無論工業4.0還是工業互聯網，其主要特征都是智能和互聯，而主旨都在于通過充分利用信息通訊技術，把產品、機器、資源和人有機結合在一起，推動制造業向基于大數據分析與應用基礎上的智能化轉型。信息化與工業化的深度融合使得信息技術滲透到了工業企業產業鏈的各個環節，工業傳感器、工業自動控制系統、工業物聯網等技術在工業企業中得到廣泛應用。尤其是互聯網、移動互聯網、物聯網等新一代信息技術在工業領域的應用，使工業企業也進入了互聯網工業新的發展階段，隨著智能制造程度的加深，工業企業所擁有的數據也日益豐富。

轉型升級

大數據成就企業降本增效

大數據在傳統企業向B2C、C2B模式的轉型中起到關鍵性作用，而企業轉型中對大數據服務業的大量需求，也將成為大數據產業的重要增長點。

大數據分析對設備管理十分重要，及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省非?？捎^的成本。我們甚至可以通過數據的變化，來預知設備即將出現的問題，“治未病”就是大數據帶給企業降本增效的新方法、新思路。

“互聯網+”時代的用戶需求呈現實時、少量、碎片化、快速翻新等特點，這對于傳統制造業提出挑戰。在此背景下，傳統企業要維持競爭力，需要實現需求與供應之間的信息對稱化，增加生產的靈活性、精準性。

20年前的設備管理還基本靠筆來記，10年前的設備管理就大量運用電腦了。但那時限于數據處理能力的不足，設備的各項記錄之間的連接不強，數據的關聯性不強，各類記錄都需要單獨查看。而今天的現代化工業制造生產線上，安裝有數以千計的小型傳感器，用來探測溫度、壓力、熱能、振動和噪聲。因為每隔幾秒就收集一次數據，利用這些數據可以實現很多形式的分析，包括設備診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析(包括違反生產規定、零部件故障)等。例如美國GE公司，位于亞特蘭大的GE能源監測和診斷中心總共收集了全球50多個國家上千臺GE燃氣輪機的數據，通過分析處理每天來自世界各地客戶傳來的傳感器振動和溫度信號的恒定大數據流，為GE公司對燃氣輪機故障診斷和預警提供了堅實的支撐。 大數據的記錄如同注入工業生產的新鮮血液，改變著傳統工業制造模式。首先，在生產工藝改進方面，在生產過程中使用這些大數據，就能清晰地分析整個生產流程，了解每個環節的執行過程。一旦有某個流程偏離了標準工藝，就會產生一個報警信號，能更快速地發現錯誤或者瓶頸所在，也就能更容易解決問題。利用大數據技術，還可以對工業產品的生產過程建立虛擬模型，仿真并優化生產流程，當所有流程和績效數據都能在系統中重建時，可以一目了然的發現癥結所在，有助于企業改進其生產流程。

再如，在能耗分析方面，在設備生產過程中利用傳感器集中監控所有的生產流程，能夠發現能耗的異常或峰值情形，由此便可在生產過程中優化能源的消耗，對所有流程進行分析將會大大降低能耗，起到節能減排、降本增效的作用。

精益管理

“數據加工”才是核心競爭力

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有不同的分類，不同類別的煤炭用途不同，其挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據并不在“大”，而在于“有用”。價值含量、挖掘成本比數量更為重要，同理，對于很多行業而言，有效利用這些大規模數據才是贏得競爭的關鍵。

大數據時代的優勢就是數據處理的能力不斷增強，通過分類、提取數據信息，了解設備的最真實狀況，使得檢維修變得輕松、有據可循。而當“數據資產是企業核心資產”的概念深入人心之后，企業對于數據管理便有了更深刻的認識，數據管理作為企業核心競爭力，持續發展、規劃與運用，逐漸成為企業數據管理的核心。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關；此外，對于具有互聯網思維的企業而言，數據資產競爭力所占比重很大，數據資產的管理效果將直接影響企業的經濟收益。

在生產線管理方面，如沈陽機床生產的新一代智能機床，可與互聯網連接，對溫度、壓力、熱能、振動、運行等海量數據進行分析，進而實現特征編程、加工仿真、實時監控、智能診斷、遠程控制等網絡智能制造，以及對工廠的分布式、分級式布局。在供應鏈管理和成本控制方面，企業通過互聯網整合其全球供應鏈資源，并在供應鏈各環節采用大數據技術對客戶數據、企業內部數據、供應商數據等進行分析挖掘，實現了供應數據、企業內部數據、供應商數據等的分析挖掘，實現了供應鏈協同和持續優化，進一步降低了企業運營成本。

在優化市場供應鏈方面，大數據也起著至關重要的作用。利用傳感器創造并存儲更多數據和出自供應商數據庫的數據，制造企業可以實時收集更多準確的運作與績效數據，可以不斷跟蹤產品庫存和銷售價格，而且準確地預測全球不同區域的需求，從而運用數據分析得到更好的決策來優化供應鏈。制造企業還可以利用大數據技術對客戶進行細分，優化生產流程以定制化產品和服務來滿足不同用戶的不同需求，創造更好的產品。企業不僅可以滿足消費者高度個性化的需求，也能夠對原材料供應變動和市場需求的變化做出及時的反應和調整，實現產品由大規模趨同性生產向規?；ㄖ粕a轉變。

以海爾公司為例，公司以市場鏈為紐帶，以訂單信息流為中心，帶動物流和資金流的運動，整合全球供應鏈資源和全球用戶資源，供應鏈體系十分完善。在其供應鏈的各個環節，客戶數據、企業內部數據、供應商數據被匯總到供應鏈體系中，通過供應鏈上的大數據采集和分析，海爾公司能夠持續進行供應鏈改進和優化，保證了海爾對客戶的敏捷響應，為海爾公司的發展奠定了堅實的基礎。

創新產品

數據分析有益業務決策

通過互聯網、移動物聯網等帶來的低成本感知、高速移動連接、分布式計算和高級分析，信息技術和全球工業系統正在深入融合，給全球工業帶來深刻的變革，創新企業的研發、生產、運營、營銷和管理方式。

在這個快速發展的智能時代，困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用相關數據和分析可以幫助其降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。

在傳統的制造企業中，大量的數據分布于企業中的各個部門中，要想在整個企業內及時、快速提取這些數據存在一定的困難。而有了工業大數據，就可以利用大數據技術幫助企業將所有的數據集中在一個平臺上，以此充分整合來自研發、工程、生產部門的數據，創建產品生命周期管理平臺，對工業產品的生產進行虛擬模型化，優化生產流程，確保企業內的所有部門以相同的數據協同工作，從而提升組織的運營效率，縮短產品的研發與上市時間。

另外，大數據不僅讓傳統制造企業能夠創新產品和服務，還能創造全新的商業模式。傳統的制造企業不再單單是圍繞產品產銷的實體物理設備的生產企業，而是充分借助大數據、網絡等新技術的生產服務型企業。在智能制造時代，制造企業通過內嵌在產品中的傳感器獲得數據，從發電設備到工程機械，一切都可以連接到互聯網上，為機器設備的作業監控、性能維護和預防性養護提供狀態更新和性能數據。