工业大数据分析中的挑战与关键技术路径

在工业数据分析中，面临诸多挑战和问题，这些问题主要涉及业务理解和数据分析实践两个方面。 首先，【业务和数据理解不当导致的失误】是常见的问题。1.3.1小节阐述了几个关键点： 1) 设定不具备价值的目标：数据分析的目标不应仅仅是为了验证已知的常识，而是要寻找新的洞察。如果分析师缺乏足够的领域知识，就可能浪费时间在不重要的问题上，比如研究已知的化学元素对材料性能影响，这会降低工作效率。 2) 业务上难以实施的目标：分析成果必须有实际应用价值，如预测和控制。预测数据应在事件发生前可用，控制变量要考虑经济效益。没有明确应用目的的分析可能会导致无效投入。 3) 分析难度过大的目标：分析项目的投入产出比需要预先评估，过于复杂的分析可能导致高投入低回报。同时，简单而有效的解决方案也可能被忽视。 接着，【建模和验证过程的失误】主要包括： 1) 不能及时终止子目标：当数据条件不支持预期目标时，项目可能陷入低效状态。这可能是由于未能预估数据质量和适用性，导致分析工作走入死胡同。 工业大数据分析是智能制造的重要支柱，它涉及到三个核心方面： 1) 资源优化：通过工业大数据分析，企业可以优化资源配置，实现生产过程的可视化、定制化和节能增效，从而提升生产效率和产品质量。 2) 数据建模：海量工业数据需要经过清洗、加工和建模才能转化为实用的知识，模型是连接数据和业务场景的桥梁，帮助清晰表达复杂过程和知识。 3) 知识转化：工业应用的确定性和稳定性要求数据转化为决策，即通过数据分析发现规律、提炼知识，然后转化为针对制造过程复杂性和不确定性的决策支持。 《工业大数据分析指南》正是针对这些关键问题和工业大数据的特性，提供了一套指导原则，旨在帮助企业有效利用工业大数据，推动产业升级和竞争力提升。