数据驱动价值创造｜一文读懂工业大数据应用价值

    在这里暂不讨论到底是数据量重要还是算法模型更重要，但针对工业大数据的有效利用，肯定离不开工业大数据的分析技术。

    ——工业大数据应用领域（场景）——

    一、研发设计：主要用于提高研发人员的研发创新能力，研发效率和质量，支持协同设计，具体体现在：（1）、基于模型和仿真的研发设计；（2）、基于产品生命周期的设计；（3）、融合消费者反馈的设计

    二、在复杂生产过程优化的应用：（1）、工业物联网生产线；（2）、生产质量控制；（3）、生产计划与排程；

    三、在产品需求预测中的应用

    四、在工业供应链优化中的应用

    ——工业大数据应用发展存在的主要问题——

    《工业大数据白皮书2017年版》指出，研究与应用工业大数据，产品大数据是核心，物联大数据是实现手段，集成贯通是基础（业务模式、商业和价值驱动、关键抽取和应用）。而在实践过程中，这三个方面都存在不同程度的难点。

    《工业大数据白皮书2017年版》封面

    1、产品大数据：产品大数据是工业大数据的根源与核心，但工业制造业领域涵盖十分广泛，行业种类繁多，产品种类数量庞大且仍在不断增长，如何规范产品大数据的定义与分类方法，建立规范的、属性明确的、可查询可追溯可定位的产品大数据，将是顺利应用工业大数据的前提。

    2、物联接入设备：物联大数据是实现工业大数据畅通流动的必要手段，但在工业实际应用中，工业软件、高端物联设备不具备国产自主可控性，物联接入的高端设备的读写不开放，形成设备信息的孤岛，数据流通不畅，突破这种束缚是实现工业大数据的关键。

    3、信息集成贯通：集成贯通的难点在于商业驱动、打通关键点和环节，掌控产品源和设备，持续优化。