工业和信息化部日前发布《关于工业大数据发展的指导意见》（以下简称《指导意见》），提出促进工业数据汇聚共享、融合创新，提升数据治理能力，加强数据安全管理，安徽环保数据采集平台，着力打造资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系。

工业大数据是工业领域产品和服务全生命周期数据的总称，包括工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据，以及工业互联网平台中的数据等。当前，工业大数据是推动制造业数字化、网络化、智能化发展的关键生产要素，全球主要国家和企业都在积极发展数据驱动的新型工业发展模式。

我国是全球制造大国，工业大数据资源因此极为丰富。工信部信息技术发展司相关负责人表示，近年来，我国工业大数据应用迈出了从理念研究走向落地实施的关键步伐，在需求分析、流程优化、能源管理等环节，数据驱动的工业新模式新业态不断涌现，安徽环保数据采集平台。但是与互联网服务领域大数据应用的普及和成熟相比，工业大数据更加复杂，还面临数据采集汇聚不、流通共享不充分，安徽环保数据采集平台、开发应用不深化、治理安全短板突出等问题，总体上仍处于探索和起步阶段。 工业互联网数据采集分析软件，武汉安弘智能。安徽环保数据采集平台

工业大数据行业的分类

实验室接触了也做了很多与工业大数据的应用，并将其分为了三个层次。

个层次是单元级。即针对工业设备，不于设备的远程运维，还包括对设备故障的提前预警、故障分析，以及设备的优化运行、资产管理等等。首先我们需要将设备的运行状态进行精确的数字化测量，这种测量手段其实是将工业大数据的连续空间离散化。

第二个层次是工厂层次。这个层次不是关注单体设备，而关注整个工厂的运营效率、产品质量和安全、环保问题。工业讲求的是包括人、物料、工艺、设备、环境在内的因素，在复杂的动态系统中能够协同作用。假设把全中国都看作一个大工厂，怎么在产业链条上提升自己的效率？我们做工业大数据，做“智能+”，就是这个用途。首先要回答数据在哪里，其实数据在任何一个地方。

第三层次是怎么拿到其他人的数据？比如说挖掘机要自动化施工，需要了解GIS数据、环境数据，但这些都不是传统制造业企业拥有的数据。这说明工业大数据的内涵，比传统的数据内涵要大得多。自动化以及跨界整体的数据，构成工业大数据的体系。 浙江安全数据采集软件工业大数据采集器，武汉安弘智能装备有限公司。

工业大数据技术应用产品销售预测与需求管理

通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。

工业数据资产管理

对工业企业来说，数据资产处于一个独特的位置，它是整个数据湖的数据运营和管理的入口，也是数据触达、访问的中心。用友数据中台不*为工业企业提供了传统的数据治理的能力，包括数据目录、元数据管理、数据质量、数据标准、数据安全，还提供完整的数据运营能力，支持数据湖中的数据从工业业务价值出发，包装为数据主题，通过多样化的方式和途径，包括JDBC、WEB、FTP等，开放给用户访问。而且，随着机器学习技术的发展，用友数据中台智能化的数据资产管理工具也越来越完善，使得工业数据资产的管理，可以通过人工智能技术高效完成。 工业数据采集器，武汉安弘智能。

工业数据采集。

相比于传统大数据的数据量大、数据种类多、商业价值高、处理速度高等特点，工业大数据还对准确率和实时性有着更高的要求，因此用友数据中台提供了对应的数据采集搬运工具，也就是数据移动产品，支持高效、实时的从工业领域采集的大量数据引入到数据湖中。通过采集工业数据，打通产业链、价值链和产品全生命周期的数据。

工业数据存储。

用友数据中台数据存储基于数据湖理念，在融合计算能力方面，能够支持批量离线计算、流式计算，并且支持分布式存储，关系型存储、分析存储、离线存储等。其将通过数据采集技术采集完的工业数据通过融合计算以及数据存储的能力，把规范标准化的数据统一存储的数据湖中，避免企业数据孤岛化，将不同结构的数据统一聚合和存储，实现时管控或者事后回溯生产经营过程，解决质量、效率、成本的问题，为工业大数据应用提供高质量的数据。 大数据采集分析软件，武汉安弘智能。浙江环境数据采集系统

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产品质量管理与分析

传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢?如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢？这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。

某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。