引言

     工业大数据，源于工业信息化应用，涉及条形码、RFID、传感器等技术，随信息技术在工业的广泛应用而迅速增长。这些数据多为非结构化，且对实时性有高要求，其应用挑战与互联网行业相仿，甚至更复杂。工业大数据的利用预示着企业创新和变革，通过高级分析等技术，推动研发、生产、运营等各环节的效率提升和洞察力增强。本文将探讨其在制造企业中的多种应用场景。

01加速产品创新

     客户与工业企业的交互产生大量数据，分析这些数据不仅有助于客户参与产品创新，还能促进产品设计。福特公司就是利用大数据技术优化其福克斯电动车的典型案例，使其成为"大数据电动车"。

     福特福克斯电动车在行驶和停放时收集的数据，如加速度、刹车、充电和位置信息，不仅对司机有用，也帮助福特工程师了解驾驶习惯，优化产品。即使车辆静止，也会持续发送胎压和电池系统数据。

     这种以客户为中心的大数据应用带来多方面益处：司机获得实时信息，工程师通过分析驾驶数据制定改进计划，电力公司和供应商也能据此规划充电站和电网负荷。这展示了大数据在促进产品创新和协作方面的潜力。

02产品故障诊断与预测

     大数据技术在产品售后服务和改进方面发挥着重要作用。传感器和互联网技术的应用使得实时故障诊断成为可能，而数据建模和仿真技术提高了预测动态变化的能力。

     以波音公司为例，其飞机系统在飞行中产生的大量数据，如发动机、燃油系统等的实时数据，为故障诊断和预测提供了重要信息。波音737飞机的发动机在飞行中每30分钟就能产生高达10TB的数据。

     通用电气（GE）的能源监测和诊断中心则通过分析全球燃气轮机的传感器数据，每天为客户收集10G数据，支持故障诊断和预警。风力涡轮机制造商Vestas通过分析天气和涡轮仪表数据，优化涡轮机布局，提高电力输出并延长服务寿命。

     这些案例展示了大数据在产品故障诊断和改进中的广泛应用，为企业提供实时监控、故障预测和性能优化的能力。

03工业物联网生产线的大数据应用

     现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

04工业供应链的分析和优化

     大数据分析已成为电子商务企业提升供应链效率的关键工具。京东商城利用大数据预测商品需求，优化配送和仓储，确保快速的客户体验。技术如RFID、物联网和移动互联网为工业企业提供了供应链的全面数据，分析这些数据可显著提高效率并降低成本。

    海尔公司通过整合客户、内部和供应商数据，利用供应链大数据进行持续改进和优化，实现了对客户需求的快速响应。

    在美国，大型OEM供应商依靠市场预测和多种变量，如销售数据和天气预报，来销售产品。工业制造企业通过分析销售、传感器和供应商数据库数据，可以准确预测全球需求，跟踪库存和销售价格，实现成本节约。利用产品传感器数据，企业还能预测零件需求，进一步减少库存，优化供应链。

05产品销售预测与需求管理

      大数据提供了深入分析销售趋势的能力，通过多维度的历史数据组合，企业可以洞察区域需求、产品受欢迎度、消费者偏好等关键信息。这有助于企业调整产品和铺货策略，以适应市场需求。

      例如，在开学季，高校集中的城市文具需求激增，企业可以通过增加促销活动来鼓励经销商提前订货，并提前规划产能以满足需求。在产品开发方面，企业可以根据消费者关注点调整产品功能，如提升手机的拍照功能以适应市场趋势，同时推动4G手机的市场份额。

      通过细致的大数据市场分析，企业能够发现并抓住潜在的销售机会，实现产品策略的精准定位和市场响应的快速调整。

06生产计划与排程

    在制造业中，面对小批量多品种的生产需求，数据的精细化采集（如MES/DCS系统）和信息量的激增对生产计划系统（APS）提出了快速响应的挑战。大数据技术能够提供丰富的信息，帮助我们识别历史预测与实际的偏差，同时考虑产能、人员、物料和工装模具的约束。

    通过智能优化算法，我们可以制定出预先的生产计划，并实时监控计划与实际生产之间的差异，实现计划的动态调整。这有助于避免将群体特征错误地应用到个体上，比如将工作中心的数据错误地等同于单个设备或人员的数据。

    大数据的关联分析和监控能力使我们能够预测并规划未来。尽管大数据可能存在不完美之处，但只要合理运用，它就能成为我们强有力的工具。正如福特曾询问大数据客户的需求，得到的是“更快的马”，而非后来普及的汽车，这表明在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识追求是至关重要的。

07产品质量管理与分析

     传统制造业正受到大数据的深刻影响，迫切需要创新方法来应对大数据带来的挑战，特别是在产品研发、工艺设计、质量管理和生产运营等方面。以半导体行业为例，芯片生产过程中的复杂工艺步骤产生了大量检测数据，这些数据是企业的潜在财富，但如何有效挖掘其价值，找出影响产品良率的关键因素，是半导体工程师面临的技术难题。

     一家半导体科技公司每天在晶圆测试环节产生包含众多测试项目的庞大数据集。按照传统方法，对这些数据进行过程能力分析是一项庞大而繁琐的工作，不仅计算量大，而且难以揭示不同测试项目间的关联性和产品的整体质量性能。

    然而，利用大数据质量管理分析平台，我们不仅可以快速完成传统的过程能力分析，还能获得新的分析结果，从而更全面地理解和提升产品质量。这表明，大数据技术的应用为传统制造业提供了新的视角和解决方案，有助于企业从数据中发现价值，优化生产流程和产品质量管理。

结语

     综上所述，AI能为制造企业带来的能力边界突破与业务创新赋能是显而易见、潜力巨大的。随着数字经济的持续发展，诸多数字化技术，包含人工智能技术已成企业转型必选题。而企业领导人在此过程中担任关键角色，需建立持续拥抱新技术、拥抱AI的创新文化，从单点探索逐步走向全民AI，并于过程中帮助员工同步提升个人数字化能力，利用新技术改善每个业务单位的工作效率与工作流程，通过研供产销各业务的全面优化，继而实现降本增效、提质转型的目标，创建AI赋能的新型智造运营体系。