第壹，加快產品創新
客戶與工業企業之間的交互和交易會產生大量的數據。對這些客戶動態數據進行挖掘和分析，可以幫助客戶參與產品需求分析、產品設計等創新活動，為產品創新做出貢獻。福特在這方面就是壹個例子。他們將大數據技術應用於福特福克斯電動車的產品創新和優化，成為名副其實的“大數據電動車”。第壹代福特福克斯電動車在行駛和停車時會產生大量數據。在行駛過程中，駕駛員不斷更新車輛的加速、制動、電池充電和位置信息。這對司機來說非常有用，但數據也會被發回給福特的工程師，以了解客戶的駕駛習慣，包括如何充電、何時充電以及在哪裏充電。即使車輛靜止不動，它也會繼續將車輛胎壓和電池系統的數據傳輸到最近的智能手機。
這種以客戶為中心的大數據應用場景有很多好處，因為大數據實現了有價值的新產品創新和協作方式。司機獲得有用和最新的信息，而底特律的工程師則匯總有關駕駛行為的信息，以了解客戶，制定產品改進計劃和實施新產品創新。而且，電力公司和其他第三方供應商也可以分析數百萬英裏的行駛數據，以決定在哪裏建立新的充電站，以及如何防止脆弱的電網過載。
二、設備故障分析和預測
在制造生產線中，工業生產設備會受到持續的振動和沖擊，導致設備材料和零部件的磨損和老化，從而導致工業設備容易發生故障。當人們意識到故障的時候，可能已經生產出了很多次品，甚至整個工業設備已經崩潰停止，造成了巨大的損失。
如果能在故障發生前預測到故障，提前對即將出現問題的部件進行維修和更換，就可以提高工業設備的使用壽命，避免某壹設備突然發生故障，對整個工業生產造成嚴重影響。隨著工業4.0的到來，智能工廠的工業設備都配備了各種傳感器，很容易采集到振動、溫度、電流、電壓等數據。通過分析這些實時傳感器數據，將是預測工業設備故障的有效手段。
因此，設備故障預測方案已成為制造業青睞的解決方案，其核心功能是:
1，故障預警，減少設備停機時間；
2.分析結果實時推送，降低人力成本；
3.適用於企業各種類型的設備，通用性強。
三、工業物聯網生產線的大數據應用
現代工業生產線配備了數以千計的小型傳感器，用於檢測溫度、壓力、熱能、振動和噪音。因為每隔幾秒鐘就要采集壹次數據，利用這些數據可以實現多種形式的分析，包括設備診斷、用電分析、能耗分析、質量事故分析(包括違反生產規程、零部件故障)等等。
首先，在生產流程改進方面，在生產過程中使用這些大數據，可以分析整個生產過程，了解每個環節是如何執行的。壹旦某個流程偏離了標準流程，就會產生報警信號，可以更快的發現錯誤或瓶頸，更容易的解決問題。利用大數據技術，我們還可以建立工業產品生產過程的虛擬模型，模擬和優化生產過程。當所有的過程和性能數據都可以在系統中重建時，這種透明性將有助於制造商改進他們的生產過程。再比如，在能耗分析方面，利用傳感器對設備生產過程中的所有生產過程進行監控，可以發現能耗的異常或峰值情況，從而優化生產過程中的能耗，對所有過程進行分析會大大降低能耗。
四、產品銷售預測和需求管理
近年來，保險行業加快數字化進程，大數據與保險營銷的深度融合成為現代保險營銷的重要武器。匯都大數據助力保險行業精準營銷，成功幫助中意人壽保險股份有限公司更好地服務客戶和發揮忠誠客戶，提高銷售效率和客戶復購率。
動詞 （verb的縮寫）工業供應鏈的分析與優化
目前，大數據分析已經成為很多電商企業提升供應鏈競爭力的重要手段。比如電商企業JD.COM商城，通過大數據提前分析預測各地的商品需求，從而提高配送倉儲效率，保證次日到貨的客戶體驗。RFID等產品電子識別技術、物聯網技術、移動互聯網技術可以幫助工業企業獲取完整的產品供應鏈大數據。利用這些數據進行分析，會大大提高倉儲、配送、銷售的效率，大大降低成本。
不及物動詞生產計劃和調度
制造業正面臨多品種、小批量的生產模式。細致的自動和及時的數據收集(MES/DCS)和可變性導致數據的急劇增加。再加上信息化十幾年的歷史數據，對於需要快速響應的APS來說是壹個巨大的挑戰。大數據可以給我們更詳細的數據信息，發現歷史預測與實際情況的偏差概率，考慮產能、人員技能、物料可用性、工裝等方面的約束，通過智能優化算法制定預先計劃的生產排產，監控計劃與實際情況的偏差，動態調整計劃生產排產。幫助我們避免“畫像”的缺陷，直接把群體特征強加在個人身上(工作中心的數據直接改成某個具體設備、人員、模具等等的數據)。通過分析和監控數據，我們可以規劃未來。
七、生產質量分析和預測
在工業生產中，設備故障、人員疏忽、參數異常、原材料差異、環境波動等因素導致質量偏差，造成質量等級的巨大缺陷和損失。在流程復雜的大型制造行業，如鋼鐵、汽車、電子、服裝等行業，信息和數據孤島突出，導致質量問題頻發。特別是要“及時發現和預測異常，快速控制和分析質量異常的原因，改進生產工藝，穩定生產過程，減少產品質量波動”。
生產質量分析，從工廠訂單-訂單生產-流入市場，對整個生產鏈進行全面的質量分析。其中打通質量、人、機、料、法、環境的數據，所有生產數據環環相扣，專註於質量管理的總數據分析，幫助企業快速探索缺陷根源。
1.打通質量與人、機、料、法、環境的關系，對所有影響質量的數據進行交互分析，探索相互關系，挖掘數據背後的真正原因，得出結果“什麽”，回答“為什麽”。
2.變傳統的靜態匯報模式為互動的動態會議，隨時隨地組織與生產、質量相關的專題會議。通過在維度中展現生產和質量KPI，可以進行預警，實時掌握生產線的運行狀態。
3.簡單易用的質量分析工具，員工只需要選擇和拖動數據，就可以靈活地達到想要的數據結果。
4.摒棄過去靜態的數據報表，融合多個業務系統數據、大屏多場景數據、自適應多屏，進行綜合展示和分析，讓決策更加清晰。
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