随着工业4.0的深入实施以及国家对制造业高质量发展战略的日益强调，工业数据已经崭露头角，成为生产经营活动中至关重要的核心要素。不仅如此，工业数据还作为优质的生产要素，为新兴生产力的形成提供了强有力的支撑，从而推动企业实现高效、精益的生产模式。

可以说，数据处理分析对于制造业数字化转型来说相当重要，起到了奠基的作用。那么如何进行数据分析处理呢？

数据分析处理的步骤有哪些？

制造业进行数据处理分析的步骤通常包括以下6个方面：

1、数据收集
收集生产量数据，了解产品的生产趋势、季节性变化以及不同产品之间的销售比例。收集质量数据，包括产品的质检结果和不良品率等信息。收集故障和维修数据，记录设备或机器在生产过程中出现故障的次数、持续时间以及维修成本等信息。收集供应链数据，涵盖物料采购、供应商交货时间、库存水平等信息。收集成本数据，包括原材料成本、人工成本、能源消耗等与生产相关的各项费用。收集能源消耗数据，记录生产过程中所使用的各种能源，如电力、燃气、水等。收集人员数据，包括员工数量、工作时间、绩效评估等与制造业生产相关的人力资源信息。

2、数据整理
将收集到的数据进行分类、筛选和清洗，确保数据的准确性和完整性。
建立统一的数据平台或数据库，方便后续的数据分析和应用。

3、数据分析
使用适当的数据分析方法，如列表法、作图法、时间序列分析、聚类分析、回归分析等，对数据进行深入挖掘。分析生产趋势、质量问题、设备故障、供应链效率、成本结构等方面的信息。识别生产过程中的瓶颈和潜在问题，为优化生产流程提供依据。

4、结果呈现
将分析结果以图表、报告等形式呈现出来，方便管理层和决策者直观了解生产状况。通过看板、大屏等方式实时展示生产数据，以便及时调整生产计划。

5、数据应用与优化
根据数据分析结果，制定针对性的优化措施，如改进生产工艺、提高设备效率、优化供应链管理、降低生产成本等。跟踪优化措施的实施效果，持续进行数据分析，形成闭环优化的机制。

6、数据安全保障
在数据处理分析过程中，确保数据的安全性和保密性，防止数据泄露和滥用。建立完善的数据备份和恢复机制，以应对可能的数据丢失或损坏风险。

通过以上6个主要步骤，制造业可以有效地进行数据处理分析，为企业的生产经营活动提供有力支持。

如何选择适合制造业的数据分析处理软件？

了解了数据处理分析的步骤之后，很多制造业主会发现，要想真正的将数据利用好，还是有不小难度的，仅凭自己的一星半点的IT人员是难以独立完成的。这个时候选择一个好的外部工具，无疑可以起到事半功倍的作用。那么如何选择一个好的数据分析处理软件呢，可以从以下几个要素考虑：
1、丰富的异构数据接入
SQL数据库库、NoSQL数据库、时序数据库、CSV、JSON等文件格式、Rest API、SAP RFC、WebService等都可以通过简单三步接入到DataInsight中，实现数据的统一管理。

2、高效的数据开发
提供统一的SQL规范，异构数据源可直接关联计算，屏蔽不同数据源的差异，采用Spark大数据计算引擎，内置300+函数，并支持python自定义函数，提升数据开发和计算的效率。

3、灵活的数据更新策略
支持视图表和物理表，视图表可以从源头查询数据，获取最即时的信息；物理表针对计算时间比较长的离线计算，将计算后的结果存储下来，并支持增量更新、全量更新等不同更新方式，满足不同场景需求，提高数据查询效率。

4、多层级数据资产管理
支持多层级的数据资产目录，可以按照应用或者主题对数据进行分类，比如生产主题、物料主题、设备主题、人员主题等，就跟图书馆的书一样进行分门别类，方便查找和应用。

5、精细的权限管控策略
通过用户角色管理，实现不同角色拥有不同的操作权限，还可以根据需求自定义角色。通过资源分配可以实现不同的用户查看不同的数据，通过团队管理可以实现快速给一组人分配一些相同的资源权限。

6、多种数据访问方式
提供了JDBC/ODBC以及API的方式与第三方系统进行整合，并与我们云平台的可视化服务VisualSuite进行了深度集成，可以直接对数据进行可视化分析应用，还可以与PowerBI、Tableau等第三方BI工具联合使用。
拥有这6大基因的数据分析处理软件正是适合制造业进行数据价值挖掘的利器，企业可以大胆入手，迈向数字化转型快车道。

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