让我们不要自命不凡地开始吧——我不是一个数据科学家，信息大数据，我的工程数学技能也相当生疏。这个博客包含了我与开始工业4.0之旅的mill products客户的一些讨论中的收获——关注制造、质量和工厂维护交叉点的大数据用例，从与一些SAP数据科学和预测专家的讨论中，

"收集一捆原始传感器数据，并将其与过去5年的维护通知和客户投诉进行叠加，放入预测引擎，您将获得有价值的见解。"

我喜欢这种说法。为什么？首先，我喜欢"有价值的见解"这个词，因为工业4.0、大数据和预测的整个故事在谈到生产力、盈利能力和商业案例时都会得到"handfest"（德语中"solid and有形"的意思）。其次，"奇迹"引发了我的好奇心。在这个"黑匣子"里应该发生什么？里面的假设、缺点和边界条件是什么？

第三，它总结了我们行业中经常出现的一些用例：

预测性维护-根据传感器读数找到规则，例如振动分析，北京大数据，对资产健康问题提供早期预警。在未来，我希望看到一种自动化的近时间间隔控制，机器对机器的通信使资产/生产环境更具弹性，能够自我诊断新出现的问题并触发应对措施。内联和预测质量-找到规则来识别质量缺陷，例如从图像分析，或检测质量恶化的指标，而你仍然可以"保存"产品。博世的卡尔·特拉格尔在他的博客《2025年制造业我们可以做的5件事》中很好地描述了这一点。我们了解质量问题的速度越快，产生的浪费就越少，我们调整制造参数或启动维修任务来解决问题的速度就越快。识别客户投诉的模式和根本原因，例如产品颜色偏差、表面缺陷及其与工艺参数、维护、原材料的关系。或者利用对产品失效概率的更深入理解，规划更智能的保修和服务模式，节约成本，让客户更快乐

那么，您如何确保自己的行业4.0大数据预测案例是可行的？

我的首要建议是读一本书：商业数据科学。您（作为业务主管、项目主管、IT主管）需要了解的数据挖掘和数据分析思维。至少阅读第一章——这里是免费提供的。福斯特教务长和Tom Fawcett的书不是关于算法，而是给你一个好的基础来问关于你自己的大数据项目的正确问题。例如，他们解释最容易理解的最常用的方法和技术。现实生活中的例子：

为你的项目探索问题

你到底想解决什么问题？这听起来很容易，但通常在项目开始时并不清楚。我们想要实现什么？怎样？这背后的预期商业价值是什么？

通常这是一项反复的任务。来自企业的数据科学家、开发人员和领域专家需要共同努力来解决业务问题。

您的数据有多好？收集历史数据的目的通常与当前的业务问题无关，或者完全没有目的。在数据准备和评估阶段，您将认识到传感器数据的可靠性差异很大。假设你想检测和预测质量问题。在历史数据中-你什么时候知道质量缺陷发生的？有多准确和及时？

在这一阶段，数据科学家和车间领域专家必须密切合作。

传感器读数的背景是什么？

让我们看一个航空业的例子：如果你想分析飞机的振动或热传感器，你需要知道你在测量什么。传感器读数是在起飞、爬升还是巡航阶段？你甚至需要考虑外界的温度，机场的长度等等确保建立正确的模型。

因此，云服务器免费，确定影响参数始终需要业务人员的领域专业知识。在我们的行业中，我们需要了解哪种钢种、厚度是在冷轧机上为给定的传感器读数加工的？或者哪种原料在水泥厂的磨机中被磨成哪种细度？仅仅看原始数据而不考虑上下文很难得出正确的结论。

在一些客户示例中，数据质量也是一个更大的挑战。客户对产品质量的投诉可能不够具体，大数据时代纪录片，很难联系到具体的生产批次。类似地，手动创建的维护通知可能没有正确的分类或缺少重要的详细信息。或者简单地说：一些传感器总是发出错误警报。

你的模型的结果有多好和可行？

例如，您的质量错误检测解决方案可能具有非常高的检测精度（因此可以找到几乎所有的缺陷）。但它会触发多少次假警报，处理这些假警报要花多少钱呢？

在我们的行业中有很好的证据表明质量检测是可行和可行的，例如基于热金属零件扫描的高速图像处理，或织机质量检查。但最后，你的商业专家需要根据最初的价值预期来评估结果。

奇迹是否可行？

显然，中国物联网，是的。你不需要从头开始。我们已经与许多客户联合完成了这项工作，在我们的行业也是如此。但是，如上所述，可能还有更多的步骤，而不仅仅是把它扔进一个预测奇迹blac kbox中。