涕零
『壹』 大数据重塑制造业
大数据重塑制造业 让企业见到效益的技术才能真正算得上成功。邬贺铨院士在首届数字中国建设峰会大数据分论坛上与大家分享了大数据与企业数字化转型的一系列生动故事：苏州协鑫公司专注光伏切片，利用阿里开发的ET大脑分析0.2毫米厚度硅片长期积累的数据，从上千个生产参数中找出60个关键参数，通过优化生产流程，良品率提升1%，实现每年上亿元利润；联想集团利用其全球数据中心掌握的数据，与宝钢合作建立钢铁销量预测系统，通过机器学习和图谱分析找出关联，预测钢铁市场需求，预测精度92.2%，库存周期缩短20%，客户采购资金节约上亿元。 众多传统制造企业利用大数据成功实现数字转型表明，随着“智能制造”快速普及，工业与互联网深度融合创新，工业大数据技术及应用将成为未来提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素。有专家提出，制造业的大数据规模超过其他行业，且未来10年工业大数据增速要快于消费大数据。大数据在工业领域的应用，实现了工业从研发、设计、生产、运营到服务全过程智能化，提升生产效率，降低资源消耗，提高产品质量。同时，数据驱动制造业生态变革，汇聚协作企业、产品、用户等产业链上的资源，通过平台开放共享，基于数据实现制造资源优化配置；还能实现产品、生产和服务创新，产生一系列新模式和新业态。《2017中国工业大数据产业发展概要》显示，2016年中国工业大数据市场规模已达150亿元，2020年预计将达到822亿元，在行业应用中，预计到2020年工业大数据的占比将达到6.64%。不过，当前我国绝大多数工业企业的大数据发展应用还处于起步阶段，对于为什么要用大数据、搜集哪些大数据、如何利用大数据仍然不明晰，滞后于消费互联网。工业场景的高度复杂使得工业大数据应用面临更多困难。诸如由于制造业作业场景非常复杂，不同行业所使用的设备和工艺差别很大，数据采集难度大；大规模的工业数据量对数据存储、传输提出了更高要求；企业上工业云意识薄弱造成数据孤岛，以及数据安全存在问题等。下一步，工业大数据的核心目标将是围绕不断优化制造资源的配置效率，探索方法、路径与模式，实现更好的质量、更低的成本、更快的交付、更多的满意度，提高制造业全要素生产率。利用我国工业门类齐全、互联网和电子商务的比较优势，实现新工业革命时代的“换道超车”。
『贰』 工业大数据包括哪些工业大数据应用在哪些方面
【导读】众所周知，第二次世界大战也称为工业革命，可见工业在生活中是多么的重要，现在工业也已经趋于人工智能化，不过还是处于前期的观望试运行阶段，今天我们就来了解一下大数据在工业方面的应用有哪些，一起来看看吧!
大数据在工业中的应用有哪些?
从需求角度来看，目前国内制造企业对大数据的需求较为明显，但很多用户仍处于观望和试验阶段，不知道如何进行。因此，对于大数据服务提供商来说，有必要结合行业业务，寻找合适的应用场景。
工业大数据的应用有哪些?
互联网给传统制造业带来了挑战，而互联网大数据可以为企业管理者和参与者提供一个新的视角，通过技术创新和开发，以及对数据的全面感知、收集、分析和共享，来审视制造业价值链。所带来的巨大价值正在被传统企业所认可。
然而，不同于目前互联网大数据的火热，工业大数据的应用对于企业来说有着很高的门槛。与互联网不同，行业大数据与行业业务密切相关。因此，对企业的行业积累和对行业业务的深入了解都有很高的要求。此外，行业内的大数据分析比较准确，逻辑关系非常清晰。
工业大数据的应用有哪些?大数据在工业中的应用有哪些?通过大数据分析，企业可以使部门之间的数据更加协调，从而准确预测市场需求缺口。同时，通过更加灵活的工艺管理和更加自动化的生产设备装配调度，实现智能化生产。然而，据我们所知，在中国从事大数据应用的公司并不多。然而，拥有自主知识产权和核心技术的企业并不多。要做好工业大数据的应用，需要有一套严谨的数据推理逻辑，以及平台和工具。目前，国内大数据应用企业还没有足够的能力满足这一需求。
然而，仍有一些大型工业企业处于应用的前沿。以唐山钢铁集团为例，通过引进国际最先进的生产线，实现实时数据采集，与涵宇等企业合作，深入挖掘行业大数据价值，实时生产监控、生产调度、产品质量管理、能源控制等。此外，先进制造企业基于大数据在行业中的应用，将产品、机器、资源、人有机结合，推动基于大数据分析和应用的制造业智能化转型。
综上所述，在“互联网+”时代，用户需求具有实时性、小批量、碎片化、更新快等特点，对传统制造业提出了挑战。工业大数据有其鲜明的特点。随着信息化和工业化的融合，产业大数据的应用为制造业转型升级开辟了一条新途径。深入探讨工业大数据在制造过程中的应用场景和应用，将有利于更好地发挥其支撑作用。
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『叁』 大数据如何帮助提高制造质量
大数据如何帮助提高制造质量
我们都听说过无数关于大数据如何帮助公司增强营销效果和全面评估客户的案例。除了这些之外，还有许多行业也受到了大数据的影响，尤其是制造业。在近几十年中，制造业一直在收集汇聚大量信息。随着机器对机器和人对机器数据变得越来越普及，数据采集量正在持续大幅增长。物联网的出现让制造业成为了大数据解决方案的理想候选人。
制造数据的历史
数据分析对于制造业来说并不是什么新鲜事物。在过去二十年中，制造商依靠企业资源规划(ERP)和产品生产周期管理(PLM)等软件提高生产效率，确保产品质量。由于许多数据的传输速度较慢无法被使用，以及数据被独立地存储在机构当中，用户无法访问到这些信息等原因，导致许多被采集和存储起来的数据无法发挥自己的价值。
对于许多机构来说，数据分析只是一种在问题发生之后解决问题的手段，而不是一种在问题发生前主动预防问题的前瞻性手段。
大数据解决方案是如何发挥作用的
在使用了企业Hadoop解决方案后，制造商不仅能够管理来自传感器和自动化程序的海量数据，而且还能够更好的分析和分享这些数据。因此，问题能够被迅速解决，同时制造商们也可以获得宝贵的主动洞察力。
在服务管理领域，制造商能够安装和监视传感器，跟踪产品的使用方式，实现产品所需的服务需求的可视化。使用这些数据可以有效地影响到业务的其它领域。例如，根据客户对产品的使用方式向客户提供更具针对性的解决方案。
在运维方面，Hadoop还能够帮助优化售后维修服务流程。传感器负责收集关于设备运行状态的数据，允许制造商在需要时进行维护，尽早发现存在的问题。这样一来不仅降低了成本，还提升了服务质量。
行业案例
以前，杜克能源公司为了监控生产工厂情况采取的办法是向每个工厂派遣监控专家，让他们通过便携式设备收集数据。在这种情况下，这些专家的时间有80%是耗费在了数据采集上，仅有20%的时间用在了数据分析上。
在部署了大数据解决方案后，杜克能源公司的专家能够远程监控来自所有设备的异常数据，并快速解决出现的问题。
结论
大数据解决方案为制造商带来了巨大机遇。他们能够通过大数据解决方案降低成本，提高生产效率，并通过迅速地解决问题和根据用户实际使用方式改良产品，最终提升产品质量。随着物联网的持续发展，制造商们从这些数据中获得的好处也将持续增长。
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『肆』 工业大数据的应用有哪些
大数据在工业中的应用有哪些?从需求角度来看，目前国内制造企业对大数据的需求较为明显，但很多用户仍处于观望和试验阶段，不知道如何进行。因此，对于大数据服务提供商来说，有必要结合行业业务，寻找合适的应用场景。工业大数据的应用有哪些？互联网给传统制造业带来了挑战，而互联网大数据可以为企业管理者和参与者提供一个新的视角，通过技术创新和开发，以及对数据的全面感知、收集、分析和共享，来审视制造业价值链。it所带来的巨大价值正在被传统企业所认可。然而，不同于目前互联网大数据的火热，工业大数据的应用对于企业来说有着很高的门槛。与互联网不同，行业大数据与行业业务密切相关。因此，对企业的行业积累和对行业业务的深入了解都有很高的要求。此外，行业内的大数据分析比较准确，逻辑关系非常清晰。工业大数据的应用有哪些？大数据在工业中的应用有哪些?通过大数据分析，企业可以使部门之间的数据更加协调，从而准确预测市场需求缺口。同时，通过更加灵活的工艺管理和更加自动化的生产设备装配调度，实现智能化生产。然而，据我们所知，在中国从事大数据应用的公司并不多。然而，拥有自主知识产权和核心技术的企业并不多。要做好工业大数据的应用，需要有一套严谨的数据推理逻辑，以及平台和工具。目前，国内大数据应用企业还没有足够的能力满足这一需求。然而，仍有一些大型工业企业处于应用的前沿。以唐山钢铁集团为例，通过引进国际最先进的生产线，实现实时数据采集，与涵宇等企业合作，深入挖掘行业大数据价值，实时生产监控、生产调度、产品质量管理、能源控制等。此外，先进制造企业基于大数据在行业中的应用，将产品、机器、资源、人有机结合，推动基于大数据分析和应用的制造业智能化转型。综上所述，在“互联网+”时代，用户需求具有实时性、小批量、碎片化、更新快等特点，对传统制造业提出了挑战。工业大数据有其鲜明的特点。随着信息化和工业化的融合，产业大数据的应用为制造业转型升级开辟了一条新途径。深入探讨工业大数据在制造过程中的应用场景和应用，将有利于更好地发挥其支撑作用。工业大数据的应用有什么?原来大数据工程师可以干这些，工业大数据的应用有什么?从需求角度来看，目前国内制造企业对大数据的需求较为明显，但很多用户仍处于观望和尝试阶段，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本站其他文章进行学习。
『伍』 大数据可以应用在哪些行业
大数据基础知识有三个主要部分，分别是数学、统计学和计算机，同时辅助社会学、经济学、医学等学科。可以到这边看看
『陆』 制造业如何利用大数据
制造业如何利用大数据如果你正在进行大数据项目，那么有四个因素需要牢记。 1.数据不能脱离实际环境 首先需要说明的是，脱离实际环境的数据的作用将会大打折扣。在生产制造领域，所谓的实际环境可以用工作任务或者执行步骤来提供。每一段数据必须与正在执行的任务或者正在生产的产品本身相关联，并且与任务的特性相联系。这个环境可以用于任务与任务之间的对比，用来检测显着差异。使用生产制造大数据的第一步就是搜集环境或者事件信息CONTROL ENGINEERING China版权所有，然后这些信息与工厂的历史数据相关联。幸运的是，主要的工厂历史数据备份工具供应商都提供了事件和环境插件，可以将MES流程或者执行系统的作业步骤与历史数据相关联。2.分析优化 第二个需要考虑的因素是，虽然在线历史数据是一个保存数据的很棒的工具控制工程网版权所有，但是对于分析数据却有点束手无策。一种好方法是使用离线备份或者数据库用于分析。大多数工厂的历史数据库对存取数据都进行了优化，当需要为大数据分析从正在运行的在线系统提取大量数据时，往往需要花费很多时间。更好的策略是将历史数据周期性地备份到离线系统中，或者将数据固化到数据库中，以便用于大数据的优化分析。 3.考虑样本容量 第三个需要牢记的因素是你必须选择正确的数据样本。为了具有说服力，确保样本容量足够大，这样才能够足以发现内在关系和因果关系。较小的样本容量有可能得到并不正确的内在关系，使你南辕北辙。还有很重要的一点就是不要将内在关系和因果关系混淆起来CONTROL ENGINEERING China版权所有，因为具有内在关系的事物不一定具有因果关系。数据分析可以发现内在关系，但是如果想要明确事物之间是否存在因果关系则还需要很多工作。大数据分析项目必须引入工程师或者科学家，确保使用工程分析手段能够得到真实的因果关系，这样一来数据才发挥了最大价值。 4.鼓励人员参与 最后一个需要牢记的因素是在有些情况下靠人员来发现规律比靠系统自动完成更加靠谱。你可以指派人员对数据库进行查询并发现某些规律。有经验的操作人员通常对生产系统和相互之间的关系有较深入的认知，他们能够发现一些被隐藏或不明显的内在关系。 为保存的数据增加环境信息，使用经过分析优化的数据、客观陈述和足够的样本容量，并对内在关系和因果关系进行合理的总结控制工程网版权所有，以及利用人员进行数据挖掘，这些都是生产制造大数据项目的关键组成部分。确保你的项目考虑了这些方面，大数据分析才真正在你的生产车间中落到实处。
『柒』 大数据正在改变制造业的7种方式
大数据正在改变制造业的7种方式虽然制造业是一个有点过时的行业，但是人们可能会惊讶于其能够从使用大数据中受益。由于获得了新的分析工具和更好的收集信息的方式，制造业正在不断发展。以下是大数据正在重塑美国制造业的几种方式：1.精度更高。成功制造取决于制造商继续具有竞争力的准确性。在大数据出现之前，最好的方法是投资更好的设备，如MIG焊机设备，或对员工进行更好的培训。然而，使用大数据，制造商可以使用计算机程序来优化流程，并更加巧妙地分析错误，从而防止这些错误产生。2.产量更高。大多数制造商购买原材料并制造成品，他们销售价格高过制造成本。在该系统中，制造商可以获得更高的收益（每个成品使用的原材料越少），企业的经营就更有利可图。新的大数据应用程序使制造商能够更好地了解其整体产量，并有机会改进其运营方法，生产产品获得更多的利润。3.更好的预测。供应链预测和需求预测是制造商的两个关键工具。他们可以确定制造商需要生产多少产品，何时淡季减缓生产进度，以及在仓库中的库存或出货量。大数据有助于制造商更好地掌握这种供应链关系的流程变化，因此可以在最有价值的生产条件下进行生产。4.预测和跟踪供应商业绩。制造商也可以使用大数据跟踪供应商的业绩。例如，如果供应商持续提供不合格的劣质产品，就可以准确计算出这种可能性，并确定选择新的供应商是否更加具有成本效益。5.更高的可追溯性。大数据还使制造商的流程更加透明和可追溯。制造商的原材料在生产过程中以及生产阶段有多少损失？给定批次产量多少，目前存储在哪里？运送需要多长时间，一旦需要运送，产品在哪里？大数据可帮制造商跟踪生产和交付的所有这些阶段，并提供对可能效率低的领域的洞察和分析。6.高级自定义工作。大数据显示，通过在以往的努力中获取数据并创造更好地利用原材料的方法，有可能创建高级定制工作。它也可以帮助制造商采取逆向工程，为熟悉的问题提出新的解决方案。7.投资回报率和运营效率。最后，大数据使制造商能够更深入地了解其运营的真正效率，以及升级时产生的投资回报率（ROI），例如新设备或新的广告策略。这对制造商意味着什么？制造商可以用这些信息做什么？他们目前正在做什么来利用这些趋势？·更高的盈利能力。首先，制造商推动更高的盈利能力。传统上受到原材料成本和生产限制等因素限制的领域，而突破性的降低成本，并在每个生产运行中获得更多的收益。企业主很期待能够探索这些机会，赚取更多的收入。·更大的竞争压力。随着制造商采用大数据战略，竞争对手感受到采取类似甚至更好的方法的压力。越来越多的竞争迫使越来越多的传统制造商升级内部系统，因此未来的技术发展将会越来越活跃。·对新角色的需求。即使精益的数据应用程序对外部人员或不熟悉数据分析的人员来说也是具有挑战性的。新技术令人印象深刻，但他们要求有足够知识和经验的人来实施和管理它们。因此，制造商需要其团队招募所需要的人才。尽管自工业革命以来，经济区域的技术飞跃相对较少，但制造业正受到大数据的影响。在未来的几年里，如果想要继续生产，更多的制造商将被鼓励或被迫采用数据采集，存储和分析的新标准。
『捌』 物联网时代的八大工业大数据应用场景
物联网时代的八大工业大数据应用场景
工业大数据是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。
随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。
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。本文将对工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。
1.加速产品创新
客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。
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。
2.产品故障诊断与预测
这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。
这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气(GE)的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断(M&D)中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。
3.工业物联网生产线的大数据应用
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。
4.工业供应链的分析和优化
当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。
利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，工业制造企业便可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。
5.产品销售预测与需求管理
通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。
6.生产计划与排程
制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么?而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。
7.产品质量管理与分析
传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢?如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢?这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。
某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。
8.工业污染与环保检测
《穹顶之下》令人印象深刻的一点是通过可视化报表，柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。
这给我们带来的一个启示，即大数据对环保具有巨大价值。《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢?其实并非都是凭借高层关系获取，不少数据都是公开可查，在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构，可查询的公益环保数据越来越多，包括全国空气、水文等数据，气象数据，工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。只不过这些数据太分散、太专业、缺少分析、没有可视化，普通人看不懂。如果能够看懂并保持关注，大数据将成为社会监督环保的重要手段。近日网络上线《全国污染监测地图》就是一个很好的方式，结合开放的环保大数据，网络地图加入了污染检测图层，任何人都可以通过它查看全国及自己所在区域省市，所有的在环保局监控之下的排放机构(包括各类火电厂、国控工业企业和污水处理厂等)的位置信息、机构名称、排放污染源的种类，最近一次环保局公布的污染排放达标情况等。可查看距离自己最近的污染源，出现提醒，该监测点检测项目，哪些超标，超标多少倍。这些信息可以实时分享到社交媒体平台，告知好友，提醒大家一同注意污染源情况及个人安全健康。
总结工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。
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『玖』 大数据可以应用在哪些行业
制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。城市管理：利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。生物医学：大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。
『拾』 制造业大数据应用呈五大模式
制造业大数据应用呈五大模式_数据分析师考试深耕制造业多年的IBM，在大数据分析上提供的不只是产品，还有结合产业知识与丰富经验的顾问服务，帮助制造业者做出正确有效率的大数据分析。IBM商业分析部资深业务刘君彦指出，目前市面上有很多大数据分析的解决方案，但大多只能做到资料视觉化，也就是以图表呈现分析结果，而IBMMAO可以根据制造业所面临的问题，决定要做哪一种分析，例如预测或模拟，甚至整合财务或产销端资讯，找出解决问题的方法，这在智能制造过程中是非常重要的事，因为企业往往拥有大数据，却不知道该如何分析。IBM全球企业咨询服务事业群资深顾问李艺锋进一步指出，目前，高科技制造业者面临到的问题主要有三种，第一、未预期的物料问题或设备故障直接冲击产能，以致耗损大量成本；第二、因制程稳定性问题造成产品良率下降，不但影响获利更影响客户满意度；第三、制程世代转换越来越快，如何加快量产速度，成为获利的关键因素。因此，IBM根据制造业所面临到的问题与产品生命周期，归纳出制造业大数据分析五大应用模式；第一、物料品质监控。原物料品质不稳定其实有迹可循，然而传统SPC监控要等到发生问题时才会做出警示，此时不仅己经影响产品品质，更不容易找出原因，而MAO则是主动分析趋势变化，发现潜在问题即早做出预警，以便能及早解决(如：更换物料)维持产品品质。第二、设备异常监控与预测。传统SPC监控虽然也涵盖设备参数，但有时设备仍然会发生问题，工程师也不知道设备发生问题该怎么处理最有效，MAO运用设备感测资料及维修日志，找出发生设备异常的模式，监控并预测未来故障机率，好让工程师可以即时执行最适决策。第三、零件生命周期预测。零件或耗材有其生命周期，制造业者多半根据供应商建议进行定期更换，却忽略了生产及环境条件对耗损速度的影响，导致以下两种情况经常发生，一是在太早更换零件，造成不必要的开销，二是太晚更换零件，导致品质受影响。MAO根据生产及设备状态资料、零件资讯，精准预测零件生命周期，在需要更换的最佳时机提出建议，帮助制造业者达到品质成本双赢。第四、制程监控提前警报。制造业的制程参数相当多且彼此会互相影响，若是因为制程参数偏移而影响产品品质，工程师只能单一站点逐步追查，相当耗费时间，而MAO的做法是建立产品品质预测模型，找到最佳的制程黄金区间，一旦发现制程参数偏移到区间外，便即时发出警报，让工程师可以即时进行调整或其他决策。第五、良率保固分析。对制造业者来说，产品良率过低或是出售后于保固期间内发生问题，不仅会增加成本，更直接影响企业形象与客户满意度。因此MAO结合生产设备、产品良率及维修保固相关资料，建立预测模型，以预测良率并降低保固成本。
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