北京天拓四方科技有限公司是一家专业从事工业自动化；在工业制造业等领域的大数据的成功应用案例分享；随着国际社会在工业现代化、工业4.0以及国内在中；近年来出现的人力短缺、工资上涨、产品交付期短和市；设备远程故障诊断分析：大数据预测设备未来可能出现；技术创新：借助平台的专家经验共享、智能决策库的建；北京天拓四方科技有限公司是一家专业从事工业自动化；维领域的装备管
北京天拓四方科技有限公司是一家专业从事工业自动化、信息化、智能化建设的系统解决方案服务商 在工业制造业等领域的大数据的成功应用案例分享 随着国际社会在工业现代化、工业4.0以及国内在中国制造2025战略等方面的不断演进，使得大数据技术在工业行业以及制造业方面也进行了比较深度的技术融合和应用融合，下面我们小编就来给大家介绍一下在工业制造业等领域的大数据应用。
近年来出现的人力短缺、工资上涨、产品交付期短和市场需求变动大等问题，使得制造业正面临新一波转型挑战。如何在控制生产成本的同时，还能提高生产力与效率，则是转型的主要目的。在这样的背景下，德国、美国等制造业发达国家无不积极推动“工业4.0”。
“工业4.0”本质上是通过信息物理系统实现工厂的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产。大数据的作用不仅局限于此，它可以渗透到制造业的各个环节发挥作用，如产品设计、原料采购、产品制造、仓储运输、订单处理、批发经营和终端零售。
数网星云平台-基于云平台构建的制造企业的大数据的意义
产品营销：大数据分析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保等服务。
设备远程故障诊断分析：大数据预测设备未来可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失。
客户体验：在移动端建立企业宣传平台，以场景化方式让客户参与产品的认知，增加品牌的传播效果。
技术创新：借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立，提高运北京天拓四方科技有限公司是一家专业从事工业自动化、信息化、智能化建设的系统解决方案服务商 维领域的装备管理水平，降低行业运营成本。
节约效能：通过数据集的切分和规律查找，帮助找到最优化的数据集，实现人员投入及控制过程的节能提效。
大数据改善订单处理方式
我们都知道，大数据技术不管是在哪个行业当中进行应用，其最为根本的优势就是预测能力，用户利用大数据的预测能力可以精准的了解市场发展趋势，用户需求以及行业走向等多方面的数据，从而为用户自身企业的发展制定更适合的战略和规划。企业通过大数据的预测结果，便可以得到潜在订单的数量，然后直接进入产品的设计和制造以及后续环节。
也就是说，企业可以通过大数据技术，在客户下单之前进行订单处理。而传统企业通过市场调研与分析，得到粗略的客户需求量，然后开始生产加工产品，等到客户下单后，才开始订单处理。这大大延长了产品的生产周期。现在已经有很多制造业行业的企业用户开始利用大数据技术来对销售数据进行大数据分析，这对于提升企业利润方面是非常有利的。
大数据击败传统仓储运输
由于大数据能够精准预测出个体消费者的需求以及消费者对于产品价格的期望值，企业在产品设计制造之后，可直接派送到消费者手中。虽然此时消费者还没有下单，但是消费者最终接受产品是一个大概率事件。这使得企业不存在库存过剩的问题，也就没有必要进行仓储运输和批发经营。 北京天拓四方科技有限公司是一家专业从事工业自动化、信息化、智能化建设的系统解决方案服务商
工业采购变得更加精准
大数据技术可以从数据分析中获得知识并推测趋势，可以对企业的原料采购的供求信息进行更大范围的归并、匹配，效率更高。大数据通过高度整合的方式，将相对独立的企业各部门信息汇集起来，打破了原有的信息壁垒，实现了集约化管理。
用户可以根据流程当中每一个环节的轻重缓急来更加科学的安排企业的费用支出，同时，利用大数据的海量存储还可以对采购的原料的附带属性进行更加精细化的描述与标准认证，通过分类标签与关联分析，可以更好地评估企业采购资金的支出效果。
大数据让产品设计更优化
借助大数据技术，人们可以对原物料的品质进行监控，发现潜在问题立即做出预警，以便能及早解决问题从而维持产品品质，大数据技术还能监控并预测加工设备未来的故障几率，以便让工程师即时执行最适决策。大数据技术还能应用于精准预测零件的生命周期，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。
比如日本的Honda汽车公司就将大数据分析技术应用在了电动车的电池上，由于电动车不像汽车或油电混合车一样，可以使用汽油作为动力来源，其唯一的动力就是电池，所以Honda希望进一步了解电池在什么情况下，绩效表现最好、使用寿命最长。Honda公司通过大数据技术，可以搜集并分析车辆在行驶中的一些资讯，如：道路状况、车主的开车行为、开车时的环境状态等，这些资讯一方面可以帮助汽车制造公司预测电池目前的寿命还剩下多长，以便即时提醒车主北京天拓四方科技有限公司是一家专业从事工业自动化、信息化、智能化建设的系统解决方案服务商 做更换，一方面也可以提供给研发部门，做为未来设计电池的参考。
大数据让终端零售畅通无阻
对于一家企业来说，供应链方面的业务需求也是整体运作当中非常重要的一环，在零售行业当中的一些企业也将大数据技术融入了进来，沃尔玛的零售链平台提供的大数据工具，将每家店的卖货和库存情况大数据成果向各公司相关部门和每个供应商定期分享。供应商可以实现提前自动补货，这不仅减少门店断货的现象，而且大规模减少了沃尔玛整体供应链的总库存水平，提高了整个供应链条和零售生态系统的投入回报率，创造了非常好的商业价值。
对于工业制造业来说，由于自身在技术创新性等方面的特殊需求，对于大数据技术的需求改变是非常庞大的，这就需要在实际应用过程当中将海量数据变得能够真正被实际应用所用，那么大数据在工业领域和制造业领域等方面也就能起到非常重要的意义了。以上就是我们对大数据在工业制造业等领域的应用的相关介绍，希望能够给大家带来一些帮助。 北京天拓四方科技有限公司
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　主要讲述了大数据在制造业领域中的应用,并结合例子...美国等制造业发达国家无不积极推动 “工业 4.0”。...大 数据成果向各公司相关部门和每个供应商定期分享。... 　等制造智能化转型战略的相继 实施,工业大数据日益成为全球制造业挖掘价值、推动...1、工业大数据概念与特征 工业数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据。 ... 　论文部落---论文发表_论文格式_论文范文论文部落专业发表论文网 大数据在工业制造业中的应用研究 刘强 摘要: 工业制造业是当前社会上的一个重要行业, 对社会经济发... 　即通过全产 业链的信息整合,使整个生产系统达到协同...4.3 生产制造环节工业大数据的应用场景 在制造环节,...通过构建基 于规则的故障诊断、基于案例的故障诊断、... 　大数据在制造领域的应用_生产/经营管理_经管营销_...随着中国工业化的浪潮,M 公司逐步发展,已经在细分...通过对企业大数据应用案例研究,结合 M 企业的实际... 　互联网思维在制造业的应用互联网思维精髓大总结:1、...除了定位高端, 特斯拉的另一个成功之处是把重心放在...福特等借助工业 革命改变人类出行方式开始,汽车业已经... 　好文推荐打印社区分享 在一个数据爆炸性增长的“大...创新工业搜索引擎 达索系统“制造业产品设计解决方案...借助主存储器、处理器技 术和应用诀窍领域的最新... 　北京天拓四方科技有限公司是一家专业从事工业自动化、信息化、智能化建设的系统解决方案服务商 制造业大数据分析的五大应用介绍近年来,发展智能工厂成为全球制造业的...蔡家华：推动智能制造和工业大数据加快发展
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由广东院士联谊会、佛山市人民政府主办的第三届广东院士高峰年会于5月12日至14日在佛山举行。50余位两院院士出席年会并接受“两院院士看佛山”高端访谈。本次年会由新华网、碧桂园集团联合主办。会上，佛山市委常委、常务副市长蔡家华表示，智能制造是制造业发展的趋势，工业大数据是推动制造业转型升级的重要支撑，希望各位院士专家为制造业发展把脉献策，共同推动城市发展。
以下为其致辞摘要：
佛山是以实体经济、工业为主的城市，是全国乃至全球著名的制造业基地。第二产业占GDP的比重接近60%，形成了机械装备、家用电器、陶瓷建材、金属制品等优势行业和产业集群。光电、新医药、新材料等新兴产业发展迅速。
2016年佛山市规模以上工业总产值达2.12万亿元，在全国大中城市中排名第6位。智能制造总产值超过600亿元。今年第一季度，佛山市完成规模以上工业总产值5027亿元，增长8%。
智能制造是制造业发展的趋势，工业大数据是推动制造业转型升级的重要支撑。近年来佛山市以新发展理念为引领，以创新驱动发展为核心战略，以智能制造为主攻方向，以工业大数据为突破口，全力以赴推动制造业转型升级。佛山积极参与建设珠江西岸先进制造业产业带和珠江三角洲国家制造业创新中心，制定实施《&中国制造2025&佛山行动方案》《佛山市大数据发展‘十三五’规划”》等政策文件，深入开展“百企智能制造提升工程”，着力建设华中数控佛山智能装备技术研究院、广东工业大学数控装备协调创新研究院等重点创新平台，多措并举推动加快发展大数据，一批新技术、新产业、新模式、新业态在佛山市蓬勃发展。比如，美的集团建立了工业大数据中心，利用大数据分析对企业生产过程进行优化；维尚家具通过建立信息化和工业化的智能制造和智慧配送运送体系，实现了全屋家具数码定制和个性化；佛山众陶联以“产业+互联网+金融资本”搭建“B2B+O2O”的陶瓷产业链全球性集采和平台，构建陶瓷产业上下游协同。2015年，佛山成为国家制造业转型升级综合改革试点城市。
虽然佛山市在发展工业制造和大数据方面进行了积极的探索，但还处在初级阶段，有很大的提升空间。今天，国内智能制造和工业大数据的院士、专家、学者和企业精英共聚一堂，共同研究探讨智能制造和工业大数据的前沿数据和发展趋势，这对佛山来说是一次难得的机会。我们诚恳地希望，各位院士、专家和嘉宾朋友，为佛山制造业发展把脉问题，建言献策。我们将充分吸纳各位的意见和建议，并尽快转化为具体的政策措施，推动智能制造和工业大数据加快发展，推动佛山加快建设国家制造业创新中心和具有全国影响力的转型升级示范地。
（以上资料根据现场录音整理，未经本人审核，仅供参考）
（责任编辑：李庆招）
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大数据架构
大数据制造业应用场景
加速产品创新
产品故障诊断与预测
工业物联网生产线的大数据应用
工业供应链的分析和优化
产品销售预测与需求管理
生产计划与排程
产品质量管理与分析
工业污染与环保检测
大数据其他行业的应用头条丨杨学山：如何利用工业大数据推动制造业转型升级？
什么是工业大数据？
工业大数据，很难从内涵角度来作出一个定义，因为它涉及到很多各种各样的数据。但从外延角度来看，比较容易。
大体上是3+3，第一个“3”是指3个层面——企业，企业上面的供应链、产业链和生态链，以及在这上面的行业管理和宏观经济。第二个“3”是指每个企业都有的3个过程——生产，使用，以及发展中的经营效益，所以，“3+3”基本上把工业大数据的脉络圈起来了。
从企业的角度看，工业大数据是在一个企业的设计、创新、生产、经营和管理决策过程产生、使用和转型升级过程需要的信息之和。所以最小的圈是企业，一个企业从开始到生产线到设计、到工艺过程、到人，一直到管理、决策、市场、服务，像这样的环节都在使用。
从供应链、产业链和生态链的角度来看，工业大数据是供应链、产业链和生态链产生、使用和需求的各类信息之和。这三个链之间很难一刀断开，因此，我也是从一个概念来看。所以，制造业也好、工业企业也好，整个过程是一个链环周。这个链不仅是一个企业，更重要的是政府机构、研究机构，需要把控和研究如何追求制造业前两环的优化。所以我们看到了超越一个企业的生存、使用和发展需求的新工业数据。
从行业管理和宏观调控的角度来看，工业大数据是工业行业管理和宏观调控产生、使用和需求的各类信息之和。每一个行业的管理都需要工业大数据，在工业行业又生存了很多企业，做好工业数据管理需要这样一个链条，所以“3+3”构成了工业大数据的外延，每一个环节，使用的和需求的中间是交集，这样才对工业大数据的发展提供了基础。
首先，3+3加起来的组合就是工业大数据;
第二，产生、使用和进一步发展的需求的工业大数据是不同的，是交集;
第三，进一步发展需求的大数据最大;
最后一句话最重要，工业大数据，工业是主体。
为什么要发展工业大数据？
同样是三个层面，从三个由小到大的层面，加上一个需求，来看一下工业大数据的作用和意义。
首先，从最小的层面——企业来看，工业大数据为企业全过程设计、创新、生产、经营、管理、决策服务，为企业的发展战略和目标的实现服务。
第二个层面，工业大数据服务于供应链的优化、产业链的完善、生态链的形成和优化。从供应链、产业链、生态链来看，不管是CSM的生产圈，还是一个特定产品制造过程的供应链，或是一个完整生产过程的分析，工业大数据都是为了它的形成和优化。
第三个层面，工业大数据要满足行业和宏观决策调控的实际需求，提高行业和宏观经济管理决策质量、能力。政府的行业管理对于供应链、产业链、生态链、商业链、价值链有着非常重要的作用，但是政府的宏观调控超越了这样的链环本身，我们要对经济发展面临的重大问题作出回应，甚至回答制造业如何来应对这样的问题。所以从这个行业来看重要的是行业发展战略，而到宏观调控的时候，不但要从行业的发展战略，还要从整个经济发展去看这些问题怎么解决?这就需要信息。
第四，从工业转型升级的需求看，工业大数据是为了一个个企业、行业、装备、工艺、生产线、供应链的转型升级服务。先进制造业、工业4.0、智能制造，以两化融合和智能制造为重点的中国制造2025，都是工业转型升级模式的未来方向。原来我们的3.0工业，是以装备和生产线为核心的自动化，而4.0的智能化是把这两个过程自动化和数据自动化结合在一起。
工业大数据的研究和实践要服务于加快制造业转型升级、提升工业竞争力;
这个目标要落实到企业创新、设计、生产、经营、管理、决策的每一个具体环节;
这个目标要落实到供应链全局优化、产业链和生态链的形成和优化的每一个具体环节;
这个目标要落实到工业行业管理和宏观经济调控决策的每一个实际需求。
工业大数据怎么推动制造业转型升级？
在回答怎么办之前，首先要知道存在着哪些主要问题：
1、在数据生成环节，主要存在跑冒滴漏和非标准的问题;
2、在数据利用环节，主要存在数据不足、质量不高、各个环节协同存在制度、核算、标准等大量障碍;
3、在发展需求环节，主要存在缺乏预见性、缺乏有效的模型和工具、缺乏制度和标准规范等问题。
要想建设好、应用好大数据，首先要解决这三个问题：
首先是建设，什么是建设?我记得三年前说过，把大数据作探矿、采矿、炼矿、用矿，实际上探矿和采矿就是建设好信息，可以从三个纬度四个方面来建设好信息。三个纬度首先是发现，然后才可以按照应用需求结合起来。第二要有制度，要有标准，要实现系统之间的互操作。同时我们还要发现、收集、组织，来提升系统性、完整性、及时性、准确性。这是建设好、运用好。
利用好有三个方面或者三个层次和若干个关键环节。由于时间关系就不再展开讨论了。
最后，要特别注重取得实效、最佳实践和理论研究。
1、要特别注重实效。因为今天的大数据，每一个环节的形成都有它的实效，这件事情从开始到做完以后，效果究竟是什么?有很多企业家，当你用大数据对你企业各个环节进行改善提升的时候，你首先第一条要把提高效率放在首位，这是关键，而且对于制造业来说，要永远把利润率放在最重要的位置。当然，工业大数据不能直接用钱来算，有的环节是企业老板在管理上、服务上提效，但是这个效果必须是可测量的，不管是定性的还是定量的。
2、要特别注重最佳实践。i5数控机床，从开始研发到今天位列智能数控机床试点领先的行列，花了十年的时间。为什么前面几年没有成功?就是因为数据缺失。缺什么数据?高端数控机床为什么长期被国外控制?数控机床的技术为什么那么长时间没有克服?因为不管是材料的发展，还是装备的发展，都没有数据，没有实践过程中的数据，它是发展不起来的。接下来是模型怎么建，也需要数据来支撑，但是原来由于高端数控机床都由国外来控制，我们没有数据。另外，它在这个过程里面还倡导商业模式，这个机床是按服务钥匙收费。所以它又变成了今天最新最热门的制造行业分享。这显然是一个最佳实践，这里面工业数据是极其重要的。
3、要注重理论的研究，注重方法、制度创新的研究。在这个过程中，需要对制造业发展的趋势、特征，工业大数据的内涵外延，工业大数据建设和利用的系统方法，工业大数据质量保证、协同发展、制度创新等等一系列问题进行研究。
政务大数据基因系统是按照国家、行业和地方标准，通过政务数据元、元数据标准化和数据模板化实现数据规范编辑、智能管理、关联应用和共享开放，以提升全域或行业的数据资源活化和管理能级。它是实现数据跨系统共享交换、创新应用的底层逻辑和关键规则体系，是解决（大）数据混杂、提升数据质量、促进数据创新应用的前提，也是集成信息资源目录体系、交换体系和开放体系三合一的管理平台，为优化政务数据体系、探索数据关系、驱动数据服务奠定基础。是城市和行业数据中心的必备管理工具，实现从管网络、系统到管用数据的跃迁。
来自：OFweek
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