自从全球金融危机以来豆油夏季

2020-04-05 06:53

自从“大数据”、“工业大数据”流行起来,就有一种常见的观点:“先把能收集的数据收集起来再说”。 也就是说,不对数据收集做认真的策划,就急着上系统。在笔者看来,这类做法的问题很大。

问题之一是关联信息容易丢失。比如,产品开发需要很多指标的测试数据,但每个实验室只记录自己的测试数据,却没有把它们串起来。这就好比,测血压的只记录血压指标、测体重的只记录体重指标,但是没有记录血压和体重是哪一个人的,两个数据就丢失了关联关系。这样的数据收集再多也无法用来发现规律。

另一个问题是数据质量难以保证。在很多地方,数据收集的目的只是完成某个特定的任务(如管理的需要),对数据质量的要求不高。但是,搞工业数据分析,常常是为了发现质量问题、发现规律,对数据质量的要求就高了。

分析工业进程时,数据质量非常重要。数据质量不但仅是精度问题,关键数据不能缺失、数据对应关系要准确、数据关联要完整。数据质量不高,就不能有效地描写和分析我们所关心的问题。有些数据不好,就像木桶有了短边,严重影响后面的使用。

但是,提高数据质量是需要成本的。不仅是装备投资,还要加强人工的保护。如果生产现场的条件差,设备维护是相当费力的,没有大量人力投入是不行的。但是,人力和资金的投入,能带来多少效益,却往往是不确定的。这就让决策者非常难堪。

笔者认为:要搞工业大数据,事先一定要做好策划:该搜集甚么、对数据的要求是什么、哪些数据必须联系起来。还要尽可能把价值创造的道理说清楚。这时候再推动可能容易一些。

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