大数据环境质量改进的挑战与机遇

◆史建军 / 文

每个产品的生产都有一个周期。从征询调查用户的需求开始，到产品设计，再到整个生产制造流程、产品的质量检查、市场反馈和产品调整，每一步都因为各种各样的活动产生大量的数据。如何将数据融入到各种生产流程的各个阶段，并且更好地进行信息的整合、优化和决策，有很多技术。

数据融合在新技术革命带来产业变革的当下，非常重要。数据的融合能够确保整个产品的生命周期，以及产品实现过程的各阶段——从产品的设计、生产到物流等，都清晰可见。

当然，这个过程会遭遇很多的机遇和挑战。首先谈一下机遇。我们从各种机器、系统、活动中获取大量数据，使新系统操作变得更加透明，每台机器的技术能力和灵活性得到不断提升；根据获取的数据进行实时调整，帮助我们做出决策；机器的学习和计算能力有了大幅度的提高，能处理更大规模的数据——这些便是机遇。

我们也面临很多挑战。如何确定工程目标，快速地从各种各样的数据中获取有效的信息，就非常具有挑战性。第二要有效地解决数据的不确定。我们有大量的数据，即便有一些数据从传统的角度来看并不是无用数据，但要分析依然十分困难。另外一个就是数据科技方面的不平等。我们有大量的、正常操作的数据，但特别的、有价值的失误数据非常少。在这样的情况下，很多数据分析不能有效解决数据不平等的问题。除此之外，我们还缺少一个统一的模型和战略，依据实时的数据做出正确的判断和决策。……