工业大数据助推企业转型升级

工业互联网与传统产业转型升级随着信息技术的不断发展和普及，工业互联网作为新兴产业已经成为未来产业发展的重要方向。

工业互联网与传统产业的融合将推动传统产业实现转型升级，挖掘出更大的潜力和优势。

一、工业互联网的定义工业互联网是指将物联网、云计算、大数据、人工智能等科技手段应用于传统的制造、运营、管理等环节中，通过连接各种设备、传感器和系统，实现产业链的数字化、智能化、网络化协同的一种新兴的产业形态。

工业互联网涉及到数据采集、数据传输、数据存储和数据分析等方面，通过实现设备、生产现场、供应链、售后服务等各个环节的数字化改造，以提高生产效率、降低成本、改进质量和服务。

二、工业互联网与传统产业的关系传统产业一直是国民经济的支柱，是国民经济的重要组成部分，但这些产业面临的问题也是比较突出的，包括效率低下、能源消耗高、污染量大、产品质量难以保证等。

而工业互联网的出现可以帮助这些产业实现数字化转型，实现智能化和网络化。

它可以将工业化和信息化深度融合，提高企业的生产力、产品质量和服务质量，以满足市场的变化需求，从而实现传统产业的升级和转型。

三、工业互联网给传统产业带来的新机遇1、数字化生产：传统产业通过工业互联网的数字化管理系统，可以更好地节省成本，保障无机械故障生产情况的实现，提高生产效率和增加产品的生产线，从而更好地满足客户的需求。

2、智能化生产：通过工业互联网使IT和OT完美融合，物联网技术可以使得终端设备的智能自动化，利用大数据等技术可以预测产出的质量，提高生产效率和产品质量。

3、网络化协同：工业互联网可以实现环节之间的无缝连接，对整个生产的流程进行了优化，不仅提高了生产效率，而且也降低了人力成本。

同时其可以帮助企业实现产业链的全面协同，提高生产效率，扩展产品线。

4、智慧供应链：工业互联网可以实现供应链的全面数字化和信息化，提供可持续的生产方案为企业的价值实现打下了基础，为生产过程中的调整和改善提供了参考依据。

工业大数据助企业数字化转型作者：孙为平来源：《软件和集成电路》2018年第08期我给大家分享一下关于工业方面的大数据，以及企业在数字化转型中如何寻找机会。

陕西工业云作为一家装备制造企业，既做信息化，也做大数据，信息化和大数据与企业的发展战略、企业的全局规划密切相关。

如果你的企业涉及工业大数据，你要去了解企业所处的阶段，这个阶段的需求是什么，这个阶段的支撑业务需要做什么样的转型。

其实更多企业实际上还是处于一个最简单的阶段，即一般制造环节，能做核心制造的企业不是很多。

如果企业处于一般制造环节，此时企业的痛点是怎样高效、低成本地制造产品。

很多企业处于一个边缘化的阶段，做到核心制造以后，下一步应该干什么呢？当你把核心做得非常好的时候，下一步应该以核心为圆心，向外放大圆圈，形成一个整套系统卖给客户。

下一步做总包，你要买一台服务器，装一个大型设备，不得不考虑基础建设。

基础建设是一个完全不同的领域，难度非常大，中间实际上有很多环节。

这就好比先盖房子还是先装设备，实际上很多时候是交叉的，交叉起來以后中间会有很多问题，从制造企业本身来讲，自身延伸一步的时候，即把房子地基搭建好，范围扩大了一步。

做到这个时候，这个项目做得相对完整了，再往下做可能不好做，似乎我们的制造业走到尽头了，这个时候只是第一个阶段。

转型方向。

不是说这个项目一次交付完事就完了，这样一个复杂装备在运行过程中很多问题需要解决。

比如，日常运行过程的好坏，需要提前发现问题，不然等出了问题就晚了。

在问题还没有暴露得很严重的时候把它找出来，这需要非常专业的一套体系来做。

我们讲工业服务，怎么做这个服务，坏了要修，修的时候需要备件，使用过程中需要耗材。

我们在转型过程中持续向产业链高端延伸，跟一家企业咨询做数字化转型建议，如果你没有把握住其转型脉搏，你的方案一定是错的，客户不会感兴趣。

产品服务还有一点是融资，从事融资的企业其实很清楚，如果没有担保，钱是放不出去的，否则还不上怎么办。

工业互联网工业大数据平台建设与应用推广方案第一章工业互联网工业大数据平台概述 (3)1.1 平台定义 (3)1.2 平台架构 (3)1.3 平台功能 (3)第二章平台建设目标与需求分析 (4)2.1 建设目标 (4)2.1.1 总体目标 (4)2.1.2 具体目标 (4)2.2 需求分析 (5)2.2.1 数据需求 (5)2.2.2 技术需求 (5)2.2.3 业务需求 (5)2.3 需求调研 (5)第三章技术选型与平台架构设计 (6)3.1 技术选型 (6)3.1.1 数据采集与传输技术 (6)3.1.2 数据存储与管理技术 (6)3.1.3 数据处理与分析技术 (6)3.2 平台架构设计 (7)3.3 技术路线 (7)第四章数据采集与集成 (7)4.1 数据采集技术 (7)4.1.1 概述 (7)4.1.2 传感器技术 (7)4.1.3 网络通信技术 (8)4.1.4 数据存储技术 (8)4.2 数据集成方法 (8)4.2.1 概述 (8)4.2.2 数据联邦 (8)4.2.3 数据仓库 (8)4.2.4 数据湖 (8)4.3 数据清洗与预处理 (9)4.3.1 概述 (9)4.3.2 数据质量评估 (9)4.3.3 数据清洗 (9)4.3.4 数据转换 (9)第五章数据存储与管理 (10)5.1 数据存储技术 (10)5.1.1 分布式存储 (10)5.1.3 分布式文件系统 (10)5.2 数据管理策略 (10)5.2.1 数据分类与规划 (10)5.2.2 数据清洗与整合 (10)5.2.3 数据监控与优化 (11)5.3 数据安全与隐私 (11)5.3.1 数据加密 (11)5.3.2 访问控制 (11)5.3.3 安全审计 (11)5.3.4 数据脱敏 (11)第六章数据分析与挖掘 (11)6.1 数据分析技术 (11)6.1.1 数据清洗 (11)6.1.2 数据预处理 (11)6.1.3 数据分析算法 (12)6.1.4 数据挖掘模型评估与优化 (12)6.2 数据挖掘方法 (12)6.2.1 关联规则挖掘 (12)6.2.2 聚类分析 (12)6.2.3 时序分析 (12)6.2.4 文本挖掘 (12)6.3 数据可视化 (12)6.3.1 条形图 (13)6.3.2 折线图 (13)6.3.3 饼图 (13)6.3.4 散点图 (13)6.3.5 热力图 (13)第七章平台应用场景与解决方案 (13)7.1 生产管理 (13)7.1.1 应用场景 (13)7.1.2 解决方案 (13)7.2 质量控制 (14)7.2.1 应用场景 (14)7.2.2 解决方案 (14)7.3 设备维护 (14)7.3.1 应用场景 (14)7.3.2 解决方案 (15)第八章平台推广与运营 (15)8.1 推广策略 (15)8.2 运营模式 (15)8.3 用户培训与支持 (16)第九章平台评估与优化 (16)9.1 评估指标 (16)9.3 持续改进 (17)第十章未来发展趋势与展望 (18)10.1 发展趋势 (18)10.2 面临的挑战 (18)10.3 发展前景 (18)第一章工业互联网工业大数据平台概述1.1 平台定义工业互联网工业大数据平台是指依托于工业互联网技术，整合各类工业数据资源，以数据驱动为核心，为制造业提供全面、高效、智能的数据分析与服务的平台。

智能制造工业大数据平台建设方案一、建设目标：1.提升制造企业生产效率和产品质量；2.实现制造过程的可追溯和可优化；3.实现产品全生命周期的管理和优化；4.构建智能制造生态系统，推动制造业转型升级。

二、建设内容：1.数据采集与存储：建立制造企业数据采集系统，通过传感器、采集设备等实时采集生产过程中的关键数据，并结构化存储于云平台中，形成大数据资源库。

2.数据管理与集成：构建数据管理平台，对采集到的数据进行清洗、整理和标准化，实现数据的一致性和可用性。

同时，与企业现有ERP、MES等系统进行集成，实现数据的共享和互通。

3.数据分析与挖掘：利用数据分析和挖掘技术，对数据进行深入分析，挖掘数据背后的规律、趋势和关联性。

通过建立数据模型和算法，实现对生产过程和产品的预测、诊断和优化。

4.业务应用与集成：基于分析结果，开发相应的业务应用，为企业管理层和生产运营人员提供决策支持和工作指导。

同时，与其他企业及供应链伙伴进行集成，实现跨企业的信息共享和协同操作。

5.安全与隐私保护：加强数据的安全保护和隐私保护，确保数据的完整性和可信度。

采用数据加密、权限控制等措施，防止数据泄露和滥用。

三、建设步骤：1.规划与设计：根据制造企业的实际需求，制定具体的平台规划与设计方案，明确建设目标、内容、时间和投入。

2.建设基础设施：搭建云计算和大数据平台，建设数据中心，确保平台的计算和存储能力。

3.数据采集与存储：选择合适的传感器和采集设备，搭建数据采集系统，并将采集到的数据存储于云平台中。

4.数据管理与集成：建设数据管理平台，开发数据清洗、整理和标准化的工具和算法。

同时，与企业现有系统进行集成，实现数据的共享和互通。

5.数据分析与挖掘：建设数据分析和挖掘平台，开发数据分析和挖掘的算法和模型。

通过实时监测、预测和优化，提升生产效率和产品质量。

6.业务应用与集成：根据实际需求，开发相应的业务应用，为企业管理层和生产运营人员提供决策支持和工作指导。

数字化成功案例分享，助力企业转型升级在当今数字化的时代，企业转型升级已成为一个必不可少的过程。

数字化的成功已经成为很多企业的目标，以此来提高其运营效率、创造更多的商业价值。

而与此同时，数字化也不仅仅是一种技术上的转型，它还需要整个企业上下的全新思维方式、文化以及商业模式的变革。

在这篇文章中，我将分析几个数字化成功案例，以此来彰显数字化对于企业转型升级的重要性和益处。

第一个案例是IBM。

IBM是在数字化潮流中引领者之一。

虽然在上世纪80年代出现了微软和英特尔这样的竞争对手，使得IBM逐渐失去了 IT 技术领域的优势，但在2000年以后，IBM快速地实现了数字化转型和公司文化的整合，成为了数字化领域的先驱者。

为了实现全面数字化转型，IBM 开始拥抱开放式。

它放弃了严格的管理制度，鼓励员工自由决策及思考，并采用了云计算、大数据、移动应用、机器学习和人工智能等数字化工具，正在不断地开拓新的领域，将数字化理念无处不在地应用在了企业运营的各个方面。

IBM的成功例子告诉我们，数字化领域不仅仅是硬件和软件技术的创新，更重要的是企业形态的变化，是一种全新的商业模式的构建。

下一个案例是三星。

三星集团是韩国最大的财阀，现主要经营OLED 显示器、半导体、电子产品等业务。

在数字化领域，三星集团拥有自己的Tizen操作系统和智能门锁、可穿戴设备、智能电视等高科技产品。

在公司向数字化转型的过程中，三星集团把重心放在了与客户关系的建立和维护上。

通过应用大数据和AI技术，他们实现了精确的客户分析，更好地理解他们的需求，进而生产出真正物美价廉的产品。

三星集团的经验告诉我们，数字化领域不是追求科技进步就能成功，而是通过发现需求和运用数据去寻找新商业机会。

接下来是阿里巴巴。

阿里巴巴是中国最大的电子商务公司，其在数字化领域为人所知，并因电子商务的成功而被称为中国互联网的领导者。

阿里巴巴通过企业文化的强调和政策的变革，使得其员工不断地为用户创造物美价廉的产品。

《工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见》解读工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见解读近年来，随着新一代信息技术的快速发展和工业制造业的大规模发展，大数据技术在我国的工业领域中得到了广泛的应用。

为了更好地促进我国工业大数据的发展，实现我国产业升级和高质量发展，工业和信息化部发布了《工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见》。

一、指导意见的背景工业制造业是国民经济的重要支柱产业，具有重要的战略地位。

传统的工业生产方式面临着资源消耗、能源浪费和环境污染等问题，难以适应现代化工业发展的需求。

而随着新一代信息技术的不断发展，大数据技术也被广泛应用于工业制造业中，为企业的生产和管理带来了重大的变化。

当前，我国工业大数据发展仍存在一些困难和问题，例如数据孤岛、数据融合不足、数据共享不畅、数据隐私保护等。

为了解决这些问题，工业和信息化部发布了《指导意见》，提出了积极的指导和规范措施。

二、指导意见的主要内容1. 加强工业大数据基础设施建设指导意见提出，应加强云计算、物联网和5G等关键技术的研究和应用，推动各项技术的全面应用于工业制造业中。

同时，还应建立和完善大数据标准化、可信认证和安全管理等技术体系，为工业大数据的应用提供充分的技术保障。

2. 推动工业大数据融合指导意见强调，应加快数据融合的速度和规模。

通过对数据的整合和加工，将来自不同行业和各个环节的数据“串联”起来，形成更为准确、全面的数据信息资源，从而为工业制造业的高质量发展提供强有力的保障。

3. 推进工业大数据共享指导意见提出，应建立透明、公开、可信的数据共享机制，推进机构间和部门间的数据共享。

此外，还应加强数据交换和数据的可视化，方便各个行业的企业使用和管理各自的数据资源。

4. 加强工业大数据的保护指导意见强调，应建立和完善数据隐私保护的法律制度和技术保障手段，采取多种措施保护企业的数据。

此外，还应对非法获取或滥用数据的行为进行严厉打击，维护工业大数据的合法权益。

数字化转型在制造业中的意义和价值随着现代技术的不断发展，数字化转型已经成为了制造业的重要趋势。

数字化转型是指将制造业现有的生产方式和技术进行深度融合，通过信息化技术对制造业的各个环节进行高效协同，从而实现更加智能化、高效化的生产。

数字化转型对于制造业来说，具有重要的意义和价值。

一、提升制造业的生产效率数字化转型可以通过引入工业互联网等新技术，实现对生产过程的精细化管理和智能化控制，从而提升制造业的生产效率。

例如，通过引入传感器和物联网技术，可以实现对生产中的数据进行实时采集和监控，及时发现生产中的异常，并根据数据分析结果对生产过程进行优化和调整。

这样不仅可以提高制造业的生产效率，还可以降低生产过程中的错误率和人员成本，并为企业节省大量的人力、物力、财力等资源。

二、实现个性化生产数字化转型可以通过构建数字化生产线，实现对生产过程的智能化和个性化。

通过建立数字化的产业生态链，可以实现数据、信息、质量等多方面的智能化管理，提升生产线的生产效率和质量水平。

同时，数字化生产线还可以根据客户需求，实现高效个性化生产，大大缩短生产周期，提高客户满意度，增强企业市场竞争力。

三、促进制造业和智能制造的升级数字化转型是实现制造业和智能制造升级的重要途径。

通过引入人工智能、机器学习和大数据分析等新技术，可以为制造业提供更加智能化和高效化的生产方式和管理体系，实现生产过程的智能化和自主化。

数字化转型还可以促进制造业向数字化和智能化升级，建设数字化化工厂和智能制造车间，为制造业数字化发展提供有力支持和保障。

四、助力企业转型升级数字化转型可以通过实现生产过程的智能化和高效化，降低生产成本，提高企业的生产效率和质量水平，助力企业实现转型升级。

数字化转型还可以为企业的战略决策和业务管理提供更加准确和实时的数据支持，实现企业的快速决策和灵活调整，帮助企业应对市场变化和竞争挑战。

总之，数字化转型是制造业数字化发展的必经之路，对于提高制造业的生产效率、实现个性化生产、促进制造业和智能制造升级、助力企业转型升级等方面都有着重要的意义和价值。

第十章大数据导论工业大数据导言：在当今科技发展迅猛的时代，大数据已逐渐成为企业决策和发展的重要驱动力。

尤其在工业领域，大数据的运用不仅可以提高生产效率，降低成本，还可以帮助企业预测市场需求，优化产品设计等。

本章将介绍工业大数据的概念、应用和挑战，并探讨其对企业发展的影响。

一、工业大数据的定义及特点工业大数据是指在工业生产和运营过程中产生的大量、高速、多样化的数据。

与传统的企业数据相比，工业大数据具有以下几个特点：1.规模庞大：工业生产过程中产生的数据量非常庞大，涵盖了各个环节和领域。

2.速度快：工业大数据的产生和流动速度非常快，要求企业具备及时采集、处理和分析数据的能力。

3.多样化：工业大数据不仅包括结构化数据，如传感器数据、生产数据等，还包括非结构化数据，如图像、音频等。

4.价值密度高：工业大数据中蕴含着大量的业务洞察和隐含的商业价值，只有通过有效的分析和挖掘，才能发掘出其中的潜在机会。

二、工业大数据的应用领域1.生产优化：通过对生产过程中的数据进行实时监测和分析，可以及时发现问题并采取相应措施，从而提高生产效率和产品质量。

2.供应链管理：利用大数据技术分析供应链各环节的数据，可以实现供需的匹配，减少库存，降低物流成本。

3.产品设计优化：通过分析用户的行为数据和反馈数据，可以了解用户需求并优化产品设计，提升用户体验。

4.预测市场需求：通过对历史销售数据和市场趋势的分析，可以预测市场需求，并做出相应的生产和销售计划。

5.故障预测与维修：通过对设备传感器数据的分析，可以提前预测设备故障，并进行相应的维修和保养，避免生产中断和损失。

三、工业大数据的挑战尽管工业大数据具有广阔的应用前景，但也面临着一些挑战：1.数据隐私和安全：工业大数据涉及到企业的核心业务数据和客户隐私数据，数据的泄露和安全问题需要得到充分重视和保护。

2.数据质量和一致性：由于大数据的多样性和庞大性，数据质量和一致性的保证成为一项重要的挑战。

关于加快推进制造业数字化转型,推动制造业高质量发展的建议。

全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：近年来，随着科技的不断进步和产业结构的不断调整，制造业数字化转型已经成为一个不可忽视的趋势。

数字化转型不仅可以提高制造业生产效率，降低生产成本，还可以提升产品质量、满足消费者个性化需求，推动制造业向高质量发展。

为了加快推进制造业数字化转型，促进制造业高质量发展，我们提出以下建议：一、加大政策支持力度政府应该加大对制造业数字化转型的政策支持力度，出台鼓励企业进行数字化转型的政策措施，包括财税优惠、资金扶持、技术支持等。

要加强对数字化转型相关政策的宣传和推广，让更多的企业了解到政府的支持政策，从而积极响应数字化转型的号召。

二、提升数字化技术应用水平制造业数字化转型的核心是数字化技术的应用。

企业应该加大对数字化技术的研发投入，不断完善现有技术，并引进国际领先的数字化技术。

要加强对员工的培训，提升员工的数字化技术应用水平，推动企业数字化转型的顺利进行。

三、建立数字化生产体系在数字化转型过程中，企业应该建立数字化生产体系，将传统生产模式转变为基于信息技术的数字化生产模式。

通过物联网、大数据、云计算等技术手段，实现生产过程的全面数字化监控和管理，提高生产效率和产品质量。

四、推动产业链协同发展数字化转型不仅仅是企业内部的改革，还需要推动整个产业链的协同发展。

企业应该与上下游企业建立紧密的合作关系，共同推动数字化转型的进程。

要加强产业联盟的建设，促进产业链内企业之间的信息共享和资源整合，提高整个产业链的协同效率。

五、培育数字化转型的人才队伍数字化转型需要具备数字化技术应用能力和管理能力的人才。

企业应该加大对数字化转型人才的培养和引进，建立完善的人才培训体系，培养一批懂技术、懂管理、懂市场的数字化转型人才，为企业数字化转型提供人才保障。

六、加强知识产权保护数字化转型过程中，企业需要不断进行技术创新和知识产权保护。

政府应该加强知识产权保护力度，建立完善的知识产权保护体系，鼓励企业进行技术创新，保护企业的技术成果，为数字化转型提供可持续的动力。

工业大数据：制造企业数字化转型重点 作者：梁建交 来源：《中国信息化周报》2020年第32期

制造业普遍存在这样一个疑问：和信息化的巨额投入相比，其实际建设成效似乎并不突出，特别是对组织系统而言。

困扰企业多年的一些问题，如产品竞争力问题、生产质量问题、准时交付问题等，并没有因为信息化的巨大投入而得到明显改善。那么，问题到底出在了哪里？

跳出“集成应用陷阱”，需从三个视角来寻求解决方案：一是流程，企业的业务流程和业务规则必须是清晰的，只有流程和业务规则清晰，软件的运行逻辑才能够完整地体现业务逻辑，应用集成接口才能够被清晰、准确地定义。

二是数据，核心是数据流和数据标准。流程是数据的管道，所以数据流要说清楚的前提是流程清晰。数据标准化是数据流动起来的基础，举一个简单的例子：如果物料编码不统一，就无法识别两个系统中的物料是否是同一个物料，也就无法将两个系统的数据关联和整合起来，数据的价值也就无法呈现。

另外， 如果不定义清楚一个业务对象由哪些数据来描述，就无法将其数据化，也就无法对其进行很好的测量、管理和改进。三是技术，利用技术手段实现流程的集成;利用技术手段管理数据的标准，并确保数据标准的贯彻执行;利用技术手段，减少系统孤岛的存在。所以，要突破集成应用，需要对数据进行治理（如：数据标准、数据质量），而数据要得到充分利用，又需要借助于流程管道的贯通而流动、整合起来。而信息化要走向成熟，必须经历集成应用、数据管理两个阶段。因此，制造企业当前信息化存在的许多问题和疑问，是信息化发展必然会经历的。

工业大数据的推进涉及业务、应用、技术和数据等多个层面，相关工作千头万绪，关系错综复杂，其中又牵扯很多陌生的术语、概念，如果没有整体规划，看不到一个完整的体系，缺乏统一的沟通语言，企业就很难做出合理的安排，也很难在推进过程中取得广泛的支持。

工作框架 构建知识体系。工业大数据作为一个新的备受关注的领域，涉及很多概念、术语和理论框架，业界对一些术语、概念的解读尚不完全一致，有必要在企业内部建立相关知识体系， 规范定义、统一认知、统一语言，保证沟通顺畅，以利于工作推进。 数据识别与定义。摸清数据资产状况、规范数据表达，是对数据实施有效治理和开发利用的基础。具体工作包括对数据进行分类、明确数据资源分布情况、建立数据模型等，其中主数据、元数据识别定义是两类核心基础性工作。