工业大数据技术应用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，安徽环保数据采集软件，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，安徽环保数据采集软件，安徽环保数据采集软件，可以找到更多的潜在销售机会。 智能数据采集系统，武汉安弘智能。安徽环保数据采集软件

   工业大数据要关注因果。在我看来，可追溯的要求，就是数据中能够体现因果关系。

具体地说：

1 、首先要数据的对应要足够的好，不要原因变量和结果变量对不上；

2、追溯的周期要足够短：比如，缺陷发生的周期是秒级的，参数的对应就不应该是分钟级的；

3、时钟对应要一致，要能判断事件发生的先后。在三条原则是在数据准确的前提下才有效。所以，一般还要加入更深层次的要求：

4、要有条件判断数据的正确性与合理性。

我刚才说到：大数据时代，就是不必关系数据大了怎么办的时代。但现实中，这一点往往是做不到的。我们应该怎么办？我的办法就是：上述4 个逻辑要求要办到，但数据采不采、存不存、存多久，要根据需要和实际的能力去做。

     工业大数据的应用，是挖掘潜在价值。所谓潜在价值，就是被人有意无意隐藏起来的价值。潜在价值有多少，事先可能是不知道的。要解决这个问题，可以事先做一个调查。如果调查做不了的话，就应该找些明白人来问问，以便于做事有重点。还请大家相信我说的那句话：管理漏洞大概占到成本的20% ——即便看不到，一般也是存在的。 北京环境数据采集系统工业大数据采集器，武汉安弘智能。

工业大数据技术应用场景

工业大数据也是一个全新的概念，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。

数据采集技术难点

1、数据量巨大

任何系统，在不同的数据量面前，需要的技术难度都是完全不同的。

如果单纯是将数据采到，可能还比较好完成，但采集之后还需要处理，因为必须考虑数据的规范与清洗，因为大量的工业数据是“脏”数据，直接存储无法用于分析，在存储之前，必须进行处理，对海量的数据进行处理，从技术上又提高了难度。

2、工业数据的协议不标准

互联网数据采集一般都是我们常见的HTTP等协议，但在工业领域，会出现ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等等各类型的工业协议，而且各个自动化设备生产及集成商还会自己开发各种私有的工业协议，导致在工业协议的互联互通上，出现了极大地难度。

很多开发人员在工业现场实施综合自动化等项目时，遇到的问题及时面对众多的工业协议，无法有效的进行解析和采集。

3、视频传输所需带宽巨大

传统工业信息化由于都是在现场进行数据采集，视频数据传输主要在局域网中进行，因此，带宽不是主要的问题。

但随着云计算技术的普及及公有云的兴起，大数据需要大量的计算资源和存储资源，因此工业数据逐步迁移到公有云已经是大势所趋了。

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工业大数据之数据采集

实现工业4.0，需要高度的工业化、自动化基础。工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。

论是德国工业4.0、美国工业互联网还是《中国制造2025》，各国制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征分析，及以此为未来制造系统搭建的无忧环境。

不论智能制造发展到何种程度，数据采集都是生产中实际频的需求，也是工业4.0的先决条件。

但数据采集一直是困扰着所有制造工厂的传统痛点，自动化设备品牌类型繁多，厂家和数据接口各异，国外厂家本地支持有限，不同采购年代。即便产量停机数据自动采集了，也不等于整个制造过程数据都获得了，只要还有其他人工参与环节，这些数据就不完整。

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《推进工业大数据发展的实施意见》一是完善基础设施建设。

宽带网络、数据中心等基础设施的建设时刻制约着工业大数据的发展，为此，《实施意见》设置了2项重要任务，通过加快网络基础设施建设和推进数据中心建设两个方面来具体实施。主要是：持续深入实施网络提速降费，推进全光网络建设，部署IPV6。依托通信运营商建设高质量工业互联网外网，推动工业企业接入。深入推进5G基站选址和建设，推动5G网络在工业园区、厂区的覆盖。合理布局省内各区域大数据中心，避免盲目重复建设。 安徽环保数据采集软件

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