工業大數據是一個新概念，從字面上理解，工業大數據是指在應用工業信息應用中產生的大數據。
隨著信息化和工業化的深入整合，信息技術已滲透到工業企業工業連鎖店的所有聯繫中，例如條形碼，QR碼，RFID，工業傳感器，工業自動控制系統，工業互聯網，物聯網，ERP，ERP，CAD/CAD/CAD/CAE/CAI/CAI/CAI/CAI/CAI和其他工業用戶都廣泛使用。
尤其是在工業領域的互聯網，移動互聯網和物聯網等新一代信息技術的應用中，工業企業也進入了互聯網行業的新開發階段，工業企業的數據變得越來越豐富。
工業大數據的應用將帶來工業企業中創新和轉型的新時代。通過低成本的感知，高速移動連接，分佈式計算和互聯網和移動互聯網所帶來的高級分析，信息技術和全球工業系統正在深入集成，為全球工業帶來了深刻的變化，並創新了研發和企業的生產。 ，運營，營銷和管理方法。 Hangao Tech（SEKO機械） 將互聯網技術應用於 智能不銹鋼工業焊接管道機械，以便雙方的技術團隊可以實時監控生產數據，在操作過程中查找故障並防止關閉。
因此，工業大數據應用程序所面臨的問題和挑戰並不小於互聯網行業的問題，在某些情況下，它們更加複雜。
這些不同行業的創新工業企業帶來了更快的速度，更高的效率和更高的見解。
工業大數據的典型應用包括產品創新，產品故障診斷和預測，工業生產線IoT分析，工業企業供應鏈優化和產品精確營銷。本文將逐一整理生產企業中工業大數據的應用程序方案。
1。加速產品創新
客戶與工業企業之間的互動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可以幫助客戶參與產品需求分析和產品設計創新活動，並為產品創新做出貢獻。
福特就是這方面的一個例子。他們將大數據技術應用於福特焦點電動汽車的產品創新和優化。這輛車已成為名副其實的“大數據電動汽車。”第一代福特焦點電動汽車在駕駛和停車時產生了大量數據。
駕駛時，駕駛員不斷更新車輛的加速度，制動，電池充電和位置信息。這對駕駛員很有用，但是數據還發送回福特工程師以了解客戶的駕駛習慣，包括如何，何時和何時收費。即使車輛處於停滯狀態，它也會繼續將有關車輛的輪胎壓力和電池系統的數據傳輸到最近的智能手機。
以客戶為中心的大數據應用程序方案有很多好處，因為大數據可實現有價值的新產品創新和協作方法。駕駛員獲得有用的最新信息，而底特律的工程師匯總了有關駕駛行為的信息，以了解客戶，制定產品改進計劃並實施新產品創新。
此外，電力公司和其他第三方供應商可以分析數百萬英里的駕駛數據，以確定在哪裡建造新的充電站以及如何防止脆弱的電網超載。
2。產品故障診斷和預測
這可用於產品售後服務和產品改進。無處不在的傳感器和互聯網技術的引入使對產品故障的實時診斷成為現實，而大數據應用，建模和仿真技術使預測動態成為可能。
在搜索馬來西亞航空MH370的失去連接期間，通過波音獲得的發動機操作數據在確定飛機失去連接的路徑方面發揮了關鍵作用。讓我們以波音飛機系統為例，以了解大數據應用程序如何在產品故障診斷中發揮作用。
在波音機的飛機上，數百個變量，例如發動機，燃料系統，液壓系統和電氣系統，構成了機上狀態。這些數據是測量並以少數微秒為單位發送的。以波音737為例，發動機每30分鐘飛行每30分鐘就可以生成10保持數據。
這些數據不僅是工程遙測數據，可以在未來的某個點進行分析，還可以促進實時自適應控制，燃料使用情況，組件故障預測和試點通知，這些通知可以有效地實現故障診斷和預測。
讓我們看一個通用電氣的示例（GE）。美國亞特蘭大的GE能源監測和診斷中心（M&D）中心收集有關全球50多個國家 /地區的數千個GE燃氣輪機的數據，並且每天可以為客戶收集10克數據。分析系統中傳感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的燃氣輪機故障診斷和預警提供支持。
風力渦輪機製造商Vestas還通過交叉分析的天氣數據及其渦輪機表數據改善了風力渦輪機的佈局，從而提高了風力渦輪機的功率輸出水平並延長了使用壽命。
3。工業物聯網生產線的大數據應用
現代工業製造生產線配備了數千個小型傳感器，可檢測溫度，壓力，熱量，振動和噪音。
由於每隔幾秒鐘收集一次數據，因此可以通過使用這些數據來實現多種形式的分析，包括設備診斷，功耗分析，能耗分析，質量事故分析（包括違反生產法規，組件失敗），等等。
首先，就生產過程改進而言，在生產過程中使用這些大數據可以分析整個生產過程並了解如何執行每個鏈接。一旦某個過程偏離標準過程，就會生成警報信號，可以更快地發現錯誤或瓶頸，並且可以更輕鬆地解決問題。
使用大數據技術，還可以建立工業產品生產過程的虛擬模型，模擬和優化生產過程。當可以在系統中重建所有過程和性能數據時，這種透明度將幫助製造商改善其生產過程。
在另一個例子中，就能耗分析而言，使用傳感器在設備生產過程中使用中心監測所有生產過程可以找到異常或能源消耗的峰值，以便在生產過程中可以優化能源消耗，並且可以執行所有過程。分析將大大減少能耗。
4。工業供應鏈的分析和優化
目前，大數據分析已經是許多電子商務公司增強其供應鏈競爭力的重要手段。
例如，電子商務公司Jingdong Mall使用大數據來分析和預測各個地方對商品的需求，從而提高了分銷和倉儲的效率，並確保第二天的客戶體驗。
RFID和其他產品電子識別技術，物聯網技術和移動互聯網技術可以幫助工業企業獲得完整的產品供應鏈的大數據。使用這些數據進行分析將帶來倉儲，分銷和銷售效率的顯著提高以及大量成本。衰退。
美國有1,000多個大型OEM供應商，為製造公司提供了10,000多種不同的產品。每個製造商都依靠市場預測和其他不同變量，例如銷售數據，市場信息，展覽，新聞和競爭對手數據，甚至天氣預報都可以出售其產品。
使用銷售數據，產品傳感器數據和供應商數據庫的數據，工業製造公司可以準確預測世界上不同地區的需求。
由於可以跟踪庫存和銷售價格，並且可以在價格下跌時購買，因此製造公司可以節省很多成本。
如果您重複使用產品中傳感器生成的數據以了解產品的問題以及需要零件的何處，則它們還可以預測需要零件的何時何時需要零件。這將大大減少庫存並優化供應鏈。
