工業(yè)4.0的革命本身并不是大數(shù)據(jù)，因為制造商已經(jīng)在很長一段時間內(nèi)生成了大量的實時生產(chǎn)和質(zhì)量數(shù)據(jù)。

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最大的挑戰(zhàn)：從制造業(yè)大數(shù)據(jù)中提取價值

工業(yè)4.0大數(shù)據(jù)來自許多不同的來源：

·產(chǎn)品和/或機(jī)器設(shè)計數(shù)據(jù)，如閾值參數(shù)

·來自控制系統(tǒng)的機(jī)器操作數(shù)據(jù)

·產(chǎn)品和過程質(zhì)量數(shù)據(jù)

·工作人員實施的人工操作記錄

·制造執(zhí)行系統(tǒng)

·有關(guān)制造和運營成本的信息

·故障檢測和其他系統(tǒng)監(jiān)控部署

·物流信息，包括第三方物流

·有關(guān)產(chǎn)品使用、反饋等的客戶信息

工業(yè)4.0大數(shù)據(jù)通常沒有戰(zhàn)略利用的一個關(guān)鍵因素是不兼容的技術(shù)、系統(tǒng)和數(shù)據(jù)類型之間的互操作性較差；第二個關(guān)鍵因素是傳統(tǒng)IT系統(tǒng)無法存儲、操作和管理高速生成的大量不同數(shù)據(jù)。

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工業(yè)4.0大數(shù)據(jù)用例

平均而言，受訪者表示，到2020年工業(yè)4.0實施（包括大數(shù)據(jù)分析）將使其生產(chǎn)和運營成本降低3.6%，累計節(jié)省4210億美元。

以下是一些說明工業(yè)4.0大數(shù)據(jù)愿景如何為制造商帶來可衡量價值所選定的實際例子：

·合并質(zhì)量和生產(chǎn)數(shù)據(jù)以提高生產(chǎn)質(zhì)量：半導(dǎo)體制造商開始將生產(chǎn)過程結(jié)束時測試階段捕獲的單芯片數(shù)據(jù)與在流程早期收集的過程數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)。

·授權(quán)客戶：汽車行業(yè)熱衷于采用工業(yè)4.0，以經(jīng)濟(jì)有效地滿足消費者對更加實惠和數(shù)字連接汽車的期望。在聯(lián)網(wǎng)汽車將生成的大量大數(shù)據(jù)用例中，其中就有與制造商無縫交換數(shù)據(jù)。

·減少停機(jī)時間：適用于許多工業(yè)部門，工業(yè)4.0大數(shù)據(jù)分析可以在機(jī)器或流程故障發(fā)生前發(fā)現(xiàn)預(yù)測模式。機(jī)器主管將能夠?qū)崟r評估過程或機(jī)器性能，在許多情況下，還可以防止計劃外停機(jī)。