京东物流CEO：物流是工业物联网最佳应用场景之一

IT之家7月3日消息 今日，为期三天的第十三届夏季达沃斯论坛在大连落下帷幕。本届夏季达沃斯论坛以“领导力40：全球化新时代的成功之道”为主题，在3天时间里讨论了5G、全球化、人工智能、气候变化、无人驾驶 汽车 等热点话题。

京东物流集团CEO王振辉在达沃斯论坛官网发表题为《物流场景，工业物联网的未来》的署名文章，谈及了5G、工业物联网和物流行业之间的相互驱动作用。

王振辉认为，随着5G网络的出现，我们正处于供应链与物流革命的爆发前夜。而物流行业是工业物联网技术的最佳应用场景之一。随着人员安全程度的提高、环境保护的加强和真正开放的互联互通，这项技术的应用将不仅改变我们对物流和供应链的看法，还将改变我们的日常生活。

以下为王振辉署名文章《物流场景，工业物联网的未来》全文：

打开水龙头，水倾泻而下，这是我们非常熟悉的场景。但水究竟始于何处，源自哪个水库？要被用以何途，灌溉哪些植物？甚至它在到达水槽之前，要流经哪些管道网络，如何流经，我想大多数人都不会思考太多。

同样，当我们在线下商店购买商品或网购送货上门时，也很少有人会思考实现商品交付背后的复杂供应链。

但这种思考却极具价值。如何能在对环境影响最小的前提下，全面优化从生产到库存管理再到履约的每个环节，让产品得以更快地送达消费者，才是一个真正高效的供应链应当做到的。

如今，随着5G网络的出现，我们正处于供应链与物流革命的爆发前夜。

5G将为“工业物联网（IIoT）”提供动力，帮助其实现大规模的实时连接。我们将看到整个产业链的速度变得更快，并通过数量级让它变得更加高效、便捷和可持续。

当我们谈到物联网，通常会首先想到人与小型设备间的交互，比如可以联网的智能家电。而这些有趣又有用的应用，正在成为业务发展大趋势。更重要的是，它们已经构成了广阔市场的一部分，包括无人车、无人机，被应用于物流、农业还有其他更广泛的行业。事实上，根据Business Insider Intelligence的数据，截至去年，IoT市场已包含约100亿台设备，而预计到2025年，该市场的总投资将接近15万亿美元。

设想一下，如果这些设备在没有人为干预的情况下可以互联互通，情况会如何？如果这种互联互通得以规模化，比如应用于复杂的物流场景中，情况又会如何？

这就是新兴工业物联网（IIoT）推进所要面对的。

除了将机器人和系统(例如仓库系统)连接在一起的物联网技术之外，大规模实施工业物联网还将减少对设备“失联”的担忧，几乎不需要人工干预，就可以实现机器人与机器人之间更为可靠可依赖的 “交流”。

降低风险和优化效率

想象一下，如果你所能看到的商品轨迹实时跟踪，不仅是从仓储、运输再到交付给客户这寥寥几步，而是从产品生产到抵达客户手中的每时每刻。再进一步想象一下，仓库机器人之间，或路上的自动驾驶车辆之间可以直接相互“交流”。大数据的有效利用将不仅实现IIoT，还能够通过路径优化、空间优化、更精确的油耗监控、智能调度以及其他诸多优势降低整个供应链的成本,并且提高效率。

除此之外，更重要的是，IIoT的成功部署将有助于传统的高风险行业保持行业安全，例如那些与人工劳动、与机器人密切相关的行业。当然，IIoT部署的最大风险是系统故障或宕机。尽管5G大规模推出的真正作用仍有待观察，但该技术的低时延、广连接和高速率是确保IIoT安全高效应用的关键。

京东物流，是中国最大零售商京东旗下独立运营的业务集团，已经成为工业物联网的先行者。最初，我们通过打造覆盖全国的自建物流网络，来支持高速发展的电商业务，如今，90%的自营订单可以实现当日或次日送达。在发展过程中我们很快就发现，这些供应链和物流能力还能够服务于品牌商以及其他零售商，甚至为其他行业提供支持。如今，京东正将物流网络发展至更高水平。比如，通过与中国顶级通讯运营商合作，我们正共同推进将5G技术在物流园区落地。

物流行业是工业物联网技术的最佳应用场景之一，完全互联互通的工业物联网对物流行业有很多益处，比如通过对货运车辆、人员、满载率、运输线路的实时监控和实时调度，实现运力资源的最优匹配。例如，工业物联网技术可以使货车之间互联互通，实时掌握彼此装载量，从而提高整体的运输和调度效率，优化运力。当五辆前往相同目的地的半载货车可以合并为两到三辆，就可以极大地减少运力资源浪费，也减少了尾气排放和对环境的综合影响。这仅仅是工业物联网促进智能供应链未来发展的一个范例。

一个真正开放的平台

我们相信只有在整个生态系统都受益时，智能供应链的全部潜力和更广泛的利益才能实现。这需要可信赖的协作者之间共享开放安全的数据。通过上下游间100%可靠的完全连接，商家必须能够实时监控并优化原材料和货物的运输，以及存储、分拣、运输与交付。它不仅局限于基础服务和软件系统（如仓库管理系统），还应扩展到预测模型和分析工具。

这样完善的生态系统不应仅仅局限于少数相关方提供资源，合作伙伴应当也能够在一个真正开放的平台上贡献自己的解决方案。这是行业向前发展的唯一方式，也是我们以身作则推广的精髓所在。

基于工业物联网的供应链服务对于提高除物流之外的其他多行业企业的效率都有着巨大的意义。在过去的几年中，我们看到 汽车 制造商在采购海外零部件和向国外市场供应商运输车辆时都应用了基于云服务和物联网的技术。这种供应链系统提供的数据也对公共交通部门非常有用，使他们能够通过监控车队来优化性能，改善拥堵，并更快速的对事故做出反应。

IIoT的影响其实已经远不只是停留在供应链的范畴。它将由大数据和云计算所驱动，成为智能城市解决方案的核心，支持复杂的城市物流规划。它还应该提升安全性，改善工作条件。和其他地方一样，中国的城市化正在引起环境的剧烈变化，对 社会 造成污染和破坏。货运车辆对城市交通排放的影响过大，占据了道路通行能力的三分之一。但以地下轨道和综合市政管廊的地下系统为例，使用更智能的物流运营，可以保护濒临被传统物流系统占用的开放、便捷和美观的地上空间，以确保城市物流的顺畅和高效，同时最大限度地减少对日常生活的干扰。

随着人员安全程度的提高、环境保护的加强和真正开放的互联互通，这项技术的应用将不仅改变我们对物流和供应链的看法，还将改变我们的日常生活。

如上，我们期待着5G浪潮的席卷，也期待着企业与组织间更为开放的合作，这一切将共同推动更智能的供应链时代到来。

行业主要企业：大富科技(300134)、梦网集团(002123)、共进股份(603118)、胜宏科技(300476)、润和软件(300339)、立昂技术(300603)

本文核心数据：全球物联网市场规模、全球物联网连接数量、全球物联网下游行业分布

处于市场验证期

物联网是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等 信息传感设备，按约定的协议，把任何物体与因特网连接起来，进行信息交换
和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网发 展历史悠久，可分为三个阶段：

物联网连接数超120亿个

根据全球移动通信系统协会(GSMA)统计数据显示，2010-2020年全球物联网设备数量高速增长，复合增长率达19%;2020年，全球物联网设备连接数量高达126亿个。“万物物联”成为全球网络未来发展的重要方向，据GSMA预测，2025年全球物联网设备(包括蜂窝及非蜂窝)联网数量将达到约246亿个。万物互联成为全球网络未来发展的重要方向。

下游制造业/工业占比最大

从下游领域来看，根据IoT
Analytics的数据，2020年全球物联网行业下游占比中，制造业/工业占比22%排在首位，其次是交通/车联网，占比15%。智慧能源、智慧零售、智慧城市、智慧医疗和智能物流分别占比14%、12%、12%、9%和7%，排在第3至7位。

2020年物联网链接内容90%属低功耗、广域网领域

2020年整个物联网90%连接属于低功耗、广域网领域。万物互联趋势下，传统移动蜂窝网络的高使用成本和高功耗催生了专为物联网连接设计的低功耗广域连接技术，对应中低速率应用场景，拥有广覆盖、扩展性强等特征，更符合室外、大规模接入的物联网应用。

2026年市场规模接近155万亿美元

根据知名国际信息技术数据公司lDC的测算，2019年全球loT市场规模为6860亿美元，到2022年，这一数字将突破万亿美元;与此同时，2019年全球通过万物互联传输的数据规模已达到14ZB，2025年传输规模则将达到80ZB。在loT行业本身的从全球来看，目前全球物联网相关的技术、标准、产业、应用、服务处于高速发展阶段。整体上物联网核心技术持续发展，标准体系正在构建，产业体系处于建立和完善过程中。移动互联网连接和工业互联网连接是未来发展的主要趋势，根据lDC的测算数据，2020年全球物联网市场规模为7490亿美元，年平均增长率为1220%;预计2026年，全球物联网市场规模将会接近155万亿美元。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。

物联网的应用如下：
1、智能仓库。物联网一个很好的应用。它能准确的提供仓库管理各个环节数据的真实性，对于生产企业，可以根据这个数据合理的把控库存量，调整生产量。物联网中利用SNHGES系统的库位管理功能，可以准确提供货物库存位置，这就大大提高了仓库管理的效率。
2、智能物流。运用条形码、传感器、射频识别技术、全球定位等先进的物联网通信技术，实现物流业运输、仓储、配送、装卸等各个环节的智能化。不仅货物运输更加的自动化，而且作出的全面分析还能及时的处理问题对物流过程作出调整，优化了管理。大大提高了物流行业的服务水平，还节约了成本。
3、智能医疗。利用物联网技术，实现患者和医务人员、医疗机构、医疗设备的互动，实现医疗智能化。物联网医疗设备中的传感器与移动设备可以对患者的生理状态进行捕捉，把生命指数记录到电子健康文件中，不仅自己可以查看，也方便了医生的查阅，实现远程的医疗看病。很好的解决当前的医疗资源分布不均，看病难的问题。
4、智能家庭。物联网的出现让我们的日常生活更加的便捷。不远的将来一台手机，就可以 *** 作家里大多数的电器，查看它们的运行状态。寒冷的冬天，我们可以提前打开家里的空调，回到家就暖暖的。物联网还能准确的定位家庭成员的位置，你再也不用担心孩子跑的找不见人，省心省力。
5、智能农业。物联网在农业中的应用就更加的广泛。监测温湿度，监视土壤酸碱度，查看家禽的状态。在这些数据的支持下，农户就可以合理进行科学评估，安排施肥，灌溉。监测到的天气情况比如降水，风力等又为我们抗灾、减灾提供了依据。提高了产量，降低了减产风险。
6、智能交通。物联网将整个交通设备连在一起。主要是用图像识别为核心技术。可以准确的收集到交通车流量信息，通过信号灯等设备进行流量的控制，这个技术的运用，会让堵车成为历史。管理人员利用这个技术能将道路、车辆的情况掌握的一清二楚，驾驶违章无处可逃，交通事故也能及时的得到处理。人们的出行得到了很大的方便。
7、智能电力。电力工程是一项重大的民生工程，对电网的安全检测是一项必修科目。以南方电网与中国移动通过M2M技术进行的合作为例，因为物联网的运用，使得自动化计量系统开始启动，使得故障评价处理时间得到一倍的缩减。

物联网可以说是5G时代的一个重要应用场景。5G技术提供了低延迟、高吞吐量、大连接数等特性，可以更好地满足物联网系统对实时传输和安全性的要求，更有效地实现无线连接，从而改变物联网的发展趋势。
例如，5G技术可以支持大规模的物联网设备并行连接，实现设备之间的实时通信，支持大规模的空间数据采集，支持边缘计算和智能分析，从而提高物联网系统的实时性和灵活性。此外，5G可以为物联网系统提供高安全性的网络架构，支持多用户多服务的高可靠性，保证物联网系统的安全性。
总的来说，5G技术为物联网的发展提供了强有力的技术支持，使得物联网系统的接入、传输和应用更加便捷、安全、可靠。

物联网场景
物联网卡是运营商基于其物联网服务网络为有物联网需求用户提供的移动通信接入业务。主要满足用户在物物、物人连接中的通信需求，以此实现最终的信息交互。而窄带物联网卡是通过运营商部署的窄带网络，实现移动通信，因其更广的覆盖、更低的功耗得以应用。
那么窄带物联网卡都有哪些具体的应用场景呢？
智能路灯
传统路灯一般通过集中设置来实现灯的打开关闭及具体的开关时间，并且灯光亮度调整困难。而运营商物联网网络与平台的接入，可实现远程手机或电脑控制开关灯、自动定时开关灯、也可结合监控系统对当前人流量的统计实现路灯整体或个体亮度调节。还可以加载更多的智能设备，加入wifi系统，实现无线上网。加入空气质量监测系统，实现空气质量监控。加入充电桩，就是路边的充电站。
引入智能路灯系统，可实时监控路灯使用情况，实现远程监控、业务数据实时分析，提高运行效率，减少运维成本。终端设备有非正常情况，可自动向监控中心报警。同时通过更多智能设备的引入，实现多个功能的集成。
智能水表
传统的住宅小区使用人工抄表，不仅抄收数据烦琐，而且统计困难，工作效率低下，无法为计费、线损控制、用能分析等方面提供及时准确的数据。
部署物联网智能水表、智能气表等采集设备，建设智慧水务抄表/燃气抄表平台，实现远程抄表到户、管网实时监控、业务经营智能分析。远程控制功能中，可对水表进行开关阀 *** 作，实现远程水表开关 *** 作，存在水费拖欠的，可远程关阀。还可实现阶梯水价。
引入智能水表避免了人工抄表入户，提升抄表效率，运营商维护通信网络，减少维护成本，更低的功耗，更低的资费，更强的信号穿透，更加智能，可远程控制阀门、及时上报故障，计费也会更准确、更透明。
智能燃气表
引入智能燃气表系统，可实现使用和管理方双向数据的实时传输，实时获知燃气终端设备的运行情况，实现气表远程监控、数据实时分析。也可对气表终端进行远程控制，如开关阀门。可实现实时监控用户用气情况，实现阶梯气价。
智能停车
智能停车系统可提供车位实时信息，向出行者提供停车库具体位置、当前车位实时数据等信息指引驾驶员合理停车，同时通过动态信息标志把停车位和容量分散信息聚合而成的实时信息数据进行分析，辅助管理部门进行管理决策。可实现实时车位状态更新、空余停车位实时发布、停车入位引导、停车位预定、停车位查询、停车计费管理、设备故障、告警管理等多项功能。
井盖
当井盖被打开一定角度时智能井盖系统发出预警信号，通过窄带网络传输至中心机房井盖管理运维平台。系统进行大数据分析，确认警情后，实时预警并将信息推送至运维管理人员手机APP 端。运维管理人员以就近原则赶至现场查看处理，消除井盖异常带来的风险，并将处理情况通过手机APP反馈至井盖管理运维平台。
智能烟感
通过窄带网络组建联网型智能烟雾报警器，实现对公共场所及家庭住宅的火灾隐患区域监测。便于各地街道、居委等相关部门实时了解到现场情况，有效保障现场人身和财产的的安全。相对传统消防发现火情后再报警的方式，缩短了获得警情的时间。能够获取更多的现场信息，以便实施最佳的救援方案。消防设备故障也可实现自主上报。
智能烟感
窄带物联网以其自身的广覆盖、低功耗等优势获得了一些实际应用，但是目前还没有大范围批量应用，相信随着技术的成熟发展，会有越来越多的实际应用场景，功能体验也会越来越好。

物联网时代 工业大数据八大应用场景

工业大数据是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。

1加速产品创新

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。

这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

2产品故障诊断与预测

这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。

这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气(GE)的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断(M&D)中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。

3工业物联网生产线的大数据应用

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

4工业供应链的分析和优化

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

互联网大数据营销专家罗百辉表示，工业制造企业利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，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。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。

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生产计划与排程

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。

8工业污染与环保检测

《穹顶之下》令人印象深刻的一点是通过可视化报表，柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。

这给我们带来的一个启示，即大数据对环保具有巨大价值。《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢？其实并非都是凭借高层关系获取，不少数据都是公开可查，在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构，可查询的公益环保数据越来越多，包括全国空气、水文等数据，气象数据，工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。只不过这些数据太分散、太专业、缺少分析、没有可视化，普通人看不懂。如果能够看懂并保持关注，大数据将成为社会监督环保的重要手段。近日百度上线《全国污染监测地图》就是一个很好的方式，结合开放的环保大数据，百度地图加入了污染检测图层，任何人都可以通过它查看全国及自己所在区域省市，所有的在环保局监控之下的排放机构(包括各类火电厂、国控工业企业和污水处理厂等)的位置信息、机构名称、排放污染源的种类，最近一次环保局公布的污染排放达标情况等。可查看距离自己最近的污染源，出现提醒，该监测点检测项目，哪些超标，超标多少倍。这些信息可以实时分享到社交媒体平台，告知好友，提醒大家一同注意污染源情况及个人安全健康。

工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。

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