工业深度应用有哪些

‘壹’ 工业互联网的应用模式有哪些

工业互联网的应用模式有哪些？一起来看看吧！
工业互联网融合应用推动了一批新模式、新业态孕育兴起，提质、增效、降本、绿色、安全发展成效显着，初步形成了平台化设计、智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸、数字化管理六大类典型应用模式。
1、平台化设计
是依托工业互联网平台，汇聚人员、算法、模型、任务等设计资源，实现高水平高效率的轻量化设计、并行设计、敏捷设计、交互设计和基于模型的设计，变革传统设计方式，提升研发质量和效率。
2、智能化制造
是互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术在制造业领域加速创新应用，实现材料、设备、产品等生产要素与用户之间的在线连接备慎和实时交互，逐步实现机器代替人生产，智能化代表制造业未来发展的趋势。
3、网络化协同
是通过跨部门、跨层级、跨企业的数据互通和业务互联，推动供应链上的企业和合作伙伴共享客户、订单、设计、生产、经营等各类信息资源，实现网络化的协同设计、协同生产、协同服务，进而促进资源共享、能力交易以及业务优化配置。
4、个性化定制
是面向消费者个性化需求，通过客户需求准确获取和分析、敏捷产品开发设计、柔性智能生产、精准交付服务等，实现用户在产品全生命周期中的深度参与，是以低成本、胡明高质量和高效率的大批量生产实现产品个性化设计、生产、销售及服务的一种制造服务模式。
5、服务化延伸
是制造与服务融合发展的新型产业形态，指的是企业从原有制造业务向价值链两端高附加值环节延伸，从以加裤滚告工组装为主向“制造+服务”转型，从单纯出售产品向出售“产品+服务”转变，具体包括设备健康管理、产品远程运维、设备融资租赁、分享制造、互联网金融等。
6、数字化管理
是企业通过打通核心数据链，贯通生产制造全场景、全过程，基于数据的广泛汇聚、集成优化和价值挖掘，优化、创新乃至重塑企业战略决策、产品研发、生产制造、经营管理、市场服务等业务活动，构建数据驱动的高效运营管理新模式。
知识拓展
工业互联网的应用领域有哪些
工业互联网目前已延伸至40个国民经济大类，涉及原材料、装备、消费品、电子等制造业各大领域，以及采矿、电力、建筑等实体经济重点产业，实现更大范围、更高水平、更深程度发展，形成了千姿百态的融合应用实践。

‘贰’ 人工智能在工业领域的应用有哪些

1、制造业：实现智能制造、基于互联网，物联网，包括企业和社会，整个生产过程，该行业的4.0“智能工厂”，“智能”、“智能物流”进一步扩展到使用“智能”，在整个生产过程中“情报服务”的情报，只有在某种意义上，我们才能真正意识到我们正面临着前所未有的局面。人工智能在制造业中的应用主要包括三个方面：
1.
一是智能设备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人、数控机床等具体设备。
2.
二是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理和集成优化等具体内容。
3.
最后是智能服务，包括大规模定制、远程运维、预测与维护等具体服务模式。

‘叁’ 工业工程可以应用于哪些行业

您好：
工业工程的应用范围也十分广阔，首先在整个制造业中可以广泛应用，同时在物流业、商业、服务业、交通运输业、银行、医院、建筑业、农业管理、军事后勤及政府部门都可广泛应用。因此工业工程将会成为一种主导职业。该专业毕业生可到各类公司或生产企业，尤其是目前多分布在广东、江浙沿海一带城市的三资企业和港澳台企业从事生产组织、协调管理工作，以及对生产系统及服务系统进行规划、设计、评价、运行、控制、改良和创新等综合性技术工作，或在高校、科研机构从事相应的教学与科研工作。
希望我的回答能对您有所帮助，谢谢采纳。
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‘肆’ 工业大数据平台的应用场景有哪些

制造业原有的各应用系统（ERP、SCM、CRM）随着企业的发展积累了大量的数据，但未得到有效利用，所以工业大数据应用的关键是先通过诸如商业智能的软件构建一个全面深入的信息化平台，整合各类数据。
具体的应用比如通过帆软的商业智能工具FineBI来优化生产线，工厂内不同工序的管理者可以获得实时的数据资料并查阅不同的报表。生产部经理能从生产时间、产能利用和资源运用等关键绩效指标（KPI），监控生产力并策划产能和优化资源；品质管理部经理能够透过产品缺陷分析改善产品质量，而高级管理层能透过更有效地控制成本及开支分析提升投资回报率。
其次改善供应链，比如通过综合销售分析和库存分析促进JIT(无库存生产方式)管理，减少库存投资成本。通过供应商分析（同类产品价格对比分析，订单交货时间，质量，准确率）等选择质量和价格最优的供应商。通过生产成本分析（多角度成本分析，量本利分析，比重分析，比较分析，利润分析）对库存管理和生产过程的发生费用进行监控，辅助决策者发现生产管理环节的不合理投入，加强成本的事前控制

‘伍’ 工业工程的应用领域有哪些

主要包括以下方面：

管理学、机械工程(或电子科学与技术等)

主要课程：精益生产、生产计划与控制、设施规划与物流分析、质量管理、人因工程、机械设计(或电子、冶金等某一类工程设计)基础、运筹学、系统工程导论、管理学、会计学与财务管理、管理信息系统等。

主要实践性教学环节：包括金工实习、电子工艺实习、生产实习、毕业实习等，一般安排32周。

相近专业：管理科学 信息管理与信息系统 工业工程 工程管理 体育产业管理 资产评估。

就业方向

工业工程专业学生可以从事的职业：

工业工程设计师——在跨国公司、外资企业、国有、民营企业等从事管理工作，以提高生产率、降低成本。

质量管理——从事工业生产企业质量管理工作，由于工业工程专业学生掌握机械设计、生产管理、人机工程、质量管理等 专业知识，可以非常快速的融入到质量管理工作中。同时很多企业没有工业工程部门，因此和精益生产、系统改善等相关工作都是由质量部门来完成，因此，工业工程专业学生在质量管理方面有很大的发展空间。

咨询公司——从事市场研究、行业咨询等工作。

政府机关公务员——从事经济管理工作。

高校教师——从事教学与科研工作。

‘陆’ 理论视野｜深化工业互联网平台应用

林风霞

“十四五”时期是我国工业互联网平台能级跃升、深度赋能、新技术深化融合应用、产业生态优化的关键期。实现规模化应用是工业互联网平台盈利和可持续发展的必要条件，也是当前我国推进“两化”深度融合的难点所在。当前，河南工业互联网平台建设已经取得一定成绩，已建、在建的工业互联网平台达100多个，天信工业互联网平台成功入选“双跨”国家队。但是，与广东、江苏、浙江等先进省份相比，河南不但在工业互联网平台体系建设方面远远落后，还存在平台应用普及率低、平台整体盈利能力不强等发展难题。

在我国工业互联网平台从建设迈入应用加速发展的新阶段，工业互联网平台之间争夺用户的竞争将日益加剧，应用服务能力成为平台生存的根基。因此，河南既要重视如何把工业互联网平台体系“建起来”，也要重视如何让工业互联网平台“用起来”“强起来”，聚焦破解平台推广应用难题，厚植应用生态优势，深化平台应用，统筹推进“建平台”“用平台”“强平台”，充分发挥工业互联网平台对河南工业转型升级的赋能效应。

提高平台应用服务水平

打铁还需自身硬，推动工业互联网平台应用走深走实走精，首先需要平台侧具有较高质量的产品和服务，以及较高的应用服务能力。一要支持平台通过创新提高产品和服务质量。加大对工业互联网领域技术创新的支持，引导产学研围绕网络、标识、平台与安全协同开展关键核心技术攻关，尤其是要着力提高设备接入、知识沉淀、应用开发等方面的创新发展能力，为整个行业提高产品和服务供给质量赋能；推动5G、边缘计算、数字孪生、区块链等新技术与平台的集成融合应用，持续拓展融合应用场景的深度和广度，加强融合产品及其解决方案的商业化推广；促进新技术对工业装备、工业控制系统、工业软件的带动提升，优化工业企业应用工业互联网平台的基础条件。二要支持平台提高应用服务能力，降低平台应用成本，加快形成差异化、特色化竞争优势。鼓励平台在重点行业、重点领域深耕，提高工业数据集成管理及工艺、控制、运维等工业机理的建模能力，开发平台化、组件化的工业互联网行业系统解决方案。支持以开源模式建设工业互联网平台，汇集工业软件开发商、解决方案服务商等，为工业企业的多样化、个性化需求提供高质量的工业APP、解决方案。培育引进工业互联网平台运营服务商，提升网络运维、行业应用推广等运营服务能力。三要加强对工业互联网平台应用水平的监测与评价，以评促建、以评促用、以评促强，平台通过评价结果可以精准掌握用户需求，明晰自身薄弱环节，从而采取针对性措施完善平台功能、创新产品和服务、提升服务效能，实现自身能级提升和可持续发展。

以政策助推企业上平台用平台

聚焦企业提高应用工业互联网平台的能力、动力和效能效益，完善平台应用推广政策体系，加大政策支持力度。统筹运用各级财政资金、技术改造专项资金、数字经济产业创投基金等，支持工业企业加快设备的网络化智能化改造升级，引导企业运用新型网络技术和先进适用技术改造升级内网。推动电信企业为企业外网提供高性能、高可靠、高灵活、高安全的网络服务。培育引进一批面向中小企业的数字化服务商，打造推广一批符合中小企业需求的数字化平台、系统解决方案、产品和服务。引导推动中小企业工业设备和业务系统上平台，以创新券、服务券等多种方式降低其上平台用平台的门槛和成本。面向区域重点产业和特色产业，建设一批集成果展示、案例示范、应用体验等功能于一体的工业互联网平台应用创新推广中心，为企业搭建线上线下结合的创新体验环境，提高企业对工业互联网平台的认知度、认可度，促进平台服务供给与用户需求精准对接。实施工业互联网新模式推广工程，加大对平台化设计、个性化定制、智能化生产、网络化协同、服务化延伸等新业态新模式的宣传力度，鼓励企业基于工业互联网平台开展业务模式创新，提高用平台的深度和广度。完善工业互联网人才培养体系，支持高校和职业院校设置工业互联网相关学科，建立工业互联网实习实训基地，支持校企合作培养工业互联网平台应用人才，解决我省工业互联网平台在普及应用中面临的专业人才不足的难题。

引导平台进园区进集群

由分散推动企业用平台向推动企业集体用平台转变，聚焦重点产业、重点区域，实施平台进产业园区、进产业集聚区、进产业集群行动。引导支持平台服务商与龙头企业联合建设园区工业互联网平台、集群工业互联网平台，针对行业痛点和薄弱环节确定平台服务的重点对象和重点产品，力争实现园区管理部门、平台企业和应用企业三方共赢。利用平台把先进企业数字化转型的经验、技能、工具等赋能给产业链供应链上自身不具备数字化转型能力的中小企业，降低中小企业数字化转型门槛，带动传统产业集群整体数字化转型。鼓励龙头企业通过平台整合产业链供应链资源， 探索 协同制造、共享制造、众包众创等新模式，实现以数据驱动的上下游协同设计、协同制造、协同供应链管理等，打造有竞争力的产业集群。

筑牢平台安全屏障

实施平台安全贯标计划，遴选一批贯标示范平台，增强平台安全防护意识，提高防护能力。健全工业互联网安全管理制度和闭环工作机制，对重点设备、重要系统、工业互联网平台、工业APP、工业数据等开展动态安全检测评估，提高检测评估、监测预警、事件通报、整改落实等闭环管理水平，为用户应用平台过程中的信息安全和数据安全保驾护航。依法落实平台的安全主体责任，督促平台完善安全责任制，明确安全管理负责人。建设公共服务平台，为中小企业上云上平台提供网络安全技术服务。（作者系河南省 社会 科学院数字经济与工业经济研究所副研究员）

‘柒’ 工业大数据大有可为，浅谈制造业7大应用场景

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。

一、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。

二、设备故障分析及预测

在制造业生产线上，工业生产设备都会受到持续的振动和冲击，这导致设备材料和零件的磨损老化，从而导致工业设备容易产生故障，而当人们意识到故障时，可能已经产生了很多不良品，甚至整个工业设备已经奔溃停机，从而造成巨大的损失。

如果能在故障发生之前进行故障预测，提前维修更换即将出现问题的零部件，这样就可以提高工业设备的寿命以及避免某个设备突然出现故障对整个工业生产带来严重的影响。随着工业4.0的到来，智能工厂的工业设备都配上了各种感应器，采集其振动、温度、电流、电压等数据显得轻而易举，通过分析这些实时的传感数据，对工业设备进行故障预测将是一种行之有效的措施。

因此设备故障预测方案成为了制造行业所青睐的解决方案，其具备的核心功能有：

1、故障超前预警，减少设备停机时间；

2、分析结果实时推送，减少人工成本；

3、适用于企业各种类型的设备，通用性强。

三、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。

四、产品销售预测与需求管理

近年来，保险业加速了数字化进程，大数据与保险营销深度融合，成为现代化保险营销的重要武器。慧都大数据助力保险行业精准营销，并成功帮助中意人寿保险有限公司更好地服务客户和发挥忠诚客户，提高销售效率及客户复购率。

五、工业供应链的分析与优化

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。

六、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。

七、生产质量分析与预测

在工业生产中，设备失效、人员疏忽、参数异常、原材料差异、环境波动等因素而导致质量偏离，引起质量等级的缺陷和损失非常巨大。工艺流程复杂的大型制造业，如钢铁、 汽车 、电子、服装等行业，信息数据孤岛凸显，导致质量问题频发，尤其需要“及时发现和预测异常，迅速控制和分析质量异常的原因，进行生产过程改进，稳定生产过程，减少产品质量波动”。

生产质量分析，从工厂订单下单-订单生产-流入市场， 针对整个生产链进行全面的质量分析。其中，打通质量和人、机、料、法、环等数据，各生产数据环环相扣，聚焦质量管理的全量数据分析，帮助企业快速 探索 缺陷根本原因。

1、打通质量和人、机、料、法、环，对影响质量的全量数据进行交互分析， 探索 相互关系，挖掘数据背后的真实原因，获取结果“是什么”，回答“为什么”。

2、将传统的静态汇报模式，改为交互式动态会议，随时随地可以组织生产、质量相关专题会议。通过对维度展示生产和质量KPI，实时预警、掌握产线运营状况。

3、简单易上手的质量分析工具，员工只需对数据进行选取、拖曳，自助灵活地达成期望的数据结果。

4、摒弃以往静态的数据报表，整合多个业务系统数据，多场景数据大屏，自适应多屏，进行综合展示分析，让决策更清晰。

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‘捌’ 工业大数据包括哪些工业大数据应用在哪些方面

【导读】众所周知，第二次世界大战也称为工业革命，可见工业在生活中是多么的重要，现在工业也已经趋于人工智能化，不过还是处于前期的观望试运行阶段，今天我们就来了解一下大数据在工业方面的应用有哪些，一起来看看吧!

大数据在工业中的应用有哪些?

从需求角度来看，目前国内制造企业对大数据的需求较为明显，但很多用户仍处于观望和试验阶段，不知道如何进行。因此，对于大数据服务提供商来说，有必要结合行业业务，寻找合适的应用场景。

工业大数据的应用有哪些?

互联网给传统制造业带来了挑战，而互联网大数据可以为企业管理者和参与者提供一个新的视角，通过技术创新和开发，以及对数据的全面感知、收集、分析和共享，来审视制造业价值链。所带来的巨大价值正在被传统企业所认可。

然而，不同于目前互联网大数据的火热，工业大数据的应用对于企业来说有着很高的门槛。与互联网不同，行业大数据与行业业务密切相关。因此，对企业的行业积累和对行业业务的深入了解都有很高的要求。此外，行业内的大数据分析比较准确，逻辑关系非常清晰。

工业大数据的应用有哪些?大数据在工业中的应用有哪些?通过大数据分析，企业可以使部门之间的数据更加协调，从而准确预测市场需求缺口。同时，通过更加灵活的工艺管理和更加自动化的生产设备装配调度，实现智能化生产。然而，据我们所知，在中国从事大数据应用的公司并不多。然而，拥有自主知识产权和核心技术的企业并不多。要做好工业大数据的应用，需要有一套严谨的数据推理逻辑，以及平台和工具。目前，国内大数据应用企业还没有足够的能力满足这一需求。

然而，仍有一些大型工业企业处于应用的前沿。以唐山钢铁集团为例，通过引进国际最先进的生产线，实现实时数据采集，与涵宇等企业合作，深入挖掘行业大数据价值，实时生产监控、生产调度、产品质量管理、能源控制等。此外，先进制造企业基于大数据在行业中的应用，将产品、机器、资源、人有机结合，推动基于大数据分析和应用的制造业智能化转型。

综上所述，在“互联网+”时代，用户需求具有实时性、小批量、碎片化、更新快等特点，对传统制造业提出了挑战。工业大数据有其鲜明的特点。随着信息化和工业化的融合，产业大数据的应用为制造业转型升级开辟了一条新途径。深入探讨工业大数据在制造过程中的应用场景和应用，将有利于更好地发挥其支撑作用。

以上就是小编今天给大家整理的关于“工业大数据包括哪些?工业大数据应用在哪些方面?”的相关内容，希望对大家有所帮助。总的来说，大数据的价值不可估量，未来发展前景也是非常可观的，因此有兴趣的小伙伴，尽早着手学习哦!