随着物联网时代的到来，RFID开始越来越广泛应用于人类的日常生活中。RFID是RadioFrequencyIdentification的缩写，即射频识别技术，一般是采用微波，适用于短距离的识别通信。当前，RFID技术在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色，RFID技术在全球各地都能见到其身影：

顾客进入商店，通过触摸带触摸屏的镜子浏览店铺中所有商品，提交试穿申请，它们就会被导购员摆放在试衣间。顾客可以调整灯光亮度和颜色模拟使用场景，镜子感应衣服上的 RFID 标签并显示在屏幕上，然后镜子给出搭配建议。当顾客试穿满意后，可以直接在镜子上通过移动支付付款。

消费者在结算时，不需传统的人工扫商品条形码收款模式，只需在通过出口的RFID收银系统，设备自动读取所有商品的信息，实现自助收银，快捷便利，既减少了人工成本，又提高了工作效率。

在迪斯尼乐园，游客佩戴RFID腕带就可以快速进入园区， RFID腕带可和各景点的传感器互动从而快速排队，可作为游客的房间钥匙、公园门票和支付账户，还可追踪游客正在使用的工具、与哪些卡通人物进行互动、所在位置、以及园内购物。

随着中国经济的高速发展，除了以上应用场景，RFID还在物流、零售、制造业、服装业、医疗、防伪、资产管理、交通、动物识别、图书馆、汽车、航空、军事等领域发挥越来越重要的作用，让社会的方方面面都进入新时代。

目标是实现万物互联的物联网（英文：Internet of Things，缩写IoT）概念似乎离我们的日常生活较为遥远，而实际上物联网正在不知不觉的渗透进我们生活和工作的方方面面，不仅潜移默化地改变着我们的生活环境，也在悄然变革着互联网产业的格局，孕育着下一个IT产业的霸主！

达宝利销售的Pofit智能工学电脑椅正是座椅产业进行智能化物联网升级的初步尝试。Pofit除采用动态仿生脊椎靠背，同时支撑3节胸椎、5节腰椎、1节骶椎，更好的分散脊椎压力外，另外一个显著的特点就是将智能化的概念引入产品的设计之中。Pofit座椅内置了多个传感器，所搜集的数据通过蓝牙与手机APP相互传输，用户在APP中进行功能设置，享受数据统计、坐姿警示、久坐提醒、评价与建议等服务。

虽然Pofit在智能化融入方面做出了勇敢的尝试，在避免久坐、保持正确坐姿等方面一定程度上满足了用户的深层次需求，但是离真正意义的智能物联还有很大的差距。

不过，Pofit对座椅智能化的有益尝试正在揭示着一股来势汹汹、不可逆转的产业升级趋势：传统产品的智能化与物联网化。

在从互联网向物联网延伸的新时代，传统产业又迎来一次转型升级的难得契机。

可实现智能化的产品没有做不到只有想不到

谈到智能化设备，大家首先想到的是电器、电子产品的智能化，例如电视、热水器、空调、洗衣机、风扇、路由器、抽油烟机、音响、插座、照明等。

但是随着科技的发展，越来越多原本与电毫无关系的传统产品正在加速智能化并接入物联网，例如健康领域出现的心电图手环、血糖仪、体脂秤、胎心仪、血压计、体温计等；安防领域出现的视频监控、防盗报警器、烟雾警报器、红外探测仪、门控、入墙开关、智能锁、智能猫眼等；家用领域出现的美妆镜、净水器、扫地机器人、水壶水杯、办公座椅、升降桌、智能床、窗帘、足浴盆、智能水族、晾衣架、地暖等；甚至原本只是机械的车辆，也在加速智能化并接入物联网，Mercedes me智能车家互联就是其中的一个代表。

我们身边可智能化的传统产品还有很多，没有做不到的智能化，只有想不到的智能化。那么传统产品智能化有什么优势呢？

第一，智能化产品将在传统产品的红海撕杀中跳脱出来，开辟一片广阔的蓝海市场，率先吸引到高端客户的关注。

举个例子：数千年来，扫帚和簸箕是人类清扫地面的主要工具，后来吸尘器面世，分流了一部分客户，近几年来，不受电线束缚的扫地机器人的销量高速增长，可以想象不久的将来，智能化的扫地机器人不断迭代，功能不断完善，清扫甚至拖地的效果越来越好，将不断蚕食扫帚和簸箕的传统产品市场，最终导致传统产品的消亡。

手机替代相机、电子货币替代纸币、微信替代信件和电话、外卖平台替代方便食品、打车软件替代路边叫车、电子商务冲击实体商业……随着科技的爆炸式发展，智能化产品层出不穷，有可能几十年甚至十几年，一种传统产品就由鼎盛转为衰落。传统生产厂家在产品智能化的道路上要避免重蹈“看不见、看不起、看不懂、跟不上”的覆辙。

第二，智能化产品将会通过终端程序搜集到大量用户的使用数据，通过网络及时反馈到研发部门，研发部门利用大数据分析得出结论，确定产品改进方向，开发出更符合客户需求的新产品，加快产品的迭代速度，强化市场竞争力。

第三，智能化产品使厂家可以通过操作终端（APP或小程序）与客户建立高效的一对一的沟通渠道，强化客户管理和营销效果。客户打开物联网终端的时候正是使用产品的时候，也是对厂家的营销信息接受度最高的时候；其效果远强于一个被客户关注却设置为“不接收文章推送”，几乎很少主动打开的微信公众号。

厂家不主动对产品进行智能化改造，就会沦为IT企业的附庸

在传统产品的智能化升级过程中，厂家积累的产品改进经验所起到的效果越来越差，真正起主导作用的是既懂硬件又懂软件的IT公司，它们开发出一套适合某个产业的智能化系统，只需选择生产厂家即可。在智能化新品的利润构成中，IT公司占据了很大一块，行动迟缓的厂家只能沦为低附加值且竞争激烈的代工厂。

而对IT公司而言，传统产品的智能化趋势给它们带来了由“软”变“硬”的机会。只要发挥技术优势，针对一个产品或一个行业研发出一套软硬件结合的智能化解决方案，就可以选择工厂进行代工贴牌，从而走上制造和销售的道路。

小米2011年10月推出第一款手机，以手机品牌的形象亮相。2013年9月第一款小米电视上市，进军电视产业。5年时间过去，2018年小米电视霸榜京东618，销售额7日连续第一；根据奥维云网数据，小米电视出货量进入全球市场前十，中国市场前三；2018年8月，小米宣布“小米电视全渠道销量第一”。我们不管小米电视是否真的是中国第一，但是小米电视仅用五年时间就从局外人做到全球前十，与传统的家电企业相比，如此神速的“小米”显得过于“凶猛”。

小米电视为什么这么“猛”？原因不全在产品质量的优势上，因为小米电视也是厂家代工的，别的电视品牌也能达到同样的质量；再除去商业模式的原因，小米擅长搞预售和饥饿营销，拿到海量的订单后，可以从厂家获得更低的出厂价格，小米电视主要通过电商渠道销售，节省了渠道费用，因此价格更有优势；小米“凶猛”的更深层次的原因在于，它建立了智能互联生态，将电视与主业——手机深度捆绑。小米用智能物联网重新赋能了电视。小米手机的客户因为对小米品牌的认可，为了获得手机与电视互联互通的新鲜体验，更倾向于购买小米电视，同样因为这个原因，米粉们进而会购买小米的空气净化器、空调、路由器、扫地机器人、电水壶等一系列可互通互联的产品，甚至未来的汽车、房产等小米推出的一切产品。

小米崛起的案例为传统厂家转变思路敲响了警钟。传统的商业理论认为“品牌要细分化和专业化，才能保持市场竞争力”，但是这一理论正在受到物联网时代的挑战。因为代工的普通存在，产品在质量和功能上的差异变得越来越小，除品牌影响力外，产品背后的智能物联生态成为影响消费者做出购买决策的重要原因之一。目前小米在电子电器领域逐渐站稳脚跟，正在将触角延伸到以“小米有品”为代表的非电传统产品，不断加速传统产品的智能化和物联网化，进一步强化小米生态产业链。

全球的互联网公司都在变硬，成为软硬一体的公司。国际上有亚马逊、谷歌、微软、脸书等IT公司，国内有百度、阿里、腾讯、小米、京东等IT公司，种种实例都在证明着这一不可逆转的趋势。

如果传统企业不主动实现产品的智能化，掌握研发和产品的主动权，就可能被拥有智能化优势的IT公司捏住七寸，被压在产业链的底端，失去市场话语权。

智能物联平台成为IT大佬的兵家必争之地

传统产品独立进行智能化遇到两个难题。

第一、如果每个产品都独立开发一个APP，种类会有成千上万种，用户也不愿意在手机中下载那些几乎很少用到的APP。也就是智能产品可能被迫“不智能”，仅成为一个被使用的物品。

第二、如果每个产品都需要重新设计硬件模组、配制服务器、开发前端程序，那么智能化的成本会很高。独立开发的智能化产品由于缺少技术和平台的支持，也很难实现真正的物联网化。

产品的智能化和物联网化不是同一个概念。

智能化只要求产品具有感应元器件、执行元器件，通过蓝牙或扫码等方式与手机中的APP或小程序建立数据连接，将感应器采集到的数据反馈到终端程序中，将客户在程序中输入的命令传达到产品中执行。

而物联网化除智能化外，更大的区别在于数据传输和处理方式上的互联网化。在物联网上，每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结，在物联网上任何人都可以在获得许可的前提下，查出它们的具体位置，获得它们采集的数据，并对它们进行控制和管理。物与物之间的连接依靠的是打破地域限制的互联网，而不仅仅是有范围限制的蓝牙连接，或有渠道限制的扫码连接。

传统产品的智能化亟需IT公司提供物联网服务平台和底层的技术支持。

将万物互联的硬件基础、储存运算、终端展现掌握在自己手中，将产生极大的行业影响力和非常丰富的商业模式想象空间，因此智能物联平台成为IT大佬的兵家必争之地。

从国内看，阿里智能为厂商提供包括智能硬件模组、阿里智能云、阿里智能APP在内的一站式设备智能化解决方案。小米IoT开发者平台宣称“将面向智能家居、智能家电、健康可穿戴、出行车载等领域，开放智能硬件接入、智能硬件控制、自动化场景、AI技术、新零售渠道等小米特色优质资源，与合作伙伴一起打造极致的物联网体验。”腾讯推出云小微、叮当、QQ物联等平台相互竞争，选择优势项目扶植。百度内部大力整合成立SLG部门，推出DuerOS对话式人工智能开放平台。华为也推出了HiLink联盟，推出华为智能家居APP。中国BATMJ五大豪门全部参与到智能物联平台的争夺战中。

对于传统厂家来说，从五大豪门中选择一个智能物联平台进行合作，将大大降低产品物联网化的成本和难度。相比之下，阿里、京东、小米各有自己的众筹平台和电商平台，如果厂家选择它们的智能物联平台进行开发，制造出产品原型即可在它们的众筹平台上进行众筹，如果众筹效果不好，对厂家来说仅损失了开发费用和原型制作费用，损失并不大；如果众筹效果好，可批量生产完成交货，收获智能化的第一桶金，并根据用户的反馈进一步优化产品；进而在它们的电商平台上开店销售，解决销售渠道的问题。

IT大佬们不惜耗费重金建立和推广智能物联平台，目的就是建立智能物联生态圈，构建生态影响力。因此它们更愿意谈及连接设备及活跃数量，因为这是生态能力的体现。2018年初，百度DuerOS公开的数据是，连接设备数量达5000万台，日活跃数1000万；小米公布的激活设备数量是1000万量级。

同样，凡是愿意与AMJ智能物联平台深度合作的厂家和产品将得到这些IT巨头的资源倾斜和推广支持，这对厂家来讲是一个非常大的竞争优势，也是许多新公司快速切入行业竞争，崭露头角的捷径之一。

智能音箱是简易物联网的入口，APP才是智能物联网的核心

2017年底，小米推出智能音箱“小爱同学”，此后，阿里推出“天猫精灵”、京东推出“叮咚”，百度推出“小度在家”，腾讯推出“听听”，智能音箱大战如火如荼地展开。

为什么互联网巨头纷纷抢滩智能音箱呢？

因为智能音箱的语音交互功能很有趣，对普通消费者非常有吸引力，能够吸引消费者尝试，而互联网企业的最终的目的是让消费者初步感受到控制物联网上其它相关产品的乐趣，比如用语音控制热水器准备烧水洗澡，用语音控制扫地机器人开始工作，用语音控制灯光开关等，并培养消费者的行为习惯，将消费者留在自己的智能物联生态圈中。

因为语音控制的局限性，只能让客户简单控制联网的少数产品。随着加入智能互联生态的产品的数量和种类急剧增长，语音交互控制只能满足部分需求，成为客户控制联网物品的辅助手段，真正控制数量众多联网产品的有效工具仍是APP。因此正在加速进入千家万户的智能音箱的配套APP将逐步演变成一个智能物联网控制中心，这才是互联网企业争夺的焦点。

智能家居只是初级阶段，智能社会才是物联网的终极方向

智能家居的物联生态是互联网巨头目前争夺的焦点。因为家居产品离人最近，使用频率最高，是促使人们了解和使用物联网的有效途径。但是物联网的壮大不会局限于家居，而是会逐渐渗透到运输物流、机关服务、健康医疗、智能环境等个人和社会的方方面面。

我们畅想一下物联网在未来的应用领域。

在银行里，客户用手机连接到银行服务的物联硬件，可以用手机实现取号，到号提醒和业务办理指引。

在列车上，客户用手机连接到列车上的物联服务硬件，可以浏览列车提供的增值服务，实现呼叫乘务员，购买餐饮、物品，坐等送货等功能。

在旅游景区，客户用手机连接到景区的物联服务硬件，程序可以精准定位客户在景区的位置，在手机中展示相关的多媒体内容，配合语音进行导游讲解。

物联网的应用空间非常广阔。

智能物联的硬件生态链的发展可能威胁到软件生态链的地位

微信已经成为高频社交应用软件，它推出的（附近）小程序服务正在汇集数量众多功能各异的应用。随着5G、云计算时代的到来，微信正在成为软件生态链的入口，拥有更稳固的影响力。

随着IPV6的成熟，128位的IP地址能够让智能物联网连接世界上的每一粒砂子。受固有物联网概念的束缚，我们认为物联网就是对物品数据的获取和指令的下达，但是我们仔细思考，物联网一定要这么使用吗？每个联网的物品，当用户访问它的IP时，完全可以把IP跳转为云端的某个应用程序，变访问物品为访问程序，这样就可以实现前面列举的社会化物联网应用的场景。

一定要在物品的周围用扫码添加、蓝牙配对的方式才能接入物联网吗？并不尽然。物品在物联网上只是一个IP，并通过GPS或所连接的网络显示所在的物理位置。通过物联网背后的智能物联管理平台，用户可以通过IP地址或者位置搜索接入这个物品，从而摆脱物理空间对物联网的限制。

再进一步推演：如果不涉及物品信息的搜集和控制，只是通过物联网的地址去跳转程序，那么物品的实体可以不存在，只需要在物联网上模拟出这个IP和所在的物理位置即可。

经过一系列演变，智能物联管理平台可能演变成一个基于物理位置的程序（含硬件控制）汇集平台，本身的性质和作用与微信的附近小程序十分相似。物联网携海量IP、附近硬件接入提醒、硬件控制等优势，可能会从另外一个层次对微信这样的软件形态应用产生冲击和影响。

如果互联网企业在软件、小程序（云计算）的竞争中未取得领先优势，那么深度开发基于智能物联网的平台和应用，有可能获得一个弯道超车的机会！

物联网时代 工业大数据八大应用场景

工业大数据是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。

1加速产品创新

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，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，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。

这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

2产品故障诊断与预测

这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。

这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气(GE)的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断(M&D)中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。

3工业物联网生产线的大数据应用

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。因为每隔几秒就收集一次数据，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。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

4工业供应链的分析和优化

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。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。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

互联网大数据营销专家罗百辉表示，工业制造企业利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。以海尔公司为例，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。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。

5产品销售预测与需求管理

通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。

6生产计划与排程

制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么？而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。

7产品质量管理与分析

传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢？如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢？这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。

某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。

8工业污染与环保检测

《穹顶之下》令人印象深刻的一点是通过可视化报表，柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。

这给我们带来的一个启示，即大数据对环保具有巨大价值。《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢？其实并非都是凭借高层关系获取，不少数据都是公开可查，在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构，可查询的公益环保数据越来越多，包括全国空气、水文等数据，气象数据，工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。只不过这些数据太分散、太专业、缺少分析、没有可视化，普通人看不懂。如果能够看懂并保持关注，大数据将成为社会监督环保的重要手段。近日百度上线《全国污染监测地图》就是一个很好的方式，结合开放的环保大数据，百度地图加入了污染检测图层，任何人都可以通过它查看全国及自己所在区域省市，所有的在环保局监控之下的排放机构(包括各类火电厂、国控工业企业和污水处理厂等)的位置信息、机构名称、排放污染源的种类，最近一次环保局公布的污染排放达标情况等。可查看距离自己最近的污染源，出现提醒，该监测点检测项目，哪些超标，超标多少倍。这些信息可以实时分享到社交媒体平台，告知好友，提醒大家一同注意污染源情况及个人安全健康。

工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。

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