製造企業大數據
㈠ 如果大數據在製造業領域普及起來，從業人員需具備哪些
數據和信息已經逐漸成為商家和平台分析消費者的重要工具。在電子商務的運營中運用大數據展開分析和探討,來幫助我國的電子商務企業進一步的運用大數據,提升生產經營的效率。隨著經濟的不斷發展和科技的不斷發展,互聯網的不斷普及,網上購物已經成為人們日常生活中不可或缺的重要組成部分。
可以表現為以下幾種方式：1、精準的廣告
通過網路數據的搜集，以自身的真實需求作為出發點，也更具備真實性。此外，網路上所產生的海量星系是實時的，能夠很好的反應用戶的情緒以及其關注的熱點。這些信息對於企業廣告決策相當重要。
電子商務企業同歸對這次寫海量數據的收集、分析和整合，挖掘出對自己有用的信息，分析不同用戶群體的特徵，根據用戶需求和興趣在正確的時間，給正確用戶投放讓其感興趣的廣告，從而保證營銷的有效性和精準性。
2、物流管理
將供應鏈領域的銷售網點體系、條形碼掃描設備、射頻識別閱讀儀、用於車輛和手提電話的全球定位系統以及用於管理交通、庫房和其他運作的軟體體系等數據相關聯，並從多種渠道獲取大量非結構性數據，進行研究，提升物流速度和針對性。如要避免庫存不足或者由於惡劣天氣導致的延遲送貨等現象的發生，就進行實時或者近乎實時的數據分析。
3、廣告推介
當購買某件商品時，會展現相關商品的推薦信息。這能夠為用戶查找相關商品提供方便，提升客戶體驗；更是利用了商品之間的互補性與相關性，增加了銷量。並且，通過對平台用戶的瀏覽痕跡進行記錄分析，正對不同層次類型的用戶會提供特定的商品推薦信息。
4、信息檢索能力
電子商務平台雖然很大程度上改變了消費者的購物方式，但是就營銷方式來說，商品數量和種類依然是影響消費者選擇商家的主要因素。在電子商務領域內，商品數量和種類呈現出結構的繁雜化發展甚至是非結構化發展趨勢。
這些都為IT基礎設施以及信息處理技術提出了挑戰，大數據處理技術由於其具備的靈活性和功能強大的檢索服務使其能夠引領電子商務信息處理技術的新方向。
5、用戶畫像
作為一種勾畫目標用戶、聯系用戶訴求與設計方向的有效工具，用戶畫像在各領域得到了廣泛的應用。我們在實際操作的過程中往往會以最為淺顯和貼近生活的話語將用戶的屬性、行為與期待聯結起來。作為實際用戶的虛擬代表，用戶畫像所形成的用戶角色並不是脫離產品和市場之外所構建出來的，形成的用戶角色需要有代表性能代表產品的主要受眾和目標群體。
6、信息處理安全性能
網路系統面臨的最大難題是信息安全問題，保證交易安全和用戶信息安全更是電商企業應時刻關注的話題。信息時代的一大特徵是將信息轉化為可利用的資源，甚至是直接創造經濟價值的信息資本。
電子商務領域內，大數據就是企業生存發展的重要資本，億美軟通對於大數據的掌控能力將成為衡量企業核心競爭力的主要標志。但是大數據的出現同樣給信息資源的安全帶來了極大的挑戰，由於其結構復雜，數量巨多，並且大多是具有敏感性的信息，很容易成為網路攻擊的目標。
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㈡ 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。
㈢ 大數據+製造業怎麼做
這是來個偽命題，製造業大數據，自並不是製造業怎麼用大數據。而是製造業有哪些大數據可以用。包括數據的採集、數據的抽取、數據的分析和使用。比如從機床上採集的數據，可以用於機床故障診斷、預維護、產量、產能、質量分析等。
㈣ 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。
㈤ 製造業大數據分析公司哪家好
奧威BI生產可視化系統，全新電子看板與生產數據可視化，打造新一代智慧工廠！
生產現場可視化
生產現場的每一個車間，每一道工序，每一條生產線，所有的生產情況、良品情況、設備負荷情況等，一目瞭然
生產進度可視化
從生產計劃到領料開工，再到在制報工，再到完工入庫，完全可視化跟蹤，並及時監控異常
物控分析
從生產計劃到物料需求計劃，再到采購計劃的執行情況，監督控制，保證物料及時供應
質量分析
將原材料、半成品、產成品各個環節的質量數據進行分析，找出關鍵質量原因，提高品控水平
(奧 威 BI大數據分 析十 多年的廠商）
㈥ 製造業利用大數據的要領
製造業利用大數據的要領
在近幾年裡， 「大數據」已經完全占據了主流分析師和商業媒體的想像力。以大數據為基礎的新一代信息驅動企業的決策正在成為主流，而且，越來越多的企業正在選擇通過利用無數相互連接的資料庫系統的支持，來獲取越來越大量的數據，然後，通過越來越復雜的演算法來指導企業發展。
對於製造業來說大數據是否是一個完全陌生的挑戰呢？事實上，自上世紀80年代，製造業已經開始依靠歷史資料庫來管理大量相關的製造業務數據了。
洞察力從大數據開始
曾經製造業的歷史資料庫關注的焦點在於通過專門的軟體應用程序對相關數據進行有效地收集、存儲、檢索、按照時間序列顯示和優化。歷史資料庫是含有一個以測點名稱欄位和時間欄位為關鍵字的一張表，這張表的另外的一個重要的欄位就是數值欄位，用來存儲測點的採集值，除了這些欄位，還可以包含數據的狀態，數據質量欄位等。隨著時間的變化，不斷地將實時資料庫中的實時數據進行壓縮過濾，並更新磁碟歷史數據文件中的表裡的數據。用戶可從此資料庫中查詢生產實時數據的歷史樣本值或歷史插值數據。
工程師、操作人員、管理人員都可以通過歷史資料庫來查看趨勢變化，可以實現近實時關鍵指標（KPI ） 的跟蹤，並能與實現性能的比較。通過歷史資料庫，相關人員還可對設備故障做出預診斷，提前發現潛在問題。
正是由於准確有效的歷史數據一直以來對工作持續的改進作用，從而，使得在製造業中，到現在還是有著豐富多樣的自動化系統歷史資料庫解決方案。歷史資料庫解決方案的容量和吞吐量是非常容易辨識的標志，但，其解決方案的真正差異其實是聚焦在數據公開、方便的收集與分析方面，如果從多個分布源甚至包括不可靠的網路連接環境下，可靠有效的獲取數據才是歷史資料庫解決方案的核心所在。
工業數據關注的焦點
雖然每個歷史資料庫中都包含某個核心的資料庫，但真正使資料庫成為發揮作用的應用軟體程序，則是需要使數據成為優化的時間序列數據，即，溫度、壓力、流速等相關監測數據之間具有相關聯的時間戳和參數，處理後的數據也被稱為TVQ（時間、數值和屬性）。同時，需要依據系統情況確認數據收集的頻率，比如是每毫秒或一小時收集一次。通過時間戳將數據做分類，建立分類的資料庫，以便更有效率的存儲更大量的數據，以便更快速、輕松、更通用的完成對數據的檢索。
關系資料庫，是指採用了關系模型來組織數據的資料庫。關系模型是在1970年由IBM首先提出，在之後的幾十年中，關系模型的概念得到了充分的發展並逐漸成為資料庫架構的主流模型。簡單來說，關系模型指的就是二維表格模型，而一個關系型資料庫就是由二維表及其之間的聯系組成的一個數據組織。
關系型資料庫有著以下特點：1、容易理解：二維表結構是非常貼近邏輯世界的一個概念，關系模型相對網狀、層次等其他模型來說更容易理解。2、使用方便：通用的SQL語言使得操作關系型資料庫非常方便，程序員甚至於數據管理員可以方便地在邏輯層面操作資料庫，而完全不必理解其底層實現。3、易於維護：豐富的完整性（實體完整性、參照完整性和用戶定義的完整性）大大降低了數據冗餘和數據不一致的概率。
目前，關系資料庫廣泛應用於各個行業，是構建管理信息系統，存儲及處理關系數據的不可缺少基礎軟體，如ERP，MIS，EAM等系統。關系資料庫也是用於分析數據之間的復雜關系的強大工具。但並不適合記錄大量的高速運行的數據。幸運的是，結構化查詢語言（SQL）的出現，使得關系資料庫擁有了更強大的能力和手段，很容易適應其他類型的資料庫，包括非關系型資料庫。此資料庫結構主要用於快速存儲和檢索數據，數以百萬計數據可以被批量處理。這也意味著，可以將數據備份到應用上，如趨勢分析或快速處理包。與關系資料庫的對比，實時歷史資料庫可以記錄，包括變數名、數值、屬性和時間戳等文件。
雖然數據存儲越來越便宜了，但是，每年好幾個TB的關系數據仍然是數據管理的一大難題。為了盡可能的保留實際數據的細節，同時又能節省內存，通過採用50:1的「低損失」壓縮演算法。
數據的完整性
數據的完整性一直是保證歷史資料庫實際應用價值的關鍵。如果用戶不能相信的數據是准確和完整，歷史資料庫永遠不能發揮它的能力成為實際工作改進的推動者。
歷史資料庫中的數據可能是來自一個冗餘的光纖網路連接成為單一的分布式控制系統（DCS），這種情況下，資料庫的架構相對簡單。但資料庫中的數據的來源也可能是地理上分散的衛星或無線網路，如油田資料庫，這種情況下，資料庫不僅是分布式，同時，必須還是容錯。
越來越復雜的數據來源與網路情況，使得對分布式資料庫提出了越來越高的要求，如果網路連接由於某種原因突然中斷，則系統要及時啟用本地歷史資料庫繼續進行存儲，直到網路連接恢復，並及時將本地存儲的數據及時轉發到系統終端。這樣才能保證即使是網路可靠性參差不齊的情況，系統也能正常運行。最近，這種需求，導致了人們在歷史資料庫中引入了「家電」概念，旨在實現「開箱即用」式的數據採集、無線存儲和轉發功能，並以較低的價格實現定製化的解決方案。
分布式歷史資料庫是幫助解決從工廠車間操作人員的企業決策者各層次的管理者不同的需求。歷史資料庫不僅可以提供設備實時操作情況以及趨勢的關鍵績效指標，甚至可以反映設備或者工廠層面的綜合性能。
數據是決策的基礎
數據的准確性完整性至關重要，但是，資料庫的可訪問性也同樣非常重要。畢竟歷史資料庫的作用是希望能更容易的為各層級人員提供決策的參考。
優秀的歷史資料庫不僅要能支持數據源收集來的數據以及行業標准協議，如OPC，同時，還需要能充分利用行業標准進行多系統的整合，如計劃系統、質量管理系統、狀態監測系統等等。而且，用戶還希望資料庫能夠提供可選擇的可視化趨勢分析報告。並且，能提供多種標准介面支持瀏覽器、移動設備等的數據顯示、操作。簡單的CSV和Excel數據文件格式也應該是資料庫能顯示、操作的一部分。
數據能在分布於不同地方、不同類型的設備上顯示和運行，為歷史資料庫的發展打開了新的大門。及時的信息反饋、與及時的數據處理，為生產過程中更快的識別發展趨勢，更准確的找到事故原因，更精確的制定改進策略，成為了可能。
㈦ 製造業怎麼應用大數據
製造企業可以藉助一呼百應等B2B平台搭建。大數據對打入行業生態圈挖掘商機，融資貸款都有重要作用
㈧ 如何利用工業大數據推動製造業轉型
什麼是工業大數據？
工業大數據，很難從內涵角度來作出一個定義，因為它涉及到很多各種各樣的數據。但從外延角度來看，比較容易。
大體上是3+3，第一個「3」是指3個層面——企業，企業上面的供應鏈、產業鏈和生態鏈，以及在這上面的行業管理和宏觀經濟。第二個「3」是指每個企業都有的3個過程——生產，使用，以及發展中的經營效益，所以，「3+3」基本上把工業大數據的脈絡圈起來了。
從企業的角度看，工業大數據是在一個企業的設計、創新、生產、經營和管理決策過程產生、使用和轉型升級過程需要的信息之和。所以最小的圈是企業，一個企業從開始到生產線到設計、到工藝過程、到人，一直到管理、決策、市場、服務，像這樣的環節都在使用。
從供應鏈、產業鏈和生態鏈的角度來看，工業大數據是供應鏈、產業鏈和生態鏈產生、使用和需求的各類信息之和。這三個鏈之間很難一刀斷開，因此，我也是從一個概念來看。所以，製造業也好、工業企業也好，整個過程是一個鏈環周。這個鏈不僅是一個企業，更重要的是政府機構、研究機構，需要把控和研究如何追求製造業前兩環的優化。所以我們看到了超越一個企業的生存、使用和發展需求的新工業數據。
從行業管理和宏觀調控的角度來看，工業大數據是工業行業管理和宏觀調控產生、使用和需求的各類信息之和。每一個行業的管理都需要工業大數據，在工業行業又生存了很多企業，做好工業數據管理需要這樣一個鏈條，所以「3+3」構成了工業大數據的外延，每一個環節，使用的和需求的中間是交集，這樣才對工業大數據的發展提供了基礎。
小結
首先，3+3加起來的組合就是工業大數據;
第二，產生、使用和進一步發展的需求的工業大數據是不同的，是交集;
第三，進一步發展需求的大數據最大;
最後一句話最重要，工業大數據，工業是主體。
為什麼要發展工業大數據？
同樣是三個層面，從三個由小到大的層面，加上一個需求，來看一下工業大數據的作用和意義。
首先，從最小的層面——企業來看，工業大數據為企業全過程設計、創新、生產、經營、管理、決策服務，為企業的發展戰略和目標的實現服務。
第二個層面，工業大數據服務於供應鏈的優化、產業鏈的完善、生態鏈的形成和優化。從供應鏈、產業鏈、生態鏈來看，不管是CSM的生產圈，還是一個特定產品製造過程的供應鏈，或是一個完整生產過程的分析，工業大數據都是為了它的形成和優化。
第三個層面，工業大數據要滿足行業和宏觀決策調控的實際需求，提高行業和宏觀經濟管理決策質量、能力。政府的行業管理對於供應鏈、產業鏈、生態鏈、商業鏈、價值鏈有著非常重要的作用，但是政府的宏觀調控超越了這樣的鏈環本身，我們要對經濟發展面臨的重大問題作出回應，甚至回答製造業如何來應對這樣的問題。所以從這個行業來看重要的是行業發展戰略，而到宏觀調控的時候，不但要從行業的發展戰略，還要從整個經濟發展去看這些問題怎麼解決?這就需要信息。
第四，從工業轉型升級的需求看，工業大數據是為了一個個企業、行業、裝備、工藝、生產線、供應鏈的轉型升級服務。先進製造業、工業4.0、智能製造，以兩化融合和智能製造為重點的中國製造2025，都是工業轉型升級模式的未來方向。原來我們的3.0工業，是以裝備和生產線為核心的自動化，而4.0的智能化是把這兩個過程自動化和數據自動化結合在一起。
小結：
工業大數據的研究和實踐要服務於加快製造業轉型升級、提升工業競爭力;
這個目標要落實到企業創新、設計、生產、經營、管理、決策的每一個具體環節;
這個目標要落實到供應鏈全局優化、產業鏈和生態鏈的形成和優化的每一個具體環節;
這個目標要落實到工業行業管理和宏觀經濟調控決策的每一個實際需求。
工業大數據怎麼推動製造業轉型升級？
在回答怎麼辦之前，首先要知道存在著哪些主要問題：
1、在數據生成環節，主要存在跑冒滴漏和非標準的問題;
2、在數據利用環節，主要存在數據不足、質量不高、各個環節協同存在制度、核算、標准等大量障礙;
3、在發展需求環節，主要存在缺乏預見性、缺乏有效的模型和工具、缺乏制度和標准規范等問題。
要想建設好、應用好大數據，首先要解決這三個問題：
首先是建設，什麼是建設?我記得三年前說過，把大數據作探礦、采礦、煉礦、用礦，實際上探礦和采礦就是建設好信息，可以從三個緯度四個方面來建設好信息。三個緯度首先是發現，然後才可以按照應用需求結合起來。第二要有制度，要有標准，要實現系統之間的互操作。同時我們還要發現、收集、組織，來提升系統性、完整性、及時性、准確性。這是建設好、運用好。
利用好有三個方面或者三個層次和若干個關鍵環節。由於時間關系就不再展開討論了。
最後，要特別注重取得實效、最佳實踐和理論研究。
1、要特別注重實效。因為今天的大數據，每一個環節的形成都有它的實效，這件事情從開始到做完以後，效果究竟是什麼?有很多企業家，當你用大數據對你企業各個環節進行改善提升的時候，你首先第一條要把提高效率放在首位，這是關鍵，而且對於製造業來說，要永遠把利潤率放在最重要的位置。當然，工業大數據不能直接用錢來算，有的環節是企業老闆在管理上、服務上提效，但是這個效果必須是可測量的，不管是定性的還是定量的。
2、要特別注重最佳實踐。i5數控機床，從開始研發到今天位列智能數控機床試點領先的行列，花了十年的時間。為什麼前面幾年沒有成功?就是因為數據缺失。缺什麼數據?高端數控機床為什麼長期被國外控制?數控機床的技術為什麼那麼長時間沒有克服?因為不管是材料的發展，還是裝備的發展，都沒有數據，沒有實踐過程中的數據，它是發展不起來的。接下來是模型怎麼建，也需要數據來支撐，但是原來由於高端數控機床都由國外來控制，我們沒有數據。另外，它在這個過程裡面還倡導商業模式，這個機床是按服務鑰匙收費。所以它又變成了今天最新最熱門的製造行業分享。這顯然是一個最佳實踐，這裡面工業數據是極其重要的。
3、要注重理論的研究，注重方法、制度創新的研究。在這個過程中，需要對製造業發展的趨勢、特徵，工業大數據的內涵外延，工業大數據建設和利用的系統方法，工業大數據質量保證、協同發展、制度創新等等一系列問題進行研究。
㈨ 製造企業如何借力工業大數據
製造企業如何借力工業大數據
工業大數據和原來的信息化有何區別？
簡單來說，1990年代以前，大部分企業都在做企業內部信息化，這被稱為第一次浪潮。1990年代以後，互聯網開始席捲全球，企業相繼進行互聯網化。而隨著信息化與工業化的深度融合，工業大數據悄然興起，這也將成為下一個提升製造業生產力的技術前沿。在清華大學工業大數據研究中心主任王建民看來，工業大數據即第三次工業變革，它以智能互聯的產品為核心載體，而不單純只是通過互聯網增值。
王建民認為，在製造業的利潤越來越低的情況下，工業大數據可以幫助中國企業提高產品在使用維護階段的利潤。最重要的是，利用數據進行跨界運營，能夠為企業帶來新的生存空間。
利用大數據搶占價值高地
為什麼工業大數據對當下的中國企業來說，有著如此深遠的意義？
事實上，在王建民看來，一個復雜裝備的生命周期分三個階段，即：開發製造階段（Beginning of Life，簡稱BOL）、使用維護階段（Middle of Life，簡稱MOL）、回收利用階段（即End of Life，簡稱EOL）。
原來，製造企業將重心放在開發製造階段，企業的核心目標就是將裝備設計製造出來。而產品售賣給消費者後，就和企業沒有關系或者變得無關緊要了。所以生命周期的第二、三階段，常常被企業忽略。但裝備的價值真正體現在用戶的使用體驗上，而不在於製造，盡管製造由質量決定。但消費者在使用階段的流暢程度，才能反映出產品的最終功效。
加工製造環節的確能夠產生很多利潤，但在當前環境下，生產製造的利潤越來越薄，使企業越來越難以為繼。而中國是一個製造大國，更是一個使用大國，製造業的興衰事關重大。王建民認為，只有利用大數據搶占價值高地，實現產品智能化，才能實現從「中國製造」到「中國創造」的轉變，從「生產型製造」到「服務型製造」轉變，這也是「中國製造2025」戰略的應有之義。
跨界運營是工業互聯網轉型的核心
和之前很多技術一樣，工業大數據並非橫空出世，而是一脈相承。但又有新的變化，這種新的變化，在王建民看來，其核心在於連接，將原來孤立的機器連接起來，將人和機器連接起來，將不同的企業、行業連接起來。
事實上，這種連接已經產生了巨大的價值，有很多企業已經開始實踐了。
例如：將人和產品聯系起來，可以實現產品創新。日本科研人員設計出一種新型汽車座椅，根據駕駛者的體重、壓力值等數據識別主人，以判斷駕駛者是否為主人，從而決定是否啟動。
又例如：將兩個不同領域連接起來，可以實現銷售模式的創新。歐洲人可以做到今天賣明天的風電，怎麼賣？他們根據一系列數據，對明天的風力精準地進行測算，從而實現當天交易。這是風電裝備在整個大氣環境下進行的跨界運營的絕佳案例。
還有一個例子，《哈佛商業評論》曾經發表過一篇文章叫《智慧的互聯產品》。美國人認為未來的工業產品應該分為五個階段，到第四個階段的時候，裝備、產品會進入到一個產品的系統階段，機器和機器之間可以對話和合作。比如在農業領域，播種器械、收獲器械會聯合起來到一個農場去作業。而終極階段是：農業機器的集群和天氣的數據，會和種子的數據、灌溉系統的數據聯合起來，通過全方位的連接來解決農業生產中的綠色節能問題。
王建民說，通過跨界運營來創新是工業互聯網轉型的核心。在使用階段做一個簡單的維修、更換配件，不管是預防性維修還是主動維修，都還處於工業互聯網的初級階段。只有通過數據進行跨界運營，才抓住了整個裝備製造業在服務階段轉型升級的核心。
工業大數據應避免的三個誤區
聽上去很美好的工業大數據，如何實踐呢？王建民梳理了三大誤區，以供企業參考：
一、維修＝運行
在工業領域，維修和運行基本不會分開。但是在工業大數據里，二者是分開的。維修指的是，當產品性能下降的時候，通過更換零件或者其他手段，恢復其產品性能。而運行是指如何使用機器，使它產生價值。
二、產業大數據等同於消費大數據
工業大數據最核心的問題在於分析結果的可靠性。在消費大數據上，如果產品的廣告推薦能達到20‰的可靠性，就是搜索引擎的最好水平。但這一數據在工業領域，顯然遠遠不夠。因為在工業領域，往往是失之毫釐，差之千里。工業的應用場景對數據准確率的要求達到99.9%，甚至更高，否則就會造成嚴重的經濟損失乃至安全事故的發生。所以，王建民建議，從人員結構上來講，工業大數據需要數據和產業的人才一起來做。
三、採集的數據越多越好
對於企業而言，機器採集的數據有時候是一個災難，不是企業採集的所有數據都是有用的。不產生價值的數據就是垃圾信息，對於企業而言就是負擔。企業在收集數據之前，首要任務是給數據畫像，弄明白自己到底需要什麼樣的數據。
王建民認為，無論如何，大數據仍然要圍繞裝備增值服務的業務邏輯，在達到這個目的的過程中，讓數據發揮作用，而非簡單地只看到數據，而忽略了根本的邏輯。
㈩ 工業大數據如何改變製造業
工業大數據如何改變製造業
工業大數據是互聯網、大數據和工業產業結合的產物，是中國製造2025、工業互聯網、工業4.0等國家戰略在企業的落腳點。對於製造業而言，了解行業大數據產生的背景，歸納行業大數據的分類和特點，從數據流推動本身價值創造的視角看待、重造工業價值流程，將具有很強的現實意義。
工業大數據如何改變製造業1、精度更高高成功率的製造是製造商的核心競爭力，在大數據出現之前，最好的方法是投資更好的設備，或對員工進行更好的培訓，但都無法太大的減少失敗率帶來的額外損失。然而，使用大數據，製造商可以使用計算機程序來優化流程，並更加巧妙地分析錯誤，從而防止這些錯誤產生。2、產量更高大多數製造商購買原材料並製造成品，他們銷售價格高過製造成本。在該系統中，製造商可以獲得更高的收益(每個成品使用的原材料越少)，企業的經營就更有利可圖。新的大數據應用程序使製造商能夠更好地了解其整體產量，並有機會改進其運營方法，生產產品獲得更多的利潤。3、更好的預測製造商可以根據各種情況預先判斷需要生產多少產品，淡季的時候減少生產量，以及在倉庫中的庫存或出貨量。大數據有助於製造商更好地掌握這種供需關系的變化，因此可以在最有價值的生產條件下進行生產。4、預測和判斷蹤供應商的產品優劣製造商也可以使用大數據跟蹤供應商的優劣。例如，如果供應商提供劣質產品比例較高，通過大數據計算證明這些事情，就可以確定選擇新的供應商是否更加具有成本效益。5、更高的可追溯性大數據還使製造商的流程更加透明和可追溯。製造商的原材料在生產過程中以及生產階段有多少損失?給定批次產量多少，目前存儲在哪裡?運送需要多長時間，一旦需要運送，產品在哪裡?大數據可幫製造商跟蹤生產和交付的所有這些階段，並提供對可能效率低的領域的洞察和分析。6、高級自定義工作大數據顯示，通過在以往的努力中獲取數據並創造更好地利用原材料的方法，有可能創建高級定製工作。它也可以幫助製造商採取逆向工程，為熟悉的問題提出新的解決方案。7、投資回報率和運營效率大數據使製造商能夠更深入地了解其運營的真正效率，以及升級時產生的投資回報率(ROI)，例如新設備或新的廣告策略。這對製造商意味著什麼?更高的盈利能力傳統製造業受到原材料成本和生產限制等因素的限制，而大數據的降臨，讓每個生產環節得更多的收益，極大的較少了成本，企業主能夠利用這些機會，賺取更多的收入。更大的競爭壓力隨著製造商採用大數據戰略，競爭對手感受到採取類似甚至更好的方法的壓力。越來越多的競爭迫使越來越多的傳統製造商升級內部系統，因此未來的技術發展將會越來越活躍。對新角色的需求精益的數據應用程序對外部人員或不熟悉數據分析的人員來說具有極大的挑戰性。新技術令人印象深刻，但他們要求有足夠知識和經驗的人來實施和管理它們。因此，製造商需要專業的人或者公司來協助完成這些變化。目前來看，越來越多的傳統製造業也隨著大數據的普及在不斷的進行產業升級，在競爭激烈的新時代，大數據給製造業帶來的改變是否會引領新的工業革命呢?這些相信各位看官都已經有了自己的答案