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大数据可以应用于哪些领域？

泰然健康网
2024-12-19 14:09

物联网作为下一代信息技术发展核心之一，越来越被各行各业所重视。物、信息识别、网络被视作为物联网三要素，相关产业一直被热捧，也因此在这几年发展迅速。在一些地方政府的政策支持下出现了很多物联网产业基地，传感器产业基地。然而，物联网大发展的这几年来，作为用户和普通消费者来说却似乎未能真正直接体验到物联网，感觉还离得很远。

以商业模式创新为主要研究方向的复旦大学管理学院管理科学系副系主任，副教授，王安宇对此这样评论：“物联网实践的快速推动给网络技术、物流基础设施、网络金融等相关领域带来了前所未有的发展机遇;而要抓住这些机遇，大物联网的参与者需要对自身的商业模式进行重新审视和适应性变革。”

2013年7月12日，上海市科学技术委员会发布了《上海推进大数据研究与发展三年行动计划(2013-2015年)》。涉及领域和行业有：公共医疗卫生、食品安全、终身教育、智慧交通、公共安全、科技服务;还有金融证券、互联网、数字生活、公共设施、制造和电力。这一指导性文件发布，无疑是给了相关市场和行业一剂强心针。行业聚焦、目标明确、时间紧促、步骤清晰，这似乎给我们带来了很多憧憬。简单地理解“大数据应用”，就是相关数据的共享，然后再以创新的服务和商业模式展现，服务于大众的同时，为政府制定政策时候提供相关依据。看似简单的一则文件背后，却显示了政府在推进政府职能改革、加快转变经济发展方式、以民为本推动科学发展的决心。作为大数据应用和发展的相关行业的一份子，客观的讲，我看到这些，还是有些许兴奋的。作为企业家，我当然乐见所从事行业繁荣发展，这样企业发展机会就多;作为百姓，我当然也是大数据应用受益者中的一份子。

物联网的发展，无疑为大数据应用提供了更有效更全面的数据支撑。而交通行业作为物联网或车辆网的典型应用行业之一，对大数据的发展有着重要意义。在日常生活中，我们无时无刻不与交通打交道。自行车、汽车、火车、地铁、飞机等，作为我们现代生活的重要组成部分，它的井然有序，直接关系到整个社会的发展秩序。与之配套的人、道路、空间、能源等等，是否能够被以合理的安排，直接关系到整个社会资源的集约化，以及城市发展的质量。为了保障2008奥运会和2010上海世博会安全、有序、顺利的举行，上海公共交通的智能化应用起到了关键性作用。几乎所有公交车辆、长途客运车、旅游巴士、危险品运输车等，都被有效地监管起来。作为企业管理者，能够更直接地了解每辆车每天的运行情况、是否超速、是否违规、排班是否科学等;作为行业管理政府机构，能够更清楚的了解公共资源使用情况，合理调整公共交通运行线路和时间，政府扶持和补贴有科学数据依据等等。当然，可用于联网的车辆不仅于此，百姓关注的还有出租车、企业/学校班车、私家车;企业管理关注的：物流车、水泥车、建筑垃圾清运车、押款车等等。有效地提高车辆网的智能化应用，不仅仅让投入者得到最直接的益处;随之产生的大量数据，还为智慧交通的大数据应用奠定了重要的基础。

大数据的广泛应用，物联网的再次兴起，智慧交通的高起步带动了相关产业和技术迅速发展。以智慧交通为例：北斗导航系统的民用化，传感器行业的大发展，3G网络的行业应用普及等都是受益发展的行业和技术。以先进的技术来带动行业和领域发展，还是以政策先行带动行业发展、技术革新?这看似一个伪命题，类似先有鸡还是先有蛋的讨论。不过，在现有体制和社会环境下，这的确是值得商榷的。参照国外，苹果、谷歌公司在产品与技术研发领域的成果，已经彻底影响和改变了人们的生活方式，以及国家和行业对相关领域发展的管理理念和模式。相较而言，我国进入21世纪的这十多年来，各行各业抓住机遇蓬勃发展。信息技术高速发展，冥冥之中将社会各行各业组成了网、连成了线。我们可以看到，不仅仅政府在管理和政策制定上有对联网数据、共享数据的诉求，企业更是将其视作为企业竞争发展的关键。政府在物联网建设、大数据应用和推进过程中看似扮演了第一个吃螃蟹的人角色，起到了领头作用，也一定是这场技术革新、管理革新过程中的最大受益者。

上海发展目标是建成为国际金融中心和国际航运中心，近日自由贸易试验区又在上海落地，数据资源极其丰富和庞大。如何推进物联网的建设，挖掘更多的数据资源;如何解决各数据来源公开和共享动力不足的问题;如何解决科学的设计大数据，物联网顶层框架问题;如何更有效整合这些数据。这些都是摆在我们当前，急需解决的问题。道路是艰辛的，未来一定是美好的。虽然，我们要面对的问题会有很多，但是我们乐见这一切是发生在当下，因为机会将伴随你我，硕果也将回馈你我。

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。

一、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。

二、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。

三、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。

四、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。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。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，工业制造企业便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。

五、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。

六、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)及多变性导致数据量剧烈增大，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。

七、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。

首次解释“健康医疗大数据”含义

据介绍，《指导意见》经过多次修改完善，6月8日，在第136次国务院常务会议上审议通过。《指导意见》首次对“健康医疗大数据”做出解释：健康医疗大数据是涵盖人的全生命周期，既包括个人健康，又涉及医药服务、疾病防控、健康保障和食品安全、养生保健等多方面数据的汇聚和聚合。

利用健康医疗大数据，不仅对改进健康医疗服务模式，而且对经济社会发展都有着重要的促进作用，是国家重要的基础性战略资源。

《指导意见》特别明确提出了要从老百姓迫切需求领域发展和推动经济发展两个方面促进和规范健康医疗大数据应用发展的总要求，主要的有三个方面的内容：

一是在指导思想、基本原则和主要目标方面。主要是充分发挥市场和政府的作用，以保障全体人民健康为出发点，推进政产学研用联合协同创新，通过“互联网+健康医疗”探索服务新模式、培育发展新业态。到2020年，建立国家医疗卫生信息分级开放应用平台，适应国情的应用发展模式基本建立，健康医疗大数据产业体系初步形成。

二是在重点任务和重大工程方面。主要从夯实应用基础、全面深化应用、规范和推动“互联网+健康医疗”服务、加强保障体系建设等四个方面，部署了建设统一权威、互联互通的人口健康信息平台、集成医学大数据资源、发展智慧健康医疗便民惠民服务、制定完善法律法规和标准等14项任务。

三是在组织实施方面。主要强调积极运用政府和社会资本合作模式，充分发挥已设立投资基金，鼓励创新多元投资机制，健全风险防范和监管制度。稳步探索国际合作新模式。

《指导意见》提出的一系列政策措施，将会进一步有利于改善人民群众的健康医疗服务，加快推动形成健康医疗大数据产品体系，进一步激发市场主体参与创新发展的动力和活力，培育形成经济增长的新动能。

健康医疗大数据能给老百姓带来哪些健康红利

金小桃介绍，发展健康医疗大数据的应用，将在三方面改善民生：第一，不断增强“自主健康”服务体验。主要是让健康数据“多跑路”，让人民群众“少跑腿”，提供更加优质的健康医疗卫生服务。从现在已有的实践看，互联网健康咨询、预约就诊、预约挂号、诊间结算、医保联网异地结算、移动支付等方面，都给老百姓带来更加便捷的应用服务，变“三长一短”为“三短一长”。群众体会最深挂号和支付，下载通过互联网、移动等方式，比较好地解决了排长队等问题。

第二，放大优质医疗资源的服务工具。随着健康医疗大数据的发展和完善，大数据技术与健康医疗服务的深度融合应用，能够使优势资源“下得去”，更好地推动分级诊疗落地，加快远程医疗普及，推动精准医疗发展。现在部分医改试点省开展了医学检验检查结果互认共享等方面的探索，主要是后台的大数据支撑，所有的常见病例、既往病例，都能记录在案，医生可以通过有效、连续的诊疗记录，运用大数据支撑，给病人以优质、合理的诊疗方案。也就是优质医疗资源的延伸放大有了更扎实可靠的技术支撑。

第三，“整合型”健康医疗服务模式探索的新业态，给老百姓带来的看病就医的更多好处。主要是对健康管理，做到预防为主、防治结合。中医讲“治未病”，利用大数据，将各种健康数据、各种生命体征的指标，集合在数据库和健康档案里面，然后再通过可穿戴设备，及时监控血压、心率等方面的生命体征指标，及时进行健康提醒。通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务，这是未来健康服务管理的新趋势。

如何保护个人隐私和维护信息安全?

针对大家关心的隐私和安全问题，金小桃表示，安全和发展是相辅相成的，安全是发展的前提，发展是安全的保障。健康医疗大数据的应用发展，最基础的在安全，最重要的在发展。所以，对于健康医疗大数据的安全和个人健康医疗数据相关的隐私保护，必须予以高度重视，甚至于它决定着我们大数据应用发展的未来。主要从以下三个方面来加强：

一是个人的健康医疗信息最为敏感，属于隐私保护范围，要依法进行严格管控保护，绝不能公开或泄露，一定加强应用安全风险评估和防范。大数据资料对个人数据的运用，有一个比较惯常的做法，就是“脱敏”、“去标识化”，对个人隐私产生影响的这些内容一定要去掉，再才能就某一种疾病进行大数据的挖掘分析。

二是对涉及健康医疗数据的整个管理要有一套严格的法律法规。主要是建立数据安全管理制度，注重内容安全和技术安全。我们要加强“脱敏”信息和隐私保护的双重研究，一方面研究这些信息成为公共开放数据的可能性以及它的实现路径，另一方面要着力保护好涉及到个人隐私的方方面面。

三是通过下一步的工作，借鉴国际经验，加强安全的同时，进一步探索好大数据的集存、收集包括挖掘应用相关的模式，能够使居民的个人信息、隐私得到很好的保护，让健康医疗大数据在安全保障的前提下，更好地适应经济新常态特别是大众创业、万众创新的“双创”平台上更好地应用发展。

对产业和企业来说有什么样的意义?

国家卫生计生委规划司副司长张锋表示，健康医疗大数据的应用是一个创新的领域，全球都在聚焦。随着数据的“脱敏”、“集聚”，这个数据就盘活了，可以供集聚、共享、开放应用。特别是要建分级开放平台，供社会公众和企业深度应用。产业的空间越来越大，也更加规范，更加有规则，更加有广阔的前景。

金小桃也补充说，有关研究显示，近年来，我国医疗卫生行业IT市场年增长率保持在14%以上，移动医疗市场增速高达20%以上，已具有丰富的健康医疗大数据应用发展实践，正形成加快发展的工作基础。

从产业发展上来说，未来健康医疗产业对于国民经济的贡献将会越来越大。《指导意见》当中涉及到的部门有20多个，几乎涵盖了主要的行业产业领域，也包括医疗服务、健康管理、饮食(食品卫生营养)，包括环境、养老保险、医养结合等等。所以，未来促进和规范健康医疗大数据应用发展，将促使加快研制推广智能化健康医疗设备，推动医药、金融、物流、养老、保险、教育、健身等产能释放，带来健康产业加快升级，有利于推动万众创业、大众创新更大的发展空间。相信随着国家试点示范的推进，进一步促进健康医疗新业态、新模式的进一步扩大应用，将给经济发展注入的新动力，也会为国民经济在新常态下实现增添新动力、形成新增长机制，做出应有的贡献。

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