工业大数据通过哪些方式实现价值？详解实施工业大数据的难点！

在数字化转型的浪潮中，工业大数据正成为推动制造业革新的核心动力。它不仅重塑了生产流程，还为企业带来了前所未有的洞察力和竞争优势。本文将深入探讨工业大数据的类别、价值实现方式，以及在实施过程中存在的挑战和解决方案。

更多详细内容，推荐下载《制造数字化解决方案》
https://s.fanruan.com/l7s1m
分享行业真实的数字化转型案例，提供完整数字化解决方案！

一、工业大数据有什么类别

1、按照数据产生频度角度分类

工业大数据的产生频度可归纳为三种类型：

静态数据

静态数据包括企业信息、资料数据、经验公式和专家知识等，它们相对稳定，变化不大。

动态数据

动态数据由设计模型、库存管理、用户反馈等组成，通常由个人或团队维护，其更新频率一般低于计算机处理的速度。

实时数据

实时数据由产品、设备、传感器等产生的模拟或数字信息构成，具有较高的产生频度。

2、按照企业经营角度分类

从企业经营的角度来看，工业大数据同样可以分为三个类别：

经营性数据

经营性数据数据体现了企业的管理资源和经营成果，涵盖了企业内部的人力、财力、物力以及与企业经营紧密相关的供应商、客户和合作伙伴等基础信息。

生产性数据

生产性数据反映了企业的生产能力，覆盖了产品从研发设计到售后服务的整个生命周期，包括了工艺流程、产品生产等各个环节的基础数据。

环境类数据

环境类数据数据体现了生产保障能力、质量控制和合规性，涉及设备运行环境、温湿度、噪音、空气质量、废水废气排放和能源消耗等。环境数据的实时监控对于确保产品质量至关重要，它们可以反映生产过程是否符合国家或行业的标准，是否处于正常运行状态。

目前，经营性数据在企业中的应用较为广泛，其利用率超过了生产性和环境类数据。但随着工业互联网的深入应用，人们开始更加重视协同设计、协同制造和供应链管理带来的效益。这些领域的发展预示着，涉及产品全生命周期及质量与能效控制的数据应用将日益普及。

二、工业大数据价值实现方式

1、累计数据量

工业大数据价值的实现，始于数据量的积累。随着制造业的转型升级，中国将迎来工业2.0、工业3.0和工业4.0的并行发展。这一过程中，庞大的生产规模、国产机器的自主研发推广以及智能化生产的应用，将产生海量的产品数据、运营数据和价值链数据。

这些数据的记录、传输、加工和存储，不仅规模庞大，增长速度惊人，而且为工业大数据的深度挖掘和价值发现提供了丰富的素材和目标。

2、通过深入的数据分析创造商业价值

工业大数据的真正价值，不仅在于其规模的庞大，更在于通过深入分析创造实质性的商业价值。虽然大数据能为企业提供对用户需求的洞察、提升生产效率、革新生产营销模式等优势，但面对来源多样、类型复杂、表现不一的数据，数据的存储、清洗、挖掘和提取工作充满挑战。

要充分挖掘这些数据的潜力，必须综合运用计算机科学、统计模型、机器学习、专家系统等先进分析技术，快速解析数据、提取关键信息、建立数据间的联系，从而获得对企业决策有价值的洞察。经过精心分析和价值挖掘的数据，甚至可以转化为数据产品，实现其商业价值。

3、通过提高数据质量、优化数据管理来加强数据治理

进一步发挥工业大数据的潜力，除了需要积累大量数据和提升数据分析技术外，数据治理同样重要。数据质量的高低和数据管理的优劣直接影响大数据价值的实现。我国工业数据规模庞大，但在数据质量和管理上与发达国家相比仍有不小差距。

造成这一现象的原因包括：我国制造业虽大却不强，多数制造还集中在产业链低端的组装环节，存在低端产品产能过剩和高端产品生产能力不足的问题；生产工艺和流程与国际先进水平相比仍有较大差距。

此外，在工业4.0和工业互联网概念普及之前，我国制造业主要依靠低成本劳动力获得竞争优势，对先进机械设备的依赖相对较弱。制造企业内部的现代化管理水平不高，产业链协同效应较差，数据孤岛现象普遍，数据应用基础薄弱。产业链低端环节、生产流程的简单性、对人工的依赖以及生产流程和产业链的孤立性，都导致了数据质量差、管理不善、数据关联度低和管理意识薄弱，这些问题都限制了大数据价值的有效发挥。