1.工业大数据是什么

工业大数据就是指工业领域的互联网大数据，是工业互联网的核心,贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节。工业大数据相比于单一的互联网大数据，主要差别在于：互联网大数据的目的是在较为发散的互联网各类数据信息中挖掘潜藏的关联关系;而工业大数据具有极强的目的性。

2.工业大数据的特点

一般意义上，大数据有具有数据量大、数据种类多、商业价值高、处理速度高，在此基础上，工业大数据还有两大特点。

(1)一是准确率高，大数据一般的应用场景是预测，在一般性商业领域，如果预测准确率达到90%已经是很高了，如果是99%就是卓越了。但在工业领域的很多应用场景中，对准确率的要求达到99.9%甚至更高，比如轨道交通自动控制，再比如定制生产，如果把甲乙客户的订单参数搞混了，就会造成经济损失。

(2)二是实时性强，工业大数据重要的应用中要求实时反馈，一旦数据的采集、传输和应用等全处理流程耗时过长，就难以在生产过程中发挥价值。

3.工业大数据的类型

(1)第一类是经营性数据，比如财务、资产、人事、供应商基础信息等数据，这些数据在企业信息化建设过程中陆陆续续积累起来，表现了一个工业企业的经营要素和成果。

(2)第二类是生产性数据，这部分是围绕企业生产过程中积累的数据，包括原材料、研发、生产工艺、半成品、成品、售后服务等。随着数字机床、自动化生产线、SCADA系统的建设，这些数据也被企业大量记录下来。这些数据是工业生产过程中价值增值的体现，是决定企业差异性的核心所在。

(4)第三类是环境类数据，包括布置在机床的设备诊断系统，库房、车间的温湿度数据，以及能耗数据，废水废气的排放等数据。这些数据对工业生产过程中起到约束作用。

从目前的数据采用情况看，经营类数据利用率最高，生产性数据和环境类数据相比差距比较大。从未来数据量来说，生产线数据在工业企业数据中的占比将越来越大，环境类数据也将越来越多样化。

4.工业大数据的应用举例

(1)基于数据的产品价值挖掘。通过对产品及相关数据进行二次挖掘，创造新价值。

日本的科研人员日前设计出一种新型座椅，能够通过分析相关数据识别主人，以此确保汽车的安全。这种座椅装有360个不同类型的感应器，可以收集并分析驾驶者的体重、压力值，甚至坐到座椅上的方式等多种信息，并将它们与车载系统中内置的车主信息进行匹配，以此判断驾驶者是否为车主，从而决定是否开动汽车。实验数据显示，这种车座的识别准确率高达98%。

三一公司的挖掘机指数也是如此。通过在线跟踪销售出去的挖掘机的开工、负荷情况，就能了解全国各地基建情况，进而对于宏观经济判断、市场销售布局、金融服务提供调整依据。

(2)提升服务型生产。提升服务型生产就是增加服务在生产(产品)的价值比重。主要体现在两个方向。一是前向延伸，就是在售前阶段，通过用户参与、个性化设计的方式，吸引、引导和锁定用户。比如红领西服的服装定制，通过精准的量体裁衣，在其他成衣服装规模关店的市场下，能保持每年150%的收入和利润增长，每件衣服的成本仅比成衣高10%。当然了，小米手机也属于这一类。二是后向延伸，通过销售的产品建立客户和厂家的互动，产生持续性价值。苹果手机的硬件配置是标准的，但每个苹果手机用户安装的软件是个性化的，这里面最大的功劳是APPStore。苹果通过销售苹果终端产品只是开始，通过APPStore建立用户和厂商的连接，满足用户个性化需求，提供差异性服务，年创造收入在百亿美金。

(3)创新商业模式。商业模式创新主要体现在两个方面，一是基于工业大数据，工业企业对外能提供什么样的创新性商业服务;二是在工业大数据背景下，能接受什么样的新型的商业服务。最优的情况是，通过提供创新性商业模式能获得更多的客户，发掘更多的蓝海市场，赢取更多的利润;同时通过接受创新性的工业服务，降低了生产成本、经营风险。

比如，GE不销售发动机，而是将发动机租赁给航空公司使用，按照运行时间收取费用，这样GE通过引入大数据技术监测发动机运行状态，通过科学诊断和维护提升发动机使用寿命，获得的经济回报高于发动机销售。

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