工業40大數據分析

① 工業大數據包括哪些工業大數據應用在哪些方面

【導讀】眾所周知，第二次世界大戰也稱為工業革命，可見工業在生活中是多麼的重要，現在工業也已經趨於人工智慧化，不過還是處於前期的觀望試運行階段，今天我們就來了解一下大數據在工業方面的應用有哪些，一起來看看吧!

大數據在工業中的應用有哪些?

從需求角度來看，目前國內製造企業對大數據的需求較為明顯，但很多用戶仍處於觀望和試驗階段，不知道如何進行。因此，對於大數據服務提供商來說，有必要結合行業業務，尋找合適的應用場景。

工業大數據的應用有哪些?

互聯網給傳統製造業帶來了挑戰，而互聯網大數據可以為企業管理者和參與者提供一個新的視角，通過技術創新和開發，以及對數據的全面感知、收集、分析和共享，來審視製造業價值鏈。所帶來的巨大價值正在被傳統企業所認可。

然而，不同於目前互聯網大數據的火熱，工業大數據的應用對於企業來說有著很高的門檻。與互聯網不同，行業大數據與行業業務密切相關。因此，對企業的行業積累和對行業業務的深入了解都有很高的要求。此外，行業內的大數據分析比較准確，邏輯關系非常清晰。

工業大數據的應用有哪些?大數據在工業中的應用有哪些?通過大數據分析，企業可以使部門之間的數據更加協調，從而准確預測市場需求缺口。同時，通過更加靈活的工藝管理和更加自動化的生產設備裝配調度，實現智能化生產。然而，據我們所知，在中國從事大數據應用的公司並不多。然而，擁有自主知識產權和核心技術的企業並不多。要做好工業大數據的應用，需要有一套嚴謹的數據推理邏輯，以及平台和工具。目前，國內大數據應用企業還沒有足夠的能力滿足這一需求。

然而，仍有一些大型工業企業處於應用的前沿。以唐山鋼鐵集團為例，通過引進國際最先進的生產線，實現實時數據採集，與涵宇等企業合作，深入挖掘行業大數據價值，實時生產監控、生產調度、產品質量管理、能源控制等。此外，先進製造企業基於大數據在行業中的應用，將產品、機器、資源、人有機結合，推動基於大數據分析和應用的製造業智能化轉型。

綜上所述，在「互聯網+」時代，用戶需求具有實時性、小批量、碎片化、更新快等特點，對傳統製造業提出了挑戰。工業大數據有其鮮明的特點。隨著信息化和工業化的融合，產業大數據的應用為製造業轉型升級開辟了一條新途徑。深入探討工業大數據在製造過程中的應用場景和應用，將有利於更好地發揮其支撐作用。

以上就是小編今天給大家整理的關於「工業大數據包括哪些?工業大數據應用在哪些方面?」的相關內容，希望對大家有所幫助。總的來說，大數據的價值不可估量，未來發展前景也是非常可觀的，因此有興趣的小夥伴，盡早著手學習哦!

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簡介：工業大數據是未來工業在全球市場競爭中發揮優勢的關鍵。無論是德國工業4.0、美國工業互聯網還是《中國製造2025》，各國製造業創新戰略的實施基礎都是工業大數據的搜集和特徵分析，及以此為未來製造系統搭建的無憂環境。本書基於工業4.0的時代背景，通過深入剖析未來工業的商業模式和智能服務體系的創新技術變革，論述如何通過工業大數據的分析和應用去預測需求、預測製造，整合產業鏈和價值鏈，發現用戶的價值缺口，發現和管理不可見的問題，實現為用戶提供定製化的產品和服務。

③ 我國的工業4.0發展現在如何eimkt

在「工業 4.0」和《中國製造 2025》全面部署的背景下，中國製造業加快轉型升級，從」中國製造」向「中國智造」方向發展，而工業大數據則是製造業升級轉型的重要戰略資源，是工業互聯網的核心，對我國深入實施工業互聯網創新發展戰略和加快形成以創新為主要引領和支撐的數字經濟具有重要意義。

現階段，我國工業大數據主要包括企業運營管理相關的業務數據、製造過程數據和企業外部數據三類。其中，企業運營管理相關的業務數據和製造過程中產生的海量數據是工業大數據的主要來源。由於工業互聯網與經濟社會各個領域的聯系日益緊密，氣候變化、生態約束、政治事件和市場變化等外部因素也會對企業經營產生顯著影響，因而外部數據也成為工業大數據重要來源之一。

—— 更多數據參考前瞻產業研究院發布的《中國工業大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》

④ 工業大數據是什麼為什麼怎麼辦

大數據具有數據量大、數據類型復雜、數據處理實時性要求高等特點，大數據分析在版互聯網權和電子商務領域的廣泛應用產生了巨大的商業價值，得到世界各國的高度重視。全球著名戰略咨詢公司麥肯錫認為，大數據是創新、競爭和生產力的下一個領域。

⑤ 為什麼「工業大數據」是「工業4.0」的核心

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。

↙大數據是建設數字化工廠的基礎，而數字化工廠是實現智能製造的前提！

⑥ 工業大數據是什麼

工業大數據是未來工業在全球市場競爭中發揮優勢的關鍵。無論是德國工業4.0、美國工業互聯網還是《中國製造2025》，各國製造業創新戰略的實施基礎都是工業大數據的搜集和特徵分析，及以此為未來製造系統搭建的無憂環境。

⑦ 工業製造大數據分析

工業製造大數據分析
大數據不僅僅是大量的數據的堆積。大數據的重要屬性之一，是人們設法收集並弄清楚不斷變化的數據類型。如果只是大量採集同一類型的數據，再大的數據量都不能稱之為大數據。
如何實現智能製造是大家都關心的問題。從哈佛商學院的邁克爾·波特到賓夕法尼亞大學沃頓商學院，有一個普遍的共識，即數字化轉型是智能製造實現的途徑。重要的是，這個共識也來自於眾多的世界級製造業企業與企業家們。
這一共識是基於無數技術趨勢的融合，例如，物聯網、賽博系統(CPS)、工業物聯網、移動技術、人工智慧、雲計算、虛擬／虛擬增強現實（VR／AR），以及大數據分析等。我們一定要保持清醒，不要簡單地認為有了這些技術，未來五年就是製造業的黃金時期。道理很簡單，這個新製造業文化的變革進程是相當復雜和艱難的，沒有行業、企業與用戶的融合推進，無法實現這次變革。數字化轉型不僅僅意味著企業簡單的數字化，而是把數字作為智能製造的核心驅動力，利用數據去整合產業鏈和價值鏈。
自工業革命以來，為了改進運營，製造商一直以來都在有意地採集並存儲數據。隨著時間的推移，數據在製造業分析的需求將越來越大。然而在過去的許多年間，利用數據的根本動因並沒有改變，數據的復雜性增強，數據轉化為情報的能力越來越大。
2012年高德納給出大數據定義，其中特別強調大數據是多樣化信息資產，不僅關注實際數據，更關注大數據處理方法。數據量大小本身並不是判斷大數據價值的核心指標，而數據的實時性和多元性對大數據的定義和價值更具直接的影響。
在討論工業大數據分析的時候，我注意到兩種不同的觀點：
第一種觀點認為，製造業向來都有大數據。幾十年來我們的企業一直在通過歷史記錄、MES、ERP、EAM等各種應用系統採集數據。在部分產業鏈環節，特別在市場營銷方面，大數據算是一個新的熱詞。
第二種觀點認為，從工業大數據角度看，製造業是一個尚未打開的市場或剛剛開啟的市場。存在大量不同類型的數據，但如今它們還未被應用到分析之中。
考慮到這些觀點，面對任何新的市場提法，包括名詞解釋、定義或分析框架，我們始終都應該保持適當的懷疑精神。這里我更多傾向於第二個觀點。我們的製造業的確有「大量數據」，但這並不是我們大多數人從市場上所理解的「大數據」涵義。在搞清楚工業大數據分析之前，我們應該如何定義製造業的大數據？這里可以通過大數據的三個特性，進一步了解大數據的特性。
數據來源
工業大數據的主要來源有兩個，第一是智能設備。普適計算有很大的空間，現代工人可以帶一個普適感應器等設備來參加生產和管理。所以工業數據源是280億左右大量設備之間的關聯，這個是我們未來需要去採集的數據源之一。
第二個數據來源於人類軌跡產生的數據，包括在現代工業製造鏈中，從采購、生產、物流與銷售內部流程以及外部互聯網信息等。通過行為軌跡數據與設備數據的結合，大數據可以幫助我們實現對客戶的分析和挖掘，它的應用場景包括了實時核心交易、服務、後台服務等。
數據關系
數據必須要放到相應的環境中分析，才能了解數據之間的關系。譬如，每一款新機型在交付給航空公司之前都會接受一系列殘酷的飛行測試。極端天氣測試就是測試之一。該測試的目的是為了確保飛機的發動機、材料和控制系統能在極端天氣條件下正常運行。
問題的處理關鍵在於找到可能產生問題的根源，消除已知錯誤，並確保解決方案的可靠有效。一旦找到並確定了根本原因，同時具備了可接受的應急措施，就可把問題當成一個已知錯誤來處理。問題調查的過程一定需要收集所有可用、與事件相關的信息，以確定並消除引起事件和問題的根本原因。數據採集與分析必須要事件／問題發生的環境數據結合。
數據價值
對於數字化轉型，大數據不僅要關注實際數據量的多少，最重要的是關注大數據的處理方法在特定場合的應用，讓數據產生巨大的創新價值。如果離開了收益考慮或投資回報（ROI）的設計，一味尋求大數據，則大數據分析既無法落地也無法為企業創造價值。
工業大數據分析的定義
發動機是飛機的心臟，也是關乎航空安全，生命安全的重中之重。為了實時監控發動機的狀況，現代民航大多安裝了飛機發動機健康管理系統。通過感測器、發射系統、信號接收系統、信號分析系統等方式採集到的數據，會經由飛機通信定址與報告系統，通過甚高頻或者衛星通信傳輸出來，這就是為何GE的發動機監控系統每天會獲取超過1PB數據的原因。
生產執行系統（MES）與飛機發動機健康管理系統如出一轍。我們可以從工廠的生產中，實時採集到海量的流程變數、測量結果等數據。基於大量數據集而生成的報表，或是基礎統計的分析並不足以稱為製造業的大數據分析。
數據類型的多樣性是工業大數據分析的重要屬性
大數據不僅僅是大量的數據的堆積。大數據的重要屬性之一，是人們設法收集並弄清楚不斷變化的數據類型。如果只是大量採集同一類型的數據，再大的數據量都不能稱之為大數據。
例如，生產環境中收集的時間序列模擬流程變數，數據的類型是單一的，很容易建立索引，即使存在千千萬萬，也不足以成為大數據。
數據必須包括高度可變性和種類多樣性。製造工廠中存在無數的大數據應用，但並不包括簡單地分類和展示一連串的流程測量結果，對這些工作，基本的統計展現就可以完成。一些大數據的資料庫或數據湖的構成部分也是文本信息、圖像數據、地理或地質信息和非結構信息，例如，通過社交媒體或其他協作平台獲得的數據類型。
製造業信息結構概括起來分為兩層，一個是管理層，一個是自動化層。從經營管理、生產執行與控制三個緯度來實現決策支持、管理、生產執行、過程式控制制以及設備的連接與感測。製造業中大數據分析是指利用通用的數據模型，將管理層與自動化層的結構性系統數據與非結構性數據結合，進而通過先進的分析工具發現新的洞見。
大數據分析對企業生產智能的意義
製造業創新的核心就是要依託大量的前沿科技。先進的技術是創新的手段。在新技術的支持下，可以通過一體化的製造運作管理系統MOM將企業管理應用系統，例如ERP、EAM等系統與工業自動化的相關系統整合為一體。在一體化製造運作管理的基礎上，我們可以實現集IT+MOM+MES+BI的一體化製造企業信息系統解決方案。
從兩化融合的角度來看，信息系統供應商要從企業的主信息系統提供商（MIV，MainInformation systems Vendor ）定位來做好規劃、標准、功能設計、實施策略的統一性工作。協助企業做好風險控制，降低投資，降低操作維護成本，實現企業信息系統全集成。
特別需要注意的是，企業管理信息平台被普遍認為是製造企業管理的集成和儀錶板工具。許多供應商既大量投資其與ERP和自動化系統專有的集成，也投資開放式集成，還投資儀錶板和移動技術，希望隨時隨地為需要正確信息的決策者提供衡量標准。
製造業大數據分析的三種途徑
途徑一，利用開放技術與平台，將任何系統的數據移動到任何其他地方。
製造運作管理系統建設項目是系統工程，不僅僅是一套我們理解的傳統軟體系統，更多的是項目執行和服務的平台。這需要在項目管理與製造企業的策略「客戶服務」上，體現出製造企業的綜合管理能力與軟實力。
整個平台要從前期、工程實施以及售後服務這三個大的階段來架構。在前期規劃中，要重視標准、設計與實施，特別是與管理一體化的信息系統形成統一的對接。有了前期統一規劃的制定，工程實施的環節可把行業的經驗、集成能力、實施能力、軟體開發能力等融合。特別需要在組織上建立和形成超級團隊的制度。而持續服務、長期經營，將物聯網應用融入與「軟體+雲服務」的互聯網＋戰略是後續服務的考慮重點。
在製造業大數據分析工作中，必須要加強通過物聯網科技的應用對後續持續服務的支撐作業。通過工業物聯網，實現的及時響應客戶、物聯網軟硬體系統定期巡檢、提供應急備件、提供易耗品、完善應用等功能來加強和鎖定與企業的供應鏈企業之間的長期合作。通過管理平台與物聯網數據，可以持續為客戶提供有價值的服務。
途徑二，投資工廠內外系統架構堆棧中能夠處理結構性和非結構性數據的數據模型。
新技術是創新革命的核心，其中很重要一個特點就是集成，即製造運作管理系統MOM與ERP、EAM、OA、商業分析的集成，包括一鍵登錄、界面集成、消息推送、工作流集成、主數據、應用集成匯流排與平台。
由於這些系統之間主數據全部統一，所有系統之間的數據交互依靠應用系統匯流排進行數據交互，整合了跨系統的業務流程、工作流、服務流程等之後即實現無縫集成和分析。對於企業管理者來說，一鍵登錄後，可以根據不同的崗位，個性化制定並且顯示與管理最相關的必要信息。這就是互聯網所帶給我們的分享思路。
途徑三，通過時間序列、圖像、視頻、機器學習、地理空間、預測模型、優化、模擬和統計過程式控制制等先進的分析工具與製造業企業內的大數據平台結合分析，從而洞見尚未顯現的情況。通過感測器、感應器、傳輸網路和應用軟體等物聯網數據，與管理應用軟體結合起來，將是今後製造業大數據分析的一大方向。
培養企業內部大數據分析專家
作為一個行業，我們需要有機地發展行業特定的大數據分析工具集，這樣才能讓現在的行業專家，從足夠的數據科學中實現數字化轉型。為了推動轉型，我們需要一大批優秀的企業利用這種方法，並向其他人或同行證明其價值。

⑧ 如何學習工業大數據分析

數據分析需要具備多方面的理論基礎，比如基本的數據分析知識：統計、概率論、數據挖掘基礎理論等；基本的商業常識：營銷理論、戰略管理等；數據處理知識：資料庫、數據結構等。

⑨ 智能製造：工業製造中的大數據分析

搞清出工業大數據分析，第一步我們應該如何定義製造業的大數據？這里我和大家通過大數據的三個特性，來經一步了解大數據的特性。

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關注＃1 －工業大數據數據來源

工業大數據的主要來源有兩個，第一類數據來源與智能設備。普適計算有很大的空間，現代工人可以帶一個普適感應器等設備來參加生產和管理。所以工業數據源是280億左右大量設備之間的關聯，這個是我們未來需要去採納的數據源之一。

第二個數據來源於人類軌跡產生的數據，包括在現代工業製造鏈中，從采購，生產，物流與銷售市場的內部流程以及外部互聯網訊息等，都是此類大數據的戰場。通過行為軌跡數據與設備數據的結合，大數據可以幫助我們實現客戶的分析和挖掘，它的應用場景包括了實時核心，交易，服務，後台服務等。

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關注＃2 －數據的關系

數據必須要放到相應的環境中一起分析，這樣才能了解數據之間的關系，可以分析出問題的根本原因（root cause）。譬如，每一款新機型在交付給航空公司之前都會接受一系列殘酷的飛行測試。極端天氣測試就是多項嚴酷的測試之一。該測試的目的是為了確保飛機的發動機、材料和控制系統能在極端天氣條件下正常運行。

問題的處理關鍵在於找到產生問題的根源，而以知錯誤的消除，關鍵在於解決方案的可靠有效。一旦找到並確定了根本原因，同時產生了可接受的應急措施，就可把問題當成一個已知錯誤來處理。問題調查的過程一定需要收集所有可用，與事件相關的信息來確定並消除引起事件和問題的根本原因。數據採集與分析必須要事件／問題發生的環境數據結合。

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關注＃3 －數據的收益

對於數字化轉型的其他方面而言，大數據不僅要關注實際數據量的多少，而最重要的是關注在大數據的處理方法在特定的場合的應用，讓數據產生巨大的創新價值。如果離開了收益考慮或投資回報的設計，一味尋求大數據既無法落地也無法為企業創造價值。

工業大數據分析的定義

生產執行系統（MES）與飛機發動機 健康 管理系統如出一轍。我們可以從工廠的生產中，實時採集到海量的流程，變數，測量結果等數據。這些數據來源的原因都是因為在製造環境中，設備或資產連接後所產生的現象。然而基於大量數據集而生成的報表，或是基礎統計的分析並不足以稱之為製造業的大數據分析。

所以如果製造業大數據分析不僅僅意味著數據的量，作為一個行業，我們應該如何定義製造業的大數據分析？「大數據不僅僅是大量的數據」這句話裡麵包含了多重涵義。

當代大數據處理技術的價值在於技術進步，同時也是因為技術進步，使大數據成為商業中有價值的核心驅動因素。作為智能製造的三駕馬車之一，工業大數據分析已經被多數的製造企業所認知並接受。許多製造業企業認為自己在生產運營方面也累積了大量的數據，是時候可以用到大數據了。

數據類型的多樣性

大數據不僅僅是大量的數據的堆積。大數據的重要屬性之一，便是，人們設法收集，並弄清楚，不斷變化的數據類型。如果只是大量採集同一類型的數據的話，再大的數據量都不能稱之為大數據。

數據必須包括高度可變性和種類多樣性。製造工廠中存在無數的大數據應用，但並不包括簡單地分類和展示一連串的流程測量結果，這些工作基本的統計展現就可以完成。一些大數據資料庫或數據湖的構成部分數據類型也是文本信息、圖像數據、地理或地質信息和非結構信息，例如，通過社交媒體或其他協作平台獲得的數據類型。

製造業信息結構概括起來分為兩層，一個是管理層，一個是自動化層。從經營管理，生產執行與控制三個緯度來實現決策支持、管理、生產執行、過程式控制制以及設備的連接與感測。製造業中大數據分析是指利用通用的數據模型，將管理層與自動化層的結構性系統數據與非結構性數據結合，進而通過先進的分析工具發現新的洞見。

大數據分析對生產的意義

製造業的創新的核心就是要依託大量的前沿 科技 。先進的技術是創新的手段。在新技術的支持下，可以通過一體化的製造運作管理系統MOM將企業管理應用系統，例如ERP，MES等系統與工業自動化的相關系統整合為一體。

從兩化融合的角度來看，信息系統供應商要從企業的主信息系統提供商定位來做好規劃、標准、功能設計、實施策略的統一性工作。協助企業做好風險控制，降低投資，降低操作維護成本，實現企業信息系統全集成。