物联网时代 工业大数据八大应用场景

物联网时代 工业大数据八大应用场景

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。

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。

互联网大数据营销专家罗百辉表示，工业制造企业利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，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。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。

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。近日百度上线《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，百度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。

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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聊一聊我眼中的大数据产业的全新阶段
大数据、云计算、智慧城市这些全新的产业概念正在一步步走到普通消费者的身边。因此，重新认识真实的大数据产业、了解这个关乎民生的科技赛道正在发生哪些变化与竞争，就变得史无前例地重要起来。今天我们就从我格外关注的神州控股的智慧城市之路与全新战略转型说起，聊一聊我眼中的大数据产业的全新阶段——“大数据沉浸战”。
我的一个基本判断是，在专注智慧城市产业建设、衍生了18种大数据与云计算业务分支之后，神州控股已经在这场战役中领先了三个身位。下面就来详细阐述一下我的思考。
何为沉浸战神州控股七年筑“城”只待今朝
如果在一个相对长时间的产业周期中来观察，今天的大数据、云计算、物联网三大产业竞赛，究竟处于怎样的历史位置当中
综合信息技术与移动互联网的发展周期规律，我们或许可以将这一类新技术的普及之路分为三个部分：首先是技术解决方案与产业基础铺设的生成战;第二步是产业势能正式进入应用阶段，为全社会释放产业红利的沉浸战;第三步，则是综合渠道、技术、营销与平台效应的生态战。
经过了漫长的基础设备与能力建设以及市场心智的接受周期，目前的大数据产业已经正式进入了沉浸战的关键节点——整个市场环境需要沉浸入大数据与云计算带来的优质体验当中，将技术转化为助力国计民生的能源与真实价值。
总理在评价大数据产业时曾说：“今天的中国，必须利用大数据等技术为民谋利、解民所忧，促进形成公平普惠、便捷高效的民生服务体系。”其中所表达的意思，正是大数据必须由技术进入实用轨道，成为高度赋能今天整个中国经济体的科技之火。
而这样的致用、实用、善用的大数据产业思维，也正是神州控股创始人郭为先生很早以前就认定的目标。2010年，神州控股开始全面转型进入智慧城市赛道，率先打响了大数据、云计算与人工智能技术赋能民生、富强国家的大数据沉浸战。
这样的远见卓识，带来了此次数博会上神州控股展示的数字中国体系，同时让神州控股在接下来的产业沉浸战中，取得了三大身位的先发优势。
第一个身位：智慧城市是大数据的生命之源
我们知道，民生大数据、政务大数据以及产业大数据，是关系一个第四次工业革命与全面数字进程的重中之重。相比于大数据、云计算产业的其他主流玩家，神州控股很早就看到了这些基本数据的战略高点和未来价值。
在行业普遍更加重视能带来短期利益的项目时，神州控股更加高屋建瓴地意识到了“城市”这个宏大命题本身的数据价值。如果说以前的城市是由物理世界和信息化构成的，那么未来的城市将以大数据为另一个重要的循环系统。
在这个智慧城市的循环系统之中，大数据就是万物的雨水和空气。以大数据连接现代城市的核心零部件，神州控股通过对工业制造、金融商业、政府管理、医疗健康等多个领域的数据化重构，让智能在城市生活中自由流动。
大数据时代最重要的两大特征，就是万物互联+数据生态化。
万物互联得以提供足够量级的数据供给智慧城市新大脑进行深度挖掘。以神州控股新型智慧城市 *** 作系统为例，通过智能终端深度挖掘采集并分析的多重数据，将通过多种源头进入数据分析系统并整合成独立的决策建议。
从2001年到2016年，神州控股完成了智慧城市战略布局的第一个阶段——神州控股的智慧城市服务已经在全国120多个城市展开，与40多个城市签署了战略合作协议，搭建了30多个城市运营服务平台。
稳固的智慧城市体系与筑民生服务体系，让神州控股在大数据的来源与产业释放端上都拥有了高于行业的优势。而与民生、城市、经济产业这些基础经济捆绑在一起，也让神州控股的大数据闭环得到最大程度的加固。
智慧城市战略的宏观价值与准确落地，让神州控股在未来大数据之战中获得了生命之源。郭为先生曾经说，7年的智慧城市实践，经历了生与死的考验。如今看来，这场试炼到了花开果熟的时候。
第二个身位：生态化结构是大数据的未来之钥
我曾经在重创新互联网产业方法论中率先提出过，互联网产业拼到最后拼的是生态。只有内部生态无限完整，整个产业架构有合理的生态循环体系，才能生生不息、长盛不衰。
而在高速奔腾的大数据产业赛道上，很多玩家就忘记了生态化支撑的必要性，过于孤注一掷投入到某个端口中，忘记了中和万物的中国传统商业智慧。
然而，我看到了神州控股这样的大数据企业并没有在高速发展变化的大数据竞赛中忘记自己的初心与生态化生存的互联网智慧。
在大数据产业发展与落地的过程中，神州控股凭借人工智能技术创新、线上线下融合以及物联网的新趋势，打破了大数据在多源异构的处理上的数据壁垒，形成了整个内部技术端口、内生产业体系以及生态伙伴体系的三大生态架构，并对整个神州控股大数据与智慧城市生态圈进行了不断的整合与完善。
从智慧城市解决方案上讲，神州控股的生态化，是基于核心的大数据深网挖掘技术，依托新型智慧城市 *** 作系统的支撑，通过在多个领域构筑“数据大脑”，来实现对城市的生态化构建。
从产业结构的生态化上来说，神州控股以智慧城市为先导，结合了智慧农业、量子计算、市民服务、人工智能医疗等等产业端口，形成了完整有序的产业生态结构。
从生态伙伴上看，神州控股拥有大量城市政府、企业、营销与渠道网络合作伙伴资源，并且与多家国内外主流云计算、大数据公司达成了战略合作，拥有非常完备的产研、市场与应用网络。
生态化是未来技术企业的必备之路，而很早就不断打造企业生态的神州控股，显然在这个领域又一次取得了行业领先优势。
第三个身位：家国情怀是大数据的创生之脊
着重要说的，还有神州控股以及郭为先生在思想与情怀层面为整个大数据产业带来的振动与跨越。
很多分析者会忽略企业家的思考与情怀给企业和产业结构带来的影响，这是非常片面的。
我们知道，在互联网与数字化时代，专业的战略观察和宏大的企业家襟怀，往往可以给整个产业带来难以估量的指数级增长。
神州控股在争夺用户深度、市场依赖度的大数据战役中场，获得了充分而独特的先发优势。
而在神州控股众多产业战略中，最具高度与行业启发性的，就是坚持数字中国战略，坚持企业成长与家国精神相结合，坚守未来科技与民族创生为一体的企业战略。
诚然，大数据与云计算业务，是一个巨型市场和无数爆发机会融为一体的市场机遇。很多弄潮儿选择在其中掘金，甚至有人喊出了成为风口上的猪这种口号。但是，风口上的猪也是猪，风口浪潮退却之后行业中只留下空荡荡的无奈。我们看到大数据行业风起云涌，一批批玩家来了又走，就是因为太多人贪图风口的优越，却忘了高科技从业者应该还给社会什么，还给家国什么，还给子孙后代什么。
经历了农业在现代化面前的暗淡，工业在环境问题面前的无力，我们共有的家国沃土急需要一种高效洁净的生产力提升来完成又一次飞跃。而大数据产业提供的动力无疑是最好的国家经济机遇。美国政府智库把大数据列为二十一世纪比石油更重要的资源，原因就在于此。
然而，在行业向着资本与市场而生的时代，国家与民族又有何种机会获得大数据的反哺
这是行业的遗憾，却也是少部分有识之士的机遇与责任。我所看到的神州控股，是坚定不移与国家需求、民众福祉、地方潜力、未来生活相联系的，每一块业务的纵深展开，都归因于民族产业与国民生活的所急所需。
神州控股的大数据之路，从第一个脚印开始，就是与我们生活的土地紧密相联的。这是神州控股相对更拙的一面，却也是它无比智慧的一面。
与整个国民经济形成良性循环，达成科技势能与经济发展空间的高频互补，让神州控股铸造起了无比坚实的产业壁垒。无论市场风向如何，守护着家国厚望的神州控股大数据都将岿然不动。
最好的防守就是最好的进攻，根植于民生民用、深度拥抱国家需求的神州控股，必然会在国家大力发展创新科技产业的大潮中不断上行。
积极推进战略升级的神州控股，可以从家国战略与国民品牌中获得巨大赋能，要知道社会责任感是最好的品牌公关。而郭为先生带领的神州控股，已经在今天的行业竞争中悄然领先了这个最大的身位——情怀与坚持换回的雨露同泽。

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