如何利用工业大数据降本增效

　　工业大数据是互联网，大数据和工业产业结合的产物，同时又反作用于产业升级发展。对于制造业而言，了解行业大数据产生的背景，归纳行业大数据的分类和特点，从数据流推动本身价值创造的视角看待、重造工业价值流程，将具有现实意义。

　　以下将了解制造业是如何利用工业大数据降本增效的：

　　1、能耗异常值分析

　　能耗异常值分析，实现能源集中管理：将企业的水、电、气、热等能源进行集中监控，构建统一集成的能源管理平台，能够主动、及时的发现能源问题，提高能源管理水平。

　　建立能耗异常分析模型，洞察能耗问题：产量用能分析为企业提供了按考核对象、分类、分项、区域、工艺、工段、产品单耗等方式统计产品的各种能耗，并对比分析计划产量、实际产量、完成率、耗能总量、平均单耗能等信息。降低单位产品能源消耗，提高经济效益。

　　实现数据共享：用户可以随时随地的监视电网运行情况，能源报警时，报警信息及时发送到用户手机，提高故障处理效率。

　　2、设备故障分析及预测

　　在工业制造界，企业极不希望发生停机事故。因为，一小时的停机时间会使企业损失上百万人民币甚至更多。除了资金方面的损失之外，停机还意味着，当持续发生设备故障时，对员工的激励难度则会变大。因此，在企业的日常业务运营中，预测性维护就显得十分重要。

　　设备故障预测，第一步就是采集相关设备数据。在预测性维护措施中，所使用的通用制造设备均配备了传感器和执行器，用于监测组件的性能和健康状况。有了这些历史数据以及停机时间或故障率数据，企业还需要建立工业云解决方案、分析应用程序和功能性票 据或警报系统，就可以完成车间内预测性维护活动。

　　3、生产质量分析及预测