大数据技术及制造行业应用
大数据技术在制造行业中的实际应用案例
大数据技术在制造行业中的实际应用案例随着信息技术和互联网的不断发展，大数据技术在各行各业的应用越来越广泛。
在制造行业中，大数据技术的应用为企业提供了更多的机会和挑战。
本文将通过分析几个实际的案例，来探讨大数据技术在制造行业中的应用和意义。
一、制造业的发展与挑战制造业作为全球经济的重要组成部分，是各国经济增长和就业的主要来源。
然而，随着全球市场的竞争日益激烈，制造业面临着越来越多的挑战。
传统制造业面临的主要问题包括生产效率不高、产品质量难以保障、成本压力大等。
如何应对这些挑战，提高制造业的竞争力，成为制造企业亟待解决的问题。
二、大数据技术在制造业的应用1.生产过程优化传统制造企业通常根据经验和规则进行生产计划和调度，很难充分利用生产数据进行优化。
而大数据技术可以通过实时监控和分析生产数据，及时发现生产过程中的问题，并采取相应的措施进行调整。
例如，利用大数据技术可以实现自动化生产线的调度和优化，提高生产效率和产品质量。
2.质量监控与预测利用大数据技术可以对生产过程中的质量数据进行实时监控和分析，及时发现质量问题并进行修正。
同时，通过对大量历史质量数据的分析，可以建立质量预测模型，预测产品的质量问题，从而及时采取措施避免质量问题的发生。
3.营销与服务制造企业使用大数据技术来分析市场需求和消费者行为，从而更好地满足市场需求。
利用大数据技术可以实现对产品销售状态的实时监控和预测，对产品进行精准推广和定价，以及为客户提供更好的售后服务。
三、制造业中的大数据应用案例1.通用电气（GE）的智能制造通用电气（GE）是全球知名的工业制造企业。
近年来，GE积极推广智能制造，并利用大数据技术进行生产过程的优化。
GE将传感器和监控设备安装在制造设备上，实时收集设备状态和生产数据，利用大数据技术对数据进行分析，实现了生产过程自动化和智能化。
通过大数据技术的应用，GE提高了生产效率和产品质量，降低了生产成本，提升了市场竞争力。
工业大数据在智能制造中的应用
工业大数据在智能制造中的应用领先的制造企业已经认识到工业大数据在生产过程中的重要性。
随着物联网技术的进一步发展，越来越多的机器设备都能够通过传感器、控制器等参与到数据采集中，实现工业大数据的规整收集和处理。
对于企业而言，通过采用工业大数据分析技术，能够有效提升智能制造的效率和质量，从而在激烈的市场竞争中占得一席之地。
工业大数据在智能制造中的应用主要包括以下几个方面：一、制造过程中的数据收集和分析在生产过程中，设备传感器能够实时采集制造过程中的各种参数，例如温度、压力、速度、转速等，通过对这些数据进行收集和整合可以形成全面的产品质量数据。
通过大数据技术的分析和挖掘，能够给企业在制造过程中提供及时的预警和优化建议，有利于更好地控制生产过程，提高产品的制造质量和效率。
二、智能化生产过程的监控和分析很多企业实现了智能化生产过程的监控和控制，通过采用大数据技术，生产过程中的各种数据能够得到及时的监测和处理。
在生产实时数据的基础上，可以通过数据分析和挖掘技术进行产品预测和风险评估，通过提前预测生产障碍和提出相应的改进建议，实现预防性维护，避免机器故障引起的停机和生产缺陷，从而提高生产线的稳定性和产量。
三、基于大数据的管理及优化对于企业的工厂管理而言，在智能制造中引入工业大数据技术，不仅能够实现全面数据管理，更有利于实现工厂生产流程的优化。
通过对数据进行挖掘、分析和展示，企业可以清晰了解到工厂生产中的瓶颈、风险和机会。
同时通过对历史数据的分析比对，能够对生产线做出优化调整，提供更加精准的计划需求，实现生产线上的无缝一体化。
四、降低成本在智能化制造中，大数据技术的应用能够在降低企业的成本方面发挥非常积极的作用。
通过受托生产、成本分析等技术手段，企业能够利用数据预测来加快产品研发过程，同时实现运营收益的提高。
除此之外，通过数据分析技术、故障预警等方式，企业实现及时预警和主动预防，能够减少故障维修带来的损失，提高生产效率，减少赔偿费用。
大数据的关键技术及其应用场景
大数据的关键技术及其应用场景大数据是指规模巨大、复杂度高且难以处理的数据集合。
随着科技的发展和互联网的普及，大数据的应用场景越来越广泛。
本文将介绍大数据的关键技术以及它们在各个领域的应用场景。
一、关键技术1.数据采集与存储：大数据的第一步是收集和存储海量的数据。
数据采集可以通过各种传感器、移动设备、社交媒体等手段进行。
而数据存储则需要高效、可扩展的存储系统，如分布式文件系统和云存储技术。
2.数据清洗与预处理：大数据往往包含大量的噪音和冗余信息，需要进行数据清洗和预处理。
数据清洗可以通过去重、去噪声、填补缺失值等方式进行。
预处理则包括数据转换、标准化、归一化等操作，以便后续的分析和挖掘。
3.数据分析与挖掘：大数据的核心是数据分析和挖掘。
通过使用各种统计学、机器学习和数据挖掘算法，可以从大数据中提取出有用的信息和知识。
常见的数据分析和挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测等。
4.数据可视化与展示：大数据分析结果往往需要以直观、可理解的方式展示给用户。
数据可视化技术可以将抽象的数据转化为图表、图形等形式，帮助用户更好地理解和利用数据。
二、应用场景1.金融行业：大数据在金融行业的应用非常广泛。
通过分析大量的金融数据，可以提高风险管理和投资决策的准确性。
例如，银行可以利用大数据技术实现反欺诈系统，及时发现和阻止欺诈活动。
同时，大数据还可以用于个人信用评估、股票市场预测等方面。
2.医疗保健：大数据在医疗保健领域的应用有助于提高医疗服务的质量和效率。
通过分析大量的医疗数据，可以实现个性化的诊断和治疗方案。
此外，大数据还可以用于疾病预测、流行病监测等方面。
3.智能交通：大数据可以帮助城市交通管理部门实现智能交通系统。
通过分析大量的交通数据，可以实时监测道路拥堵情况，优化交通信号控制，提供实时的交通导航等服务。
4.电子商务：大数据在电子商务领域的应用主要体现在个性化推荐和精准营销方面。
通过分析用户的购买历史、浏览行为等数据，可以给用户推荐他们感兴趣的商品，提高购买转化率。
大数据技术在制造行业中的实际应用案例
大数据技术在制造行业中的实际应用案例1.智能制造大数据技术在制造行业的应用案例中最为突出的是智能制造。
智能制造是指利用大数据技术和人工智能技术，为制造企业提供智能化的生产方案和服务。
通过大数据技术的应用，制造企业可以实时监测生产过程中的数据，分析产品质量和生产效率，并及时对生产过程进行调整和优化，从而提高生产效率和产品质量。
具体的应用案例包括：-智能化生产调度：利用大数据技术分析生产过程中的各种数据，包括设备运行状态、产品质量、订单情况等，可以实现智能化的生产调度，提高生产效率。
-智能质量控制：利用大数据技术分析产品质量数据，可以实时监测产品质量，并及时发现和解决质量问题，提高产品质量。
-智能维护管理：利用大数据技术分析设备运行数据，可以实现设备的智能维护管理，提高设备的可靠性和使用寿命。
2.基于大数据的供应链管理供应链管理是制造企业的重要组成部分，也是大数据技术的重要应用领域之一。
通过大数据技术的应用，制造企业可以实现供应链的智能化管理，提高供应链的透明度和效率。
具体的应用案例包括：-实时库存管理：利用大数据技术分析供应链中的库存数据，可以实现实时库存管理，及时发现库存异常情况，并做出相应的调整，减少库存成本。
-智能采购决策：利用大数据技术分析采购数据和市场信息，可以实现智能化的采购决策，提高采购效率和降低采购成本。
-风险管理：利用大数据技术分析供应链中的风险数据，可以实时监测供应链中的风险情况，并及时采取措施，降低供应链风险。
3.客户需求预测大数据技术的应用可以帮助制造企业更好地理解客户需求，并及时调整生产计划，以满足客户需求。
通过分析市场数据和客户需求数据，制造企业可以实现客户需求的预测，从而减少生产计划的不确定性，提高生产效率。
具体的应用案例包括：-基于大数据的市场分析：利用大数据技术分析市场数据，包括市场需求、竞争情况等，可以更好地理解客户需求，并做出相应的生产计划。
-客户订单预测：利用大数据技术分析客户订单数据，可以实现客户需求的预测，为制造企业提供更准确的生产计划依据。
大数据在工业制造中的应用案例
大数据在工业制造中的应用案例近年来，随着技术和科学的不断进步，大数据已经在各个行业得到了广泛的应用。
其中，工业制造是最需要精细管理和优化的领域之一。
使用大数据分析工具和技术，可以帮助企业解决生产过程中的一系列问题，并提高生产效率和品质，为企业节省成本和提供更优质的生产服务。
本文将介绍几个典型的大数据在工业制造中的应用案例。
案例一：钢铁厂的大数据分析钢铁厂是一个高度自动化和规模化的工业领域，每天产生大量的数据和信息。
在这里，每一个生产过程都需要严格的控制和监测，以避免生产过程中出现问题或者损失。
可以利用大数据分析工具对整个生产过程进行实时监控，以确保每个环节的正常运转。
同时，大数据分析还可以帮助优化生产效率，预测生产误差和品质问题。
在这个工业领域中，大数据分析被公认为最重要的一项技术，为企业带来了显著的效益和巨大的竞争优势。
案例二：汽车制造行业中的大数据应用在汽车制造行业中，大数据分析和应用也得到了越来越多的关注。
通过整合各个生产环节的数据，制造商可以了解产品的整个生产过程，并实时掌握产品的性能和品质。
这有助于制造厂方及时发现生产过程中的问题，并对其进行改进，以提高生产效率和质量。
同时，大数据分析还可以帮助汽车制造商识别客户偏好，了解客户群体的需求，以及优化产品设计和制造流程。
这不仅会提高企业的收益，同时也增加了顾客对产品的满意度。
案例三：航空航天工业中的大数据应用航空航天工业是一个非常高度关键的领域，每一个决策都会影响到航空器的安全和生产过程的效率。
在这个领域中，大数据分析被广泛应用。
通过收集、整合和管理数据，航空工业的生产流程得以更好地监管和管理。
可以通过实时监控，及时预测飞行器和生产环节中出现的问题，并利用大数据分析，让业务流程得以优化和改进。
此外，大数据分析还可以帮助航空航天制造商在新产品研发过程中进行更精细的研究和测试，以确保产品的质量和安全性能。
结论：总之，在工业制造应用中，大数据分析的作用是不可低估的。
大数据技术在制造业的应用
大数据技术在制造业的应用随着社会的发展，大数据技术在各个领域得到广泛应用。
在制造业中，大数据技术也起到了重要的作用。
制造业在过去几年中，不断地寻求新技术和新方法来提高生产效率，这就需要相关企业对大量的生产数据进行分析和处理，以此来寻求更好的生产管理方法。
大数据技术的引入，为制造业提供了大量的数据支持，为企业提供了更加智能化和高效的工作方式。
一、大数据技术在制造业的应用1.1 数据采集与监控制造业中有大量的机器和设备需要进行数据采集和监控，以便企业可以更好地了解机器的工作状态和设备运行状况。
通过大数据技术的应用，企业可以采集和监控设备的运行数据，进行实时的数据分析，及时发现设备工作中的问题，进行及时处理和维护，提高设备的运行效率，并且可以实现设备状态的远程监控，进一步提高了设备运行的可靠性和安全性。
1.2 产品设计与研发随着大数据技术的发展，产品设计与研发也发生了巨大的变革。
视觉和感知技术的发展，为制造业提供了更加智能化和高效的生产方式。
传统的产品设计需要大量的试验和验证，但是使用大数据技术，可以将产品的设计、生产和测试过程用数字模型替代，从而降低成本和周期，提高生产效率和产品品质。
1.3 质量控制在制造业中，质量控制一直是非常重要的一个环节。
传统的质量控制完全依赖于人工的经验和判断。
但是大数据技术的引入，使得企业可以通过对海量的数据进行分析和处理，依据数据来制定更加科学、更加精准的质量控制方法。
企业可以通过数据分析来监测生产过程，提高质量控制流程有效性，降低责任后果风险。
二、大数据技术的优势2.1 提高生产效率和生产质量传统的生产方式往往需要长时间的数据采集和分析，然而大数据技术的引进，可以实现实时数据分析和处理，从而实现对生产过程的有效监测和控制。
这样就可以更好地掌握生产过程中的各个环节，提高生产效率和生产质量。
2.2 降低生产成本随着大数据技术的发展，企业可以通过对海量的生产数据进行分析和处理，降低生产成本。
大数据对制造业的影响及应用实践
大数据对制造业的影响及应用实践近年来，随着信息技术的快速发展，大数据已经成为各行各业的热门话题。
在制造业领域，大数据的应用也越来越广泛。
本文将探讨大数据对制造业的影响，并介绍一些相关的应用实践。
一、大数据对制造业的影响1. 提高生产效率大数据技术可以帮助制造企业实时监控生产过程中的各项指标，如设备运行状态、生产进度等。
通过对这些数据进行分析，企业可以及时发现问题，并采取相应的措施进行调整，从而提高生产效率。
例如，通过对设备故障数据的分析，企业可以预测设备的故障概率，提前进行维护，避免生产线的停工。
2. 优化供应链管理大数据技术可以帮助企业对供应链进行全面的监控和管理。
通过对供应链中各个环节的数据进行分析，企业可以实时了解供应链的状况，并及时调整采购、生产和物流等环节，以提高供应链的效率和灵活性。
例如，企业可以通过对销售数据的分析，预测产品的需求量，从而合理安排生产计划和库存管理，避免过剩或缺货的情况发生。
3. 改善产品质量大数据技术可以帮助企业对产品质量进行全面的监控和分析。
通过对生产过程中的各项数据进行实时监测和分析，企业可以及时发现产品质量问题，并找出问题的原因，从而采取相应的改进措施。
例如，企业可以通过对生产线上各个环节的数据进行分析，找出影响产品质量的关键因素，并进行相应的调整和改进，提高产品的质量。
二、大数据在制造业中的应用实践1. 智能制造大数据技术可以帮助制造企业实现智能制造。
通过对生产过程中各项数据的实时监测和分析，企业可以实现生产过程的自动化和智能化。
例如，企业可以通过对设备运行数据的分析，实现设备的自动调整和优化，提高生产效率和产品质量。
2. 预测性维护大数据技术可以帮助企业实现设备的预测性维护。
通过对设备运行数据的分析，企业可以预测设备的故障概率，并提前进行维护，避免设备故障对生产线的影响。
例如，企业可以通过对设备的振动数据、温度数据等进行分析，判断设备的健康状况，并及时进行维护，延长设备的使用寿命。
大数据发展的应用领域
大数据发展的应用领域
大数据技术的应用领域非常广泛，以下是一些主要的应用领域：
1. 金融领域：大数据技术在金融行业的应用包括风险管理、信用评估、投资决策、市场预测等方面。
2. 医疗领域：大数据技术在医疗行业的应用包括疾病预测、治疗方案优化、患者健康管理等方面。
3. 零售领域：大数据技术在零售行业的应用包括销售预测、客户行为分析、供应链管理等方面。
4. 交通领域：大数据技术在交通行业的应用包括交通拥堵预测、智能交通系统、公共交通管理等方面。
5. 能源领域：大数据技术在能源行业的应用包括能源消耗分析、能源管理优化、能源效率提升等方面。
6. 制造业：大数据技术在制造业的应用包括生产过程优化、质量管理、供应链管理等方面。
7. 教育领域：大数据技术在教育行业的应用包括学生学习分析、教学质量评估、教育资源共享等方面。
8. 政府领域：大数据技术在政府行业的应用包括公共安全管理、社会治理、城市规划等方面。
总之，大数据技术在各行各业中都有着广泛的应用前景，可以帮助企业和组织更好地了解市场和客户需求，提高生产效率和管理水平，实现更好的商业和社会价值。
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大数据带来了思维的创新
决策思维 • 更加重视各类事物的关 联关系，不仅仅局限于 因果关系 • 更加重视快速预测，立 即采取行动而不是等一 个精确的结论 管理思维 • 数据使流程更加透明， 有助于推动管理的扁平 化，提升管理效率 • 数据使视野更为全局， 有助于合理调配企业资 源，提升管理效益 商业思维 • 数据可以是一种产品， 满足客户的信息消费需 求，换取商业利润 • 数据可以是一种服务， 以数据能力汇聚商业资 源，形成竞争优势
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制造业大数据：制造业存储了超过其他工业部门的数据
从2010年以来新产品数据达到接近2EB
条形码
二维码
RFID
无线 传感器
工业物联网
ERP/MES
CAD/CAM/CAE/CAI
工业自动控制系统
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大数据技术及制造业应用
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主要内容
1 2 3
大数据概述 大数据在制造业的应用
大数据架构实践
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大数据对行业的影响
中信银行利用互联网地理数据，提升广 告精准度，实现与第三方的双赢
大数据架构实践
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大数据的技术挑战
海量数据
2、容忍混杂性
研究数据如此之多，以至于我 们不再执着于追求精确度。 • 传统数据处理追求“精确度”， 这种思维方式适用于掌握“小数 据量”的情况，因为需要分析的 数据很少，所以我们必须尽可能 精准地量化我们的记录。 • 大数据纷繁多样，优劣掺杂，分 布广泛。拥有了大数据， 我们 不再需要对一个现象刨根究底， 只要掌握大体的发展方向即可, 适当忽略微观层面上的精确度会 让我们在宏观层面拥有更好的洞 察力。
阿里小微金融基于电商平台数据，打造 信用体系，实现互联网金融创新
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主要内容
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大数据概述 大数据在制造业的应用
大数据架构实践
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大数据时代的背景
人类利用数字认识和改造世界由来已久（数学）。但随着互联网、信息系统及电子设备的发展，数据的产生在不断 加快，利用数据的方式也推陈出新。“大数据”实质上是人类利用数字认识和改造世界所达到的一个新的阶段。 各行各业每时每刻都在生成海量数据
社交媒体 Twitter 12TB/天 Facebook 2亿张图/天 交通 枢纽机场每天生成几十 TB乘客数据 健康与生命科学 流行病早期预警 ICU监控 制造业 波音737引擎每30分钟飞 行产生10TB数据 电信 通话详单记录CDRs 每秒7.5次呼叫 近3万亿行数据
3、因果到相关
不再热衷于寻找因果关系， 而是转而寻找事物之间的相 关关系。 • 寻找因果关系是人类长久以 来的习惯。即使确定因果关 系很困难而且用途不大，人 类还是习惯性地寻找缘由。
• 在大数据时代，我们无须再紧盯 事物之间的因果关系，不再把分 析建立在早已设立的假设的基础 之上。而应该寻找事物之间的相 关关系，让大数据告诉我们“是 什么”而不是“为什么”。
大量小文件
多个写入器 文件更新
多次读取
不适合场景：
1、低时间延迟数据访问的应用。例如几十毫秒范围， 原因：hdfs是为高数据吞吐量 应用优化的，这样就 多品种小批量智能产品的高精度卓越品质生产是 未来像德国一样成功经济的发展趋势 • 80%制造创新基于信息通信技术，通过信息通信 技术实现了智慧工厂、绿色和城市生产 • 第四次工业革命将基于信息物理系统、物联网和 互联服务，它将产生大量的大数据流，这些大数 据能够被搜集和分析用于指导高效高品质生产 • 基于信息物理系统的工业辅助系统能够支持、帮 助和培训智慧工厂的下一代工人 • 多通道增强现实系统能够允许个性化的工作流程 和快速学习新产品工艺
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大数据可以在制造业各个方面创造价值
产品创新
数据驱动决策 可视化决策 数据情报分析
产品故障诊断与 预测
故障实时诊断 大数据应用、建模 与仿真技术
工业物联网
“有许多关于大数据的共识需要被质疑，最开始你认为
Hadoop就是大数据，但是问题是Hadoop只是一种技术，而 大数据不只是技术。大数据关乎业务需求，实际上大数据应 该包括Hadoop和关系型[数据库]以及其他适用的技术。” – Ken Rudin, Head of Analytics, Facebook
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工业互联网
• 美国在2012年2月份提出了先进制造伙伴计划， 之后由GE提出了工业互联网的概念，投资10 亿美元来提高效率。比如在提高效率方面，如 果航空燃料的效率提高1%，就意味着在15年 内节省300亿美元。GE在企业内部已经进行了 实践，GE的氯化镍工厂部署了1万多个传感器， 分布在生产线的不同环节，通过实时数据的采 集、传输和集中处理、反馈，通过结果调配不 同资源，及时跟踪设备信息，降低故障率，提 高效率。正是在这样的实践基础上提出了工业 互联网的概念。目前GE已经推出了24种工业 互联网解决方案，包括石油、天然气平台的监 控、机车、医疗等各方面。
4
大数据时代带来的三个理念转变
1、样本=总体
在大数据时代，可以分析更多的 数据，甚至可以处理和某个特别 现象相关的所有数据，而不再依 赖于随机采样。 • 19 世纪以来，当面临大量数据 时，都依赖于采样分析。但是采 样分析是信息缺乏和信息流通受 限制的模拟数据时代的产物。 • 高性能数字技术的发展突破了这 种限制。与局限在小数据范围相 比，使用一切数据为我们带来了 更高的精确性，也让我们看到了 一些以前无法发现的细节——大 数据让我们更清楚地看到了样本 无法揭示的细节信息。
什么是大数据？
数据量大Volume •数据体量大：对计算和 存储的要求，从TB级跃 升到PB级
速度快 Velocity •生成速度快：实时性， 必须快速识别和快速响 应才能适应业务需求
多结构化 Variety •来源多：企业内部、互 联网、物联网等 •格式多：包括结构化数 据，音频、图片等非结 构化数据
Big Data = Hadoop + Relational + NoSQL…
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大数据关键技术分析（1）：Hadoop 1.0
6
大数据对公众的影响
Google公司利用用户的搜索关键字，进 行流感和登革热的传播预测。
淘宝利用电子商务平台上的搜索和购买 行为，进行产品分析和市场细分。
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高价值 Value •浪里淘沙却又弥足珍贵， 虽然价值密度较低，但 是价值点比较高
统计表明，人类文明至今获得的全部数据，90%在过去2年内产生，标志着数字化时代全面来临。 而电子商务、社交网络、传感器等还在源源不断的产生数据，预计到2020年，全球数据规模将会 达到今天的44倍。
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HDFS+Map/Reduce适合“分而治之”的处理模式 HDFS 优点 大文件 低延迟 缺点
一次写入
MapReduce任务以全量、离线、简单为主 1. 并行预处理（如各种日志文件的清洗、去噪、合并等，后集成进入DW） 2. 简单的统计分析与数据挖掘（用户访问行为摘要生成、流量统计汇
总、简单客户分类与行为分析等）
零售 Target采集分析用户零售信息 智能化推荐产品