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1、工业大数据的概念

大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储 和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。

工业大数据是大数据的一种类型，是工业领域智能化过程中产生的大数据，通过对数量巨大、来源分散、格式多样的工业系统的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现产品、服务和商业的新知识、新价值、新能力。

2、工业大数据在智能制造中的应用价值

认识的根本任务就是要透过现象看本质。有之以为利，无之以为用。一切事物的实体为我们提供可以凭借的、可见的基础条件，而其中所隐藏的空间和 可变化的无限可能性才是被我们真正使用并创造价值的所在。工业大数据只是一个现象，其本身并不重要，利用工业大数据创造价值才是根本目的。作为实 现智能制造的重要驱动力，工业大数据可为企业制造与管理流程优化，产品、服务和商业模式创新，以及整个行业生态圈的快速聚合提供有效支撑。

工业企业通过智能产品中的传感器等模块，实时采集、存储和传输用户使用和偏好的数据，利用挖掘、分析等技术手段，帮助企业及时改进产品功 能，预先诊断产品故障，使客户在不知不觉中参与到需求分析和产品设计等活动中，甚至可以在满足用户个性化需求的前提下，通过规模化定制来构建新 的商业彳式，为企业创造新的价值

与其它行业大数据应用不同，工业大数据应用的最大价值就在于对企业生产制造和业务管理流程的智能优化。利用收集的温度、压力、热能、振动、 噪声、材料、人员、产量等数据，对生产过程进行严格监控，并通过进行设备诊断、用电量、能耗、质量事故（包括违反生产规定、零部件故障）、产能、人 员技能、材料等方面的分析，改进生产工艺流程，优化生产过程 ， 降低能源消耗 ， 制定生产计划和下达生产任务。在提升效率和质量的基础上，重塑企 业制造与业务流程，实现并行、实时、透明的生产管理，真正达到科学管控。

企业在运行过程中存在诸多不确定因素 。 在互联网大潮中摸爬滚打的智能制造企业的不确定因素更是被无限放大。企业既要考虑如何避免产品缺 陷 、 加工实效 、 设备效率 、 可靠性和安全等问题 ， 还需关注设备的性能下降、零部件磨损 、 运行风险升高等问题 。 借助工业大数据可实现在功能退化的过程中发出信息，并进一步预测和预防潜在的故障， 进而规避风险发生。

传统营销体系往往是通过调研、采样、简单数据统计、消费者代表等方式来研究消费者行为，其最大的问题是缺乏精准性，并不能完全够代表整个 消费者需求。而工业大数据将用户与企业紧密关联起来，用户参与到产品创新、设计等活动中，企业对用户需求可准确把握，不但增强了用户粘性，而且可 以藉此有效制定或调整产品策略、市场策略和渠道策略等，提高营销的精准度。同时，服务已经不是传统意义上的远程人工在线的应答式和售后产品服务 的模式，而是更注重利用全产业链形成的大数据进行综合的数据分析与挖掘，针对全产业链的各个环节的各级用户，面向其具体的活动需求提供定制化 的、可以辅助其具体活动预测的信息。

工业大数据不仅对工业企业生产经营具有持续改善作用，对工业企业上下游与行业内外同样有正向聚合效应。比如，互联网+汽车就是基于汽车生 产企业的工业大数据，综合人、车、路、环境、社会之间的关系，实现汽车、保险、维修、零配件、交通等行业间的跨界融合与互动。

慧都工业大数据解决工业应用现状，实现大数据在制造业应用价值，目前工业数据应用现状如下：

• 数据孤岛现象严重： 制造业各个信息系统，存在大量生产经营数据，这些数据往往是独立的，交互的信息很少，数据孤岛现象严重。
• 挖掘数据价值难度高：生产信息系统或制造执行系统的数据，多用于在线监控和历史数据查看，无法做到海量数据分析。
• 缺乏数据管理思维： 制造业缺乏在数据管理方面人员和技术的投入，不能有效管理数据资源和建立数据管理机制，为生产经营提供有效的数据指引。

慧都工业大数以底层基于慧都大数据基础平台DataForce提供高效存储和计算能力，搭建安全、高效、可靠的大数据分析平台，我们还提供组件自定义搭配，为企业选择满足方案需要的大数据功能组件，使您的大数据解决方案成本降到最低，从而高品质的解决您的大数据需求问题，解决工业数据应用难题，实现以数据驱动发展，助力企业智能化。