工业大数据应用场景（一）工业大数据应用场景（一）工业 4.0 的概念自诞生以来，即在全球生产制造行业掀起转型与升级的话题热潮，在传统企业通过转型与升级迈向智能制造的过程中，工业大数据无疑扮演着重要角色。工业大数据不仅包括企业在研发、生产、销售、服务、管理等过程中所产生的企业数据，也包括如经济运行、行业、市场、竞争对手等外部数据，对这些数据的采集、管理、分析与应用，将成为驱动企业转型与升级的巨大动力。Smart-Plant 致力于深化工业大数据在生产过程控制、设备故障预测、产品研发与设计、销售与生产预测、供应链优化等方面的应用，并通过大数据交易为企业的决策提供可靠的参考依据，为其数字化、智能化、互联网化转型提供有力支撑。生产过程控制Smart-Plant 工业大数据在生产过程控制中的价值主要体现在以下几个方面：1. 改进生产工艺改进生产工艺Smart-Plant 工业大数据有助于分析整个生产流程中每个环节的执行情况，当某个流程偏离标准工艺时，通过对大数据进行分析能够快速地发现错误或者瓶颈所在，使问题更容易解决。2. 建立生产过程虚拟模型建立生产过程虚拟模型利用 Smart-Plant 工业大数据技术对产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，以减少实际生产过程中的风险。3. 优化能耗优化能耗在生产中对所有流程进行分析与控制将会大大降低能耗。Smart-Plant 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，由此便可为企业优化生产过程中的能耗提供参考数据。 4. 质量事故分析质量事故分析Smart-Plant 可以帮助生产企业追溯产生质量事故的环节及原因，从而做出分析与改进，降低再次出现质量事故的概率。Smart-Plant 通过大数据采集、管理、分析及应用，达到以上四方面的效果，从而实现优化生产过程控制、突破生产瓶颈的目的。设备故障预测Smart-Plant 通过分析来自生产设备中所安装的传感器振动、温度、电信号等大数据流，为设备故障诊断和预警提供支撑。具体来说，Smart-Plant 可以通过以下方法实现设备故障预测：1. 通过历史故障记录以及缺陷数据分析，得到造成设备故障的主要因素；2. 对设备故障因素进行关联性分析；3. 通过对历史经验、基础数据以及因素之间关联关系构建风险评估模型；4. 进行设备的应用场景选型，并根据场景进行数据准备、数据筛选、数据挖掘；5. 通过决策平台对分析后的数据进行图形化展示，并对数据进行验证。Smart-Plant 工业大数据可以准确预判设备发生故障的趋势，并发出预警，降低设备发生故障的概率，确保设备运行的可靠性。