1、工業(yè)大數(shù)據(jù)的概念

大數(shù)據(jù)是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征的數(shù)據(jù)集合，正快速發(fā)展為對數(shù)量巨大、來源分散、格式多樣的數(shù)據(jù)進行采集、存儲 和關(guān)聯(lián)分析，從中發(fā)現(xiàn)新知識、創(chuàng)造新價值、提升新能力的新一代信息技術(shù)和服務業(yè)態(tài)。

工業(yè)大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的一種類型，是工業(yè)領(lǐng)域智能化過程中產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)，通過對數(shù)量巨大、來源分散、格式多樣的工業(yè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行采集、存儲和關(guān)聯(lián)分析，從中發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品、服務和商業(yè)的新知識、新價值、新能力。

2、工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能制造中的應用價值

認識的根本任務就是要透過現(xiàn)象看本質(zhì)。有之以為利，無之以為用。一切事物的實體為我們提供可以憑借的、可見的基礎(chǔ)條件，而其中所隱藏的空間和 可變化的無限可能性才是被我們真正使用并創(chuàng)造價值的所在。工業(yè)大數(shù)據(jù)只是一個現(xiàn)象，其本身并不重要，利用工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值才是根本目的。作為實 現(xiàn)智能制造的重要驅(qū)動力，工業(yè)大數(shù)據(jù)可為企業(yè)制造與管理流程優(yōu)化，產(chǎn)品、服務和商業(yè)模式創(chuàng)新，以及整個行業(yè)生態(tài)圈的快速聚合提供有效支撐。

工業(yè)企業(yè)通過智能產(chǎn)品中的傳感器等模塊，實時采集、存儲和傳輸用戶使用和偏好的數(shù)據(jù)，利用挖掘、分析等技術(shù)手段，幫助企業(yè)及時改進產(chǎn)品功 能，預先診斷產(chǎn)品故障，使客戶在不知不覺中參與到需求分析和產(chǎn)品設計等活動中，甚至可以在滿足用戶個性化需求的前提下，通過規(guī)模化定制來構(gòu)建新 的商業(yè)彳式，為企業(yè)創(chuàng)造新的價值

與其它行業(yè)大數(shù)據(jù)應用不同，工業(yè)大數(shù)據(jù)應用的最大價值就在于對企業(yè)生產(chǎn)制造和業(yè)務管理流程的智能優(yōu)化。利用收集的溫度、壓力、熱能、振動、 噪聲、材料、人員、產(chǎn)量等數(shù)據(jù)，對生產(chǎn)過程進行嚴格監(jiān)控，并通過進行設備診斷、用電量、能耗、質(zhì)量事故（包括違反生產(chǎn)規(guī)定、零部件故障）、產(chǎn)能、人 員技能、材料等方面的分析，改進生產(chǎn)工藝流程，優(yōu)化生產(chǎn)過程 ， 降低能源消耗 ， 制定生產(chǎn)計劃和下達生產(chǎn)任務。在提升效率和質(zhì)量的基礎(chǔ)上，重塑企 業(yè)制造與業(yè)務流程，實現(xiàn)并行、實時、透明的生產(chǎn)管理，真正達到科學管控。

企業(yè)在運行過程中存在諸多不確定因素 。 在互聯(lián)網(wǎng)大潮中摸爬滾打的智能制造企業(yè)的不確定因素更是被無限放大。企業(yè)既要考慮如何避免產(chǎn)品缺 陷 、 加工實效 、 設備效率 、 可靠性和安全等問題 ， 還需關(guān)注設備的性能下降、零部件磨損 、 運行風險升高等問題 。 借助工業(yè)大數(shù)據(jù)可實現(xiàn)在功能退化的過程中發(fā)出信息，并進一步預測和預防潛在的故障， 進而規(guī)避風險發(fā)生。

傳統(tǒng)營銷體系往往是通過調(diào)研、采樣、簡單數(shù)據(jù)統(tǒng)計、消費者代表等方式來研究消費者行為，其最大的問題是缺乏精準性，并不能完全夠代表整個 消費者需求。而工業(yè)大數(shù)據(jù)將用戶與企業(yè)緊密關(guān)聯(lián)起來，用戶參與到產(chǎn)品創(chuàng)新、設計等活動中，企業(yè)對用戶需求可準確把握，不但增強了用戶粘性，而且可 以藉此有效制定或調(diào)整產(chǎn)品策略、市場策略和渠道策略等，提高營銷的精準度。同時，服務已經(jīng)不是傳統(tǒng)意義上的遠程人工在線的應答式和售后產(chǎn)品服務 的模式，而是更注重利用全產(chǎn)業(yè)鏈形成的大數(shù)據(jù)進行綜合的數(shù)據(jù)分析與挖掘，針對全產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)的各級用戶，面向其具體的活動需求提供定制化 的、可以輔助其具體活動預測的信息。

工業(yè)大數(shù)據(jù)不僅對工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營具有持續(xù)改善作用，對工業(yè)企業(yè)上下游與行業(yè)內(nèi)外同樣有正向聚合效應。比如，互聯(lián)網(wǎng)+汽車就是基于汽車生 產(chǎn)企業(yè)的工業(yè)大數(shù)據(jù)，綜合人、車、路、環(huán)境、社會之間的關(guān)系，實現(xiàn)汽車、保險、維修、零配件、交通等行業(yè)間的跨界融合與互動。

慧都工業(yè)大數(shù)據(jù)解決工業(yè)應用現(xiàn)狀，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)在制造業(yè)應用價值，目前工業(yè)數(shù)據(jù)應用現(xiàn)狀如下：

• 數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴重： 制造業(yè)各個信息系統(tǒng)，存在大量生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)往往是獨立的，交互的信息很少，數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴重。
• 挖掘數(shù)據(jù)價值難度高：生產(chǎn)信息系統(tǒng)或制造執(zhí)行系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，多用于在線監(jiān)控和歷史數(shù)據(jù)查看，無法做到海量數(shù)據(jù)分析。
• 缺乏數(shù)據(jù)管理思維： 制造業(yè)缺乏在數(shù)據(jù)管理方面人員和技術(shù)的投入，不能有效管理數(shù)據(jù)資源和建立數(shù)據(jù)管理機制，為生產(chǎn)經(jīng)營提供有效的數(shù)據(jù)指引。

慧都工業(yè)大數(shù)以底層基于慧都大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺DataForce提供高效存儲和計算能力，搭建安全、高效、可靠的大數(shù)據(jù)分析平臺，我們還提供組件自定義搭配，為企業(yè)選擇滿足方案需要的大數(shù)據(jù)功能組件，使您的大數(shù)據(jù)解決方案成本降到最低，從而高品質(zhì)的解決您的大數(shù)據(jù)需求問題，解決工業(yè)數(shù)據(jù)應用難題，實現(xiàn)以數(shù)據(jù)驅(qū)動發(fā)展，助力企業(yè)智能化。