目前很多制造企業(yè)都有MES、ERP、SPC等業(yè)務(wù)系統(tǒng)，并獲得了大量的數(shù)據(jù)。然而，在跨工廠、跨系統(tǒng)的異構(gòu)數(shù)據(jù)中，如何發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的規(guī)律和異常，如何獲取優(yōu)化意見(jiàn)，是制造企業(yè)面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。通過(guò)數(shù)據(jù)分析提升產(chǎn)品質(zhì)量，提高產(chǎn)品合格率和成品率，是企業(yè)下一步發(fā)展的方向。一、制造業(yè)質(zhì)量數(shù)據(jù)分析遇到的困難:1。產(chǎn)品質(zhì)量缺陷追溯周期長(zhǎng)，法律發(fā)現(xiàn)慢。

3.數(shù)據(jù)不完整，數(shù)據(jù)精度不穩(wěn)定，數(shù)據(jù)分析和決策支持功能弱。4.在已知經(jīng)驗(yàn)之外，很難找到影響產(chǎn)品質(zhì)量的因素。二、生產(chǎn)質(zhì)量分析方案的設(shè)計(jì)特點(diǎn)完美融合了當(dāng)代計(jì)算機(jī)科學(xué)、工業(yè)統(tǒng)計(jì)和大數(shù)據(jù)技術(shù)、行業(yè)質(zhì)量管理和持續(xù)改進(jìn)最佳實(shí)踐，洞察質(zhì)量和過(guò)程數(shù)據(jù)，從而提高效率、降低成本、預(yù)測(cè)未知、科學(xué)決策、提高可持續(xù)盈利能力?？商峁?shí)時(shí)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警平臺(tái)、質(zhì)量大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、智能質(zhì)量報(bào)告平臺(tái)、自動(dòng)分析程序和報(bào)告。

大數(shù)據(jù)的處理方法很多，但一般實(shí)用的大數(shù)據(jù)處理流程可以歸納為四個(gè)步驟，即數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)導(dǎo)入和預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘。大數(shù)據(jù)處理流程之一:數(shù)據(jù)采集大數(shù)據(jù)的采集是指使用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)接收客戶端的數(shù)據(jù)，用戶可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理。大數(shù)據(jù)的采集需要一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)的支持，有時(shí)會(huì)使用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)同時(shí)采集大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)處理的第二個(gè)流程:數(shù)據(jù)導(dǎo)入和預(yù)處理采集端有很多數(shù)據(jù)庫(kù)。需要將這些分散的數(shù)據(jù)庫(kù)中的海量數(shù)據(jù)全部導(dǎo)入到一個(gè)集中的大數(shù)據(jù)庫(kù)中，并在導(dǎo)入過(guò)程中根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)做一些簡(jiǎn)單的清洗和篩選，這就是大數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和預(yù)處理。大數(shù)據(jù)處理第三流程:數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)對(duì)導(dǎo)入的海量數(shù)據(jù)根據(jù)自身特點(diǎn)進(jìn)行分析歸類，滿足大部分常見(jiàn)的分析需求。

一般對(duì)于大數(shù)據(jù)分析，會(huì)首先使用大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)，比如MongoDB、GBase等。其次，我們將使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和處理，以獲得有價(jià)值的數(shù)據(jù)。然后用數(shù)據(jù)建模工具建模。最后，利用大數(shù)據(jù)工具進(jìn)行可視化分析。根據(jù)上面的描述，我們討論根據(jù)流程使用的工具。1.大數(shù)據(jù)工具:數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理工具大數(shù)據(jù)完全從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)開(kāi)始，也就是說(shuō)從Hadoop這種大數(shù)據(jù)框架開(kāi)始。

因?yàn)榇髷?shù)據(jù)需要大量的信息，所以存儲(chǔ)非常重要。但是除了存儲(chǔ)之外，我們還需要某種方式將所有這些數(shù)據(jù)聚合到某種格式/治理結(jié)構(gòu)中，以獲得洞察力。2.大數(shù)據(jù)工具:數(shù)據(jù)清理工具使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具Hive。Hive基于Hadoop分布式文件系統(tǒng)，其數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS。Hive本身沒(méi)有特殊的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式，也沒(méi)有數(shù)據(jù)的索引。Hive只有在創(chuàng)建表時(shí)告知Hive數(shù)據(jù)中的列分隔符和行分隔符，才能解析數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)處理分析過(guò)程中常用的六個(gè)工具:HadoopHadoop是一個(gè)軟件框架，可以分發(fā)大量數(shù)據(jù)。但是Hadoop是以一種可靠、高效和可擴(kuò)展的方式處理的。Hadoop之所以可靠，是因?yàn)樗僭O(shè)計(jì)算元素和存儲(chǔ)會(huì)出現(xiàn)故障，所以它維護(hù)工作數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，以確保可以為出現(xiàn)故障的節(jié)點(diǎn)重新分配處理。Hadoop是高效的，因?yàn)樗圆⑿蟹绞焦ぷ?，從而加快了處理速度?/p>

另外，Hadoop依賴于社區(qū)服務(wù)器，所以成本相對(duì)較低，任何人都可以使用。HPCCHPCC，高性能計(jì)算和通信的縮寫，1993年，美國(guó)聯(lián)邦科學(xué)、工程與技術(shù)協(xié)調(diào)委員會(huì)向國(guó)會(huì)提交了《重大挑戰(zhàn)項(xiàng)目:高性能計(jì)算與通信》報(bào)告，該報(bào)告也被稱為HPCC計(jì)劃報(bào)告，即美國(guó)總統(tǒng)的科學(xué)戰(zhàn)略項(xiàng)目。其目的是通過(guò)加強(qiáng)研究和開(kāi)發(fā)來(lái)解決一些重要的科學(xué)和技術(shù)挑戰(zhàn)。