工業大數據是互聯網，大數據和工業產業結合的產物，同時又反作用于產業升級發展。對于制造業而言，了解行業大數據產生的背景，歸納行業大數據的分類和特點，從數據流推動本身價值創造的視角看待、重造工業價值流程，將具有現實意義。

以下將了解制造業是如何利用工業大數據降本增效的：

1、能耗異常值分析

能耗異常值分析，實現能源集中管理：將企業的水、電、氣、熱等能源進行集中監控，構建統一集成的能源管理平臺，能夠主動、及時的發現能源問題，提高能源管理水平。

建立能耗異常分析模型，洞察能耗問題：產量用能分析為企業提供了按考核對象、分類、分項、區域、工藝、工段、產品單耗等方式統計產品的各種能耗，并對比分析計劃產量、實際產量、完成率、耗能總量、平均單耗能等信息。降低單位產品能源消耗，提高經濟效益。

實現數據共享：用戶可以隨時隨地的監視電網運行情況，能源報警時，報警信息及時發送到用戶手機，提高故障處理效率。

2、設備故障分析及預測

在工業制造界，企業極不希望發生停機事故。因為，一小時的停機時間會使企業損失上百萬人民幣甚至更多。除了資金方面的損失之外，停機還意味著，當持續發生設備故障時，對員工的激勵難度則會變大。因此，在企業的日常業務運營中，預測性維護就顯得十分重要。

設備故障預測，第一步就是采集相關設備數據。在預測性維護措施中，所使用的通用制造設備均配備了傳感器和執行器，用于監測組件的性能和健康狀況。有了這些歷史數據以及停機時間或故障率數據，企業還需要建立工業云解決方案、分析應用程序和功能性票據或警報系統，就可以完成車間內預測性維護活動。

3、生產質量分析及預測

質量管理的被動，就是問題驅動，發現質量問題，才想到去管理。工業時代化的今天，企業采用了各種檢測設備和儀表，能在成品中挑出廢品，保持出廠產品的質量。

但是這種時候檢驗把關，無法在生產過程中起到預防、控制的作用。生產質量分析方案，從三個方面，從預防質量到優化質量，給企業質量保駕護航。

質量追溯分析：產品生命全周期數據關聯分析，如：生產過程分析、質量和缺陷走勢分析、設備故障分析、客訴與訂單交付分析，三包索賠分析等

質量預測分析：通過數據異常點分析、缺陷異常因子分析等，預測產品質量，找出關鍵因素，給出特征重要性排序。

質量優化分析：數據產生價值，剖析生產過程問題，輔助領導決策，優化產品質量。

4、智能設備運維

智能設備運維能從4個方面，為制造型企業帶來實質性幫助：

維修周期：建模預測設備狀態，按小時實時調整維護計劃，讓計劃性的設備維護更合理、高效，降低成本。

故障預測：建模預測設備故障，提前處理，讓非計劃性的設備維護更可控，有效減少停機時間，從而降低對生產帶來的損失。

人力成本：設備運維智能化，減少對有經驗的工程師的依賴程度，同時減少運維人員的無必要的定期檢查。

提高設備效率：預測設備狀態，計劃性的設備運維，按需維護，不用等到定期維護，更有效延長設備的生命周期。

5、需求計劃

需求計劃主要從以下3方面，實現打通端到端的供應鏈管理：

供應鏈診斷分析：協助客戶進行供應鏈的整體診斷，重點關注銷售、庫存、運營、計劃的流程以及間接費用的分析。

數據建模優化：建模進行供應鏈成本優化、庫存優化、需求預測，為管理層作出更明智的商業決策提供支持和洞察力。

管理駕駛艙：啟用管理層視覺來集成需求計劃、運營計劃和庫存計劃，進行全維數據管理、探索和可視化呈現。

6、企業經營管控

管理駕駛艙，突破管理盲區，建立企業管理系統。

實時的、準確的、全面的獲取企業運營現狀，實現管控透明化，及時發現問題，為科學決策提供支撐；

通過問題看板展示相關負責人或領導可直觀的了解現行問題及項目進展等情況，追溯科研能力及生產能力相關的缺失，及時予以科研流程及生產流程的干涉，從根本上解決問題，達到企業價值及客戶需求。

慧都大數據，一直致力于將復雜的數據轉為清晰的見解，通過端到端的方案，將更好的滿足企業定制化生產的需求，提高企業運營效率。