三、流程制造业中的大数据

与离散制造业有所不同，流程制造业由于其生产管理的特点，自动化程度往往非常高，产生过程中会实时产生海量的监测与控制数据。但是在流程行业中，一旦生产设备正常运行，这些监控数据通常是不会变的，或者变化甚微，这样的数据往往没有太多可供分析的价值。然而，在流程制造业的发展中仍然存在与大数据相结合的内在需求。

（一）精细化工、化工循环经济和循环产业的发展需要控制数据与运营数据的整合与优化

我国大宗钢铁和化工产品产能过剩与高端钢铁和化工产品供不应求的矛盾一直没有得到有效的解决，在新常态的市场条件下，钢铁与化工行业大规模、长时效、稳定的大宗产品的生产将逐步让位于小规模的、快速调整的精细钢铁与化工产品的生产。生产节拍的调整、过渡和变化，需要大量数据的支持，以提高生产的效能和产品的质量。另外，为了应对环境保护的压力，有效利用钢铁、化工所产生的废料开展其他产品的生产，形成节能、高效、环保的循环经济产业链，也是钢铁和化工行业的发展趋势。在这一新趋势下，钢铁和化工企业将面临多个不同领域产品市场需求波动的影响。实现全产业链的优化运行，需要通过海量数据的分析、挖掘，形成企业管控一体化的优化方案。

（二）提高流程行业端到端服务的水平需要对海量客户的需求作出响应

电力行业是典型的流程化生产、输送并提供到客户端服务的行业。由于客户需求的多样性和需求的涨落，保障电网的平衡运行是电力行业的核心目标。随着智能电网和客户端的智能用电设备的发展，海量的电网数据和客户数据为全网的优化调度及端到端服务能力的提升创造了条件。大数据技术将对电力行业管控方式的变革产生深远的影响。

在探矿、开采领域，海量的数据分析能力是提高探矿、开采能力的重要抓手。