工业大数据应用在哪些方面？
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。
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。
3.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。
4.工业供应链分析和优化
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。
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。
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。
8.工业污染与环保检测
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。
工业大数据的应用将推动工业企业基于对内外部环境相关数据的采集、存储和分析，实现企业与内外部关联环境的感知和互联，并利用工业大数据分析技术开展挖掘分析，支撑工业企业基于数据进行决策管控，提升企业决策管控的针对性、有效性。
工业大数据应用难点有哪些
目前，工业大数据发展面临四大挑战。一是大数据技术的运用困难，存在数据不足、数据信噪比低以及数据分析难度高等问题；二是大数据给信息安全带来新挑战，如工业大数据加大了隐私泄露的风险，对现有存储和安全措施提出了更高要求，以及大数据正在被运用到新的攻击手段中；三是创造智能新产品，包括智能应用软件、智能基础设备、智能自主产品、智能穿戴产品、智能家居产品等；四是智能应用系统创新，如智能制造、智能物流和智能企业应用系统等。【摘要】
工业大数据应用难点有哪些【提问】
工业大数据应用难点有哪些【提问】
老师好【提问】
目前，工业大数据发展面临四大挑战。一是大数据技术的运用困难，存在数据不足、数据信噪比低以及数据分析难度高等问题；二是大数据给信息安全带来新挑战，如工业大数据加大了隐私泄露的风险，对现有存储和安全措施提出了更高要求，以及大数据正在被运用到新的攻击手段中；三是创造智能新产品，包括智能应用软件、智能基础设备、智能自主产品、智能穿戴产品、智能家居产品等；四是智能应用系统创新，如智能制造、智能物流和智能企业应用系统等。【回答】
工业大数据应用难点有
工业大数据应用难点有下面这些：一是大数据技术的运用困难，存在数据不足、数据信噪比低以及数据分析难度高等问题；二是大数据给信息安全带来新挑战，如工业大数据加大了隐私泄露的风险，对现有存储和安全措施提出了更高要求，以及大数据正在被运用到新的攻击手段中；三是创造智能新产品，包括智能应用软件、智能基础设备、智能自主产品、智能穿戴产品、智能家居产品等；四是智能应用系统创新，如智能制造、智能物流和智能企业应用系统等。工业大数据（Industrial big data）是指由工业设备高速产生的大量数据，对应不同时间下的设备状态，是物联网中的讯息。此一词语在2012年随着工业4.0的概念而出现，也和信息技术行销流行的大数据有关，工业大数据也意味着工业设备产生的大量数据有其潜在的商业价值。工业大数据会配合工业互联网的技术，利用原始资料来支援管理上的决策，例如降低维护成本以及提升对客户的服务。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。其主要来源可分为以下三类：第一类是生产经营相关业务数据。第二类是设备物联数据。第三类是外部数据。
分布式并行计算在工业大数据分析中的主要作用
您好，亲，分布式并行计算在工业大数据分析中的主要作用
并行计算主要目的在于两个方面：(1) 加速求解问题的速度。 (2) 提高求解问题的规模。2、并行计算的原理 并行计算能快速解决大型且复杂的计算问题。【摘要】
分布式并行计算在工业大数据分析中的主要作用【提问】
您好，亲，分布式并行计算在工业大数据分析中的主要作用
并行计算主要目的在于两个方面：(1) 加速求解问题的速度。 (2) 提高求解问题的规模。2、并行计算的原理 并行计算能快速解决大型且复杂的计算问题。【回答】
工业大数据分析的目的意义是
你好朋友，[大红花]工业大数据分析的目的意义如下：1. 提升生产效率：通过对生产数据进行分析，可以发现生产过程中的瓶颈和问题，进而优化生产流程，提高生产效率。2. 降低成本：通过对供应链、物流等数据进行分析，可以找到成本高昂的环节，并采取相应措施降低成本。3. 提高质量：通过对产品质量相关数据进行分析，可以发现质量问题的原因，及时调整生产过程，提高产品质量。4. 预测维护需求：通过对设备运行数据进行分析，可以预测设备故障和维护需求，避免生产中断和损失。5. 挖掘市场机会：通过对市场数据进行分析，可以发现潜在的市场需求和趋势，帮助企业制定更有针对性的市场策略。[大红花]【摘要】
工业大数据分析的目的意义是【提问】
你好朋友，[大红花]工业大数据分析的目的意义如下：1. 提升生产效率：通过对生产数据进行分析，可以发现生产过程中的瓶颈和问题，进而优化生产流程，提高生产效率。2. 降低成本：通过对供应链、物流等数据进行分析，可以找到成本高昂的环节，并采取相应措施降低成本。3. 提高质量：通过对产品质量相关数据进行分析，可以发现质量问题的原因，及时调整生产过程，提高产品质量。4. 预测维护需求：通过对设备运行数据进行分析，可以预测设备故障和维护需求，避免生产中断和损失。5. 挖掘市场机会：通过对市场数据进行分析，可以发现潜在的市场需求和趋势，帮助企业制定更有针对性的市场策略。[大红花]【回答】
扩展补充：[大红花]工业大数据分析还可以支持智能制造、可持续发展等方面的目标。通过利用仿真人和机器学习等技术，可以建立预测模型，实现更精确的生产计划和供应链管理。工业大数据分析还可以帮助企业监测环境影响，并推动绿色生产和资源的合理利用。[大红花]【回答】
简述工业大数据在工业领域发挥的价值作用,主要体现在哪几个方面。
工业大数据是指在工业生产中产生的海量数据，包括生产过程中的各种传感器数据、设备数据、质量数据、物流数据、供应链数据、客户数据等。这些数据在经过采集、存储、处理、分析和挖掘后，可以为企业带来巨大的价值和竞争优势。以下是工业大数据在工业领域发挥的主要价值作用。1. 提高生产效率工业大数据可以帮助企业实现智能制造，通过对生产过程中的数据进行实时监控和分析，及时发现问题并进行优化调整，从而提高生产效率和产品质量。例如，利用机器学习技术，分析设备运行数据，可以预测设备故障和维护周期，及时进行维护保养，降低停机时间和维修成本。2. 优化生产流程工业大数据可以帮助企业优化生产流程，实现精益生产。通过对生产过程中的数据进行分析，可以发现瓶颈和浪费，提出改进措施，优化生产流程，提高生产效率和产品质量。例如，通过对物流数据进行分析，可以优化物流路径和运输方式，降低物流成本和交货时间。3. 改进产品设计工业大数据可以帮助企业改进产品设计，提高产品性能和用户体验。通过对客户反馈和市场需求进行分析，可以发现产品的优缺点，提出改进方案，优化产品设计，提高产品的竞争力和市场占有率。例如，通过对客户使用数据进行分析，可以发现产品的使用习惯和痛点，提出改进方案，优化产品设计，提高用户体验和满意度。4. 优化供应链管理工业大数据可以帮助企业优化供应链管理，降低采购成本和库存成本。通过对供应链数据进行分析，可以发现供应链瓶颈和浪费，提出改进方案，优化供应链管理，降低采购成本和库存成本，提高供应链的灵活性和响应速度。5. 提高安全生产水平工业大数据可以帮助企业提高安全生产水平，降低安全风险。通过对安全生产数据进行分析，可以发现安全风险和隐患，提出改进方案，优化安全管理，降低事故发生率和事故损失，提高安全生产水平。综上所述，工业大数据在提高生产效率、优化生产流程、改进产品设计、优化供应链管理和提高安全生产水平等方面发挥着重要的价值作用，是企业提高竞争力和经济效益的重要手段。
