---这是抟微陪伴你的第16篇文章---

1.引言

工业大数据应用是中国智能制造的重要抓手，是智能工厂建设的核心内容，大数据将推动企业从“制造”走向“智造”。

2.什么是工业大数据

1）来自百度百科的定义

工业大数据技术是使工业大数据中所蕴含的价值得以挖掘和展现的一系列技术与方法，包括数据规划、采集、预处理、存储、分析挖掘、可视化和智能控制等。

工业大数据应用则是对特定的工业大数据集，集成应用工业大数据系列技术与方法，获得有价值信息的过程。

工业大数据技术的研究与突破，其本质目标就是从复杂的数据集中发现新的模式与知识，挖掘得到有价值的新信息，从而促进制造型企业的产品创新、提升经营水平和生产运作效率以及拓展新型商业模式。

2）工业大数据的组成

工业大数据即工业数据的总和，分成三类，即企业信息化数据、工业物联网数据，以及外部跨界数据。

3）工业大数据的特征

工业大数据的本质特征是具有复杂动态系统特性，其4V特征为：大规模、速度快、类型杂、低质量。

3.工业大数据应用

1）工业大数据的应用范围

工业大数据覆盖工业生产的全流程和产品的全生命周期，典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化、产品精准营销、生产计划与排程和产品质量管理与分析等诸多方面。它所表现出来的核心技术优势体现在采集与预处理、存储与管理、分析与挖掘、展现与应用上。

2）工业大数据的应用场景

工业大数据能够参与到从工厂内部的缩短研发和设计周期、生产工艺与流程优化、生产设备维护预警、能源消耗管控到外部的供应链体系优化、个性化定制、助力企业服务化转型等各个环节，可以在不同应用场景下发挥着核心的驱动作用。

3）工业大数据的应用案例

目前数据在工业研发设计、工艺优化、设备维护、质量控制、节能减排等方面的作用日益凸显。中石化在优化工艺操作参数方面、中化在设备健康监测管理方面、航天电器在质量管理方面均采用了大数据建模分析，且都有了长足的进步，取得了较好的经济效益。

4.工业大数据面临的挑战

工业大数据发展面临很多挑战：

1）大数据意识建立的问题。

我们在生产中时时刻刻产生着数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。

2）企业集成水平不高，上下游协同较差形成了数据孤岛的问题。

很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用的一个重要议题就是数据的集成应用。

5.工业大数据的发展趋势

目前，大数据已经在互联网、政府、金融三大领域实现了非常成功和广泛的应用，并引领着大数据产业的发展。而在生产制造行业的工业大数据还在不断探索研究，随着越来越多的企业上云推动工业大数据的完善与发展，其价值和作用也会越来越凸显，应用的方向也会越来越广泛。