數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在流程制造工藝優(yōu)化中的應(yīng)用分析

摘 要：如今，信息數(shù)據(jù)已經(jīng)成為各行各業(yè)發(fā)展過程中不可或缺的重要資源。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也應(yīng)運而生，被廣泛應(yīng)用于商業(yè)、工商管理、信息工程等眾多行業(yè)。然而，僅有企業(yè)管理、運營環(huán)節(jié)應(yīng)用到了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，而企業(yè)的生產(chǎn)環(huán)節(jié)還未涉及。本文以數(shù)據(jù)挖掘的概念為切入點，分析了流程制造業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵問題，最后提出了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在流程制造工藝領(lǐng)域的數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)方向，以優(yōu)化、完善流程制造工藝。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；流程制造；工藝優(yōu)化

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的內(nèi)容

人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算技術(shù)不斷發(fā)展、普及，數(shù)據(jù)挖掘正是這些新興技術(shù)的衍生品。所以說，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是非常新穎的，同時，它又涵蓋了眾多學(xué)科的知識，學(xué)術(shù)界至今未能給予它標(biāo)準(zhǔn)的概念，但是通常來說，數(shù)據(jù)挖掘就是對現(xiàn)有的已知數(shù)據(jù)中進(jìn)行深度挖掘，從中找到隱含的、深層次的、有效的信息數(shù)據(jù)，研究數(shù)據(jù)中暗含的規(guī)律來預(yù)測未來，數(shù)據(jù)挖掘所得的數(shù)據(jù)應(yīng)及時存儲，放入數(shù)據(jù)庫中方便及時調(diào)取數(shù)據(jù)、修改數(shù)據(jù)?？傊?，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的意義就是幫助企業(yè)從海量的歷史數(shù)據(jù)中篩選出一些有用信息，從而使得企業(yè)的生產(chǎn)、經(jīng)營、管理活動能夠有數(shù)據(jù)可利用、可參考，最終保障決策的科學(xué)性、正確性。

二、流程制造業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的問題分析

隨著時代的發(fā)展進(jìn)步，流程制造業(yè)的生產(chǎn)過程也更加復(fù)雜、繁瑣，流程制造的工藝也逐漸發(fā)展演進(jìn)，各種先進(jìn)工藝被大量應(yīng)用。在流程制造工藝中，一直存在產(chǎn)品的設(shè)計知識數(shù)據(jù)重用率低的情況，海量的數(shù)據(jù)從辛苦搜尋到加工處理，僅使用一次就被拋棄了，這樣一來，產(chǎn)品配置設(shè)計和變形設(shè)計難以順利落實，每個產(chǎn)品的設(shè)計周期甚至也會延長，設(shè)計效率低下是流程制造業(yè)的重大問題。此外，流程制造業(yè)的發(fā)展演進(jìn)需要多個環(huán)節(jié)的支持，尤其是診斷分析、監(jiān)管控制、優(yōu)化配置等環(huán)節(jié)，其決策非常需要有用數(shù)據(jù)的支撐，但是根據(jù)實際情況，流程制造業(yè)的決策往往是缺乏數(shù)據(jù)支撐的，這樣一來，決策的正確性難以得到保證，流程制造業(yè)綜合自動化系統(tǒng)性能也大大削弱，難以順利優(yōu)化升級。面對上述兩大問題，流程制造業(yè)急需篩選海量信息數(shù)據(jù)，提取出有用信息，使得信息能夠被重復(fù)利用，提高利用率，這樣也能挖掘出深層次的、有用的信息，為決策者的未來決策工作提供參考與指導(dǎo)。

三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在流程制造工藝優(yōu)化中的應(yīng)用策略

（一）提升數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是目前國內(nèi)外研究的一個熱點。目前，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在流程制造工藝中的應(yīng)用問題較多，最突出的就是數(shù)據(jù)的數(shù)量問題、質(zhì)量問題。為了使得流程制造工藝得以優(yōu)化升級，首先，要完善信息數(shù)據(jù)庫，廣泛應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，使得潛在信息被充分挖掘、全面展露，具體來說，需要廣泛搜羅信息，不僅要手機公開發(fā)布的信息，還要盡可能收集到未公開發(fā)布的信息，有了海量的信息后，需要精挑細(xì)選，選擇優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，并深入挖掘，數(shù)據(jù)越充足，越有助于發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的一般性規(guī)律。此外，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不能只重量，還要重視質(zhì)。因為數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確有效直接關(guān)系到建模和分析是否有效。但是，由于以往我國許多行業(yè)都不重視數(shù)據(jù)資料的收集，現(xiàn)存的數(shù)據(jù)也可能不是真實的數(shù)據(jù)，加上一些數(shù)據(jù)庫有加密系統(tǒng)，數(shù)據(jù)搜集的難度也加大，為了使得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更好地應(yīng)用于流程制造工藝中，不可忽視數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題、數(shù)量問題。

（二）建立數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以說是一種從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有用而未發(fā)現(xiàn)的模式的技術(shù)，基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的這種特性，該技術(shù)與數(shù)據(jù)倉庫合作，將能產(chǎn)生1+1>2的良好效果。但在實際應(yīng)用中，流程制造業(yè)的人員認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)本就與大數(shù)據(jù)一衣帶水，因此也就不需要數(shù)據(jù)倉庫了，但與數(shù)據(jù)倉庫隔絕的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)難以全面、徹底地發(fā)揮自身效能，也不能盡快篩選出有用信息，提升應(yīng)用效率。而數(shù)據(jù)倉庫能夠彌補數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不足，兩者緊密合作才能做好集成數(shù)據(jù)選擇工作，才能做好數(shù)據(jù)分析工作，可以說，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)結(jié)合數(shù)據(jù)倉庫正如如虎添翼一般，極大地激發(fā)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的潛能和價值。

此外，數(shù)據(jù)倉庫還能使得數(shù)掘挖掘技術(shù)的手伸展到其他領(lǐng)域。數(shù)據(jù)倉庫也具有數(shù)據(jù)收集、存儲、管理功能，它與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)結(jié)合，這樣數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就不用再進(jìn)行上述工作，就能更加專注于數(shù)據(jù)深度挖掘工作，有更多時間發(fā)掘有用數(shù)據(jù)。最后，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)反過來還能幫助數(shù)據(jù)倉庫提高決策效率和正確度，推動數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的進(jìn)步。總之，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)聯(lián)合，能夠相互促進(jìn)、共同發(fā)展，更好地應(yīng)用于流程制造工藝優(yōu)化。

（三）選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘方法

隨著科技的進(jìn)步，數(shù)據(jù)挖掘也增添了許多方法，面對多種多樣的數(shù)據(jù)挖掘方式，如何選擇契合的方式成為流程制造工藝不得不解決的問題。此外，不同的人挖掘同樣一批數(shù)據(jù)很可能得出不同的結(jié)論，很可能篩選出截然不同的數(shù)據(jù)，在這種情況下，需要科學(xué)選擇分析方法。首先，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計分析、決策樹、遺傳算法等多種方法，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、遺傳算法等方式往往用來解決分類問題；回歸分析、統(tǒng)計分析等方式往往用來進(jìn)行規(guī)律預(yù)測。流程制度工藝應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時，一定要先了解上述方法的側(cè)重點，知悉其基本原理、其長處和不足，在了解清楚情況后才可能選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘方法。

（四）建立數(shù)據(jù)挖掘模型

流程制造工藝實際應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時，要先選擇應(yīng)用模式，看數(shù)據(jù)挖掘方法是需要直接應(yīng)用還是需要建模嵌入的開發(fā)應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘模型是數(shù)據(jù)挖掘算法的實際應(yīng)用，在流程制造過程中，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還需要根據(jù)流程制造業(yè)工藝制造過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)特點及挖掘的目標(biāo)來確定與之契合的數(shù)據(jù)挖掘算法。

四、結(jié)語

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)成為全球研究的熱點，該技術(shù)目前在市場推廣、客戶分析、購物關(guān)聯(lián)領(lǐng)域有了廣泛應(yīng)用，并為企業(yè)解決了的商業(yè)信息難題，我認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于流程制造業(yè)同樣能解決生產(chǎn)流程的遺留問題，但是流程制造工藝應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的案例較少，大多停留在理論研究階段，在這種情況下，我建議數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)多向流程制造業(yè)靠攏，多進(jìn)行實踐，這樣才能實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在流程制造工藝中的更好應(yīng)用，為流程制造工藝提供數(shù)據(jù)支持，最終全面發(fā)揮出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的綜合實力。

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作者簡介：

耿治衛(wèi) ，出生年月：19860919，性別：男，民族：漢，籍貫（精確到市）：遼寧省瓦房店市.