大数据在培训领域的应用

第一篇：大数据在培训领域的应用

大数据在培训领域的应用

随着信息技术的普及,人类社会进入到了大数据时代,数据已经渗入到我们生活的每一个角落,衣食住行都离不开数据。所谓的大数据在百度百科上的解释是:在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有数据容量巨大，数据种类繁多，数据获取速度快速，数据来源真实，数据具有价值性等特点。从大数据的应用来看，大数据包括横向和纵向两方面的大，可以从时间空间来说，可以从数量与质量来说，也可以主观客观来说，一切我们可视可闻可想的都包含在大数据里。正是有这一种大，才可以在精确定位的“小”行业中提现出大的价值。大数据使市场行业更加细分，人们的行为更佳细分，可以使企业更清晰的明白自己的定位，从时间的跨度上来讲，大数据这是由于这种资源的大量整合，可以使得市场具有前瞻性，而大数据的最终效果是使消费者得到最合理最高效价值最大化实现的满足。

20世纪90年代开始，培训行业在中国发展壮大，尽管现在已经到了一个全面发展的时期，但是培训行业依旧存在大量的问题。培训供求错位，培训没有建立在科学的需求分析上，培训没有针对性，培训项目设置不合理，导致培训效果事倍功半。培训定位模糊，对培训定位不清，致使培训与企业长期发展脱节，培训并没有真正为企业的经营战略做出贡献。培训主体错位，培训只是培训部的事，高层不重视，中层不支持，基层不理解，培训部角色尴尬。培训对象错位，许多企业尽管重视员工培训，却只是关注中基层员工的培训，忽视对高管层的培训。只对中基层员工培训，忽视对高层培训，或者笼统培训管理层，员工的素质愈来愈高，而管理者却没有得到应有的提升。培训方法不当，在培训方法上，企业大多运用传统的模式授课，培训师讲，学员听，从而产生枯燥、效果不好的弊病，使员工失去对培训的兴趣。许多培训师根本没分清培训与教育的界限，培训应是以学习和掌握知识和技能为中心，而关键在于改变学员的技能。

培训定义是一种有组织的知识传递、技能传递、标准传递、信息传递、信念传递、管理训诫行为，培训的目的也是使得这些传递能够实现。在大数据的发展应用之下，无疑为培训发展提供不少有效途径。在大数据时代，最常做的便是将数据产品化，通过对私家车数据的整合，出现了Uber，通过对英语教员的整合，有了现在VIPABC的发展模式，有数据走向产品的案例不胜枚举。在培训领域也可以通过数据实现产品化，比如开发一款可以使用的app，使参与培训的人可以随时随地的利用时间来培训，培训者也可以随时互动。然而这个的实现，必须要依靠大数据，需要前期非常庞大的数据支持，以数据来确定培训的主题，培训的内容，培训的风格，培训的人员，培训的课程等等，而这里大数据可以是通过对很多的学员的调查，对以往培训资料的整合，对同行业的调查，总而言之，离不开大量的数据支持。

在全球化的快速发展下，人才发展已经成为关键，培训的外延拓展到关键人才的界定，能力标准设定，人才评测以及系统性的发展领域，实现这一点必须要对人系统，有差别的培训。运用大数据增强培训针对性显然是不可或缺的，针对性是培训的基本要求，运用大数据，一方面，可以分析培训人员知识储备结构，了解到培训人员哪些方面的专业培训还欠缺，从而有针对性地开展重点专项培训，弥补其专业知识的缺陷；另一方面，可针对性地调训配置学员，改变以往“一锅煮”的方式，做到按需培训、有的放矢，实现组织需求与个体需求的有机统一。同时，通过运用大数据，使人员培训与培训者使用有机结合。通过建立起人员培训的电子档案，使培训管理数字化，通过查看培训档案和分析培训结果，可以动态了解培训人员在若干年内的培训知识储备。除了对被培训者的合理调控以及数据建档，达到学员最大化培训效果之外，通过对培训人员的数据整合，归纳培训人员的知识强项，性格特征，从而帮培训者挑选适合的学员，以及做好自身规划。

大数据的整合使得企业更加清楚自己的定位，明确自己在整个市场中的角色扮演，企业的明确定位又是企业培训的一个重要保证。市场何其之大，人才何其之多，知识何其之广，摆正自己的位置，培训才能有的放矢。运用大数据对公司现状的分析，公司的发展历程的回顾，公司在市场上的定位，才能预估公司未来的发展。公司的发展方向又决定了培训开展的方向，一切又要从自身的定位说起，所以大数据的整合可以使得培训的方向更加明确，企业未来大发展更加明确。

将来的培训的方式由被动向主动转变，培训的内容由普遍竞争向核心竞争转变。这既是对培训人员的要求，也是对企业的要求，而大数据就是这个转换工程中的一个一个媒介，传统的数据诠释宏观、整体的培训情况，用于影响培训的宏观政策与决策；大数据除分析宏观外，可以分析学员个体的课堂教学、实践调研等微观状况，对于调整学员培训行为，实现个体化培训、需求培训等具有重要现实意义，就是从原来的宏观到现在的微观，才实现了培训之间的可交流性，从而使一味的灌输与接收，到培训过程中改变与创新。以前的培训是哪里不会补哪里，但是面对知识经济的挑战和日益激烈的市场竞争，培训仅为补缺是远远不够的，应把挖掘潜力作为培训的重点，把思维变革、观念更新、潜能开发纳入培训的内容，而潜能的开发则是企业发展核心技术的关键，核心技术也是成为企业的核心竞争力，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。

运用大数据科学规范培训管理，将大数据技术运用到学员培训管理中，可以建立起立体化的员工培训管理系统，从而实现集中培训、专题培训、网络培训、涉外培训、高端培训等网络化管理目标，实现学员培训管理规范化和科学化。针对培训缺少技术支持，缺乏针对性，资源分配不合理等问题，大数据利用其数量大，范围广，处理速度快的特点，有效的对培训市场的资源进行精确分类，使得培训行业的一些看是杂乱的问题有规律的呈现，使行业再度细分，从而有效的分配资源，达到资源的最大化使用，整合无数微观数据形成的大数据来使得培训工作井井有条。

陈伟明

05-27

第二篇：大数据在物流方面应用

大数据时代在物流方面的应用

学院：经济管理学院 专业：市场营销123班 学号：2012016314 姓名：李燕

“大数据时代来了!”两年，从业内到业外，这句口号见诸网媒、报端的频率与日剧增。直至今天，从政府高管到行业巨头，从商界大鳄到微企老板，关于数据创业，他们中有没有直接参与已然不是那么重要了，重要的是现在谁都不敢不重视大数据。更值得期待的是已有先驱驮负大数据颠覆行业规则的构想，开始试水国内物流行业。

“物流业是一个产生大量数据的行业，在货物流转、车辆追踪等过程中都会产生海量的数据，这么多资源如果不用就浪费了。”申通信息技术部总监邱成在接受本报记者采访时说。目前，业内对大数据并没有统一的定义。不同厂商、不同用户，站的角度不同，对大数据的理解也不一样。麦肯锡报告中对大数据的基本定义是：大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集合。毋庸置疑的是，大数据的价值在于从海量的数据中发现新的知识，创造新的价值。越来越多的企业也意识到了大数据的价值，对数据分析与挖掘的需求与日俱增。

“物流业之所以做大数据，主要是因为：第一，快递走入民生的势头越来越猛，对每一个节点的信息化需求也越来越多，这就需要通过大数据把信息化对接起来。第二，从企业自身角度来讲，信息化对企业管理者的重要性也越来越突出。第三，提高对数据的加工能力，通过‘加工’实现数据的‘增值’。”邱成说。

长期以来，备受指责的行业中总少不了物流业，其对仓储运输车空间的利用不科学、安全性差、燃油效率低下、周转时间随路径而浮动等，这些是导致中国物流业占GDP总量约18%远高于欧美发达国家的最主要原因。

整个物流业尤其电商领域已经几近爆发式成长，若应用大数据分析技术，仓储运输的空间将被系统化布置，物流车行程路径也将被“最短化”、“最畅化”定制。两年前，把一吨蔬菜从广州运到北京比从北京运到美国洛杉矶物流成本都高，今天，当大数据时代到来的时候，物流行业规则能否因其改变，只能拭目以待。因为大数据试水物流行业，“游戏”才刚刚开始。

“现在我们在做淘宝、商业客户的一些数据采集，在构成基础数据网络之后，再做第三方的增值应用。”邱成说。在前不久召开的“京交会”上，申通快递展示了其最新的“信息化智能平台”。该平台通过对数据的归纳、分类和整合，可以清楚地查看申通网络任何一个网点的经营现状和业务构成等。

在百世汇通，通过技术人员运用科技手段进行分析、提炼，大数据正在为企业战略规划、运营管理和日常运作提供重要支持和指导。据百世物流科技（中国）有限公司副总裁张砚冰介绍，百世汇通尝试运用大数据来管理、分析、判断加盟网点的运营行为，通过网点在系统内的足迹建立数据分析模型，成功地预测了几次网点的异动，使工作方式由被动式变为主动式、前置式，减少了大量客户投诉，把问题消灭在萌芽阶段。

不仅仅是物流业，电商企业也越来越关注大数据。早在今年年初，京东商城就已启动云计算研发基地，并成立“京东商城——中国人民大学”电子商务实验室，着力电子商务大数据的分析与合作；在“京交会”上，阿里巴巴集团与中国邮政集团、“四通一达”等十家快递公司合作，核心内容仍以打通物流数据为基础，重点将转向“数据整合与分析”。

“淘宝做大数据是以订单为核心，快递企业做大数据是以快递为核心。以申通为例，我们的客户不只是淘宝，还有很多商业客户。而且不少商业客户都有与快递企业在IT方面合作的想法，未来我们也希望能挖掘更多的数据价值，通过大数据给商业客户提供信息化服务。”邱成说。

物流行业树大根深，大数据在此行业内的应用也是非常广泛的。物流中除去淘宝商城、京东商城、苏宁易购等企业产生的包裹、快递等小部件中短距离之间物品流通的小物流;还有与之相对应的重量大、体积大、长距离运输的物品流通，如港口货物运输、大货车集装箱运输等的大物流。

在亟待改进的物流行业，大物流领域利用大数据分析应用技术其实质就是利用地理信息、位置服务、物联网在物流行业里做信息系统化，将现有的粗放、零散、低效、高耗的物流企业数据资源加以整合，建设成可以依据空间地理信息来统一协调监管的现代化物流。逐步利用大数据驱动信息化物流建设，在信息化的现代物流模式下，大物流领域的任何物流车船归属企业的名称、物流车队的整体油耗、车船的位置信息、车船的行程轨迹、车船的运行周期等这类空间地理数据通过系统智能化处理。

大物流领域成功应用大数据，无非是让物流车队效率提高、流程精简。物流车队本身的管理、设备等条件优化改善了，才有望使得中国物流运输成本降低。理想的前景是联合一个大型物流车队，为其免费装载上一台设备，这种设备搜集的车队车辆所有空间地理位置信息都即时反馈到监视后台。怎样获取这些大数据也就是物流车队提高管理效率的关键所在。然而，在刘俊伟来，这种期望的信息智能化的现代物流模式可能需要3-5年时间方可成熟。怎样获取这些大数据是一个问题，这需在资金投入、研发团队打造方面的决心和魄力。

“随着市场的发展，在未来，快递企业会不断加大在大数据方面的投入。”邱成表示。大数据的核心是发现和预测，利用其这个特点，可以提升快递行业的整体服务水平。此外，对于快递业做大数据的未来发展趋势，也有业内人士指出，快递员获取的数据已不只是企业内部信息，还包括大量的外部信息。大数据则让厂商能够有的放矢，甚至可以做到为每一个客户量身定制符合个体需求的产品和服务，从而颠覆整个商业模式。

尽管企业已熟知大数据所带来的价值和优势，但由于数据规模和种类的增加，处理速度的加快，以及易受攻击的特点，随之而产生的成本和复杂性给企业的IT资源和基础设施带来了更大的压力。如何在降低成本的同时提高IT效率，成为快递企业不得不面对的一大难题。

在邱成看来，投资、技术手段等并不是最大的难点。“快递企业做大数据面临的最大难题在于：一是基础数据的采集。因为到现在为止，不少快递企业的操作及信息传输并不是很规范，这给基础数据的采集带来了不小的困难。二是未来大数据的应用方向。比如我们现在有一些淘宝数据，首先要想好怎么用。”邱成说。

此外，也有业内人士建议，在大数据时代，企业要想用数据制胜，就必须尽早建立数据资产管理策略。只有拥有战略性视野和专业技术，才能更好地获得商业洞察力，才能将数据资产转换成战略资产和竞争力。

对于物流行业而言，必须能够更好地利用大数据，这样就可以更好地为客户提供服务，降低成本，提高燃油效率。与刘俊伟观点大同小异，Teradata天睿公司运输物流业总监肖恩也认为，大数据在大物流领域的应用是一个主要的技术潮流。即目前已经积累下的大数据需要以更加智能的方法加以利用，同时还要开发新技术来更便捷的获取多样化大物流数据。

第三篇：产品经理对大数据在教育领域的应用分析

产品经理对大数据在教育领域的应用分析

传统教育模式，教师对学生的评价，绝大部分来自考试成绩及较为主观的判断。而互联网模式下的教育模式，核心是为学生自我发展、教师教学反思、学校的质量提升提供基于数据分析的支撑，从而减轻教育评价体系的负担，同时采用统一的标准进行评价，在一定程度上提升评价的准确性。

其中，“数据分析”＋“可视化”：让学生、老师、家长三方都更全面的了解学习情况，更重要的是老师会根据大数据的分析，对教学内容做针对性的调整，管理人员同时也可以根据科学的数据支撑进行学校资源管理。

四大评价体系：数据代替传统 客观评价体系

（1）定位

从主观判断到客观评价（2）案例 · 学习诊断分析系统 · 课堂互动反馈系统

伴随式评价体系

（1）定位

从总结性评价到过程性评价（2）案例

区域性数字化教育评价体系：用数据代替传统的查资料，调研访谈来描述区域发展问题。

智能化评价体系

（1）定位

从人工性评价到智能评价（2）案例

· 万份英语同题作文智能评价：智能评价技术代替传统改卷模式 · 课堂评价系统：即时练习考试与成绩分析

综合性评价体系

（1）定位

从单一评价到综合评价（2）案例

学生综合素质在线评价：多维学习评价代替只看成绩的方式。

大数据的最终目的，即为最大化实现自适应学习，自适应学习是把学习和评价联动起来的一种科学的学习模式。因为，要自适应学习，必须有一个系统随时看到学生学到什么程度，这个完全是评价。但是，评价完了之后有一个新的呈现。目前国内很多教育机构在研究自适应的学习模式，但都处于起步阶段，若要把自适应做好做透，一定是真正通过大数据、根据算法模型来分析学生的学习数据，匹配下一步应该学什么。

大数据的核心在“大”，大数据需要一个量的累计，积累始终是需要时间去培养的，大数据给教育带来的好处，会随着时间的迁移越来越明确。

两类学校试点：个性代替全面

就目前而言，教育领域大数据的作用还在基础教育这一块，优化学生成长路径，转变新理念，把教育忘服务方向转换，为学生提供更全面的发展机会。，大数据会帮助家长从孩子学习数据到心理测评数据中了解孩子，更合理的规划兴趣拓展，更客观的选择文理分科，更科学的进行志愿填报。大数据帮助家长通过数据为孩子更好的判断未来。

幼儿园

定位 案例 目的

K12

（1）定位

利用大数据革新课堂交互模式（2）方法

· 确定学生的有关数据；

· 了解对于学生的学习来说什么是真正重要的； · 有针对性地为学生提供合适的教学．（3）案例 · ClassDojo · 智能设备 · 智慧校园（4）目的

挖掘个性发展方向，实现健康快乐成长。

小Q来总结

在线教育未来的发展方向「标准化」＋「产业链」，「提升效果」＋「精准匹配」。对于教育领域大数据的采集与设计，现实存在的问题有：纸质作业仍未全面电子化，大多数家长并不允许孩子们长时间地使用移动设备。数据采集过于碎片化，并不构成线性结构。若要获得突破，先想办法拿到数据才有可能产生效果，这是大数据在教育领域应用分析中最核心的难点。

第四篇：大数据在教育领域的运用

大数据在教育领域的运用

（贵阳护理职业学院 550081）

摘 要：近些年来大数据被多次提起，2016年2月，贵州获批国内首个大数据综合试验区。省委市委高度重视大数据发展，把大数据作为弯道取直的重要机会。目前大数据已经在诸多领域实现了很多成功应用，但在教育中的应用仍处于探索阶段。本文对大数据发展、数据可靠性、学生管理的痛点、教育大数据的应用进行了梳理。以期在一定程度上带来一些新的思考。最后，本文也指出利用教育大数据的机遇与挑战。

关键词：教育大数据；数据可靠性；大数据运用

（一）什么是大数据

2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资 2 亿美元启动 “大数据研究和发展计划”，将“大数据研究”上升为国家意志。同年，联合国全球脉动（UN Global Pulse）组织发布《大数据促发展：机遇与挑战》一文，指出大数据时代已经来临【1】。说到大数据，首先要探讨数据从哪里来，大数据解决了什么？大数据科学的兴起是信息时代的产物。计算机的出现和逐步的普及，信息对整个社会的影响逐步提高到一种绝对重要的地位。信息量，信息传播的速度，信息处理的速度以及应用信息的程度等都以几何级数的方式在增长。这些数据的增长带来了大数据的基础。那么信息时代的成功又靠什么呢？是解决信息的不对称。比如说，马云解决了商家和买家之间的不对称，他让信息变得透明，我们购买到便宜又好的商品，并且还不用跑商场，摸摸手机屏幕就能解决问题。美团、饿了么，同样解决我们?c商家的信息不对称，然而这些都是通过信息技术为载体的，在这些过程中就产生了数据。大数据解决了什么呢？大数据解决了政府数据的不对称，政府握着大量的数据，林林总总包罗万象，里面蕴含着巨大的价值，把各个领域单一并且封闭的条数据整合成一个物理空间或行政区域形成涉及人，物事的各类数据总和的块数据【2】首先可以提高政府的办事效率，其次经过整合的块数据进行分析提炼的数据可以对任意一个行业有指导性的作用。这就是大数据可以解决的事情。

（二）什么样的数据才可靠

上面是大数据的概念，那么我们怎么提取到有用的数据呢？电子科技大学互联网科学中心主任周涛博士向我们提供了如何提取有用数据的方法方式。周涛博士提到，数据分为两种，一种为可控数据，（controllable data）和另外一种行为数据（behavior data）。而可控的数据都是不靠的，因为有人为因素夹杂在里面，真正可靠的是人们的行为数据，行为数据是关于机体的行为和行为发生时环境的观察报告。最早成功的使用行为数据的例子之一是亚马逊，怎么理解行为数据？亚马逊是怎么使用这些数据的呢？简单地说，就是用户在网站上发生的所有行为，如搜索、浏览、打分、点评、加入购物筐、取出购物筐、加入期待列表（Wish List）、购买、使用减价券和退货等。亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。这就是行为数据所带来价值。并且行为数据不会骗人，通过对行为数据大量采集，并分析，政府可以更好的制定政策来宏观调控市场。不止只在商业方面，行为数据在各个领域都有着很多有价值的方式等着去开发和利用。

（三）教育大数据

教育界说的大数据，多属名词滥用。收集的数据，往往不能和政府人口统计数据那样，涉及成千上万人和多个采集维度。更准确地说，学习数据属分析数据，或者说是“小数据”甚至是数量不大，范围狭窄的“微数据”数据是“大”还是“小”，其实关系不大，关键是我们要用大数据的思维方式去处理这些所获得到的数据，把我们自己手头拿到的微小的条数据整合为可以使用的块数据，通过这些块数据来给学生带来帮助。在教育管理过程中，高校出于自身管理方便和成本的节约而忽视学生正当权益的事情时有发生；部分教职员工的服务意识淡薄，服务能力和水平较低，把较多的精力和时间投入到科研中，对学生缺乏应有的关爱和引导；再者由于学生教育管工作面广量大，与学生利益相关的管理部门众多，因此在解决学生实际问题过程中，出于部门利益的考虑，部门之间经常相互推诿，管理效率低下。因此，高校应积极构建和完善大学生成长成才的服务机制，完善与学生利益的相关政策规章的制定和实施程序，明确和提高教育管理组织的服务职能，培养和提高广大教职员工的服务意识，帮助解决学生在个体发展阶段必然或者可能面临的实际困难，为学生的成长成才创造条件和平台【3】。

例如：大数据思维方式可以预警学生失学风险。高风险学生，是指濒临辍学，转学，退学风险的学生。首先我们要掌握一些信息来判断哪些学生是高风险的学生，具体的信息包括：

1.学生学习情况：如成绩滑坡、出勤、作业、考试、焦虑、学习压力过大等；

2.身体状况，如疾病、缺少睡眠、遭遇虐待或无法完成相关任务；

3.精神问题、如有自杀倾向、情绪低落、失恋、抑郁、压力、焦虑等；

4.生活问题，如家里出现了危机、家人去世朋友去世、经济困难等；

5.专业和职业选择问题，如无法确定专业不适合目前专业等；

6.行为问题，如行为不当、行为对他人造成干扰、语言骚扰、肢体骚扰；

7.退学风险、如考虑转学、因为经济困难无法继续；

想要得到切实可靠的准确信息往往非常的困难，传统的方式往往是发放问卷或者主动询问，首先学生不会认真的去填写，经常避重就轻，人是群居性的生物，往往不会承认自己是异类，所以都会选择看起是“正常人”的选项和回答，这是典型的不可靠的可控数据。其次，拿到的数据还要花时间进行分析，得到结果需要一定的时间，我们无法知道哪些学生是有可能的高危学生。往往不能做到防范于未然，并不能有效的解决问题。所以我们必须通过行为数据来分析问题，然而有些信息我们是可以通过大数据的方法方式来获取的。比如分析刷饭卡的行为数据这一项就可以分析出很多的信息，例如每月饭卡的消费金额，可以判断学生目前经济是否相对宽裕。分析一个时间段的消费次数，可以判断该学生是否有帮他/她的好朋友刷卡，可以作为该学生是否孤独的一个参考项。还有刷卡的成群出现，通常好朋友们都会相约去食堂，所以饭卡号在系统中都是成组，成群出现的。如果总是一个人去吃饭，该学生的饭卡号不出现在任何的好友小组中，基本证明他是孤独的。这样的学生就是高危学生。然而这只是个条数据的基本应用。通过收集这些可靠的数据，建立健全贫困生资助信息数据库，并对数据库中的各项信息不断更新完善，以便动态管理贫困生，实现按需资助【4】。

（五）总结

大数据技术的应用，使得高校可以对其数据资源采取完全数据筛选的方式来分析、挖掘隐藏在数据背后的规律，从而能够让我们更真实、更全面地了解学生，促进学生的发展。然而，由于当前人们对大数据的认识尚处于探索阶段，大数据在教育领域的研究才刚刚开始，而且大数据提供的也只是参考答案而非最终答案。因此，要真正的将大数据完美地应用于教育，造福于教育，仍然有很长的路要走，但是只要我们能够开放心态、锐意创新、实事求是，就一定能抓住历史机遇，更好地为打造中国经济升级、全面建成小康社会提供坚强有力的人才支撑和智力支持。

参考文献：

[1]PULSE U G.Big data for development： Challenges & opportunities[M/OL].New York： UN Global Pulse，2012[2016-11-22].http：//

[3]蒋远喜，等.新媒体环境下高校学生教育管理的应对机制研究[J].吉林教育学院学报，2011，（9）

[4]刘晶，等.高校贫困生资助政策的效果研究[J].现代教育管理，2013，

第五篇：碳化硅在其他领域的应用

碳化硅材料的研究在近20年中取得了令人注目的成就,在各种先进设备与工艺技术的推动下,材料的性能得到了充分的发掘与应用,制成了能够满足各种极端工况条件的陶瓷构件,为高新技术的发展以及工程陶瓷在未来技术领域的应用打下了坚实的基础.虽然与其它工程结构陶瓷一样,使用过程的可靠性、性能可重复性等方面存在的问题仍然是影响碳化硅材料得到广泛应用的主要障碍

由于碳化硅陶瓷所具有的高硬度、高耐腐蚀性以及较高的高温强度，使得碳化硅陶瓷得到了广泛的应用。主要有以下几个方面：

密封环碳化硅陶瓷的耐化学腐蚀性好、强度高、硬度高，耐磨性能好、摩擦系数小，且耐高温，因而是制造密封环的理想材料。它与石墨材料组合配对时，其摩擦系数比氧化铝陶瓷和硬质合金小，因而可用于高PV值，特别是输送强酸、强碱的工况中使用。

研磨介质（磨介）碳化硅陶瓷,由于其高硬度的特点而广泛用于耐磨机械零件中，特别是球磨机中的研磨介质（磨介）。球磨机中所用的磨介对研磨效率有着重要的影响，其基本要求是硬度高、韧性好，以保证研磨效率高、掺杂少的要求。SIC-1型碳化硅陶瓷磨介适合于普通球磨机中使用，它具有硬度高、强度高、价格适中的特点。而SIC-2型碳化硅陶瓷磨介则由于强度高、韧性好，适合于振动球磨机和搅动球磨机中使用。合理地选择磨介可保证你以最低的成本获得较高的研磨效率和最少的掺杂。

防弹板碳化硅陶瓷由于硬度高、比重小、弹道性能较好、价格较低，而广泛用于防弹装甲中，如车辆、舰船的防护以及民用保险柜、运钞车的防护等。碳化硅陶瓷的弹道性能优于氧化铝陶瓷，约为碳化硼陶瓷的70-80%，但由于价格较低，特别适合用于用量大，且防护装甲不能过厚、过重的场合。

喷嘴用作喷嘴的陶瓷材料有多种，常用的是氧化铝、碳化硅和碳化硼陶瓷等。氧化铝陶瓷喷嘴的价格低，但由于硬度低，其耐磨性较差，多用于喷砂工作量不大的场合。

碳化硅陶瓷的使用寿命是氧化铝陶瓷的３－５倍，与硬质合金相当，多用于硬质合金的替代品，特别是在手持喷枪的工况中使用。SIC-２型碳化硅陶瓷的韧性好，可用于有冲击和振动的喷砂的工况。

研磨盘是半导体行业中超大规模集成电路用硅片生产的重要工艺装备。通常使用的铸铁或碳钢研磨盘其使用寿命低，热膨胀系数大。在加工硅片过程中，特别是高速研磨或抛光时，由于研磨盘的磨损和热变形，使硅片的平面度和平行度难以保证。采用碳化硅陶瓷的研磨盘由于硬度高研磨盘的磨损小，且热膨胀系数与硅片基本相同因而可以高速研磨、抛光。特别是近几年来的硅片尺寸越来越大，对硅片研磨的质量和效率提出了更高的要求。碳化硅陶瓷研磨盘的使用将使硅片研磨的质量和效率有很大的提高。同时碳化硅陶瓷研磨盘还可用于研磨、抛光其它材料的片状或块状物体的平面。

磁力泵泵件随着工业化的发展，特别是ISO14000国际标准的贯彻执行，对不利于环境保护液体的输运提出了更高的要求。磁力泵由于采用静密封代替机械密封、填料密封等动密封，因而泄漏更小、可靠性更高、使用寿命更长。对于磁力泵一般要求免维护的时间为八年，即要求连续运转八年不得拆卸，因而对磁力泵件的选材提出了极为苛刻的要求。如泵中的泵轴、止推盘、轴套等，必须耐磨损、耐腐蚀。而目前能满足上述条件的材料只有碳化硅陶瓷最适合。

高温耐蚀部件碳化硅陶瓷最重要的特性之一是它的高温强度，即在1600°C时强度基本不降低，且抗氧化性能非常好，因而可在高温结构件中使用。如高温炉的顶板、支架，以及高温实验用的卡具等。

碳化硅制品的用途

一、有色金属冶炼工业的应用：利用碳化硅具有耐高温、强度大、导热性能良好、抗冲击、作高温间接加热材料，如竖罐蒸馏炉、精馏炉塔盘、铝电解槽、铜融化炉内衬、锌粉炉用弧形板、热电偶保护管等。常规的锌粉冶炼需要的塔盘型号有：

一、塔式炉：600、990、1088、1260、1350；

二、卧式炉：1300、1160、928。

二、钢铁行业方面的应用：利用碳化硅的耐腐蚀、抗热冲击、耐磨损、导热好的特点，用于大型高炉内衬提高了使用寿命。

三、冶金选矿行业的应用

碳化硅硬度仅次于金刚石，具有较强的耐磨性能，是耐磨管道、叶轮、泵室、旋流器、矿斗内衬的理想材料，其耐磨性能是铸铁、橡胶使用寿命的5-20倍，也是航空飞行跑道的理想材料之一。

四、建材陶砂轮工业方面的应用：

利用其导热系数、热辐射、高温强度大的特性，制造薄板窑具，还提高了窑炉的装容量和产品质量，缩短了生产周期，是陶瓷、搪瓷釉面烘烤烧结理想的间接材料。

五、节能方面的应用

利用其良好的导热和热稳定性，作热交流器，燃耗减少20%，节约燃料35%，使生产率提高20%-30%

摘要：用涂层和其他表面改性处理方法制取的碳化硅／碳复合材料兼有碳化硅的硬度高、耐热性、抗磨损、耐腐蚀和碳素材料可加工性等优良特性，在滑动摩擦材料，电子元件热处理用夹具、单晶硅提拉用加热器、坩埚硅片外延生长用感受器、高温材料等方面获得广泛应用。其应用范围不断扩大，被雀为划时代的新材料。由无机材料和有机高分子所组成的有机-无机杂化材料是近年来国内外研究较多的一种新型复合材料，它同时具有有机高分子和无机材料的优点。SiC陶瓷具有硬度高、高温强度大、抗蠕变性能好、耐化学腐蚀、抗氧化性能好、热膨胀系数小及高热导率等优异性能，是一种在高温和高能条件下极具应用前景的材料。SiC用于制备金属基、陶瓷基和聚合物基复合材料，已经表现出优异的性能。此外，SiC在隐身吸波材料方面也有重要的应用。本文综述了SiC在聚合物中的应用。

近年来研究发现，聚合物基复合材料用少量坚硬的无机物改性就可以显著地提高其力学性能和热学性能。SiC有机-无机复合材料就是一类用SiC陶瓷改性的聚合物基复合材料。现在这类复合材料被厂泛地应用在包装工业、涂料工业电子工业、汽车工业及舫空航天等工业。相信在不久的将来，随着SiC有机－无机复合材料应用领域的不断拓宽改性研究的不断深人,SiC陶瓷将在更多领域发挥更大的作用。

碳化硅半导体材料的应用

碳化硅优越的半导体特性将为众多的期间所采用，利用其高热导，高绝缘性目前在电子工业中做大规模集成电路的基片和封装材料，在冶金工业中做高温热交换材料和脱氧剂，碳化硅的用途主要有：

(1)作为磨料，可用来做磨具，如砂轮、油石、磨头、砂瓦类等。(2)作为冶金脱氧剂和耐高温材料。碳化硅主要有四大应用领域,即: 功能陶瓷、高级耐火材料、磨料及冶金原料。目前碳化硅粗料已能大量供应, 不能算高新技术产品,而技术含量极高 的纳米级碳化硅粉体的应用短时间不可能形成规模经济。

(3)高纯度的单晶，可用于制造半导体、制造碳化硅纤维。

主要用途：用于3—12英寸单晶硅、多晶硅、砷化钾、石英晶体等线切割。太阳能光伏产业、半导体产业、压电晶体产业工程性加工材料。磨料磨具

主要用于制作砂轮、砂纸、砂带、油石、磨块、磨头、研磨膏及光伏产品中单晶硅、多晶硅和电子行业的压电晶体等方面的研磨、抛光等。化工

可用做炼钢的脱氧剂和铸铁组织的改良剂，可用做制造四氯化硅的原料，是硅树脂工业的主要原料。碳化硅脱氧剂是一种新型的强复合脱氧剂，取代了传统的硅粉碳粉进行脱氧，和原工艺相比各项理化性能更加稳定，脱氧效果好，使脱氧时间缩短，节约能源，提高炼钢效率，提高钢的质量，降低原辅材料消耗，减少环境污染，改善劳动条件，提高电炉的综合经济效益都具有重要价值。耐磨、耐火和耐腐蚀材料

利用碳化硅具有耐腐蚀、耐高温、强度大、导热性能良好、抗冲击等特性，碳化硅一方面可用于各种冶炼炉衬、高温炉窑构件、碳化硅板、衬板、支撑件、匣钵、碳化硅坩埚等。另一方面可用于有色金属冶炼工业的高温间接加热材料,如竖罐蒸馏炉、精馏炉塔盘、铝电解槽、铜熔化炉内衬、锌粉炉用弧型板、热电偶保护管等；用于制作耐磨、耐蚀、耐高温等高级碳化硅陶瓷材料；还可以制做火箭喷管、燃气轮机叶片等。此外，碳化硅也是高速公路、航空飞机跑道太阳能热水器等的理想材料之一。有色金属

利用碳化硅具有耐高温&def强度大&def导热性能良好&def抗冲击&def作高温间接加热材料&def如坚罐蒸馏炉&def精馏炉塔盘&def铝电解槽&def铜熔化炉内衬&def锌粉炉用弧型板&def热电偶保护管等.钢铁

利用碳化硅的耐腐蚀&def抗热冲击耐磨损&def导热好的特点&def用于大型高炉内衬提高了使用寿命.冶金选矿

碳化硅硬度仅次于金刚石&def具有较强的耐磨性能&def是耐磨管道&def叶轮.泵室.旋流器&def矿斗内衬的理想材料&def其耐磨性能是铸铁.橡胶使用寿命的5--20倍&def也是航空飞行跑道的理想材料之一.建材陶瓷砂轮工业

利用其导热系数.热辐射&def高热强度大的特性&def制造薄板窑具&def不仅能减少窑具容量&def还提高了窑炉的装容量和产品质量&def缩短了生产周期&def是陶瓷釉面烘烤烧结理想的间接材料.节能

利用良好的导热和热稳定性&def作热交换器&def燃耗减少20%&def节约燃料35%&def使生产率提高20-30%&def特别是矿山选厂用排放输送管道的内放&def其耐磨程度是普通耐磨材料的6--7倍.②磨料粒度及其组成按GB/T2477--83。磨料粒度组成测定方法按GB/T2481--83。珠宝

合成碳化硅（Synthetic Moissanite）又名合成莫桑石、合成碳硅石（化学成分SiC），色散0.104比钻石(0.044)大，折射率2.65-2.69(钻石2.42)，具有与钻石相同的金刚光泽，“火彩”更强，比以往任何仿制品更接近钻石。这是由美国北卡罗来那州的C3公司制造生产的，已拥有世界各国生产合成碳化硅的专利，正在向全世界推广应用。