在德国的工业4.0中，大数据被认为是物理与信息融合中的关键技术。在美国GE提出的工业互联网中，大数据分析作为联机数据处理分析的核心，被认为是重构全球工业、激发生产力的关键技术。在我国提出的《中国制造2025》中，云计算、物联网和大数据作为新一代的信息技术，成为两化融合的关键技术。由此可知，无论是工业4.0、工业互联网还是《中国制造2025》，智能制造是共同目标，工业互联网是基石，工业大数据才是引擎。2015年，工业大数据正在全方面革新企业管理及生产运营模式。

 

    在产品创新领域，福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。

    在产品产品故障诊断与预测领域，以通用电气（GE）为例，在位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断（M&D）中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。

 

    在工业供应链的分析和优化领域，以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。

 

    在生产制造环节，同样可以利用大数据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。

 

    除以上提到的以外，在产品的质量与分析、生产计划与排程以及销售需求分析与预测等领域，越来越多的制造企业开始认识到工业大数据的价值，并开始积极利用工业大数据实现业务的革新，工业大数据已经成为推动企业智能化转型的重要力量。

 

    e-works认为，工业大数据的应用基础是建立在高度集成化平台之上的，只有企业在充分完成数字化和智能化改造，打通数据流通的各个关键点，工业大数据的威力才能得到充分发挥。随着智能制造战略的推进，企业智能化水平的提高，工业大数据必将在未来的工业转型过程中扮演越来越重要的角色。

 

 

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