工業(yè)4.0這個(gè)大環(huán)境下，如何實(shí)現(xiàn)智能制造是大家都關(guān)心的問題，同時(shí)很多企業(yè)家都意識(shí)到數(shù)字化轉(zhuǎn)型是智能制造實(shí)現(xiàn)的途徑。但數(shù)字化轉(zhuǎn)型基于很多技術(shù)的融合，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計(jì)算、數(shù)據(jù)分析等等。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅僅是企業(yè)簡單的數(shù)字化，而是把數(shù)字作為智能制造的核心驅(qū)動(dòng)力，使企業(yè)產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)增量價(jià)值，利用數(shù)據(jù)去整合產(chǎn)業(yè)鏈和價(jià)值鏈。目前很多企業(yè)都意識(shí)到數(shù)據(jù)的重要性，但還是停留在數(shù)據(jù)采集和儲(chǔ)存行，如何把儲(chǔ)存的大量數(shù)據(jù)使其變現(xiàn)，就是我們國工智能今天要討論的問題。

一、數(shù)據(jù)來源

1、設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，工業(yè)數(shù)據(jù)的來源很大一部分是設(shè)備運(yùn)行過程中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，及設(shè)備與設(shè)備之間的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，所以現(xiàn)在SCADA系統(tǒng)就是著重于現(xiàn)場設(shè)備的數(shù)據(jù)采集與互聯(lián)。

2、工業(yè)制造鏈所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，包括采購、生產(chǎn)、物流、銷售內(nèi)部流程及外部互聯(lián)網(wǎng)信息，通過這些數(shù)據(jù)與設(shè)備數(shù)據(jù)的結(jié)合，同時(shí)進(jìn)行大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，幫我們實(shí)現(xiàn)工藝過程的改進(jìn)與對(duì)客戶的分析和挖掘。

二、數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)采集只是數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建的第一個(gè)環(huán)節(jié)，下一步是對(duì)不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。 數(shù)據(jù)必須要放到相應(yīng)的環(huán)境中分析，才能了解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)采集與分析必須要生產(chǎn)過程中的環(huán)境數(shù)據(jù)結(jié)合。數(shù)據(jù)分析方法也很多，如假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、 方差分析 、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對(duì)應(yīng)分析、多元對(duì)應(yīng)分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。

制造業(yè)數(shù)字化之路創(chuàng)新的核心，就是要依托于這些采集的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可獲得競爭優(yōu)勢、快速響應(yīng)不斷變化的市場動(dòng)態(tài)，提升產(chǎn)品質(zhì)量和客戶服務(wù)滿意度，并且可以進(jìn)行預(yù)測分析，幫助企業(yè)提前進(jìn)行問題規(guī)避和預(yù)警處理。

注：部分圖片和文字來源于網(wǎng)絡(luò)，如涉及版權(quán)問題請聯(lián)系進(jìn)行刪除。