㈠ 工業用電大數據分析經濟運行質態
工業用電大數據分析經濟運行質態_就分析師考試
工業用電數據是「克強指數」的重要組成部分，能准確反映一個地區的經濟運行質態。揚州市經信委以規模以上工業企業為口徑，按區域、產業等類別對工業用電月度分析制度進行了調整完善。
建准資料庫。以2015年全市2756家工業規上企業為基礎，與市、縣供電公司對接，核對用電戶號3514個，並與國稅、地稅、經信委經濟運行統計的規上企業排序相對應，建立了首個企業名錄、用電戶號、統計項目最齊全最准確的規上工業企業用電資料庫。
及時加工統計數據。每月6日前後，市供電公司提供3500多家企業用電數據後，該委電力能源處根據2756家規上企業排序，按照不同區域、產業等類別進行統計加工。
多維度分析。各類數據統計完畢後，可以滿足經濟運行相關統計數據需求，結合去年同期、上月數據進行簡要的分析。既可以進行縣市區工業用電數據、工業百強企業用電數據分析，又可以細分到機械、石化、船舶、汽車、冶金等7大產業用電統計分析，還可進行萬元單位銷售收入電耗、業擴報裝量等具體指標的統計分析，使經濟運行分析更加科學、直觀、多維。
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㈡ 工業設計干貨資料:這些時下最流行的產品表面處理的工藝技術（上篇）
工業設計干貨資料:這些時下最流行的產品表面處理的工藝技術（上篇）
是不是發現很多工藝做出來的效果都很相似難以區分，尤其是類似氧化效果的；其實不必困惑，看起來類似的效果通常多種方法都可以達到的，關鍵是要看產品本身的材料，成本，以及產品用途還有相關檢測標准等等，設計是以解決問題為目的，而不是可以用多少種花樣來施展
一.真空電鍍
一種物理沉積現象。即在真空狀態下注入氬氣，氬氣撞擊靶材，靶材分離成分子被導電的貨品吸附形成一層均勻光滑的仿金屬表面層
典型產品：反射塗層，消費電子產品和隔熱板的表面處理
產量適合：單件到大批量皆可
質量：高質量，高亮和產品表面保護層
速度：中等的生產速度，6小時/周期（包括噴漆）
適用材料
1、很多材料可以進行真空電鍍，包括金屬，軟硬塑料，復合材料，陶瓷和玻璃。其中最常見用於電鍍表面處理的是鋁材，其次是銀和銅。
2、自然材料不適合進行真空電鍍處理，因為自然材料本身的水分會影響真空環境。
工藝成本
真空電鍍非常依賴人工操作，真空電鍍過程中，工件需要噴塗，裝載，卸載和再噴塗，所以人力成本相當高，但是也取決於工件的復雜度和數量。
二．鍍鋅工藝
在鋼鐵合金材料的表面鍍一層鋅以起美觀、防銹等作用的表面處理技術，表面的鋅層是一種電化學保護層，可以防止金屬腐壞，主要採用的方法是熱鍍鋅和電鍍鋅。
典型產品：建築，橋梁，交通工具和傢具的表面處理等
產量適合：單件到大批量皆可
質量：完美的保護層，外觀很大程度取決鋼材的質量
速度：快速，基本10分鍾/周期
適用材料
由於鍍鋅工藝依賴於冶金結合技術，所以只適合鋼和鐵的表面處理
工藝成本
1.無模具費用，周期短，成本較低
2.人力成本中等，因為工件的表面質量很大程度上取決於鍍鋅前的人工表面處理
三．電鍍工藝
利用電解作用使零件表面附著一層金屬膜的工藝，從而起到防止金屬氧化，提高耐磨性、導電性、反光性、抗腐蝕性及增進美觀等作用，不少硬幣的外層亦為電鍍
典型產品：交通工具，消費電子產品，傢具，珠寶和銀器的表面處理等
產量適合：單件到大批量皆可
質量：光澤度極高，抗氧化腐蝕
速度：速度中等，具體取決於材料種類和塗層厚度
適用材料
1.大多數金屬可以進行電鍍，但是不同的金屬具有不同等級的純度和電鍍效率。其中最常見的有：錫，鉻，鎳，銀，金和銠（銠：白金的一種，極其昂貴且能長久保持高亮度，可以對抗大多數化學物質和酸。最常用於對產品表面光澤度要求極高的產品，如獎杯和獎牌）。
2.最常用於電鍍的塑料為ABS，因為ABS能承受60°C（140°F）的電鍍高溫，並且其電鍍層和非電鍍層結合強度高。
3.鎳金屬不可用於電鍍接觸皮膚的產品，因為鎳對皮膚有刺激性且有毒性。
工藝成本
1.無模具費用，但需要夾具對零件進行固定
2.時間成本取決於溫度和金屬種類
3.人力成本（中-高），取決於具體電鍍件的種類，例如銀器和珠寶的電鍍就需要極高的熟練工人進行操作，因為其對外觀和耐久性的要求很高
四．水轉印
是利用水壓將轉印紙上的彩色紋樣印刷在三維產品表面的一種方式。隨著人們對產品包裝與表面裝飾要求的提高，水轉印的用途越來越廣泛
典型產品：交通工具，電子消費品和軍工產品等
產量適合：小批量到大批量皆可
質量：產品表面紋理精確清晰，但是會有輕微的拉伸
速度：速度快，10-20周期/小時
五．電泳
帶電顆粒在電場作用下，向著其典型相反的電極移動，稱為電泳
典型產品：汽車、建材、五金、家電等
產量適合：大批量生產
質量：產品呈現各種顏色，並保持金屬光澤，同時表面性能增強，具有較好的防腐性能
速度：較快的生產速度
適用材料
不銹鋼、鋁合金等
工藝成本
可實現機械化和自動化連續作業，人工費用低，總的成本較低
六．金屬拉絲
是通過研磨產品在工件表面形成線紋，起到裝飾效果的一種表面處理手段。根據拉絲後紋路的不同可分為：直紋拉絲、亂紋拉絲、波紋、旋紋
典型產品：建築行業如電梯門板、龍頭、把手等，櫥具如抽油煙機、水槽等
產量適合：單件到大批量皆可
質量：拉絲處理可使金屬表面獲得非鏡面般金屬光澤，同時拉絲處理也可以消除金屬表面細微的瑕疵
速度：較快
適用材料
幾乎所有的材料都可以使用金屬拉絲工藝
工藝成本
工藝方法簡單，設備簡單，材料消耗甚少，成本比較低廉，經濟效益高
七．微弧氧化
又稱微等離子體氧化，是通過電解液與相應電參數的組合，在鋁、鎂、鈦及其合金錶面依靠弧光放電產生的瞬時高溫高壓作用，生長出以基體金屬氧化物為主的陶瓷膜層
典型產品：航空航天領域、IT產品
產量適合：單件到大批量皆可
質量：材料表面硬度高、具有良好的耐磨性能
速度：較快的速度
適用材料
Al, Ti, Zn, Zr, Mg, Nb,及其 合金等
工藝成本
微弧氧化起弧電壓高,電流密度大,電流效率低,能耗大,處理成本高限制了該項技術的廣泛應用
㈢ 物聯網時代 工業大數據八大應用場景
物聯網時代 工業大數據八大應用場景
工業大數據是一個全新的概念，從字面上理解，工業大數據是指在工業領域信息化應用中所產生的大數據。隨著信息化與工業化的深度融合，信息技術滲透到了工業企業產業鏈的各個環節，條形碼、二維碼、RFID、工業感測器、工業自動控制系統、工業物聯網、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技術在工業企業中得到廣泛應用，尤其是互聯網、移動互聯網、物聯網等新一代信息技術在工業領域的應用，工業企業也進入了互聯網工業的新的發展階段，工業企業所擁有的數據也日益豐富。工業企業中生產線處於高速運轉，由工業設備所產生、採集和處理的數據量遠大於企業中計算機和人工產生的數據，從數據類型看也多是非結構化數據，生產線的高速運轉則對數據的實時性要求也更高。因此，工業大數據應用所面臨的問題和挑戰並不比互聯網行業的大數據應用少，某些情況下甚至更為復雜。
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系統正在深入融合，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面。
1.加速產品創新
客戶與工業企業之間的交互和交易行為將產生大量數據，挖掘和分析這些客戶動態數據，能夠幫助客戶參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，為產品創新作出貢獻。福特公司是這方面的表率，他們將大數據技術應用到了福特福克斯電動車的產品創新和優化中，這款車成為了一款名副其實的「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、剎車、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裡，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系統的數據傳送給最近的智能電話。
這種以客戶為中心的大數據應用場景具有多方面的好處，因為大數據實現了寶貴的新型產品創新和協作方式。司機獲得有用的最新信息，而位於底特律的工程師匯總關於駕駛行為的信息，以了解客戶，制訂產品改進計劃，並實施新產品創新。而且，電力公司和其他第三方供應商也可以分析數百萬英里的駕駛數據，以決定在何處建立新的充電站，以及如何防止脆弱的電網超負荷運轉。
2.產品故障診斷與預測
這可以被用於產品售後服務與產品改進。無所不在的感測器、互聯網技術的引入使得產品故障實時診斷變為現實，大數據應用、建模與模擬技術則使得預測動態性成為可能。在馬航MH370失聯客機搜尋過程中，波音公司獲取的發動機運轉數據對於確定飛機的失聯路徑起到了關鍵作用。我們就拿波音公司飛機系統作為案例，看看大數據應用在產品故障診斷中如何發揮作用。在波音的飛機上，發動機、燃油系統、液壓和電力系統等數以百計的變數組成了在航狀態，這些數據不到幾微秒就被測量和發送一次。以波音737為例，發動機在飛行中每30分鍾就能產生10TB數據。
這些數據不僅僅是未來某個時間點能夠分析的工程遙測數據，而且還促進了實時自適應控制、燃油使用、零件故障預測和飛行員通報，能有效實現故障診斷和預測。再看一個通用電氣(GE)的例子，位於美國亞特蘭大的GE能源監測和診斷(M&D)中心，收集全球50多個國家上千台GE燃氣輪機的數據，每天就能為客戶收集10G的數據，通過分析來自系統內的感測器振動和溫度信號的恆定大數據流，這些大數據分析將為GE公司對燃氣輪機故障診斷和預警提供支撐。風力渦輪機製造商Vestas也通過對天氣數據及期渦輪儀表數據進行交叉分析，從而對風力渦輪機布局進行改善，由此增加了風力渦輪機的電力輸出水平並延長了服務壽命。
3.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感測器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和雜訊。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。首先，在生產工藝改進方面，在生產過程中使用這些大數據，就能分析整個生產流程，了解每個環節是如何執行的。一旦有某個流程偏離了標准工藝，就會產生一個報警信號，能更快速地發現錯誤或者瓶頸所在，也就能更容易解決問題。利用大數據技術，還可以對工業產品的生產過程建立虛擬模型，模擬並優化生產流程，當所有流程和績效數據都能在系統中重建時，這種透明度將有助於製造商改進其生產流程。再如，在能耗分析方面，在設備生產過程中利用感測器集中監控所有的生產流程，能夠發現能耗的異常或峰值情形，由此便可在生產過程中優化能源的消耗，對所有流程進行分析將會大大降低能耗。
4.工業供應鏈的分析和優化
當前，大數據分析已經是很多電子商務企業提升供應鏈競爭力的重要手段。例如，電子商務企業京東商城，通過大數據提前分析和預測各地商品需求量，從而提高配送和倉儲的效能，保證了次日貨到的客戶體驗。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。
互聯網大數據營銷專家羅百輝表示，工業製造企業利用銷售數據、產品的感測器數據和出自供應商資料庫的數據，可准確地預測全球不同區域的需求。由於可以跟蹤庫存和銷售價格，可以在價格下跌時買進，所以製造企業便可節約大量的成本。如果再利用產品中感測器所產生的數據，知道產品出了什麼故障，哪裡需要配件，他們還可以預測何處以及何時需要零件。這將會極大地減少庫存，優化供應鏈。以海爾公司為例，海爾公司供應鏈體系很完善，它以市場鏈為紐帶，以訂單信息流為中心，帶動物流和資金流的運動，整合全球供應鏈資源和全球用戶資源。在海爾供應鏈的各個環節，客戶數據、企業內部數據、供應商數據被匯總到供應鏈體系中，通過供應鏈上的大數據採集和分析，海爾公司能夠持續進行供應鏈改進和優化，保證了海爾對客戶的敏捷響應。美國較大的OEM供應商超過千家，為製造企業提供超過1萬種不同的產品，每家廠商都依靠市場預測和其他不同的變數，如銷售數據、市場信息、展會、新聞、競爭對手的數據，甚至天氣預報等來銷售自己的產品。
5.產品銷售預測與需求管理
通過大數據來分析當前需求變化和組合形式。大數據是一個很好的銷售分析工具，通過歷史數據的多維度組合，可以看出區域性需求佔比和變化、產品品類的市場受歡迎程度以及最常見的組合形式、消費者的層次等，以此來調整產品策略和鋪貨策略。在某些分析中我們可以發現，在開學季高校較多的城市對文具的需求會高很多，這樣我們可以加大對這些城市經銷商的促銷，吸引他們在開學季多訂貨，同時在開學季之前一兩個月開始產能規劃，以滿足促銷需求。對產品開發方面，通過消費人群的關注點進行產品功能、性能的調整，如幾年前大家喜歡用音樂手機，而現在大家更傾向於用手機上網、拍照分享等，手機的拍照功能提升就是一個趨勢，4G手機也占據更大的市場份額。通過大數據對一些市場細節的分析，可以找到更多的潛在銷售機會。
6.生產計劃與排程
製造業面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採集(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歷史數據，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，發現歷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，通過智能的優化演算法，制定預計劃排產，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，直接將群體特徵直接強加給個體(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。雖然，大數據略有瑕疵，只要得到合理的應用，大數據會變成我們強大的武器。當年，福特問大數據的客戶需求是什麼？而回答是「一匹更快的馬」，而不是現在已經普及的汽車。所以，在大數據的世界裡，創意、直覺、冒險精神和知識野心尤為重要。
7.產品質量管理與分析
傳統的製造業正面臨著大數據的沖擊，在產品研發、工藝設計、質量管理、生產運營等各方面都迫切期待著有創新方法的誕生，來應對工業背景下的大數據挑戰。例如在半導體行業，晶元在生產過程中會經歷許多次摻雜、增層、光刻和熱處理等復雜的工藝製程，每一步都必須達到極其苛刻的物理特性要求，高度自動化的設備在加工產品的同時，也同步生成了龐大的檢測結果。這些海量數據究竟是企業的包袱，還是企業的金礦呢？如果說是後者的話，那麼又該如何快速地撥雲見日，從「金礦」中准確地發現產品良率波動的關鍵原因呢？這是一個已經困擾半導體工程師們多年的技術難題。
某半導體科技公司生產的晶圓在經過測試環節後，每天都會產生包含一百多個測試項目、長度達幾百萬行測試記錄的數據集。按照質量管理的基本要求，一個必不可少的工作就是需要針對這些技術規格要求各異的一百多個測試項目分別進行一次過程能力分析。如果按照傳統的工作模式，我們需要按部就班地分別計算一百多個過程能力指數，對各項質量特性一一考核。這里暫且不論工作量的龐大與繁瑣，哪怕有人能夠解決了計算量的問題，但也很難從這一百多個過程能力指數中看出它們之間的關聯性，更難對產品的總體質量性能有一個全面的認識與總結。然而，如果我們利用大數據質量管理分析平台，除了可以快速地得到一個長長的傳統單一指標的過程能力分析報表之外，更重要的是，還可以從同樣的大數據集中得到很多嶄新的分析結果。
8.工業污染與環保檢測
《穹頂之下》令人印象深刻的一點是通過可視化報表，柴靜團隊向觀眾傳遞霧霾問題的嚴峻性、霧霾的成因等等。
這給我們帶來的一個啟示，即大數據對環保具有巨大價值。《穹頂之下》圖表的原生數據哪裡來的呢？其實並非都是憑借高層關系獲取，不少數據都是公開可查，在中國政府網、各部委網站、中石油中石化官網、環保組織官網以及一些特殊機構，可查詢的公益環保數據越來越多，包括全國空氣、水文等數據，氣象數據，工廠分布及污染排放達標情況等數據等等。只不過這些數據太分散、太專業、缺少分析、沒有可視化，普通人看不懂。如果能夠看懂並保持關注，大數據將成為社會監督環保的重要手段。近日網路上線《全國污染監測地圖》就是一個很好的方式，結合開放的環保大數據，網路地圖加入了污染檢測圖層，任何人都可以通過它查看全國及自己所在區域省市，所有的在環保局監控之下的排放機構(包括各類火電廠、國控工業企業和污水處理廠等)的位置信息、機構名稱、排放污染源的種類，最近一次環保局公布的污染排放達標情況等。可查看距離自己最近的污染源，出現提醒，該監測點檢測項目，哪些超標，超標多少倍。這些信息可以實時分享到社交媒體平台，告知好友，提醒大家一同注意污染源情況及個人安全健康。
工業大數據應用的價值潛力巨大。但是，實現這些價值還有很多工作要做。一個是大數據意識建立的問題。過去，也有這些大數據，但由於沒有大數據的意識，數據分析手段也不足，很多實時數據被丟棄或束之高閣，大量數據的潛在價值被埋沒。還有一個重要問題是數據孤島的問題。很多工業企業的數據分布於企業中的各個孤島中，特別是在大型跨國公司內，要想在整個企業內提取這些數據相當困難。因此，工業大數據應用一個重要議題是集成應用。
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