客戶與工業企業的交互和交易中會產生大量的數據。對這些客戶動態數據進行挖掘和分析，可以幫助客戶參與產品需求分析、產品設計等創新活動，為產品創新做出貢獻。
2.產品故障診斷和推測
這可以用於售後服務和產品改進。無處不在的傳感器和互聯網技術的引入，使產品故障的實時診斷成為現實，而大數據、建模和仿真技術的使用，使動態的猜測成為可能。
3.生產線中的大數據應用
現代工業生產線配備了數以千計的小型傳感器，用於探測溫度、壓力、熱能、振動和噪音。因為每隔幾秒鐘就采集壹次數據，利用這些數據可以完成很多方式的分析，包括設備診斷、用電分析、能耗分析、質量事故分析(包括違反生產規則、零件失效)等等。
4.工業供應鏈的分析與優化
當時大數據分析已經是很多電商企業提升供應鏈競爭力的重要方法。比如電商企業JD.COM商城，通過大數據提前分析和猜測當地產品的需求，進而提高配送和倉儲的效率，從而保證商品第二天到達的客戶體驗。
5.產品銷售投機與需求管理
通過大數據來分析當時的需求變化和組合。大數據是很好的銷售分析。通過歷史數據的多維度組合，可以看到區域需求的占比和變化，商場產品品類的受歡迎程度，最常見的組合方式，消費者的層次，從而調整產品策略和分銷策略。
6.生產計劃和調度
制造業面臨著多品種、小批量的生產模式。細致的自動和及時的數據收集(MES/DCS)和可變性導致數據的急劇增加。再加上信息化十幾年的歷史數據，對APS來說是巨大的挑戰，需要快速響應。
關於工業大數據的應用場景，青騰邊肖在這裏給大家分享壹下。如果妳對大數據工程感興趣，希望這篇文章能幫到妳。如果想了解更多關於數據分析師和大數據工程師的技能和資料，可以點擊本站其他文章進行學習。