工業(yè)4.0這個大環(huán)境下，如何實現(xiàn)智能制造是大家都關心的問題，同時很多企業(yè)家都意識到數(shù)字化轉型是智能制造實現(xiàn)的途徑。但數(shù)字化轉型基于很多技術的融合，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計算、數(shù)據(jù)分析等等。數(shù)字化轉型不僅僅是企業(yè)簡單的數(shù)字化，而是把數(shù)字作為智能制造的核心驅動力，使企業(yè)產(chǎn)品實現(xiàn)增量價值，利用數(shù)據(jù)去整合產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈。目前很多企業(yè)都意識到數(shù)據(jù)的重要性，但還是停留在數(shù)據(jù)采集和儲存行，如何把儲存的大量數(shù)據(jù)使其變現(xiàn)，就是我們國工智能今天要討論的問題。

一、數(shù)據(jù)來源

1、設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，工業(yè)數(shù)據(jù)的來源很大一部分是設備運行過程中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，及設備與設備之間的關聯(lián)數(shù)據(jù)，所以現(xiàn)在SCADA系統(tǒng)就是著重于現(xiàn)場設備的數(shù)據(jù)采集與互聯(lián)。

2、工業(yè)制造鏈所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，包括采購、生產(chǎn)、物流、銷售內(nèi)部流程及外部互聯(lián)網(wǎng)信息，通過這些數(shù)據(jù)與設備數(shù)據(jù)的結合，同時進行大數(shù)據(jù)進行分析，幫我們實現(xiàn)工藝過程的改進與對客戶的分析和挖掘。

二、數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)采集只是數(shù)據(jù)平臺搭建的第一個環(huán)節(jié)，下一步是對不同來源的數(shù)據(jù)進行處理。 數(shù)據(jù)必須要放到相應的環(huán)境中分析，才能了解數(shù)據(jù)之間的關系。數(shù)據(jù)采集與分析必須要生產(chǎn)過程中的環(huán)境數(shù)據(jù)結合。數(shù)據(jù)分析方法也很多，如假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術等等。

制造業(yè)數(shù)字化之路創(chuàng)新的核心，就是要依托于這些采集的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可獲得競爭優(yōu)勢、快速響應不斷變化的市場動態(tài)，提升產(chǎn)品質(zhì)量和客戶服務滿意度，并且可以進行預測分析，幫助企業(yè)提前進行問題規(guī)避和預警處理。

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