通过8个主要的工业大数据应用方案，看看物联网时代的工业生产！ （2）

5。产品销售预测和需求管理

使用大数据来分析当前需求变化和组合。

大数据是一个很好的销售分析工具。通过历史数据的多维组合，我们可以看到区域需求的比例和变化，产品类别的市场流行，最常见的组合形式和消费者水平。为了调整产品策略和分销策略。   

在一些分析中，我们可以发现，在学校季节开始时，在学院开始的城市中，对文具的需求将更高，这样我们就可以增加这些城市的经销商的促进，以吸引他们在学校赛季开始时以及在学校季节开始的同时订购更多。生产能力计划是在一个或两个月前开始的，以满足促销需求。

在产品开发方面，根据消费者组的重点对产品功能和性能进行调整。例如，几年前，每个人都喜欢使用音乐手机，但是现在每个人都更倾向于使用手机浏览互联网，拍照和共享等。移动电话的摄像机功能的改善只是一件事。趋势，4G手机也占据了更大的市场份额。通过对某些市场细节的大数据分析，可以找到更多潜在的销售机会。

6。生产计划和计划

制造业面临着多种多样和小批量生产模型。精制，自动，及时，方便的数据集合（MES/DC）以及可变性导致数据急剧增加。此外，对于快速响应的AP需要超过十年的信息历史数据，这是一个巨大的挑战。       

控制系统 Hangao Tech（Seko Machinery ） 智能不锈钢工业焊接管道机械线 可以跟踪和记录每个焊接管的生产数据，例如当前尺寸，焊接速度，退火温度等，在此基础上，随着事物互联网技术的引入，大数据可以为我们提供更详细的数据信息，从而使我们更详细的数据信息，发现历史预测的偏差和实质性约束，物质限制，物质构成，物质构成，物质，物质，物质，物质，物质的限制，，物质构成，物质，物质构成，物质范围，物质，物质构成，，物质构成，物质限制，，物质构成，构成了物质，物质构成，构成了物质的范围，构成了界限，优化算法，制定预先计划和调度，并监视计划与实际现场之间的偏差，并动态调整计划和调度。      

帮助我们避免“ Portrait ”的缺陷，并直接对个人施加群体特征（工作中心数据直接更改为特定数据，例如设备，人员，模具等）。通过对数据的相关分析并监视数据，我们可以为未来计划。

尽管大数据有略有缺陷，只要适当地应用它，大数据就会成为我们的强大武器。那时，福特问客户需求是什么？答案是“更快的马”，而不是现在流行的汽车。

因此，在大数据，创造力，直觉，冒险精神和智力野心的世界中，特别重要。

7。产品质量管理和分析

传统的制造业面临大数据的影响。在产品研究和开发，过程设计，质量管理，生产和运营方面，我们非常期待创新方法的诞生，以应对工业环境中大数据的挑战。

例如，在半导体行业中，芯片在生产过程中经历了许多复杂的过程，例如掺杂，积聚，光刻和热处理。每个步骤都必须符合极其苛刻的身体特征。高度自动化的设备用于处理产品。同时，还同时产生了巨大的测试结果。

大量数据是企业的负担还是企业的黄金矿山的负担？如果是后者，那么我们如何快速找出“金矿”产生产品波动的关键原因？这是一个技术问题，困扰着半导体工程师多年。     

在一家半导体技术公司生产的晶圆经过测试过程之后，每天都会生成一个包含一百多个测试项目和数百万条测试记录的数据集。

根据质量管理的基本要求，必不可少的任务是对具有不同技术规格的一百多个测试项目进行过程能力分析。

如果我们遵循传统的工作模型，我们需要逐步计算超过一百个过程能力索引，并一一评估每个质量特征。

不管这里的巨大而繁琐的工作量，即使有人可以解决计算问题，也很难从数百个过程能力指数中看到它们之间的相关性，并且更难确定产品的整体质量。对性能有全面的理解和摘要。

但是，如果我们使用大数据质量管理分析平台，除了快速获得长期传统的单个指标流程能力分析报告外，我们还可以从相同的大数据集中获得许多新的分析。结果。

8。工业污染和环境保护测试

基于物联网，记录和监视生产过程中的所有数据，大数据对环境保护具有很大价值。

在中国政府网站上，各部委和委员会的网站，Petrochina和Sinopec的官方网站，环境保护组织的官方网站以及某些特殊机构，越来越多的公共福利和环境保护数据，包括国家空气和水文数据，水文数据，气象数据，工厂分配和污染的合适状态等待数据以及该数据等等。

但是，这些数据太分散了，太专业，缺乏分析和缺乏可视化，普通人无法理解。如果您能够理解和注意，那么大数据将成为社会监控环境保护的重要手段。

百度发布“国家污染监测地图”是一个好方法。 BAIDU地图与开放环境保护大数据相结合，增加了污染检测层。任何人都可以使用它来查看该国以及自己地区的各省和城市，所有这些都在环境保护方面。在该局的监督下，环境保护局（包括各种热电厂，由国家控制的工业企业和污水处理厂）宣布的位置信息，组织的名称，排放源类型以及最新的污染排放依从性状态（包括各种热电厂，由国家控制的工业企业和污水处理厂）。

您可以检查最接近您的污染源，并会出现提醒，监视点的哪个检查项目超过了标准，以及它超过标准的次数。这些信息可以在实时社交媒体平台上使用，以告知朋友，并提醒所有人注意污染源以及人身安全和健康。

工业大数据应用的价值潜力很大。但是，要实现这些价值，仍然需要做很多工作。

一个是建立大数据意识的问题。过去，有这样的大数据，但是由于没有大数据的认识，并且数据分析方法不足，因此丢弃或搁置了许多实时数据，并且掩埋了大量数据的潜在价值。

另一个重要问题是数据岛的问题。许多工业企业的数据分布在企业的各个岛屿，尤其是在大型跨国公司中。从整个企业中提取这些数据非常困难。

因此，工业大数据应用程序的一个重要问题是集成应用程序。