工业大数据助力中国制造2025

1、工业大数据助力中国制造2025技术创新，变革未来大纲背景简介工业大数据是新工业革命的核心技术要素工业大数据实施路径工业大数据应用案例第四次工业革命正席卷全球，制造业大国各自针对本国 国情推出相应对策德国工业4.0美国工业互联网中国制造2025第四次工业革命以数字化、互联化、智能化为特征，大数据是 关键支撑手段德国工业企业调查： 工业4.0的机遇与挑战数据的整合 分析和使用 是关键能力GE工业互联网白皮书先进的分析 能力是关键 要素“互联网+”行动计划将重点促进以云计算、物联网、大 数据为代表的新一代信息技术与现代制造业、生产性服务 业等的融合创新，发展壮大新兴业态，打造新的产业增长 点，为大众

2、创业、万众创新提供环境，为产业智能化提供 支撑，增强新的经济发展动力，促进国民经济提质增效升 级别摘自政府工作报告中相关词语的注释大数据将和物联网、云计算等一起支撑制造生命周期各环节业务模式创新众包众智 创新设计用户反馈 驱动设计设计制造销售交付服务智能设备制造仿真智能计划生产过程优化绿色制造智慧物流电子商务产品健康预防性维修备件预测产品使用安全、节能用户习惯学习跨产业链、生态链集成，新业务模式设计数据产品仿真数据生产计划数据过程控制数据设备状态数据销售数据仓储物流数据供应商、用户数据设备工况状态数据周边环境数据用户使用行为数据大纲背景简介工业大数据是新工业革命的核心技术要素工业大数据实施路径

3、工业大数据应用案例一、内涵工业大数据就是在工业领域信息化相关应用中所 产生的海量数据，不仅包括企业内，还包括客户、 用户、产业链以及互联网上的数据。机器数据业务数据PLM/ERP/SCM/CRM互联网数据工业大数据ITOTDT工业大数据的核心是机器数据工业4.0系统可以被看作是数 据、硬件、软件和智能的流 通与互动。从智能设备和网 络中获取数据，然后利用大 数据和基于机器所在行业的 分析工具进行存储、分析和 可视化。最终的“智能信息” 可以供决策者（在必要时实 时）使用，或者作为各工业 系统中更广泛的资产优化或 战略决策流程的一部分。各种产生数据的机器工业大数据 循环体系机器数据采集专有机器数

4、 据流提取存 储基于机 器特征 的算法 和数据 分析可视远程和 集中数据以 及智能信息优化机 器的数 据流返 回机器各种基于机 器以及机器 上下文的分 析模型机器数据系统机器数据（物联网数据）定义12来源多样密集采样3时间序列 位置轨迹 实时安全存储和分析4数据特点13研究对象以物理实体与环境为中心以互联网支撑的交互已有的基础中/微观机理模型与定量领域知识， 在当前基础上前进很困难宏观理念与定性认识， 存在广阔的提升空间新的驱动力新的感知技术、产品的服务化转型新的交互渠道（如社交媒体对分析的期望因果关系才有用模型的高可靠性（很难接受概率性的预测相关性关系就非常有帮助 大数原则）工业大数据商业大

5、数据麦肯锡国际研究院报告14工业面临的发展挑战大数据改变价值曲线大数据初期(BOL)中期(MOL)末期(EOL)产 品 增 值现代制造业从“生产型制造” 到“服务型制造”传统制造业从“中国制造” 到“中国创造”大数据实施路径制造维修运行再制造设计租赁气象种子灌溉融资工业 大数据智能制造互联网+大纲背景简介工业大数据是新工业革命的核心技术要素工业大数据实施路径工业大数据应用案例应用案例：工程机械在线运维系统基于主机工况的在线健康监控，故障诊断与预测；了解用户使用习惯，改 善用户体验；提升企业经营效率车辆操作偏好分析液压油温分布车辆开机时序分析工况相关性分析故障开工位置标注支持服务支持质保支持研发主机异常部位发现应用案例：风力发电机能效提升定期调整风机偏航角以优化 风机发电功率每14秒回传一次的风速、风 向、功率、桨叶角等近200 个指标，上万台风机