工業大數據應用將帶來工業企業創新和變革的新時代。水泥計數器廠家通過互聯網、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。

　　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。福特公司是這方面的表率，他們將大數據技術應用到了福特福克斯電動車的產品創新和優化中，這款車成為了一款名副其實的“大數據電動車”。第一代福特福克斯電動車在駕駛和停車時產生大量數據。在行駛中，司機持續地更新車輛的加速度、剎車、電池充電和位置信息。這對于司機很有用，但數據也傳回福特工程師那里，以了解客戶的駕駛習慣，包括如何、何時以及何處充電。即使車輛處于靜止狀態，它也會持續將車輛胎壓和電池系統的數據傳送給最近的智能電話。

　　這種以客戶為中心的大數據應用場景具有多方面的好處，因為大數據實現了寶貴的新型產品創新和協作方式。司機獲得有用的最新信息，而位于底特律的工程師匯總關于駕駛行為的信息，以了解客戶，制訂產品改進計劃，并實施新產品創新。而且，電力公司和其他第三方供應商也可以分析數百萬英里的駕駛數據，以決定在何處建立新的充電站，以及如何防止脆弱的電網超負荷運轉。

　　2、產品故障診斷與預測

　　這可以被用于產品售后服務與產品改進。無所不在的傳感器、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、建模與仿真技術則使得預測動態性成為可能。在馬航MH370失聯客機搜尋過程中，波音公司獲取的發動機運轉數據對于確定飛機的失聯路徑起到了關鍵作用。我們就拿波音公司飛機系統作為案例，看看大數據應用在產品故障診斷中如何發揮作用。在波音的飛機上，發動機、燃油系統、液壓和電力系統等數以百計的變量組成了在航狀態，這些數據不到幾微秒就被測量和發送一次。以波音737為例，發動機在飛行中每30分鐘就能產生10TB數據。

　　這些數據不僅僅是未來某個時間點能夠分析的工程遙測數據，而且還促進了實時自適應控制、燃油使用、零件故障預測和飛行員通報，能有效實現故障診斷和預測。再看一個通用電氣（GE）的例子，位于美國亞特蘭大的GE能源監測和診斷（M&D）中心，收集全球50多個國家上千臺GE燃氣輪機的數據，每天就能為客戶收集10G的數據，通過分析來自系統內的傳感器振動和溫度信號的恒定大數據流，這些大數據分析將為GE公司對燃氣輪機故障診斷和預警提供支撐。風力渦輪機制造商Vestas也通過對天氣數據及期渦輪儀表數據進行交叉分析，從而對風力渦輪機布局進行改善，由此增加了風力渦輪機的電力輸出水平并延長了服務壽命。

　　3、工業物聯網生產線的大數據應用

　　現代化工業制造生產線安裝有數以千計的小型傳感器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和噪聲。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。一旦有某個流程偏離了標準工藝，就會產生一個報警信號，能更快速地發現錯誤或者瓶頸所在，也就能更容易解決問題。利用大數據技術，還可以對工業產品的生產過程建立虛擬模型，仿真并優化生產流程，當所有流程和績效數據都能在系統中重建時，這種透明度將有助于制造商改進其生產流程。再如，在能耗分析方面，在設備生產過程中利用傳感器集中監控所有的生產流程，能夠發現能耗的異常或峰值情形，由此便可在生產過程中優化能源的消耗，對所有流程進行分析將會大大降低能耗。