工业大数据下的应用领域11度

工业大数据不仅包括企业在研发、生产、销售、服务、管理等过程中所产生的企业数据，也包括如经济运行、行业、市场、竞争对手等外部数据，对这些数据的采集、管理、分析与应用，将成为驱动企业转型与升级的巨大动力。企业致力于深化工业大数据在生产过程控制、设备故障预测、产品研发与设计、销售与生产预测、供应链优化等方面的应用，并通过大数据交易为企业的决策提供可靠的参考依据，为其数字化、智能化、互联网化转型提供有力支撑。
1、生产过程控制：工业大数据在生产过程控制中的价值主要体现在以下几个方面：
1.1. 改进生产工艺
工业大数据有助于分析整个生产流程中每个环节的执行情况，当某个流程偏离标准工艺时，通过对大数据进行分析能够快速地发现错误或者瓶颈所在，使问题更容易解决。
1.2. 建立生产过程虚拟模型
利用工业大数据技术对产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，以减少实际生产过程中的风险。
1.3. 优化能耗
在生产中对所有流程进行分析与控制将会大大降低能耗。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，由此便可为企业优化生产过程中的能耗提供参考数据。
1.4. 质量事故分析
可以帮助生产企业追溯产生质量事故的环节及原因，从而做出分析与改进，降低再次出现质量事故的概率。
通过大数据采集、管理、分析及应用，达到以上四方面的效果，从而实现优化生产过程控制、突破生产瓶颈的目的。
2、设备故障预测：通过分析来自生产设备中所安装的传感器振动、温度、电信号等大数据流，为设备故障诊断和预警提供支撑。
具体来说，可以通过以下方法实现设备故障预测：
2.1. 通过历史故障记录以及缺陷数据分析，得到造成设备故障的主要因素；
2.2. 对设备故障因素进行关联性分析；
2.3. 通过对历史经验、基础数据以及因素之间关联关系构建风险评估模型；
2.4. 进行设备的应用场景选型，并根据场景进行数据准备、数据筛选、数据挖掘；
2.5. 通过决策平台对分析后的数据进行图形化展示，并对数据进行验证。
工业大数据可以准确预判设备发生故障的趋势，并发出预警，降低设备发生故障的概率，确保设备运行的可靠性。
3、产品研发与设计：通过采集、管理、分析与应用产品全生命周期中所产生的大数据，实现企业和用户协同研发，可以大大提高产品功能、性能和市场竞争力。
工业大数据主要通过关注以下两个方面来实现其在产品研发与设计过程中所发挥的价值：
3.1. 通过大数据分析，在新产品开发前充分考察其性质、用途及可替代性，保证其独创性。
3.2. 通过大数据分析，在产品研发与设计过程中充分考虑消费者需求变化的速度与方向、用户体验数据等，使其成为产品创新和新产品开发活动的重要参考。
4、销售与生产预测：所整合的行业数据可广泛地应用到营销、销售和生产预测中，使销售预测更精准、生产计划更精细。
4.1. 销售预测
（1）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；
（2）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。
4.2. 生产预测
在生产预测中，工业大数据可以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、工装模具约束等各方面因素，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。
5、供应链优化：通过对供应链大数据进行采集、管理、分析与应用，可以实现仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降，并帮助企业持续进行供应链的改进和优化。
5.1. 精确的需求预测
大数据可以帮助企业预测整个市场的需求情况，并据此制定合适的销售预测、库存策略、生产安排。
5.2. 敏捷、透明的寻源与采购
通过数据分析寻找到合适的供应商，建立良好的供应商关系，通过供应商绩效评估和合同管理，使采购过程规范化、标准化、可视化、成本最优化。
5.3. 成熟的补货和库存协调机制
通过对需求变动、安全库存水平、采购提前期、最大库存设置、采购订购批量、采购变动等方面大数据的综合分析，建立优化的库存结构和库存水平设置，消除过量的库存，降低库存持有成本。
5.4. 建立高效的运输与配送中心管理
通过大数据分析合理的运输管理、道路运力资源管理，提高企业对运输风险的管控力，改善企业运作和客户服务品质。
5.5. 有效可靠的供应链计划
包括需求预测、库存计划、资源配置、设备管理、渠道优化、生产作业计划、物料需求与采购计划等。
6、装备制造:在装备制造行业，大数据是实现“智能工厂”和“智能生产”的基础，对于推动装备制造企业的转型升级意义重大。
6.1. 在生产制造过程中，通过建立全覆盖的数据体系，能够确保机器设备的正常运转，降低生产成本；
6.2. 建立在数据采集基础上的数据分析，可以有效缩短新产品从研发到上市的时间，提升生产制造能力；
6.3. 在数据信息的全方位支持下，能够很好的完成生产产品的检验、次品的溯源、在销售领域延伸人性化的服务。
通过实现工业大数据在以上三方面的应用，不仅可以推动装备制造企业的生产与产品升级，更能有效服务于整个行业的转型升级。
7、水泥建材:在水泥建材行业，工业大数据重点关注生产过程优化和降耗增效两个方面：
7.1. 利用大数据进行生产过程优化
对水泥、建材行业的生产工况数据进行深度挖掘，以节能降耗为目标，以稳定质量为突破口，以生产过程控制决策为手段，通过为生产控制决策提供参考来优化生产过程。
7.2. 利用历史大数据实现降耗增效
利用工业大数据技术对产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，以减少实际生产过程中的风险。
8、环保:作为战略性新兴产业之一的环保产业，由于环保需求的升级及环境资本市场的助力，其发展前景看好。目前，从战略层面讲，整个环保领域需要纵向整合及延伸产业链，培育具有环境咨询、环保设备、工程设计及运维等综合能力的大型环境集团参与国际市场竞争，从环保企业自身发展来讲，需要实现规模化发展及精细化管理，才能在这个新兴产业发展之初便为自身赢得机会。无论是哪方面讲，工业大数据都将发挥不可替代的作用：
8.1. 通过环保领域的工业大数据采集、管理、分析、应用，对整个行业的未来发展趋势、可能会面临的问题等进行准确预测。
8.2. 采集与分析环保企业内部大数据，整合行业数据，为环保企业的生产改进、发展预测提供最可靠的参考数据，并规避风险。
9、电力:以下几个方面可以简要描绘出工业大数据在电力行业的应用场景：
9.1. 提升状态检修管理能力
大数据能够反映出消缺、检修、运行工况、气象条件等因素对发电设备状态的影响，以及设备运行的风险水平，实现检修策略优化，指导状态检修的深入开展。
9.2. 提升现场安全管理能力
通过研究大数据，利用分布式存储、并行计算、模式识别等技术，掌握施工现场的安全隐患，或核查安全整改措施的落实情况。
9.3. 提升新能源调度管理能力
通过大数据分析新能源的出力与风速、光照、温度等气象因素的关联关系，更准确地对新能源的发电能力进行预测和管理。
10、冶金:深化工业大数据在以下三个层面的应用，推动整个冶金产业的发展
10.1. 利用工业大数据可以尝试各种工艺流程及工况条件的选择对产品的影响、完善各类实验、保存大量数据和丰富冶金的产品类型；
10.2. 构建出一套专业、规范、系统的自动化工艺，形成一个完善的产业链，稳定冶金质量、减少不合格率、降低系统成本，保障在激烈的竞争中仍然能脱颖而出；
10.3. 为冶金行业整体自动化和智能化水平的提高提供数据依据与支持，为冶金行业的信息自动化建设和技术创新开发指明方向。
11、矿业:工业大数据在矿业行业的应用及价值体现在以下几方面：
11.1. 采集矿业行业的资讯与数据，构建数据库、地质模型、矿床模型；
11.2. 通过大数据对矿藏储备、品质、开采条件等进行分析；
11.3. 进一步通过大数据实现匹配的投资、建设、运营、尾矿处置；
11.4. 利用矿业知识产权专利大数据，将矿业全产业链技术难题与大数据进行对接。
由此，工业大数据将上游的矿山探矿、开发、采选炼与下游的加工、产能信息连接起来，实现消费信息之间的无缝对接，并利用产业链网络数据，带来智慧矿业运作模式。