工业数据挖掘实例_工业数据挖掘案例

智能的基础是智能决策，所有的决策都来自于分析。所以简单说所有的智能都是做好两件事：收集数据，使用数据。数据挖掘技术根据业务数据不同有不同的应用场景。在我以往工作中主要在以下领域有应用尝试：

• 市场营销：用数据挖掘进行消费者画像，定向进行产品推荐
• 生产质量：根据质检状况，借用数据挖掘技术分析质量不合格的诱因并推荐优化方案，比如机器设备参数最佳取值。
• 能源消耗：使用数据挖掘技术分析能源消耗的超标区间，非必要能源消耗区间并推荐优化方案。
• 设备维护：通过监控设备运行的参数性能，结合设备故障原因分析参数和故障相关性，从而进行主动性维护，减少非计划停机。
• 智能排产：完全的自动化排产还没有实现。但是现阶段的排产算法依然可以帮助计划员减少很多考虑时间，自动提供出一定排产方案
• 物流： 根据各区域的订单量进行前置仓和配发站点的选址

需要指出的是，虽然目前有很多数据挖掘算法和案例，但是还是主要用于网络数据。这些算法在工业领域有明显的过拟合现象不能直接使用，需要作出一些优化调整。

下面我用一个实际工业数据挖掘的例子来展示数据挖掘在工业领域如何应用。
【背景介绍】这条生产线的大致工艺如下图所示：左边是生产线输入，右边是输出待检的成品，经过质检后产品又分为合格品和残次品。我们数据挖掘的目的是根据生产产品的实时质检数据动态调整机器参数以寻求产品质量的最优。