工业大数据知多少-究竟如何真正的为企业提质增效？

随着互联网、物联网的快速兴起与普及，当前社会数据的增长速度比以往任何时期都要迅猛。美国政府投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，认为数据是“未来的新石油”。我国工信部发布《工业大数据白皮书》，将大数据上升到国家战略层面。

工业大数据的概念提出后，IT业界结合新的大数据技术和自身对工业的理解，提出了大量的解决方案，有许多已经在现实中的到了应用。工业大数据就目前来看，到底有什么作用，能帮企业解决哪些问题呢？

小编给大家总结下当前大数据在工业领域切实发挥作用的方面：

1、实现数据的全面采集并持久化

在前大数据时代，很多工业现场采集到的数据的生命周期仅仅是在显示屏上一闪而过，大量的数据由于种种原因被丢弃了，丢弃的一个很重要的原因就是无法有效存储，全部存储成本过高且数据量过大导致无法使用。

大数据时代之后，新型的数据处理技术及云计算带来的低成本，使得数据的全面采集及持久化成为可能，采集到的数据实现长时间的存储，并可以将海量的数据进行处理、分析，工业用户就有了存储数据的意愿。而这一切又反过来为大数据分析提供了坚实的数据基础，使得分析的结果更准确，成为一种正向循环。

2、生产过程信息的完全透明化

随着现代生产技术的飞速提高，生产过程已经呈现高度复杂性和动态性，生产过程信息呈现碎片化倾向，只有专业部门、专业人员才掌握本部门、本专业的数据，企业无法全面有效了解全生产流程。

随着大数据处理和可视化技术的不断发展，目前，通过全生产过程的信息高度集成化和数据可视化，从而达到了生产过程的信息透明化，企业总调度中心不仅可以清晰地识别产品，定位产品，而且还可全面掌握产品的生产经过、实际状态以及至目标状态的可选路径。

3、生产设备故障诊断和故障预测

目前已经可以实现对设备各类数据的采集，包括设备运行的状态参数，例如温度、震动等，设备运行的工况数据，例如负载、转速、能耗等，设备使用过程中的环境参数，例如风速、气压等，设备的维护保养记录，包括检查、维护、维修、保养等信息，以及设备的使用情况，例如使用单位、操作人员等。收集到设备的各类数据后，再加上同类设备的数据、长周期的使用数据等等，就构成了大数据分析的基础数据。

4、生产设备的优化运行

在故障诊断和故障预测的基础上，机器、数据和生产指标构成了一个相互交织的网络，通过信息的实时交互、调整，再加上优化准则，将它们进行比对、评估，最终选出最佳方案。可以进一步提高设备的效率和精度，更加合理化和智能化的使用设备，这就使生产更具效率，更环保，更加人性化。设备的使用更加高效、节能、持久，同时还可减少运维环节中的浪费和成本，提高设备的可用率。

5、提升企业的安全水平

由于设备信息、环境信息和人员信息的高度集成，经过数据分析可实现安全报警、预警，隐患评估、预警等，从而大幅度提高安全水平，并且可提升人员效率。

6、实现定制化生产

近几十年里，技术开发面临的最大挑战是产品乃至系统无限增加的复杂性。与此同时，这还导致开发和制造的工业过程的复杂性也倾向于无限增加。而工业企业欲在未来长期保持竞争优势，又必须提高生产灵活性。因为只有这样，才能降低成本，缩短产品上市时间，并通过提高产品的种类，满足个性化的生产需求。

单靠人脑进行管理，是无法对如此复杂的流程和庞大的数据进行匹配的，通过大数据技术的引入，可以将客户的需求直接反映到生产系统中，并且由系统智能化排程，安排组织生产，使得企业定制化生产成为现实；

7、实现供应链的优化配置

通过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。

供应链体系以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合供应链资源和用户资源。在供应链的各个环节，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，企业就能够持续进行供应链改进和优化，保证了对客户的敏捷响应。

8、实现产品的持续跟踪服务

随着物联网技术的发展，对于已售出的产品，现在可实现运行数据的全面收集，从而可分析已售出产品的安全性、可靠性、故障状态、使用情况等，在这些数据的基础上，产品运行数据可以直接转化到生产过程中，可以改进生产流程、提高产品质量、开发新产品，更进一步，生产信息也可以直接作用于优化产品研发及生产过程的上游工序中。

不管概念如何发展，以人工智能、大数据为标志的第四次工业革命已经在我们的身边展开了，通过这一次的工业革命，我们可以进行超级复杂流程的管理、大规模生产过程的优化和决策的快速执行，实现复杂生产和个性商业活动的高度整合，使人类的生产效率再上升一个数量级，使生产力得到进一步的释放。

（文章部分源自君子藏器博客）

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