物联网时代 工业大数据八大应用场景

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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物联网面临的四大现代挑战

1 物联网的硬件设计

人们首先要从 社会 发展的角度来考虑物联网的发展。在以往，与互联网连接的设备的问题是硬件设计。

起初，笔记本电脑通过Wi-Fi连接到互联网，但由于缺乏相应的通信基础设施，人们无法在任何地方使用Wi-Fi，所以笔记本电脑也并不方便携带和使用。

在2007年苹果发布iPhone之前，连接到互联网的手机的用户体验通常非常糟糕。而目前iPhone和Android手机应用非常普遍，人们通常使用手机访问互联网。

与此同时，还推出了一些连接互联网的可穿戴设备，如智能手表和腕带，其功能包括帮助监测人们的 健康 状况。

最近，智能家电已经成为智能家居的重要组成部分。例如，智能电视成为最常见的设备。人们可以直接观看在线视频并上网冲浪。此外，更多智能家电将以智能冰箱、智能烤箱、智能洗衣机、智能加热器的形式进入人们的家中。

一开始，笔记本电脑和手机使用2G/ 3G网络。如今，Wi-Fi和4G是最常用的通信技术。当可穿戴设备连接手机时，由于其能源效率的原因，蓝牙技术是最佳选择。但是由于某些应用场景的限制，这些技术无法扩展。例如，智慧城市使用传感器的特性来收集数据并将其发送回服务器。这些传感器通常无法使用Wi-Fi。通常，传感器与服务器之间的距离很长，因此蓝牙技术无法在这样的应用中使用。

2低功耗远程通信

为此，行业厂商开发了一些低功耗和长距离通信技术，称为低功耗广域网。 LoRa是一种流行的无线电调制技术，它促进了许多应用，例如智能远程测量仪，但仍有很多工作要做。

物联网设备传统上是采用传感器来收集数据或控制器。当人工智能应用于这些设备时，这些设备将变得越来越智能。由于物联网设备没有足够的计算能力来处理收集到的数据，因此将它们发送回服务器。然而，目前它耗费了太多的通信能量，而物联网设备并不总是能够上网。

3 人工智能集成物联网

最近，学术界和工业界开始应用机器算法，而不是“云计算”。iPhone X中的Face ID就是一个很好的例子。实际上，直接在手机上运行这些人工智能算法并不容易，因为这些算法是为服务器或计算机设计的，而不是针对物联网设备的。因此，需要考虑资源受限的物联网设备的优化。因此，更智能的物联网应用将变得更加可用。

4物联网设备的安全

工程师的另一个任务是确保物联网设备的安全。由于计算资源受限，物联网设备容易受到网络攻击。与个人电脑不同，人们无法在其上安装任何防病毒软件，其方法也不高效。为了保护物联网设备，需要仔细设计替代的安全方法。而且，物联网设备也能收集敏感数据。

在未来一年中，与物联网相关的更多技术将会逐渐成熟并应用于人们的日常生活中，以提高生活质量，但这四个技术领域需要取得更多的进展。

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》。

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