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　　工業(yè)大數據應用將帶來工業(yè)企業(yè)創(chuàng)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(yè)系統(tǒng)正在深入融合，給全球工業(yè)帶來深刻的變革，創(chuàng)新企業(yè)的研發(fā)、生產、運營、營銷和管理方式。這些創(chuàng)新不同行業(yè)的工業(yè)企業(yè)帶來了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工業(yè)大數據的典型應用包括產品創(chuàng)新、產品故障診斷與預測、工業(yè)生產線物聯網分析、工業(yè)企業(yè)供應鏈優(yōu)化和產品精準營銷等諸多方面。本文我們講就工業(yè)大數據在制造企業(yè)的應用場景進行逐一梳理。

　　一、加速產品創(chuàng)新

　　客戶與工業(yè)企業(yè)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(tài)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(chuàng)新活動中，為產品創(chuàng)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(chuàng)新和優(yōu)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(xù)地更新車輛的加速度、剎車、電池充電和位置信息。這對于司機很有用，但數據也傳回福特工程師那里，以了解客戶的駕駛習慣，包括如何、何時以及何處充電。即使車輛處于靜止狀態(tài)，它也會持續(xù)將車輛胎壓和電池系統(tǒng)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(chuàng)新和協(xié)作方式。司機獲得有用的最新信息，而位于底特律的工程師匯總關于駕駛行為的信息，以了解客戶，制訂產品改進計劃，并實施新產品創(chuàng)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。

　　二、設備故障分析及預測

　　在制造業(yè)生產線上，工業(yè)生產設備都會受到持續(xù)的振動和沖擊，這導致設備材料和零件的磨損老化，從而導致工業(yè)設備容易產生故障，而當人們意識到故障時，可能已經產生了很多不良品，甚至整個工業(yè)設備已經奔潰停機，從而造成巨大的損失。

　　如果能在故障發(fā)生之前進行故障預測，提前維修更換即將出現問題的零部件，這樣就可以提高工業(yè)設備的壽命以及避免某個設備突然出現故障對整個工業(yè)生產帶來嚴重的影響。隨著工業(yè)4.0的到來，智能工廠的工業(yè)設備都配上了各種感應器，采集其振動、溫度、電流、電壓等數據顯得輕而易舉，通過分析這些實時的傳感數據，對工業(yè)設備進行故障預測將是一種行之有效的措施。

　　因此設備故障預測方案成為了制造行業(yè)所青睞的解決方案，其具備的核心功能有：

1. 故障超前預警，減少設備停機時間；
2. 分析結果實時推送，減少人工成本；
3. 適用于企業(yè)各種類型的設備，通用性強。

　　三、工業(yè)物聯網生產線的大數據應用

　　現代化工業(yè)制造生產線安裝有數以千計的小型傳感器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和噪聲。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(guī)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(huán)節(jié)是如何執(zhí)行的。一旦有某個流程偏離了標準工藝，就會產生一個報警信號，能更快速地發(fā)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(yè)產品的生產過程建立虛擬模型，仿真并優(yōu)化生產流程，當所有流程和績效數據都能在系統(tǒng)中重建時，這種透明度將有助于制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傳感器集中監(jiān)控所有的生產流程，能夠發(fā)現能耗的異常或峰值情形，由此便可在生產過程中優(yōu)化能源的消耗，對所有流程進行分析將會大大降低能耗。

　　四、產品銷售預測與需求管理

　　近年來，保險業(yè)加速了數字化進程，大數據與保險營銷深度融合，成為現代化保險營銷的重要武器。慧都大數據助力保險行業(yè)精準營銷，并成功幫助中意人壽保險有限公司更好地服務客戶和發(fā)揮忠誠客戶，提高銷售效率及客戶復購率。

　　五、工業(yè)供應鏈的分析與優(yōu)化

　　當前，大數據分析已經是很多電子商務企業(yè)提升供應鏈競爭力的重要手段。例如，電子商務企業(yè)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(yè)企業(yè)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。

　　六、生產計劃與排程

　　制造業(yè)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采集(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，對于需要快速響應的APS來說，是一個巨大的挑戰(zhàn)。大數據可以給予我們更詳細的數據信息，發(fā)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(yōu)化算法，制定預計劃排產，并監(jiān)控計劃與現場實際的偏差，動態(tài)的調整計劃排產。幫我們規(guī)避“畫像”的缺陷，直接將群體特征直接強加給個體(工作中心數據直接改變?yōu)榫唧w一個設備、人員、模具等數據)。通過數據的關聯分析并監(jiān)控它，我們就能計劃未來。

　　七、生產質量分析與預測

　　在工業(yè)生產中，設備失效、人員疏忽、參數異常、原材料差異、環(huán)境波動等因素而導致質量偏離，引起質量等級的缺陷和損失非常巨大。工藝流程復雜的大型制造業(yè)，如鋼鐵、汽車、電子、服裝等行業(yè)，信息數據孤島凸顯，導致質量問題頻發(fā)，尤其需要“及時發(fā)現和預測異常，迅速控制和分析質量異常的原因，進行生產過程改進，穩(wěn)定生產過程，減少產品質量波動”。

　　生產質量分析，從工廠訂單下單-訂單生產-流入市場， 針對整個生產鏈進行全面的質量分析。其中，打通質量和人、機、料、法、環(huán)等數據，各生產數據環(huán)環(huán)相扣，聚焦質量管理的全量數據分析，幫助企業(yè)快速探索缺陷根本原因。

1. 打通質量和人、機、料、法、環(huán)，對影響質量的全量數據進行交互分析，探索相互關系，挖掘數據背后的真實原因，獲取結果“是什么”，回答“為什么”。
2. 將傳統(tǒng)的靜態(tài)匯報模式，改為交互式動態(tài)會議，隨時隨地可以組織生產、質量相關專題會議。通過對維度展示生產和質量KPI，實時預警、掌握產線運營狀況。
3. 簡單易上手的質量分析工具，員工只需對數據進行選取、拖曳，自助靈活地達成期望的數據結果。
4. 摒棄以往靜態(tài)的數據報表，整合多個業(yè)務系統(tǒng)數據，多場景數據大屏，自適應多屏，進行綜合展示分析，讓決策更清晰。