第3章
物聯(lián)網(wǎng)與智能制造的融合

3.1　智能制造與物聯(lián)網(wǎng)場景結(jié)合介紹

智能制造的特征表現(xiàn)在以下3個(gè)方面。

① 數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)感知。智能制造需要大量的數(shù)據(jù)支持，通過利用高效、標(biāo)準(zhǔn)的方法實(shí)時(shí)進(jìn)行信息采集、自動(dòng)識(shí)別，并將信息傳輸?shù)椒治鰶Q策系統(tǒng)。

② 優(yōu)化決策。通過面向產(chǎn)品全生命周期的海量異構(gòu)信息的挖掘提煉、計(jì)算分析、推理預(yù)測，形成優(yōu)化制造過程的決策指令。

③ 動(dòng)態(tài)執(zhí)行。根據(jù)決策指令，通過執(zhí)行系統(tǒng)控制制造過程的狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定、安全的運(yùn)行和動(dòng)態(tài)調(diào)整。

3.1.1　設(shè)備和環(huán)境數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集需要設(shè)備的支持，而目前智能設(shè)備是發(fā)展智能制造的基礎(chǔ)與前提，它包括物理部件、智能部件和連接部件。其中智能部件由傳感器、微處理器、存儲(chǔ)器、操作系統(tǒng)及相關(guān)軟件等構(gòu)成；連接部件由接口、有線或無線連接協(xié)議等構(gòu)成；物理部件由機(jī)械和電子零件構(gòu)成。智能部件能加強(qiáng)物理部件的功能和價(jià)值，而連接部件進(jìn)一步強(qiáng)化智能部件的功能和價(jià)值，使信息可以在產(chǎn)品、運(yùn)行系統(tǒng)、制造商和用戶之間聯(lián)通，并讓部分價(jià)值和功能脫離物理產(chǎn)品本身而存在。

智能設(shè)備相比于傳統(tǒng)設(shè)備具有監(jiān)測、控制、優(yōu)化和自主4個(gè)方面的特點(diǎn)。

① 監(jiān)測是指通過傳感器設(shè)備和外部數(shù)據(jù)源，對(duì)智能設(shè)備的狀態(tài)、運(yùn)行和外部環(huán)境進(jìn)行全面監(jiān)測；在數(shù)據(jù)的幫助下，一旦環(huán)境和運(yùn)行狀態(tài)發(fā)生變化，設(shè)備就會(huì)向用戶或相關(guān)方發(fā)出警告。

② 控制是指可以通過產(chǎn)品內(nèi)置或產(chǎn)品云中的命令和算法進(jìn)行遠(yuǎn)程控制。算法可以讓產(chǎn)品對(duì)條件和環(huán)境的特定變化做出反應(yīng)。

③ 優(yōu)化是指對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)或歷史記錄進(jìn)行分析，植入算法，從而大幅提高產(chǎn)品的產(chǎn)出比、利用率和生產(chǎn)效率。

④ 自主是指將檢測、控制和優(yōu)化功能融合到一起，產(chǎn)品就能實(shí)現(xiàn)前所未有的自動(dòng)化程度。

基于智能設(shè)備，數(shù)據(jù)采集工作主要是面向生產(chǎn)過程進(jìn)行信息收集，因此數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)也就成為連接底層自動(dòng)化系統(tǒng)與高層信息化系統(tǒng)的橋梁，利用智能設(shè)備采集的數(shù)據(jù)和軟件程序的大數(shù)據(jù)分析，為企業(yè)信息化提供有效的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，包括設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境數(shù)據(jù)等。通過數(shù)據(jù)采集，可以將傳統(tǒng)的管理模式同生產(chǎn)過程進(jìn)行緊密聯(lián)系，使得信息一體化系統(tǒng)形成“信息源于生產(chǎn)，又最終指導(dǎo)生產(chǎn)”的閉環(huán)有效系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)采集面向上下層級(jí)，將下層各種對(duì)象中的數(shù)據(jù)源按照一定規(guī)律采集預(yù)處理后，與上層系統(tǒng)進(jìn)行交互，因此數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)通過對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的處理后，又派生出生產(chǎn)實(shí)績數(shù)據(jù)、能耗實(shí)績數(shù)據(jù)、質(zhì)量實(shí)績數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、異常信息數(shù)據(jù)、物流跟蹤信息及邏輯處理與接口信息。數(shù)據(jù)采集關(guān)系到各個(gè)生產(chǎn)流程中信息的連續(xù)性，最終影響上層一體化信息系統(tǒng)的決策、追溯、判別和分析。數(shù)據(jù)采集派生數(shù)據(jù)與管理系統(tǒng)的計(jì)劃、標(biāo)準(zhǔn)、財(cái)務(wù)、成本、倉庫、采購、決策等相關(guān)聯(lián)，構(gòu)成整體信息化的信息流，覆蓋智慧工廠業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)與智能制造執(zhí)行。

根據(jù)數(shù)據(jù)采集的不同應(yīng)用對(duì)象，可以分為工藝數(shù)據(jù)、過程數(shù)據(jù)及作業(yè)實(shí)績等幾個(gè)類型。其中，工藝數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)如溫度、壓力、在線檢測、電流電壓等數(shù)據(jù)的采集與分析，這些工藝數(shù)據(jù)影響產(chǎn)品質(zhì)量，對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量追溯和持續(xù)優(yōu)化起到進(jìn)一步分析作用；過程數(shù)據(jù)如工序的所有狀態(tài)信息（如物料、介質(zhì)消耗量等消耗），這些信息作為物料跟蹤的屬性，便于生產(chǎn)過程節(jié)奏把控、單位能耗分析及成本分析；作業(yè)實(shí)績是通過物料跟蹤處理，形成各區(qū)間的班組生產(chǎn)作業(yè)記錄，如當(dāng)班投入實(shí)績、產(chǎn)出實(shí)績、當(dāng)班待處理記錄及異常判廢實(shí)績；設(shè)備停服役及設(shè)備運(yùn)行參數(shù)作為設(shè)備分析和設(shè)備管理的依據(jù)。物料跟蹤所需的信息包括人員干預(yù)干擾信息，均作為物料流轉(zhuǎn)必不可少的屬性。另外，智能機(jī)構(gòu)、周邊系統(tǒng)及其他感知設(shè)備，在今后都存在各種間接或直接的交互方式，以便更柔性制造、相互協(xié)調(diào)、無縫對(duì)接。

在智能制造相關(guān)技術(shù)的支持下，智能化的數(shù)據(jù)采集為科學(xué)的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集技術(shù)管理提供了可能，提高了現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集技術(shù)項(xiàng)目的管理準(zhǔn)確性，讓管理的質(zhì)量得到提升，降低了現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)。實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、自動(dòng)地為整個(gè)信息系統(tǒng)提供及時(shí)、有效、真實(shí)的數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)管理層與執(zhí)行層的信息的交流和協(xié)同工作。如今數(shù)據(jù)可以提高現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集技術(shù)項(xiàng)目管理的效率，因?yàn)楝F(xiàn)場數(shù)據(jù)采集技術(shù)項(xiàng)目比較復(fù)雜和事項(xiàng)眾多，現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集技術(shù)進(jìn)行管理的效率不太高，數(shù)據(jù)時(shí)代可以通過技術(shù)的優(yōu)勢(shì)對(duì)現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集技術(shù)管理的效率大幅度提升。

智能制造的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)并不是顛覆傳統(tǒng)的方法，恰恰相反，它是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的延伸。現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集設(shè)備與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集設(shè)備有著一定的共同之處和相似點(diǎn)，由此可見，各類數(shù)據(jù)采集儀器在應(yīng)用中的原理具有共性。例如，通過智能制造網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以進(jìn)行生產(chǎn)設(shè)備的聯(lián)網(wǎng)，并構(gòu)建一個(gè)車間生產(chǎn)現(xiàn)場綜合數(shù)據(jù)交換平臺(tái)，包括設(shè)備狀態(tài)采集、車間工況數(shù)據(jù)采集和生產(chǎn)數(shù)據(jù)交換功能等內(nèi)容，其數(shù)據(jù)采集軟件、工況數(shù)據(jù)采集器可以最大限度地采集滿足生產(chǎn)管理所需的工況數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)、管理所需的數(shù)據(jù)、工夾具裝備等資源信息的共享，它在整個(gè)制造過程中承擔(dān)著支撐平臺(tái)的作用，是構(gòu)建智能制造的基石。

盡管我國智能制造已經(jīng)得到了國家的政策支持，但是就目前我國的智能制造行業(yè)的發(fā)展整體情況來分析，我國的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集技術(shù)和采集水平還不能讓人滿意，依然和發(fā)達(dá)國家有著很大的差距，并且對(duì)智能制造系統(tǒng)中現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集儀器的相關(guān)人才培養(yǎng)力度不夠，不能完成很好的人才儲(chǔ)備，所以智能制造系統(tǒng)的發(fā)展依然還有很遠(yuǎn)的路要走。

3.1.2　生產(chǎn)設(shè)備的故障與檢測

生產(chǎn)設(shè)備的故障與檢測就是遠(yuǎn)程運(yùn)維。遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)作為智能制造模式的一種，是主動(dòng)預(yù)防型運(yùn)維、全生命周期運(yùn)維和集成系統(tǒng)運(yùn)維在集中化、共享化、智慧化趨勢(shì)下的集中體現(xiàn)。

作為五種智能制造模式的典型代表，遠(yuǎn)程運(yùn)維是運(yùn)維服務(wù)在新一代信息技術(shù)與制造裝備融合集成創(chuàng)新和工程應(yīng)用發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，它打破了人、物和數(shù)據(jù)的空間與物理界限。

遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)存在一定的空間界限，一般適用于大型設(shè)備廠商，這就需要企業(yè)在線下布局自身或第三方的倉儲(chǔ)與物流運(yùn)輸體系，來支撐遠(yuǎn)程設(shè)備的運(yùn)輸、現(xiàn)場安裝、現(xiàn)場檢修與維護(hù)。首先，廣泛性的服務(wù)與倉儲(chǔ)體系可以滿足更多企業(yè)的購置要求，為企業(yè)進(jìn)行全國乃至全球的產(chǎn)業(yè)布局、參與國際市場競爭、市場開拓提供支持。其次，遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)在智能化檢測、集中化監(jiān)控與預(yù)警后，對(duì)出現(xiàn)的設(shè)備問題在監(jiān)控中心不能解決的情況下，需要線下維護(hù)人員進(jìn)行現(xiàn)場檢修與設(shè)備的更換。網(wǎng)絡(luò)化布局的倉儲(chǔ)體系能夠?qū)@類設(shè)備故障給予快速響應(yīng)，保證系統(tǒng)解決方案的順利實(shí)施。

遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)存在一定的物理界限，要實(shí)現(xiàn)裝備物聯(lián)化、監(jiān)控在線化、診斷智能化、維護(hù)服務(wù)協(xié)同化，需要智能化技術(shù)和設(shè)備的改造與運(yùn)用，將信息傳感設(shè)備與互聯(lián)網(wǎng)連接起來進(jìn)行信息交換，為遠(yuǎn)程運(yùn)維信息數(shù)據(jù)的搜集、分析等提供服務(wù)基礎(chǔ)。運(yùn)維智能化設(shè)備包括3個(gè)層次：一是感知層，通過在設(shè)備中裝置智能芯片、傳感器、控制器等，實(shí)現(xiàn)智能感知、精確度量；二是傳輸層，部署的智能化傳感器、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備將數(shù)據(jù)和信息通過傳輸層，實(shí)現(xiàn)設(shè)備之間的互聯(lián)互通、智能匹配和協(xié)同傳輸；三是交互層，該層布局大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)設(shè)備、VR或AR設(shè)備，以此來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的交互，從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析，同時(shí)實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互、人員與現(xiàn)場及設(shè)備的互聯(lián)互通，推動(dòng)人工智能、智能分析與智能決策。

遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)面臨著海量的數(shù)據(jù)，如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速、精確處理與分析，決定著遠(yuǎn)程預(yù)警、檢修和診斷的成敗。企業(yè)在提供遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)時(shí)，一方面需要建立大數(shù)據(jù)和云計(jì)算平臺(tái)，將運(yùn)行數(shù)據(jù)、運(yùn)維數(shù)據(jù)、環(huán)境預(yù)測數(shù)據(jù)輸入到大數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲(chǔ)，運(yùn)用云計(jì)算技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘、關(guān)聯(lián)分析、智能分析，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)運(yùn)行調(diào)整及策略優(yōu)化，自動(dòng)執(zhí)行故障診斷、故障排除與維護(hù)；另一方面需要建立信息共享平臺(tái)，在保證信息數(shù)據(jù)安全的條件下，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)平臺(tái)的互聯(lián)互通，數(shù)據(jù)的共享應(yīng)用，為運(yùn)維服務(wù)的每個(gè)環(huán)節(jié)（包括第三方服務(wù)機(jī)構(gòu)）提供數(shù)據(jù)支持。

企業(yè)提供遠(yuǎn)程運(yùn)維需要長時(shí)間在技術(shù)、市場等領(lǐng)域深耕，獲取客戶、服務(wù)商、知識(shí)和信息等資源，形成以“智慧大腦+高效前臺(tái)”為價(jià)值核心的服務(wù)模式，為客戶提供系統(tǒng)集成的運(yùn)維服務(wù)。“智慧大腦”主要是指集中共享、自學(xué)習(xí)、自更新的信息系統(tǒng)，用來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析，為解決方案提供專家支持，進(jìn)行全流程知識(shí)積累與共享，實(shí)現(xiàn)自我學(xué)習(xí)和持續(xù)優(yōu)化。“高效前臺(tái)”主要是指標(biāo)準(zhǔn)化、高質(zhì)量、高效率的服務(wù)體系和可共享的供應(yīng)鏈、服務(wù)商資源，用于實(shí)現(xiàn)線上與線下服務(wù)的銜接，線下服務(wù)的及時(shí)、快速響應(yīng)和精準(zhǔn)解決方案的實(shí)施。只有“智慧大腦”沒有“高效前臺(tái)”無法實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)；只有“高效前臺(tái)”沒有“智慧大腦”則無法提供系統(tǒng)集成方案，兩者相輔相成、缺一不可。

綜合目前智能制造的發(fā)展趨勢(shì)，相比于傳統(tǒng)的設(shè)備維護(hù)方式，遠(yuǎn)程運(yùn)維主要具有以下特點(diǎn)。

（1）統(tǒng)一化采集

可以將不同年代、不同廠家、不同型號(hào)、不同接口的設(shè)備數(shù)據(jù)統(tǒng)一采集并上傳到同一個(gè)數(shù)據(jù)庫，并可以對(duì)所有的設(shè)備運(yùn)行參數(shù)和環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行整體的分析。

（2）遠(yuǎn)程診斷和遠(yuǎn)程控制

當(dāng)機(jī)器發(fā)出故障報(bào)警時(shí)，可以通過遠(yuǎn)程控制暫停設(shè)備。通過遠(yuǎn)程設(shè)備的數(shù)據(jù)或?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)，快速判斷故障，排除故障，減少工程師出差和現(xiàn)場停機(jī)的時(shí)間。

（3）有針對(duì)性的巡檢和遠(yuǎn)程維護(hù)

通過遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸，能夠有針對(duì)性地安排巡檢，大大降低售后服務(wù)成本；將設(shè)備運(yùn)行的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，提前預(yù)知可能發(fā)生故障的設(shè)備，邀請(qǐng)相關(guān)廠家的維護(hù)人員上門進(jìn)行更換，有計(jì)劃地主動(dòng)停機(jī)，將故障損失降到最低。

（4）大數(shù)據(jù)分析

通過現(xiàn)場的PLC、采集器結(jié)合工業(yè)智能網(wǎng)關(guān)（具備數(shù)據(jù)加密、全路由、全防火墻功能保證數(shù)據(jù)安全）的本地協(xié)議解析與分析功能，將相關(guān)數(shù)據(jù)通過多種傳輸渠道（移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、Wi-Fi、有線網(wǎng)絡(luò)等）回傳至大數(shù)據(jù)分析管理平臺(tái)，為客戶提供包括設(shè)備實(shí)時(shí)定位、工況監(jiān)控、能耗分析、設(shè)備異常分析、故障預(yù)警、工作運(yùn)營統(tǒng)計(jì)等，真正實(shí)現(xiàn)設(shè)備的“自診斷、自適應(yīng)、自調(diào)整”。

3.1.3　備品備件管理

設(shè)備是保證企業(yè)生產(chǎn)發(fā)展和實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)運(yùn)營目標(biāo)的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，設(shè)備管理水平又是關(guān)系到企業(yè)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的重要因素之一，做好備品備件管理工作不僅是搞好設(shè)備管理的重要組成部分，也是實(shí)現(xiàn)按計(jì)劃進(jìn)行設(shè)備維修、縮短設(shè)備停機(jī)時(shí)間和節(jié)約維修費(fèi)用的關(guān)鍵，因此在工業(yè)智能制造的時(shí)代背景下，基于新技術(shù)的備品備件管理成為當(dāng)前智能制造領(lǐng)域的主要應(yīng)用形式之一。

智能制造與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合，催生了備品備件管理的功能和性能升級(jí)。智能化的備品備件管理是利用現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)和信息感知與識(shí)別技術(shù)，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)管理思路和集約化、全生命周期管理理念，進(jìn)行對(duì)備品備件的數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)優(yōu)化與數(shù)據(jù)評(píng)估，從而達(dá)到備品備件的實(shí)際管理需求。實(shí)現(xiàn)備品備件包括信息收集、整理、實(shí)時(shí)管理與查詢等所有工作需求的精益。

目前國內(nèi)已經(jīng)出現(xiàn)了一些智能化的備品備件智能管理系統(tǒng)，可以支持移動(dòng)客戶端、B/S架構(gòu)和C/S架構(gòu)3種模式，利用現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)、分布式、云計(jì)算等平臺(tái)和技術(shù)，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)跟蹤管理，對(duì)備品備件的入庫、領(lǐng)用發(fā)放、檢查、校驗(yàn)、報(bào)廢全過程信息化閉環(huán)管理、信息查詢和在線監(jiān)控。在具體的實(shí)施方案中，可以為每一件工器具和備品備件設(shè)定唯一的身份標(biāo)識(shí)二維碼，引入二維碼掃描方式用掃描槍、手機(jī)掃描讀取信息。與傳統(tǒng)手工管理方式相比，領(lǐng)用和歸還更加方便、快捷、準(zhǔn)確，時(shí)間縮短了2/3；用電子臺(tái)賬代替紙質(zhì)臺(tái)賬，方便查閱、保存，保證了“表、卡、物”的一致性；同時(shí)還可以了解工器具的校驗(yàn)情況，保障工器具的安全性。并且與“兩票”相結(jié)合，采用指紋識(shí)別代替手工簽字，使領(lǐng)用和歸還工器具更加嚴(yán)謹(jǐn)，合理規(guī)避了風(fēng)險(xiǎn)。此外，基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，智能化的備品備件管理系統(tǒng)還具有校驗(yàn)日期自動(dòng)報(bào)警功能。

3.1.4　工業(yè)數(shù)據(jù)分析

工業(yè)數(shù)據(jù)分析是基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)展現(xiàn)工具。智能制造隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、設(shè)備聯(lián)網(wǎng)、安全監(jiān)控和信息系統(tǒng)（MES、CPS、ERP、OA）等的應(yīng)用，企業(yè)每天產(chǎn)生大量的工業(yè)數(shù)據(jù)。這些工業(yè)數(shù)據(jù)已從TB到ZB的飛速增長，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)也日趨復(fù)雜。

為了發(fā)揮工業(yè)數(shù)據(jù)的價(jià)值，企業(yè)必須對(duì)工業(yè)的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析和挖掘等環(huán)節(jié)進(jìn)行管理，并運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析法去預(yù)測需求、預(yù)測制造，整合產(chǎn)業(yè)鏈和價(jià)值鏈，去發(fā)現(xiàn)價(jià)值缺口，最終提升企業(yè)的核心競爭力。

工業(yè)大數(shù)據(jù)是“智能”的來源，是制造業(yè)升級(jí)的重要驅(qū)動(dòng)力。無論是德國的工業(yè)4.0，還是美國的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，其核心都離不開工業(yè)大數(shù)據(jù)。在美國，離散型制造積累的應(yīng)用前景是最被看好的，甚至排在政府服務(wù)、通信傳媒領(lǐng)域之上，流程型制造業(yè)的潛力也排在銀行業(yè)、健康服務(wù)之前。在德國，無人工廠只是表象的一部分，德國工廠已經(jīng)可以做到兩家競爭對(duì)手合作研發(fā)，甚至車間互換、共享，畫地為牢的圈子、界限被打破，這都離不開大數(shù)據(jù)的支撐。未來制造企業(yè)的運(yùn)營過程，或者說產(chǎn)品的全生命周期，都將由大數(shù)據(jù)串聯(lián)起來。

對(duì)于工業(yè)企業(yè)來說，初級(jí)的大數(shù)據(jù)能讓企業(yè)進(jìn)行基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)分析，這樣對(duì)降本增效、新建業(yè)務(wù)模型有很大的好處。企業(yè)既可以做減法，依靠數(shù)據(jù)對(duì)標(biāo)，減掉制造環(huán)節(jié)不必要的成本消耗；也可以做加法，如拓寬業(yè)務(wù)渠道。而高級(jí)的工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，則可以讓企業(yè)先知先覺，開始做乘法或除法，如預(yù)先判斷企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)行及整合供應(yīng)鏈等。

根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)特點(diǎn)，現(xiàn)代化工業(yè)制造生產(chǎn)線安裝有數(shù)以千計(jì)的小型傳感器，來探測溫度、壓力、熱能、振動(dòng)和噪聲。因?yàn)槊扛魩酌刖褪占淮螖?shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)很多形式的分析，包括設(shè)備診斷、用電量分析、能耗分析、質(zhì)量事故分析（包括違反生產(chǎn)規(guī)定、零部件故障）等。

工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的價(jià)值潛力巨大。但是，實(shí)現(xiàn)這些價(jià)值還有很多工作要做。一個(gè)是大數(shù)據(jù)意識(shí)建立的問題，過去也有這些大數(shù)據(jù)，但由于沒有大數(shù)據(jù)的意識(shí)，數(shù)據(jù)分析手段也不足，很多實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)被丟棄或束之高閣，大量數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值被埋沒；還有一個(gè)是數(shù)據(jù)孤島的問題，很多工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)分布于企業(yè)中的各個(gè)孤島中，特別是在大型跨國公司內(nèi)，要想在整個(gè)企業(yè)內(nèi)提取這些數(shù)據(jù)相當(dāng)困難。