5. 工业大数据典型应用

5.1 优化现有业务，实现提质增效

· 研发能力提升

将大数据技术和数字化建模相结合，可以提供更好的设计工具，缩短产品交付周期

· 生产过程优化

通过分析产品质量、成本、能耗、效率、成材率等关键指标与工艺、设备参数之间的关系，优化产品设计和工艺。

· 服务快速反应

通过数据分析，构建基于规则或案例的故障预测系统，对用户设备状态进行预测、帮助用户更好的维护设备

· 推动精准营销

1） 利用工业大数据，可以分区实现对市场波动、宏观经济、气象条件、营销活动、季节周期等多种数据进行融合分析，对产品需求、产品价格进行定量预测。
2）可以结合用户当前对产品使用的工况数据，对零部件损坏进行预判，进而对零部件库存进行准确调整。
3）通过对智能产品和互联网数据的采集，针对用户使用行为、偏好、负面评价进行精准粉细，有助于对客户群体进行分类画像，可以再营销策略、渠道选择等环节提高产品的渗透率
4）可以结合用户分群实现产品的个性化设计与精准定位，针对不同的群体，实现从产品设计开始实现完整营销环节