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工业大数据应用所面临的问题和挑战分析

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。

 一、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。司机获得有用的必威体育精装版信息，而位于底特律的工程师汇

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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。

 二、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。

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