工业大数据的来源及能为企业带来什么

工业大数据的来源及能为企业带来什么

于制造业而言，大数据分析更是带来了制造行业研究以及趋势分析的全新维度。通过全新多维度的功能和已然拓展的领域来看，数据已成为引领制造业成长的指南针。大数据分析的根本力量在于数据的质量，而数据来源自然成为重中之重。目前，制造商所面临的海量数据可谓让人应接不暇。

当今，大数据分析已不再仅限应用于对过去情况进行表述，而是更多地用于来对未来情况进行预测，进而实现对风险的规避，并加深对逐步延伸的价值链的理解，从而提高用户体验。

数据来源是什么？

海量数据于外部、内部或由机器与机器间的互动中产生。同样，正是这些数据为制造商提供了可供于对客户、产品、流程、员工和设备进行了解所需的全部信息。

外部数据来源：通过用户组、社交媒体、兴趣组或调查报告构建用户数据；第三方调查报告、网站和呼叫中心所提供的中立的数据收集平台，同样，此种方式可用来构建准确的用户及需求文件，其中包括主观的个性化属性，如色彩、设计偏好、共同的购买动机与评价标准等。

机器到机器：智能传感器和物联网能够直接从机器和设备收集数据并传送到他企业应用平台。内置的低成本传感器能够检测到大量信息，包括位置、重量、温度、震动、流速、湿度和平衡度。这些时时被监测到的数据可用于确认及预测设备的性能问题并对其是否需要

服务、维修和替换进行判断。通过这些，制造商便能及早发现可能出现的问题，并在事故发生之前采取措施进行预防以阻止其发生。

利用数据做什么？

多年来，预测客户趋势、准备库存、维持足够的货源一直是制造商首要考虑的几大因素。但随着供货速度和及时交货的重要性日益增加，准确预测未来需求的能力也随之增强，由此，选择哪个或是哪几个最适合的影响因素变得愈发关键。显然，在这种情况下，单一数据来源肯定不足以满足当前状况。

预测分析这一活动切实将大量来源的数据转变为了具有实际指导意义的未来行动蓝图。同时，目前现代商业智能解决方案也已可以提供高准确度的预测趋势。

由于在任何数据倡议中，输入结果均不可能超过输出。所以，对于制造商而言，想要由海量数据中提炼出具体影响因素作为未来行动的最佳指引，必须要认真选择可靠的数据来源。

预测分析，让数据变得有价值。而良好的预测能力为制造商带来了诸多好处，如确保全体员工就绪、更好地计划即时物料库存水平、准确理解产品生命周期等。同样，预测客户需求大大加强了制造商的市场竞争力，使其可先于竞争对手在竞争激烈的市场中推出新产品，在占据市场主导地位这场竞争中占得先机。

良好的开始是成功的一半，占得先机后，成功的产品将在接下来的竞争过程中扮演更为重要的角色。而成功的产品，其创新在很大程度上依赖于制造商对市场偏好和需求的准确解读。设计工程师需了解用

户的痛点，从而衡量新产品的潜在价值，并辅助确定研发投入的方向。大数据，正是实现这一点的关键。

大数据能带来什么？

答案是：提供良好的投资回报率并推动企业业务增长。

大数据如何提供很好的投资回报率并推动企业业务增长？如果想充分利用大数据的潜力，制造商必须回答这个问题。

大数据就像指南针，它提供方向的指引，但并不能凭空增加销售或是赢得更多客户。无论是通过物联网收集到的机器的数据，还是来自在线网站的客户数据，收集数据都并不是最终目的。数据必须转化为行动，才具有价值。而正是该转化过程，是一需要认真研究细节并对相关数据深入了解的过程。而这恰恰是很多制造商在其大数据策略上所欠缺的部分。

通过认真的分析，数据能够被充分利用以认知、分析和培养机会，帮助制造商确定新的目标地理区域、扩建适合的市场、挖掘客户、构建良好的客户关系、创新、优化产品生命周期，提升附加价值以及提高利润空间。

数网星云平台可以助力企业实现这一切

产品营销：大数据分析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保等服务。

设备远程故障诊断分析：大数据预测设备未来可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失。客户体验：在移动端建立企业宣传平台，以场景化方式让客户参与

产品的认知，增加品牌的传播效果。

技术创新：借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立，提高运维领域的装备管理水平，降低行业运营成本。

节约效能：通过数据集的切分和规律查找，帮助找到最优化的数据集，实现人员投入及控制过程的节能提效。

北京天拓四方科技有限公司

许昌工业概况

今年初,许昌至长葛城乡统筹发展推进区上升为“全省战略”,成为省政府批准建设的全省第四个城市新区。以建设全国重要的输变电装备制造业基地和豫东南发展的区域经济增长极为目标,许昌新区一、二、三产业协调推进,突出发展以花卉苗木、观光农业为主的现代农业;重点发展现代装备制造业,以食品、纺织服装、发制品为主的都市型轻工业,以汽贸、花卉物流为主的现代服务业等。许昌市委、市政府强调,要打造创新平台,拉长产业链条,做到既巩固优势产业领先地位又增强就业吸纳力,使技术密集型企业与劳动密集型企业相得益彰。 在高科技企业密集的中原电气谷,一批生产服务型企业发挥了吸引项目入驻和吸纳就业的双重作用,像平安集团后援中心,能吸纳就业千余人。 煤化工产业：许昌禹州市 铝工业：许昌长葛市，长葛市已具有20万吨铝型材生产能力。长葛青山金汇是许昌地区纳税第一大户！民营企业 汽车及零部件产业：许昌远东传动轴。长葛有奔马，真马，葛天，世杰等16家农用车（汽车）公司，长葛还有力帆鸿雁电动车，摩托公司。其中奔马销售额仅次于宇通，尼桑，少林！！ 食品工业：许昌腐竹。长葛众品食业，美国纳斯达克上市公司 装备制造业：许昌许继集团，长葛森源电气。我国电气及其类似制品顶尖企业，都是上市企业 高新技术产业：许昌的中原电器谷可以让许昌工业连续发力100年！科技研发，低碳技术赫赫有名。长葛的黄河旋风，研发实力超级雄厚，是亚洲最大金刚石研发企业！！！！！！！！！！ 许昌所有县市都有科技产业园！！！！！！！令人发指 许昌长葛还是中部卫浴（陶瓷）基地，以及中国蜂产品基地！！！ 河南长葛，著名机械城 鄢陵，花卉之都 禹州，钧瓷，药材 帝豪集团，胖东来名气极大 瑞贝卡，超级优秀民营企业。世界龙头 大家看看，可怕么？

工业大数据：制造业数据管理的再认知

工业大数据：制造业数据管理的再认知 文/美林数据技术总监于洋 工业大数据这个词其实并不是标准词汇，更类似于工业+大数据的组合概念。在工信部下发的《智能制造综合标准化体系建设指南》提到“工业大数据是工业领域完成相关信息化（包括企业内部的数据采集和集成，产业链横向的数据采集和集成，以及客户/用户和互联网上的大量外部数据）所产生的海量数据的基础上，经过深入分析和挖掘，为制造企业提供看待价值网络的全新视角，从而为制造业创造更大价值。” 这几年大数据的火爆是互联网行业引燃的，但制造行业与互联网行业的业务模式决定了数据特点及利用模式的巨大差异。工业大数据更关注数据本身，例如数据属性的准确定义，数据与数据之间的联系等。 工业大数据的除了具备4V特性外，还在微观层面体现在产品全属性，在宏观层面体现在产品全生命周期，在社会层面体现在上下游数据交换，在技术层面体现在基于物联网的虚拟物理数据融合。

工业大数据的价值和意义不言而喻，但面对种类繁多、尺度不一、模态多样的数据，如何进行有效管理和利用是对企业很大的考验。从数据管理角度，我们将数据分为公共类数据、管理类数据、产品类数据和实时类数据。 公共类数据：主要指企业内静态不变且跨业务部门共享的数据，如客户、供应商、产品、物料等数据，也就是主数据。目前由于MBD的概念兴起， 如电子元气件、标准件等三维模型也作为制造企业主数据进行管理。 企业管理类数据：主要指企业运营过程中的，财务、人力、物资等管理数据，传统的商务智能和数据仓库的应用领域就集中在企业管理领域。 这里的数据以结构化数据为主。 产品工程类数据：主要指在设计、工艺、制造等环节生成的各类BOM，包括BOM结构、物料属性信息、相关图文档信息等。以非结构化数据为 主。 物联实时类数据：产品制造过程中，在制品、生产线、人员等制造资源的状态数据；产品服役过程中，外部环境、操作使用和产品运营数据等。 以实时数据和音视频监控数据为主。

浙江省大中型工业企业主要指标数据分析报告2019版

浙江省大中型工业企业主要指标数据分析报告2019版

序言 浙江省大中型工业企业主要指标数据分析报告从大中型工业企业单位数量，大中型工业企业资产总计，大中型工业企业流动资产合计，大中型工业企业应收账款等重要因素进行分析，剖析了浙江省大中型工业企业主要指标现状、趋势变化。 浙江省大中型工业企业主要指标数据分析报告相关知识产权为发布方即我 公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均请注明出处。 借助对数据的发掘及分析，提供一个全面、严谨、客观的视角来了解浙江省大中型工业企业主要指标现状及发展趋势。浙江省大中型工业企业主要指标分析报告数据来源于中国国家统计局等权威部门，并经过专业统计分析及清洗而得。 浙江省大中型工业企业主要指标数据分析报告以数据呈现方式客观、多维度、深入介绍浙江省大中型工业企业主要指标真实状况及发展脉络，为机构和个人提供必要借鉴及重要参考。

目录 第一节浙江省大中型工业企业主要指标现状概况 (1) 第二节浙江省大中型工业企业单位数量指标分析 (3) 一、浙江省大中型工业企业单位数量现状统计 (3) 二、全国大中型工业企业单位数量现状统计 (3) 三、浙江省大中型工业企业单位数量占全国大中型工业企业单位数量比重统计 (3) 四、浙江省大中型工业企业单位数量（2016-2018）统计分析 (4) 五、浙江省大中型工业企业单位数量（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国大中型工业企业单位数量（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国大中型工业企业单位数量（2017-2018）变动分析 (5) 八、浙江省大中型工业企业单位数量同全国大中型工业企业单位数量（2017-2018）变动对 比分析 (6) 第三节浙江省大中型工业企业资产总计指标分析 (7) 一、浙江省大中型工业企业资产总计现状统计 (7) 二、全国大中型工业企业资产总计现状统计分析 (7) 三、浙江省大中型工业企业资产总计占全国大中型工业企业资产总计比重统计分析 (7) 四、浙江省大中型工业企业资产总计（2016-2018）统计分析 (8) 五、浙江省大中型工业企业资产总计（2017-2018）变动分析 (8)

工业大数据如何成功推动智能制造发展

工业大数据如何成功推动智能制造发展 信息技术特别是互联网技术正在给传统工业发展方式带来颠覆性、革命性的影响。二维码、RFID、传感器、工控系统、物联网、ERP、CRM 等技术的广泛应用，推动工业企业实现生产流程各环节的互联互通，促进互联网与工业融合发展。但网络、通信、硬件设备等只是工业企业实现互联互通的基础，实时感知、采集、监控生产过程中产生的大量数据,运用大数据技术对企业产生、拥有的海量数据进行挖掘，得到有作用的分析结果，智能制造才能得以实现。 多源数据的融合是实现互联网与工业融合创新的必要条件，而要实现对多种来源、多种类型海量数据的分析处理，以及复杂的数据关联关系挖掘，都需要有大数据的支撑。在大数据的驱动下，互联网与工业进一步深度融合，新模式、新业态层出不穷，产业模式、制造模式、商业模式正在重塑，企业、市场与用户的互动程度和范围得到扩展，企业与用户关系加速重构，生产周期从产品的设计、研发、制造、销售、服务等逐渐构成闭环。 创新研发设计模式实现个性化定制 实现定制化设计。企业通过互联网平台能够收集用户的个性化产品需求，也能获取到产品的交互和交易数据；挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，实现定制化设计，再依托柔性化的生产流程，就能为用户生产出量身定做的产品。例如，海尔集团沈阳冰箱工厂利用云将用户需求和生产过程无缝对接，用户个性化需求可直接发送到生产线上，实现定

制化生产。用户还可通过生产线上的上万个传感器随时查到自己冰箱的生产进程。目前，一条生产线可支持500多个型号的柔性化大规模定制，生产时间可以缩短到10秒一台。 利用大数据进行虚拟仿真。传统生产企业在测试、验证环节需要生产出实物来评测其性能等指标，成本随测试次数增加而不断提升。利用虚拟仿真技术，可以实现对原有研发设计环节过程的模拟、分析、评估、验证和优化，从而减少工程更改量，优化生产工艺，降低成本和能耗。长安福特采用虚拟仿真技术改良汽车设计环节，设计师带着3D眼镜能够看见最新设计的福特轿车，甚至还能够模拟坐进车内，感受内装是否符合心意。如果有任何不好的地方，设计师能够马上通过软件修改，减少了开发产品的次数，能够在短时间内完成更多的设计工作，更快地反映市场的需求。 建立先进生产体系实现智能化生产 提升车间管理水平。现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声等，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，一旦某个流程偏离了标准工艺，就会发出报警信号，快速地发现错误或者瓶颈所在。例如，美国GE集团在纽约州斯克内克塔迪市有一家氯化镍电池工厂，18万平方英尺的电池生产厂区内，安装了1万多个传感器，用来监测相关的温度、能耗和气压，并全部连接高速内部以太网络进行数据传输。在流

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍 工业大数据可广泛应用于企业整个生产过程。下面按照企业生产过程的研发设计、供应链、生产制造、营销与服务环节，对工业大数据的应用场景及其应用进行探讨。 4.1 研发设计环节工业大数据的应用场景 在研发设计环节，工业大数据应用主要有产品协同设计、设计仿真、工艺流程优化等。 产品协同设计，主要是利用大数据存储、分析、处理等技术处理产品数据，建立企业级产品数据库，以便不同地域可以访问相同的设计数据，从而实现多站点协同、满足工程组织的设计协同要求。 设计仿真，是指将大数据技术与产品仿真排程相结合，提供更好的设计工具，减少产品交付周期。如波音公司通过大数据技术优化设计模型，将机翼的风洞实验次数从2005年11次缩减至2014年的1次；玛莎拉蒂通过数字化工具加速产品设计，开发效率提高30%。 工艺流程优化，主要是应用大数据分析功能，深入了解历史工艺流程数据，找出工艺步骤和投入之间的模式和关系，对过去彼此孤立的各类数据进行汇总和分析，评估和改进当前操作工艺流程。例如一家排名前五强的生物药品制造商广泛收集与工艺步骤和使用材料相关的数据，应用大数据分析技术，来确定不同工艺参数之间的相关性，以及参数对产量的影响，最终确定影响最大的9种参数，针对与这9种参数相关的工艺流程做出调整，从而把疫苗产量增加了50%以上。 4.2 供应链环节工业大数据的应用场景

供应链环节工业大数据的应用主要体现在供应链优化，即通过全产业链的信息整合，使整个生产系统达到协同优化，让生产系统更加动态灵活，进一步提高生产效率和降低生产成本。主要应用有供应链配送体系优化和用户需求快速响应。 供应链配送体系优化，主要是通过RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术获得供应商、库存、物流、生产、销售等完整产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，确定采购物料数量、运送时间等，实现供应链优化。如海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。 用户需求快速响应。即利用先进数据分析和预测工具，对实时需求预测与分析,增强商业运营及用户体验。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。 4.3 生产制造环节工业大数据的应用场景 在制造环节，工业大数据的应用主要有智能生产、生产流程优化、设备预测维护、生产计划与排程、能源消耗管控和个性化定制等应用。智能生产。就是生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。

工业大数据架构

随着工业4.0、工业互联网、中国制造2025等词的出现，掀起制造业建设的新一轮的浪潮。 近年来随着制造业信息化应用不断的完善，形成大量的数据积累下来，大家也都希望把这些 数据进行提炼出来，形成企业自己的数据资产，使之变为企业的生产力。如何来构建企业自 己的数据资源中心，以及数据最终应该如果应用？成为了众多企业思考的问题。小编一直从 事于制造业IT数据服务建设，运用自己所了解的知识给出一些建议，希望能给大家一些帮助。我们先来看一下如何来构建企业的大数据平台(数据资源中心)，首先我们要想明白我数据资 源中心的架构，由那些模块平台来构成，我大概的整理出来一个架构图供大家参考： 我们以这张图为参考来具体的讲一下数据中心的构建： 1、数据源：也有是所有采集的数据的业务系统。根据业务统的主次，以及对接业务系统的 接口预算，咱们可以分期进行业务采集对接。也可以全部应用系统都进行对接。跟据企业现 实情况来进行判断。 2、数据的整合平台：也就是对采集好的数据进行清洗的平台，把采集到应用系统的数据进 行加工处理（ETL过程）。针对不同的数据有不同的处理方式: Flumen实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时对 数据进行简单处理，并写到各种数据接收方。 Sqoop是一个用来将和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型（例如：MySQL Oracle Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导 进到关系型数据库中。 Kafka是一种高吞吐量的发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键 因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像一样 的数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目 的是通过的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过来提供实时的消息。 通过这些工具把数据进行整理，输送上方的存储与计算平台。咱们也可以把这一过程理解为 在做家具时用的原材料加过的工程，一开始从各地方收集来的树，然后把树跟据不同的大小，

北京市大中型工业企业主要指标数据分析报告2019版

北京市大中型工业企业主要指标数据分析报告2019版

序言 北京市大中型工业企业主要指标数据分析报告从大中型工业企业单位数量，大中型工业企业资产总计，大中型工业企业流动资产合计，大中型工业企业应收账款等重要因素进行分析，剖析了北京市大中型工业企业主要指标现状、趋势变化。 北京市大中型工业企业主要指标数据分析报告相关知识产权为发布方即我 公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均请注明出处。 借助对数据的发掘及分析，提供一个全面、严谨、客观的视角来了解北京市大中型工业企业主要指标现状及发展趋势。北京市大中型工业企业主要指标分析报告数据来源于中国国家统计局等权威部门，并经过专业统计分析及清洗而得。 北京市大中型工业企业主要指标数据分析报告以数据呈现方式客观、多维度、深入介绍北京市大中型工业企业主要指标真实状况及发展脉络，为机构和个人提供必要借鉴及重要参考。

目录 第一节北京市大中型工业企业主要指标现状概况 (1) 第二节北京市大中型工业企业单位数量指标分析 (3) 一、北京市大中型工业企业单位数量现状统计 (3) 二、全国大中型工业企业单位数量现状统计 (3) 三、北京市大中型工业企业单位数量占全国大中型工业企业单位数量比重统计 (3) 四、北京市大中型工业企业单位数量（2016-2018）统计分析 (4) 五、北京市大中型工业企业单位数量（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国大中型工业企业单位数量（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国大中型工业企业单位数量（2017-2018）变动分析 (5) 八、北京市大中型工业企业单位数量同全国大中型工业企业单位数量（2017-2018）变动对 比分析 (6) 第三节北京市大中型工业企业资产总计指标分析 (7) 一、北京市大中型工业企业资产总计现状统计 (7) 二、全国大中型工业企业资产总计现状统计分析 (7) 三、北京市大中型工业企业资产总计占全国大中型工业企业资产总计比重统计分析 (7) 四、北京市大中型工业企业资产总计（2016-2018）统计分析 (8) 五、北京市大中型工业企业资产总计（2017-2018）变动分析 (8)

工业发展概况

工业发展概况 内部编号：（YUUT-TBBY-MMUT-URRUY-UOOY-DBUYI-0128）

第一节工业发展概况 25年间，禹城工业由小到大、由弱到强，走过了一条飞跃发展之路。 1986年，全县工业主要有纺织、食品、化工、建材、机械、电力、塑料、印刷、自来水等行业门类，主要工业产品有发电量、自来水、纱、布、服装、丝、丝织品、食用植物油、棉籽油、面粉、白酒、混合饲料、化肥、水泥、机制纸、塑料制品、家具、耕作机械、脱粒机、中小农具等。乡及乡以上工业企业184个，全部为小型企业。其中独立核算工业企业113个，职工总数12286人，工业总产值17192万元。 至1988年，企业普遍实行了厂长（经理）负责制和承包经营责任制，工业产值首次超过农业产值。1992年，全县工业企业“三项制度”（干部制度、劳动制度、分配制度）改革全面铺开，建成第一个中外合资项目—禹城安鹏电子有限公司。1993年9月9日，禹城撤县设市，之后历届市委市政府大力推动实施工业带动战略，工业发展进一步加快。1994年，企业改革开始探索推行股份制和股份合作制，并伴以加大兼并、破产、重组力度，以后逐步确立了以建立现代企业制度为目标，以公司制为主导形式，改制、改组、租、卖、破并举的改革途径。“八五”期间,热电厂500吨木糖项目投产，是省内第一个木糖生产企业；禹王制药公司被省科委认定为省级高新技术企业，是德州市第一家省级高新技术企业，本市生物产业和高新技术产业开始起步。1995年，全市乡及乡以上独立核算工业企业125个，其中大型企业3个，中型企业11个，有2户企业实现利税超千万元。 1996年，企业集团加快发展，组建了山东兴禹化工集团、山东贺友集团、山东禹王亭集团、山东光大电力集团和禹城环宇集团。“九五”期间,生物产业初

工业大数据 构建制造型企业新型能力

工业大数据：构建制造型企业新型能力 文/美林数据技术总监于洋 工信部的数据显示：“中国制造业约占整个世界制造业20%的份额，在500余种主要产品中，我国有220多种产量位居世界第一。2014年，我国共有100家企业入选‘财富世界500强’，其中制造业企业占56家”。但长期粗放式发展之后，中国制造业发展面临着稳增长和调结构的双重困境，进入了“爬坡过坎”的关键时刻。正如国务院发布的《中国制造2025》提到，“新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点，但我国仍处于工业化进程中，与先进国家相比还有较大差距。制造业大而不强”。 与此同时，德国提出了工业4.0，美国提出了工业互联网的概念希望藉此实现制造业的复兴。中国提出《中国制造2025》正是要推动制造业向中高端迈进，以大数据、物联网、云计算等新一代信息技术将引爆这一轮产业变革，加速传统制造企业的转型升级。 第一节工业大数据与德国工业4.0、中国制造2025的关系 工业4.0、中国制造2025的核心是工业大数据 2013年4月，德国政府汉诺威工业博览会上正式推出“工业4.0”战略，其目的是为了提高德国工业的竞争力，在新一轮工业革命中占领先机。该战略通过充分利用信息通讯技术和网络空间虚拟系统（信息物理系统Cyber-Physical System）相结合的手段，将制造业向智能化转型。 2015年5月8日，国务院公布《中国制造2025》,这是中国版的“工业4.0”规划。该规划提到“加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向；着力发展智能装备和智能产品，推进生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。 无论是“德国工业4.0”还是“中国制造2025”，都提到了智能化和互联网化，而智能化和互联网化的核心是:一方面利用互联网技术实现传统的以产品为中心变为以客户为中心，加强客户需求预测并尝试让客户参与产品研发，提供个性化的产品、服务及体验；另一方面采集大量消费数据动态调整生产方式以快速适应客户需求变化，即变大规模批量生产为大规模定制生产；最后一方面利用企

湖南省大中型工业企业名单

xx（183家）大型企业（17家） xxxx重工科技发展股份有限公司 xx材料科技股份有限公司 xxxx电子有限公司 九芝堂股份有限公司 xx电力公司 xxxx高新技术产业集团有限公司 xx中烟工业有限责任公司 中铁轨道系统集团有限公司 五凌电力有限公司 曙光电子集团有限公司 xx派意特服饰有限公司 xxxx蜂业有限公司 xx新振升集团有限公司 xxxx生物工程有限公司 xx经阁投资控股集团有限公司 xxxx玻璃实业有限公司 xxxx鞋业有限公司 xx水业投资管理有限公司 xxxx高新技术有限公司

xx水泵厂有限公司 xx开关厂 xx机床厂有限责任公司机床分厂 xx电力线路器材厂 xxxx新能源科技有限公司 长沙五七一二飞机工业有限责任公司北汽福田汽车股份有限公司长沙汽车厂长沙远大空调有限公司 湖南山河智能机械股份有限公司湖南长丰汽车制造股份有限公司三一集团有限公司 xx同心实业有限责任公司 中航飞机起落架有限责任公司蓝思科技（湖南）有限公司 166家） xx众城机械有限公司 xxxx食品有限公司 湖南长沙平头汽车车身制造厂湖南帅兴机械制造有限公司 xx建鑫机械制造有限公司 湖大三佳（湖南）模具工程有限公司长沙波隆机械制造有限公司 长沙市万征货车车架有限公司长沙河田白石建材有限公司 湖南印山实业集团股份有限公司长沙梅花汽车制造有限公司 xxxx发印务实业有限公司 湖南省长沙县果园大河汽车车身厂湖南长沙果福车业有限公司

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大数据在工业制造业中的应用研究

大数据在工业制造业中的应用研究 刘强 摘要：工业制造业是当前社会上的一个重要行业，对社会经济发展有着很大促进作用，在信息技术快速发展的大形势下，为能够使工业制造业得到更好发展，必须要对大数据进行有效应用，通过大数据的应用使工业制造业得以创新，从而使其得到更好发展，使社会经济水平得到更大提高。本文就大数据在工业制造业中的应用进行研究。 关键词：工业制造业；大数据；应用 当前社会已经逐渐进入大数据时代，大数据时代的到来也在很大程度上影响社会上各个行业发展，并且大数据在实际生产中应用也成为今后各个行业发展必然趋势。作为社会发展过程中的重要行业，大数据在工业制造业中的应用有着十分重要的作用，对推动工业制造业发展有着不可替代的作用，因此在工业制造业中大数据的应用也就十分必要。在当前工业制造业发展过程中，各企业领导人应当在分析当前工业大数据现状基础上，在工业制造业中对大数据进行有效应用。 1 工业制造业中大数据应用现状分析 从当前我国工业制造业发展实际情况来看，虽然已经具备一些国际知名企业，然而与国际上发达国家相比较而言，在工业制造业中大数据应用仍然比较落后。就当前实际情况而言，大数据应用比较广泛，应当应用比较成熟的大多都是一些电子商务公司及企业。对于电子商务公司及企业而言，其能够对大数据的有效应用分析实际生产经营状况，同时能够通过大数据的应用对消费者进行引导，使其能够在消费过程中产生一定倾向性，但当前在工业制造业方面大数据应用仍相对比较落后。对当前工业制造企业而言，其在产品生产方面通常种类比较单一，对于本企业之外其它产品往往很少了解。一些工业制造企业在将其它企业收购之后，未能够对企业整合加强重视，从实际情况来看许多企业基本都不实行整合，大多数自身企业与收购企业在实际运行过程中仍以及其原本机制，这必然会造成信息孤岛出现，而这种情况的出现必然会对企业发展产生十分不利影响。而在工业制造业发展过程中，通过大数据的有效应用可积极推动工业制造过程中整个环节，包括产品研发、生产以及销售等，在产品生产制造过程中能够使其周期有效缩短，同时还能够使产品质量以及客户满意度均得到有效提升。对于工业制造业而言，其属于传统产业，当前整个行业均在很大程度上被大数据的智能化及创新化所影响，应当尽快将传统生产理念转变，在工业制造业发展过程中加快大数据应用。 2 在工业制造业中大数据实际应用分析 应用大数据建设智能化生产工厂 在当前工业制造业发展过程中，通过对大数据的应用能够使智能化生产制造工厂的构建得以实现，然而这并非立即能够实现，应当依据科学发展轨迹实行，通常都要经过一定环节才能够使智能化生产制造工厂建设得以实现，从实际情况来看，其所包括环节主要有智能化生产，改变小规模生产模式，实现规模定制，最终使消费者需求能够得到满足。 应用大数据分析市场情况 应用大数据对销售数据行为趋势进行分析 在大数据时代不断发展形势下，为能够使数字营造得以实现，首先应当分析并且挖掘数据，同时应当深度对数据实行提炼以及分析，最终使决策或预测可行性报告数据能够得以形成。对于大数据营销而言，其价值主要表现下以下几点： 首先，大数据营销能够分析用户行为以及特征。在产品日常销售过程中，通过用户数据的足够积累，可对用户喜好以及购买习惯进行有效分析，从而能够将用户购买意向掌握，在此基础上，可使大数据营销具有十分明确的目标。

规模以上工业企业统计数据质量核查方法

规模以上工业企业统计数据质量核查方法 一、核查内容 （一）核查主要指标 工业总产值及其同期数，主营业务收入。 （二）核查内容 1．核查企业报出的底表数据与相关财务账表、凭证数据是否一致。 2．核查企业报出的底表数据与省局数据库数据是否一致。 二、核查需准备的相关材料 核查企业需准备的相关材料： （1）上述报表底表；（2）企业营业执照；（3）销售收入明细账及总账；（4）增值税纳税申报表；（5）产品生产、销售记录（产量、销量、销售价格、入库单、出库单）；（6）销售凭证；（7）若被检查企业上报数据包含了下属单位或子公司的数据，则需提供能够证明下属单位或子公司实际存在的证明资料，包括：营业执照、销售收入账、增值税纳税申报表。 三、核查具体情况的处理 （一）数据核实有困难的 1．企业不存在的，工业总产值认定为0。 2．企业已关、停、搬迁、且不能证明关、停、搬迁时间的，工业总产值认定为0（同时保留工业总产值同期数）。

3．声称企业上报数据包含了下属单位或子公司的数据，又无法提供能够证明下属单位或子公司实际存在的证明资料，如营业执照、财务资料、税务资料等，且不能证明下属单位是非独立工业企业的，按下属单位不存在认定。 4．实地核查时，企业不能提供财务账、税务表的，工业总产值按有关报表、账册、凭证、记录的最小数据认定。 5．若核查组依据报告期增值税纳税申报表应税销售额认定的工业总产值与企业底表数相差较大，企业不认可的，须向核查组补充提交足以证明其数据真实性的书面证据（如账外账），核查组根据其补充证据决定是否予以采信。 6．实物依据采信度高于口头解释；销售收入明细账、增值税纳税申报表、销售凭证、入库单、出库单等的采信度高于利润表、资产负债表、工业产销总值及主要产品产量表、工业企业财务状况表等；企业会计报表的采信度高于上报的统计报表。当上述依据发生冲突时，按高采信度依据进行认定。 （二）数据能够核实的 1．报告期工业总产值=报告期增值税纳税申报表应税销售额+期末产成品—期初产成品 （期末、期初产成品通过企业会计账或财务表获得） 2．销售收入明细账，若有n种产品，月末结转时：产品销售金额合计=产品借方结转之和。未结转时：产品平均销售单价=产品销售金额／产品销售收入明细账销量或出库单数量

工业大数据的来源及能为企业带来什么

工业大数据的来源及能为企业带来什么 于制造业而言，大数据分析更是带来了制造行业研究以及趋势分析的全新维度。通过全新多维度的功能和已然拓展的领域来看，数据已成为引领制造业成长的指南针。大数据分析的根本力量在于数据的质量，而数据来源自然成为重中之重。目前，制造商所面临的海量数据可谓让人应接不暇。 当今，大数据分析已不再仅限应用于对过去情况进行表述，而是更多地用于来对未来情况进行预测，进而实现对风险的规避，并加深对逐步延伸的价值链的理解，从而提高用户体验。 数据来源是什么？ 海量数据于外部、内部或由机器与机器间的互动中产生。同样，正是这些数据为制造商提供了可供于对客户、产品、流程、员工和设备进行了解所需的全部信息。 外部数据来源：通过用户组、社交媒体、兴趣组或调查报告构建用户数据；第三方调查报告、网站和呼叫中心所提供的中立的数据收集平台，同样，此种方式可用来构建准确的用户及需求文件，其中包括主观的个性化属性，如色彩、设计偏好、共同的购买动机与评价标准等。 机器到机器：智能传感器和物联网能够直接从机器和设备收集数据并传送到他企业应用平台。内置的低成本传感器能够检测到大量信息，包括位置、重量、温度、震动、流速、湿度和平衡度。这些时时被监测到的数据可用于确认及预测设备的性能问题并对其是否需要

服务、维修和替换进行判断。通过这些，制造商便能及早发现可能出现的问题，并在事故发生之前采取措施进行预防以阻止其发生。 利用数据做什么？ 多年来，预测客户趋势、准备库存、维持足够的货源一直是制造商首要考虑的几大因素。但随着供货速度和及时交货的重要性日益增加，准确预测未来需求的能力也随之增强，由此，选择哪个或是哪几个最适合的影响因素变得愈发关键。显然，在这种情况下，单一数据来源肯定不足以满足当前状况。 预测分析这一活动切实将大量来源的数据转变为了具有实际指导意义的未来行动蓝图。同时，目前现代商业智能解决方案也已可以提供高准确度的预测趋势。 由于在任何数据倡议中，输入结果均不可能超过输出。所以，对于制造商而言，想要由海量数据中提炼出具体影响因素作为未来行动的最佳指引，必须要认真选择可靠的数据来源。 预测分析，让数据变得有价值。而良好的预测能力为制造商带来了诸多好处，如确保全体员工就绪、更好地计划即时物料库存水平、准确理解产品生命周期等。同样，预测客户需求大大加强了制造商的市场竞争力，使其可先于竞争对手在竞争激烈的市场中推出新产品，在占据市场主导地位这场竞争中占得先机。 良好的开始是成功的一半，占得先机后，成功的产品将在接下来的竞争过程中扮演更为重要的角色。而成功的产品，其创新在很大程度上依赖于制造商对市场偏好和需求的准确解读。设计工程师需了解用

江苏大中型工业企业一览表

江苏大中型工业企业一览表
单位：万元 企 业 名 称 法人姓名 电 话 2001 工业总产值
大型企业(116家) 家 大型企业 希捷国际科技（无锡）有限公司 江苏华西集团公司 江苏阳光集团公司 一汽无锡柴油机厂 江苏三房巷实业集团总公司 江阴兴澄特种钢铁有限公司 无锡威孚集团有限公司 江阴市澄星磷化工集团 法尔胜集团公司 江苏锡钢集团公司 江苏省电力公司无锡供电公司 江苏利港电力有限公司 三毛集团公司 无锡众星摩托制造有限公司 申达集团公司 江苏双良集团公司 红豆集团公司 无锡市远东集团 无锡市小天鹅股份有限公司 江苏新伍集团 无锡水星集团有限公司 江阴市模塑集团有限公司 无锡阿尔卑斯电子有限公司 无锡夏普电子元器件有限公司 中国华晶电子集团公司 无锡格林艾普化工股份有限公司 无锡梅花电子集团公司 江苏三木集团公司 威联道格拉 吴协东 陆克平 蒋彬洪 卞兴才 麦社安 许良飞 李兴 周建松 李玮 龚冰 方国清 周建平 张敏锂 张国平 缪双大 周耀庭 蒋锡培 朱德坤 孙亚平 华金荣 曹明芳 玉手汇三 近藤泰彦 王国平 惠永唏 刘锡忠 刘洪林 5282828 6201349 6121888 5014990 6229898 6286088 2708345 6281316 6114194 5757459 5807678 6631588 6121478 8715018 6621666 6634588 8761888 7241222 3704003 6151260 5215556 6221226 5281211 5212490 5807123 3101601 5807345 7233011 561233 444833 395367 344615 299761 298978 276589 254766 238129 211391 207490 194638 162402 157726 137178 136530 132908 130437 127762 125861 125423 117410 105783 103391 92982 92693 78953 76000

在工业制造业等领域的大数据的成功应用案例分享

在工业制造业等领域的大数据的成功应用案例分享 随着国际社会在工业现代化、工业4.0以及国内在中国制造2025战略等方面的不断演进，使得大数据技术在工业行业以及制造业方面也进行了比较深度的技术融合和应用融合，下面我们小编就来给大家介绍一下在工业制造业等领域的大数据应用。 近年来出现的人力短缺、工资上涨、产品交付期短和市场需求变动大等问题，使得制造业正面临新一波转型挑战。如何在控制生产成本的同时，还能提高生产力与效率，则是转型的主要目的。在这样的背景下，德国、美国等制造业发达国家无不积极推动“工业4.0”。“工业4.0”本质上是通过信息物理系统实现工厂的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产。大数据的作用不仅局限于此，它可以渗透到制造业的各个环节发挥作用，如产品设计、原料采购、产品制造、仓储运输、订单处理、批发经营和终端零售。数网星云平台-基于云平台构建的制造企业的大数据的意义 产品营销：大数据分析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保等服务。 设备远程故障诊断分析：大数据预测设备未来可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失。客户体验：在移动端建立企业宣传平台，以场景化方式让客户参与

产品的认知，增加品牌的传播效果。 技术创新：借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立，提高运维领域的装备管理水平，降低行业运营成本。 节约效能：通过数据集的切分和规律查找，帮助找到最优化的数据集，实现人员投入及控制过程的节能提效。 大数据改善订单处理方式 我们都知道，大数据技术不管是在哪个行业当中进行应用，其最为根本的优势就是预测能力，用户利用大数据的预测能力可以精准的了解市场发展趋势，用户需求以及行业走向等多方面的数据，从而为用户自身企业的发展制定更适合的战略和规划。企业通过大数据的预测结果，便可以得到潜在订单的数量，然后直接进入产品的设计和制造以及后续环节。 也就是说，企业可以通过大数据技术，在客户下单之前进行订单处理。而传统企业通过市场调研与分析，得到粗略的客户需求量，然后开始生产加工产品，等到客户下单后，才开始订单处理。这大大延长了产品的生产周期。现在已经有很多制造业行业的企业用户开始利用大数据技术来对销售数据进行大数据分析，这对于提升企业利润方面是非常有利的。 大数据击败传统仓储运输 由于大数据能够精准预测出个体消费者的需求以及消费者对于产

工业大数据的预处理方案

工业大数据的预处理方案 数据分析，包括大数据分析，在企业的业务中，特别是在传统的商务行业，已有多年的应用实践，在消费者市场的营销中已成了必不可缺的技术。随着工业互联网和智能制造的兴起和发展，工业大数据技术也越来越受到各方关注。在“中国制造2025”的技术路线图中，工业大数据是作为重要突破点来规划的，而在未来的十年，以数据为核心构建的智能化体系会成为支撑智能制造和工业互联网的核心动力。 对制造企业而言，不论是新实施的系统还是老旧系统，要实施大数据分析平台，就需要先弄明白自己到底需要采集哪些数据。因为考虑到数据的采集难度和成本，大数据分析平台并不是对企业所有的数据都进行采集，而是相关的、有直接或者间接联系的数据，企业要知道哪些数据是对于战略性的决策或者一些细节决策有帮助的，分析出来的数据结果是有价值的。 比如企业只是想了解产线设备的运行状态，这时候就只需要对影响产线设备性能的关键参数进行采集。 再比如，在产品售后服务环节，企业需要了解产品使用状态、购买群体等信息，这些数据对支撑新产品的研发和市场的预测都有着非常重要的价值。 因此，建议企业在进行大数据分析规划的时候针对一个项目的目标进行精确的分析，比较容易满足业务的目标。明确目标以后，就要着手开始搜集数据并进行预处理了。本期格物汇将跟大家介绍，企业如何实现对工业大数据的预处理。 数据采集 首先我们看看数据是如何获取的，在现实生活中，我们所面对的问题，往往都是抽象复杂的。我们来看如下两个例子： 如何提升产品的良率?

可能这是制造业最为普遍的一个问题，如果我们要分析解决这个问题，常常就会问到：什么产品?有多少条产线在生成?经过了哪些机台?影响产品良率的因素有哪些?我们可能会提出很多很多这样的问题，解决这些问题需要对相关业务知识非常了解，尽可能多的找出与问题有关的数据。 如何进行人脸识别? 这问题更加复杂一些，虽然我们每个人的大脑每天都在做人脸识别，但是大脑如何工作的却异常难懂。我们可能需要做很多科研工作，去挖掘到底哪些数据会影响到人脸识别的正确率。如果这些数据本身没有，很可能还需要进行测量采集，比如两眼之间的距离，嘴的宽度和长度等等。当然，我们还会评估采集的成本，并对这些数据有效性进行评估，验证我们的成本是否值得去花费精力测量。 数据预处理简介 数据采集以后，数据往往存放在数据库或文件系统中，我们需要把他们导入到算法模型中进行训练，得到我们想要的模型。但是我们的数据往往杂乱无章，总的来说，数据一般存在如下几类问题： 数据类型多种多样 我们的数据中常常出现字符型，时间型，数字型等多种数据类型。其中：字符型是无法代入模型计算的，所以我们根据需要，可以对字符型数据进行编码转换。常用的编码方法有：数字编码：对于有大小比较的字符型数据，可以直接转换成数字编码。 Onehot编码：对于没有大小比较的字符型数据，可以使用Onehot独热编码。比如：

大中小企业划分标准

日前国家对现行的《大中小型工业企业划分标准》进行了修改。《标准》将不再沿用旧标准中各行各业分别使用的行业指标，而是统一按销售收入、资产总额和营业收入的多少归类，主要的考察指标是销售收入和资产总额，划分的依据是1998年的统计数据。 参照一些国家的标准及各类企业占企业总数的比重，结合我国的实际情况，我国大型企业标准定为：年销售收入和资产总额均在5亿元以上，其中，特大型企业标准定为年销售收入和资产总额均在50亿元及以上；中型企业标准为年销售收入和资产总额在5000万元以上；其余均为小型企业。 根据新修改的《大、中，小型工业企业划分标准》统计中国有大中型企业合计为10177家。 按新的划型标准，在国家统计局目前掌握的40多万家独立核算工业企业中，大中型企业合计为10177家，比原标准的24120家减少了13943家，减少57.8%,其中大型企业为991家,比原标准的7223家减少了6223家；特大型企业62家，比原标准的268家减少了206家；小型企业为458329家。按新标准，大中小型卓越全部独立核算工业企业的比例分别为0.21%、1.96%和97.83%，这一结构与一些发达国家的企业规模结构基本相似。 大中小型工业企业划分标准——说明 1988年月4月发布1992年补充 一、本标准是在1978年国家计委《关于基本建设项目和大中型划分标准的规定》和国家统计局现行《大中小型工业企业划分标准》的基础上，由划分企业类型协调小组会同国家经委、国家计委、国家统计局、财政部、劳动人事部、全国工业普查办公室等综合部门，结合当时实际情况，经过协调平衡，做了必要个性与补充，经国务院原则同意，由国家经委、国家计委、国家统计局、财政部和劳动人事部于1988年发布，作为全国工业企业划分大中小型规模的统一标准。 1992年，全国划分企业类型协调小组又对本标准进行了补充，以国经贸企[1992]176号文件予以发布。新补充的标准与原标准具有同样效力，统称为《大中小型工业企业划分标准》。全国划分工业企业大中小型规模统一按照此标准严格执行。 二、本标准适应范围以全部工业生产企业的基层统计单位为划分单位，不论企业隶属于哪个部门，均应按其所属行业统一标准执行。例如电子、核工、煤炭、冶金等部门所属的仪器、仪表行业企业均按机械工业行业中仪器仪表企业的标准执行。 三、本标准依企业生产规模划分为特大型、大型（分为大一、大二两档）、中型（分为中一、中二两档）、小型四个类型。标准规定，凡产品单一的行业，能以产品生产能力功分的必须按产品设计生产能力或查定生产能力划分；凡产品品种繁多，难以按产品生产能力划分的则以生产用固定资产原值（即依上年度财务决算数据）作为划分标准，有特殊规定的除外。

领先的大数据采集平台如何推动工业大数据应用的发展步伐

领先的大数据采集平台如何推动工业大数据应用的发展步伐 当前，以互联网为基础的新一代信息技术正在深入推动制造业创新发展，我国工业逐渐向智能化、集成化、服务化和高效化迈进。作为实现智能制造的重要驱动力，工业大数据可为企业制造与管理流程优化，产品、服务和商业模式创新，以及整个行业生态圈的快速聚合提供有效服务。数网星大数据采集及应用管理平台在在工业大数据应用方面处于领先水平。 然而，在数据处理技术和数据整合方面，目前我国数据加工服务业对智能制造的驱动作用尚未显现。加强对我国工业大数据应用的研究，对推动实现互联网与制造业跨界融合、加快实施《中国制造2025》，以及提高新时期制造业国际竞争力，具有重要意义。 一、我国推进智能制造需要工业大数据驱动 (一)、重塑企业制造与业务流程，实现并行、实时、透明的生产与管理 与其它行业大数据应用不同，工业大数据应用的最大价值，就在于对企业生产制造和业务管理流程的智能优化。在生产制造方面，由于工业生产部门的分工细化程度和复杂程度逐渐增强，它复杂的系统在生产过程中产生了大量机理不清的动态、半结构化和结构化数据，传统企业难以及时、快速地提取和处理，而工业大数据具有体量大、价值提取度高等特点，能够整合全部生产线数据，对生产动态模型建设、多目标控制流程进行优化，并可对物料品质、能耗、设备异常和零件生命周期进程进行监控预警，赋予设备和系统“自我意识”，进而实现低成本、高效率的并行生产。 在业务流程管理方面，工业大数据将企业业务执行与数据高度融合，可打通分公司、分部门的数据隔离状态，让数据驱动实时决策和高效运营，实现企业柔性化、透明化管理。 (二)助力产品、服务和商业模式创新，实现供应链持续优化和敏捷响应 在产品应用层面，工业企业通过生产携带传感器等装的智能产品，实时采集、存储和传输大量用户使用和偏好的数据，让用户参与到产品的改进与创新之中，以帮助企业及时改进产品功能，预先诊断产品故障，并根据市场需求变化，在第一时间创新产品和改善服务。 同时，还可在此基础上构建全新的商业模式，通过规模化定制，满足用户的个性化需求，为企业创造全新价值。在原材料供应层面，企业通过对工业大数据分析，能够对实时采集的订单、库存、物流与资金流等数据进行同步整合，持续优化并改进上游原材料供应链，帮助企业实现产业链协同、敏捷响应。 (三)、有利于行业跨界融合，促进形成开放共赢的“互联网+”生态圈 工业大数据不仅对工业企业生产经营具有持续改善作用，对工业企业上下游与行业内外同样有正向聚合效应。比如，“互联网+汽车”就是基于汽车生产企业的工业大数据，综合人、车、路、环境、社会之间关系，实现了行业间的跨界融合与互动。 汽车生产企业收集到车辆的安全数据、路况数据、驾驶数据，并将这些数据开放后，保险公司就可据此推出多样化和更有针对性的险种，车辆维修企业据此能够更加及时地响应救援，汽车零配件厂家则可提供更加个性化、人性化的汽车配件产品，交通部门可以据此预测节假日或高峰期交通状况，甚至结合地理信息数据和环境数据，提供更精准的天气预测等，最终实现交通领域不同行业部门之间