物联网大数据应用分析

    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。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。

    利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，工业制造企业便可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。

    5.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最常见的组合形式、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。

    6.产品计划与排程

    制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集（MES/DCS）及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体（工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据）。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么？而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。

    7.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。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。

    物联网五大新兴战场

    物联网正在快速发展。市场研究机构gartner曾预测，到2020年全球将拥有250亿个联网设备，并带来3000亿美元的利润。该报告介绍了物联网的五个新兴“战场”，旨在帮助企业正确界定物联网。

    消费者物联网

    随着苹果、谷歌和三星等公司将业务延伸到可穿戴设备、智能家居、汽车等领域，它们将引领消费者物联网的发展。预计今后，许多软件和硬件供应商都能从这一领域中找到一席之地。提高平台黏性和与各细分行业的客户建立联系是成功的关键。

    工业互联网

    工业互联网规模将比消费者市场更大。工业互联网能帮助企业降低成本、增加需求和扩大影响，越来越多的企业包括国际大企业都开始采用工业互联网技术。对于涉足工业互联网的企业来说，与科技公司合作可以帮助其获得相关行业的专业知识，提高其分析能力和安全防范能力，并在未来几年获得巨大回报。

    网络

    思科、爱立信、华为和诺基亚等网络服务巨头已经在物联网领域投入巨资以获得新的利润，因为许多行业将要求能够实时分析其网络，而实现网络实时分析的唯一方法就是拥有能够支持超高网速的高效网络。同样，智能家居也需要更多的网络资源，消费者渴求访问速度更快、覆盖范围更广的网络，而建设这样的网络需要网速更快的路由器和网络基础设施以确保wifi网络覆盖到家里的每一个角落。

    自动化

    无人驾驶汽车、无人机和机器人等自动化技术的出现和发展，将为消费者和企业提供许多好处。亚马逊和谷歌正在测试他们的无人机执行快递、调查等多项任务。在日本，机器人已经在酒店和餐馆等服务业从事人类的工作，而网约车公司uber和谷歌已经在测试自动驾驶汽车。具备实时分析功能、掌握计算机视觉技术和机器学习技术是取得成功的重要优势。

    实时分析

    物联网的普及将导致企业对网络、服务器、传感器和机器的实时分析产生更大的需求。因此企业需要专门的云服务器来执行，从而让亚马逊aws和微软azure等能够提供此需求的云供应商从中受益。企业和分析服务提供商之间的紧密合作将会带来多个领域的创新。