揭晓工业大数据的技术与应用

 

成本的大幅下降。跟踪产品库存和销售价格，而且准确地预测全球不同区域的需求，从而运用数据分析得到更好的决策，优化供应链。

 

实现需求预测，以便更好地安排进货、生产，当需求下降时，可追溯问题原因，并解决问题。

 

实现客户画像与精准营销以及客户行为分析，可扩展客源，提升营销成功率及原有客户的满意度及忠诚度。

 

03.运维与服务领域

 

运维与服务领域的数据来源有很多，主要包括：在客户允许的情况下，通过嵌在产品中的传感器采集的产品实时运行状态数据及周边环境数据;通过商务平台获得的产品销售数据、客户数据及相应的产品评价或使用反馈;客户投诉及相应处理记录;产品退货/返修记录及相应的维修记录。通过对这些数据进行分析、挖掘及预测，可帮助工业企业不断创新产品和服务，发展新的商业模式。

 

通过监控、分析远程采集的产品实时运行状态数据，实现远程监控与管理、故障诊断及预测性维护等在线增值服务，可降低维护成本，提高产品利用率。

 

通过分析设备的客户使用数据及周边环境数据，还可为用户提供延伸服务，扩展产品价值空间，实现以产品为核心的经营模式向“制造+服务”的模式转变。

 

通过分析客户产品评价或使用反馈、客户投诉，将有用的意见融入产品的设计及产品改进中，对客户投诉进行分类处理，可提高产品质量及售后服务质量，降低投诉率，提高客户满意度及忠诚度。

 

通过分析产品退货或返修原因，及时采取有效措施，可提升产品质量，降低退货率及返修率。

 

2、企业纵向层级

 

工业大数据架构的企业纵向层从物理域的角度自下而上共分为5层，分别为设备层、控制层、车间层、企业层和协同层。在设备层、控制层、车间层可利用物联网，基于信息物理系统实现智能工厂;在企业层，企业集成内部各种信息化应用，进行企业内部业务流程整合和改造，提升企业运行效率;协同层使用工业云等平台技术，实现企业外部协同制造及制造业服务化等创新业务模式。企业纵向维度可以分成信息物理系统、企业管理信息系统、互联平台系统3个子系统

 

01.信息物理系统

 

信息物理系统通过传感器和各类信息系统采集和汇聚机器运转数据、生产现场数据，实现泛在感知，并运用数据集成处理技术，对工业数据进行采集交换、生产制造反馈控制，达到对设备、车间的控制交互，实现工厂内外物理系统的互联互通，也为工业建模/仿真与分析提供数据基础，进而为车间/工厂运营决策优化提供支撑服务。在工业大数据架构企业纵向层中，用于对工业设备层进行信息采集的信息物理系统以大数据、网络与海量计算为依托，通过核心的智能感知、分析、挖掘、评估、预测、优化、协同等技术手段，使计算、通信、控制实现有机融合与深度合作，做到工业设备、环境、群体的网络空间与实体空间的深度融合。信息物理系统本质在于将物理设备连接到互联网上，让物理设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治五大功能。

 

02.企业管理信息系统

（编辑：宿州站长网）

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