工業大數據是一個新概念，從字面上理解，工業大數據是指工業資訊化應用中產生的大數據。
隨著資訊化和工業化的深入融合，資訊科技已滲透到工業企業產業鏈的各個環節，如條碼、二維碼、RFID、工業感測器、工業自動控制系統、工業物聯網、ERP、 CAD/CAM/ CAE/CAI等技術在工業企業中廣泛應用。
特別是隨著互聯網、行動互聯網、物聯網等新一代資訊科技在工業領域的應用，工業企業也進入了工業互聯網發展的新階段，工業企業所掌握的數據也不斷提升。 。
工業大數據的應用將為工業企業帶來創新轉型的新時代。透過互聯網和行動物聯網帶來的低成本感知、高速行動連接、分散式運算和進階分析，資訊科技與全球工業體係正在深度融合，為全球產業帶來深刻變革，創新產業鏈。 。、營運、行銷和管理方法。 漢高科技（SEKO機械） 將互聯網技術應用於機械設備的控制系統 智慧化不銹鋼工業焊管製造機械，使雙方技術團隊能夠即時監控生產數據，發現運作過程中的故障，防止停機。
因此，工業大數據應用面臨的問題和挑戰並不比網路產業少，有時甚至更為複雜。
這些創新工業企業為不同產業帶來了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。
工業大數據的典型應用包括產品創新、產品故障診斷與預測、工業生產線物聯網分析、工業企業供應鏈優化、產品精準行銷等。本文將對工業大數據在製造業企業的應用場景進行一一整理。
1. 加速產品創新
客戶與工業企業之間的互動和交易行為會產生大量的數據。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，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到福特福克斯電動車的產品創新和優化。這款車成為了名副其實的「大數據電動車」。
駕駛時，駕駛者不斷更新車輛的加速、煞車、電池充電和位置資訊。這對駕駛員很有用，但數據也會發送回福特工程師，以了解客戶的駕駛習慣，包括充電方式、時間和地點。即使車輛處於靜止狀態，它也會繼續將車輛的輪胎壓力和電池系統的數據傳輸到最近的智慧型手機。
這種以客戶為中心的大數據應用場景有許多好處，因為大數據可以實現有價值的新產品創新和協作方法。駕駛員可以獲得有用的最新信息，而底特律的工程師則匯總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過載。
2、產品故障診斷與預測
這可以用於產品售後服務和產品改進。無所不在的感測器和互聯網技術的引入使產品故障的即時診斷成為現實，而大數據應用、建模和模擬技術則使動態預測成為可能。
在馬航MH370失聯搜尋過程中，波音獲得的發動機運行數據在確定飛機失聯路徑方面發揮了關鍵作用。我們以波音飛機系統為例，看看大數據應用如何在產品故障診斷中發揮作用。
在波音飛機上，飛行狀態由引擎、燃油系統、液壓系統和電氣系統等數百個變數組成。這些數據的測量和發送時間不到幾微秒。以波音 737 為例，引擎在飛行中每 30 分鐘可產生 10 TB 的資料。
這些數據不僅是可以在未來某一點進行分析的工程遙測數據，而且可以促進即時自適應控制、燃油使用、零件故障預測和飛行員通知，可以有效地實現故障診斷和預測。
讓我們來看看通用電氣（GE）的一個例子。位於美國亞特蘭大的GE能源監測與診斷（M&D）中心，收集全球50多個國家數千台GE燃氣渦輪機的數據，每天可為客戶收集10G數據。分析系統中感測器振動和溫度訊號的持續大數據流。這些大數據分析將為GE燃氣渦輪機故障診斷和預警提供支援。
風力渦輪機製造商維斯塔斯還透過交叉分析天氣數據及其渦輪機儀表數據來改進風力渦輪機的佈局，從而提高風力渦輪機的功率輸出水平並延長使用壽命。
3.工業物聯網產線大數據應用
現代工業製造生產線配備了數千個小型感測器來檢測溫度、壓力、熱量、振動和噪音。
由於每隔幾秒鐘就收集一次數據，利用這些數據可以實現多種形式的分析，包括設備診斷、功耗分析、能耗分析、品質事故分析（包括違反生產規定、零件故障）等。
首先，在生產流程改善方面，利用生產過程中的這些大數據可以分析整個生產流程，並了解每個環節是如何執行的。一旦某個流程偏離標準流程，就會產生警報訊號，可以更快發現錯誤或瓶頸，更輕鬆地解決問題。
利用大數據技術，還可以建立工業產品生產過程的虛擬模型，對生產過程進行模擬與最佳化。當所有流程和效能數據都可以在系統中重建時，這種透明度將有助於製造商改善其生產流程。
再例如，在能耗分析方面，利用感測器對設備生產過程中的所有生產過程進行集中監控，可以發現能耗的異常或峰值，從而使生產過程中的能耗得到優化，所有工序都可以得到優化。分析將大大降低能源消耗。
4.產業供應鏈分析與最佳化
目前，大數據分析已成為許多電商企業提升供應鏈競爭力的重要手段。
例如，電商公司京東商城利用大數據提前分析預測各地的商品需求，從而提高配送和倉儲的效率，並確保隔天的客戶體驗。
RFID等產品電子辨識技術、物聯網技術、行動互聯網技術可以幫助工業企業取得完整的產品供應鏈大數據。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顯著的成本提升。衰退。
美國有1000多家大型OEM供應商，為製造業提供10,000多種不同的產品。每個製造商都依賴市場預測和其他不同的變量，例如銷售數據、市場資訊、展覽、新聞和競爭對手數據，甚至天氣預報來銷售他們的產品。
利用銷售數據、產品感測器數據和供應商資料庫的數據，工業製造公司可以準確預測世界不同地區的需求。
由於庫存和銷售價格可以跟踪，並且可以在價格下跌時購買，因此製造企業可以節省大量成本。
如果您重複使用產品中感測器產生的資料來了解產品出了什麼問題以及哪裡需要零件，它們還可以預測何時何地需要零件。這將大大減少庫存並優化供應鏈。
