1、工業大數據的概念

大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行采集、存儲 和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。

工業大數據是大數據的一種類型，是工業領域智能化過程中產生的大數據，通過對數量巨大、來源分散、格式多樣的工業系統的數據進行采集、存儲和關聯分析，從中發現產品、服務和商業的新知識、新價值、新能力。

2、工業大數據在智能制造中的應用價值

認識的根本任務就是要透過現象看本質。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造價值的所在。工業大數據只是一個現象，其本身并不重要，利用工業大數據創造價值才是根本目的。作為實 現智能制造的重要驅動力，工業大數據可為企業制造與管理流程優化，產品、服務和商業模式創新，以及整個行業生態圈的快速聚合提供有效支撐。

工業企業通過智能產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據，利用挖掘、分析等技術手段，幫助企業及時改進產品功 能，預先診斷產品故障，使客戶在不知不覺中參與到需求分析和產品設計等活動中，甚至可以在滿足用戶個性化需求的前提下，通過規模化定制來構建新 的商業彳式，為企業創造新的價值

與其它行業大數據應用不同，工業大數據應用的最大價值就在于對企業生產制造和業務管理流程的智能優化。利用收集的溫度、壓力、熱能、振動、 噪聲、材料、人員、產量等數據，對生產過程進行嚴格監控，并通過進行設備診斷、用電量、能耗、質量事故（包括違反生產規定、零部件故障）、產能、人 員技能、材料等方面的分析，改進生產工藝流程，優化生產過程 ， 降低能源消耗 ， 制定生產計劃和下達生產任務。在提升效率和質量的基礎上，重塑企 業制造與業務流程，實現并行、實時、透明的生產管理，真正達到科學管控。

企業在運行過程中存在諸多不確定因素 。 在互聯網大潮中摸爬滾打的智能制造企業的不確定因素更是被無限放大。企業既要考慮如何避免產品缺 陷 、 加工實效 、 設備效率 、 可靠性和安全等問題 ， 還需關注設備的性能下降、零部件磨損 、 運行風險升高等問題 。 借助工業大數據可實現在功能退化的過程中發出信息，并進一步預測和預防潛在的故障， 進而規避風險發生。

傳統營銷體系往往是通過調研、采樣、簡單數據統計、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。而工業大數據將用戶與企業緊密關聯起來，用戶參與到產品創新、設計等活動中，企業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整產品策略、市場策略和渠道策略等，提高營銷的精準度。同時，服務已經不是傳統意義上的遠程人工在線的應答式和售后產品服務 的模式，而是更注重利用全產業鏈形成的大數據進行綜合的數據分析與挖掘，針對全產業鏈的各個環節的各級用戶，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。

工業大數據不僅對工業企業生產經營具有持續改善作用，對工業企業上下游與行業內外同樣有正向聚合效應。比如，互聯網+汽車就是基于汽車生 產企業的工業大數據，綜合人、車、路、環境、社會之間的關系，實現汽車、保險、維修、零配件、交通等行業間的跨界融合與互動。

慧都工業大數據解決工業應用現狀，實現大數據在制造業應用價值，目前工業數據應用現狀如下：

• 數據孤島現象嚴重： 制造業各個信息系統，存在大量生產經營數據，這些數據往往是獨立的，交互的信息很少，數據孤島現象嚴重。
• 挖掘數據價值難度高：生產信息系統或制造執行系統的數據，多用于在線監控和歷史數據查看，無法做到海量數據分析。
• 缺乏數據管理思維： 制造業缺乏在數據管理方面人員和技術的投入，不能有效管理數據資源和建立數據管理機制，為生產經營提供有效的數據指引。

慧都工業大數以底層基于慧都大數據基礎平臺DataForce提供高效存儲和計算能力，搭建安全、高效、可靠的大數據分析平臺，我們還提供組件自定義搭配，為企業選擇滿足方案需要的大數據功能組件，使您的大數據解決方案成本降到最低，從而高品質的解決您的大數據需求問題，解決工業數據應用難題，實現以數據驅動發展，助力企業智能化。