大數據製造業應用
❶ 大數據可以應用在哪些方面
可以應用在雲計算方面。
大數據具體的應用：
1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。
7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。
8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。
9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。
10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。
(1)大數據製造業應用擴展閱讀：
大數據的用處：
1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。
自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。
參考資料：
網路--大數據
❷ 製造業如何利用大數據
製造業如何利用大數據
如果你正在進行大數據項目，那麼有四個因素需要牢記。
1.數據不能脫離實際環境
首先需要說明的是，脫離實際環境的數據的作用將會大打折扣。在生產製造領域，所謂的實際環境可以用工作任務或者執行步驟來提供。每一段數據必須與正在執行的任務或者正在生產的產品本身相關聯，並且與任務的特性相聯系。這個環境可以用於任務與任務之間的對比，用來檢測顯著差異。使用生產製造大數據的第一步就是搜集環境或者事件信息CONTROL ENGINEERING China版權所有，然後這些信息與工廠的歷史數據相關聯。幸運的是，主要的工廠歷史數據備份工具供應商都提供了事件和環境插件，可以將MES流程或者執行系統的作業步驟與歷史數據相關聯。
2.分析優化
第二個需要考慮的因素是，雖然在線歷史數據是一個保存數據的很棒的工具控制工程網版權所有，但是對於分析數據卻有點束手無策。一種好方法是使用離線備份或者資料庫用於分析。大多數工廠的歷史資料庫對存取數據都進行了優化，當需要為大數據分析從正在運行的在線系統提取大量數據時，往往需要花費很多時間。更好的策略是將歷史數據周期性地備份到離線系統中，或者將數據固化到資料庫中，以便用於大數據的優化分析。
3.考慮樣本容量
第三個需要牢記的因素是你必須選擇正確的數據樣本。為了具有說服力，確保樣本容量足夠大，這樣才能夠足以發現內在關系和因果關系。較小的樣本容量有可能得到並不正確的內在關系，使你南轅北轍。還有很重要的一點就是不要將內在關系和因果關系混淆起來CONTROL ENGINEERING China版權所有，因為具有內在關系的事物不一定具有因果關系。數據分析可以發現內在關系，但是如果想要明確事物之間是否存在因果關系則還需要很多工作。大數據分析項目必須引入工程師或者科學家，確保使用工程分析手段能夠得到真實的因果關系，這樣一來數據才發揮了最大價值。
4.鼓勵人員參與
最後一個需要牢記的因素是在有些情況下靠人員來發現規律比靠系統自動完成更加靠譜。你可以指派人員對資料庫進行查詢並發現某些規律。有經驗的操作人員通常對生產系統和相互之間的關系有較深入的認知，他們能夠發現一些被隱藏或不明顯的內在關系。
為保存的數據增加環境信息，使用經過分析優化的數據、客觀陳述和足夠的樣本容量，並對內在關系和因果關系進行合理的總結控制工程網版權所有，以及利用人員進行數據挖掘，這些都是生產製造大數據項目的關鍵組成部分。確保你的項目考慮了這些方面，大數據分析才真正在你的生產車間中落到實處。
❸ 如何利用大數據改進製造業
1.數據不能脫離實際環境
首先需要說明的是，脫離實際環境的數據的作用將會大打折扣。在生產製造領域，所謂的實際環境可以用工作任務或者執行步驟來提供。每一段數據必須與正在執行的任務或者正在生產的產品本身相關聯，並且與任務的特性相聯系。這個環境可以用於任務與任務之間的對比，用來檢測顯著差異。使用生產製造大數據的第一步就是搜集環境或者事件信息CONTROL ENGINEERING China版權所有，然後這些信息與工廠的歷史數據相關聯。幸運的是，主要的工廠歷史數據備份工具供應商都提供了事件和環境插件，可以將MES流程或者執行系統的作業步驟與歷史數據相關聯。
2.分析優化
第二個需要考慮的因素是，雖然在線歷史數據是一個保存數據的很棒的工具控制工程網版權所有，但是對於分析數據卻有點束手無策。一種好方法是使用離線備份或者資料庫用於分析。大多數工廠的歷史資料庫對存取數據都進行了優化，當需要為大數據分析從正在運行的在線系統提取大量數據時，往往需要花費很多時間。更好的策略是將歷史數據周期性地備份到離線系統中，或者將數據固化到資料庫中，以便用於大數據的優化分析。
3.考慮樣本容量
第三個需要牢記的因素是你必須選擇正確的數據樣本。為了具有說服力，確保樣本容量足夠大，這樣才能夠足以發現內在關系和因果關系。較小的樣本容量有可能得到並不正確的內在關系，使你南轅北轍。還有很重要的一點就是不要將內在關系和因果關系混淆起來CONTROL ENGINEERING China版權所有，因為具有內在關系的事物不一定具有因果關系。數據分析可以發現內在關系，但是如果想要明確事物之間是否存在因果關系則還需要很多工作。大數據分析項目必須引入工程師或者科學家，確保使用工程分析手段能夠得到真實的因果關系，這樣一來數據才發揮了最大價值。
4.鼓勵人員參與
最後一個需要牢記的因素是在有些情況下靠人員來發現規律比靠系統自動完成更加靠譜。你可以指派人員對資料庫進行查詢並發現某些規律。有經驗的操作人員通常對生產系統和相互之間的關系有較深入的認知，他們能夠發現一些被隱藏或不明顯的內在關系。
為保存的數據增加環境信息，使用經過分析優化的數據、客觀陳述和足夠的樣本容量，並對內在關系和因果關系進行合理的總結控制工程網版權所有，以及利用人員進行數據挖掘，這些都是生產製造大數據項目的關鍵組成部分。確保你的項目考慮了這些方面，大數據分析才真正在你的生產車間中落到實處。
❹ 大數據在製造業方面怎麼應用
製造業，
這是一個大的方向，需要具體根據你的業務以及客戶去詳細的制定方案。
您不妨透漏一點您所在的具體行業
❺ 大數據的應用領域有哪些
1.了解和定位客戶
這是大數據目前最廣為人知的應用領域。很多企業熱衷於社交媒體數據、瀏覽器日誌、文本挖掘等各類數據集，通過大數據技術創建預測模型，從而更全面地了解客戶以及他們的行為、喜好。
利用大數據，美國零售商Target公司甚至能推測出客戶何時會有Baby;電信公司可以更好地預測客戶流失;沃爾瑪可以更准確的預測產品銷售情況;汽車保險公司能更真實的了解客戶實際駕駛情況。
滑雪場利用大數據來追蹤和鎖定客戶。如果你是一名狂熱的滑雪者，想像一下，你會收到最喜歡的度假勝地的邀請;或者收到定製化服務的簡訊提醒;或者告知你最合適的滑行線路。。。。。。同時提供互動平台(網站、手機APP)記錄每天的數據——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒體上分享這些信息，與家人和朋友相互評比和競爭。
除此之外，政府競選活動也引入了大數據分析技術。一些人認為，奧巴馬在2012年總統大選中獲勝，歸功於他們團隊的大數據分析能力更加出眾。
2.了解和優化業務流程
大數據也越來越多地應用於優化業務流程，比如供應鏈或配送路徑優化。通過定位和識別系統來跟蹤貨物或運輸車輛，並根據實時交通路況數據優化運輸路線。
人力資源業務流程也在使用大數據進行優化。Sociometric Solutions公司通過在員工工牌里植入感測器，檢測其工作場所及社交活動——員工在哪些工作場所走動，與誰交談，甚至交流時的語氣如何。美國銀行在使用中發現呼叫中心表現最好的員工——他們制定了小組輪流休息制度，平均業績提高了23%。
如果在手機、鑰匙、眼鏡等隨身物品上粘貼RFID標簽，萬一不小心丟失就能迅速定位它們。假想一下未來可能創造出貼在任何東西上的智能標簽。它們能告訴你的不僅是物體在哪裡，還可以反饋溫度，濕度，運動狀態等等。這將打開一個全新的大數據時代，「大數據」領域尋求共性的信息和模式，那麼孕育其中的「小數據」著重關注單個產品。
3.提供個性化服務
大數據不僅適用於公司和政府，也適用於我們每個人，比如從智能手錶或智能手環等可穿戴設備採集的數據中獲益。Jawbone的智能手環可以分析人們的卡路里消耗、活動量和睡眠質量等。Jawbone公司已經能夠收集長達60年的睡眠數據，從中分析出一些獨到的見解反饋給每個用戶。從中受益的還有網路平台「尋找真愛」，大多數婚戀網站都使用大數據分析工具和演算法為用戶匹配最合適的對象。
4.改善醫療保健和公共衛生
大數據分析的能力可以在幾分鍾內解碼整個DNA序列，有助於我們找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。試想一下，當來自所有智能手錶等可穿戴設備的數據，都可以應用於數百萬人及其各種疾病時，未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人!
蘋果公司的一款健康APP ResearchKit有效將手機變成醫學研究設備。通過收集用戶的相關數據，可以追蹤你一天走了多少步，或者提示你化療後感覺如何，帕金森病進展如何等問題。研究人員希望這一過程變得更容易、更自動化，吸引更多的參與者，並提高數據的准確度。
大數據技術也開始用於監測早產兒和患病嬰兒的身體狀況。通過記錄和分析每個嬰兒的每一次心跳和呼吸模式，提前24小時預測出身體感染的症狀，從而及早干預，拯救那些脆弱的隨時可能生命危險的嬰兒。
更重要的是，大數據分析有助於我們監測和預測流行性或傳染性疾病的暴發時期，可以將醫療記錄的數據與有些社交媒體的數據結合起來分析。比如，谷歌基於搜索流量預測流感爆發，盡管該預測模型在2014年並未奏效——因為你搜索「流感症狀」並不意味著真正生病了，但是這種大數據分析的影響力越來越為人所知。
5.提高體育運動技能
如今大多數頂尖的體育賽事都採用了大數據分析技術。用於網球比賽的IBM SlamTracker工具，通過視頻分析跟蹤足球落點或者棒球比賽中每個球員的表現。許多優秀的運動隊也在訓練之外跟蹤運動員的營養和睡眠情況。NFL開發了專門的應用平台，幫助所有球隊根據球場上的草地狀況、天氣狀況、以及學習期間球員的個人表現做出最佳決策，以減少球員不必要的受傷。
還有一件非常酷的事情是智能瑜伽墊：嵌入在瑜伽墊中的感測器能對你的姿勢進行反饋，為你的練習打分，甚至指導你在家如何練習。
6.提升科學研究
大數據帶來的無限可能性正在改變科學研究。歐洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150個數據中心，有65,000個處理器，能同時分析30pb的數據量，這樣的計算能力影響著很多領域的科學研究。比如政府需要的人口普查數據、自然災害數據等，變的更容易獲取和分析，從而為我們的健康和社會發展創造更多的價值。
7.提升機械設備性能
大數據使機械設備更加智能化、自動化。例如，豐田普銳斯配備了攝像頭、全球定位系統以及強大的計算機和感測器，在無人干預的條件下實現自動駕駛。Xcel Energy在科羅拉多州啟動了「智能電網」的首批測試，在用戶家中安裝智能電表，然後登錄網站就可實時查看用電情況。「智能電網」還能夠預測使用情況，以便電力公司為未來的基礎設施需求進行規劃，並防止出現電力耗盡的情況。在愛爾蘭，雜貨連鎖店Tescos的倉庫員工佩戴專用臂帶，追蹤貨架上的商品分配，甚至預測一項任務的完成時間。
8.強化安全和執法能力
大數據在改善安全和執法方面得到了廣泛應用。美國國家安全局(NSA)利用大數據技術，檢測和防止網路攻擊(挫敗恐怖分子的陰謀)。警察運用大數據來抓捕罪犯，預測犯罪活動。信用卡公司使用大數據來檢測欺詐交易等等。
2014年2月，芝加哥警察局對大數據生成的「名單」——有可能犯罪的人員，進行通告和探訪，目的是提前預防犯罪。
9.改善城市和國家建設
大數據被用於改善我們城市和國家的方方面面。目前很多大城市致力於構建智慧交通。車輛、行人、道路基礎設施、公共服務場所都被整合在智慧交通網路中，以提升資源運用的效率，優化城市管理和服務。
加州長灘市正在使用智能水表實時檢測非法用水，幫助一些房主減少80%的用水量。洛杉磯利用磁性道路感測器和交通攝像頭的數據來控制交通燈信號，從而優化城市的交通流量。據統計目前已經控制了全市4500個交通燈，將交通擁堵狀況減少了約16%。
10.金融交易
大數據在金融交易領域應用也比較廣泛。大多數股票交易都是通過一定的演算法模型進行決策的，如今這些演算法的輸入會考慮來自社交媒體、新聞網路的數據，以便更全面的做出買賣決策。同時根據客戶的需求和願望，這些演算法模型也會隨著市場的變化而變化。
❻ 工業大數據平台方面的應用有哪些
工業大數據是指製造企業在生產運輸銷售過程中所產生的各版種數據，包括企業權生產鏈的各個環節以及工業感測器，自動控制系統，物聯網等等。
其實，相比較國外而言，我國製造業的信息化水平還是比較落後的，很多企業仍就以控製成本的方式在運營，利用數據引導的意識不夠強烈，雖然現在大環境下都在鼓吹大數據、互聯網+，但實際考慮到企業的成本，當下的投入產出比，和企業人員數據管理意識的局限性，諸如FineBI等商業智能系統的部署以及人員科學化數據管理思想的培養是有效的選擇。
❼ 大數據可以應用在哪些行業
大數據基礎知識有三個主要部分，分別是數學、統計學和計算機，同時輔助社會學、經濟學、醫學等學科。
可以到這邊看看
❽ 大數據應用主要是應用在哪些方面
很多方抄面，最典型是分析垃圾郵件內容，過濾垃圾信息。另外還有搜索引擎，圖像識別，語音識別等。一般平民很難接觸到大數據，需要很龐大的數據量得出的結果才有意義，所以大數據是有門檻的。但是大數據仍然在不知不覺間幫助我們。