什麼是工業數據

㈠ 工業大數據是什麼，及其對企業未來發展的作用

1、工業大數據是什麼？

工業大數據是指涵蓋工業領域中整個產品的全生命周期，所產生的各類數據及相關技術和應用的總稱。

2、這些數據對未來企業的作用

在這里就舉兩個例子來說明，當然也是鑒於篇幅的關系，不能把所有的工業數據的應用都分享出來。

首先是產品的生產流程和進度的工業數據，這個工業數據主要是提供給生產計劃部門和銷售部門使用的，例如生產計劃部門可以根據一個產品的生產流程制定詳細的生產結合，並評估每個流程節點的生產周期，生產成本等等，以便快速的協調生產計劃，合理控制生產周期。

而生產進度的工業數據可以讓銷售部門的銷售人員更加對客戶的產品形成控制力，同時也可以實時的將這些生產進度數據分享給客戶知悉，從而堅定客戶對我們的信心，這對於生產訂單的實施和後續訂單的吸引都有非常大的好處。

再例如產品質量的工業數據，我們可以通過對每個產品，以及產品對應的工藝流程來分門別類的統計與質量相關的合格率，廢品率，不合格類型，報廢類型等等，通過這些數據來提升企業生產能力，從而提升企業的產品質量和縮短企業的產品生產周期，甚至大幅度的降低企業生產成本。

而如果是傳統的製造企業的話，雖然很多企業也在對一些工業數據進行手工採集和製表歸類，但是如何更好的去應用就是一個非常大是問題了，甚至根本就從來都沒有使用過。

㈡ 工業大數據是什麼，及其對企業未來發展的作用

我國工業大數據處於起步階段

工業大數據是指在工業領域信息化應用中所產生的數據，是工業互聯網的核心，是工業智能化發展的關鍵。工業大數據是基於網路互聯和大數據技術，貫穿於工業的設計、工藝、生產、管理、服務等各個環節，使工業系統具備描述、診斷、預測、決策、控制等智能化功能的模式和結果。

工業大數據從類型上主要分為現場設備數據、生產管理數據和外部數據。

——以上數據來源於前瞻產業研究院《中國工業大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

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。

以上是小編為大家分享的關於物聯網時代 工業大數據八大應用場景的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

㈣ 工業大數據是什麼

1、工業大數據的概念

1.1 大數據概念

㈤ 工業大數據特徵有哪些 大數據工程師來告訴你

【導語】工業大數據是智能製造的核心，以「大數據+工業互聯網」為基礎，用雲計算、大數據、物聯網、人工智慧等技術引領工業生產方式的變革，拉動工業經濟的創新發展，那麼工業大數據特徵有哪些呢?下面大數據工程師來告訴你吧。

1、准確性(accuracy)：

主要指數據的真實性、完整性和可靠性，更加關注數據質量以及處理、分析技術和方法的可靠性。對數據分析的置信度要求較高，僅依靠統計相關性分析不足以支撐故障診斷、預測預警等工業應用，需要將物理模型與數據模型結合，挖掘因果關系。

2、閉環性(closed-loop)：

包括產品全生命周期橫向過程中數據鏈條的封閉和關聯以及智能製造縱向數據採集和處理過程中，需要支撐狀態感知、分析、反饋、控制等閉環場景下的動態持續調整和優化。

3、多樣(variety)：

指數據類型的多樣性和來源廣泛。工業數據分布廣泛，分布於機器設備、工業產品、管理系統、互聯網等各個環節，並且結構復雜，既有結構化和半結構化的感測數據，也有非結構化數據。

4、數據容量大(volume)：

數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息。工業數據體量比較大，大量機器設備的高頻數據和互聯網數據持續湧入，大型工業企業的數據集將達到PB級甚至EB級別。

5、快速(velocity)：

指獲得和處理數據的速度。工業數據處理速度需求多樣，生產現場級要求分析時限達到毫秒級，管理與決策應用需要支持互動式或批量數據分析。

6、強關聯性(strong-relevance)：

一方面，產品生命周期同一階段的數據具有強關聯性，如產品零部件組成、工況、設備狀態、維修情況、零部件補充采購等;另一方面，產品生命周期的研發設計、生產、服務等不同環節的數據之間需要進行關聯。

7、價值密度低(value)：

工業大數據更強調用戶價值驅動和數據本身的可用性，包括：提升創新能力和生產經營效率及促進個性化定製、服務化轉型等智能製造新模式變革。

8、時序性(sequence)：

工業大數據具有較強的時序性，如訂單、設備狀態數據等。

關於工業大數據特徵，就和大家分享到這里了，中國社會發展至今，大數據的應用正在逐漸普及，所以未來前景不可估量，希望想從事此行業的人員能夠合理選擇。

㈥ 工業通信中「數據」的概念

工業數據通信指的是在工業生產過程中，計算機及其外圍設備，檢測工藝參數數值與狀態的變送器和控制設備生產過程的控制設備，而在各種設備與計算機之間，設備與設備之間，各個設備的不同功能單元之間相互遵照通信規約，利用數據傳輸技術傳輸數據信息的過程。
工業數據通信是計算機和通信技術結合的產物，是軟硬體的結合體。藉助某種傳輸介質將數據准確，及時的傳送到正確的目的地是數據通信系統的基本任務，數據通信技術主要涉及有通信協議，介面，同步，信號編碼，數據交換，安全，通信控制與管理等問題。工業數據通信系統中，具有通信能力的現場測量控制儀表和監控計算機是主要的通信設備，是構成控制網路的節點。工業數據通信系統由數據信息的發送設備，接收設備，傳輸報文，通信協議，傳輸介質等幾部分組成。

㈦ 如何利用工業大數據推動製造業轉型

什麼是工業大數據？
工業大數據，很難從內涵角度來作出一個定義，因為它涉及到很多各種各樣的數據。但從外延角度來看，比較容易。
大體上是3+3，第一個「3」是指3個層面——企業，企業上面的供應鏈、產業鏈和生態鏈，以及在這上面的行業管理和宏觀經濟。第二個「3」是指每個企業都有的3個過程——生產，使用，以及發展中的經營效益，所以，「3+3」基本上把工業大數據的脈絡圈起來了。
從企業的角度看，工業大數據是在一個企業的設計、創新、生產、經營和管理決策過程產生、使用和轉型升級過程需要的信息之和。所以最小的圈是企業，一個企業從開始到生產線到設計、到工藝過程、到人，一直到管理、決策、市場、服務，像這樣的環節都在使用。
從供應鏈、產業鏈和生態鏈的角度來看，工業大數據是供應鏈、產業鏈和生態鏈產生、使用和需求的各類信息之和。這三個鏈之間很難一刀斷開，因此，我也是從一個概念來看。所以，製造業也好、工業企業也好，整個過程是一個鏈環周。這個鏈不僅是一個企業，更重要的是政府機構、研究機構，需要把控和研究如何追求製造業前兩環的優化。所以我們看到了超越一個企業的生存、使用和發展需求的新工業數據。
從行業管理和宏觀調控的角度來看，工業大數據是工業行業管理和宏觀調控產生、使用和需求的各類信息之和。每一個行業的管理都需要工業大數據，在工業行業又生存了很多企業，做好工業數據管理需要這樣一個鏈條，所以「3+3」構成了工業大數據的外延，每一個環節，使用的和需求的中間是交集，這樣才對工業大數據的發展提供了基礎。
小結
首先，3+3加起來的組合就是工業大數據;
第二，產生、使用和進一步發展的需求的工業大數據是不同的，是交集;
第三，進一步發展需求的大數據最大;
最後一句話最重要，工業大數據，工業是主體。
為什麼要發展工業大數據？
同樣是三個層面，從三個由小到大的層面，加上一個需求，來看一下工業大數據的作用和意義。
首先，從最小的層面——企業來看，工業大數據為企業全過程設計、創新、生產、經營、管理、決策服務，為企業的發展戰略和目標的實現服務。
第二個層面，工業大數據服務於供應鏈的優化、產業鏈的完善、生態鏈的形成和優化。從供應鏈、產業鏈、生態鏈來看，不管是CSM的生產圈，還是一個特定產品製造過程的供應鏈，或是一個完整生產過程的分析，工業大數據都是為了它的形成和優化。
第三個層面，工業大數據要滿足行業和宏觀決策調控的實際需求，提高行業和宏觀經濟管理決策質量、能力。政府的行業管理對於供應鏈、產業鏈、生態鏈、商業鏈、價值鏈有著非常重要的作用，但是政府的宏觀調控超越了這樣的鏈環本身，我們要對經濟發展面臨的重大問題作出回應，甚至回答製造業如何來應對這樣的問題。所以從這個行業來看重要的是行業發展戰略，而到宏觀調控的時候，不但要從行業的發展戰略，還要從整個經濟發展去看這些問題怎麼解決?這就需要信息。
第四，從工業轉型升級的需求看，工業大數據是為了一個個企業、行業、裝備、工藝、生產線、供應鏈的轉型升級服務。先進製造業、工業4.0、智能製造，以兩化融合和智能製造為重點的中國製造2025，都是工業轉型升級模式的未來方向。原來我們的3.0工業，是以裝備和生產線為核心的自動化，而4.0的智能化是把這兩個過程自動化和數據自動化結合在一起。
小結：
工業大數據的研究和實踐要服務於加快製造業轉型升級、提升工業競爭力;
這個目標要落實到企業創新、設計、生產、經營、管理、決策的每一個具體環節;
這個目標要落實到供應鏈全局優化、產業鏈和生態鏈的形成和優化的每一個具體環節;
這個目標要落實到工業行業管理和宏觀經濟調控決策的每一個實際需求。
工業大數據怎麼推動製造業轉型升級？
在回答怎麼辦之前，首先要知道存在著哪些主要問題：
1、在數據生成環節，主要存在跑冒滴漏和非標準的問題;
2、在數據利用環節，主要存在數據不足、質量不高、各個環節協同存在制度、核算、標准等大量障礙;
3、在發展需求環節，主要存在缺乏預見性、缺乏有效的模型和工具、缺乏制度和標准規范等問題。
要想建設好、應用好大數據，首先要解決這三個問題：
首先是建設，什麼是建設?我記得三年前說過，把大數據作探礦、采礦、煉礦、用礦，實際上探礦和采礦就是建設好信息，可以從三個緯度四個方面來建設好信息。三個緯度首先是發現，然後才可以按照應用需求結合起來。第二要有制度，要有標准，要實現系統之間的互操作。同時我們還要發現、收集、組織，來提升系統性、完整性、及時性、准確性。這是建設好、運用好。
利用好有三個方面或者三個層次和若干個關鍵環節。由於時間關系就不再展開討論了。
最後，要特別注重取得實效、最佳實踐和理論研究。
1、要特別注重實效。因為今天的大數據，每一個環節的形成都有它的實效，這件事情從開始到做完以後，效果究竟是什麼?有很多企業家，當你用大數據對你企業各個環節進行改善提升的時候，你首先第一條要把提高效率放在首位，這是關鍵，而且對於製造業來說，要永遠把利潤率放在最重要的位置。當然，工業大數據不能直接用錢來算，有的環節是企業老闆在管理上、服務上提效，但是這個效果必須是可測量的，不管是定性的還是定量的。
2、要特別注重最佳實踐。i5數控機床，從開始研發到今天位列智能數控機床試點領先的行列，花了十年的時間。為什麼前面幾年沒有成功?就是因為數據缺失。缺什麼數據?高端數控機床為什麼長期被國外控制?數控機床的技術為什麼那麼長時間沒有克服?因為不管是材料的發展，還是裝備的發展，都沒有數據，沒有實踐過程中的數據，它是發展不起來的。接下來是模型怎麼建，也需要數據來支撐，但是原來由於高端數控機床都由國外來控制，我們沒有數據。另外，它在這個過程裡面還倡導商業模式，這個機床是按服務鑰匙收費。所以它又變成了今天最新最熱門的製造行業分享。這顯然是一個最佳實踐，這裡面工業數據是極其重要的。
3、要注重理論的研究，注重方法、制度創新的研究。在這個過程中，需要對製造業發展的趨勢、特徵，工業大數據的內涵外延，工業大數據建設和利用的系統方法，工業大數據質量保證、協同發展、制度創新等等一系列問題進行研究。