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　　大數據是信息技術的重要概念。很多企業正在搜集大數據并使用復雜的分析工具對其進行分析，以期發現隱藏的規律和關聯。如果生產制造系統發生重大變更的時候也能夠自動識別并找到最佳的作業條件，例如設備發生故障、原材料特性發生變化或者能源和人力成本發生變化，那么是不是很棒呢?這就是生產制造領域內大數據的存在意義，也是為什么很多生產制造企業正在針對其生產設施開展大數據項目。

　　如果你正在進行大數據項目，那么有四個因素需要牢記。

　　1.數據不能脫離實際環境

　　首先需要說明的是，脫離實際環境的數據的作用將會大打折扣。在生產制造領域，所謂的實際環境可以用工作任務或者執行步驟來提供。每一段數據必須與正在執行的任務或者正在生產的產品本身相關聯，并且與任務的特性相聯系。這個環境可以用于任務與任務之間的對比，用來檢測顯著差異。使用生產制造大數據的第一步就是搜集環境或者事件信息，然后這些信息與工廠的歷史數據相關聯。幸運的是，主要的工廠歷史數據備份工具供應商都提供了事件和環境插件，可以將MES流程或者執行系統的作業步驟與歷史數據相關聯。

　　2.分析優化

　　第二個需要考慮的因素是，雖然在線歷史數據是一個保存數據的很棒的工具，但是對于分析數據卻有點束手無策。一種好方法是使用離線備份或者數據庫用于分析。大多數工廠的歷史數據庫對存取數據都進行了優化，當需要為大數據分析從正在運行的在線系統提取大量數據時，往往需要花費很多時間。更好的策略是將歷史數據周期性地備份到離線系統中，或者將數據固化到數據庫中，以便用于大數據的優化分析。

　　3.考慮樣本容量

　　第三個需要牢記的因素是你必須選擇正確的數據樣本。為了具有說服力，確保樣本容量足夠大，這樣才能夠足以發現內在關系和因果關系。較小的樣本容量有可能得到并不正確的內在關系，使你南轅北轍。還有很重要的一點就是不要將內在關系和因果關系混淆起來，因為具有內在關系的事物不一定具有因果關系。數據分析可以發現內在關系，但是如果想要明確事物之間是否存在因果關系則還需要很多工作。大數據分析項目必須引入工程師或者科學家，確保使用工程分析手段能夠得到真實的因果關系，這樣一來數據才發揮了最大價值。

　　4.鼓勵人員參與

　　最后一個需要牢記的因素是在有些情況下靠人員來發現規律比靠系統自動完成更加靠譜。你可以指派人員對數據庫進行查詢并發現某些規律。有經驗的操作人員通常對生產系統和相互之間的關系有較深入的認知，他們能夠發現一些被隱藏或不明顯的內在關系。

　　為保存的數據增加環境信息，使用經過分析優化的數據、客觀陳述和足夠的樣本容量，并對內在關系和因果關系進行合理的總結，以及利用人員進行數據挖掘，這些都是生產制造大數據項目的關鍵組成部分。確保你的項目考慮了這些方面，大數據分析才真正在你的生產車間中落到實處。