什么是工业数据

㈠ 工业大数据是什么，及其对企业未来发展的作用

1、工业大数据是什么？

工业大数据是指涵盖工业领域中整个产品的全生命周期，所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。

2、这些数据对未来企业的作用

在这里就举两个例子来说明，当然也是鉴于篇幅的关系，不能把所有的工业数据的应用都分享出来。

首先是产品的生产流程和进度的工业数据，这个工业数据主要是提供给生产计划部门和销售部门使用的，例如生产计划部门可以根据一个产品的生产流程制定详细的生产结合，并评估每个流程节点的生产周期，生产成本等等，以便快速的协调生产计划，合理控制生产周期。

而生产进度的工业数据可以让销售部门的销售人员更加对客户的产品形成控制力，同时也可以实时的将这些生产进度数据分享给客户知悉，从而坚定客户对我们的信心，这对于生产订单的实施和后续订单的吸引都有非常大的好处。

再例如产品质量的工业数据，我们可以通过对每个产品，以及产品对应的工艺流程来分门别类的统计与质量相关的合格率，废品率，不合格类型，报废类型等等，通过这些数据来提升企业生产能力，从而提升企业的产品质量和缩短企业的产品生产周期，甚至大幅度的降低企业生产成本。

而如果是传统的制造企业的话，虽然很多企业也在对一些工业数据进行手工采集和制表归类，但是如何更好的去应用就是一个非常大是问题了，甚至根本就从来都没有使用过。

㈡ 工业大数据是什么，及其对企业未来发展的作用

我国工业大数据处于起步阶段

工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据，是工业互联网的核心，是工业智能化发展的关键。工业大数据是基于网络互联和大数据技术，贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。

工业大数据从类型上主要分为现场设备数据、生产管理数据和外部数据。

——以上数据来源于前瞻产业研究院《中国工业大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

㈢ 物联网时代 工业大数据八大应用场景

物联网时代 工业大数据八大应用场景

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。

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。

互联网大数据营销专家罗百辉表示，工业制造企业利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，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。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。

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。近日网络上线《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，网络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。可查看距离自己最近的污染源，出现提醒，该监测点检测项目，哪些超标，超标多少倍。这些信息可以实时分享到社交媒体平台，告知好友，提醒大家一同注意污染源情况及个人安全健康。

工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。

以上是小编为大家分享的关于物联网时代 工业大数据八大应用场景的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

㈣ 工业大数据是什么

1、工业大数据的概念

1.1 大数据概念

㈤ 工业大数据特征有哪些 大数据工程师来告诉你

【导语】工业大数据是智能制造的核心，以“大数据+工业互联网”为基础，用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术引领工业生产方式的变革，拉动工业经济的创新发展，那么工业大数据特征有哪些呢?下面大数据工程师来告诉你吧。

1、准确性(accuracy)：

主要指数据的真实性、完整性和可靠性，更加关注数据质量以及处理、分析技术和方法的可靠性。对数据分析的置信度要求较高，仅依靠统计相关性分析不足以支撑故障诊断、预测预警等工业应用，需要将物理模型与数据模型结合，挖掘因果关系。

2、闭环性(closed-loop)：

包括产品全生命周期横向过程中数据链条的封闭和关联以及智能制造纵向数据采集和处理过程中，需要支撑状态感知、分析、反馈、控制等闭环场景下的动态持续调整和优化。

3、多样(variety)：

指数据类型的多样性和来源广泛。工业数据分布广泛，分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节，并且结构复杂，既有结构化和半结构化的传感数据，也有非结构化数据。

4、数据容量大(volume)：

数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。工业数据体量比较大，大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入，大型工业企业的数据集将达到PB级甚至EB级别。

5、快速(velocity)：

指获得和处理数据的速度。工业数据处理速度需求多样，生产现场级要求分析时限达到毫秒级，管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。

6、强关联性(strong-relevance)：

一方面，产品生命周期同一阶段的数据具有强关联性，如产品零部件组成、工况、设备状态、维修情况、零部件补充采购等;另一方面，产品生命周期的研发设计、生产、服务等不同环节的数据之间需要进行关联。

7、价值密度低(value)：

工业大数据更强调用户价值驱动和数据本身的可用性，包括：提升创新能力和生产经营效率及促进个性化定制、服务化转型等智能制造新模式变革。

8、时序性(sequence)：

工业大数据具有较强的时序性，如订单、设备状态数据等。

关于工业大数据特征，就和大家分享到这里了，中国社会发展至今，大数据的应用正在逐渐普及，所以未来前景不可估量，希望想从事此行业的人员能够合理选择。

㈥ 工业通信中“数据”的概念

工业数据通信指的是在工业生产过程中，计算机及其外围设备，检测工艺参数数值与状态的变送器和控制设备生产过程的控制设备，而在各种设备与计算机之间，设备与设备之间，各个设备的不同功能单元之间相互遵照通信规约，利用数据传输技术传输数据信息的过程。
工业数据通信是计算机和通信技术结合的产物，是软硬件的结合体。借助某种传输介质将数据准确，及时的传送到正确的目的地是数据通信系统的基本任务，数据通信技术主要涉及有通信协议，接口，同步，信号编码，数据交换，安全，通信控制与管理等问题。工业数据通信系统中，具有通信能力的现场测量控制仪表和监控计算机是主要的通信设备，是构成控制网络的节点。工业数据通信系统由数据信息的发送设备，接收设备，传输报文，通信协议，传输介质等几部分组成。

㈦ 如何利用工业大数据推动制造业转型

什么是工业大数据？
工业大数据，很难从内涵角度来作出一个定义，因为它涉及到很多各种各样的数据。但从外延角度来看，比较容易。
大体上是3+3，第一个“3”是指3个层面——企业，企业上面的供应链、产业链和生态链，以及在这上面的行业管理和宏观经济。第二个“3”是指每个企业都有的3个过程——生产，使用，以及发展中的经营效益，所以，“3+3”基本上把工业大数据的脉络圈起来了。
从企业的角度看，工业大数据是在一个企业的设计、创新、生产、经营和管理决策过程产生、使用和转型升级过程需要的信息之和。所以最小的圈是企业，一个企业从开始到生产线到设计、到工艺过程、到人，一直到管理、决策、市场、服务，像这样的环节都在使用。
从供应链、产业链和生态链的角度来看，工业大数据是供应链、产业链和生态链产生、使用和需求的各类信息之和。这三个链之间很难一刀断开，因此，我也是从一个概念来看。所以，制造业也好、工业企业也好，整个过程是一个链环周。这个链不仅是一个企业，更重要的是政府机构、研究机构，需要把控和研究如何追求制造业前两环的优化。所以我们看到了超越一个企业的生存、使用和发展需求的新工业数据。
从行业管理和宏观调控的角度来看，工业大数据是工业行业管理和宏观调控产生、使用和需求的各类信息之和。每一个行业的管理都需要工业大数据，在工业行业又生存了很多企业，做好工业数据管理需要这样一个链条，所以“3+3”构成了工业大数据的外延，每一个环节，使用的和需求的中间是交集，这样才对工业大数据的发展提供了基础。
小结
首先，3+3加起来的组合就是工业大数据;
第二，产生、使用和进一步发展的需求的工业大数据是不同的，是交集;
第三，进一步发展需求的大数据最大;
最后一句话最重要，工业大数据，工业是主体。
为什么要发展工业大数据？
同样是三个层面，从三个由小到大的层面，加上一个需求，来看一下工业大数据的作用和意义。
首先，从最小的层面——企业来看，工业大数据为企业全过程设计、创新、生产、经营、管理、决策服务，为企业的发展战略和目标的实现服务。
第二个层面，工业大数据服务于供应链的优化、产业链的完善、生态链的形成和优化。从供应链、产业链、生态链来看，不管是CSM的生产圈，还是一个特定产品制造过程的供应链，或是一个完整生产过程的分析，工业大数据都是为了它的形成和优化。
第三个层面，工业大数据要满足行业和宏观决策调控的实际需求，提高行业和宏观经济管理决策质量、能力。政府的行业管理对于供应链、产业链、生态链、商业链、价值链有着非常重要的作用，但是政府的宏观调控超越了这样的链环本身，我们要对经济发展面临的重大问题作出回应，甚至回答制造业如何来应对这样的问题。所以从这个行业来看重要的是行业发展战略，而到宏观调控的时候，不但要从行业的发展战略，还要从整个经济发展去看这些问题怎么解决?这就需要信息。
第四，从工业转型升级的需求看，工业大数据是为了一个个企业、行业、装备、工艺、生产线、供应链的转型升级服务。先进制造业、工业4.0、智能制造，以两化融合和智能制造为重点的中国制造2025，都是工业转型升级模式的未来方向。原来我们的3.0工业，是以装备和生产线为核心的自动化，而4.0的智能化是把这两个过程自动化和数据自动化结合在一起。
小结：
工业大数据的研究和实践要服务于加快制造业转型升级、提升工业竞争力;
这个目标要落实到企业创新、设计、生产、经营、管理、决策的每一个具体环节;
这个目标要落实到供应链全局优化、产业链和生态链的形成和优化的每一个具体环节;
这个目标要落实到工业行业管理和宏观经济调控决策的每一个实际需求。
工业大数据怎么推动制造业转型升级？
在回答怎么办之前，首先要知道存在着哪些主要问题：
1、在数据生成环节，主要存在跑冒滴漏和非标准的问题;
2、在数据利用环节，主要存在数据不足、质量不高、各个环节协同存在制度、核算、标准等大量障碍;
3、在发展需求环节，主要存在缺乏预见性、缺乏有效的模型和工具、缺乏制度和标准规范等问题。
要想建设好、应用好大数据，首先要解决这三个问题：
首先是建设，什么是建设?我记得三年前说过，把大数据作探矿、采矿、炼矿、用矿，实际上探矿和采矿就是建设好信息，可以从三个纬度四个方面来建设好信息。三个纬度首先是发现，然后才可以按照应用需求结合起来。第二要有制度，要有标准，要实现系统之间的互操作。同时我们还要发现、收集、组织，来提升系统性、完整性、及时性、准确性。这是建设好、运用好。
利用好有三个方面或者三个层次和若干个关键环节。由于时间关系就不再展开讨论了。
最后，要特别注重取得实效、最佳实践和理论研究。
1、要特别注重实效。因为今天的大数据，每一个环节的形成都有它的实效，这件事情从开始到做完以后，效果究竟是什么?有很多企业家，当你用大数据对你企业各个环节进行改善提升的时候，你首先第一条要把提高效率放在首位，这是关键，而且对于制造业来说，要永远把利润率放在最重要的位置。当然，工业大数据不能直接用钱来算，有的环节是企业老板在管理上、服务上提效，但是这个效果必须是可测量的，不管是定性的还是定量的。
2、要特别注重最佳实践。i5数控机床，从开始研发到今天位列智能数控机床试点领先的行列，花了十年的时间。为什么前面几年没有成功?就是因为数据缺失。缺什么数据?高端数控机床为什么长期被国外控制?数控机床的技术为什么那么长时间没有克服?因为不管是材料的发展，还是装备的发展，都没有数据，没有实践过程中的数据，它是发展不起来的。接下来是模型怎么建，也需要数据来支撑，但是原来由于高端数控机床都由国外来控制，我们没有数据。另外，它在这个过程里面还倡导商业模式，这个机床是按服务钥匙收费。所以它又变成了今天最新最热门的制造行业分享。这显然是一个最佳实践，这里面工业数据是极其重要的。
3、要注重理论的研究，注重方法、制度创新的研究。在这个过程中，需要对制造业发展的趋势、特征，工业大数据的内涵外延，工业大数据建设和利用的系统方法，工业大数据质量保证、协同发展、制度创新等等一系列问题进行研究。