大數據是信息技術的重要概念。很多企業(yè)正在搜集大數據并使用復雜的分析工具對其進行分析，以期發(fā)現(xiàn)隱藏的規(guī)律和關聯(lián)。如果生產制造系統(tǒng)發(fā)生重大變更的時候也能夠自動識別并找到最佳的作業(yè)條件，例如設備發(fā)生故障、原材料特性發(fā)生變化或者能源和人力成本發(fā)生變化，那么是不是很棒呢?這就是生產制造領域內大數據的存在意義，也是為什么很多生產制造企業(yè)正在針對其生產設施開展大數據項目。
如果你正在進行大數據項目，那么有四個因素需要牢記。
1.數據不能脫離實際環(huán)境
首先需要說明的是，脫離實際環(huán)境的數據的作用將會大打折扣。在生產制造領域，所謂的實際環(huán)境可以用工作任務或者執(zhí)行步驟來提供。每一段數據必須與正在執(zhí)行的任務或者正在生產的產品本身相關聯(lián)，并且與任務的特性相聯(lián)系。這個環(huán)境可以用于任務與任務之間的對比，用來檢測顯著差異。使用生產制造大數據的第一步就是搜集環(huán)境或者事件信息，然后這些信息與工廠的歷史數據相關聯(lián)。幸運的是，主要的工廠歷史數據備份工具供應商都提供了事件和環(huán)境插件，可以將MES流程或者執(zhí)行系統(tǒng)的作業(yè)步驟與歷史數據相關聯(lián)。
2.分析優(yōu)化
第二個需要考慮的因素是，雖然在線歷史數據是一個保存數據的很棒的工具，但是對于分析數據卻有點束手無策。一種好方法是使用離線備份或者數據庫用于分析。大多數工廠的歷史數據庫對存取數據都進行了優(yōu)化，當需要為大數據分析從正在運行的在線系統(tǒng)提取大量數據時，往往需要花費很多時間。更好的策略是將歷史數據周期性地備份到離線系統(tǒng)中，或者將數據固化到數據庫中，以便用于大數據的優(yōu)化分析。
3.考慮樣本容量
第三個需要牢記的因素是你必須選擇正確的數據樣本。為了具有說服力，確保樣本容量足夠大，這樣才能夠足以發(fā)現(xiàn)內在關系和因果關系。較小的樣本容量有可能得到并不正確的內在關系，使你南轅北轍。還有很重要的一點就是不要將內在關系和因果關系混淆起來，因為具有內在關系的事物不一定具有因果關系。數據分析可以發(fā)現(xiàn)內在關系，但是如果想要明確事物之間是否存在因果關系則還需要很多工作。大數據分析項目必須引入工程師或者科學家，確保使用工程分析手段能夠得到真實的因果關系，這樣一來數據才發(fā)揮了最大價值。
4.鼓勵人員參與
最后一個需要牢記的因素是在有些情況下靠人員來發(fā)現(xiàn)規(guī)律比靠系統(tǒng)自動完成更加靠譜。你可以指派人員對數據庫進行查詢并發(fā)現(xiàn)某些規(guī)律。有經驗的操作人員通常對生產系統(tǒng)和相互之間的關系有較深入的認知，他們能夠發(fā)現(xiàn)一些被隱藏或不明顯的內在關系。
為保存的數據增加環(huán)境信息，使用經過分析優(yōu)化的數據、客觀陳述和足夠的樣本容量，并對內在關系和因果關系進行合理的總結，以及利用人員進行數據挖掘，這些都是生產制造大數據項目的關鍵組成部分。確保你的項目考慮了這些方面，大數據分析才真正在你的生產車間中落到實處。
