潜在的生产瓶颈，还可以实时调整生产策略，实现资源的最优配置。
例如，通过分析生产线的数据，可以预测设备故障，进而执行预防性维护，大大减少了意外停机的时间。
在产品质量控制方面，大数据分析也展现出其强大的能力。
通过对原材料输入、生产过程以及最终产品各阶段的数据进行分析，能够精确追溯质量问题的来源，确保产品质量的一致性和可靠性。
数据分析还可以帮助企业根据市场反馈快速调整产品设计，以满足消费者的个性化需求。
在工业互联网的背景下，大数据分析还能够显著提升能源管理的效率。
通过对能源消耗数据的实时监控和历史比对，企业可以识别能源浪费的环节，并采取措施进行改进。
这不仅降低了生产成本，更是对环境责任的一种积极履行。
维护和优化供应链是大数据分析另一项至关重要的作用。
数据分析可以帮助企业预测市场需求，及时调整供应链策略，减少库存积压或缺货的风险。
在全球化的经济环境中，这种敏锐的市场洞察力为企业提供了竞争优势。
也许最重要的是，大数据分析还能助力企业实现个性化定制和智能决策。
通过对消费者行为、市场趋势的深入分析，企业能够更加精准地定位市场，提供符合消费者需求的产品和服务。
同时，基于数据的决策过程更加科学、合理，避免了传统决策中可能出现的主观偏差。
工业互联网中的大数据分析正引领着制造业的革新，它不仅提升了生产效率和产品质量，还实现了资源的节约和环境的可持续性。
未来，随着分析技术的不断完善和创新，大数据将在工业互联网中发挥出更加重要的作用，推动整个工业生态向更智能、更高效的方向发展。
大数据应用场景深入剖析
大数据应用场景深入剖析随着信息技术的飞速发展，各种新型的技术应运而生，其中大数据技术成为当今互联网行业中最为热门的话题之一。
因为在互联网的时代下，数据量极大，而大数据就是一种对这些数据进行进一步处理和分析的方法。
在互联网的时代下，大数据的应用场景也变得日益广泛，本文将深入剖析大数据技术的应用场景。
一、商业应用1、精准营销大数据技术可用于消费者数据的分析和挖掘，可以通过消费者的购买记录、网络行为、社交行为等数据来建立消费者的画像，从而进行精准营销。
2、人力资源管理大数据技术可以帮助企业进行人力资源管理，通过人力资源数据的分析和挖掘，企业可以了解员工的情况，做到人尽其才，最大程度地发挥员工潜力。
二、政府应用1、城市运营管理大数据技术可用于城市运营管理，对城市的交通、环保、能源等方面进行监控和管理，并根据数据分析结果进行优化升级。
2、公共安全管理大数据技术可以用于公共安全领域，通过对人流、车流等数据的分析，可以提醒警方及时发现潜在危险，从而提高公共安全水平。
三、科研应用1、医疗健康大数据技术可用于医疗健康领域，通过对医疗数据的挖掘和分析，可以预测疾病的发生概率，帮助医生进行病人的诊断和治疗。
2、智能制造大数据技术可以帮助企业进行智能制造，在生产过程中进行数据分析，及时调整生产方式和流程，提高产品质量和生产效率。
四、安全应用1、反欺诈大数据技术可用于反欺诈领域，对于过往的欺诈行为进行分析和挖掘，发现欺诈行为的模式和规律，从而通过数据预测来避免将来的欺诈。
2、网络安全大数据技术广泛应用于网络安全领域，通过分析网络流量、入侵记录等数据，来识别并阻止网络攻击，保护企业和个人的信息安全。
五、文化娱乐应用1、个性化推荐大数据技术可用于文化娱乐领域，通过对用户的兴趣爱好、历史记录等数据分析，推荐用户感兴趣的内容和产品。
2、内容创作大数据技术可以帮助文化娱乐行业进行创作，对于用户的喜好、趋势进行分析，从而创造出更受用户喜爱的内容。
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众赏观察:“互联网+工业”下的大数据应用场景分析工业大数据是一个全新的概念,从字面上理解,工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。
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。
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。
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。
8.工业污染与环保检测。
《穹顶之下》令人印象深刻的一点是通过可视化报表，柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。
这给我们带来的一个启示，即大数据对环保具有巨大价值。
《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢？其实并非都是凭借高层关系获取，不少数据都是公开可查，在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构，可查询的公益环保数据越来越多，包括全国空气、水文等数据，气象数据，工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。
只不过这些数据太分散、太专业、缺少分析、没有可视化，普通人看不懂。
如果能够看懂并保持关注，大数据将成为社会监督环保的重要手段。
近日百度上线《全国污染监测地图》就是一个很好的方式，结合开放的环保大数据，百度地图加入了污染检测图层，任何人都可以通过它查看全国及自己所在区域省市，所有的在环保局监控之下的排放机构（包括各类火电厂、国控工业企业和污水处理厂等）的位置信息、机构名称、排放污染源的种类，最近一次环保局公布的污染排放达标情况等。