工业大数据顶层规划和工业大数据应用思路及案例分享

郎丰利于2023年8月整理制作，碳排放数字化建设及数字化驾驶舱建设综合解决方案整理制作：郎丰利1519 制作时间：2023年 睿利而行整理制作：郎丰利1519 制作时间：2023年 睿利而行整理制作：郎丰利1519 制作时间：2023年 睿利而行郎丰利于2023年8月整理制作，碳排放数字化建设及数字化驾驶舱建设综合解决方案整理制作：郎丰利1519 制作时间：2023年 睿利而行整理制作：郎丰利1519 制作时间：2023年 睿利而行整理制作：郎丰利1519 制作时间：2023年 睿利而行工业大数据顶层规划和工业大数据应用思路及案例分享目 录3顶层设计总体思路与实施进度2五粮液大数据顶层设计必要性 工业大数据实践案例 工业大数据整体思路1国内白酒企业信息化发展分析 工业大数据发展背景整理制作：郎丰利1519 制作时间：2023年 睿利而行整理制作：郎丰利1519 制作时间：2023年 睿利而行整理制作：郎丰利1519 制作时间：2023年 睿利而行工业大数据发展背景n经历自动化，进入网络化、智能化发展新阶段n美国提出智能制造，德国提出工业4.0n我国提出“互联网+”和中国制造2025规划工业发展进入新阶段如何将中国制造转变为中国创造，如何提升中国制造业的全球竞争力，成为中国政府和企业的一大任务u一是自主创新能力不强；u二是资源效率利用比较低；u三是产业结构不是很合理，低端产品产能严重过剩，高端产品能力比较差。中国制造2025总体规划：三十年，三步走中国工业发展进入新阶段工业大数据发展背景数字化、网络化、智能化是新工业革命的核心技术工业创新的三个方面：产品创新、技术创新、产业模式创新数字化、网络化、智能化是工业创新的发展趋势以数字化、网络化、智能化为主线，必然形成工业大数据应用工业大数据发展背景工业数字化、网络化和智能化目 录3顶层设计总体思路与实施进度2五粮液大数据顶层设计必要性 工业大数据实践案例 工业大数据整体思路1国内白酒企业信息化发展分析 工业大数据发展背景工业大数据整体思路工业大数据顶层规划帮助工业企业设计符合自身特色的大数据顶层规划。通过调研，全面系统地梳理企业的业务、数据和IT技术现状，优化企业的数据采集和管理方式，提升数据治理能力；结合企业的战略发展目标及企业现状，帮助设计工业大数据发展的规划目标和实施路径；依托大数据分析挖掘技术，建设具有良好示范作用和经济效益的工业大数据应用。整理制作郎丰利1519工业大数据发展背景工业大数据发展背景工业大数据发展背景工业大数据发展背景工业大数据发展背景工业大数据整体思路工业大数据项目实施构建工业物联网和外部数据采集体系，实现工业数据采集与接入。工业数据采集与接入数据存储与处理数据分析挖掘工业大数据分析应用智慧工厂、智能制造对 工 业 数 据 采 用hadoop生态完成存储、处理和计算等。充分利用大数据分析挖掘平台，建立数据分析模型，挖掘数据价值。结合大数据应用目标，开展相关应用建设，如设备诊断、智能调度等。以数字化建设为切入点，结合工业大数据分析成果，建设智慧工厂。工业大数据发展背景 工业大数据来源数字化设计（CAD）：产品设计数据智能化制造（MES）：工业机器人智能化生产产品流通数据（PDM）：产品的全周期跟踪信息化管理（ERP、CRM）：企业管理全方位信息化物联化管理（IOT）：使用RFID实现零件与产品管理外部渠道：互联网、合作企业、政府等工业大数据分类p产品数据：需求、设计、产品加工、销售渠道录等数据p生产数据：装备状态、生产过程、采购库存等数据p供应商数据：供应商基本数据、产能、信用评级等数据p客户数据：客户基本数据、客户偏好、客户特征数据p市场环境数据：行业、市场、竞争对手等数据工业大数据发展背景工业大数据发展背景工业数据来源与分类致力于帮助企业设计符合自身特色的大数据发展顶层规划，以数据为核心，根据企业自身的发展需求，为企业发展大数据提供科学的、系统的、前瞻的顶层设计方案，以提升其数据管理应用能力和决策管理水平，助力企业发掘数据价值洼地，优化企业现有业务链，开拓新业务增长点。需求调研阶段针对企业进行战略、业务、数据和技术层面的调研，梳理数据资源，获取企业业务对大数据的需求。系统分析设计阶段系统分析需求的优先级以及可行性，完成业务需求分析报告，并设计企业的大数据蓝图架构以及实施路径。方案编制阶段切实推进企业大数据规划的落地，设计企业大数据技术实施方案和实施计划，支撑企业大数据示范性应用。工业大数据顶层规划工业大数据整体思路工业大数据发展背景工业大数据发展背景工业大数据发展背景工业大数据发展背景工业大数据发展背景工业大数据顶层规划工业大数据方案介绍（1）产品设计与优化供应链优化生产优化产品精准营销需求与舆情分析u产品设计与优化基于互联网舆情分析、客户反馈、竞争对手分析、客户使用习惯、维修记录、售后历史等指导新产品的设计与开发，提升产品竞争力。u供应链优化通过分析产品生产上下游企业信息，为制造企业选择更好的供货商提供指导意见，提升产品整体质量，降低成本。u产品生产优化在产品生产环节基于工业数据的大数据分析，实现生产参数的优化，潜在故障的提前预测以及故障的诊断，降低维修成本，提升生产力。u产品精准营销基于客户特征数据分析，精准把握客户需求，将产品精准推送给合适的客户，获取市场竞品信息，辅助制定营销战略。u客户需求与舆情分析分析客户的反馈数据和互联网公开渠道的舆情数据，分析产品的质量、优劣势等，获取客户需求，为产品设计、公司公关提供依据。工业大数据顶层规划工业大数据整体思路工业大数据发展背景工业大数据发展背景工业大数据发展背景工业大数据发展背景工业大数据发展背景工业大数据主要应用工业大数据发展背景（一）提高生产效率，提升产品质量帮助企业支持产业链管理，优化生产能力，探索新的生产模式及效果评估，提升产品质量；实现目标市场的细分及精准营销，提升企业营销效率；实现仓储、配送、销售效率的大幅提升，优化供应链。（二）降低生产成本，实现节能降耗n实现故障提前预测、减少非计划停机时间、降低运维成本，提高设备可用性；n发现生产能耗曲线，提升能源使用效率，实现能耗优化。工业大数据发展背景工业大数据发展背景工业大数据发展背景工业大数据应用价值工业大数据发展背景（三）加速产品创新，实现大规模定制生产n清晰把握客户需求，把握产品定位与设计；n实现大规模定制生产，满足消费者个性化需求；n支持产品精准营销，将产品精准推送给需求消费者。（四）支持实现智能生产与智能工厂n智能工厂是工业4.0的发展愿景；n智能工厂=工业机器人+工业互联网+工业大数据n工业大数据及其应用直接决定了“工业4.0”所要求的智能化工厂的智能水平；n工业大数据应用将带来制造业企业创新和变革的新时代。研发生产营销销售服务用户关注用户（潜在消费群）而非仅关注客户（已购买者）关注用户体验而非CRM管理用户参与传播以单定产而非以销定产规模定制而非规模批量化用户参与研发工业大数据发展背景工业大数据发展背景工业大数据发展背景工业大数据发展背景工业大数据应用价值