淺析大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)分析在工業(yè)企業(yè)中的應用

1、    淺析大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)分析在工業(yè)企業(yè)中的應用    梁曉摘要：信息化高速發(fā)展，工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營管理中產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)已然成為衡量一個企業(yè)經(jīng)營效益的一系列指標、有據(jù)可查的科學評估資料，數(shù)據(jù)分析在企業(yè)中的作用越來越重要。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)分析得到進一步發(fā)展，在企業(yè)經(jīng)營管理和工業(yè)生產(chǎn)全過程中發(fā)揮著重要的作用。本文簡述了大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析在經(jīng)營管理中的意義和在工業(yè)生產(chǎn)過程中的應用。關鍵詞：數(shù)據(jù)分析；大數(shù)據(jù)；經(jīng)營管理；生產(chǎn)過程：tp39 文獻識別碼：a ：1001-828x（2017）013-0-02引言目前人類每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量已經(jīng)從tb（1024gb

2、=1tb）級別躍升到pb（1024tb=1pb）、eb（1024pb=1eb）乃至zb（1024eb=1zb）級別，隨著數(shù)據(jù)量的急劇增長，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來。隨著計算機處理技術(shù)和云計算的迅速發(fā)展，人們處理大規(guī)模復雜數(shù)據(jù)的能力日益增強，從大規(guī)模數(shù)據(jù)中提取有價值信息的能力日益提高。經(jīng)營管理、工業(yè)生產(chǎn)等數(shù)據(jù)都可以直接從互聯(lián)網(wǎng)中提取并存儲到服務器中，然后進行數(shù)據(jù)挖掘和分析，對于提高企業(yè)經(jīng)營管理水平，進行生產(chǎn)過程控制，提高生產(chǎn)效率發(fā)揮著巨大的作用。數(shù)據(jù)是德國工業(yè)4.0五大特色之一。數(shù)據(jù)是信息化時代重要的生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)生產(chǎn)信息，信息改善決策，進而提高生產(chǎn)力?？梢灶A測，未來數(shù)據(jù)積累量、數(shù)據(jù)分析能力、數(shù)據(jù)驅(qū)動

3、業(yè)務的能力將是決定企業(yè)價值的最主要因素，是評價企業(yè)價值的核心。一、大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)分析1.大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)是維克托·邁爾-舍恩伯格在2008年的著作大數(shù)據(jù)時代中提出的概念。維基百科給出的定義是，大數(shù)據(jù)指所涉及的資料規(guī)模巨大，無法通過目前常規(guī)軟件工具，在合理時間內(nèi)達到擷取、管理、處理、整理成為有用信息的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)的主要特征為大量性（volume）、多樣性（variety）、高速性（velocity）、價值性（value）。（1）大量性。是指大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量巨大。在大數(shù)據(jù)時代，個人電腦、手機、平板電腦等網(wǎng)絡工具的使用和高度發(fā)達的網(wǎng)絡技術(shù)的普及，數(shù)據(jù)資料的來源范圍在不斷拓展，數(shù)據(jù)的計量單位

4、從pb到eb到zb，數(shù)據(jù)量增長發(fā)生了質(zhì)的飛躍。（2）多樣性。是指數(shù)據(jù)類型繁多。大數(shù)據(jù)不僅包括傳統(tǒng)的以文本資料為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包括信息化時代所有的文本、圖片、音頻、視頻等半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，且以半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。（3）高速性。指大數(shù)據(jù)處理時效性高。大數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度快，有價值信息存在時間短，時效性強，在海量的數(shù)據(jù)面前，處理數(shù)據(jù)的效率關乎數(shù)據(jù)是否有使用價值，因此，能迅速有效的提取大量復雜數(shù)據(jù)中的有價值信息顯得非常重要。（4）價值性。指大數(shù)據(jù)價值巨大，但價值密度低。大數(shù)據(jù)中存在反映人們生產(chǎn)、生活、商業(yè)等各方面極具價值的信息，但由于大數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，數(shù)據(jù)時時刻刻都在更新變化，這些有價值的

5、信息可能轉(zhuǎn)瞬即逝。因此，如何通過強大的機器算法迅速高效地完成數(shù)據(jù)的價值“提純”成為大數(shù)據(jù)時代亟需解決的難題。2.大數(shù)據(jù)時代大數(shù)據(jù)時代是指在大量數(shù)據(jù)信息基礎上所形成的新型信息時代，是建立在通過互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代網(wǎng)絡渠道廣泛大量數(shù)據(jù)資源收集基礎上的數(shù)據(jù)存儲、價值提煉、智能處理和展示，促進數(shù)據(jù)發(fā)揮價值的信息時代。大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)分析過程中數(shù)據(jù)的管理和應用效率得到提高，人們幾乎能夠從任何數(shù)據(jù)中獲得可轉(zhuǎn)換為推動人們生活方式變化的有價值的知識。大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展會促進眾多領域和行業(yè)進行變革，會對人們未來生活產(chǎn)生深刻的影響。3.數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是指用合適的統(tǒng)計方法及與分析對象有關的知識，定量與定性相結(jié)合，對

6、收集到的大量數(shù)據(jù)進行分析的過程，是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對大量數(shù)據(jù)進行詳細研究和概括總結(jié)的過程。數(shù)據(jù)分析的目的是把隱藏在一大批看似雜亂無章的數(shù)據(jù)背后的信息挖掘和提煉出來，進而總結(jié)出研究對象的內(nèi)在規(guī)律。數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營管理中具有重要意義。企業(yè)通過統(tǒng)計調(diào)查、整理獲得的統(tǒng)計資料能夠?qū)陀^對象的數(shù)據(jù)特征取得一定的認識，但只是停留在表面的初步認識。通過數(shù)據(jù)分析，挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏的信息，總結(jié)隱藏在其中的內(nèi)在規(guī)律，掌握事物的本質(zhì)及內(nèi)在的發(fā)展規(guī)律，將其應用到實際的經(jīng)營管理中，可以幫助管理者進行合理的決策管理，并且及時調(diào)整企業(yè)的運營發(fā)展策略，使企業(yè)的各項管理工作不斷改善和提高。目前常用的數(shù)據(jù)分析方法有：

7、老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調(diào)查表、散步圖、直方圖、控制圖；新七種工具，即關聯(lián)圖、系統(tǒng)圖、矩陣圖、kj法、計劃評審技術(shù)、pdpc法、矩陣數(shù)據(jù)圖。4.大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)分析從大數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的有價值信息的關鍵在于對數(shù)據(jù)進行正確的數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)處理流程的核心。大數(shù)據(jù)的價值產(chǎn)生于分析過程，從規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)中挖掘有價值信息所進行的分析過程就是大數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)分析和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析最重要的區(qū)別在于數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)量的急劇增長及大數(shù)據(jù)的特征，決定了數(shù)據(jù)的存儲、查詢以及分析的難度增加，對數(shù)據(jù)處理技術(shù)的要求迅速提高。大數(shù)據(jù)分析建立在海量原始數(shù)據(jù)基礎上，不需要預先設定研究目的和方法，而要從大量數(shù)據(jù)

8、中通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)找到數(shù)據(jù)之間的關系并建立模型，尋找導致現(xiàn)實情況的根源因素，甚至形成理論和新的認知，在此基礎上對未來進行預測和優(yōu)化，以實現(xiàn)社會運行中各個領域的持續(xù)改善與創(chuàng)新。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析是“向后分析”，分析的是已經(jīng)發(fā)生的情況。而在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)分析是“向前分析”，具有預測性。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析主要針對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，具備一整套行之有效且廣泛使用的分析體系：利用數(shù)據(jù)庫存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建數(shù)據(jù)立方體進行分析。對于從大數(shù)據(jù)中提煉更深層次更有價值的信息的需要促使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生，并發(fā)明了聚類、關聯(lián)分析、分類、回歸分析、估計、預測、描述和可視化等一系列行之有效的方法。同時大數(shù)據(jù)的到來使得在線數(shù)據(jù)

9、分析成為可能，如web頁挖掘、olap等。數(shù)據(jù)挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息、發(fā)現(xiàn)知識，用于指導以后的行動。 二、大數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營管理中的意義在企業(yè)的經(jīng)營管理過程中，數(shù)據(jù)是關鍵且核心的因素，在關鍵環(huán)節(jié)進行科學的數(shù)據(jù)分析，對于提升企業(yè)的經(jīng)營管理能力具有十分重要的意義與作用。首先，對企業(yè)情況進行完整客觀的反映。在收集企業(yè)全面數(shù)據(jù)報表、調(diào)查資料的基礎上，利用數(shù)據(jù)分析工具進行嚴謹?shù)姆治觯纬煽茖W規(guī)范的數(shù)據(jù)分析報告，能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的信息，便于理解、閱讀和利用，為企業(yè)發(fā)展決策提供參考。其次，對企業(yè)運營情況進行有效監(jiān)督。監(jiān)督是數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營管理中的一項十分重要的功能。對企業(yè)經(jīng)營管理過程中所產(chǎn)

10、生的數(shù)據(jù)進行監(jiān)督具有十分重要的作用。在對企業(yè)數(shù)據(jù)、資料進行收集整理的過程中，能夠相對較為全面、如實地知曉行業(yè)動態(tài)及本企業(yè)運行發(fā)展狀況，能夠?qū)ζ髽I(yè)的相關活動產(chǎn)生的效果進行了解，比如企業(yè)方針政策實行與否、經(jīng)營計劃落實情況、經(jīng)濟指標完成情況等，從而進行行業(yè)對比和橫向、縱向?qū)Ρ确治觯詭椭髽I(yè)良性發(fā)展。第三，參與科學化決策。對收集整理到的數(shù)據(jù)資料有針對性的進行深層次地研究、分析，挖掘出數(shù)據(jù)資料潛在的實質(zhì)涵義，促使企業(yè)管理者及相關部門能夠更為完整客觀地了解企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展方向，從而能夠更有針對性地進行企業(yè)決策，計劃制定，起到數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營管理中的參與科學化決策的作用。數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策是大數(shù)據(jù)時代決策

11、的特點：盡可能全面、完整綜合地收集數(shù)據(jù)，在此基礎上使用恰當?shù)慕y(tǒng)計方法進行建模和分析，挖掘出數(shù)據(jù)背后的關系，預測事件發(fā)生的概率。企業(yè)利用大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析進行決策時，首先要提高對數(shù)據(jù)的重視程度，轉(zhuǎn)變思維模式，在遇到重大決策時，先進行數(shù)據(jù)收集、分析，再進行決策。其次，要重視普通員工日常積累的數(shù)據(jù)。員工在完成日常工作的同時，積累了大量最基礎數(shù)據(jù)資料，企業(yè)將所有日常的數(shù)據(jù)加以整合分析，可以在決策時起到關鍵重要的作用。再次是建立數(shù)據(jù)輔助決策的流程和模板，建立基于決策任務的決策知識的收集、創(chuàng)造、共享、傳遞和激勵機制。三、大數(shù)據(jù)分析在工業(yè)生產(chǎn)過程中的應用探討隨著信息化的推進，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種重要的資源。未來大

12、數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析將在工業(yè)生產(chǎn)全過程中進行應用，將大力提升企業(yè)內(nèi)部運營管理效率，提升企業(yè)競爭力，同時提升制造過程中的智能化。信息技術(shù)隨著信息化與工業(yè)化的深度融合，已經(jīng)滲透到了工業(yè)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)，erp、mes等技術(shù)在工業(yè)企業(yè)中得到廣泛應用。工業(yè)企業(yè)中生產(chǎn)線高速運轉(zhuǎn)，工業(yè)設備產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，工業(yè)領域所擁有的數(shù)據(jù)日益豐富?；诖髷?shù)據(jù)分析平臺，對這些數(shù)據(jù)進行分析，總結(jié)經(jīng)驗、發(fā)現(xiàn)規(guī)律、預測趨勢、輔助決策，充分釋放和利用海量數(shù)據(jù)資源中蘊藏的巨大價值，優(yōu)化公司運營結(jié)構(gòu)，精準決策，降低成本，提高效率。大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析的應用將給工業(yè)企業(yè)帶來創(chuàng)新和變革的新時代。信息化和工業(yè)化的深入融合，給工業(yè)領域帶來深刻的變革

13、，通過互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等帶來的低成本感知、高速移動鏈接、分布式計算和高級分析，給工業(yè)發(fā)展帶來了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。大數(shù)據(jù)分析在工業(yè)領域的應用主要包括產(chǎn)品創(chuàng)新、生產(chǎn)流程優(yōu)化、產(chǎn)品質(zhì)量管理、生產(chǎn)計劃制定、產(chǎn)品定價、產(chǎn)品生命周期管理、庫存管理、供應商管理等各個方面。1.產(chǎn)品創(chuàng)新?？蛻襞c工業(yè)企業(yè)之間的交易產(chǎn)生大量的行為動態(tài)數(shù)據(jù)，同時對產(chǎn)品的使用情況跟蹤記錄，產(chǎn)生產(chǎn)品使用動態(tài)數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，將分析結(jié)果使用到產(chǎn)品改進設計、創(chuàng)新等活動中，相當于讓客戶參與到產(chǎn)品的需求分析和產(chǎn)品設計等創(chuàng)新活動中，對產(chǎn)品創(chuàng)新具有不可估量的貢獻。2.生產(chǎn)流程優(yōu)化。現(xiàn)代化的工業(yè)制造生產(chǎn)線安裝有數(shù)以千計

14、的小型傳感器，在生產(chǎn)的全過程中可以探測溫度、壓力、振動和噪聲等。整個生產(chǎn)流程將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)從不同角度進行挖掘分析、比如設備診斷、能耗分析、工藝分析等。在此基礎上，對生產(chǎn)過程建立虛擬模型，仿真并優(yōu)化改進生產(chǎn)流程，提高設備使用率、降低能耗、減少質(zhì)量事故發(fā)生幾率，優(yōu)化工藝等，從而提高生產(chǎn)效率。3.進行質(zhì)量分析，提高質(zhì)量管理水平。高度自動化的設備在加工產(chǎn)品的同時記錄了龐大的檢測結(jié)果。利用檢測結(jié)果進行質(zhì)量分析，可以提高質(zhì)量管理水平。在產(chǎn)品的整個壽命周期，包括從市場調(diào)研到售后服務等的各個過程中適當運用數(shù)據(jù)分析過程，可以提高質(zhì)量管理的有效性。例如qc工具在工業(yè)企業(yè)的應用。qc指質(zhì)量控制。針對工業(yè)

15、生產(chǎn)全過程特定的工作失誤或品質(zhì)不良運用qc工具展開分析討論，并將結(jié)果可視化顯示在大家容易看到的地方，提醒大家，防止再次發(fā)生同樣的問題，同時誰有新的建議可以隨時提出，大家一起討論修訂。六西格瑪也是目前企業(yè)質(zhì)量管理中運用比較廣泛的工具，它是一種用于改善企業(yè)質(zhì)量流程管理的技術(shù)，它以“零缺陷”的完美追求，帶動質(zhì)量成本的大幅度降低。質(zhì)量分析工具在廣泛使用，可以提高產(chǎn)品質(zhì)量，從而最終實現(xiàn)財務成本的降低，同時實現(xiàn)企業(yè)競爭力的突破。4.產(chǎn)品故障診斷與預測。無處不在的傳感器、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的利用，使得產(chǎn)品故障診斷實時進行，提高了產(chǎn)品故障診斷的及時性。利用數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)，對記錄的數(shù)據(jù)進行建模與仿真，可以對產(chǎn)品故障

16、實行動態(tài)預測。5.生產(chǎn)計劃的科學制定。生產(chǎn)環(huán)節(jié)的大數(shù)據(jù)具有很大的利用價值，對其進行挖掘與分析，對計劃制定具有指導意義。通過對計劃與完成的對比分析，發(fā)現(xiàn)計劃與實際完成的偏差，在考慮產(chǎn)能約束、人員技能、物料供應、工裝模具等生產(chǎn)資源的基礎上，通過智能的優(yōu)化算法，建立計劃制定模型，從而制定更加科學合理的生產(chǎn)計劃。6.進行科學合理的產(chǎn)品定價。產(chǎn)品定價的合理性需要有詳細的基礎數(shù)據(jù)和試驗數(shù)據(jù)作為支撐。一方面能夠獲取更加詳細的微觀數(shù)據(jù)信息，使產(chǎn)品成品的分析更加科學精確。另一方面可以研究客戶對產(chǎn)品定價的敏感度。通過這些數(shù)據(jù)分析，為產(chǎn)品定價提供決策參考。7.實現(xiàn)產(chǎn)品生命周期管理。隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，條形碼、二維碼、

17、rfid等能夠唯一標示產(chǎn)品，傳感器、可穿戴設備、智能感知、視頻采集、增強現(xiàn)實等技術(shù)能將產(chǎn)品生命周期的信息進行實時采集和分析，這些數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)在供應鏈的各個環(huán)節(jié)跟蹤產(chǎn)品，收集產(chǎn)品使用信息，從而實現(xiàn)產(chǎn)品生命周期的管理。這些數(shù)據(jù)還可以用于售后服務，提高售后服務質(zhì)量，從而提高產(chǎn)品競爭力。8.庫存管理。信息化高度發(fā)達，可以獲取工業(yè)企業(yè)各方面的信息。庫存信息將完全展現(xiàn)在管理者面前，通過數(shù)據(jù)分析和挖掘，可以準確知道產(chǎn)品原材料和產(chǎn)成品庫存量。根據(jù)原材料庫存量和生產(chǎn)計劃確定原材料需求量，在此基礎上進行采購，可以保證產(chǎn)品生產(chǎn)需求，有最大限度地減少了資源浪費。9.完善供應商管理，實現(xiàn)準時化采購。在對原材料大量數(shù)據(jù)挖掘和分析的基礎上，可以選擇最合適的供應商，保證原材料質(zhì)量和準時供應，產(chǎn)品質(zhì)量得到有效控制，同時降低庫存成本，增加了制造的敏捷性與柔性。四、結(jié)語數(shù)據(jù)分析在工業(yè)企業(yè)中的應用遠不止此，經(jīng)營管理和工業(yè)生產(chǎn)過