工業製造中的大資料分析

要了解行業的大資料分析，我們應該首先定義製造業的大資料。在這裡，我和每個人都可以透過大資料的三個特徵來理解大資料的特徵。

關注1-行業大資料來源

工業資料主要有兩種來源，第一類資料來源和智慧裝置。通用計算有很大的空間。現代工人可以攜帶通用感測器等裝置參與生產和管理。因此，工業資料來源是大約280億臺裝置之間的連結，這是我們未來需要採用的資料來源之一。

第二個資料來自人類軌跡產生的資料，包括現代工業製造鏈中的採購，生產，物流和銷售市場內部流程和外部網際網路資訊等，都是這類大資料的戰場。透過行為軌跡資料和裝置資料的結合，大資料可以幫助我們實現客戶分析和挖掘。其應用場景包括實時核心，事務，服務和後臺服務。

專注於2-資料關係

資料必須在適當的環境下一起分析，以便能夠理解資料之間的關係，並分析問題的根源。舉例來說，每一款新機型在交付給航空公司之前都會經過一系列殘酷的飛行測試。極端天氣試驗是許多嚴酷的試驗之一。試驗的目的是確保飛機的發動機、材料和控制系統能在極端天氣條件下正常執行。

問題的關鍵是找到問題的根本原因，消除錯誤的關鍵是解決方案的可靠性和有效性。一旦確定並確定了根本原因，並且生成了可接受的應急措施，就可以將該問題視為已知錯誤。問題調查過程必須收集所有可用的事件相關資訊，以識別和消除事件和問題的根本原因。資料收集和分析必須與事件/問題的環境資料相結合。

關注3-資料優勢

對於數字過渡的其他方面，大資料不應只關注實際資料的量，更應關注大資料處理方法在特定情況下的應用，使資料產生巨大的創新價值。如果你離開設計的收入考慮或投資回報，盲目尋找大資料既不能登陸，也不能為公司創造價值。

工業大資料分析的定義

生產執行系統（MES）與飛機發動機健康管理系統相同。我們可以實時收集工廠生產過程中的大量流量、變數、測量結果等資料。這些資料來源的原因是裝置或資產連線時，在製造環境中發生的現象。然而，基於大量資料集或基礎統計分析生成的報告還不足以稱為製造業的大資料分析。

因此，如果製造業的大資料分析不僅僅意味著資料的數量，那麼作為一個行業，我們應該如何定義製造業的大資料分析呢？“大資料不僅僅是大量的資料”這個短語包含了多種含義。

當代大資料處理技術的價值在於技術進步，也因為技術的進步，使大資料成為商業中有價值的驅動因素。作為智慧製造的三駕馬車之一，工業大資料分析已被大多數製造公司認可和接受。許多製造公司認為他們在生產操作中積累了大量資料，現在是時候使用大資料了。

資料型別的多樣性

大資料不僅僅是大量資料的累積。大資料的一個重要屬性是人們試圖收集並找出不斷變化的資料型別。如果只從同一型別的資料中收集大量資料，則任何數量的資料都不能稱為大資料。

資料必須包括高度的可變性和型別的多樣性。在製造工廠中有無數的大資料應用，但不包括簡單的分類和顯示一系列的過程測量。完成這些任務的基本統計表述。大型資料資料庫或資料湖泊的一些資料型別還包括文字資訊、影像資料、地理或地質資訊以及非結構化資訊，例如透過社交媒體或其他協作平臺獲得的資料型別。

製造資訊結構總結為兩層，一層是管理層，另一層是自動化層。從管理和管理，生產執行和控制三個緯度，實現決策支援，管理，生產執行，過程控制和裝置連線和感測。製造業中的大資料分析是指使用通用資料模型，該模型結合了來自管理和自動化層的結構和非結構資料，透過高階分析工具發現新的見解。

大資料分析對生產的意義

製造業創新的核心是依靠大量的尖端技術。先進技術是一種創新手段。在新技術的支援下，企業管理應用系統如erp、mes等系統可以透過整合的製造操作管理系統與相關的工業自動化系統相結合。

從兩種技術整合的角度來看，資訊系統提供商應該從企業主要資訊系統提供商的位置上做好統一的規劃，標準，功能設計和實施策略。協助企業進行風險控制，減少投資，降低運維成本，實現企業資訊系統的全面整合。

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