工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用將帶來工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新和變革的新時(shí)代。通過互聯(lián)網(wǎng)、移動物聯(lián)網(wǎng)等帶來的低成本感知、高速移動連接、分布式計(jì)算和高級分析,信息技術(shù)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(chǎn)、運(yùn)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(shù)據(jù)的典型應(yīng)用包括產(chǎn)品創(chuàng)新、產(chǎn)品故障診斷與預(yù)測、工業(yè)生產(chǎn)線物聯(lián)網(wǎng)分析、工業(yè)企業(yè)供應(yīng)鏈優(yōu)化和產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷等諸多方面。本文將對工業(yè)大數(shù)據(jù)在制造企業(yè)的應(yīng)用場景進(jìn)行逐一梳理。

　　1．加速產(chǎn)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(chǎn)生大量數(shù)據(jù),挖掘和分析這些客戶動態(tài)數(shù)據(jù),能夠幫助客戶參與到產(chǎn)品的需求分析和產(chǎn)品設(shè)計(jì)等創(chuàng)新活動中,為產(chǎn)品創(chuàng)新作出貢獻(xiàn)。

　　2．產(chǎn)品故障診斷與預(yù)測

　　這可以被用于產(chǎn)品售后服務(wù)與產(chǎn)品改進(jìn)。無所不在的傳感器、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的引入使得產(chǎn)品故障實(shí)時(shí)診斷變?yōu)楝F(xiàn)實(shí),大數(shù)據(jù)應(yīng)用、建模與仿真技術(shù)則使得預(yù)測動態(tài)性成為可能。

　　3．生產(chǎn)線的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

　　現(xiàn)代化工業(yè)制造生產(chǎn)線安裝有數(shù)以千計(jì)的小型傳感器,來探測溫度、壓力、熱能、振動和噪聲。因?yàn)槊扛魩酌刖褪占�一次�?shù)據(jù),利用這些數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)很多形式的分析,包括設(shè)備診斷、用電量分析、能耗分析、質(zhì)量事故分析(包括違反生產(chǎn)規(guī)定、零部件故障)等。首先,在生產(chǎn)工藝改進(jìn)方面,在生產(chǎn)過程中使用這些大數(shù)據(jù),就能分析整個(gè)生產(chǎn)流程,了解每個(gè)環(huán)節(jié)是如何執(zhí)行的。

　　4．工業(yè)供應(yīng)鏈分析和優(yōu)化

　　當(dāng)前,大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)是很多電子商務(wù)企業(yè)提升供應(yīng)鏈競爭力的重要手段。例如,電子商務(wù)企業(yè)京東商城,通過大數(shù)據(jù)提前分析和預(yù)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(yàn)。RFID等產(chǎn)品電子標(biāo)識技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能幫助工業(yè)企業(yè)獲得完整的產(chǎn)品供應(yīng)鏈的大數(shù)據(jù),利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)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。

　　5．產(chǎn)品銷售預(yù)測與需求管理

　　通過大數(shù)據(jù)來分析當(dāng)前需求變化和組合形式。大數(shù)據(jù)是一個(gè)很好的銷售分析工具,通過歷史數(shù)據(jù)的多維度組合,可以看出區(qū)域性需求占比和變化、產(chǎn)品品類的市場受歡迎程度以及最常見的組合形式、消費(fèi)者的層次等,以此來調(diào)整產(chǎn)品策略和鋪貨策略。

　　6．生產(chǎn)計(jì)劃與排程

　　制造業(yè)面對多品種小批量的生產(chǎn)模式,數(shù)據(jù)的精細(xì)化自動及時(shí)方便的采集(MES/DCS)及多變性導(dǎo)致數(shù)據(jù)劇烈增大,再加上十幾年的信息化的歷史數(shù)據(jù),對于需要快速響應(yīng)的APS來說,是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

　　大數(shù)據(jù)可以給予我們更詳細(xì)的數(shù)據(jù)信息,發(fā)現(xiàn)歷史預(yù)測與實(shí)際的偏差概率,考慮產(chǎn)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(yù)計(jì)劃排產(chǎn),并監(jiān)控計(jì)劃與現(xiàn)場實(shí)際的偏差,動態(tài)的調(diào)整計(jì)劃排產(chǎn)。

　　幫我們規(guī)避“畫像”的缺陷,直接將群體特征直接強(qiáng)加給個(gè)體(工作中心數(shù)據(jù)直接改變?yōu)榫唧w一個(gè)設(shè)備、人員、模具等數(shù)據(jù))。通過數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析并監(jiān)控它,我們就能計(jì)劃未來。雖然,大數(shù)據(jù)略有瑕疵,只要得到合理的應(yīng)用,大數(shù)據(jù)會變成我們強(qiáng)大的武器。當(dāng)年,福特問大數(shù)據(jù)的客戶需求是什么?而回答是“一匹更快的馬”,而不是現(xiàn)在已經(jīng)普及的汽車。所以,在大數(shù)據(jù)的世界里,創(chuàng)意、直覺、冒險(xiǎn)精神和知識野心尤為重要。

　　7．產(chǎn)品質(zhì)量管理與分析

　　傳統(tǒng)的制造業(yè)正面臨著大數(shù)據(jù)的沖擊,在產(chǎn)品研發(fā)、工藝設(shè)計(jì)、質(zhì)量管理、生產(chǎn)運(yùn)營等各方面都迫切期待著有創(chuàng)新方法的誕生,來應(yīng)對工業(yè)背景下的大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。例如在半導(dǎo)體行業(yè),芯片在生產(chǎn)過程中會經(jīng)歷許多次摻雜、增層、光刻和熱處理等復(fù)雜的工藝制程,每一步都必須達(dá)到極其苛刻的物理特性要求,高度自動化的設(shè)備在加工產(chǎn)品的同時(shí),也同步生成了龐大的檢測結(jié)果。

　　8．工業(yè)污染與環(huán)保檢測

　　紀(jì)錄片《穹頂之下》令人印象深刻的一點(diǎn)是通過可視化報(bào)表,柴靜團(tuán)隊(duì)向觀眾傳遞霧霾問題的嚴(yán)峻性、霧霾的成因等等。

　　這給我們帶來的一個(gè)啟示,即大數(shù)據(jù)對環(huán)保具有巨大價(jià)值�！恶讽斨�下》圖表的原生數(shù)據(jù)哪里來的呢?其實(shí)并非都是憑借高層關(guān)系獲取,不少數(shù)據(jù)都是公開可查,在中國政府網(wǎng)、各部委網(wǎng)站、中石油中石化官網(wǎng)、環(huán)保組織官網(wǎng)以及一些特殊機(jī)構(gòu),可查詢的公益環(huán)保數(shù)據(jù)越來越多,包括全國空氣、水文等數(shù)據(jù),氣象數(shù)據(jù),工廠分布及污染排放達(dá)標(biāo)情況等數(shù)據(jù)等等。

　　工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的價(jià)值潛力巨大。但是,實(shí)現(xiàn)這些價(jià)值還有很多工作要做。一個(gè)是大數(shù)據(jù)意識建立的問題。過去,也有這些大數(shù)據(jù),但由于沒有大數(shù)據(jù)的意識,數(shù)據(jù)分析手段也不足,很多實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)被丟棄或束之高閣,大量數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值被埋沒。還有一個(gè)重要問題是數(shù)據(jù)孤島的問題。很多工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)分布于企業(yè)中的各個(gè)孤島中,特別是在大型跨國公司內(nèi),要想在整個(gè)企業(yè)內(nèi)提取這些數(shù)據(jù)相當(dāng)困難。因此,工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用一個(gè)重要議題是集成應(yīng)用。

　　工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用有哪些．中琛魔方大數(shù)據(jù)平臺表示工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用將推動工業(yè)企業(yè)基于對內(nèi)外部環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)的采集、存儲和分析,實(shí)現(xiàn)企業(yè)與內(nèi)外部關(guān)聯(lián)環(huán)境的感知和互聯(lián),并利用工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)開展挖掘分析,支撐工業(yè)企業(yè)基于數(shù)據(jù)進(jìn)行決策管控,提升企業(yè)決策管控的針對性、有效性。