制造业的工业大数据
工业大数据概念、架构、分析模型
一工业大数据的发展背景当前，以大数据、云计算、移动物联网等为代表的新一轮科技革命席卷全球，正在构筑信息互通、资源共享、能力协同、开放合作的制造业新体系，极大扩展了制造业创新与发展空间。
新一代信息通信技术的发展驱动制造业迈向转型升级的新阶段——工业大数据驱动的新阶段，这是在新技术条件下制造业生产全流程、全产业链、产品全生命周期数据可获取、可分析、可执行的必然结果。
大数据（Big Data）指的是大容量的、复杂的、不断增长的、具有多个自主来源的数据集。
工业大数据是工业互联网的核心要素。
《中国制造2025》规划中明确指出，工业大数据是我国制造业转型升级的重要战略资源，需要针对我国工业自己的特点有效利用工业大数据推动工业升级。
一方面，我国是世界工厂，实体制造比重大，但技术含量低、劳动密集、高资源消耗制造的比重也大，实体工厂和实体制造升级迫在眉睫；另一方面，我国互联网产业发展具有领先优势，过去十多年消费互联网的高速发展使互联网技术得到长足发展，互联网思维深入人心，需要充分发挥这一优势，并将其与制造业紧密结合，促进制造业升级和生产性服务业的发展。
二工业大数据的内涵工业大数据即工业数据的总和，其来源主要包括企业信息化数据、工业物联网数据、“跨界”数据。
企业信息系统存储了高价值密度的核心业务数据，积累的产品研发数据、生产制造数据、供应链数据以及客户服务数据存在于企业或产业链内部，是工业领域传统数据资产。
近年来，物联网技术快速发展，工业物联网成为工业大数据新的、增长最快的来源之一，它能实时自动采集设备和装备运行状态数据，并对它们实施远程实时监控。
互联网也促进了工业与经济社会各个领域的深度融合，人们开始关注气候变化、生态约束、政治事件、自然灾害、市场变化等因素对企业经营产生的影响，因此外部跨界数据已成为工业大数据不可忽视的来源。
人和机器是产生工业大数据的主体。
人产生的数据是指由人输入计算机中的数据，例如设计数据、业务数据等；机器数据是指由传感器、仪器仪表和智能终端等采集的数据。
工业大数据：制造业数据管理的再认知
工业大数据：制造业数据管理的再认知文/美林数据技术总监于洋工业大数据这个词其实并不是标准词汇，更类似于工业+大数据的组合概念。
在工信部下发的《智能制造综合标准化体系建设指南》提到“工业大数据是工业领域完成相关信息化（包括企业内部的数据采集和集成，产业链横向的数据采集和集成，以及客户/用户和互联网上的大量外部数据）所产生的海量数据的基础上，经过深入分析和挖掘，为制造企业提供看待价值网络的全新视角，从而为制造业创造更大价值。
”这几年大数据的火爆是互联网行业引燃的，但制造行业与互联网行业的业务模式决定了数据特点及利用模式的巨大差异。
工业大数据更关注数据本身，例如数据属性的准确定义，数据与数据之间的联系等。
工业大数据的除了具备4V特性外，还在微观层面体现在产品全属性，在宏观层面体现在产品全生命周期，在社会层面体现在上下游数据交换，在技术层面体现在基于物联网的虚拟物理数据融合。
工业大数据的价值和意义不言而喻，但面对种类繁多、尺度不一、模态多样的数据，如何进行有效管理和利用是对企业很大的考验。
从数据管理角度，我们将数据分为公共类数据、管理类数据、产品类数据和实时类数据。
公共类数据：主要指企业内静态不变且跨业务部门共享的数据，如客户、供应商、产品、物料等数据，也就是主数据。
目前由于MBD的概念兴起，如电子元气件、标准件等三维模型也作为制造企业主数据进行管理。
企业管理类数据：主要指企业运营过程中的，财务、人力、物资等管理数据，传统的商务智能和数据仓库的应用领域就集中在企业管理领域。
这里的数据以结构化数据为主。
产品工程类数据：主要指在设计、工艺、制造等环节生成的各类BOM，包括BOM结构、物料属性信息、相关图文档信息等。
以非结构化数据为主。
物联实时类数据：产品制造过程中，在制品、生产线、人员等制造资源的状态数据；产品服役过程中，外部环境、操作使用和产品运营数据等。
以实时数据和音视频监控数据为主。
按照企业信息化建设阶段，一般分为单点建设、集成应用、集中管控等三个阶段。
工业大数据的概念特征及未来发展
工业大数据的概念特征及未来发展随着美国工业互联网和德国工业4.0等制造智能化转型战略的相继实施，工业大数据日益成为全球制造业挖掘价值、推动变革的主要抓手。
1、工业大数据概念与特征工业数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据。
工业大数据是基于工业数据，运用先进大数据技术，贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。
工业数据从来源上主要分为信息管理系统数据、机器设备数据和外部数据。
信息管理系统数据是指传统工业自动化控制与信息化系统中产生的数据，如ERP、MES等。
机器设备数据是来源于工业生产线设备、机器、产品等方面的数据，多由传感器、设备仪器仪表进行采集产生。
外部数据是指来源于工厂外部的数据，主要包括来自互联网的市场、环境、客户、政府、供应链等外部环境的信息和数据。
工业大数据具有五大特征。
一是数据体量大，主要表现在随着设备数据和互联网数据的涌入，工业数据的存储量将达到EB级别。
二是数据分布广泛，分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等。
三是结构复杂，有结构化、半结构化和非结构化等不同类型。
四是数据速度需求多样化，有要求实时、半实时和离线三种，生产层级要求实时性，需要达到毫秒级别；管理层级实时性要求不高。
五是数据价值不均匀，20%的数据具有80%的价值密度（如产品图纸、试验分析、加工工艺）；80%的数据密度只有20%，需要分析挖掘（如工况情况、图片数据）。
与互联网大数据相比，工业大数据具有自身特点：一是多源性获取，数据分散，非结构化数据比例大；二是数据蕴含信息复杂，关联性强；三是持续采集，具有鲜明的动态时空特性；四是采集、存贮、处理实时性要求高；五是与具体工业领域密切相关。
先进制造企业基于工业大数据的应用，把产品、机器、资源和人有机结合在一起，推动制造业向基于大数据分析与应用基础上的智能化转型。
工业大数据能够促进形成企业和消费者之间的信息主动反馈机制，为完善以客户需求为导向的产品全生命周期信息集成和跟踪服务、建立以服务为核心的整体解决方案提供可行路径，将大大提升产品服务价值，为制造业转型升级开辟了新途径。
工业大数据大有可为浅谈制造业7大应用场景
工业大数据大有可为浅谈制造业7大应用场景工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。
通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。
这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。
工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。
本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。
一、加速产品创新这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。
司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。
而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。
二、设备故障分析及预测在制造业生产线上，工业生产设备都会受到持续的振动和冲击，这导致设备材料和零件的磨损老化，从而导致工业设备容易产生故障，而当人们意识到故障时，可能已经产生了很多不良品，甚至整个工业设备已经奔溃停机，从而造成巨大的损失。
如果能在故障发生之前进行故障预测，提前维修更换即将出现问题的零部件，这样就可以提高工业设备的寿命以及避免一些设备突然出现故障对整个工业生产带来严重的影响。
随着工业4.0的到来，智能工厂的工业设备都配上了各种感应器，采集其振动、温度、电流、电压等数据显得轻而易举，通过分析这些实时的传感数据，对工业设备进行故障预测将是一种行之有效的措施。
因此设备故障预测方案成为了制造行业所青睐的解决方案，其具备的核心功能有：1、故障超前预警，减少设备停机时间；2、分析结果实时推送，减少人工成本；3、适用于企业各种类型的设备，通用性强。
论大数据技术在工业制造中的应用
论大数据技术在工业制造中的应用随着现代工业制造业的发展，大数据技术的应用越来越受到人们的重视。
大数据技术可以帮助企业解决生产过程中面临的复杂问题，提高生产效率和质量，降低生产成本。
本文将探讨大数据技术在工业制造中的应用，以及它对企业的意义和发展趋势。
一、大数据技术在工业制造中的应用1. 实时监控和预测维护在工业制造中，设备的故障会导致生产线停机，增加生产成本和生产时间。
借助大数据技术，企业可以实现对设备进行实时监控和预测维护，避免设备故障造成的损失。
通过传感器等设备采集数据，大数据分析可以实时监控设备运行状态，数据模型可以为设备故障提前预测并制定修复方案。
2. 生产过程优化在生产过程中，数据的收集、处理以及对生产过程进行优化，可以提高整个生产线的效率。
利用大数据技术，可以收集各个生产环节的数据，分析每个环节的效率和质量，找出瓶颈所在，实现过程的优化和精细化管理。
同时，大数据分析还可以帮助企业预测产品需求和市场趋势，提前调整产能，避免过剩或缺货导致的损失。
3. 质量控制在工业制造中，产品的质量一直是企业关注的问题。
通过大数据技术，可以对生产过程中的每个环节进行监控和评估，及时发现质量问题，提前预测和防范问题的发生。
利用大数据分析，可以进行工艺缺陷分析，找出原因、解决问题，提高产品的质量，增强企业的竞争力。
二、大数据技术在工业制造中的意义1. 降低企业成本利用大数据技术可以实现企业精细化管理，通过数据分析找出生产线的瓶颈和低效点，进行优化，提高效率，降低成本。
同时，大数据技术可以对原材料和库存进行管理，帮助企业优化供应链，减少过剩和缺货现象，降低库存和成本。
2. 提高生产效率和质量大数据技术可以帮助企业实现精细化管理，实时监测和优化生产过程，加强对生产环节的管理和控制，从而提高生产效率和质量，降低不合格品率和损失。
3. 发掘商业价值丰富的数据可以为企业提供更多的商业价值。
通过数据分析，可以洞察市场趋势，预测产品需求，制定更合理的市场营销策略，同时，通过对客户行为和需求的分析，企业可以更好地了解顾客，进行个性化推荐以满足顾客需求。
工业大数据技术在制造业中的应用
工业大数据技术在制造业中的应用随着科技和信息技术的不断发展，工业大数据技术在制造业中得到了广泛的应用。
工业大数据技术是指对工业生产过程中所产生的大量数据进行收集、加工、分析，从中挖掘出有价值的信息，并为制造业的优化、智能化和高效率提供数据支持的一项综合性技术。
一、工业大数据技术的应用工业大数据技术的应用不仅能够提高生产效率和产品质量，还可以在全面提高企业竞争力和创新能力方面做出重要贡献。
1. 制造工艺改进在工业生产过程中，通过工业大数据技术可以收集大量的生产数据，从中找到生产过程中的瓶颈和问题，针对性的进行制造工艺优化和改进，提高生产效率，降低生产成本。
2. 资源调配优化制造企业生产所需要的各种资源都是有限而宝贵的，如原材料、能源、劳力等。
工业大数据技术可以根据生产数据分析出最优化的资源调配方案，可以在确保生产过程中必须的资源供应充足的同时，减少资源的浪费和耗损，提高资源利用率。
3. 智能化生产利用工业大数据技术，可以实现制造生产自动化和智能化。
工业大数据技术可以对生产流程、设备运行状态等进行实时监控和分析，从而掌握生产线的状态和生产质量情况，及时发现生产线异常和故障，及时进行干预和维修。
4. 产品质量改进通过工业大数据技术提取数据中统计学规律，对制造生产中的各项指标进行分析和评价，从而实现生产数据的智能化分析和反馈。
生产数据分析结果可以直接作为制造生产过程监控的依据，帮助企业及时捕捉到生产环节上出现的问题。
二、工业大数据技术的优势工业大数据技术是一种新的、综合性的技术，其优势包括：1. 缩短生产周期当制造企业将工业大数据技术应用于生产过程中时，可以更加快速的收集大量的数据信息，测试新的生产工艺和流程，从而提高生产效率和缩短生产周期。
2. 高效率和精确性在实施工业大数据技术的生产过程中，数据采集、分析和应用都是自动化或半自动化的，避免了人为干扰和误差，提高了生产效率和产品精确性。
3. 实现智能化生产在简化流程并实现智能化生产方面，工业大数据技术可以实现制造环境的智能化管理、产品追溯、透明度等。
制造业工业大数据
制造业工业大数据导言随着信息技术的飞速发展，制造业工业大数据逐渐成为当今时代的热门话题。
制造业作为国民经济的重要支柱，对于大数据的应用有着巨大的潜力和前景。
本文将探讨制造业工业大数据的意义、应用及未来发展趋势。
一、制造业工业大数据的意义制造业工业大数据是指在制造业过程中产生的海量数据，包括生产设备状态数据、传感器数据、物流数据、消费者数据等。
这些数据蕴含着宝贵的信息和价值，对制造业具有重要的意义。
首先，工业大数据可以提供实时、准确的决策依据。
通过对大数据的分析和挖掘，制造企业可以了解设备运行状况、生产效率、产品质量等信息，从而及时做出针对性的调整和决策，提高生产效率和产品质量。
其次，工业大数据可以帮助企业实现精细化管理。
通过对大数据的深度挖掘和分析，企业可以了解到各个环节的细节数据，从而实现对生产过程的精确控制和管理，提高整体运营效率。
最后，工业大数据还可以推动制造业的创新与转型升级。
通过对大数据进行分析和挖掘，企业可以发现市场需求变化、产品研发方向等信息，从而指导企业的创新与转型战略，提升竞争力和核心竞争力。
二、制造业工业大数据的应用案例1. 设备状态监测与预测利用工业大数据，制造企业可以实时监测设备运行状态，及时发现潜在故障，并进行预测性维护。
通过对设备传感器数据的分析，企业可以根据设备的使用状况和运行时间，预测设备的寿命和维修周期，以便做出针对性的维护计划。
这样可以避免设备故障对生产进度和产品质量的影响，提高生产效率和产品品质。
2. 运营效率优化利用工业大数据，制造企业可以实现对生产过程的精细化管理和优化。
通过对生产数据的分析和挖掘，企业可以了解到每个环节的生产效率和瓶颈问题，从而对生产过程进行精确控制和优化调整。
这样可以提高生产效率，减少资源和能源的浪费，降低生产成本，提升企业竞争力。
3. 产品质量控制利用工业大数据，制造企业可以实现对产品质量的全程控制和追溯。
通过对生产过程中产生的数据进行分析和挖掘，企业可以及时掌握到产品质量状况，快速发现并解决品质问题。
工业4.0时代,工业大数据提升制造业的转型发展
12│HOT POINT TRACK│热点追踪工业4.0时代，工业大数据提升制造业的转型发展工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。
其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。
关于工业产生转型升级，业界总结为加减乘除四种情况：所谓加和减就是智能制造。
智能制造更关注于企业内部的事情，狭义的智能制造关注制造，即生产环节，广义的智能制造则包含企业的全生命周期，从研发设计到生产制造再到运维服务。
智能制造不外乎在现有流程上加了一些东西、减了一些东西，它基本可以被总结为八个字：提质、增效、降本、控险。
今天，智能制造做的事情就是加法和减法。
但在这个时代光做加减法是不够的，比如私募股权机构投资一个企业，企业每年做一点加法，投资人可能不会满意，而是希望企业实现指数级扫码发现更多精彩的增长。
如何实现？工业互联网可能就是实现乘法和除法的路径。
乘法就是平台效应。
比如购物网站，容纳无数的商店在它的平台上开店挣钱，就是一个案例。
但是在工业领域，是否可以构建一个工业互联网平台？以服装行业为案例。
传统的第一代的服装企业，有自己的设计、工厂、店面，即完整的产业链条。
第二代服装企业，舍弃工厂选择全代工生产，转为做营销，以门店为资产。
而互联网时代的服装企业，既没有工厂也没有店面，成本几乎为零，所有的店面依赖淘宝，只负责快速设计、把控供应链，最后的“总盘子”虽然不一定有传统企业那么大，但是利润率高。
因此除法就是企业聚焦自己的核心竞争力。
三个层次：工业大数据行业的分类工业大大数据的分类为三个层次：第一个层次是单元级，即针对工业设备，不仅限于设备的远程运维，还包括对设备故障的提前预警、故障分析，以及设备的优化运行、资产管理等等。
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制造业的工业大数据
随着科技的不断进步，制造业正面临着一个新的转折点——工业大
数据的时代。
工业大数据是指通过对制造业生产过程中产生的各种数
据进行采集、管理和分析，从中获取有价值的信息，并应用于制造业
的决策和优化。
在这个技术迅猛发展的时代，工业大数据对于制造业
的发展和竞争力提升具有重要意义。
一、工业大数据的采集和管理
工业大数据的采集是建立制造业数据分析的基础，通过各种传感器
和仪器等设备，实时监测制造过程中产生的各种数据，包括生产线的
运行状态、设备的故障信息、零部件的使用情况等等。
这些数据以非
结构化的形式存在，因此需要进行规范化的管理和存储，以便后续的
分析和应用。
在数据的采集和管理过程中，制造业需要考虑数据的安全性和隐私
保护。
制造过程中产生的数据往往涉及到企业的核心竞争力和商业机密，因此必须采取措施保护好这些数据，防止泄露和滥用。
同时，制
造业还需要遵守相关的法律法规，确保数据采集和管理的合法性和合
规性。
二、工业大数据的分析和应用
工业大数据的分析是实现数据的变现和价值提升的关键环节。
通过
对采集到的数据进行处理和分析，可以发现其中所蕴含的规律和模式，并从中提取出有价值的信息，为制造业的决策和优化提供依据。
在工业大数据的分析过程中，制造业可以采用各种先进的数据分析
方法和技术，例如机器学习、人工智能等，以提高数据的有效性和准
确性。
通过对生产过程、产品质量和设备维护等方面的数据进行分析，制造业可以及时发现问题和隐患，并采取相应的措施加以解决，从而
提高生产效率和产品质量。
工业大数据的应用范围广泛，可以涵盖制造业的各个环节和领域。
例如，在生产计划方面，通过分析历史数据和市场需求情况，制造业
可以更加准确地预测产品需求，优化生产计划，降低库存和成本。
在
设备维护方面，通过对设备运行数据的监测和分析，制造业可以实现
设备的故障预警和维护计划的优化，提高设备的可用性和稳定性。
三、工业大数据的挑战和未来发展
尽管工业大数据给制造业带来了许多机遇和优势，但也面临着一些
挑战。
首先是数据质量和可信性的问题，制造业需要保证采集到的数
据准确可靠，避免因数据质量不高而导致分析和应用的失效。
其次是
数据安全和隐私保护的问题，制造业需要建立完善的数据安全机制，
保护好企业和客户的数据安全。
未来，工业大数据将继续发展壮大，为制造业提供更多的智能化和
数字化解决方案。
随着物联网、云计算和人工智能等技术的不断发展，制造业可以将更多的数据采集和分析应用于生产和管理的各个环节，
实现更高效、灵活和可持续的发展。
同时，制造业也需要加强与各方
的合作与交流，共同推动工业大数据的发展，为制造业转型升级和可
持续发展注入新的活力和动力。
总结起来，工业大数据是制造业转型升级和发展的重要支撑，通过
对制造过程中产生的各种数据进行采集和分析，可以为制造业的决策
和优化提供有力的支持。
然而，工业大数据的发展也面临着一些挑战，制造业需要着力解决数据质量、数据安全等问题。
未来，随着科技的
不断进步，工业大数据将继续发挥重要作用，为制造业带来更多的机
遇和发展空间。