當(dāng)前，大數(shù)據(jù)已經(jīng)在金融、電子商務(wù)等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，但工業(yè)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用起步相對(duì)較晚。工業(yè)企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中積累了豐富的海量數(shù)據(jù)，如產(chǎn)品數(shù)據(jù)、研發(fā)數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)、銷(xiāo)售數(shù)據(jù)等。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以應(yīng)用到工業(yè)領(lǐng)域生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)全流程中的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括產(chǎn)品研發(fā)、原材料采購(gòu)、產(chǎn)品生產(chǎn)、售后服務(wù)等，為企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策提供指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)智能化工業(yè)生產(chǎn)。
首先，在產(chǎn)品研發(fā)環(huán)節(jié)，企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以及時(shí)收集并分析消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的反饋，從而針對(duì)性的指導(dǎo)產(chǎn)品研發(fā)。隨著電子商務(wù)日益發(fā)展，消費(fèi)者在網(wǎng)上的每一筆交易都被詳細(xì)記錄下來(lái)，包括客戶(hù)的瀏覽記錄、購(gòu)買(mǎi)價(jià)格、購(gòu)買(mǎi)時(shí)間、購(gòu)買(mǎi)數(shù)量、客戶(hù)對(duì)商品的評(píng)價(jià)等，企業(yè)通過(guò)對(duì)這些交易記錄的挖掘分析，可以充分了解客戶(hù)的需求，及時(shí)淘汰反饋不佳的產(chǎn)品、針對(duì)性的改進(jìn)現(xiàn)有產(chǎn)品并根據(jù)客戶(hù)需求偏好設(shè)計(jì)新的產(chǎn)品。此外，結(jié)合客戶(hù)個(gè)人信息交易行為等的分析，企業(yè)也可以對(duì)客群進(jìn)行細(xì)分，針對(duì)不同的客群制定相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)策略。
在原料采購(gòu)環(huán)節(jié)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，企業(yè)可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間產(chǎn)品的需求量，并據(jù)此安排生產(chǎn)計(jì)劃及原材料采購(gòu)。企業(yè)的產(chǎn)品銷(xiāo)量會(huì)受到很多因素的影響，傳統(tǒng)的銷(xiāo)量預(yù)測(cè)方法，如銷(xiāo)售人員估計(jì)法、經(jīng)理人員評(píng)判意見(jiàn)法或者簡(jiǎn)單的移動(dòng)加權(quán)平均法，往往無(wú)法準(zhǔn)確判斷出市場(chǎng)的需求量。而利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，企業(yè)可以對(duì)海量歷史訂單數(shù)據(jù)以及可能影響產(chǎn)品銷(xiāo)量的外部宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)因素、周期因素等進(jìn)行分析，建立模型，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)各類(lèi)產(chǎn)品未來(lái)一段時(shí)間的市場(chǎng)需求量，從而合理安排生產(chǎn)計(jì)劃，并進(jìn)行合理的原材料采購(gòu)。避免生產(chǎn)產(chǎn)品超出市場(chǎng)需求，產(chǎn)品積壓，造成損失的情況，或者產(chǎn)品供不應(yīng)求，造成企業(yè)產(chǎn)能浪費(fèi)的情況出現(xiàn)。
在產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)節(jié)，企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)保障生產(chǎn)設(shè)備的高效運(yùn)行。企業(yè)可以通過(guò)傳感器實(shí)時(shí)抓取生產(chǎn)加工中的數(shù)據(jù)，并將實(shí)時(shí)采集到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)，并用儀表板等方式進(jìn)行實(shí)時(shí)的可視化展現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)設(shè)備、流水線(xiàn)等全套生產(chǎn)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。監(jiān)測(cè)人員在監(jiān)控室就可以全面監(jiān)測(cè)所有設(shè)備的運(yùn)行情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)行異常，并根據(jù)生產(chǎn)設(shè)備回傳的參數(shù)信息，準(zhǔn)確判斷出現(xiàn)故障的位置和原因，從而協(xié)助維修人員快速準(zhǔn)確的對(duì)設(shè)備故障進(jìn)行維修。此外，企業(yè)也可以定期對(duì)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的生產(chǎn)設(shè)備回傳的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)生產(chǎn)設(shè)備的未來(lái)運(yùn)行狀況，判斷可能會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題的設(shè)備，及時(shí)安排檢修，減少設(shè)備在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中出現(xiàn)故障的情況，降低企業(yè)損失。
在售后維保環(huán)節(jié)，企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)更好的為客戶(hù)提供售后維保服務(wù)。企業(yè)在銷(xiāo)售某些大型機(jī)器設(shè)備后，往往需要為客戶(hù)提供設(shè)備的維修和保養(yǎng)。過(guò)去，企業(yè)通常會(huì)制定一個(gè)固定的維修保養(yǎng)計(jì)劃，定期為客戶(hù)進(jìn)行機(jī)器設(shè)備的檢修和保養(yǎng)。而利用物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，機(jī)器設(shè)備可以不斷的把運(yùn)行過(guò)程中的數(shù)據(jù)返回給企業(yè)，企業(yè)通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析，可以準(zhǔn)確判斷每臺(tái)設(shè)備什么時(shí)候需要維修、什么時(shí)候需要養(yǎng)護(hù)，而不是像以往一樣，到了預(yù)定時(shí)間，不論設(shè)備的使用情況如何，都統(tǒng)一進(jìn)行設(shè)備養(yǎng)護(hù)。
拓展大數(shù)據(jù)在工業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景，強(qiáng)化大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用深度，發(fā)揮工業(yè)大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，將會(huì)助力工業(yè)制造的智能化升級(jí)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效率和綜合競(jìng)爭(zhēng)力的提升。
