制造业如何应用大数据?大数据在工业上的两大应用

本文中，小编将对大数据予以介绍，如果你想对大数据的详细情况有所认识，或者想要增进对它的了解程度，不妨请看以下内容哦。

一、制造业采用大数据以减少停机时间

“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。

在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。

在制造业，电力中断或停机对于每个工业部门来说都是一个噩梦。制造商每年需要平均处理800小时的停机时间，这意味着生产力损失将从5%升至20%。

例如，通用电气(GE)在伦敦举办的“Minds and Machines Europe”活动中分享了他们的最佳实践。通用电气的前首席执行官Jeff Immelt表示，医疗保健、能源和航空等不同行业的技术组合将会发生一些变化。

Immelt表示，通过大数据分析与材料科学相结合，配备传感器技术的“智能机器”可以实时利用工业数据的强大功能，并带来巨大的好处。

因此，通用电气公司通过预测机器或某个组件何时发生故障，设法实现了其制造过程的自动化，优化了性能，并消除了停机时间。而每年所获得的450亿美元的市场收入是他们成功的证明。

举个例子，航空业所实施的远程监控和问题的早期诊断中，燃气发动机的一组传感器每隔30秒将捕获一次数据。随后，Hadoop软件开始发挥作用。其容错冗余的Hadoop分布式文件系统(HDFS)将收集到的数据拆分为可管理的块，并将其分布在数千个节点中，为基于MapReduce的极速并行计算奠定基础。

这种大规模的数据处理有效地处理了大数据的体积、速度和变化三个V值，并帮助通用电气公司纠正可能的制造缺陷。Immelt表示，通过Hadoop支持的分析，每年至少提升1%的燃气发动机性能，并为客户节省20亿美元的费用。

二、大数据在工业上的应用

1、大数据改善订单处理方式

我们都知道，大数据技术不管是在哪个行业当中进行应用，其最为根本的优势就是预测能力，用户利用大数据的预测能力可以精准的了解市场发展趋势，用户需求以及行业走向等多方面的数据，从而为用户自身企业的发展制定更适合的战略和规划。企业通过大数据的预测结果，便可以得到潜在订单的数量，然后直接进入产品的设计和制造以及后续环节。

也就是说，企业可以通过大数据技术，在客户下单之前进行订单处理。而传统企业通过市场调研与分析，得到粗略的客户需求量，然后开始生产加工产品，等到客户下单后，才开始订单处理。这大大延长了产品的生产周期。现在已经有很多制造业行业的企业用户开始利用大数据技术来对销售数据进行大数据分析，这对于提升企业利润方面是非常有利的。

2、大数据击败传统仓储运输

由于大数据能够精准预测出个体消费者的需求以及消费者对于产品价格的期望值，企业在产品设计制造之后，可直接派送到消费者手中。虽然此时消费者还没有下单，但是消费者最终接受产品是一个大概率事件。这使得企业不存在库存过剩的问题，也就没有必要进行仓储运输和批发经营。

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