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　　全世界制造業(yè)和商業(yè)新時代最著名和最受關注的事實之一是所謂的豐富數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)被認為是工業(yè)4.0的關鍵驅動因素和**挑戰(zhàn)之一。它是未來運營改進，產(chǎn)品/服務創(chuàng)新，流程預測，業(yè)務乃至全球經(jīng)濟發(fā)展的關鍵。
　　
　　大數(shù)據(jù)：它真的有用嗎？
　　
　　從各種來源以結構化和非結構化形式提供的大量數(shù)據(jù)是不可避免的。大多數(shù)組織及其***都承認，未來的數(shù)據(jù)將大量可用，但他們發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)是能夠通過從可用數(shù)據(jù)中提取有價值的信息來收集，整理，分析，推斷和預測。
　　
　　大數(shù)據(jù)來自各種來源，從社交媒體聊天，到市場交易，到全球股票市場，直到存儲在倉庫托盤上的物品的水平，在眾多制造業(yè)之一設備。
　　
　　智能傳感器，RFID和物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)建了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)本質上都是結構化的和非結構化的，并且能夠存儲它同時有意義地隔離它是一項重大挑戰(zhàn)。 大量數(shù)據(jù)以不同的數(shù)量/形式實時生成，需要巨大的努力來實時存儲和分類數(shù)據(jù)，以便將來可以用它來提供明顯的好處。
　　
　　從各種來源收集的數(shù)據(jù)以及以非常有組織的方式存儲的數(shù)據(jù)，實時也幾乎沒有結果; 如果沒有使用而是進行分析以提供未來改進的基礎，預測失敗并突出顯示以前未知的趨勢和相關性。
　　
　　機器學習和大數(shù)據(jù)：**的結合
　　
　　機器學習的作用是檢測人類分析師必然會錯過的模式和趨勢。基本上，機器學習是算法的研究和創(chuàng)建，其基于所提供的數(shù)據(jù)提供預測分析。該數(shù)據(jù)分析領域涉及復雜模型和算法的創(chuàng)建，這些模型和算法檢測數(shù)據(jù)中的隱藏模式，并通過形成基線行為模式來提供預測，這也是實時的。 這一分析領域非常復雜，特別適用于制造業(yè)務。
　　
　　想象一下，一個高度復雜的制造設施，擁有眾多生產(chǎn)線，制造各種產(chǎn)品，具有獨立的工作流程和模式，具有不同的配方和操作的每個組件，為部署的MES應用程序提供數(shù)據(jù)。這就是大數(shù)據(jù)的“大”成為現(xiàn)實的地方：每個實例都執(zhí)行一個活動或子流程，從車間生成數(shù)據(jù)，每批產(chǎn)品和每一件設備都生成數(shù)據(jù)。
　　
　　運用數(shù)據(jù)指導未來
　　
　　雖然MES將捕獲并隨后存儲所收集的信息，但它是機器學習算法，它將在收集數(shù)據(jù)時分析數(shù)據(jù)，通過比較當前和歷史數(shù)據(jù)以形成與制造的每個方面相關的預測來開發(fā)模式和趨勢。
　　
　　但機器學習的應用遠遠超出了預測失敗的范疇。根據(jù)MES供應商的能力及其在分析中使用機器學習的能力，制造工廠可能從大數(shù)據(jù)分析中獲得的收益可能非常大。
MES：http://articles.e-works.net.cn/mes/

資訊來源：http://articles.e-works.net.cn/mes/