在这篇文章中，小编将对工业大数据的相关内容和情况加以介绍以帮助大家增进对工业大数据的了解程度，和小编一起来阅读以下内容吧。

一、工业大数据是落地重要方向

新冠肺炎疫情引发了产业供应链的乱流， 同时也给各行各业带来一场数字化转型潮流。一段时间以来，大数据领域的相关应用成为热度居高不下的话题。致力于提供大数据技术和解决方案的企业随之迎来强劲风口。

谈到大数据行业未来的发展方向， 有人认为，“当前大数据技术体系已经趋于成熟，所以未来大数据相关技术将更多地注重落地，在诸多传统行业实现落地应用，与业务深度结合，发掘数据价值。”

在工业大数据领域中国具有很大优势，“ 从 80 年代到 2010 年， 很多产业制造从欧美日韩转移到大陆， 国内涌现了一批厂商，比如面板行业的京东方、天马等，在大环境上就有了不错的制造基础。”

“ 作为制造大国，国家在‘十四五’规划中不断提及发展工业互联网、构建工业大数据体系等，这些将成为大数据推广落地的重要方向。”

通过发展工业大数据技术， 企业可以从客户需求到研发、设计、制造、采购、销售、仓储、发货和售后服务等各个环节挖掘有价值信息，帮助提高生产水平、供应链效率和客户满意度。对国家而言将推动工业制造水平登上新的台阶，抢占新一轮产业竞争制高点。

二、车间工业大数据的应用

通过上面的介绍，想必大家对工业大数据已经具备了初步的认识。在这部分，我们主要来了解一下工业大数据在车间中的实际应用。

工业大数据具有较强的专业性、关联性、流程性、时序性、分析性等特点。而车间中工业大数据的应用可从六大层面去看，即过程监控、协同管理、数据可视化、追溯管理、预测性分析、优化提升。

(1)生产过程监控。可随时监控生产设备状态、制造参数，以及车间产品计划、进度、库存、质量等信息。

(2)生产过程协同管理。以数据为介质，通过信息的传递、共享等方式，实现车间各工种、各任务、各设备的协同生产，可有效降低由于信息传递不及时、不准确造成的等待或错误，能够明显提升整个车间的运营效率。

(3)数据可视化。高效利用沉淀数据，通过对数据的分析与处理，形成计划、执行、库存、质量、设备等多维度的智能报表，通过分布图、趋势图等多样化的展现形式，在电脑、看板、手机等多终端更直观、形象地展示，有助于及时清晰的发现问题，帮助管理者进行实时决策，实现精益化生产管理。

(4)追溯管理。发现问题后，可通过历史数据查询当时的物料、设备、人员、生产参数、质量等数据，再现当时的生产状态，便于快速找出原因，界定责任，制订整改措施，避免问题再次发生。

(5)预测性分析。通过APS、设备预测性维护、工业大数据分析等模块，实现计划、生产、设备、质量等要素的预测性分析，未雨绸缪，确保生产效率更高、质量更优、成本更低，提升企业竞争力。

(6)优化提升。通过人、机、料、法、环、测等多维度数据，分析出进度、质量等与之相关的因素，对随时可能发生变化的生产状态和条件做出快速反应，重点削减不会产生附加值的活动，从而推动有效的工厂运行和过程，帮助管理者进行实时决策，有效提升现场效率。另外，在对历史数据分析的基础上，制订出更优的生产计划、库存、制造参数等，进一步优化相关工作。

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