㈠ 僅僅「互聯網」和「軟體」一詞之差，兩類企業的發展卻截然不同
最近幾年，工業互聯網非常火熱，美國的工業互聯網、德國的工業4.0、中國製造2025，讓從業者和專家們看到了工業互聯網巨大的發展前景。GE推出工業互聯網雲服務平台Predix，西門子進軍工業4.0，三一重工投資10億打造工業互聯網平台樹根互聯，中設智控從設備資產管理轉型升級為工業互聯網企業……
先前一陣子，我們舉行了一個內部討論：傳統企業與互聯網企業的區別和聯系，就這個議題我展開思考了另一個問題：如何分析工業軟體企業和工業互聯網企業的區別和聯系？在這里，從價值創造視角與大家分享一下我的思考。
分析企業必然無法繞開價值創造，每個企業都有特定的商業模式，商業模式背後隱藏著價值創造。產品/服務為用戶帶來價值，企業通過滿足用戶需求進行價值創造，即使對於社會，也可以通過財富分配為公民創造價值。
價值創造是指企業利用內外部資源，為用戶提供產品和服務以滿足用戶需求，從而達到企業的價值目標，這一過程中企業為用戶創造價值，用戶為企業帶來價值。企業通過價值鏈為用戶創造價值，即，企業在滿足用戶需求的過程中形成了價值鏈，一般認為，價值鏈的環節主要包括：原材料→生產→產品→營銷→物流→用戶。
那麼，企業如何進行價值創造？兩種方式：內部和外部，外部價值創造就是耳熟能詳的品牌、口碑（用戶認同）、市場價值等，也是市場對企業的認可。不同行業與企業有不同的內部價值創造方式，產品/服務、內容生產（知識類平台）、資源配置（中介服務、供應鏈改造）都是內部創造價值的方式。無論採用哪種方式，企業的最終目的都是獲得收入和利潤（價值）。
每個企業都要進行價值創造，不同點在於價值創造的來源、方式和價值鏈的不同。因此，分析不同企業可以從價值創造層面進行分析。耐克和安踏都是運動裝備企業，除了產品/服務的區別，兩者之間的品牌價值有差距；GE與西門子都是工業領域的巨頭，兩者之間競爭非常激烈，盡管兩者都認識到數據對於製造業和工業產品的重要性，但在價值創造方式方面依然存在不同，GE通過工業互聯網平台創造價值（這很美國），西門子則通過工廠智能化與協同製造創造價值（務實的德國）。
對於工業軟體企業和工業互聯網企業來說，企業的價值就是產品/服務的收入和利潤，但暗含著不同的價值創造來源。這里先亮明旗幟：工業軟體企業價值創造的來源是產品（工業軟體產品）、工業互聯網企業價值創造的來源是用戶，這是兩種不同的邏輯，用我們熟悉的互聯網語言來解釋：產品為中心、用戶為中心。
先看個栗子，某企業提供設備資產管理軟體，是典型的工業軟體企業，該企業通過開發設備資產管理平台為企業用戶提供設備資產管理服務。這是以產品為中心的模式，這種模式面臨著以下問題：產品與用戶需求存在差異、產品的價格昂貴，受眾用戶比較少。
工業軟體企業的運作模式：通過部分用戶調研，開發某款工業軟體產品，再將軟體銷售給企業用戶，並提供售後服務。這個產品為了滿足不同企業的需求，必然非常「厚重」，由於工業產品的復雜性和特殊性，產品模塊越來越多，功能越來越復雜，結構越來越混亂。實際上，很多功能與模塊企業並不需要，一些用戶實際所需的功能和模塊卻沒有開發。當然，問題總能解決，工業軟體企業通過提供定製化服務來滿足用戶的個性化需求，自然價格不低。
工業軟體產品開發周期長、技術要求性較高，開發成本很高，產品的價格不菲，少則幾萬，多則幾十萬。這樣的價格往往只有大中型企業才能承受，很多處於工業2.0、3.0的中小微企業往往沒有這樣的財力，導致企業信息化建設較為落後。恰恰，這些企業占據中國工業企業的絕大部分。
工業互聯網企業以用戶為中心，顯然更符合互聯網思維。這一模式下，工業互聯網企業不再局限於依靠產品銷售獲得收入，工業大數據是其核心資產，企業的核心競爭力從技術能力變成了數據挖掘和服務能力。利用大量的數據採集，工業互聯網企業為工業企業提供多種服務：設備管理、生產管理、產品銷售和原材料供應、工業產品的營銷等，「煎蛋模型」（李傑，2015）可以更好地解釋這種轉變，具有共性的產品是蛋黃、個性化的服務是蛋白，這是典型的「平台+服務」模式。
工業4.0時代，企業面臨規模化與定製化、個性與共性之間的矛盾，工業互聯網企業致力於通過智能設備、智能系統、智能決策三個層次的相互融合來解決這些矛盾。背後的基礎就是企業用戶使用工業互聯網平台所產生的數據，數據即價值。因此，用戶是價值創造的來源。
工業互聯網企業通過產品的快速迭代和工業大數據挖掘不斷滿足用戶的個性化需求，使工業互聯網產品不再「厚而重」，產品非常輕，可操作性很強。此外，工業互聯網產品還有一個重要特徵：開放，早期工業軟體中的數據一般存儲於伺服器或本地，工業大數據則存儲於雲端，這是智能系統和智能分析的前提。
工業軟體企業創造價值的方式更多依賴工業軟體產品的銷售和售後維護，通過產品開發創造價值，只要開發好軟體產品，做好定製化服務，就能為企業帶來源源不斷的價值，這是內部創造價值的方式。
工業互聯網企業以用戶為中心，其價值創造的方式包含內部和外部兩種方式，不像工業軟體企業一樣只依賴於產品自身，其價值創造方式主要是為企業用戶提供服務。從煎蛋模型分析，前三次工業革命中主要對標准化產品（蛋黃）進行改善和競爭，在工業4.0的環境下，如何通過服務做大蛋白，才是獲得持續性盈利的關鍵。企業利用工業大數據挖掘為工業企業提供各種服務，這才是工業互聯網企業創造價值的主要方式。
這些服務包括生產設備運行數據的智能採集（利用感測器），為企業提供智能系統進行智能化生產，這也是目前工業互聯網急需解決的問題。GE的Predix雲服務平台提供就是工業互聯網雲解決方案。
具體分析，工業互聯網企業通過智能機器、感測器和物聯網等多種方式智能地採集數據，以感知生產現場和設備運行狀況，實現生產設備的精準調度、精準維護、精準管理和安全生產。這克服了工業2.0時代，主要依靠員工採集生產與設備運行情況數據所帶來的低效和錯誤率。
數據的智能採集只解決了機器的物聯網化，更重要的是對所採集數據的智能分析，隨著越來越多的機器和設備接入工業互聯網，這些分析將更實時、更精準。這也是解決先前提到的規模化與定製化、共性和個性之間的矛盾的重要步驟。工業互聯網的最終目標是實現智能決策，即：工業大數據將驅動機器進行學習，工業互聯網平台根據學習情況進行「自我思考和自我決策」。
工業軟體企業與工業互聯網企業價值鏈的不同體現在兩個方面：推動主體不同、價值鏈閉環。
工業軟體價值鏈的推動主體就是企業本身，企業與用戶之間缺少聯動。工業軟體企業的價值鏈條：調研→研發→測試→產品→營銷→用戶，每一環都環環相扣，嚴格按照先後順序進行價值傳遞。用戶是價值鏈的最後一環，被動地接受產品，整個價值鏈由企業推動。
工業互聯網企業的價值鏈條
價值鏈的推動主體是企業+用戶，為什麼用戶會成為價值鏈的推動主體？因為用戶進入了價值鏈N多環節（除了研發），不再是價值鏈的最後一環，與企業關系從被動變成主動。企業用戶使用工業互聯網產品，進行機器與設備的數據採集、智能分析，產生了數據，通過使用雲解決方案開發定製化服務，企業實際參與了調研、測試和服務等環節。與工業軟體企業不同的是，工業大數據不再局限於本地伺服器，而是存儲於雲端，能夠實時准確地反映用戶的使用情況，工業互聯網企業利用這些數據更好地了解用戶需求，實現產品的快速迭代。
工業軟體企業的價值鏈中企業與用戶之間缺少聯動，數據存儲於本地伺服器，無法真實反映用戶使用情況。這條價值鏈並沒有產生回環，用戶安裝上軟體後，往往被認為是價值鏈的終結，很多工業軟體企業並不重視售後與客戶服務，造成價值鏈的脫節。
工業互聯網企業的價值鏈是一個回環，企業與用戶之間聯系緊密，用戶進入了價值鏈的每一個環節，用戶與產品形成一個回環，用戶成為工業互聯網平台的推動主體之一，形成價值回環讓工業互聯網企業的價值創造方式從產品銷售轉變到服務中，使其商業模式不同於工業軟體企業。
㈡ 大數據關鍵技術有哪些
大數據關鍵技術涵蓋數據存儲、處理、應用等多方面的技術，根據大數據的處理過程，可將其分為大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據處理、大數據分析及挖掘、大數據展示等。
1、大數據採集技術
大數據採集技術是指通過 RFID 數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得各種類型的結構化、半結構化及非結構化的海量數據。
因為數據源多種多樣，數據量大，產生速度快，所以大數據採集技術也面臨著許多技術挑戰，必須保證數據採集的可靠性和高效性，還要避免重復數據。
2、大數據預處理技術
大數據預處理技術主要是指完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗、填補、平滑、合並、規格化及檢查一致性等操作。
因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取的主要目的是將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的結構，以達到快速分析處理的目的。
3、大數據存儲及管理技術
大數據存儲及管理的主要目的是用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。
4、大數據處理
大數據的應用類型很多，主要的處理模式可以分為流處理模式和批處理模式兩種。批處理是先存儲後處理，而流處理則是直接處理。
(2)工業大數據數據存儲擴展閱讀：
大數據無處不在，大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的印跡。
1、製造業，利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。
2、金融行業，大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。
3、汽車行業，利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。
4、互聯網行業，藉助於大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。
5、電信行業，利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。
㈢ 工業大數據是什麼
以徐工漢雲平台為例詳解，其工業大數據能力主要聚焦平台上數據接入、存儲、查詢、處理、分析等數據應用各環節的能力，重點關注平檯面向用戶提供數據應用全流程的服務能力。徐工信息基於漢雲工業互聯網平台，為江銅集團打造了專屬的漢雲采購電子商務雲平台，通過建設采購一體化管控平台，幫助江銅集團實現了采購業務的全流程閉環管理，線上采購渠道的開通也讓采購渠道由線下轉變為線下線上並存，降低了50%的低值易耗品采購工作量。
㈣ 工業大數據是什麼，及其對企業未來發展的作用
我國工業大數據處於起步階段
工業大數據是指在工業領域信息化應用中所產生的數據，是工業互聯網的核心，是工業智能化發展的關鍵。工業大數據是基於網路互聯和大數據技術，貫穿於工業的設計、工藝、生產、管理、服務等各個環節，使工業系統具備描述、診斷、預測、決策、控制等智能化功能的模式和結果。
工業大數據從類型上主要分為現場設備數據、生產管理數據和外部數據。
——以上數據來源於前瞻產業研究院《中國工業大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。
㈤ 工業大數據有什麼特點
嘗試舉例來闡述其特點：
從我們身邊的直飲機服務故事開始（直飲機廠家的客服定期會給客戶回訪，要求更換濾芯，使直飲水保持干凈健康）。
直飲機製造商A公司的電話回訪，場景一：
智能產品是如何通過數據中心診斷的
上述應用就是一個典型的大數據應用案例。在直飲機製造商B公司的企業運作中，廠家已實現了大數據中心的運作，能實時監控其產品的運行指標，給出產品維保的建議，更為重要的是用數據說話，讓客戶知其所以然，由此提高客戶的滿意度。
大數據給智能服務提供了一種新的服務業態，這就是大數據可以給我們帶來實質性的價值之一。
企業要構建這樣的產品監控數據中心，連接的設備不是10台、100台，可能百萬台，千萬台。要構建這樣的數據處理平台，即所謂的工業大數據平台，需要大量的技術支撐，如，設備數據傳輸、設備數據存儲、大數據分析。
因此，工業大數據並不再只是理論，也不僅是一種技術，它其實就是在我們身邊能感受到的一種服務！通過數字「01」讓服務更加貼心，也提升了企業的競爭力！新時代的智能產品也由此孕育而生。
㈥ 工業大數據應用在哪些方面
工業大數據應用將帶來工業企業創新和變革的新時代。通過互聯網、移動物聯網等帶來的低成本感知、高速移動連接、分布式計算和高級分析，信息技術和全球工業系統正在深入融合，給全球工業帶來深刻的變革，創新企業的研發、生產、運營、營銷和管理方式。這些創新不同行業的工業企業帶來了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工業大數據的典型應用包括產品創新、產品故障診斷與預測、工業生產線物聯網分析、工業企業供應鏈優化和產品精準營銷等諸多方面。本文將對工業大數據在製造企業的應用場景進行逐一梳理。
1.加速產品創新
客戶與工業企業之間的交互和交易行為將產生大量數據，挖掘和分析這些客戶動態數據，能夠幫助客戶參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，為產品創新作出貢獻。
2.產品故障診斷與預測
這可以被用於產品售後服務與產品改進。無所不在的感測器、互聯網技術的引入使得產品故障實時診斷變為現實，大數據應用、建模與模擬技術則使得預測動態性成為可能。
3.生產線的大數據應用
現代化工業製造生產線安裝有數以千計的小型感測器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和雜訊。因為每隔幾秒就收集一次數據，利用這些數據可以實現很多形式的分析，包括設備診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析(包括違反生產規定、零部件故障)等。首先，在生產工藝改進方面，在生產過程中使用這些大數據，就能分析整個生產流程，了解每個環節是如何執行的。
4.工業供應鏈分析和優化
當前，大數據分析已經是很多電子商務企業提升供應鏈競爭力的重要手段。例如，電子商務企業京東商城，通過大數據提前分析和預測各地商品需求量，從而提高配送和倉儲的效能，保證了次日貨到的客戶體驗。RFID等產品電子標識技術、物聯網技術以及移動互聯網技術能幫助工業企業獲得完整的產品供應鏈的大數據，利用這些數據進行分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
5.產品銷售預測與需求管理
通過大數據來分析當前需求變化和組合形式。大數據是一個很好的銷售分析工具，通過歷史數據的多維度組合，可以看出區域性需求佔比和變化、產品品類的市場受歡迎程度以及最常見的組合形式、消費者的層次等，以此來調整產品策略和鋪貨策略。
6.生產計劃與排程
製造業面對多品種小批量的生產模式，數據的精細化自動及時方便的採集(MES/DCS)及多變性導致數據劇烈增大，再加上十幾年的信息化的歷史數據，對於需要快速響應的APS來說，是一個巨大的挑戰。
大數據可以給予我們更詳細的數據信息，發現歷史預測與實際的偏差概率，考慮產能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束，通過智能的優化演算法，制定預計劃排產，並監控計劃與現場實際的偏差，動態的調整計劃排產。
幫我們規避「畫像」的缺陷，直接將群體特徵直接強加給個體(工作中心數據直接改變為具體一個設備、人員、模具等數據)。通過數據的關聯分析並監控它，我們就能計劃未來。雖然，大數據略有瑕疵，只要得到合理的應用，大數據會變成我們強大的武器。當年，福特問大數據的客戶需求是什麼?而回答是「一匹更快的馬」，而不是現在已經普及的汽車。所以，在大數據的世界裡，創意、直覺、冒險精神和知識野心尤為重要。
7.產品質量管理與分析
傳統的製造業正面臨著大數據的沖擊，在產品研發、工藝設計、質量管理、生產運營等各方面都迫切期待著有創新方法的誕生，來應對工業背景下的大數據挑戰。例如在半導體行業，晶元在生產過程中會經歷許多次摻雜、增層、光刻和熱處理等復雜的工藝製程，每一步都必須達到極其苛刻的物理特性要求，高度自動化的設備在加工產品的同時，也同步生成了龐大的檢測結果。
8.工業污染與環保檢測
工業大數據應用的價值潛力巨大。但是，實現這些價值還有很多工作要做。一個是大數據意識建立的問題。過去，也有這些大數據，但由於沒有大數據的意識，數據分析手段也不足，很多實時數據被丟棄或束之高閣，大量數據的潛在價值被埋沒。還有一個重要問題是數據孤島的問題。很多工業企業的數據分布於企業中的各個孤島中，特別是在大型跨國公司內，要想在整個企業內提取這些數據相當困難。因此，工業大數據應用一個重要議題是集成應用。
工業大數據的應用將推動工業企業基於對內外部環境相關數據的採集、存儲和分析，實現企業與內外部關聯環境的感知和互聯，並利用工業大數據分析技術開展挖掘分析，支撐工業企業基於數據進行決策管控，提升企業決策管控的針對性、有效性。
㈦ 工業大數據是什麼
以徐工漢雲平台為例詳解，其工業大數據能力主要聚焦平台上數據接入、存儲、查詢、處理、分析等數據應用各環節的能力，重點關注平檯面向用戶提供數據應用全流程的服務能力。主要面向平台上工業數據能力的全集，基於數據的接入、存儲、查詢、分析等全生命周期流程進行能力體系的構建，主要包含數據接入、數據預處理、數據存儲、數據查詢、計算模式、數據分析等內容。感謝你的提問，希望能對你的提問有所幫助
㈧ 工業大數據是什麼
1、工業大數據的概念
1.1 大數據概念
㈨ 工業大數據應用難點有哪些
工業大數據應用難點有：
一是大數據技術的運用困難，存在數據不足、數據信噪比低以及數據分析難度高等問題。
二是大數據給信息安全帶來新挑戰，如工業大數據加大了隱私泄露的風險，對現有存儲和安全措施提出了更高要求，以及大數據正在被運用到新的攻擊手段中。
目前，工業大數據在產品創新設計、產品故障診斷與預測、供應鏈的分析和優化、產品銷售預測與大數據營銷、生產計劃與排程、產品質量管理與分析等場景有廣泛的應用。「數據是工業互聯網的血液。」何友如此描述大數據與工業互聯網的互為動力。
不過，由於工業大數據數據價值密度高，數據類型繁多，多源異構的機構化數據和非結構化數據並存，數據處理實行性要求也非常高，數據關系和關聯性異常復雜等特徵，企業如何從數據統計分析能力轉變為大數據分析、預測和決策能力，促進傳統工業升級改造和產業整合，是目前要解決的核心關鍵問題。
㈩ 利用區塊鏈技術可以進行可信工業大數據存儲對嗎
利用區塊鏈技術可以進行可信工業大數據存儲。區塊鏈是一個信息技術領域的術語。從本質上講，它是一個共享資料庫，存儲於其中的數據或信息，具有不可偽造全程留痕可以追溯公開透明集體維護等特徵。基於這些特徵，區塊鏈技術奠定了堅實的信任基礎，創造了可靠的合作機制，具有廣闊的運用前景。