工业大数据不仅仅是一个概念，对于一般制造业而言，工业大数据是能让制造业实现生产全过程的信息透明化、生产设备故障诊断以及设备故障预测、设备优化等智能化生产的工具。下面给大家分享几个工业大数据实用案例。
生产质量分析，提高企业生产良率
质检是对已经生产出来的产品的质量检测，一方面可以保障企业能够对外提供合格产品，另一方面也能通过质检反映生产过程的疏漏。质检出的残次品无论多少对企业都是损失，如果能够在产品产出之前就通过产线状态及相关生产数据分析预测出产品质量，并将生产流程调整为最佳产出状态以避免残次品，这就是质量预测。
某大型汽车制造企业：
对原始数据进行一些统计展示。内饰颜色、制作阶段、配置、车型、天窗维度下，各责任部门和缺陷类型发生缺陷次数进行统计分析，找出发生缺陷次数较多的部门和缺陷类型，从而为业务部门提供改进方向。
技术及解决方案：
1、利用数据分析模型进行需求调研
2、搭建数据仓库，构建分析模型
3、Qlik为客户实现BI关联分析和报表展现和分发
需求预测很重要，因为它们能够指导生产链，如果预测失误，可能产生“一边是强劲的销售量”，而“另一边却是工厂缺乏大量的相应配件库存，无法满足需求”。制造商可以将现有数据与预测分析相结合，以更精确地预测购买趋势。这些预测性见解不仅基于先前的销售，还基于流程以及生产线的运行状况，从而可以更明智地进行风险管理并减少生产浪费。
XXIT公司：
该企业有线上、线下的销售模式，已经使用CRM6年来对客户数据进行管理，企业希望希望 通过线上数据、CRM数据等，了解销售情况，优化业务体系，促进每个环节的增长。
方案实施后，销售的商机诊断和预测，使商机成交率提高了 24%。
方案实施后，精准的产品推荐，让 销售人员单一客户的销售金额整体 提高了13%。
方案实施后，老客户的精准维护， 让老客户回购率提高了15%。
方案实施后，优化销售体系， 降低了成本，提高销售额， 使利润率提高了30%.
